פערי המיומנויות בשוק העבודה רק הולכים ומתרחבים. אחת הדרכים להתמודד עם פערים אלה היא לנתח את פערי המיומנויות בארגון. בנושא זה יכולים מנהלי משאבי האנוש להסתייע בבינה מלאכותית.
הבינה המלאכותית מציעה למנהלי משאבי אנוש כלים רבי עוצמה לניתוח פערי מיומנויות ומחסור בטלנטים בחברה.
מינוף התובנות המופקות על ידי הבינה המלאכותית, מאפשר למנהלי משאבי האנוש לקבל החלטות מושכלות יותר לגבי תכנון כוח אדם, הכשרה, גיוס עובדים וניהול כישרונות. לתובנות הללו עש תרומה משמעותית להצלחת הארגון בטווח הארוך.
במילים אחרות, מערכות של בינה מלאכותית יכולות למלא תפקיד מכריע בסיוע למנהלי משאבי אנוש לנתח פערי מיומנויות ומחסור במיומנויות בחברה.
להלן 15 דרכים בהן יכולה הבינה המלאכותית לסייע למנהלי משאבי אנוש לנתח את פערי המיומנויות בארגון:
1 ניתוח נתונים:
הבינה המלאכותית יכולה לעבד ולנתח כהרף עין, כמויות עצומות של נתונים ממקורות שונים, לרבות רישומי עובדים, הערכות ביצועים ומדדים בתעשייה בה פועלת החברה. בנוסף, הבינה המלאכותית יכולה לזהות דפוסים ומגמות הקשורות לפערים ומחסור במיומנויות.
2 מיפוי מיומנויות:
הבינה המלאכותית יכולה ליצור פרופילי מיומנויות מפורטים עבור כל עובד בהתבסס על הכישורים, הניסיון וההכשרה שלו. פרופילים מפורטים אלה מאפשרים למנהלי משאבי אנוש לקבל הבנה ברורה של הכישורים הקיימים בארגון.
3 זיהוי פערי מיומנויות:
האלגוריתמים של הבינה המלאכותית יכולים להשוות את המיומנויות הנדרשות לתפקידים ספציפיים בארגון, עם הכישורים שנמצאים בידי העובדים. זיהוי הפערים בין מה שהארגון זקוק לו לבין מה שזמין, מאפשר למנהלי משאבי האנוש לפתח תוכניות ממוקדות של הכשרה ופיתוח מקצועי.
4 ניתוח חזוי:
הבינה המלאכותית יכולה להשתמש בנתונים היסטוריים כדי לחזות מחסור במיומנויות עתידיות. לדוגמה, היא יכולה לנתח מגמות של פרישה לגמלאות ושיעורי תחלופה כדי לחזות היכן עלול להתרחש מחסור במיומנויות.
5 מסלולי הכשרה מותאמים אישית:
מערכות המופעלות על ידי בינה מלאכותית יכולות להמליץ על מסלולי למידה מותאמים אישית לעובדים כדי לרכוש את המיומנויות הדרושות לתפקידיהם הנוכחיים או העתידיים.
המלצות אלו יכולות להתבסס על הכישורים הקיימים של כל אחד מהעובדים ועל יעדי הקריירה שלהם.
6 הערכת מיומנויות אוטומטית:
הבינה המלאכותית יכולה להפוך את הערכת כישורי העובדים לאוטומטית, מה שמקל על מנהלי משאבי אנוש לעקוב אחר ההתקדמות ולזהות תחומים שבהם נדרשת הכשרה נוספת.
7 ניתוח של שוק העבודה:
הבינה המלאכותית יכולה גם לנתח נתוני שוק עבודה (חיצוניים) כדי להבין את המחסור במיומנויות בתעשייה או בענף שבו פועל הארגון. מידע זה יכול להנחות את מנהלי משאבי האנוש באסטרטגיות הגיוס שלהם ולעזור להם לצפות אתגרים מראש.
8 התאמת מיומנויות לתפקידים:
מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות להתאים את כישורי העובדים ומיומנויותיהם לתפקידים זמינים. התמה זו יכולה להיות בעלת ערך עבור יוזמות של ניידות פנימית של עובדים ועבור זיהוי מועמדים בעלי מיומנויות ספציפיות במהלך תהליך הגיוס.
9 ניטור רציף:
הבינה המלאכותית יכולה לנטר באופן רציף את פיתוח המיומנויות ואת ההשפעה של תוכניות הכשרת העובדים. זה יכול לספק תובנות בזמן אמת לגבי הסוגייה, האם פערי הכישורים נסגרים או מתרחבים.
10 לולאות משוב:
הבינה המלאכותית יכולה לאסוף משוב ממנהלים ועובדים לגבי התוכניות לפיתוח מיומנויות. ניתן להשתמש במשוב זה כדי לחדד אסטרטגיות הכשרות ולשפר את יעילותן.
11 הקצאת משאבים:
הבינה המלאכותית יכולה לעזור למנהלי משאבי אנוש להקצות משאבי הכשרה בצורה יעילה יותר. זיהוי פערי המיומנויות הקריטיות, מאפשרת למנהלי משאבי האנוש לתעדף השקעות בהכשרה ובפיתוח מקצועי, במקומות שתהיה להן את ההשפעה הגדולה ביותר.
12 גיוון והכלה:
הבינה המלאכותית יכולה לעזור להבטיח שהתוכניות לפיתוח מיומנויות יקדמו גיוון והכלה על ידי ניתוח נתונים לגבי פערים בגישה או בתוצאות.
13 ניטור תאימות:
בענפים בהם יש דרישות רגולטוריות ספציפיות, יכולה הבינה המלאכותית לסייע במעקב אחר תאימות לדרישות על ידי הבטחה שלעובדים יש את הכישורים וההסמכות הדרושים.
14 חיסכון בעלויות:
אופטימיזציה של מאמצי פיתוח המיומנויות והפחתת המחסור במיומנויות, מאפשרות לבינה המלאכותית להוביל לחיסכון בעלויות ולשיפור הפרודוקטיביות.
15 לוח מחוונים ודיווח:
לוחות מחוונים המופעלים על ידי בינה מלאכותית יכולים לספק למנהלי משאבי אנוש הדמיות ברורות של נתוני מיומנויות, מה שמקל על העברת ממצאים למנהיגות בכירה ולבעלי עניין.
