יישום מוצלח של הגברת מחוברות עובדים ומידת ההצטיינות שלהם בעזרת בינה מלאכותית, מחייב את מנהלי משאבי אנוש לוודא שיוזמות מונעות בינה מלאכותית יתאימו לערכי הארגון, לתרבות הארגונית שלו ולצרכי העובדים.
כמו כן חשוב לשמור על שקיפות ולערב עובדים בתהליך כדי לבנות אמון ולהבטיח שימוש אתי בבינה מלאכותית.
זאת ועוד, חשוב ביותר לבצע הערכה והתאמה של אסטרטגיות בינה מלאכותית על בסיס קבוע, כדי לעמוד בקצב הדינמיקה המשתנה של כוח העבודה.
להלן 15 נקודות שממחישות איך בינה מלאכותית יכולה לסייע בהגברת מחוברות עובדים ומצויינות עובדים:
1 ניתוח חזוי של מחוברות עובדים:
בינה מלאכותית יכולה לנתח נתונים ממקורות שונים, כגון סקרי עובדים, סקירות ביצועים ואפילו תקשורת במקום העבודה, כדי לחזות אילו עובדים עלולים להתנתק רגשית מהארגון או אילו עובדים אינם מרוצים.
זיהוי מוקדם של עובדים אלה מאפשר למנהלי משאבי אנוש לנקוט באמצעים יזומים כדי לטפל בדאגותיהם ולשפר את מידת המחוברות שלהם.
2 למידה ופיתוח מותאמים אישית:
בינה מלאכותית יכולה להמליץ על הזדמנויות למידה ופיתוח מותאמות אישית לעובדים בהתבסס על הכישורים, הביצועים ומטרות הקריירה שלהם.
גישה מותאמת זו להכשרה יכולה לעזור לעובדים להצטיין בתפקידיהם, ולהגביר את מידת המחוברות שלהם.
3 ניהול ביצועים ומשוב:
כלים המבוססים על בינה מלאכותית יכולים לספק משוב בזמן אמת לעובדים ולמנהלים. הם יכולים לעקוב אחר מדדי ביצועים, להציע הצעות לשיפור, ולאפשר מפגשי משוב תכופים ובונים יותר. לולאת משוב מתמשכת זו יכולה לשפר את מחוברות העובדים ואת המוטיבציה.
4 גיוס עובדים, קליטה והשתלבות:
הבינה המלאכותית יכולה לשפר את תהליך גיוס העובדים על ידי ניתוח קורות חיים ואפליקציות הגיוס, לבצע אוטומציה של מיונים ראשוניים ולזהות את המועמדים המתאימים ביותר.
תהליכי גיוס יעילים המבוססים על בינה מלאכותית יכולים לעזור לעובדים חדשים להשתלב בארגון בצורה חלקה יותר.
5 תוכניות לרווחת עובדים:
בינה מלאכותית יכולה לזהות מגמות הקשורות לרווחת העובדים על ידי ניתוח נתוני בריאות, סקרי עובדים ומידע רלוונטי אחר.
מנהלי משאבי אנוש יכולים להשתמש בתובנה זו כדי לעצב וליישם תוכניות רווחה העונות על צרכים ספציפיים, ולשפר את המעורבות הכוללת.
6 צ'אטבוטים לתמיכה בעובדים:
צ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים המופעלים על ידי הבינה המלאכותית יכולים לספק תשובות מהירות לשאלות ולחששות של העובדים.
הם יכולים לסייע במשימות משאבי אנוש שגרתיות, כגון בקשות חופשה או פניות לגבי הטבות, ולשחרר אנשי מקצוע בתחום משאבי אנוש להתמקד בפעילויות אסטרטגיות יותר.
7 מודלים לחיזוי ביצועים:
הבינה המלאכותית יכולה לפתח מודלים לחיזוי ביצועים כדי להעריך את הפוטנציאל העתידי של העובדים. לאחר מכן, מנהלי משאבי אנוש יכולים לספק תמיכה ומשאבים ממוקדים כדי לעזור לעובדים אלה להגיע להצטיינות.
8 תכנון כוח אדם:
ניתוח המבוסס על מערכות בינה מלאכותית יכול לעזור למנהלי משאבי אנוש לחזות את צרכי כוח העבודה העתידיים, ולהבטיח שהאנשים הנכונים נמצאים בתפקידים הנכונים.
ניתוח כזה מפחית את שחיקת העובדים על ידי מניעת עומס עבודה מוגזם או מתח עקב חוסר כוח אדם.
9 תובנות בנושאים של תרבות ארגונית:
הבינה המלאכותית יכולה לנתח אינטראקציות ומשוב של עובדים כדי לספק תובנות לגבי התרבות הארגונית. מנהלי משאבי אנוש יכולים להשתמש בנתונים אלה כדי ליצור סביבת עבודה מכילה ומגוונת יותר.
10 תוכניות הכרה בהישגים ותגמולים:
הבינה המלאכותית יכולה לעקוב ולהמליץ על תגמולים והכרה בהישגי עובדים בעלי ביצועים גבוהים. על ידי הכרה במאמצים שלהם, משאבי אנוש יכולים להניע עובדים להצטיין עוד יותר.
11 יוזמות גיוון והכלה:
הבינה המלאכותית יכולה לעזור לזהות אזורים שבהם יש צורך במאמצי גיוון והכלה. זה כולל איתור שפה מוטה בפרסומי דרושים או זיהוי פערים בשיעורי הקידום. שיפור הגיוון וההכלה יכול להוביל למחוברות מוגברת.
12 תחזיות להתפטרות ואסטרטגיות שימור:
הבינה המלאכותית יכולה לזהות דפוסים בהתפטרות עובדים ולחזות מי עלול לעזוב. מנהלי משאבי אנוש יכולים ליישם אסטרטגיות שימור ממוקדות כדי לשמור על מחוברות של עובדים יקרי ערך.
13 פתרון סכסוכים:
כלים מבוססי בינה מלאכותית יכולים לסייע בזיהוי קונפליקטים במקום העבודה ולהמליץ על אסטרטגיות לפתור אותם, ובכך להפחית מתח במקום העבודה.
14 בניית צוות ושיתוף פעולה וירטואלי:
כלי שיתוף פעולה מבוססי בינה מלאכותית יכולים לשפר את בניית הצוות הווירטואלי, ולהבטיח שעובדים מרוחקים מרגישים מחוברים לארגון ולעמיתיהם.
15 שיפור מתמשך:
הבינה המלאכותית מספקת את הנתונים הדרושים למנהלי משאבי אנוש כדי לנתח ולשפר באופן מתמיד את התהליכים והיוזמות שלהם, וליצור מעגל של שיפור מתמשך.
