ניתוח נתונים המופעל על ידי בינה מלאכותית ופיתוח מודלים שיכולים לצפות אירועים מסוימים (על ידי בינה מלאכותית), כמו לדוגמה רצון של עובדים לעזוב את החברה, או רצון של עובדים להתקדם לתפקידים מסוימים, מאפשרים למנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות מושכלות, לשפר את ניהול המשאב האנושי ולתרום רבות להצלחת הארגון.
תובנות המופקות הודות לבינה מלאכותית מובילות לביסוס אסטרטגיות משאבי אנוש יעילות יותר, חווית עובדים משופרת ותוצאות עסקיות טובות יותר.
במילים אחרות, מנהלי משאבי האנוש יכולים לרתום את הבינה המלאכותית ביעילות למודלים של חיזוי, כדי לקבל תובנות מעמיקות יותר, לקבל החלטות מונחות נתונים ולטפל באופן יזום באתגרים הנובעים מניהול המשאב האנושי.
השימוש בבינה מלאכותית לא רק משפר את ההשפעה על היכולת של מנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות אסטרטגיות, אלא גם תורם להצלחה ארגונית על ידי אופטימיזציה של ניהול הכישרונות ויצירת כוח עבודה מחובר ופרודוקטיבי יותר.
להלן 9 דרכים בהן יכולה הבינה המלאכותית לסייע למנהלי משאבי אנוש בניתוח כמויות גדולות של נתונים לצורך הפקת תובנות ובניית מודלים של חיזוי:
1 איסוף ושילוב נתונים:
מנהלי משאבי אנוש יכולים לאסוף נתונים ממקורות שונים, כולל HRIS (מערכות מידע משאבי אנוש), כלים לניהול ביצועים, פלטפורמות גיוס, סקרי עובדים ונתוני שוק עבודה חיצוניים.
הכלים המופעלים על ידי הבינה המלאכותית יכולים לשלב ולעבד מראש נתונים אלה, ולהבטיח עקביות, איכות ומוכנות לניתוח.
2 מודלים של חיזוי:
אלגוריתמים של למידת מכונה ממלאים תפקיד מפתח במודלים חזויים. מנהלי משאבי אנוש יכולים לבחור בין טכניקות למידת מכונה שונות בהתאם למשימה הספציפית שהם צריכים לבצע.
לדוגמה, כדי לחזות תחלופה של עובדים, מנהלי משאבי אנוש יכולים להשתמש ב- logistic regression שמחשבת נתוני תחלופה היסטוריים, ומשתנים כמו למשל שביעות רצון בעבודה, דירוגי ביצועים ועוד.
3 בחירת תכונה:
הבינה המלאכותית עוזרת למנהלי משאבי אנוש לזהות את התכונות הרלוונטיות ביותר עבור מודלים חזויים. היא יכלה להדגיש באופן אוטומטי אילו גורמים הם המשפיעים ביותר על התוצאות כמו למשל ביצועי עובדים או תחלופת עובדים.
בחירת תכונות משפרת את דיוק המודל ומפחיתה את הסיכון להתאמות יתר.
4 למידה של המודל ואימות:
מודלים של בינה מלאכותית דורשים למידה של נתונים היסטוריים. מנהלי משאבי אנוש יכולים להשתמש בחלק ממערך הנתונים שלהם כדי לאמן את המודל ובחלק אחר כדי לאמת את הביצועים שלו. יש טכניקות של אימות צולב שמסייעות להבטיח את יכולת הכללה של המודל.
5 סקלביליות:
הבינה המלאכותית יכולה להתמודד עם מערכי נתונים גדולים ולהרחיב את יכולותיה הרלוונטיות, ככל שנפחי הנתונים גדלים. סקלביליות זו הינה חיונית במשאבי אנוש משום שהיקפי הנתונים במשאבי אנוש יכולים להתרחב במהירות, במיוחד בארגונים גלובליים.
6 יישומי אנליזה חזויים:
ניתן ליישם מודלים חיזויים המונעים על ידי בינה מלאכותית על פני פונקציות משאבי אנוש שונות:
- רכישת כישרונות: חיזוי הסבירות להצלחתו של מועמד בתפקיד על סמך קורות החיים ונתוני הראיונות שלו.
- מידת המחוברות של העובדים: זיהוי גורמים המשפיעים על מידת המחוברות ויצירת אסטרטגיות שמאפשרות להגביר אותה.
- תכנון תגמול: חיזוי מגמות תגמול עתידיות וסיוע למנהלי משאבי האנוש לקבל החלטות שכר מבוססות נתונים.
- ניהול ביצועים: חיזוי הציונים של ביצועי העובדים בהתבסס על הערכות היסטוריות ומשוב התפתחותי.
7 תובנות בזמן אמת:
הבינה המלאכותית יכולה לספק תובנות בזמן אמת על מדדי משאבי אנוש, מה שמאפשר למנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות זריזות.
לדוגמה, הבינה המלאכותית יכולה לזהות סימנים מוקדמים של תחושת התנתקות של עובדים או שחיקה, לסמן בעיות פוטנציאליות הקשורות לגיוון והכלה.
8 ניתוח תרחיש:
הבינה המלאכותית יכולה להפעיל ניתוחי תרחישים כדי להעריך את ההשפעה הפוטנציאלית של מדיניות משאבי אנוש.
מנהלי משאבי אנוש יכולים לדמות כיצד שינויים בחבילות הטבות או תוכניות הכשרה יכולים להשפיע על שיעורי התחלופה או שביעות רצון העובדים.
9 מערכות להפקת המלצות:
מערכות להפקת המלצות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות להציע פעולות משאבי אנוש המבוססות על תובנות וחיזוי.
לדוגמה, אם המודל חוזה סיכון לתחלופה גבוהה בצוות ספציפי, מנהלי משאבי האנוש יכולים לקבל מהמערכת המלצות לאסטרטגיות שימור מותאמות.
