כריית נתונים האגורים מערכות של מחלקת משאבי אנוש על ידי בינה מלאכותית יכולה לסייע רבות למנהלי משאבי אנוש בכל תחומי הפעילות.
אחת הדוגמאות הבולטות והחשובות לכך היא היכולת של מערכת בינה מלאכותית לנתח את התגובות של סקרי עובדים כדי לזהות גורמים להגברת מחוברות העובדים או לחוסר שביעות רצון של עובדים.
בנוסף, כריית נתוני טקסט ממשוב של עובדים יכולה לחשוף מגמות וסנטימנטים של העובדים שיש להקדיש להם תשומת לב.
להלן 13 דרכים בהן הבינה המלאכותית יכולה לייעל מאוד את עבודת מנהל משאבי האנוש:
1 קביעת שכר תחרותי:
הבינה המלאכותית יכולה לכרות ולנתח נתונים ממקורות חיצוניים כדי לאמוד משכורות ולוודא שחבילות התגמול שהארגון מספק הן תחרותיות.
2 אופטימיזציה של הטבות:
ניתוח העדפות של העובדים יכול לעזור להתאים חבילות הטבות כדי למקסם את שביעות רצון העובדים.
3 עמידה בדיני עבודה:
כריית נתונים וניתוחם על ידי בינה מלאכותית יכולים לסייע בניטור תהליכי משאבי אנוש כדי להבטיח עמידה בדיני העבודה והתקנות.
4 הערכת סיכונים:
כריית נתונים וניתוחם על ידי בינה מלאכותית מאפשרים לזהות דפוסים הקשורים למחלוקות עובדים, לתלונות או לסוגיות משפטיות, ועל ידי כך לעזור להפחית סיכונים.
5 הערכת רווחה:
כריית נתונים וניתוחם על ידי הבינה המלאכותית יכולה לסייע רבות בהקשר של תוכניות בריאות ורווחה של עובדים כדי להעריך את יעילותם.
6 תמיכה ברווחה הנפשית של העובדים:
זיהוי מגמות הקשורות ללחץ או שחיקה יכול להדליק נורה אדומה אצל מנהלי משאבי אנוש ולכוון אותם להציע תמיכה ממוקדת.
7 ניתוח הנתונים למטרות חיזוי:
מנהלי משאבי אנוש יכולים להשתמש במודלים של ניתוח חזוי שפותחו באמצעות כריית נתונים שבוצעה על ידי בינה מלאכותית, כדי לחזות תרחישים שונים הקשורים למשאבי אנוש, לרבות שיעורי תחלופה, הצלחה בגיוס או צורכי הכשרה.
8 התאמה אישית:
כריית נתונים מאפשרת למנהלי משאבי אנוש להתאים אישית שירותי משאבי אנוש והמלצות לעובדים בהתבסס על העדפותיהם, הכישורים שלהם ויעדי הקריירה הייחודיים שלהם.
9 שיפור מתמשך:
כריית נתונים וניתוחם על ידי בינה מלאכותית מספקת למנהלי משאבי אנוש את התובנות הדרושות לשיפור מתמשך של תהליכי משאבי אנוש ואסטרטגיות.
10 שחזור נתונים:
הבינה המלאכותית יכולה לסייע בשחזור נתונים לאחר פריצה למערכות, ולמזער אובדן נתונים וזמני השבתה.
11 שיפור הכשרה:
מנהלי משאבי אנוש יכולים להשתמש במודולי הכשרה מבוססי בינה מלאכותית כדי ללמד עובדים לגבי שיטות עבודה מומלצות, כמו גם לגבי פרטיות נתונים ואבטחת סייבר. מודולים אלו יכולים להתאים לקצב ולסגנון הלמידה של כל עובד.
12 ביקורת אוטומטית:
הבינה המלאכותית, המבצעת כריית נתונים וניתוחם, יכולה לסייע בביצוע ביקורת פרטיות שגרתית, לרבות זיהוי נקודות תורפה פוטנציאליות או בעיות של אי עמידה בדיני העבודה, ולהמליץ על פעולות מתקנות.
13 העברה מאובטחת של נתונים:
בינה מלאכותית יכולה לאפשר שיתוף נתונים מאובטח בעת הצורך, ומבטיחה שמידע רגיש מועבר בבטחה בתוך הארגון ומחוצה לו.
