שחיקה של עובדים היא אחד המכשולים המהותיים להצלחת הארגון ולהצלחתו של כל אחד מהעובדים. שחיקה פוגעת בפרודוקטיביות, במורל, במוטיבציה ובסופו של דבר גורמת לעזיבת עובדים.
אחד הכלים שעומדים לרשת מנהלי משאבי האנוש כדי למנוע את השחיקה של העובדים במידת האפשר היא מערכת המבוססת על בינה מלאכותית.
תפקידה של הבינה המלאכותית במניעת שחיקת עובדים אינו מוגבל לפתרון אחד.
הבינה המלאכותית כוללת כלים וגישות שונות שמטרתן ליצור סביבת עבודה תומכת, אמפטית וגמישה. מינוף מערכות מבוססות בינה מלאכותית מאפשר למנהלי משאבי אנוש לזהות סימנים מוקדמים של שחיקה, לספק התערבויות בזמן וליצור כוח עבודה עמיד ובריא יותר.
יתרה מכך, הבינה המלאכותית יכולה לסייע משמעותית למנהלי משאבי אנוש במניעת שחיקת עובדים על ידי מתן תובנות, אוטומציה של משימות והצעת תמיכה מותאמת אישית.
להלן 10 דרכים בהן ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לטפל בשחיקת עובדים ואף למנוע אותה:
1 ניתוח נתונים ותובנות חזויות:
- מערכות אזהרה מוקדמות: בינה מלאכותית יכולה לנתח קבוצות גדולות של נתונים, כגון סקרי עובדים, מדדי פרודוקטיביות ורשומות היעדרות, כדי לזהות דפוסים הקשורים לשחיקה. מערכות התרעה מוקדמות יכולות לזהות אנשים או צוותים בסיכון.
- ניתוח חזוי: מערכות של בינה מלאכותית יכולות לחזות שחיקה פוטנציאלית בהתבסס על נתונים היסטוריים, מה שמאפשר למנהלי משאבי אנוש להתערב באופן יזום.
2 ניהול עומסי עבודה:
- ניתוח עומסי עבודה: אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים להעריך עומסי עבודה, ולזהות מצבים שבהם עובדים מסוימים סובלים בעומס יתר. זה עוזר למנהלי משאבי האנוש לחלק משימות בצורה שוויונית יותר.
- תעדוף משימות: מערכות הבינה המלאכותית יכולות לעזור לעובדים לתעדף משימות על סמך מועדי דדליין, מורכבות והעדפות אישיות, ובכך להפחית את הלחץ הקשור לניהול זמן.
3 תמיכת רווחה אישית:
- אפליקציות לרווחה נפשית: יישומי רווחה נפשית מבוססי בינה מלאכותית יכולים לספק המלצות ומשאבים מותאמים אישית לרווחה הנפשית של העובדים. אפליקציות אלו עשויות לכלול טכניקות לניהול סטרס, מדריכי מדיטציה וגישה לאנשי מקצוע בתחום הרווחה הנפשית.
- צ'טבוטים לרווחה נפשית: צ'טבוטים המופעלים על ידי בינה מלאכותית יכולים ליצור אינטראקציה עם עובדים כדי להעריך את מצבם הנפשי ולהציע סיוע או הצעות מיידיות.
4 שעות עבודה גמישות ועבודה מרחוק:
- לוחות זמנים מותאמים לבינה מלאכותית: הבינה המלאכותית יכולה ליצור לוחות זמנים מותאמים לעובדים, תוך התחשבות בהעדפותיהם ובזמני שיא הפרודוקטיביות שלהם. זה עוזר לשמור על איזון בין עבודה לחיים אישיים.
- סיוע בעבודה מרחוק: הבינה המלאכותית יכולה לסייע בעבודה מרחוק על ידי ניטור שעות העבודה, מתן תזכורות להפסקות, ואפילו הדמיית האינטראקציה החברתית של סביבת משרד באמצעות צ'אטים וירטואליים של פלטפורמות שיתוף פעולה.
5 ניתוח רגשות וסנטימנטים:
- ניתוח סנטימנטים של עובדים: כלי בינה מלאכותית יכולים לנתח תקשורת כתובה או מילולית עבור רמזים רגשיים. מנהלי משאבי אנוש יכולים לזהות עובדים שאולי מתקשים על ידי מעקב אחר יומני צ'אט, אימיילים או אפילו שיחות מדוברות.
- ניתוח סטרס בקול: מערכות מבוססות בינה מלאכותית יכולות לזהות שינויים בקולו של עובד שעלולים להעיד על מתח או מצוקה רגשית במהלך שיחות טלפון או וידאו.
6 משוב בזמן אמת:
- ביקורות ביצועים משופרות: הבינה המלאכותית יכולה להקל על משוב בזמן אמת על ידי צבירת נתונים על הישגי העובדים והיעדים. גישה זו מפחיתה את הלחץ הקשור לסקירות ביצועים שנתיות או חצי שנתיות.
7 הכשרה:
- ניתוח פערי מיומנויות: הבינה המלאכותית יכולה לסייע בזיהוי פערי מיומנויות התורמים ללחץ במקום העבודה ולספק המלצות לפיתוח מיומנויות.
8 ניהול תזמון וחופשות:
- בקשות חופשה אוטומטיות: הבינה המלאכותית יכולה להפוך את תהליך בקשת החופשה לאוטומטי, ולהבטיח שהוא תואם למדיניות החברה ומאזן את הצרכים של העובד והארגון כאחד.
- תחזיות חופשת מחלה: מודלים של בינה מלאכותית יכולים לחזות מתי עובדים צפויים לקחת חופשת מחלה, מה שמאפשר למשאבי אנוש לתכנן ממלאי מקום.
9 התאמת תמיכת עמיתים:
- רשתות תמיכה עמיתים: בינה מלאכותית יכולה לזהות עובדים שניווטו בהצלחה באתגרים דומים ולחבר אותם עם עובדים אחרים שמתמודדים עם בעיות דומות. רשתות תמיכת עמיתים יכולות לספק הדרכה והכשרה.
10 סקרים ומשוב אנונימיים:
- סקרים משופרים: הבינה המלאכותית יכולה לעצב סקרים עם תשובות אנונימיות, מה שמקל על העובדים לשתף את החששות שלהם. הבינה המלאכותית יכולה גם לעזור לנתח את התוצאות כדי להפיק תובנות ניתנות לפעולה.
