הבינה המלאכותית מחוללת מהפכה במקום העבודה, ומנהלי משאבי אנוש נמצאים במיקום ייחודי שמאפשר להם למנף את הטכנולוגיה הזו כדי להגביר את הפרודוקטיביות של הארגון.
מנהלי משאבי האנוש יכולים להנחות את הארגונים לגבי שלושה שלבים מרכזיים של טרנספורמציה של בינה מלאכותית, ועל ידי כך להגביר יעילות, לשפר את קבלת ההחלטות ולטפח חדשנות.
המשמעות היא שמנהלי משאבי האנוש יכולים לרתום את הכוח הטרנספורמטיבי של הבינה המלאכותית כדי להגביר את הפרודוקטיביות.
גישה אסטרטגית זו מייעלת את עבודת משאבי האנוש ויוצרת כוח עבודה חדשני, מעורב ובעל ביצועים גבוהים יותר.
להלן 3 דרכים להגברת הפרודוקטיביות בארגון על ידי אימוץ בינה מלאכותית:
2 אינטגרציה בסיסית – אוטומציה של משימות חוזרות:
השלב הראשון של מהפיכת הבינה המלאכותית מתמקד בשימוש בבינה מלאכותית לאוטומציה של משימות שגרתיות הגוזלות זמן.
עבור מנהלי משאבי אנוש, זה כרוך בייעול כמה תהליכים, בהם גיוס (כלים מבוססי בינה מלאכותית יכולים לסנן קורות חיים, לתזמן ראיונות ואפילו לערוך מיונים ראשוניים, ולשחרר את צוותי משאבי אנוש להתמקד בפעילויות אסטרטגיות), קליטת עובדים (צ'אטבוטים עוזרים לעובדים חדשים למלא טפסים, לגשת למשאבים הנחוצים להם וללמוד את מדיניות החברה בלי להיעזר בצוות משאבי אנוש), ופונקציות אדמיניסטרטיביות (מערכות בינה מלאכותית יכולות לטפל במשימות כמו ניהול חופשות, עיבוד הטבות ורישום הטבות בדיוק ויעילות, ועוד).
אוטומציה מפחיתה את הנטל האדמיניסטרטיבי על צוותי משאבי אנוש ועובדים כאחד, ומאפשרת להשקיע זמן רב יותר בפעילויות בעלות ערך מוסף, ובכך להגביר את הפרודוקטיביות.
2 תובנות מבוססות נתונים – שיפור קבלת החלטות:
לאחר שהאוטומציה הבסיסית הוקמה, השלב השני כולל מינוף הבינה המלאכותית לניתוח והפקת תובנות מתקדמות.
מנהלי משאבי אנוש יכולים להשתמש בבינה מלאכותית כדי לנתח כמויות גדולות של נתוני עובדים, לאתר דפוסים חוזרים ומגמות המאפשרות קבלת החלטות טובה יותר.
יישומי מפתח כוללים:
1 ניהול ביצועים: כלי בינה מלאכותית יכולים לעקוב אחר מדדי פרודוקטיביות ולספק משוב בזמן אמת, לעזור למנהלים לזהות ביצועים גבוהים ולטפל בתחומים הדורשים שיפור.
2 תכנון כוח אדם: ניתוח חיזוי יכול לחזות צרכי גיוס עובדים, פערי מיומנויות וסיכוני תחלופת עובדים פוטנציאליים, מה שמאפשר ניהול יזום של כוח אדם.
3 מעורבות עובדים: כלים לניתוח סנטימנטים המבוססים על בינה מלאכותית יכולים לאמוד את מורל העובדים באמצעות משוב, סקרים ופלטפורמות תקשורת, ולעזור לאנשי משאבי אנוש לטפל בחששות באופן מיידי.
הפקת תובנות מבוססות נתונים מאפשרת למנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות מושכלות ואסטרטגיות המתאימות למטרות הארגוניות ולמקסם את פוטנציאל כוח העבודה.
3 התאמה אישית וחדשנות – העצמת עובדים:
השלב האחרון של טרנספורמציה המתאפשרת על ידי בינה מלאכותית מתמקד בשיפור חוויות העובדים באמצעות התאמה אישית וטיפוח חדשנות.
מנהלי משאבי אנוש יכולים להשיג זאת על ידי 3 גורמים:
1 מסלולי למידה מותאמים אישית: פלטפורמות למידה המופעלות על ידי בינה מלאכותית מנתחות מיומנויות אישיות ויעדי קריירה, וממליצות על תוכניות פיתוח מותאמות לשיפור מיומנות העובדים ביעילות.
2 סביבות עבודה דינמיות: כלי בינה מלאכותית יכולים לנטר עומס עבודה ולהציע לוחות זמנים אופטימליים של משימות, כדי לשפר את הפרודוקטיביות ובאיזון בין עבודה לחיים אישיים.
3 פתרון בעיות יצירתי: מערכות הבינה המלאכותית יכולות לסייע לעובדים ביצירת פתרונות חדשניים על ידי מתן תובנות, סימולציות והמלצות המבוססות על נתונים.
התאמה אישית לכל עובד יכולה לטפח מעורבות ושביעות רצון של העובדים, ומעצימה את כוח העבודה למצות את הפוטנציאל שלו.
