هوش مصنوعی در منابع انسانی - قسمت آخر

نگه‌داشت نیروی کار

تکنیک‌های هوش مصنوعی در پیش‌بینی نرخ ریزش نیرو قابل‌استفاده هستند. سیستم هوش مصنوعی قادر خواهد بود تا نرخ ریزش کلی یک شرکت را محاسبه و ارزیابی کند. این سیستم می‌تواند بازه زمانی تقریبی از میزان خروج کارمندان از شرکت را ارائه دهد. با داشتن این داده‌ها، مدیران زمان بیشتری برای برنامه‌ریزی جذب نیروی کار خواهند داشت تا خروج کارکنان را جبران کنند. به جای کمبود کارمند یا تعداد زیاد آن‌ها، مدیران می‌توانند سطح کارکنان را در حد استاندارد نگه دارند. همچنین، هوش مصنوعی قادر خواهد بود نرخ ریزش را به نرخ مخصوص به هر جایگاه شغلی تقسیم کند. این بدان معنی است که می‌تواند به جای محاسبه کل موقعیت‌ها، نرخ ریزش هر موقعیت شغلی را شناسایی کند. با داشتن این اطلاعات، مدیران می‌توانند نامزدهایی را که در آینده به آن‌ها نیاز دارند استخدام کنند، به جای اینکه کورکورانه کسی را استخدام کنند، چون می‌دانند که به‌زودی کسی از شرکت جدا می‌شود، بدون اینکه بدانند چه کسی ممکن است برود. این فرضیه را به سختی می‌توان با دقت بالایی مطرح کرد، اما با یادگیری ماشین، با گذشت زمان دقیق‌تر می‌شود. سوم اینکه، هوش مصنوعی همچنین با نرخ ریزش نیروی کار برای پیش‌بینی اینکه یک کارمند خاص چقدر در شرکت می‌ماند، به صورت فردی عمل می‌کند. این کار با اعمال متغیرهای مختلف برای تجزیه و تحلیل هر کارمند قابل انجام است.

چنین متغیرهایی برای کارکنان فردی می‌توانند سابقه کار در شرکت، مدت زمان کار، سن، تعداد مشاغل قبلی، تعداد فنجان قهوه نوشیده شده در روز، میانگین زمان رسیدن، محل کار در دفتر و غیره باشند. بسیاری از متغیرهای دیگری وجود دارند که می‌توان آنها را برای هر کارمند تگ کرد و مرتبط کرد. با استفاده از این نرخ‌های جابه‌جایی پیش‌بینی‌شده، هوش مصنوعی قادر خواهد بود تا روندها و همبستگی‌ها را تشخیص دهد و مدت زمان ماندن کارکنان را پیش‌بینی کند. خاص‌ترین تکنیک هوش مصنوعی که در این موقعیت‌ها استفاده می‌شود، یادگیری ماشینی است . هر بار که برنامه داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند، کمی در تشخیص آن روندها باهوش‌تر می‌شود.

پیش‌بینی اینکه یک کارمند در هر سازمانی چه مدت در شرکت می‌ماند، اساساً از نظر انسانی غیرممکن است. با این حال، یادگیری ماشینی می‌تواند به دستیابی به درکی از این موضوع کمک کند. عوامل زیادی می‌توانند پاسخی برای زمان ترک یک کارمند ایجاد کنند، اما برای یک انسان رسیدن به این امر ساعت‌های بی‌پایانی طول می‌کشد. هوش مصنوعی قادر است تا متغیرهای متعددی را با نرخ‌های جابه‌جایی مختلفشان که با آنها تکمیل شده‌اند، تجزیه و تحلیل کند. هوش مصنوعی با شناسایی ویژگی‌های تگ‌شده در یک کارمند جدید و مقایسه آنها با روند کلی، می‌تواند یک بازه زمانی تقریبی برای مدت زمان ماندن آن فرد در شرکت ارائه دهد و بدین ترتیب به مدیران در فرآیند استخدام کمک کند.

نرخ نگهداری مشابه نرخ جابه‌جایی است و هر دو آنها نرخ جابه‌جایی و متغیرهای مختلف را در یک کارمند یا مجموعه‌ای از کارکنان تجزیه و تحلیل می‌کنند. با این حال، تفاوت بین این دو این است که نرخ جابه‌جایی برای یک گروه خاص‌تر است، در حالی که نرخ نگهداری برای هر کارمند خاص‌تر است. هوش مصنوعی فرصتی را برای ارزیابی حجم عظیمی از داده‌ها در مدت زمان کوتاهی ایجاد می‌کند. برخی از داده‌های ورودی می‌توانند بسیار جالب باشند و می‌توان متغیرهای زیادی مانند رضایت شغلی، ارتقاء شغلی، زمان سپری‌شده با مدیران فعلی، سال‌های کار، سن، وضعیت تأهل و غیره را بررسی کرد. داده‌هایی که هوش مصنوعی باید تجزیه و تحلیل کند، بسیار شبیه به ورودی‌هایی است که برای پیش‌بینی نرخ جابه‌جایی استفاده می‌شود، اما در عوض، برنامه در حال پردازش یک بازه زمانی پیش‌بینی‌شده است که این کارمند ممکن است در شرکت بماند.مانند پیش‌بینی نرخ جابه‌جایی، تکنیک اصلی مورد استفاده در محاسبه این نتایج، یادگیری ماشینی است.

مدیریت عملکرد و تعهد

مدیریت عملکرد به ارزیابی بهره‌وری کارکنان، برگزاری نظرسنجی‌ها و بررسی آمار عملکرد کل سازمان می‌پردازد. بسیاری از این وظایف را می‌توان با هوش مصنوعی خودکار کرد تا زمان مدیریت آزاد شود.

با خودکار شدن ارزیابی‌های عملکرد و نظرسنجی‌ها، می‌توان این کارها را با بسامد بیشتری انجام داد. به جای اینکه مجبور باشید برای هر کارمند بسته به شغلش، ارزیابی‌ها را از طریق ایمیل ارسال کنید، برنامه هوش مصنوعی را می‌توان طوری برنامه‌ریزی کرد که به‌طور خودکار نظرسنجی را برای افراد خاص بسته به شغلشان ارسال کند. اکثر برنامه‌های مدیریت عملکرد که از فناوری هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، از تشخیص الگو مبتنی بر یادگیری ماشین، پیش‌بینی شبکه عصبی و تشخیص هوشمند ناهنجاری برای انجام ارزیابی‌های مکرر استفاده می‌کنند و آمار عملکرد زنده را هم برای کارمندان و هم برای کارکنان بخش منابع انسانی فراهم می‌کنند . به این ترتیب، هم کارمند و هم مدیران متوجه می‌شوند که چه زمانی کسی عقب می‌افتد و می‌توانند به‌طور پیشگیرانه و سریع‌تری مشکلات و راه‌حل‌ها را پیدا کنند تا رضایت و بهره‌وری کارکنان را تضمین کنند.

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند تعهد کارکنان را بهبود بخشد. زمانی که هوش مصنوعی در ارتباطات ادغام شود، مزایای بالقوه‌ای به همراه دارد . هوش مصنوعی در ارتباطات، امکان بهبود تعامل با داده‌ها را ایجاد می‌کند . یک دستیار مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند اطلاعات، اسناد و سایر مواد مرتبط را برای جلسات و تعاملات تیمی سازماندهی کند و سپس آن‌ها را در جلسات مشترک ارائه دهد. این همکاری نسبت به رویکردهای سنتی کارآمدتر و مؤثرتر است. بسیاری از این نوع فروشندگان نرم‌افزار گروهی اکنون با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین، چت‌بات‌ها و پردازش زبان طبیعی، محصولات خود را می‌سازند. مزایای هوش مصنوعی در جلسات مشارکتی شامل انتقال آسان‌تر اطلاعات بین تیم‌های پراکنده در سطح جهان است. همچنین می‌توانند از طریق پردازش زبان طبیعی، ترجمه همزمان زبان را ارائه دهند که به گروه‌های کاری جهانی امکان برقراری ارتباط و همکاری به زبان مادری خود و دریافت رونوشت جلسات به زبان مادری را می‌دهد. همچنین می‌تواند منجر به برنامه‌ریزی‌های کارآمد شود، مانند سیستم‌های تقویم یا برنامه‌های جلسه‌ای که برای زمان‌بندی خودکار تماس‌های آینده بر اساس برنامه پروژه و در دسترس بودن، بدون نیاز به جستجوی دستی تقویم‌ها برای در دسترس بودن یا رد و بدل کردن ایمیل‌ها برای یافتن زمان مناسب جلسه، فعال شده‌اند.

فناوری‌های جالب هوش مصنوعی وجود دارند که می‌توان از آن‌ها برای تجزیه و تحلیل بهتر تعهد کارکنان در سازمان استفاده کرد. اولین مورد، تحلیل احساسات است . این کار با استفاده از زبان طبیعی و یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل میزان عاطفی بودن کارمند نسبت به شرکت از طریق نحوه ارتباط آن‌ها در ایمیل‌هایشان انجام می‌شود. دومین برنامه، حال و هوای کارمند را هنگام ورود و خروج از محل کار اندازه‌گیری می‌کند. با استفاده از تشخیص چهره مبتنی بر هوش مصنوعی، نرم‌افزار می‌تواند جنسیت، سن و قومیت را ردیابی کند و حال و هوای فرد را تجزیه و تحلیل کند. این داده‌ها برای ارزیابی و تحلیل سطح تعامل کارکنان در سازمان جمع‌آوری می‌شود. هنوز اطلاعات زیادی در مورد اینکه این نوع فناوری تا چه حد پیشرفته و از نظر فنی امکان‌پذیر است وجود ندارد. هنوز سوالاتی در مورد اینکه آیا تشخیص چهره می‌تواند تا جایی پیش برود که بداند شما چه کسی هستید و آمار خلق و خوی را برای هر فرد و همچنین کارکنان به طور کامل جمع‌آوری کند، وجود دارد.