Մարդկային ռեսուրսները երկար ժամանակ կարևոր դեր են խաղացել կազմակերպությունների վերափոխման, աշխատավայրում մշակույթների բարելավման և աշխատակիցների բավարարվածության բարձրացման գործում: Ավանդաբար, HR բաժինները հիմնվում էին փորձի, ինտուիցիայի և որակական պատկերացումների վրա՝ աշխատանքի ընդունելու, վերապատրաստման և պահպանման վերաբերյալ որոշումներ կայացնելու համար: Այնուամենայնիվ, քանի որ կազմակերպություններն ընդլայնվում են, իսկ աշխատատեղերը դառնում են ավելի բարդ, այս ավանդական մեթոդները միայն անբավարար են դառնում: Այստեղ է, որ տվյալների գիտությունը և արհեստական ինտելեկտը փոփոխություններ են կատարում՝ առաջարկելով նորարարական լուծումներ, որոնք փոխում են HR գործընթացները, բարելավում են որոշումների կայացումը և բարձրացնում արտադրողականությունը:
Այս հոդվածում մենք ուսումնասիրում ենք, թե ինչպես են արհեստական ինտելեկտը և տվյալների գիտությունը հեղափոխում մարդկային ռեսուրսները, իրականացման մարտահրավերները և այն հնարավորությունները, որոնք նրանք ներկայացնում են այն ընկերությունների համար, ովքեր ցանկանում են մնալ մրցունակ:
HR-ի աճող բարդությունը
Ժամանակակից HR մասնագետները բախվում են հեռավոր, բազմազգ և բազմազան աշխատուժի կառավարման մարտահրավերին: Նրանք պետք է նավարկեն մրցակցային շուկաներում աշխատանքի ընդունելու հարցում, անդրադառնան աշխատակիցների բարեկեցությանը համաշխարհային համաճարակի հետևանքով և հարմարվեն աշխատանքի հիբրիդային մոդելներին: Բացի այդ, այսօրվա աշխատավայրերում բազմազանության, հավասարության և ներառման շեշտադրումն ավելացնում է բարդության ևս մեկ շերտ:
Այս պահանջները բավարարելու համար HR թիմերը դիմում են տվյալների վրա հիմնված լուծումների, որոնք արագորեն վերլուծում են տվյալների մեծ հավաքածուները և տալիս գործնական պատկերացումներ: Տվյալների վերլուծությանը տիրապետելով՝ HR մասնագետները կարող են բացահայտել աշխատակիցների վարքագծի, ներգրավվածության և կատարողականի միտումները, որոնք այլապես աննկատ կմնան ավանդական մեթոդներով: Այստեղ է, որ AI-ն և տվյալների գիտությունը դառնում են անփոխարինելի:
AI հավաքագրման մեջ. արդյունավետության բարձրացում և կողմնակալության նվազեցում
Արհեստական ինտելեկտը դարձել է հավաքագրման խաղը փոխող: Ճիշտ թեկնածուին աշխատանքի ընդունելը միշտ եղել է դժվար և ժամանակատար գործընթաց, սակայն AI-ի վրա հիմնված լուծումները զգալիորեն պարզեցնում են այն:
Թեկնածուների ցուցադրություն և համապատասխանեցում
AI համակարգերը կարող են արդյունավետ կերպով վերանայել հարյուրավոր ռեզյումեներ և հավելվածներ՝ բացահայտելով լավագույն թեկնածուներին՝ հիմնվելով նախապես սահմանված չափանիշների վրա: Այս գործընթացի ավտոմատացումը թույլ է տալիս հավաքագրողներին ավելի շատ ժամանակ հատկացնել խոստումնալից դիմորդների հետ՝ ռեզյումեները ձեռքով դասավորելու փոխարեն:
Կանխատեսող վերլուծություն տաղանդների համապատասխանության համար
AI գործիքները գնահատում են թեկնածուի ներուժը՝ վերլուծելով ոչ միայն նրա ռեզյումեն, այլև վարքագծային գնահատումների, հոգեմետրիկ թեստերի և առցանց մասնագիտական պրոֆիլների տվյալները: Տվյալների գիտության այս հավելվածը HR թիմերին հնարավորություն է տալիս կանխատեսել, թե արդյոք թեկնածուն կզարգանա որոշակի դերում և կհամապատասխանի կազմակերպչական մշակույթին:
Անդրադառնալով աշխատանքի ընդունելու կողմնակալությանը
Աշխատանքի ընդունման անգիտակցական կողմնակալությունը եղել է HR-ի վաղեմի խնդիր: Կենտրոնանալով տվյալների վրա հիմնված չափանիշների վրա՝ AI-ն առաջարկում է կանխակալությունը նվազեցնելու ներուժ՝ պայմանով, որ այն մշակվի՝ հաշվի առնելով արդարությունն ու ներառականությունը: Ապահովելը, որ AI համակարգերը վերապատրաստված են անաչառ տվյալների վրա, կարևոր է գոյություն ունեցող անհավասարությունների ուժեղացումից խուսափելու համար:
Աշխատակիցների պահպանում. ակտիվ պատկերացումներ
Լավագույն տաղանդների պահպանումը HR-ի համար առաջնահերթություն է, քանի որ հմուտ աշխատակիցների կորուստը թանկ է և՛ ֆինանսական, և՛ արտադրողականության տեսանկյունից: AI-ն և տվյալների գիտությունը ապահովում են պրոակտիվ լուծումներ աշխատակիցների պահպանման համար:
Շրջանառության կանխատեսում
Մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներն օգնում են HR թիմերին բացահայտել այն աշխատակիցներին, ովքեր կարող են վտանգի տակ լինել կազմակերպությունից հեռանալու համար: Վերլուծելով այնպիսի օրինաչափություններ, ինչպիսիք են ներգրավվածության միավորների նվազումը կամ վերապատրաստման ծրագրերում մասնակցության նվազումը, ՄՌ-ը կարող է վաղ գործել՝ մտահոգությունները լուծելու և պահպանումը բարելավելու համար:
Հարմարեցված զարգացման ծրագրեր
AI-ն հնարավորություն է տալիս անհատականացված կարիերայի զարգացման պլաններին՝ վերլուծելով անհատական հմտությունները, կատարողականի տվյալները և կարիերայի ձգտումները: Այս պատկերացումները կարող են ուղղորդել աշխատակիցներին դեպի համապատասխան վերապատրաստման ծրագրեր կամ դերերի անցում, պահելով նրանց մոտիվացված և ներգրավված:
Ուսուցում և զարգացում՝ մասշտաբային և հարմարեցված լուծումներ
Համաշխարհային թիմերի աճը և հեռավոր աշխատանքը դարձրել են ավանդական վերապատրաստման ծրագրերը պակաս արդյունավետ: AI-ն և տվյալների գիտությունը այժմ տեղափոխում են դեպի մասշտաբային, հարմարեցված ուսուցման լուծումներ:
Հարմարվողական ուսումնական հարթակներ
AI-ով աշխատող հարթակներն առաջարկում են անհատականացված ուսուցման փորձառություններ՝ հարմարեցնելով բովանդակությունը և առաջարկությունները՝ աշխատակիցների ուսուցման ոճին, տեմպերին և կարիերայի նպատակներին համապատասխանելու համար: Նրանց համար, ովքեր հետաքրքրված են տվյալների գիտության ծրագրերով, այս հարթակները կարող են տրամադրել հարմարեցված ռեսուրսներ, ինչպիսիք են python-ի ձեռնարկները տվյալների գիտության և AI-ի համար՝ անհատական կարիքները բավարարելու համար:
Իրական ժամանակի հետադարձ կապ
AI գործիքները վերապատրաստման ընթացքում ակնթարթային արձագանք են տալիս՝ օգնելով աշխատակիցներին բարելավել իրենց հմտությունները սովորելիս: Օրինակ, հաճախորդների սպասարկման պրակտիկանտը, որը կիրառում է պատասխանները AI chatbot-ով, կարող է կատարելագործել իր մոտեցումը՝ հիմնվելով տվյալների վրա հիմնված անմիջական առաջարկների վրա:
Տվյալների գիտության դերը. HR տվյալների իմաստավորում
AI-ն կարող է գրավել ուշադրության կենտրոնում, սակայն տվյալների գիտությունը այն հիմքն է, որն արդյունավետ է դարձնում AI-ի վրա հիմնված HR գործընթացները: Ժամանակակից մասնագետների համար կարևոր է հասկանալ, թե ինչ է տվյալների գիտությունը և ինչպես է այն աջակցում HR գործառույթներին:
Աշխատուժի վերլուծություն
Տվյալների գիտությունը օգնում է HR թիմերին վերահսկել աշխատուժի իրական միտումները, ինչպիսիք են շրջանառության դրույքաչափերը, արտադրողականության ցուցանիշները և աշխատակիցների բավարարվածության միավորները: Այս պատկերացումը թույլ է տալիս կազմակերպություններին արագ արձագանքել փոփոխություններին:
Զգացմունքների վերլուծություն աշխատողների համար
Բնական լեզվի մշակումը, տվյալների գիտության ճյուղը, կարող է վերլուծել աշխատակիցների հարցումները, կատարողականի ակնարկները և ներքին հաղորդակցությունները՝ աշխատուժի տրամադրությունները գնահատելու համար: Սա օգնում է HR-ին ակտիվորեն լուծել խնդիրները՝ նախքան դրանք սրվելը:
Բազմազանության չափումներ
Բազմազանության չափանիշներին հետևելը կենսական նշանակություն ունի ներառականությունը խթանելու համար: Օգտագործելով տվյալների գիտությունը՝ HR թիմերը կարող են բացահայտել ներկայացուցչական բացերը և զարգացնել նախաձեռնություններ, որոնք նպաստում են արդարությանը:
Մարտահրավերներ որդեգրման մեջ
Չնայած իր առավելություններին, AI-ի և տվյալների գիտության ներդրումը HR-ում ունի մարտահրավերներ:
Էթիկական մտահոգություններ
Արհեստական ինտելեկտի համակարգերում արդարության, թափանցիկության և կողմնակալության բացակայությունը կարևոր է: Ընկերությունները պետք է սահմանեն էթիկական ուղեցույցներ և կանոնավոր կերպով ստուգեն իրենց AI մոդելները՝ վստահությունը պահպանելու համար:
Տվյալների գաղտնիություն և անվտանգություն
Աշխատակիցների զգայուն տեղեկատվության հետ աշխատելը պահանջում է կիբերանվտանգության ամուր միջոցներ և տվյալների օգտագործման հստակ քաղաքականություն: Կազմակերպությունները պետք է առաջնահերթություն տան աշխատակիցների համաձայնությանը և տվյալների պաշտպանությանը:
Կամրջացնելով հմտությունների բացը
HR մասնագետներից շատերը չունեն տեխնիկական փորձաքննություն, որն անհրաժեշտ է AI-ի և տվյալների գիտության գործիքների հետ արդյունավետ աշխատելու համար: Առցանց bootcamp-ին մասնակցելը, ինչպիսին է Data Science and AI Bootcamp-ը Code Labs Academy-ում, կարող է HR թիմերին զինել հիմնական հմտություններով: Տվյալների վերլուծության յուրացումից մինչև Python-ի ուսուցում տվյալների գիտության և AI-ի համար՝ այս ծրագրերն օգնում են մասնագետներին իրենց ոլորտում առաջադիմել:
Նայելով առաջ
AI-ի և տվյալների գիտության ինտեգրումը HR-ում հպանցիկ միտում չէ, այն հիմնարար վերափոխում է: Կազմակերպությունները, որոնք կընդունեն այս տեխնոլոգիաները, ավելի լավ դիրք կունենան՝ ներգրավելու և պահպանելու տաղանդները, խթանելու ներառական աշխատատեղերը և խթանելու նորարարությունը:
Այնուամենայնիվ, հարկ է հիշել, որ տեխնոլոգիան միայն գործիք է: Թեև AI-ն կարող է վերլուծել տվյալները և կանխատեսել միտումները, այն չի կարող փոխարինել կարեկցանքին և հուզական ինտելեկտին, որը HR մասնագետները բերում են իրենց դերերին: HR-ի ապագան մարդկային ինտուիցիան հավասարակշռելու մեջ է տվյալների վրա հիմնված պատկերացումների հետ:
Վերջնական մտքեր
Մարդկային ռեսուրսների ապագան ձևավորվում է մարդկային կապի և տեխնոլոգիայի խաչմերուկում: Օգտագործելով տվյալների գիտությունը և AI-ն՝ կազմակերպությունները կարող են կառուցել ավելի խելացի, արդար աշխատատեղեր, որոնք հզորացնում են աշխատակիցներին և բարելավում բիզնեսի արդյունքները: Անկախ նրանից, թե դուք կադրերի մասնագետ եք, տվյալների գիտաշխատող, թե պարզապես ինչ-որ մեկը, որը հետաքրքրված է աշխատանքի ապագայով, այժմ ժամանակն է ընդունելու այս փոխակերպող տեխնոլոգիաները:
Նրանց համար, ովքեր ցանկանում են առաջ տանել իրենց կարիերան, առցանց ճամբարին մասնակցելը կարող է արժեքավոր հմտություններ ապահովել: Հասկանալով, թե ինչ է տվյալների գիտությունը և սովորելով AI-ի հատուկ տեխնիկա, դուք կարող եք պատրաստվել առաջնորդելու այս զարգացող ոլորտում:
Օգտագործեք AI-ի և տվյալների հզորությունը Code Labs Academy-ի Data Science & AI Bootcamp միջոցով:
