Žmogiškieji ištekliai jau seniai vaidino svarbų vaidmenį transformuojant organizacijas, gerinant darbo vietų kultūrą ir gerinant darbuotojų pasitenkinimą. Tradiciškai personalo skyriai rėmėsi patirtimi, intuicija ir kokybinėmis įžvalgomis, priimdami sprendimus dėl samdymo, mokymo ir išlaikymo. Tačiau organizacijoms plečiantis ir darbo vietoms vis sudėtingėjant, vien šie įprasti metodai pasirodo netinkami. Čia keičiasi duomenų mokslas ir dirbtinis intelektas, siūlydami novatoriškus sprendimus, kurie keičia žmogiškųjų išteklių procesus, pagerina sprendimų priėmimą ir padidina produktyvumą.
Šiame straipsnyje nagrinėjame, kaip dirbtinis intelektas ir duomenų mokslas keičia žmogiškuosius išteklius, įgyvendinimo iššūkius ir galimybes, kurias jie suteikia įmonėms, norinčioms išlikti konkurencingomis.
Augantis žmogiškųjų išteklių sudėtingumas
Šiuolaikiniai žmogiškųjų išteklių specialistai susiduria su iššūkiu valdyti nuotolinę, tarptautinę ir įvairią darbo jėgą. Jie turi ieškoti įdarbinimo konkurencingose rinkose, spręsti darbuotojų gerovės klausimus po pasaulinės pandemijos ir prisitaikyti prie mišrių darbo modelių. Be to, įvairovės, teisingumo ir įtraukties akcentavimas šiandieninėse darbo vietose suteikia dar vieną sudėtingumą.
Siekdamos patenkinti šiuos poreikius, HR komandos kreipiasi į duomenimis pagrįstus sprendimus, kurie greitai analizuoja didelius duomenų rinkinius ir pateikia veiksmingų įžvalgų. Įvaldę duomenų analizę, personalo specialistai gali atskleisti darbuotojų elgesio, įsitraukimo ir veiklos tendencijas, kurios kitu atveju liktų nepastebėtos naudojant tradicinius metodus. Čia AI ir duomenų mokslas tampa nepakeičiami.
AI įdarbinant: efektyvumo didinimas ir šališkumo mažinimas
AI tapo žaidimo keitikliu įdarbinimo srityje. Tinkamo kandidato samdymas visada buvo sudėtingas ir daug laiko reikalaujantis procesas, tačiau dirbtinio intelekto sprendimai jį labai supaprastina.
Kandidatų atranka ir atitikimas
AI sistemos gali efektyviai peržiūrėti šimtus gyvenimo aprašymų ir programų, pagal iš anksto nustatytus kriterijus identifikuoti geriausius kandidatus. Šio proceso automatizavimas leidžia įdarbintojams praleisti daugiau laiko bendradarbiaujant su perspektyviais kandidatais, o ne rankiniu būdu rūšiuoti gyvenimo aprašymus.
Nuspėjamoji talentų atitikimo analizė
Dirbtinio intelekto įrankiai įvertina kandidato potencialą analizuodami ne tik jo gyvenimo aprašymą, bet ir elgsenos vertinimų, psichometrinių testų ir internetinių profesionalų profilių duomenis. Ši duomenų mokslo programa leidžia žmogiškųjų išteklių komandoms numatyti, ar kandidatas klestės eidamas tam tikrą vaidmenį ir prisitaikys prie organizacijos kultūros.
Įdarbinimo šališkumo sprendimas
Nesąmoningas šališkumas priimant į darbą jau seniai buvo žmogiškųjų išteklių problema. Sutelkdamas dėmesį į duomenimis pagrįstus kriterijus, dirbtinis intelektas suteikia galimybę sumažinti šališkumą, jei jis sukurtas atsižvelgiant į sąžiningumą ir įtraukumą. Siekiant išvengti esamos nelygybės didėjimo, labai svarbu užtikrinti, kad dirbtinio intelekto sistemos būtų apmokytos remiantis nešališkais duomenimis.
Darbuotojų išlaikymas: iniciatyvios įžvalgos
Aukščiausių talentų išlaikymas yra žmogiškųjų išteklių prioritetas, nes kvalifikuotų darbuotojų praradimas brangiai kainuoja tiek finansų, tiek našumo požiūriu. AI ir duomenų mokslas siūlo aktyvius sprendimus, kaip išlaikyti darbuotojus.
Apyvartos prognozavimas
Mašininio mokymosi algoritmai padeda personalo komandoms nustatyti darbuotojus, kuriems gali kilti pavojus palikti organizaciją. Analizuodami tokius modelius kaip mažėjantys įsitraukimo balai arba sumažėjęs dalyvavimas mokymo programose, HR gali anksti imtis veiksmų, kad išspręstų problemas ir pagerintų išlaikymą.
Pritaikytos plėtros programos
AI leidžia kurti asmeninius karjeros planus, analizuojant individualius įgūdžius, veiklos duomenis ir karjeros siekius. Šios įžvalgos gali nukreipti darbuotojus į tinkamas mokymo programas arba pakeisti vaidmenis, išlaikant motyvaciją ir įsitraukimą.
Mokymas ir tobulinimas: keičiami ir pritaikyti sprendimai
Dėl pasaulinių komandų ir nuotolinio darbo tradicinės mokymo programos tapo mažiau veiksmingos. AI ir duomenų mokslas dabar skatina perėjimą prie keičiamo dydžio, pritaikytų mokymosi sprendimų.
Prisitaikančios mokymosi platformos
Dirbtinio intelekto pagrindu sukurtos platformos siūlo personalizuotą mokymosi patirtį, pritaikydamos turinį ir rekomendacijas, kad atitiktų darbuotojo mokymosi stilių, tempą ir karjeros tikslus. Tiems, kurie domisi duomenų mokslo programomis, šios platformos gali teikti pritaikytus išteklius, pvz., „Python“ vadovus duomenų mokslui ir AI, kad atitiktų individualius poreikius.
Atsiliepimai realiuoju laiku
Dirbtinio intelekto įrankiai suteikia tiesioginį grįžtamąjį ryšį mokymų metu ir padeda darbuotojams tobulinti savo įgūdžius jiems mokantis. Pavyzdžiui, klientų aptarnavimo stažuotojas, praktikuojantis atsakymus su AI pokalbių robotu, gali patobulinti savo požiūrį remdamasis tiesioginiais duomenimis pagrįstais pasiūlymais.
Duomenų mokslo vaidmuo: žmogiškųjų išteklių duomenų įprasminimas
AI gali patraukti dėmesį, tačiau duomenų mokslas yra pagrindas, dėl kurio dirbtinio intelekto valdomi žmogiškųjų išteklių procesai yra veiksmingi. Šiuolaikiniams specialistams labai svarbu suprasti, kas yra duomenų mokslas ir kaip jis palaiko žmogiškųjų išteklių funkcijas.
Darbo jėgos analizė
Duomenų mokslas padeda personalo komandoms stebėti darbo jėgos tendencijas realiuoju laiku, pvz., kaitos rodiklius, produktyvumo rodiklius ir darbuotojų pasitenkinimo balus. Ši įžvalga leidžia organizacijoms greitai reaguoti į pokyčius.
Darbuotojų nuotaikų analizė
Natūralios kalbos apdorojimas, duomenų mokslo šaka, gali analizuoti darbuotojų apklausas, veiklos apžvalgas ir vidinius ryšius, kad būtų galima įvertinti darbuotojų nuotaikas. Tai padeda HR aktyviai spręsti problemas, kol jos neišsiplės.
Įvairovės metrika
Įvairovės metrikos stebėjimas yra gyvybiškai svarbus skatinant įtraukties. Naudodamos duomenų mokslą, žmogiškųjų išteklių komandos gali nustatyti atstovavimo spragas ir plėtoti iniciatyvas, skatinančias teisingumą.
Įvaikinimo iššūkiai
Nepaisant pranašumų, dirbtinio intelekto ir duomenų mokslo diegimas žmogiškųjų išteklių srityje susiduria su iššūkiais.
Etinės problemos
Svarbu užtikrinti sąžiningumą, skaidrumą ir neobjektyvumą dirbtinio intelekto sistemose. Įmonės turi nustatyti etikos gaires ir reguliariai tikrinti savo AI modelius, kad išlaikytų pasitikėjimą.
Duomenų privatumas ir saugumas
Norint tvarkyti neskelbtiną darbuotojų informaciją, reikia griežtų kibernetinio saugumo priemonių ir aiškios duomenų naudojimo politikos. Organizacijos turi teikti pirmenybę darbuotojų sutikimui ir duomenų apsaugai.
Įgūdžių spragos mažinimas
Daugeliui žmogiškųjų išteklių specialistų trūksta techninių žinių, reikalingų veiksmingai dirbti su AI ir duomenų mokslo įrankiais. Dalyvavimas internetinėje įkrovos stovykloje, pvz., Data Science and AI Bootcamp adresu Code Labs Academy, gali suteikti žmogiškųjų išteklių komandoms esminių įgūdžių. Nuo duomenų analizės įsisavinimo iki Python mokymosi duomenų mokslui ir AI – šios programos padeda profesionalams išlikti savo srities lyderiais.
Žvilgsnis į priekį
AI ir duomenų mokslo integravimas žmogiškųjų išteklių srityje nėra trumpalaikė tendencija – tai esminė transformacija. Šias technologijas taikančios organizacijos turės geresnes sąlygas pritraukti ir išlaikyti talentus, skatinti įtraukias darbo vietas ir skatinti naujoves.
Tačiau svarbu atsiminti, kad technologijos yra tik įrankis. Nors dirbtinis intelektas gali analizuoti duomenis ir numatyti tendencijas, jis negali pakeisti empatijos ir emocinio intelekto, kurį žmogiškųjų išteklių specialistai suteikia savo vaidmeniui. Žmogiškųjų išteklių ateitis slypi žmogaus intuicijos ir duomenimis pagrįstų įžvalgų balanse.
Paskutinės mintys
Žmogiškųjų išteklių ateitį formuoja žmogiškųjų ryšių ir technologijų sankirta. Pasitelkusios duomenų mokslą ir dirbtinį intelektą, organizacijos gali sukurti pažangesnes, sąžiningesnes darbo vietas, kurios įgalintų darbuotojus ir pagerintų verslo rezultatus. Nesvarbu, ar esate žmogiškųjų išteklių specialistas, duomenų mokslininkas ar tiesiog kažkas, kas domisi darbo ateitimi, dabar pats laikas priimti šias transformuojančias technologijas.
Norintiems siekti karjeros, dalyvavimas internete gali suteikti vertingų įgūdžių. Suprasdami, kas yra duomenų mokslas, ir išmokę konkrečių AI metodų, galite pasiruošti pirmauti šioje besivystančioje srityje.
Išnaudokite AI ir duomenų galią su Code Labs Academy Data Science & AI Bootcamp.
