Človeški viri že dolgo igrajo pomembno vlogo pri preoblikovanju organizacij, krepitvi kulture na delovnem mestu in izboljšanju zadovoljstva zaposlenih. Tradicionalno so se kadrovski oddelki zanašali na izkušnje, intuicijo in kvalitativne vpoglede pri sprejemanju odločitev o zaposlovanju, usposabljanju in ohranjanju zaposlenih. Ker pa se organizacije širijo in delovna mesta postajajo bolj zapletena, se samo te običajne metode izkažejo za nezadostne. Tu znanost o podatkih in umetna inteligenca ustvarjata razliko, saj ponujata inovativne rešitve, ki preoblikujejo kadrovske procese, izboljšajo odločanje in povečajo produktivnost.
V tem članku raziskujemo, kako umetna inteligenca in podatkovna znanost revolucionirata človeške vire, izzive implementacije in priložnosti, ki jih ponujata podjetjem, ki želijo ostati konkurenčna.
Naraščajoča kompleksnost HR
Sodobni kadrovski strokovnjaki se soočajo z izzivom upravljanja oddaljene, večnacionalne in raznolike delovne sile. Usmerjati se morajo pri zaposlovanju na konkurenčnih trgih, poskrbeti za dobro počutje zaposlenih po svetovni pandemiji in se prilagoditi hibridnim modelom dela. Poleg tega poudarek na raznolikosti, pravičnosti in vključenosti na današnjih delovnih mestih doda še eno plast kompleksnosti.
Da bi izpolnili te zahteve, se kadrovske ekipe obračajo na rešitve, ki temeljijo na podatkih, ki hitro analizirajo velike nabore podatkov in zagotavljajo uporabne vpoglede. Z obvladovanjem analize podatkov lahko kadrovski strokovnjaki odkrijejo trende v vedenju, zavzetosti in uspešnosti zaposlenih, ki bi sicer ostali neopaženi s tradicionalnimi metodami. Tu postaneta umetna inteligenca in podatkovna znanost nepogrešljivi.
AI pri zaposlovanju: izboljšanje učinkovitosti in zmanjšanje pristranskosti
Umetna inteligenca je spremenila igro pri zaposlovanju. Zaposlovanje pravega kandidata je bil vedno zahteven in časovno intenziven proces, vendar ga rešitve, ki temeljijo na AI, znatno poenostavljajo.
Preverjanje in povezovanje kandidatov
Sistemi z umetno inteligenco lahko učinkovito pregledajo na stotine življenjepisov in prijav ter identificirajo najboljše kandidate na podlagi vnaprej določenih meril. Avtomatizacija tega postopka omogoča zaposlovalcem, da porabijo več časa za sodelovanje z obetavnimi kandidati, namesto da bi ročno razvrščali življenjepise.
Napovedna analitika za ujemanje talentov
Orodja umetne inteligence ocenijo potencial kandidata tako, da analizirajo ne le njegov življenjepis, ampak tudi podatke iz vedenjskih ocen, psihometričnih testov in spletnih poklicnih profilov. Ta aplikacija za znanost o podatkih omogoča kadrovskim ekipam, da predvidijo, ali bo kandidat uspel v določeni vlogi in ustrezal organizacijski kulturi.
Obravnava pristranskosti pri zaposlovanju
Nezavedna pristranskost pri zaposlovanju je dolgotrajna težava v kadrovski službi. Z osredotočanjem na merila, ki temeljijo na podatkih, umetna inteligenca ponuja potencial za zmanjšanje pristranskosti, če je razvita z mislijo na pravičnost in vključevanje. Zagotavljanje, da so sistemi umetne inteligence usposobljeni za nepristranske podatke, je ključnega pomena za preprečevanje krepitve obstoječih neenakosti.
Zadržanje zaposlenih: proaktivni vpogledi
Ohranjanje vrhunskih talentov je prednostna naloga kadrovske službe, saj je izguba kvalificiranih zaposlenih draga tako v smislu financ kot produktivnosti. Umetna inteligenca in podatkovna znanost zagotavljata proaktivne rešitve za ohranjanje zaposlenih.
Napoved prometa
Algoritmi strojnega učenja pomagajo kadrovskim ekipam prepoznati zaposlene, ki bi lahko bili v nevarnosti, da zapustijo organizacijo. Z analizo vzorcev, kot je upadanje rezultatov angažiranosti ali zmanjšana udeležba v programih usposabljanja, lahko kadrovska služba zgodaj ukrepa, da odpravi pomisleke in izboljša zadrževanje.
Prilagojeni razvojni programi
AI omogoča osebne načrte za razvoj kariere z analizo posameznih veščin, podatkov o uspešnosti in kariernih želja. Ti vpogledi lahko usmerjajo zaposlene k ustreznim programom usposabljanja ali menjavam vlog ter jih tako ohranjajo motivirane in angažirane.
Usposabljanje in razvoj: razširljive in prilagojene rešitve
Zaradi porasta globalnih skupin in dela na daljavo so tradicionalni programi usposabljanja postali manj učinkoviti. Umetna inteligenca in podatkovna znanost zdaj spodbujata premik k razširljivim učnim rešitvam po meri.
Prilagodljive učne platforme
Platforme, ki jih poganja AI, ponujajo prilagojene učne izkušnje, prilagajajo vsebino in priporočila, da se ujemajo z učnim slogom, tempom in kariernimi cilji zaposlenega. Tistim, ki jih zanimajo programi podatkovne znanosti, lahko te platforme zagotovijo prilagojene vire, kot so vadnice za python za podatkovno znanost in umetno inteligenco, ki ustrezajo individualnim potrebam.
Povratne informacije v realnem času
Orodja umetne inteligence zagotavljajo takojšnje povratne informacije med usposabljanjem in zaposlenim pomagajo izboljšati svoje sposobnosti, ko se učijo. Na primer, pripravnik v službi za stranke, ki vadi odgovore s klepetalnim botom AI, lahko izboljša svoj pristop na podlagi takojšnjih predlogov, ki temeljijo na podatkih.
Vloga podatkovne znanosti: Osmišljanje kadrovskih podatkov
Umetna inteligenca bi lahko pritegnila pozornost, vendar je znanost o podatkih temelj, zaradi katerega so kadrovski procesi, ki jih poganja umetna inteligenca, učinkoviti. Razumevanje, kaj je podatkovna znanost in kako podpira kadrovske funkcije, je ključnega pomena za sodobne strokovnjake.
Analitika delovne sile
Podatkovna znanost pomaga kadrovskim ekipam spremljati trende delovne sile v realnem času, kot so stopnje fluktuacije, meritve produktivnosti in rezultati zadovoljstva zaposlenih. Ta vpogled omogoča organizacijam, da se hitro odzovejo na spremembe.
Analiza razpoloženja za zaposlene
Obdelava naravnega jezika, veja znanosti o podatkih, lahko analizira ankete zaposlenih, ocene uspešnosti in interno komunikacijo, da oceni razpoloženje med zaposlenimi. To pomaga kadrovski službi proaktivno obravnavati težave, preden se zaostrijo.
Meritve raznolikosti
Sledenje meritvam raznolikosti je bistvenega pomena za spodbujanje vključevanja. Z izkoriščanjem znanosti o podatkih lahko kadrovske ekipe prepoznajo vrzeli v zastopanju in razvijejo pobude, ki spodbujajo pravičnost.
Izzivi pri posvojitvi
Uvedba umetne inteligence in podatkovne znanosti v človeški kadri prinaša kljub svojim prednostim izzive.
Etični pomisleki
Zagotavljanje pravičnosti, preglednosti in odsotnosti pristranskosti v sistemih umetne inteligence je pomembno. Podjetja morajo vzpostaviti etične smernice in redno revidirati svoje modele umetne inteligence, da ohranijo zaupanje.
Zasebnost in varnost podatkov
Ravnanje z občutljivimi informacijami zaposlenih zahteva stroge ukrepe kibernetske varnosti in jasne politike uporabe podatkov. Organizacije morajo dati prednost soglasju zaposlenih in zaščiti podatkov.
Premostitev vrzeli v spretnostih
Številnim kadrovskim strokovnjakom primanjkuje tehničnega znanja, potrebnega za učinkovito delo z AI in orodji podatkovne znanosti. S sodelovanjem v spletnem zagonskem taboru, kot je Data Science and AI Bootcamp na Code Labs Academy, lahko kadrovske ekipe opremite z osnovnimi veščinami. Od obvladovanja analitike podatkov do učenja Pythona za podatkovno znanost in umetno inteligenco, ti programi pomagajo strokovnjakom, da ostanejo v prednosti na svojem področju.
Pogled naprej
Integracija umetne inteligence in znanosti o podatkih v človeških virih ni minljiv trend – je temeljna preobrazba. Organizacije, ki sprejmejo te tehnologije, bodo v boljšem položaju za privabljanje in ohranjanje talentov, spodbujanje vključujočih delovnih mest in spodbujanje inovacij.
Vendar je pomembno vedeti, da je tehnologija le orodje. Čeprav lahko umetna inteligenca analizira podatke in napoveduje trende, ne more nadomestiti empatije in čustvene inteligence, ki ju kadrovski strokovnjaki vnesejo v svoje vloge. Prihodnost kadrovske službe je v uravnovešanju človeške intuicije z vpogledi, ki temeljijo na podatkih.
Končne misli
Prihodnost človeških virov oblikuje presečišče človeških povezav in tehnologije. Z izkoriščanjem podatkovne znanosti in umetne inteligence lahko organizacije zgradijo pametnejša in pravičnejša delovna mesta, ki krepijo zaposlene in izboljšujejo poslovne rezultate. Ne glede na to, ali ste kadrovski strokovnjak, podatkovni znanstvenik ali preprosto nekdo, ki vas zanima prihodnost dela, je zdaj čas, da sprejmete te transformativne tehnologije.
Za tiste, ki želijo napredovati v svoji karieri, lahko sodelovanje v spletnem zagonskem kampu zagotovi dragocene veščine. Če razumete, kaj je znanost o podatkih, in se naučite posebnih tehnik umetne inteligence, se lahko pripravite na vodenje na tem razvijajočem se področju.
Izkoristite moč umetne inteligence in podatkov z Code Labs Academy Data Science & AI Bootcamp.
