Доктор Стилианос Кампакис

Наука о данных и искусственный интеллект: новая волна HR-подрыва

Искусственный интеллект в кадровых ресурсах (HR) в настоящее время является одной из горячих тем в индустрии искусственного интеллекта, и многие вкладывают средства в решения AI для HR: от прогнозной аналитики до автоматизации.

Вообще говоря, приложения ИИ в HR можно разделить на две основные категории:

  • Решения, которые улучшают набор персонала, гарантируя, что компании выбирают правильного человека для вакансий, которые они пытаются заполнить.
  • Решения, улучшающие работу сотрудников.

«Опыт сотрудников» — одно из самых модных словечек в HR. Эта тенденция обусловлена ​​более высокими ожиданиями сотрудников, а также проблемами, с которыми сталкиваются работодатели при поиске подходящих людей для найма. Эти проблемы означают, что процесс найма может стоить десятки тысяч, а иногда и больше.

В результате, когда компании находят подходящего сотрудника, они делают все возможное, чтобы удержать его, и опыт сотрудников является ключевой частью этого. ИИ и наука о данных могут сыграть важную роль в измерении опыта сотрудников, понимании влияющих на него факторов и поиске путей дальнейшего улучшения. Кроме того, наука о данных может использоваться для предоставления персонализированных улучшений каждому человеку, которые лучше соответствуют его индивидуальности, потребностям и ожиданиям.

Наука о данных в процессе найма

Один из основных способов, которыми ИИ и наука о данных помогают в процессе найма, — это проверка приложений. ИИ может, например, полностью автоматизировать проверку резюме, ускоряя цикл найма и высвобождая ресурсы.

Это также может привести к лучшему найму, хотя есть проблемы, которые нужно преодолеть. Алгоритмы машинного обучения учатся на данных. Amazon столкнулся с трудностями, когда обнаружил, что обучающие данные их алгоритма найма были взвешены в отношении соискателей-мужчин. Это привело к тому, что модель ИИ отдавала предпочтение мужчинам, когда она была запущена, поэтому Amazon пришлось отказаться от нее.

Однако, если эти проблемы необходимо решить, использование машинного обучения и ИИ в процессе найма может принести существенные преимущества. Автоматизация — одно из преимуществ, о котором уже упоминалось. Еще один потенциальный вариант использования — использование алгоритмов прогнозирования, которые могут оценить будущие перспективы нового сотрудника в компании. Мир HR только недавно начал исследовать потенциал ИИ, и есть еще много потенциальных вариантов использования, которые можно изучить.

Улучшение опыта сотрудников с помощью ИИ

Есть несколько способов, с помощью которых ИИ уже используется для улучшения работы сотрудников. По мере дальнейшего внедрения этих решений и разработки новых технологий этот показатель будет увеличиваться.

Одним из примеров решения, доступного сегодня, являются алгоритмы искусственного интеллекта, которые помогают работодателям контролировать моральный дух своих сотрудников. Алгоритмы делают это путем мониторинга деловых коммуникаций сотрудников. В процессе все анонимно, поскольку цель состоит не в том, чтобы прочитать, что присылают сотрудники, а в том, чтобы понять, как они себя чувствуют.

Поскольку это технология искусственного интеллекта, алгоритмы становятся лучше, чем больше сообщений они отслеживают. Из этого мониторинга они могут определить, когда сотрудники чувствуют себя в целом положительно или отрицательно. Они также могут вдаваться в подробности, в том числе указывать, счастливы ли сотрудники или раздражены, напряжены или разочарованы.

Эта информация полезна менеджерам и командам высшего руководства, поскольку не всегда легко заметить, когда моральный дух сотрудников начинает падать. Плохой моральный дух, конечно, часто очевиден, но тонкие сдвиги в моральном духе могут быть ранним индикатором тенденции. Выявление его как можно скорее с помощью ИИ позволяет менеджерам быстро реагировать, чтобы обратить эту тенденцию вспять.

Другое программное обеспечение ИИ, которое уже используется, помогает менеджерам улучшить способ вознаграждения сотрудников. В этих случаях программное обеспечение отслеживает различные точки данных. Это помогает менеджерам во всем: от запоминания дня рождения сотрудника до улучшения качества информации, доступной менеджеру на собраниях по оценке эффективности.

Преимущество заключается в том, что сотрудники более позитивно относятся к своей работе. В конце концов, сотрудники хотят, чтобы их признавали за то, что они делают — какой вклад они вносят в компанию, их достижения, как их воспринимают клиенты и т. д. Руководителям может быть сложно предоставить всю эту информацию для всех сотрудников.

Однако, когда это не так, сотрудники это замечают. Фактически, отсутствие признания является основной причиной неудовлетворенности сотрудников. ИИ может каким-то образом улучшить эту ситуацию.

Еще одна область HR, которую в настоящее время улучшают с помощью ИИ, — это обучение сотрудников. Если быть точным, используя электронное обучение, чтобы сделать обучение сотрудников ультраперсонализированным — вплоть до уровня отдельного сотрудника, если это необходимо.

ИИ делает это, оценивая сотрудников, чтобы выявить их слабые стороны и области, которые можно улучшить. Затем он настраивает курсы и модули для этого сотрудника, создавая индивидуальный маршрут обучения.

Наконец, HR-чаты, управляемые программным обеспечением AI, используются отделами кадров для обработки кадровых запросов и запросов. Конечно, бывают ситуации, когда сотрудникам нужно поговорить с реальным человеком, но есть много областей, где эту роль мог бы выполнять интеллектуальный чат-бот. Одним из примеров является запрос отгулов на праздники.

Каким будет будущее HR?

ИИ и наука о данных трансформируют HR, но эта технология не предназначена для замены людей. Вместо этого ИИ улучшает процесс принятия решений, предоставляет менеджерам и HR-специалистам лучший доступ к данным и повышает общую эффективность HR, в том числе окупаемость инвестиций.

Если вы хотите узнать больше об этой теме, обязательно ознакомьтесь с моей книгой Руководство по науке о данных для лиц, принимающих решения, где я простыми словами объясняю, как наука о данных может использоваться в любой организации для повышения эффективности и рентабельности. . Кроме того, не забудьте проверить YouTube Channel Академии Тессеракт, где вы можете найти больше видео, которые объясняют применение ИИ и аналитики в деловом мире.

Первоначально опубликовано на https://thedatascientist.com 3 декабря 2019 г.