Несколько лет назад модное слово «машинное обучение» было распространено среди людей, работающих в сфере программного обеспечения, искусственного интеллекта и смежных областях. Интернет-гиганты, такие как Google, Amazon, Facebook, NetFlix и многие другие, теперь применяют машинное обучение для повышения качества обслуживания клиентов и предоставления рекомендаций на основе персонализации. Они используют алгоритмы, которые предлагают и точно предсказывают релевантную информацию на основе интересов пользователя.
Нарушение управления талантами:
За последнее десятилетие на рынке программного обеспечения для управления персоналом произошли поразительные потрясения. Хотя люди остаются самым ценным активом в любой организации, человеческие ресурсы всегда рассматривались как неинновационная, традиционная и скучная организация, готовая участвовать в торгах руководства. Сегодня отрасль быстро меняется с новым мышлением в отношении создания рабочих мест и стратегий вовлечения сотрудников.
Благодаря наличию огромного количества данных и правильных технологий, специалисты по управлению талантами могут быстро делать важные прогнозы относительно настроений, вовлеченности, навыков, согласованности и результатов. Эти способности теперь обеспечивают проницательность и предвидение группового поведения и повышают эффективность решения. Лучшие таланты приводят к созданию более качественных продуктов и услуг, а привлеченные таланты приводят к повышению производительности, снижению затрат и удовлетворенности клиентов.
Что нас ждет впереди?
В 2015 году Общество управления человеческими ресурсами выявило несколько серьезных проблем с человеческим капиталом; это вовлечение сотрудников, удержание талантов, конкурентоспособное вознаграждение и развитие лидерских качеств на будущее. Организации по всему миру сейчас пытаются внедрять инновации в свои группы по работе с персоналом.
Широкое распространение психометрической оценки сыграло очень важную роль в цикле приема на работу. Сейчас они постепенно заменяются алгоритмическими оценками, которые являются одной из форм машинного обучения. Например, в цикле приема на работу алгоритмическая оценка использует алгоритмы для прогнозирования шансов того, что кандидат будет выбран или окажется пригодным для работы. Они способны получить гораздо больше информации, чем то, что находят рекрутеры, изучив предысторию кандидата.
Инструменты взаимодействия и измерения, использование инструментов импульсного опроса, более открытое и прозрачное общение с использованием социальных сетей и таких инструментов, как Slack, использование ботов и мобильных технологий, каналы обратной связи и обмен идеями, включение голоса сотрудников при установлении бизнес-целей и задач позволяет организациям вовлекать сотрудников как более крупные заинтересованные стороны в свой успех. Способность машин предсказывать настроения, выявлять закономерности в данных, производимых сотрудниками, использование передовых систем и структур для измерения компетенций и навыков позволит организациям быть более гибкими, вознаграждать за правильное поведение, признавать наиболее значительный вклад и результаты и повышать производительность, чтобы постоянно добиваться успеха в соответствии с изменяющимися рыночными условиями и предпочтениями потребителей.
Говорят, что использование Интернета и цифровых технологий сократило пространство между людьми и привело к сокращению среднего времени между изменениями. Внедрение и использование технологий «прогнозирования и обучения» цифрового, облачного и машинного обучения позволит организациям сократить среднее время между ответами до меньшего, чем среднее время между изменениями, с помощью согласованной, заинтересованной и гибкой рабочей среды.
