מערכות הבינה המלאכותית יכולות לשפר במידה משמעותית את יכולתם של מנהלי משאבי אנוש לנטר את העמידה של כל עובד ביעדים שהוצבו לו ולהבטיח שכל עובד עומד בעקביות ביעדי הביצועים שלו.
מינוף יכולות כמו ניתוח נתונים, ניתוח תחזיות, ניטור בזמן אמת והמלצות מותאמות אישית, מאפשר לבינה המלאכותית לתרום רבות לגישה יעילה ויזומה יותר לניהול ביצועים.
מינוף יכולות אלה על ידי הבינה המלאכותית מסייע לשיפור הביצועים האישיים של העובדים ובה בעת תומך בהצלחת הארגון כולו, שכן יכולות אלה מוודאות שהעובדים תורמים ביעילות להשגת היעדים העסקיים.
במילים אחרות, הבינה המלאכותית יכולה למלא תפקיד משמעותי בסיוע למנהלי משאבי אנוש, במעקב אחר עמידתו של כל עובד ביעדי הביצועים שלו.
להלן 9 דרכים שבהן יכולות מערכות מבוססות בינה מלאכותית לעקוב אחר השגת יעדי עובדים ולוודא עמידה עקבית של כל עובד ביעדי הביצועים שלו:
1 ניתוח נתונים עבור מדדי ביצועים:
הבינה המלאכותית יכולה לנתח כמויות עצומות של נתוני ביצועים כדי לזהות דפוסים ומגמות.
על ידי שימוש באלגוריתמים של למידת מכונה, הבינה המלאכותית יכולה לספק תובנות לגבי ביצועים אישיים וצוותיים, ולעזור למנהלי משאבי אנוש להעריך האם העובדים עומדים בעקביות ביעדים שלהם.
זה כולל ניתוח מדדי ביצועי מפתח, שיעורי סיום פרויקטים ומדדים רלוונטיים אחרים.
2 ניתוח תחזיות למגמות ביצועים:
ניתוח תחזיות מבוסס בינה מלאכותית יכול לחזות מגמות ביצועים עתידיות על סמך נתונים היסטוריים.
על ידי זיהוי דפוסים ומתאמים, הבינה המלאכותית יכולה לעזור למנהלי משאבי אנוש לצפות אתגרים פוטנציאליים או הזדמנויות לשיפור, מה שמאפשר התערבויות יזומות כדי להבטיח שהעובדים ישארו במסלול של יעדי הביצועים שלהם.
3 ניטור ומשוב בזמן אמת:
מערכות הבינה המלאכותית יכולות לספק ניטור בזמן אמת של ביצועי העובדים.
על ידי שילוב עם כלי ניהול פרויקטים, פלטפורמות תקשורת ותוכנות רלוונטיות אחרות, הבינה המלאכותית יכולה לעקוב אחר התקדמות הביצועים ולהציע משוב מיידי.
זה מאפשר למנהלי משאבי אנוש לטפל בבעיות באופן מיידי ולהנחות את העובדים לקראת עמידה ביעדים שלהם בזמן.
4 לוחות מחוונים של ניתוח ביצועים:
לוחות מחוונים המופעלים על ידי מערכות מבוססות בינה מלאכותית יכולים לספק למנהלי משאבי אנוש מבט מקיף על ביצועי כל עובד והצוות כולו.
לוחות מחוונים אלה יכולים להמחיש מדדי ביצועים, להדגיש תחומי הישג או תחומים שצריכים לעורר דאגה, ולהקל על קבלת החלטות מבוססות נתונים.
נגישות זו לנתוני ביצועים בזמן אמת עוזרת למנהלי משאבי אנוש להישאר מעודכנים ולנקוט צעדים יזומים.
5 ביקורות ביצועים אוטומטיות:
הבינה המלאכותית יכולה לייעל את תהליך סקירת הביצועים על ידי אוטומציה של היבטים מסוימים.
אלגוריתמים לעיבוד שפה טבעית יכולים לנתח משוב כתוב ממנהלים, עמיתים ועובדים, ולספק ראייה הוליסטית יותר של הביצועים.
הבינה המלאכותית יכולה לסייע בזיהוי מגמות, וזיהוי נקודות חוזק ונקודות תורפה הזקוקות לשיפור, ולאפשר הערכות ביצועים אובייקטיביות יותר ומבוססות נתונים.
6 תוכניות למידה ופיתוח מותאמות אישית:
הבינה המלאכותית יכולה לסייע למנהלי משאבי אנוש ביצירת תוכניות למידה ופיתוח מותאמות אישית לעובדים על סמך נתוני הביצועים שלהם.
על ידי זיהוי פערי מיומנויות ספציפיים או תחומים הדורשים שיפור, הבינה המלאכותית יכולה להמליץ על תוכניות הכשרה, סדנאות או משאבים ממוקדים כדי לתמוך בעובדים בעמידה ביעדי הביצועים שלהם.
7 תוכניות הכרה בהישגים ותגמולים:
הבינה המלאכותית יכולה לתרום לתוכניות הכרה בהישגים ותגמול עובדים על ידי זיהוי והדגשת ביצועים יוצאי דופן.
ניתוח נתוני ביצועים מאפשר לבינה המלאכותית להמליץ על עובדים שיש להכיר בביצועיהם בהתבסס על השגת יעדים עקביים.
זה מטפח תרבות ארגונית חיובית ומניע עובדים להמשיך לעמוד בציפיות הביצועים שלהם ולעלות עליהם.
8 סימון סיכוני ביצועים:
ניתן לתכנת אלגוריתמי בינה מלאכותית כך שיזהו סיכוני ביצועים פוטנציאליים. על ידי התחשבות בגורמים שונים, כגון שינויים בדפוסי עבודה, עיכובים בפרויקט או תנודות במדדים מרכזיים, הבינה המלאכותית יכולה להתריע בפני מנהלי משאבי אנוש על בעיות פוטנציאליות שעלולות להשפיע על יכולתו של עובד לעמוד ביעדים שלו, מה שמאפשר התערבות מוקדמת של המנהל.
9 ניתוח ביצועי טלנטים לתכנון יורשים לתפקידים חיוניים:
הבינה המלאכותית יכולה לתרום לניתוח ביצועי טלנטים לצורך תכנון רצף איוש תפקידים חיוניים.
על ידי הערכת הביצועים והפוטנציאל של העובדים, הבינה המלאכותית יכולה לעזור למנהלי משאבי אנוש לזהות עובדים בעלי ביצועים גבוהים במיוחד שעומדים בעקביות ביעדים שלהם.
מידע זה הוא בעל ערך לתכנון רצף איוש תפקידים חיוניים וכדי להבטיח שיש פייפליין של כישרונות לתפקידי מפתח.
