המשימה לאתר עובדים ומועמדים בעלי פוטנציאל להיות מנהלים טובים עברה מהפכה בזכות הבינה המלאכותית.
בימים אלה כבר אין צורך לנחש לאיזה מועמד או עובד יש פוטנציאל להיות מנהל טוב ואין צורך להסתמך על תחושות בטן של מנהלים (שלעיתים קרובות הן מוטות).
הבינה המלאכותית יודעת לאתר את אותם סימנים שקטים של תכונות המנהיגות מתוך הפעילות היומיומית בארגון.
בניית עתודה ניהולית איכותית היא תנאי סף להישרדותו של כל ארגון בטווח הארוך.
אלא שאחת הדילמות הקלאסיות של מנהלי משאבי האנוש נותרה בעינה: האם עדיף לגייס עובדים חדשים מבחוץ, או לטפח כישרונות מתוך הבית.
בעוד שגיוס חיצוני עוקף את האתגר הפסיכולוגי של הפיכת קולגה למנהל, טיפוח מנהלים מתוך החברה מציע יתרון מובהק: הם כבר משולבים ב-DNA של החברה, מכירים את נקודות התורפה שלה וחוסכים חודשים יקרים של למידה.
בימים אלה, הניסיונות לאתר את אותה עתודה פנימית משתנה מן היסוד: האינטואיציות הישנות מפנות את מקומן לכלי בינה מלאכותית מתקדמים, המסוגלים לזהות פוטנציאל הנהגה עוד לפני שהוא נגלה לעין האנושית.
מחקרים עדכניים של חברות הייעוץ המובילות חושפים את גודל האתגר הניהולי כיום.
פרדוקס המקצוען:
מחקר של מכון גאלופ מוכיח, כי כ-82% מהארגונים נכשלים בבחירת האדם הנכון לניהול.
הסיבה המרכזית לכך היא הנטייה לבלבל בין ביצועים מקצועיים לפוטנציאל ניהולי. עובד יכול להיות איש המקצוע המבריק ביותר בתחומו, אך חסר כל כישורי הנהגה.
מינויו למנהל פוגע בארגון פעמיים: גם מאבדים עובד מקצועי מעולה וגם מקבלים מנהל כושל.
איתור פוטנציאל באמצעות בינה מלאכותית:
ממחקר של גרטנר עולה, כי ארגונים המשתמשים במערכות אנליטיקה מבוססות בינה מלאכותית לניתוח דפוסי עבודה, מצליחים לזהות עובדים בעלי פוטנציאל מנהיגותי גבוה בדיוק של כ-85% לעומת הערכות מנהלים מסורתיות.
החזר ההשקעה בפיתוח פנימי:
ממחקר של חברת מקינזי עולה, כי חברות המצטיינות בניידות פנימית ובטיפוח מנהלים מתוך הארגון, מציגות רווחיות הגבוהה בכ-21% מהמתחרות, לצד שיעורי שימור עובדים חסרי תקדים.
מהם הסימנים השקטים שמערכות הבינה המלאכותית מחפשות ואיך מנהל משאבי האנוש מתרגם אותם:
כלי הבינה המלאכותית אינם מחליפים את מנהלי משאבי האנוש, אלא משמשים להם כיום כרדאר חכם הסורק את פעילות הארגון ומציף ארבעה מדדי עומק לפוטנציאל מנהיגותי.
ראשית, המערכות מזהות את העובדים היוזמים והמעורבים. אלגוריתמים חכמים יודעים לנתח מי הם העובדים שמציעים פתרונות יצירתיים לשיפור תהליכים במערכות השיתופיות, דוחפים פרויקטים קדימה ומגלים עניין בהצלחת הארגון מעבר להגדרת התפקיד התיאורטית שלהם.
שנית, הבינה המלאכותית מודדת חוסן ולוקחת אחריות ברגעי משבר. כאשר פרויקט נכשל, מערכות ניתוח טקסטואליות מסוגלות להבחין בין עובדים הממהרים להתנער מאחריות ולהאשים אחרים, לבין אלו שמגלים אומץ ניהולי, לוקחים אחריות על הטעויות ומציגים מיד תוכנית פעולה לתיקון.
שלישית, הארגון בוחן פוטנציאל מנהיגות על ידי כך שמאתגר באופן יזום את העובדים ומטיל עליהם משימות מורכבות.
מנהלי משאבי אנוש משתמשים בדאטה כדי 'להשליך למים העמוקים' עובדים שסומנו כבעלי פוטנציאל טוב להיות מנהלים מצויינים, ומטילים עליהם ריבוי משימות ואתגרים בו-זמנית, במטרה לבחון את כושר העמידה שלהם תחת לחץ ומורכבות.
ולבסוף, מדד הליבה הוא תקשורת, אינטליגנציה רגשית ופופולריות אורגנית.
מערכות הבינה המלאכותית יודעות למפות את רשת הקשרים הפנים-ארגונית ולזהות מי הם העובדים שמהווים צומת של ידע ותמיכה. מי הם העובדים שקולגות פונים אליהם מרצונם החופשי כדי להתייעץ.
מדובר במנהיגים טבעיים: אנשים חברותיים, קשובים, היודעים לפשט רעיונות מורכבים ולהניע עובדים אחרים מתוך שיתוף פעולה ובניית אמון, ולא מתוך הטלת אימה או כפייה.
בסיכומו של דבר, זיהוי מנהיגי העתיד של הארגון כבר אינו יכול להישען על תחושות בטן אקראיות או על פרסום העובד המצטיין של החודש.
שילוב של כלי בינה מלאכותית המאתרים את סימני המנהיגות השקטים, יחד עם ליווי מקצועי של מחלקת משאבי האנוש, מאפשר לבנות תוכנית הכשרה מדויקת ויציבה.
ארגונים שישכילו להשקיע בעתודה ניהולית מבוססת נתונים וערכים אנושיים, יבטיחו לעצמם שרשרת הנהלה חסינה, יציבה ומובילה בשוק העבודה הדינמי.
