אחת הסוגיות שצריכה להיות בסדר עדיפות גבוה אצל מנהלי משאבי האנוש, היא איך לזהות עובדים שמבחינה מקצועית ומבחינת הניסיון והידע שלהם, יכולים להיות מקודמים לתפקיד שיש בו יותר תחומי אחריות, אבל הם נרתעים מכך, ומה גורם להם להירתע.
כמו בסוגיות נוספות אחרות, גם בסוגיה זו ניתן להיעזר במערכות מבוססות בינה מלאכותית.
הבינה המלאכותית מספקת למנהלי משאבי אנוש כלים רבי עוצמה לא רק לזהות עובדים שהינם מוכנים מבחינה מקצועית לקידום, אלא גם לחשוף את הגורמים שעלולים לגרום להם רתיעה מכך.
מינוף של ניתוח נתונים, ניתוח סנטימנטים ומנגנוני משוב, מאפשרים הבנה מגוונת של מסלולי קריירה וחששות של עובדים מפני קידום.
מידע זה מעניק למנהלי משאבי אנוש בסיס ליזום שיחות ממוקדות, לספק את התמיכה הנדרשת וליצור תוכניות פיתוח מותאמות לעובדים אלה, כדי לטפל בחסמים ספציפיים לקידומם, וכתוצאה מכך להבטיח את המשך ההצלחה והצמיחה של כוח העבודה.
בסיכומו של דבר, הבינה המלאכותית יכולה למלא תפקיד מכריע בסיוע למנהלי משאבי אנוש בזיהוי עובדים שמוכנים לקידום אך נרתעים מפני הרעיון של לקחת על עצמם יותר תחומי אחריות.
כמו כן, הבינה המלאכותית יכולה לעזור למנהלי משאבי האנוש לחשוף את הגורמים או המכשולים שעשויים לעכב עובדים אלה.
להלן 5 דרכים לזיהוי עובדים המוכנים לקידום:
1 ניתוח ביצועים:
הבינה המלאכותית יכולה לנתח נתוני ביצועים כדי לזהות עובדים שהישגיהם עוברים באופן עקבי את הציפיות.
2 מיפוי מיומנויות וכישורים:
הבינה המלאכותית יכולה להעריך את הכישורים והמיומנויות של העובדים מול הדרישות של תפקידים ברמה גבוהה יותר.
על ידי ניתוח נתונים הקשורים למערך הכישורים הנוכחיים שלהם ולניסיון שלהם, הבינה המלאכותית יכולה לזהות עובדים בעלי התכונות הנחוצות לקידום.
3 תחזיות מסלול קריירה:
בעזרת ניתוח תחזיות יכולה הבינה המלאכותית לשרטט מסלולי קריירה פוטנציאליים לעובדים בהתבסס על היסטוריית הביצועים ופיתוח המיומנויות שלהם.
זה יכול לעזור למנהלי משאבי אנוש לזהות את מי שנמצאים במסלול לקידום בתוך הארגון.
4 ניתוח משוב עמיתים וצוות:
ניתוח סנטימנטים מבוסס בינה מלאכותית יכול להעריך משוב עמיתים ומנהלים כדי לזהות עובדים שמצטיינים בשיתוף פעולה, שהם בעלי פוטנציאל ניהולי והשפעה חיובית על הדינמיקה של הצוות.
5 דפוסי למידה ופיתוח:
ניתוח המעורבות של העובדים בתוכניות למידה ופיתוח יכול לחשוף את מחויבותם לרכוש מיומנויות וידע חדשים.
הבינה המלאכותית יכולה לזהות עובדים שמחפשים באופן פעיל הזדמנויות צמיחה, ומפגינים נכונות לתפקידים מאתגרים יותר.
להלן 3 דרכים לאיתור הגורמים שעלולים להרתיע את העובדים מפני קידום:
1 ניתוח סנטימנטים על תקשורת:
הבינה המלאכותית יכולה לנתח תקשורת כתובה, כגון אימיילים ופלטפורמות שיתוף פעולה, כדי להעריך את רגשות העובדים.
ניתן לזהות דפוסים של היסוס, אי ודאות או דאגות לגבי קידום, המספקים תובנות לגבי חסמים פוטנציאליים.
2 סקרי עובדים וניתוח משוב:
יישום סקרי עובדים ומנגנוני משוב, המופעלים על ידי הבינה המלאכותית, יכול לעזור לחשוף חששות ספציפיים או הסתייגויות לגבי לקיחת יותר תחומי אחריות.
עיבוד שפה טבעית יכול לזהות נושאים חוזרים בתגובות של עובדים הקשורות לרתיעה מפני קידום.
3 פלטפורמות אנונימיות לביטוי חששות:
פלטפורמות אנונימיות מבוססות בינה מלאכותית יכולות לעודד עובדים להביע את חששותיהם או התלבטויותיהם לגבי קידום ללא חשש מפני תגובת ההנהלה. ניתוח הנתונים מפלטפורמות כאלה יכול לחשוף את הגורמים בבסיס הרתיעה.
