המהפכה הדיגיטלית והתפתחות הבינה המלאכותית מחוללות שינוי משמעותי גם בתחום ניהול משאבי אנושי במדינות המערביות.
מנהלי משאבי אנוש במדינות המערב מאמצים כלים מבוססי בינה מלאכותית לא רק לייעול תהליכים שגרתיים, אלא גם לפתרון בעיות ליבה בארגון.
נתונים סטטיסטיים שעולים ממחקרי שוק עדכניים במדינות מערביות, משקפים תמונה של אימוץ גובר של בינה מלאכותית במשאבי אנוש, תוך התמקדות באזורים ספציפיים ועם הבטחה לשיפורי יעילות משמעותיים.
מגמות אימוץ בינה מלאכותית – אחוזים וסדרי עדיפויות:
מחקרים עדכניים מצביעים על כך שאימוץ הבינה המלאכותית בקרב מנהלי משאבי אנוש במדינות המערב נמצא בצמיחה מהירה.
נכון לתקופה האחרונה, כ-25% מהארגונים (כפי שעולה מנתוני SHRM) כבר משתמשים באוטומציה או בבינה מלאכותית לסיוע במשימות הקשורות לניהול שאבי אנוש.
עם זאת, הדגש עובר מהטמעת פתרונות ראשוניים, לשימוש בבינה מלאכותית יוצרת (GenAI).
מהסקרים עולה, כי אחוז מנהלי משאבי האנוש במדינות המערב, שמתכננים להטמיע או כבר הטמיעו GenAI, קפץ באופן חד.
לדוגמה, מנתוני חברת המחקרים גרטנר עולה, כי שיעור מנהלי משאבי האנוש שמתכננים להטמיע בינה מלאכותית או שכבר הטמיעו, עלה מ-19% ל-61% בתקופה קצרה.
נתונים אלה מעידים על הכרה בכוחה של הבינה המלאכותית לשנות את תהליכי משאבי אנוש.
השימוש בבינה מלאכותית בולט במיוחד בקרב ארגונים גדולים המעסיקים יותר מ-5,000 עובדים, ובתעשיות כמו טכנולוגיה, פיננסים ומידע, שם קיימים המשאבים והתשתיות המתאימות לאימוץ כלים של בינה מלאכותית.
יישום מעשי – איפה הבינה המלאכותית פותרת בעיות:
הבינה המלאכותית מופעלת על ידי מנהלי משאבי אנוש כדי לטפל במגוון בעיות תפעוליות ואסטרטגיות, ובראשן הצורך ביעילות וחסכון בזמן.
גיוס וקליטה:
זהו אחד התחומים הבולטים ביותר באימוץ בינה מלאכותית.
הבינה המלאכותית משמשת לסינון קורות חיים אוטומטי ולניתוח מועמדים, ובכך מקצרת משמעותית את זמן איוש המשרות פנויות.
כמחצית מהמעסיקים במדינות המערב המשתמשים באוטומציה ובבינה מלאכותית, מדווחים על קיצור זמן איוש תפקידים.
משימות אדמיניסטרטיביות ומשפטיות:
כלי בינה מלאכותית, כמו צ'אטבוטים (Chatbots), משמשים כעוזרים וירטואליים למענה אוטומטי ומהיר לשאלות נפוצות של עובדים בנושאי חופשות, שכר ורגולציה.
שימוש זה מפנה לצוותי משאבי האנוש זמן להתמקד במשימות מורכבות יותר.
ניתוח נתונים ותחזיות:
הבינה המלאכותית ממלאת תפקיד קריטי באיתור מגמות וחיזוי בעיות כגון שיעור תחלופת עובדים.
על ידי ניתוח מערכי נתונים גדולים, הבינה המלאכותית יכולה לזהות דפוסים המצביעים על סיכון לעזיבה. זה מאפשר למנהלי משאבי האנוש לנקוט בצעדי שימור יזומים (כמו יישום תוכניות מנטורינג).
פיתוח והכשרה:
הבינה המלאכותית מאפשרת התאמה אישית של תוכניות הדרכה לצרכים הספציפיים של כל עובד. תהליך זה נחשב קריטי לשיפור ביצועים ופיתוח קריירה.
התוצאות והאתגרים העיקריים:
מחקרי השוק מצביעים על שביעות רצון גבוהה בקרב ארגונים במדינות המערב שהטמיעו אוטומציה.
כ-93% מהארגונים מדווחים על חיסכון משמעותי בזמן ושיפור ביעילות, וכ-67% מהארגונים מציינים חיסכון בעלויות.
למרות האופטימיות, האתגרים נותרו משמעותיים. מחקרים, כמו למשל המחקר של ארגון העבודה הבינלאומי, מדגישים סיכונים הקשורים להטיה בנתונים, לחוסר שקיפות בתהליכי קבלת ההחלטות של הבינה המלאכותית ולצורך ברגולציה ברורה ובבניית אמון בקרב העובדים.
בנוסף, קיים צורך דחוף להכשיר ולשדרג את כישורי העובדים לעבודה לצד הטכנולוגיה, כאשר כ-30% מהארגונים המשתמשים בבינה מלאכותית כבר נוקטים צעדים יזומים להכשרות אלה.
בשורה התחתונה, הבינה המלאכותית הופכת לכלי חיוני בארגז הכלים של מנהלי משאבי אנוש במדינות המערב, ומסייעת בפתרון בעיות דרך אוטומציה, יעילות ותחזיות מבוססות נתונים.
אף על פי ששיעור האימוץ הראשוני הוא מתון יחסית ועומד על כ-25%, המגמה היא ברורה: המיקוד עובר כעת ל-GenAI וליישום אסטרטגי יותר של בינה מלאכותית, מתוך הבנה שהטכנולוגיה הזו לא רק מייעלת את עבודת מנהלי משאבי האנוש, אלא הופכת אותה לפונקציה שהיא יותר מבוססת נתונים, ובעלת חשיבות אסטרטגית גדולה יותר בארגון.
