שיתוף

יותר ויותר ארגונים מטמיעים כיום כלים של בינה מלאכותית ועם זאת, כל ארגון צריך לשאול את עצמו איזו מערכת מתאימה לארגון ולשיטות העבודה וההעסקה שלו.

לאור העובדה שמערכות הבינה המלאכותית ניצבות כיום בשורה הראשונה של הנושאים שעל סדר היום, יש לא מעט מחקרים שנעשים בנושא.

לדוגמה, מחקר מסוים שנערך בארה"ב מצביע על כך שכ-81% מהארגונים שמאמצים את הבינה המלאכותית חווים צמיחה של כ-10%, ומעט יותר מ-50 אחוזים מהארגונים שמאמצים את הבינה המלאכותית כבר מדברים על צמיחה של יותר מ-20%.

בין השאר מדברים על אוטומציה המסייעת רבות למנהלי משאבי האנוש, על חיסכון בזמן, על חיסכון בכסף ועל השפעה על התוצאות העסקיות של הארגון.

אחד הכלים של הבינה המלאכותית הוא למידת מכונה. נכון לעכשיו נראה שבשלב זה של התפתחות הטכנולוגיה סביב בינה מלאכותית, למידת מכונה היא הנפוצה ביותר מבין השימושים שנעשים על ידי מחלקת משאבי אנוש.

מה שצריך לעניין את מנהלי משאבי אנוש כאשר הם מבקשים לרכוש כלים אלה של בינה מלאכותית הוא אילו שאלות יש לשאול את ספקי הטכנולוגיה הזאת, כדי לוודא שהנתונים ישמשו בדרכים הנכונות, ושהמשימות שמנהל משאבי האנוש רוצה שיתבצעו על ידי הבינה המלאכותית (באמצעות למידת מכונה), אכן יתבצעו בצורה יעילה יותר.

כך או כך, עתידו של כוח האדם האנושי, ובתוך כך עתידו של גיוס הטלנטים מתרחש כבר כיום לנגד עינינו. לכן, כבר עכשיו זה הזמן להתאים את הטכנולוגיה לארגון ולעשות חשיבה מחודשת לגבי הקשר שבין התהליכים שמתרחשים על ידי בני אדם לבין תהליכים שמתרחשים על ידי הטכנולוגיות.

יש 2 נקודות שצריך לקחת בחשבון כאשר שוקלים לרכוש מערכת בינה מלאכותית עבור מחלקת משאבי האנוש של הארגון:

1 שינויים בשיטות ההעסקה – מכוח עבודה סטטי לכוח עבודה גמיש:

ההיסטוריה הקרובה של שוק העבודה תתחלק ככל הנראה בין מה שהיה לפני משבר הקורונה לבין איך נראה שוק העבודה לאחר משבר הקורונה.

לפני המשבר העובדים עבדו (בדרך כלל) במקום עבודה אחד והם עבדו כשכירים בלבד. רבים מבין העובדים הצעירים אמנם עברו בתדירות גבוהה ממקום עבודה אחד לאחר, אבל בכל פעם הם עבדו כשכירים עבור מעסיק אחד.

כיום לעומת זאת, לאחר המשבר, יש לא מעט עובדים שרוצים לפזר סיכונים ולכן עובדים חצאי משרות ורבעי משרות עבור כמה מעסיקים.

סוג שני של כוח עבודה גמיש מתבטא בעובדה שניתן לראות כיום מגמה גוברת של עובדים שמעדיפים לעבוד כפרילנסרים עבור הארגון שבו הם עבדו כשכירים טרם פרוץ משבר הקורונה.

במקביל, יש גם לא מעט עובדים שמעדיפים לפצל את צורות ההעסקה שלהם, כך שהם עובדים כשכירים במשרה חלקית וכפרילנסרים במשרה חלקית – עבור ארגון אחד או יותר.

2 גמישות בעבודה בהיבט של מיקום ולוחות זמנים:

סוג אחר של גמישות שמעסיקים נדרשים לה כיום הוא בשעות העבודה. עובדים רבים רוצים לעבוד בשעות שנוחות להם ולאו דווקא בין 9:00 ל-17:00.

וסוג נוסף של גמישות הוא בשילוב של עבודה מהבית עם עבודה מהמשרד, או עבודה מהבית באופן מלא.

בהתאם לכך, הטכנולוגיות שהארגון צריך להצטייד בהן צריכות להיות מותאמות לסוגי ההעסקה של העובדים, ולעיתים קרובות גם שילוב של כמה שיטות העסקה עבור עובדים שונים.

כתוצאה מכך, הטכנולוגיה בארגון כבר לא מתמצה במאגרי נתונים שבהם מאוחסנת כמות מסויימת של נתונים עם אפשרות גישה על פי הרשאות.

אלא הטכנולוגיה שנדרשת כיום לארגון חייבת להיות שילוב של מערכות אינטליגנטיות שיודעות לתקשר עם כל עובד על פי אופן ההעסקה שלו והתאמת חווית העובד שלו לצרכיו.


למדתם על האתגרים ובחנתם רכישה של מערכת בינה מלאכותית, אך מהם היישומים הפוטנציאליים והיתרונות שבשימוש בבינה מלאכותית בהם? להלן רק 2 דוגמאות לכך:
שעון נוכחות משולב בינה מלאכותית
בינה מלאכותית בשירות הגיוס

כנס משאבי אנוש בנושא העצמת ההון האנושי

אין תגובות

השאר תגובה