שיתוף

בינה מלאכותית יכולה להיות כלי רב ערך עבור מנהלי משאבי אנוש, במשימה לאתר ולזהות עובדים שמבצעים ביצועים טובים יותר בתפקידיהם ומוכנים להתקדמות בארגון.

שילוב התובנות המבוססות על בינה מלאכותית, מאפשר למנהלי משאבי אנוש לזהות טוב יותר, מי הם עובדים שביצועיהם טובים יותר מהנדרש והם מוכנים לשלב הבא של התקדמות בקריירה.

במילים אחרות, ניתן לרתום את היכולות של הבינה המלאכותית לאיחוד והצלבה של התובנות לגבי עובדים שמשיגים ביצועים שהינם מעבר ליעדים שהוצבו להם.

הבינה המלאכותית יכולה לספק למנהלי משאבי אנוש ראייה רב-גונית של ביצועי עובדים ושל הפוטנציאל שלהם. גישה מבוססת  נתונים זו, מציעה מספר יתרונות מרכזיים בזיהוי עובדים המתאימים לקידום קריירה.

בראש ובראשונה, הבינה המלאכותית משפרת את האובייקטיביות בתהליך קבלת ההחלטות. בינה מלאכותית מנתחת נתונים כמותיים ואיכותיים, ומתעלמת משיקולים סובייקטיביים והטיות אישיות.

שנית, הגישה מבוססת הנתונים מפחיתה את הסיכון להתעלמות מהכישרון של העובד שמפגין ביצועים שמעבר לנדרש. הבינה המלאכותית בוחנת ללא משוא פנים את כל הנתונים הזמינים, ומבטיחה שאף מועמד פוטנציאלי לא יורחק באופן בלתי הוגן.

בסיכומו של דבר, תפקידה של הבינה המלאכותית בזיהוי כישרונות הוא טרנספורמטיבי, תוך התאמה של שיטות משאבי אנוש לעידן הדיגיטלי.

הבינה המלאכותית לא רק מסייעת באיתור עובדים שמוכנים לשלב הבא בקריירה שלהם, אלא גם מטפחת תרבות ארגונית שבמרכזה הכישרון, שוויון והצלחה ארוכת טווח.

גישה מבוססת זו, משפרת את האובייקטיביות, מפחיתה הטיה ומבטיחה שקידום העובד מבוסס על יתרונותיו ועל הפוטנציאל שלו.

להלן 6 דרכים בהן הבינה המלאכותית יכולה לסייע למנהל משאבי האנוש לאתר עובדים שהביצועים שלהם עולים על ביצועי שאר העובדים והם מוכנים לקראת קידום:

1 ניתוח ביצועים:

הבינה המלאכותית יכולה לנתח נתוני ביצועים של עובדים באופן שוטף על פני זמן, ולזהות את אלו שמגיעים להישגים שמעבר ליעדים שהוצבו להם, או מפגינים כישורים ומסירות יוצאי דופן. זה יכול לספק מדד כמותי של ביצועים, תוך התחשבות בגורמים שונים, כגון מספרי מכירות, שיעורי סיום פרויקטים ומשוב לקוחות.

2 התאמת מיומנויות וכישורים:

הבינה המלאכותית יכולה להשוות את הכישורים והמיומנויות הנוכחיים של העובד לאלו הנדרשים לתפקידים ברמה גבוהה יותר. על ידי הערכת פער המיומנויות, הבינה המלאכותית יכולה להמליץ על הזדמנויות הכשרה או פיתוח נוספות עבור העובד כדי להכין אותו טוב יותר לקראת קידום.

3 משוב עמיתים ומנהלים:

הבינה המלאכותית יכולה לאסוף משוב מעמיתים, מכפיפים וממנהלים, לגבי תרומתו של העובד לעבודת הצוות ולארגון. הבינה המלאכותית יכולה לאתר ולזהות עובדים שמקבלים באופן עקבי שבחים והכרה בהישגים.

4 מחוברות ושביעות רצון עובדים:

הבינה המלאכותית יכולה לנטר את מחוברות העובדים ואת תוצאות סקר שביעות הרצון. עובדים המדווחים באופן עקבי על רמות גבוהות של מחוברות ושביעות רצון עשויים להיות מועמדים טובים לקידום, מכיוון שהם צפויים להיות בעלי מוטיבציה ומחויבים.

5 ניתוח חזוי:

הבינה המלאכותית יכולה להשתמש בנתונים היסטוריים כדי לחזות אילו עובדים צפויים להצליח בתפקידים ברמה גבוהה יותר. היא לוקחת בחשבון משתנים כמו זמן בתפקיד, היסטוריית ביצועים והתקדמות הקריירה של עובדים בעבר, בתפקידים דומים.

6 מסלול קריירה:

הבינה המלאכותית יכולה להציע מסלולי קריירה פוטנציאליים לעובדים בהתבסס על התפקידים, הכישורים ותחומי העניין הנוכחיים שלהם. היא יכולה לעזור לזהות הזדמנויות קידום בתוך הארגון שמתאימות לשאיפות העובדים הללו.

כנס משאבי אנוש

כנס הגיוס השנתי 2024

כנס רווחה וחווית העובד

אין תגובות

השאר תגובה