הבינה המלאכותית החלה לצבור תאוצה במהלך שנת 2023 והפכה לחלק בלתי נפרד מהטכנולוגיות העתידיות בארגונים.
ארגונים רבים מנסים עדיין למצוא את הדרך הטובה ביותר למנף את הבינה המלאכותית. נכון לעכשיו, תחום האנליטיקה באמצעות בינה מלאכותית תופס תאוצה וצפוי להתרחב עוד יותר במהלך 2024.
אנליטיקה של נתוני משאבי אנוש מאפשר למנהלי משאבי האנוש לקבל החלטות המבוססות על נתונים, החל מגיוס כישרונות וניהול ביצועים ועד למחוברות עובדים.
שיתוף הפעולה ההולך וגובר של מנהלי משאבי האנוש עם הבינה המלאכותית מבטיח שכל פתרון וכל יוזמה של משאבי האנוש הם ברי דיווח וניתוח.
במבט קדימה לקראת 2024 הבינה המלאכותית צפויה לסייע למנהלי משאבי אנוש גם בניהול המשאב האנושי במדינות אחרות בהן פועלת החברה או מעסיקה בהן עובדים מרחוק.
בדומה לעובדים מקומיים, גם לגבי עובדים הממוקמים במדינות שמעבר לים, הבינה המלאכותית צפויה להציע למנהלי משאבי אנוש עוד ועוד כלים רבי עוצמה.
כלים אלה ישמשו לצורך סטנדרטיזציה של תהליכים, שיפור יעיל של תהליכים והבטחת סקלביליות, תוך מתן הגמישות הדרושה כדי להתאים לדרישות של דיני העבודה במדינות בהן פועלת החברה (או מעסיקה בהן עובדים מרחוק) ולמנהגי התרבות במדינות השונות.
להלן 9 דרכים בהן הבינה המלאכותית יכולה לסייע בניהול המשאב האנושי בחו"ל:
1 סטנדרטיזציה וניתוח נתונים:
הבינה מלאכותית יכולה לסייע למנהלי משאבי אנוש בסטנדרטיזציה של נתונים על פני תהליכי משאבי אנוש שונים במדינות השונות בהן החברה מעסיקה עובדים או פועלת בהן באמצעות עובדים מקומיים, לרבות גיוס עובדים, הכשרות, ניהול ביצועים ויחסי אנוש בין עובדים.
מינוף אלגוריתמים של למידת מכונה מאפשר לבינה המלאכותית לנתח מערכי נתונים גדולים כדי לזהות דפוסים ומגמות, ולעזור למנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות מושכלות.
2 ניטור תאימות גלובלי:
כלים המופעלים על ידי בינה מלאכותית יכולים לפקח באופן רציף על שינויים בדרישות החקיקה המקומיות במדינות שונות ברחבי העולם.
כלים אלה יכולים לעקוב אחר עדכונים משפטיים, תקנים ושינויים רגולטוריים, ולספק למנהלי משאבי אנוש מידע בזמן אמת כדי להבטיח שתהליכי משאבי אנוש יישארו תואמים למטרות הארגון באזורים גיאוגרפיים שונים.
3 תרגום שפה אוטומטי:
ארגונים המעסיקים עובדים מרחוק במדינות שמעבר לים או פועלים במדינות אחרות באמצעות עובדים מקומיים באותן מדינות, יכולים לשלב כלי תרגום שפה המבוססים על בינה מלאכותית בפלטפורמות תקשורת משאבי אנוש.
זה מבטיח שמדיניות, נהלים ותקשורת מתורגמים במדויק לשפות מקומיות, תוך התגברות על מחסומי שפה וקידום הבנה בקרב אוכלוסיות כוח עבודה מגוונות.
4 ניתוח חזוי לתכנון כוח אדם:
ניתוח תחזיות המופעל על ידי בינה מלאכותית יכול לסייע למנהלי משאבי אנוש לצפות את צרכי כוח העבודה במדינות שונות בהתבסס על נתונים ומגמות היסטוריות.
זה מאפשר לבצע תהליכי תכנון סטנדרטיים של כוח העבודה תוך התאמה גם לדברים המושפעים מגורמים מקומיים כמו תנאי שוק העבודה, זמינות כישרונות, ציפיות תרבותיות ועוד.
5 הדרכה בנוגע לתרבויות מקומיות במדינות בהן פועלת החברה:
הבינה המלאכותית יכולה לסייע בפיתוח תוכניות הדרכה לרגישות תרבותית.
סימולציות של מציאות מדומה ופלטפורמות למידה מבוססות בינה מלאכותית יכולות לספק לעובדים ולמנהלים תובנות לגבי מנהגים וניואנסים תרבותיים, ולטפח סביבת עבודה מכילה יותר.
6 תהליכי רכישת כישרונות אוטומטיים:
הבינה המלאכותית יכולה לייעל ולתקן את תהליך רכישת הכישרונות במדינות שונות על ידי אוטומציה של משימות שחוזרות על עצמן כמו מיון קורות חיים, התאמת מועמדים וראיונות ראשוניים.
זה מבטיח יעילות בגיוס תוך מתן אפשרות למנהלי משאבי אנוש להתאים באופן אישי לכל מועמד, אסטרטגיות גיוס המבוססות על מאגרי כישרונות מקומיים במדינות השונות בהן פועלת החברה, ותנאי השוק במדינות אלה.
7 ניתוח ניהול ביצועים של עובדים בחו"ל:
ניתוח נתוני משאבי אנוש המבוסס על בינה מלאכותית יכול לשפר את ניהול הביצועים על ידי מתן תובנות אובייקטיביות לגבי ביצועי העובדים בחו"ל.
גישה סטנדרטית זו מאפשרת למנהלי משאבי אנוש לזהות באופן עקבי, עובדים בעלי ביצועים גבוהים ותחומים בהם עליהם להשתפר.
8 פלטפורמות למידה אדפטיביות:
פלטפורמות למידה אדפטיביות המופעלות על ידי בינה מלאכותית יכולות לספק תוכן הדרכה סטנדרטי גלובלי, המותאם אישית לצרכי כל אחד מהעובדים.
פלטפורמות אלה משתמשות באלגוריתמים של למידת מכונה כדי להבין את סגנונות הלמידה וההעדפות של העובדים, מה שמבטיח שתוכניות ההדרכה יהיו יעילות, גם כאשר העובדים ממוקמים במדינות אחרות.
9 ניתוח משוב עובדים הממוקמים בחו"ל:
כלי הבינה המלאכותית יכולים לנתח משוב, סנטימנט ומחוברות של עובדים שפועלים בחו"ל כדי לזהות מגמות ותחומים שיש להשתפר בהם.
גישה סטנדרטית זו מאפשרת למנהלי משאבי אנוש לטפל בדאגות נפוצות תוך הכרה וכיבוד הבדלים בין תרבויות שונות בעת ניתוח המשוב.
