תחרות לא בריאה בין מנהלים במחלקות שונות, או בין מנהלי צוותים, עלולה להתפתח במהירות לסכסוך גלוי, ולהוביל למצב בו אין שיתוף פעולה בין הצוותים או המחלקות. כתוצאה מכך פרויקטים נפגעים ונגרם נזק משמעותי לארגון.
אינטואיציה אנושית יכולה אמנם לזהות לפעמים את הסימנים המוקדמים לסכסוך כזה, שהתחרות בין מנהלים מהווה את ניצניו הראשונים.
אבל הבינה המלאכותית מציעה פתרון רב עוצמה, אובייקטיבי ופרואקטיבי לזיהוי יריבויות מתהוות אלו ומאפשרת התערבות לפני שהן מחריפות.
יכולתה של הבינה המלאכותית לעבד ולנתח כמויות עצומות של נתונים ממקורות פנימיים שונים, מספקת נקודת מבט ייחודית לדינמיקה הארגונית.
היא יכולה לחרוג מאינטראקציות שטחיות כדי לזהות אינדיקטורים בלתי נראים לעין האנושית, של סכסוך 'מתבשל'.
לדוגמה, כלי עיבוד שפה טבעית וניתוח סנטימנטים, המופעלים על ידי בינה מלאכותית, יכולים לנטר פלטפורמות תקשורת פנימיות לרבות הודעות ווטסאפ, דואר אלקטרוני ואף מערכות לשיתופי פעולה בין עובדים מרוחקים.
כלים אלה יכולים לסמן קפיצות חריגות בסנטימנט שלילי, עלייה בשפה מאשימה, או ירידה פתאומית בתקשורת שיתופית, בין מנהלים ספציפיים או בין הצוותים שלהם.
מעבר מ'אנחנו' ל'אני' בעדכוני פרויקטים, או מספר גבוה באופן חריג של אימיילים שהועברו להנהלה הבכירה ללא הצדקה ברורה, יכולים להיות סימני אזהרה מוקדמים.
פרט לאיתור סימנים מדאיגים בתקשורת הישירה, הבינה המלאכותית יכולה לנתח דפוסי נתונים תפעוליים.
אם שני מנהלי מחלקות מתחרים על אותם כישרונות פנימיים, לדוגמה, הבינה המלאכותית יכולה לזהות קפיצות חריגות בבקשות לניוד פנימי, עלייה בבקשות תקציב של צוותים בודדים עבור משאבים חיצוניים דומים ועוד.
הבינה המלאכותית יכולה גם לנטר תוכנות ניהול פרויקטים לאיתור עיכובים חריגים בתלות בין-מחלקתית, מקרים חוזרים ונשנים של הטלת אשמה בהערות פרויקט, או ירידה בניצול משאבים משותפים.
על ידי חיבור נקודות נתונים שונות אלה, הבינה המלאכותית יכולה לבנות תמונה מקיפה של חיכוכים פוטנציאליים.
זאת ועוד, הבינה המלאכותית יכולה לנתח אינדיקטורים של נתוני משאבי אנוש.
זה עשוי לכלול עלייה בלתי מוסברת בתלונות שמקורן במחלקות או בצוותים מסוימים, דפוסים חריגים במשוב על בדיקות ביצועים המצביעים על מתחים פנימיים, או אפילו שינויים קלים בתוצאות סקרי מעורבות עובדים שמרמזים על חיכוך בין מנהלים.
הבינה המלאכותית יכולה אף לנתח דפוסי נוכחות והשתתפות בפגישות. אם שני מנהלים שאמורים לשתף פעולה מפספסים לעתים קרובות את הפגישות, או מראים מעורבות נמוכה באופן עקבי במהלך שיחות משותפות, זה יכול להיות נורה אדומה.
לאחר שהבינה המלאכותית מזהה את אינדיקטורים פוטנציאליים אלה לסכסוכים, חיוני שמנהלי משאבי אנוש וההנהלה הבכירה יפעלו למנוע את הסכסוך.
הבינה המלאכותית אמנם אינה פותרת סכסוכים, אבל היא מספקת את מערכת ההתרעה המוקדמת הקריטית.
להלן 4 דרכים למניעת סכסוכים בין מנהלים, לפני התרחשותם, בסיוע הבינה המלאכותית:
1 התראות אוטומטיות למנהלי משאבי אנוש או להנהלה הבכירה:
ניתן להגדיר במערכות הבינה המלאכותית שיש לשלוח התראות מיידיות למנהלי משאבי אנוש או למנהלים הבכירים הרלוונטיים, כאשר מגיעים לסף מסוים של אינדיקטורים שליליים. זה מאפשר התערבות בזמן.
2 גישור מבוסס נתונים:
מנהלי משאבי האנוש יכולים להשתמש בתובנות שנוצרו על ידי הבינה המלאכותית כדי לאתר את תחומי המחלוקת הספציפיים.
לדוגמה, אם הבינה המלאכותית מסמנת דפוסי תקשורת המצביעים על תחרות על משאבים, מנהלי משאבי האנוש יכולים ליזום דיון מתווך המתמקד בפרוטוקולי הקצאת משאבים.
3 אימון והדרכה פרואקטיביים:
אם הבינה המלאכותית מזהה באופן עקבי נקודות חיכוך בין מנהלים ספציפיים, מנהלי משאבי האנוש יכולים להציע באופן יזום הכשרה בפתרון סכסוכים, סדנאות תקשורת או אימון מנהלים, כדי לטפל בבעיות בסיסיות לפני שהן מחמירות.
4 אופטימיזציה של תהליכים:
הנתונים המופקים על ידי הבינה המלאכותית יכולים לחשוף בעיות מערכתיות התורמות לסכסוכים, לרבות מדיניות של 'בעלות' מעורפלת על תיקי לקוחות מסוימים או חפיפה בין תחומי אחריות מחלקתית. זה מאפשר ארגון מחדש או הבהרת תפקידים.
בשורה התחתונה, מינוף הבינה המלאכותית כדי להשיג התראות על מצבים של טרום סכסוך בין מנהלים, מאפשר לחברות להתקדם מעבר לפתרון סכסוכים ריאקטיבי לגישה פרואקטיבית ומניעתית, ולטפח סביבה שיתופית ופרודוקטיבית יותר.
