העדפת מקורבים (למנהל) במקום העבודה, בין אם מודעת ובין אם לא, יכולה להשפיע במידה משמעותית על מורל העובדים, לעכב את הצמיחה המקצועית שלהם ושל הארגון כולו ובסופו של דבר לערער את הפרודוקטיביות וההגינות של הארגון.
מערכות הבינה המלאכותית והרובוטיקה מציעות כלים רבי עוצמה לפתרון בעיה נפוצה זו, תוך הכנסת אובייקטיביות וקבלת החלטות מבוססת נתונים לתחומים שלעתים קרובות רגישים להטיה אנושית.
העיקרון המרכזי העומד בבסיס השימוש בבינה מלאכותית למניעת העדפה טמון ביכולתה לעבד כמויות עצומות של נתונים ללא קשר רגשי או קשרים קיימים מראש.
כשמדובר בהקצאת תפקידים ופרויקטים, ניתן לתכנן מערכות בינה מלאכותית שיעריכו עובדים אך ורק על סמך מדדים כמותיים, מיומנויות וביצועים קודמים, ולא על סמך העדפות סובייקטיביות או קשרים אישיים.
להלן 5 דרכים למניעת העדפת מקורבים בהקצאת תפקידים ופרויקטים על ידי בינה מלאכותית:
1 התאמה מבוססת מיומנויות:
פלטפורמות בינה מלאכותית יכולות לנתח את הכישורים המתועדים של עובד, הסמכות, היסטוריית הכשרה ותרומות לפרויקטים קודמים.
על ידי הצלבת נתונים אלה עם הדרישות הספציפיות של תפקיד או פרויקט חדש, הבינה המלאכותית יכולה ליצור רשימה של המועמדים המתאימים ביותר, לחלוטין ללא תלות בקשרים האישיים של המנהל עם עובדים שהוא מיודד איתם או שעבד איתם בעבר.
זה מבטיח שהזדמנויות ניתנות על סמך יכולות, ולא על סמך קשרים אישיים.
2 ניתוח נתוני ביצועים:
במקום להסתמך על ראיות אנקדוטליות או על זיכרון מוגבל של המנהל, הבינה המלאכותית יכולה לגשת לנתוני ביצועים מקיפים.
זה כולל מדדים כמו שיעורי השלמת פרויקטים, איכות עבודה, עמידה בלוחות זמנים, משוב לקוחות וביקורות עמיתים.
אלגוריתמים יכולים לשקול גורמים אלה באופן אובייקטיבי כדי לזהות עובדים שמבצעים באופן עקבי ברמה גבוהה והמתאימים ביותר למשימות מאתגרות או בעלות פרופיל גבוה.
3 זיהוי והפחתת הטיות:
אחד היישומים המבטיחים ביותר של בינה מלאכותית הוא יכולתה לזהות דפוסי הטיה בתוך נתוני מטלות היסטוריים.
אם, למשל, קבוצה דמוגרפית מסוימת הוזנחה היסטורית עבור סוגים מסוימים של פרויקטים, מערכת הבינה המלאכותית יכולה לסמן זאת ולהמליץ על פעולות מתקנות.
הבינה המלאכותית עצמה יכולה אמנם 'לרשת' הטיה בטעות מנתוני ההגדרות שלה. לכן, עקרונות תכנון אתיים של בינה מלאכותית וביקורת מתמשכת הם קריטיים להבטחת הוגנות.
4 קבלת החלטות שקופה:
מערכות בינה מלאכותית יכולות לספק נימוקים ברורים ומגובי נתונים מדוע עובד מסוים הוקצה לתפקיד או פרויקט.
שקיפות זו יכולה לעזור לעובדים להבין את תהליך קבלת ההחלטות, לטפח אמון ולהפחית תפיסות של חוסר הוגנות. כאשר החלטות אינן מדויקות, זה יוצר קרקע פורייה להתרבות חשד וטינה.
5 איזון עומסי עבודה והזדמנויות פיתוח:
הבינה המלאכותית יכולה לייעל את חלוקת עומסי העבודה, ולוודא שהעובדים לא ינוצלו יתר על המידה או פחות מדי באופן עקבי.
היא יכולה גם לזהות עובדים שעשויים להפיק תועלת מפרויקטים ספציפיים לפיתוח מיומנויות חדשות, ולוודא שהזדמנויות הצמיחה יחולקו בצורה שוויונית על פני כוח העבודה, ולא רק למעטים נבחרים.
תפקידם של הרובוטים בהקצאת תפקידים ופרויקטים ללא העדפת מקורבים:
בעוד שהבינה המלאכותית מטפלת בעיקר בהיבטים האנליטיים וקבלת ההחלטות, רובוטים עשויים לתרום בעקיפין על ידי אוטומציה של משימות שגרתיות או ידניות.
על ידי שחרור עובדים אנושיים מעבודה שגרתית, ארגונים יכולים להקצות מחדש כישרונות אנושיים לפרויקטים אסטרטגיים, יצירתיים או מורכבים יותר הדורשים מיומנויות אנושיות ייחודיות.
הקצאת הפרויקטים בעלי הערך הגבוה יותר יכולה להיות מנוהלת על ידי בינה מלאכותית, תוך הבטחת אובייקטיביות.
בסביבות מסוימות אוטומטיות מאוד, רובוטים עשויים אף לבצע ישירות משימות המבוססות על מטלות המונעות על ידי בינה מלאכותית, ובכך להסיר עוד יותר את ההתערבות האנושית מתהליך ההקצאה.
בשורה התחתונה, הבינה המלאכותית והרובוטיקה מציעות שינוי פרדיגמה רב עוצמה בניהול כישרונות.
מינוף נתונים, אלגוריתמים אובייקטיביים ותהליכים שקופים, מאפשרים לארגונים ליצור מערכת שוויונית יותר להקצאת תפקידים ופרויקטים, מה שמוביל בסופו של דבר לכוח עבודה בעל מוטיבציה, מעורבות ופרודוקטיביות גדולות יותר, שבו כישורים, ולא העדפות אישיות, הם הכוח המניע.
עם זאת, הפיקוח האנושי נותר חיוני כדי לוודא שמערכות הבינה המלאכותית הן מפותחות דיין, מאומנות ומנוטרות בצורה אתית כדי להפחית הטיה ולא להנציח אותה.
