אם לפני כשנתיים היה מדובר באיסוף נתונים כדי להבין 'מה קרה', הרי שכיום יכולים מנהלי משאבי האנוש להשתמש בבינה מלאכותית יוצרת (GenAI) כדי לבדוק מה יקרה בעתיד ואיך ניתן לעצב את העתיד בזמן אמת.

בעבר, ניתוח נתונים במשאבי אנוש נחשב למותרות שרק ארגונים גדולים מאוד יכלו להרשות לעצמם.

כיום, אנליטיקה של נתוני עובדים מהווה את המצפן האסטרטגי היחיד המאפשר לארגונים לשרוד בשוק עבודה תנודתי.

ממחקר של חברת גרטנר עולה, כי עד סוף שנה זו (2026), כ-80% מהחלטות כוח האדם בארגונים מובילים יתבססו על ניתוח נתונים מתקדמים בשילוב בינה מלאכותית.

זהו כבר לא רק איסוף נתונים, אלא הפיכת מנהל משאבי האנוש לשותף עסקי אסטרטגי שמדבר בשפת המספרים בשולחן ההנהלה.

להלן 6 עמודי התווך של האנליטיקה המודרנית של משאבי האנוש ואיך ליישמם ביעילות:

1 איסוף נתונים רב-ממדי:

השלב הראשון עבר אבולוציה: מצבירת נתונים יבשים ממערכות השכר (בדיעבד), התחום עבר כיום  לאיסוף נתונים בזמן אמת.

ממחקר של דלויט עולה, כי ארגונים מצליחים, הם אלה שמשלבים כיום נתוני ביצועים עם נתוני טביעת רגל דיגיטלית (כמו למשל דפוסי תקשורת ב-Slack) ו'סקרי בדיקת דופק' יומיים. המטרה היא ליצור תמונה מלאה של מחזור חיי העובד, מגיוס ועד פרישה או עזיבה.

2 ניתוח דפוסי עומק:

לאחר איסוף הנתונים מגיע שלב הניתוח. כיום, ניתוח הנתונים אינו מסתפק בתיאור המצב.

ממחקר של חברת מקינזי עולה, כי חברות המשתמשות באנליטיקה כדי לאתר פערים במיומנויות הצליחו לצמצם את עלויות הגיוס בכ-20%.

ניתוח הנתונים כיום יודע לזהות לא רק מי מתכוון לעזוב, אלא למה הוא רוצה לעזוב, ולחשוף קשרים סמויים בין סגנון ניהולי לשחיקת עובדים.

3 תובנות יישומיות:

הנתונים הם רק חומר הגלם. הערך האמיתי הוא בתרגום שלהם לפעולה והפקת התובנות מהם.

ממחקר של חברת המחקרים האמריקאית גאלופ עולה, כי מנהלים שמקבלים לוחות מחוונים בזמן אמת, לגבי רמת המחוברות של חברי הצוות שלהם, מצליחים להגביר את הפרודוקטיביות בכ-21%.

התובנות כיום הן ממוקדות. לדוגמה: השקעה בהכשרה ספציפית של צוות השיווק בבינה מלאכותית, חוסכת 15 שעות עבודה שבועיות לכל עובד.

4 קבלת החלטות אסטרטגית:

אנליטיקה מאפשרת למנהל משאבי האנוש להפסיק לנחש. במקום לבחור ערוצי גיוס לפי תחושת בטן, האנליטיקה של משאבי האנוש מזהה בדיוק איזה מקור גיוס מביא את העובדים שנשארים הכי הרבה זמן ומפיקים את הערך הגבוה ביותר.

התאמת היוזמות של מנהל משאבי האנוש ליעדים העסקיים הופכת את מחלקת משאבי האנוש למרכז רווח, במקום מרכז עלות.

5 ניטור והערכה דינמית:

בימים אלה, האנליטיקה המודרנית מאפשרת ניטור מתמשך. החוקרים של גרטנר מציינים, כי ארגונים המנטרים מדדי שחיקה בזמן אמת הצליחו להוריד את שיעור הנטישה המוקדמת בכ-30%.

היכולת לזהות מגמה שלילית בעודה מתרחשת, מאפשרת למנהל משאבי האנוש לבצע חישוב  מסלול מחדש באופן מיידי.

6 אנליטיקה חזויה:

בימים אלה, כבר ניתן לא רק לחזות מי עומד להתפטר, אלא לקבל המלצות מה לעשות כדי למנוע זאת.

מהמחקר של מקינזי עולה, כי ניתוח תחזיות מאפשר לצפות מחסור בכישורים קריטיים שנתיים מראש, מה שמאפשר לארגון לבנות תוכניות הכשרה, במקום להיקלע למאבקי טלנטים יקרים ברגע האחרון.

בשורה התחתונה, אנליטיקה של משאבי אנוש בימים אלה, מהווה את המנוע מאחורי ארגון חסין ועמיד.

היא מאפשרת לארגון להיות אנושי יותר, כי ברגע שמבינים את הנתונים, אפשר להתפנות לטיפול באנשים עצמם.

The post 6 עמודי התווך של האנליטיקה של משאבי האנוש ואיך ליישמם ביעילות first appeared on HRUS משאבי אנוש.

מינוף נתונים היסטוריים, אלגוריתמים סטטיסטיים וטכניקות למידת מכונה בהקשר של ניתוח תחזיות, מאפשר למנהלי משאבי אנוש לצפות מגמות בכוח העבודה, לזהות אתגרים פוטנציאליים ולקבל החלטות מושכלות.

בארגונים השואפים להישאר תחרותיים, היכולת לנתח תחזיות הופכת כלי חיוני, המשנה מקצה לקצה את עתיד תפקידו של מנהלי משאבי אנוש בכמה דרכים מרכזיות.

להלן 5 יתרונות הנובעים למנהל משאבי האנוש מהיכולת לנתח תחזיות:

1 שיפור רכישת כישרונות:

אחד התחומים המושפעים ביותר מהיכולת לנתח תחזיות הוא גיוס עובדים.

ניתוח נתונים ממחזורי גיוס קודמים, קורות חיים, הערכות ואפילו פרופילים ברשתות חברתיות, מאפשר למנהלי משאבי אנוש לזהות דפוסים המנבאים את סיכויי ההצלחה של המועמד בארגון.

זה מצמצם את זמן הגיוס ואת העלויות, משפר את איכות העובדים, ומבטיח התאמה תרבותית טובה יותר ומיומנויות טובות יותר.

2 הפחתת תחלופת עובדים:

שימור עובדים הוא אתגר קריטי עבור חברות רבות. ניתוח תחזיות מסייע לצוותי משאבי אנוש לזהות סימני אזהרה מוקדמים של התנתקות עובדים או תחלופה פוטנציאלית.

על ידי בחינת גורמים כמו סקרי שביעות רצון בעבודה, מדדי ביצועים, היעדרות והיסטוריית קידום, מודלים חיזויים יכולים לסמן עובדים שהינם בסיכון גבוה לעזוב.

זה מאפשר למנהלי משאבי האנוש להתערב באופן יזום עם אסטרטגיות שימור ממוקדות, כגון הזדמנויות לפיתוח קריירה או התאמות עומס עבודה.

3 ייעול תכנון כוח אדם:

בעזרת ניתוח תחזיות, מנהלי משאבי אנוש יכולים לחזות את צרכי כוח העבודה העתידיים על סמך צמיחה עסקית, מגמות שוק ונתונים היסטוריים.

זה עוזר בתכנון פערי מיומנויות, רצף איוש משרות ושינוי מבנה ארגוני – זמן רב מראש.

תכנון מדויק של כוח אדם מבטיח שלחברה יהיו האנשים הנכונים בתפקידים הנכונים בזמן הנכון, מה שמוביל להגברת הזריזות והיעילות.

4 שיפור ביצועי עובדים:

מודלים חזויים יכולים לנתח נתונים הקשורים לפרודוקטיביות עובדים, למעורבות ולדפוסי למידה, כדי להמליץ ​​על תוכניות פיתוח מקצועי מותאמות אישית.

מנהלי משאבי אנוש יכולים להשתמש בתובנות הללו כדי להתאים תוכניות הכשרה, להקצות פרויקטים מתאימים ולתמוך בשיפור מתמיד. זה מוביל לביצועים טובים יותר של העובד והצוות.

5 הנעת גיוון והכלה:

ניתוח תחזיות יכול גם לתמוך במאמצי גיוון והכלה על ידי גילוי הטיות נסתרות בגיוס עובדים, בהחלטות על קידום ובהערכות ביצועים.

ניטור נתונים דמוגרפיים וזיהוי אי-התאמות מאפשר לארגונים לנקוט פעולות מתקנות וליצור מקום עבודה שוויוני יותר.

בשורה התחתונה, היכולת לנתח תחזיות מעצבת מחדש את ניהול משאבי האנוש על ידי מתן אפשרות להחלטות מגובות נתונים, שיפור חוויות העובדים והתאמה של אסטרטגיות כוח אדם ליעדים העסקיים.

ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתקדם, כך יותר ארגונים המאמצים את היכולת לנתח תחזיות  יקבלו יתרונות תחרותיים.

כתוצאה מכך, מנהל משאבי האנוש הוא לא רק בעלת תפקיד שמיועד לתמיכה אלא למניע מרכזי להצלחה ארוכת טווח.

The post 5 יתרונות הנובעים למנהל משאבי האנוש מהיכולת לנתח תחזיות first appeared on HRUS משאבי אנוש.