Japonya’nın en parlak zekalarından bir çığır açma şirketlere iş gücünü destekleme ve işten ayrılmaları azaltma konusunda yenilikçi bir yol sağlamıştır. Japonya’daki araştırmacılar, işten ayrılma düşüncesi içinde olan çalışanları tespit etmeye yardımcı olan yapay zeka aracını başarılı bir şekilde geliştirmişlerdir.
Bu yenilikçi yapay zeka tabanlı araç, işverenlere çalışanların işlerinden ayrılmadan ne kadar kalacaklarını tahmin etmede yardımcı olur. Devamsızlık kayıtlarından yaş ve cinsiyet gibi kişisel bilgilere kadar çalışan verilerini analiz eder. Bu aracın geliştiricileri, yapay zekanın yeteneklerini çalışanların ayrılma olasılığını belirlemek için kullanmışlardır.
Bu projenin yaratıcısı, Tokyo Şehir Üniversitesi’nden bir profesördür ve yerel bir başlangıç şirketiyle işbirliği yapmıştır. Farklı şirketlerde işlevselliği ve doğruluğu test ettiler ve her bir kuruluşa özel modeller oluşturarak. İşverenler, tahmin edilen ayrılma riskinde olanlara önleyici destek sunmak için verileri kullanabilir, tahmin edilen sonuçlarla onları korkutmazlar.
Bu aracı oluşturmak için, geliştiriciler, hangi üniversite öğrencilerinin muhtemelen bırakacakları hakkında tahmin yapmak için yapay zekayı kullanan önceki bir çalışmadan yararlandılar. Bu tür yapay zeka teknolojilerinin uygulanması, Japon şirketlerinin genç işe alımlarından önemli bir kayıpla karşı karşıya kaldığı kritik bir anda gelmektedir – hükümet verileri, yaklaşık olarak ilk yılının bitiminde yüzde 10’unun ve ilk üç yılın sonunda yaklaşık olarak yüzde 30’unun istifa ettiğine işaret etmektedir. Bu aracın tahmin gücü, işveren müdahalesi için zamanında iç görüler sağlayarak bu eğilimleri kontrol altına almaya yöneliktir.
Önemli Sorular ve Yanıtlar:
1. Çalışan verilerini gizliliği ihlal etmeden nasıl işler yapay zeka aracı?
Yapay zeka aracı, Avrupa’daki Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi gizlilik düzenlemelerine uygun şekilde tasarlanmalı ve çalışanın onayıyla verdiği verileri kullanmalıdır. Ayrıca, hassas bilgileri anonimleştirmeli ve şifrelemeli ve gizliliği korumalıdır.
2. Yapay zeka aracının tahminlerinin doğruluk oranı nedir?
Makale belirtmemesine rağmen, benzer yapay zeka araçlarının etkinliği genellikle doğruluk oranına göre ölçülür. Kullanıcılar, tahminlerine dayalı güvenilir kararlar almak için yüksek bir doğruluk oranı beklerler, ancak hiçbir tahmin modelinin kusursuz olmadığını kabul etmek önemlidir.
3. Şirketler, yapay zeka aracının tahminlerine dayalı olarak hangi müdahalelerde bulunur?
Tahminlere dayanarak, şirketler, işten ayrılma riski altındaki çalışanlara kişiselleştirilmiş profesyonel gelişim, daha iyi iş-yaşam dengesi seçenekleri, rekabetçi maaş paketleri veya işten ayrılma riski altındakilere yönelik diğer hedeflenmiş çalışan elde tutma stratejileri sunabilir.
Ana Zorluklar ve Tartışmalar:
1. Gizlilik Endişeleri: Kişisel verilerin toplanması ve kullanımıyla ilgili problem olabilir. Çalışanlar, işlerinin kalıplarının tahmin edilmesi için özellikle kişisel bilgilerin kullanılması konusunda rahatsız olabilirler.
2. Doğruluk ve Önyargı: Başka bir zorluk, aracın tahminlerinin doğru ve geçmiş verilerden veya tahmin modellerindeki faktörlerin dahil edilme kriterinden kaynaklanan önyargılardan arındırılmış olmasını sağlamaktır.
3. Güvene Etkisi: Tahmin araçları, çalışanlar arasında bir güven sorunu yaratabilir, eğer çalışanlar izlendiklerini hissederlerse veya bir tahmine dayalı olarak farklı şekilde muamele gördüklerini düşünürlerse.
Avantajlar:
– Proaktif Elde Tutma Stratejileri: Şirketler, çalışanlar işten ayrılmadan önce tutma stratejilerini uygulayabilir, bu yeni personel alımından ve eğitiminden daha az maliyetlidir.
– İşgücü Dinamiklerini Yönetme: Tahmin edici yapay zeka, potansiyel personel değişiklikleri için planlama yapmada ve iş yükü geçişlerini yumuşatmada yardımcı olabilir.
Dezavantajlar:
– Çalışan Morali: Böyle bir aracın bilgisine sahip olmak, çalışanların kendilerine güvenilmediği hissine neden olabilir.
– Teknolojiye Bağımlılık: Yapay zeka tahminlerine aşırı bağımlılık, insan unsurlarını (yüz yüze etkileşimler ve geleneksel yönetim rolleri gibi) dikkate almamaya ve insan kaynakları süreçlerinde insan faktörlerini ihmal etmeye yol açabilir.
Endüstride yapay zeka araçları hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki bağlantıları ziyaret edebilirsiniz:
– IBM Watson: İşletmeler için çeşitli yapay zeka çözümleri sunar.
– Google AI: Google’ın yapay zeka araştırmaları ve araçları hakkında bilgi verir.
– Microsoft AI: Microsoft’un yapay zeka platformlarını ve hizmetlerini sergiler.
Yapay zeka araçlarını uygularken, tahmin teknolojisinin faydalarını etik düşünceler ve çalışan refahıyla dengelemek çok önemlidir. Şirketlerin yapay zeka kullanımları hakkında şeffaf olmaları ve çalışma ortamındaki gizlilik ve güveni dikkate alan adil, doğru ve saygılı modellere doğru çalışmaları gerekmektedir.
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br