מחקרים יפניים פותחו את תוכנית AI מבוססת AI המיועדת לצפות בסיכוי שעובדים יעזבו את משרותיהם. התוכנה המתקדמת הזאת היא תגובת גאונות למעמד האוכלוסייה המתבגרת במדינה ולאתגרים בגיוס הצוותים שהם גורמים, פוגעת בלשח הקיימות של העבודה בארגונים. התוכנית נוצרה בשיתוף פעולה עם חוקרים מאוניברסיטת העיר טוקיו וסטארט-אפ מקומי, שאילקו הידע והחדשנות הטכנולוגית.
המערכת AI בודקת בקפידה רגעים של מגוון נתונים של עובדים, מנוכחות במקום עבודה עד פרטים אישיים כמו גיל ומין. היא אף מרחיבה את ניתוחה לכלל תבניות ומידע שנבקש מעובדים מהעבר ממשרוקעים את החברה. תכונה מרכזית של התוכנה היא תכונת הניבוי שלה, שמעריכה את שיעור המודיע של עובדים חדשים באחוזים.
עסקים כיום נוספים את הכלי הנ"ל, עם כל חברה מקבלת מודל שנוצר עבור סביבת העבודה הייחודית שלה. ייזמות זו מוכנה לספק תמיכה מהותית לעובדים בסיכון, בשימוש בניבויי הAI להציע כפי שנדגר מראש מבלי לחשוף את העובדים לנתונים גולמיים שעשויים להיות מטרידים.
תהליך הפיתוח של תוכנה זו משקף מחקר קודם אשר השתמש בAI לזיהוי סטודנטים בסיכון להפסיק את לימודיהם. החברות היפניות, שמקבלות בעיקר בתואר ראשון טרי כל אפריל, ניקחות יחסית ספקטרי של הפסדים—בערך כ -10% עוזבים במשך השנה הראשונה וכ -30% במשך שלוש שנים, מדדי ממשלה מדברים.
כשעמדת העבודה היפנית ממשיכה להתקטרן, חברות מחפשות שיטות חדשניות לתמוך ולשמור על עובדיהן, לנסות לנווט דרך החוסר בעצירות תעסוקתיות שמפלגות במגוון ענפים במדינה.
שאלות ותשובות מרכזיות:
ש: מהם הסיבות לפיתוח של תוכנית הAI הזו?
ת: התוכנית AI פותחה כתגובה לאתגרים הדמוגרפיים של יפן, בעיקר האוכלוסיה המתבגרת, שהובילו לחוסר עובדים ומה שמביא לזיריתת צוותים. על ידי צפייה בשיעורים של עזיבת עובדים, עסקים מקווים לשפר את יציבות וחיזוק העובדים.
ש: אילו נתונים מנפתח על ידי התוכנית הAI?
ת: הAI מנתחת מגוון נתונים של עובדים כולל נוכחות במקום העבודה, דמוגרפיות כגון גיל ומין, ותבניות מעובדים בעבר שעזבו לחברה.
ש: איך עסקים מיישמים את התוכנית AI?
ת: החברות בוחנות בנוכחיות את התוכנית, עם כל אחת משגרת דגם ייחודי שנוצר להתאמת שוק העבודה המקומי שלה. ה-AI מספקת תחזיות על קצב התפוגה של העובדים, מאפשרת לחברות לתמוך באופן פרואקטיבי בעובדים בסיכון.
אתגרים ופולמוסים מרכזיים:
– פרטיות הנתונים: איסוף וניתוח של מידע אישי מעלים חששים לגבי פרטיות הנתונים והאבטחה. יש קשיים בהבטחת טיפול אחראי ואתי.
– דיוק התחזיות: יכולת התחזית של הAI עשויה להשתנות, ויש ספקנות סביב האמינות והדיוק של תוצאותיה. חיוביים או לילים שגויים עשויים להוביל להתערבויות לא הוגנות.
– שקפות בעבודה: ידע על התוכנית המבוצעת עשוי להשפיע על רוח הגובה והאמון העשרה. עובדים שמודעים לכך שהם מוזמנים ומובארים על ידיעי עשויים להרגיש כי יש להם מכילה פריבי או להיות חרדים לגבי האיכית העבודתית שלהם.
יתרונות:
– מאמצים פרואקטיביים לשימור: המערכת הAI יכולה לאפשר לחברות לממש את תכניות השימור בצורה פרואקטיבית, ובכך להפחית יעילות קובע ועלויות מתועדות.
– תכנון אסטרטגי: חברות יכולות להשתמש בנתונים כדי לקבל החלטות מושכלות בנושא ניהול כוח האדם ותכנון.
– תובנות מבוססות נתונים: הAI עשויה לספק תובנות חדשות אודות גורמים של מהות העובד ושיורהו, שאינם כזדוניים דרך שלאחרונה.
חסרונות:
– תלות מוגברת בטכנולוגיה: חברות עשויות להפכה להיות תלויות ביותר במערכת AI וכך להתעלם מחשיבותן ההומאנית והרוחנית של דעתה ונושא המשאבי-אנוש.
– פוטנציאל לנטיות: אם אינם נכונים בצורה דקה, הAI יכל לתרום על ידי תהליכי החלטות לא אובייקטיביים יותר, מורים הבדלי פעולה בעבודת המוסדות.
– עלויות יישום: עלויות משתייכות לפיתוח, הטמות ותחזוקה של מערכת כזו, וזה לאחרונה עשור בשום סוג על כלל הארגונים.
The source of the article is from the blog smartphonemagazine.nl