Nova inovativna tehnologija se nazire, obećavajući da će postati nezamjenjivo sredstvo za poslodavce zabrinute zbog stope zadržavanja zaposlenika. Ovaj alat, koji koristi umjetnu inteligenciju, osmišljen je kako bi identificirao koje će se zaposlenike uskoro povući, omogućavajući tvrtkama da na vrijeme rješavaju potencijalne odlaske.
Razvijen od strane tima japanskih istraživača u suradnji s rastućom lokalnom tvrtkom, ovaj sustav proizlazi iz inicijative profesora na Sveučilištu Tokyo City. AI instrument istražuje niz podataka o zaposlenicima – njihovu frekvenciju prisutnosti, osobne podatke poput dobi i spola, pa čak i povijesne podatke bivših zaposlenika koji su u prošlosti napustili organizaciju.
Primjenom ovog prediktivnog alata, poslodavci sada mogu bolje razumjeti dinamiku radne snage i implementirati ciljane strategije podrške. To bi moglo djelovati kao odvraćanje za one koji razmišljaju o napuštanju svojih radnih mjesta. Glavni cilj je jačanje zadovoljstva i lojalnosti među radnom snagom, potencijalno smanjujući fluktuaciju i povezane troškove zapošljavanja i obuke novog osoblja.
Napredni algoritam na srži ovog alata usmjeren je na vođenje tvrtki prema unaprjeđenju njihovih taktika za uključivanje i zadržavanje zaposlenika. Ovo predstavlja značajan korak naprijed u korištenju tehnologije kako bi se stvorilo stabilno i posvećeno radno okruženje.
Ključna pitanja i odgovori:
P: Koja je svrha nastalog AI alata?
O: Svrha nastalog AI alata je predviđanje koje će se zaposlenike vjerojatno povući kako bi pomogli tvrtkama da na vrijeme rješavaju potencijalne odlaske i unaprijede strategije zadržavanja.
P: Koje podatke analizira AI alat?
O: Alat analizira niz podataka, uključujući evidencije prisutnosti, osobne podatke poput dobi i spola, te povijesne podatke bivših zaposlenika.
P: Kako tvrtke imaju koristi od ovog alata?
O: Tvrtke imaju koristi dobivanjem uvida u dinamiku radne snage, što im može pomoći implementirati ciljane strategije podrške za poboljšanje zadovoljstva i lojalnosti zaposlenika, što konačno dovodi do smanjenja fluktuacije i povezanih troškova.
Glavni izazovi i kontroverze:
– Privatnost podataka i etika: Prilikom korištenja osobnih podataka za prediktivnu analizu, tvrtke moraju osigurati usklađenost s propisima o zaštiti podataka i etičkim standardima kako bi poštovali privatnost zaposlenika.
– Točnost i pouzdanost: Predikcije vođene AI-om moraju biti točne i pouzdane da bi bile korisne, a pravilno predviđanje algoritma značajan je izazov.
– Prekomjerna ovisnost o tehnologiji: Postoji zabrinutost da bi tvrtke mogle preveliku osloniti na predikcije AI-a umjesto na izravnu komunikaciju s zaposlenicima, što bi moglo dovesti do dehumaniziranih radnih okruženja.
Prednosti:
– Proaktivni pristup: Alat omogućuje poslodavcima način proaktivnog suočavanja s potencijalnim odlaskom zaposlenika.
– Informirano donošenje odluka: Upotreba podataka omogućuje informirano donošenje odluka o strategijama zadržavanja.
– Ušteda troškova: Poslodavci mogu uštedjeti troškove povezane s zapošljavanjem i obukom novih zaposlenika.
Mane:
– Osetljivost podataka: Postupci s osjetljivim podacima zaposlenika mogu biti rizični i izazvati zabrinutost za privatnost.
– Ovisnost o tehnologiji: Postoji rizik da tvrtke postanu previsoko ovisne o tehnologiji, potencijalno zanemarujući ljudske aspekte upravljanja radnom snagom.
– Mogućnost pristranosti: Ako su povijesni podaci pristrani, predikcije AI alata mogu biti iskrivljene, što dovodi do nepravednih praksi.
Povezane s ovom temom, možete pronaći relevantne informacije i razvoje prateći glavne tehnološke novine i institucije za istraživanje AI:
MIT Technology Review
AI.org
IBM Watson
S držanjem informiranim putem ovih izvora, poslodavci i profesionalci u području ljudskih resursa mogu ostati informirani o najnovijim napredcima i raspravama u vezi s AI-om u odnosu na ljudske resurse i zadržavanje zaposlenika.
The source of the article is from the blog bitperfect.pe