At forbedre medarbejderfastholdelse med AI
Japanske forskere har udviklet et kunstig intelligens-værktøj med det formål at hjælpe arbejdsgivere med at styrke personalefastholdelsesraten. Denne teknologi sigter mod at identificere, hvilke medarbejdere der nærmer sig en afgang fra virksomheden. Udviklet af et hold ledet af Professor Shiro Shiratori fra Tokyo City University i samarbejde med en opstartsvirksomhed i Tokyo, behandler AI-værktøjet en række informationer, herunder mødedata, alder og køn.
Systemet opnår yderligere indsigt ved at undersøge data fra tidligere afgåede medarbejdere eller fra medarbejdere, der har været på orlov, hvilket genererer en skræddersyet model for medarbejderomsætning for hver virksomhed. AI’s sofistikerede algoritmer giver forudsigelser som en procentdel og indikerer sandsynligheden for, at enkeltpersoner opsiger deres stilling.
En proaktiv tilgang til medarbejderstyring
Professor Shiratori delte med pressen, at dette nye værktøj bliver pilottestet med flere virksomheder, hvilket muliggør oprettelsen af skræddersyede modeller. Ved at analysere sandsynligheden for, at en medarbejder kan have vanskeligheder, giver AI en mulighed for, at arbejdsgiverne proaktivt kan tage kontakt for at yde støtte til dem, der anses for at have større risiko.
Dette AI-værktøj bygger videre på tidligere undersøgelser, der anvendte maskinlæring til at identificere universitetsstuderende, der risikerede at falde fra. Nu er der planer om at forbedre programmet for at overveje interviewinput, personlighedstræk og personlige historier for at matche nye ansættelser med de mest egnede roller inden for en virksomhed.
I Japan, hvor virksomheder traditionelt ansætter nyuddannede på én gang, og regeringsdata viser en betydelig procentdel, der forlader jobbet inden for de første par år, kunne dette være et afgørende værktøj til at reducere tidlig afgang og forbedre jobtilfredsheden blandt nye på arbejdsmarkedet.
Vigtige spørgsmål og svar:
Q: Hvordan forudsiger AI udviklet i Japan medarbejderomsætning?
A: AI’en udviklet i Japan forudsiger medarbejderomsætning ved at behandle forskellige typer informationer som mødedata, alder, køn og data fra tidligere afgåede medarbejdere eller medarbejdere på orlov. Den bruger sofistikerede algoritmer til at generere en skræddersyet omsætningsmodel for hver virksomhed og giver forudsigelser som en procentdel, der angiver sandsynligheden for, at en enkeltperson opsiger.
Q: Hvad er den potentielle indvirkning af dette AI-værktøj på medarbejderstyring?
A: AI-værktøjet kan have en betydelig indvirkning på medarbejderstyring ved at give arbejdsgiverne midlerne til at identificere medarbejdere, der kan være i fare for at forlade. Arbeitsgiverne kan derefter proaktivt tilbyde støtte eller indgreb for at forbedre jobtilfredsheden og fastholdelsesraterne.
Q: Hvad er de vigtigste udfordringer eller kontroverser forbundet med at bruge AI til at forudsige medarbejderomsætning?
A: De vigtigste udfordringer inkluderer at sikre nøjagtigheden og retfærdigheden af forudsigelser, opretholde beskyttelsen af medarbejderdata og undgå eventuelle diskriminerende praksisser. Der kan også opstå kontroverser omkring potentialet for misbrug af sådan teknologi, da den kan bruges til at uretfærdigt at rette sig mod medarbejdere eller træffe beslutninger uden menneskelig dømmekraft og empati.
Vigtige udfordringer og kontroverser:
At sikre dataenes nøjagtighed, beskytte medarbejdernes privatliv og adressere etiske bekymringer er nogle af de store udfordringer. Kritikere kan hævde, at afhængighed af AI kan føre til overdreven afhængighed af teknologi og reduktion i personlige interaktioner mellem ledelse og personale. Derudover kan enhver bias i data resultere i diskriminerende praksisser eller uretfærdig retning af visse medarbejdere.
Fordele og ulemper:
Fordele ved at bruge AI til at forudsige medarbejderomsætning inkluderer:
– Proaktiv styring: Arbeitsgiverne kan gribe ind tidligt for at adressere potentielle årsager til utilfredshed.
– Skræddersyede modeller: Virksomheder kan have skræddersyede løsninger baseret på deres unikke medarbejderdata.
– Effektivitet: AI giver en hurtig og systematisk analyse af store datamængder.
Ulemper kan inkludere:
– Privatlivsproblemer: Håndtering af følsomme medarbejderdata kan rejse privatlivsproblemer.
– Risiko for unøjagtighed: Hvis AI-modellen ikke er veludviklet, kan den producere unøjagtige forudsigelser.
– Potentiale for misbrug: Der er en risiko for, at arbejdsgivere kan bruge teknologien straffende eller uden nødvendig menneskelig dømmekraft.
Relaterede links:
For mere information om lignende innovationer kan du udforske disse domæner:
– IBM (for indsigter om arbejdsstyrke- AI-analytik)
– Microsoft (for information om AI og skytjenester til virksomheder)
– Google (for AI-forskning og værktøjer som TensorFlow)
Bemærk venligst, at selvom disse links henviser direkte til de primære domæner, kan organisationer og forskning udvikle sig hurtigt, så du bør søge efter de mest aktuelle projekter og værktøjer på disse sites relateret til arbejdsstyrkeanalytik og AI.