Forbedring af medarbejderfastholdelse med AI
Japanske forskere har skabt et kunstig intelligens-værktøj med det formål at hjælpe arbejdsgivere med at styrke medarbejderfastholdelsesraterne. Denne teknologi søger at identificere, hvilke medarbejdere der muligvis nærmer sig en afskedigelse fra virksomheden. Udviklet af et hold under ledelse af professor Shiro Shiratori fra Tokyo City University i samarbejde med en opstartsvirksomhed i Tokyo behandler AI-værktøjet en række oplysninger, herunder fraværsregistreringer, alder og køn.
Systemet opnår yderligere indsigt ved at undersøge data fra medarbejdere, der tidligere har forladt virksomheden eller har været på orlov, og genererer således en tilpasset model for medarbejderudskiftning for hver virksomhed. AI’s sofistikerede algoritmer giver forudsigelser som en procentdel, der angiver sandsynligheden for, at en person fratræder deres stilling.
En Proaktiv Tilgang til Medarbejderstyring
Professor Shiratori delte med pressen, at dette nye værktøj er under testkørsel med flere virksomheder, hvilket muliggør oprettelsen af skræddersyede modeller. Ved at analysere sandsynligheden for, at en medarbejder kan have vanskeligheder, giver AI’en arbejdsgiverne mulighed for proaktivt at tage kontakt og tilbyde støtte til dem, der anses for at have større risiko.
Dette AI-værktøj bygger videre på tidligere undersøgelser, der brugte maskinindlæring til at identificere universitetsstuderende, der var i fare for at droppe ud. Der er nu planer om at forbedre programmet for at medtage interviewinputs, personlighedstræk og personlige historier for at matche nye ansatte med de mest passende roller i en virksomhed.
I Japan, hvor virksomheder traditionelt ansætter nyuddannede på én gang, og regeringsdata viser en betydelig procentdel, der forlader inden for de første år, kunne dette være et afgørende værktøj til at reducere tidlig udtrækning og forbedre jobtilfredsheden blandt nye på arbejdsmarkedet.
Vigtige Spørgsmål og Svar:
Spørgsmål: Hvordan forudsiger AI’en udviklet i Japan medarbejderudskiftning?
Svar: AI’en udviklet i Japan forudsiger medarbejderudskiftning ved at behandle forskellige typer information såsom fraværsregistreringer, alder, køn og data fra medarbejdere, der har forladt virksomheden eller været på orlov. Den bruger sofistikerede algoritmer til at generere en tilpasset udskiftningsmodel for hver virksomhed og angiver forudsigelser som en procentdel, der angiver sandsynligheden for, at en person siger op.
Spørgsmål: Hvad er potentialet for dette AI-værktøj for medarbejderstyring?
Svar: AI-værktøjet kan have en betydelig indvirkning på medarbejderstyringen ved at give arbejdsgiverne midler til at identificere medarbejdere, der kan være i fare for at forlade virksomheden. Arbejdsgiverne kan derefter proaktivt tilbyde støtte eller indgreb for at forbedre jobtilfredshed og -fastholdelse.
Spørgsmål: Hvad er de centrale udfordringer eller kontroverser forbundet med brugen af AI til at forudsige medarbejderudskiftning?
Svar: Centrale udfordringer inkluderer at sikre nøjagtigheden og retfærdigheden af forudsigelser, beskytte medarbejderdataenes privatliv og undgå enhver form for diskriminerende praksis. Der kan også opstå kontroverser omkring en potentiel misbrug af sådan teknologi, da den kan udnyttes til at uretfærdigt målrette medarbejdere eller træffe beslutninger uden menneskelig bedømmelse og empati.
Væsentlige Udfordringer og Kontroverser:
At sikre dataets nøjagtighed, beskytte medarbejdernes privatliv og adressere etiske bekymringer er nogle af de største udfordringer. Kritikere kan hævde, at at stole på AI kan føre til overafhængighed af teknologi og reduktion af personlige interaktioner mellem ledelse og personale. Derudover kan eventuelle bias i dataene føre til diskriminerende praksis eller uretfærdig målretning af visse medarbejdere.
Fordele og Ulemper:
Fordele ved at bruge AI til at forudsige medarbejderudskiftning inkluderer:
– Proaktiv ledelse: Arbejdsgivere kan gribe tidligt ind for at løse potentielle årsager til utilfredshed.
– Tilpassede modeller: Virksomheder kan få skræddersyede løsninger baseret på deres unikke medarbejderdata.
– Effektivitet: AI giver en hurtig og systematisk analyse af store datasæt.
Ulemperne kan inkludere:
– Privatlivsproblemer: Håndtering af følsomme medarbejderdata kan give anledning til privatlivsproblemer.
– Risiko for unøjagtighed: Hvis AI-modellen ikke er veldesignet, kan den producere unøjagtige forudsigelser.
– Misbrugsrisiko: Der er en risiko for, at arbejdsgivere kan bruge teknologien straffende eller uden nødvendig menneskelig bedømmelse.
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 er direkte til hoveddomænerne, kan organisationer og forskning udvikle sig hurtigt, og du bør søge efter de mest aktuelle projekter og værktøjer på disse websteder relateret til arbejdskraftsanalyser og AI.