یک فناوری نوآورانه در آینده فرا راه است، که قول می دهد که یک دارای اهمیت برای کارفرمایانی با نگرانی در مورد نرخ های احتفاظی با کارمندان باشد. این ابزار که از هوش مصنوعی بهره می برد، برای شناسایی کارمندانی طراحی شده است که احتمالاً به زودی استعفا خواهند داد، که به شرکت‌ها این امکان را می دهد که به طور پیشگیرانه به احتمال انحراف پتانسیلی پردازند.
این سیستم توسط یک تیم پژوهشگران ژاپنی به همکاری با یک شرکت محلی در حال رشد توسعه یافته است، این سیستم ناشی از یک فعالیت استاد دانشگاه شهر توکیو است. این ابزار هوش مصنوعی به داده های گسترده ای از کارمندان شرکت می پردازد، شامل فرکانس حضور، جزئیات شخصی مانند سن و جنس، و حتی داده های تاریخی از کارمندان سابق که در گذشته از ارگانیزاسیون جدا شده اند.
با استفاده از این ابزار پیش‌بینی، اکنون کارفرمایان می توانند بهتر پویایی نیروی کار را درک کنند و راهکارهای پشتیبانی هدفمندی را اجرا کنند. این می تواند به عنوان یک موانع برای افرادی که در نظر دارند از موقعیت های خود استعفا دهند عمل کند. هدف کلی از افزایش رضایت و وفاداری در میان نیروی کار است، که ممکن است منجر به کاهش نرخ انحراف و هزینه های مرتبط با استخدام و آموزش پرسنل جدید شود.
الگوریتم پیشرفته که در اساس این ابزار قرار دارد، کمک خواهد کرد تا شرکت‌ها را به سوی بهبود جذب کارمندان و تاکتیک‌های احتفاظی خود هدایت کند. این یک گام مهم به جلو در استفاده از فناوری برای تقویت محیط کار پایدار و پایبند می باشد.
سوالات و پاسخ‌های کلیدی:
س: هدف ابزار هوش مصنوعی در حال ظهور چیست؟
پ: هدف ابزار هوش مصنوعی در حال ظهور، پیش بینی این است که کدام کارمندان احتمالاً استعفا دهند تا به شرکت‌ها کمک کند تا به طور پیشگیرانه از انحراف پتانسیلی پردازند و استراتژی‌های احتفاظی را بهبود بخشند.
س: ابزار هوش مصنوعی چه داده‌هایی را تجزیه و تحلیل می‌کند؟
پ: این ابزار یک نسل از داده‌ها را، شامل سوابق حضور و غیاب، جزئیات شخصی مانند سن و جنس، و داده‌های تاریخی از کارمندان سابق تجزیه و تحلیل می کند.
س: شرکت‌ها چگونه از این ابزار بهره‌مند می‌شوند؟
پ: شرکت‌ها با برداشتن الهام از پویایی نیروی کار، می‌توانند استراتژی‌های پشتیبانی هدفمندی را اجرا کنند تا رضایت و وفاداری کارمندان را افزایش دهند و در نهایت نرخ انحراف و هزینه های مرتبط با آن را کاهش دهند.
چالش‌ها و اختلافات کلیدی:
– حفظ حریم شخصی و اخلاق: زمانی که از داده های شخصی برای تجزیه و تحلیل پیشگام استفاده می شود، شرکت‌ها باید اطمینان حاصل کنند که با مقررات حفاظت از داده و استانداردهای اخلاقی تطابق دارند تا احترام به حریم شخصی کارمندان را رعایت کنند.
– دقت و قابلیت اطمینان: پیش بینی های مبتنی بر هوش مصنوعی برای تأثیرگذاری باید دقیق و قابل اعتماد باشد تا مفید باشد، و صحیح کردن پیش بینی های الگوریتم یک چالش مهم است.
– اضطراب از فناوری: این موجب اضطراب می شود که شرکت‌ها ممکن است از پیش بینی‌های هوش مصنوعی بیش از حد استفاده کنند به جای ازگشتگانی مستقیم با کارمندان، که می تواند منجر به ایجاد محیط کاری بی‌انسانی شود.
مزایا:
– رویکرد پیشگیرانه: ابزار به کارفرمایان راهی برای به طور پیشگیرانه مقابله با احتمال استعفای کارمندان فراهم می کند.
– تصمیم گیری مطلعانه: استفاده از داده ها امکان تصمیم گیری اطلاعات دقیق تر در باره استراتژی های احتفاظی می دهد.
– صرفه جویی در هزینه ها: کارفرمایان می توانند هزینه های مرتبط با استخدام و آموزش کارمندان جدید را صرفه جویی کنند.
معایب:
– حساسیت داده ها: برخورد با داده های حسّاس کارمند ممکن است ریسکی باشد و می تواند منجر به موارد نگران‌کننده حریم شخصی شود.
– وابستگی به تکنولوژی: وجود ریسکی برای شرکت‌ها از زیادی وابستگی به تکنولوژی و بی توجهی به جنبه های انسانی مدیریت نیروی کار وجود دارد.
– پتانسیل تب و تاب: اگر داده های تاریخی جانبدار باشند، پیش‌بینی های ابزار هوش مصنوعی ممکن است جانبدار باشد و منجر به رویکرد‌های نابجا شود.
در زمینه این موضوع، با دنبال کردن رسانه‌های فناوری زیاد و مؤسسات تحقیقاتی هوش مصنوعی مهم، می‌توانید اطلاعات و تکامل های مرتبط را پیگیری کنید:
بررسی فناوری MIT
AI.org
IBM Watson
با پیگیری از طریق این منابع، کارفرمایان و حرفه ای های منابع انسانی می توانند در ارتباط با جدیدترین پیشرفت ها و مباحث در حوزه هوش مصنوعی به عنوان آن‌ها مرتبط با منابع انسانی و احتفاظ با کارمندان مطلع باشند.
The source of the article is from the blog krama.net