Roman RemberIl pioniere del Tokyo City University ha compiuto progressi significativi nella gestione della forza lavoro con lo sviluppo di un programma di intelligenza artificiale (AI) progettato per prevedere la longevità dei dipendenti in un’azienda. Questa innovazione tecnologica mira ad aiutare i datori di lavoro nell’identificare e sostenere i membri del team che potrebbero essere in procinto di lasciare il proprio incarico.
Il modello AI, ideato dal professor Naruhiko Shiratori e da una start-up con sede a Tokyo, esamina attentamente una moltitudine di variabili come presenza, età, genere e persino dati storici relativi ai dipendenti precedenti. Quest’approccio olistico facilita lo sviluppo di un modello personalizzato di turnover adattato all’ambiente unico di ciascuna organizzazione.
Il modello offre previsioni preventive sui nuovi dipendenti, quantificando la probabilità della loro partenza in termini percentuali. Shiratori, specializzato nell’istruzione dei media, sottolinea il potenziale utilizzo di questo modello nel fornire supporto preventivo a coloro che potrebbero essere in difficoltà, anche se con cautela e senza presentare direttamente dati grezzi potenzialmente allarmanti all’individuo.
La concezione di quest’innovativo strumento non è senza precedenti; deriva da precedenti sforzi di ricerca che utilizzano l’AI per individuare quali studenti universitari potrebbero interrompere i propri studi. Concentrandosi sul miglioramento continuo, il team sta attualmente concentrando gli sforzi nel potenziare l’AI per consigliare assegnazioni lavorative ottimali basate sull’unione di intuizioni durante i colloqui, tratti di personalità e background personali.
Questa innovazione è una risposta a una nota tendenza nella cultura aziendale giapponese, dove le aziende assumono collettivamente nuovi laureati ma affrontano una tendenza in cui circa il 10% di questi nuovi dipendenti si dimette entro il primo anno e circa un terzo lascia prima di completare tre anni di servizio, come documentato dal ministero del lavoro del Giappone.
Domande e Risposte Importanti:
Quali fattori considera il modello AI nella previsione della permanenza lavorativa?
Il modello AI considera una varietà di fattori come presenza, età, genere, dati storici e eventualmente altri come intuizioni durante i colloqui, tratti di personalità e background personali, per prevedere la permanenza lavorativa dei dipendenti.
Come questa tecnologia aiuta i datori di lavoro?
I datori di lavoro possono utilizzare il modello AI per identificare i dipendenti che potrebbero essere a rischio di lasciare l’azienda e fornire loro supporto preventivo per migliorare la retention.
Quali sono le considerazioni etiche riguardo a questo strumento AI?
Utilizzare un modello AI per prevedere il comportamento dei dipendenti potrebbe sollevare preoccupazioni etiche riguardanti la privacy e il potenziale uso improprio dei dati per pratiche discriminatorie. È importante utilizzare questo strumento in modo responsabile e proteggere le informazioni dei dipendenti.
Principali Sfide e Controversie:
– Privacy dei Dati: Proteggere i dati personali dei dipendenti è una sfida significativa. Garantire che i modelli predittivi non compromettano la privacy è essenziale.
– Accuratezza: L’accuratezza delle previsioni è sempre in discussione. Previsioni erronee potrebbero portare a conseguenze ingiustificate per i dipendenti.
– Bias: C’è il rischio di bias intrinseco nei modelli AI, a seconda dei dati utilizzati per addestrarli. Dati di parte possono portare a pratiche discriminatorie.
Vantaggi:
– Strategie di Retenzione Proattive: Consente alle aziende di implementare misure di retention in modo proattivo invece di reagire a dimissioni.
– Pianificazione Decisionale Basata sui Dati: I datori di lavoro possono prendere decisioni informate basate su dati quantificabili, riducendo le supposizioni nella gestione delle risorse umane.
Svantaggi:
– Depersonalizzazione: Un eccessivo ricorso all’AI potrebbe portare alla trascuratezza degli aspetti umani nella gestione delle relazioni con la forza lavoro.
– Resistenza alla Sorveglianza: I dipendenti potrebbero sentirsi a disagio sapendo che il loro comportamento viene costantemente monitorato e analizzato.
Per esplorare ulteriormente le applicazioni dell’AI nel campo della gestione delle risorse umane, i lettori interessati possono visitare fonti autorevoli come IBM Watson o Accenture, aziende note per lo sviluppo e l’implementazione di soluzioni AI in diversi settori aziendali. Si prega di assicurarsi che gli URL siano validi e collegati direttamente al dominio principale per evitare errori ‘404 not found’ o reindirizzamenti a pagine Web sbagliate.
