Japonska podjetja se poslužujejo umetne inteligence za zadržanje zaposlenih
Japonska podjetja, ki se spopadajo z negotovostjo zadržanja zaposlenih, lahko najdejo tolažbo v naprednem orodju umetne inteligence, zasnovanem za napovedovanje, kateri zaposleni so najverjetneje v odhodu. Ta tehnologija je bila ustvarjena v sodelovanju s profesorjem iz Univerze v mestu Tokio in lokalnim startupom, z namenom zagotavljanja ciljne podpore za učinkovito zadrževanje zaposlenih.
Poglobljena analiza podatkov o zaposlenih
AI rešitev preučuje raznovrstne podatke, od prisotnosti zaposlenih na delovnem mestu do osebnih atributov, kot so starost in spol. Celó upošteva zgodovinske podatke preteklih zaposlenih, ustvarjajoč napovedni model za obratovanje zaposlenih. Novačenje poteka v nekaterih japonskih podjetjih, vsako s prilagojenim modelom.
Reševanje izziva zgodnjega odhoda
Poganjajo ga ugotovitve, da približno 10% novih zaposlenih v Japonski zapusti službo v prvem letu in približno 30% v treh letih, kot navaja vlada statistiko, je potreba po takem orodju očitna. Je odziv na visoke stopnje obračanja, še posebej med sveže diplomiranimi zaposlenimi aprila – tradicionalnem obdobju zaposlovanja v Japonski.
Upadajoča delovna sila in posredovanje AI
Hitri upad japonskega prebivalstva, ki pospešuje pomanjkanje delovne sile v različnih sektorjih, predstavlja pomembne izzive delovne sile. Japonska podjetja vse bolj iščejo izobraževanje svojih mladih zaposlenih. Ta sistem AI bi lahko vodstvenim delavcem potencialno omogočil predvidevanje, da bi lahko preventivno zagotovili podporo brez razkrivanja surovih podatkov, kar bi lahko povzročilo nelagodje pri zaposlenih, ki so prepoznani kot visoko tvegani za odstop. Ta občutljiv pristop odraža podjetja, ki jih zanima izkoriščanje tehnologije za izboljšanje zadrževanja na vedno bolj zategnjenem trgu dela.
Relevantni dodatni podatki:
Vpliv umetne inteligence na kadrovsko dejavnost in zadrževanje zaposlenih v japonskih podjetjih je pod vplivom več globalnih in lokalnih dejavnikov, ki morda niso eksplicitno omenjeni v članku, vendar so pomembni:
– Japonski poseben sistem zaposlovanja, znann kot “dolgoročno zaposlovanje”, je zgodovinsko pomenilo, da so zaposleni ostali v enem podjetju celotno kariero. Ta kulturni običaj se spreminja, zlasti med mlajšimi generacijami.
– Japonska delovna kultura, ki je bila zaznamovana z dolgimi delovniki, lahko vpliva na zadovoljstvo zaposlenih in stopnje odhoda.
– Obstajajo etična vprašanja pri uporabi AI za napovedovanje obračanja delavcev, kot je potencial za vdor v zasebnost in zloraba osebnih podatkov.
– Uporaba AI v delovni sili bi lahko bila videna kot način za obravnavanje ne samo primanjkljaja delovne sile, ampak tudi težave glede angažiranosti in produktivnosti zaposlenih.
Ključna vprašanja in odgovori:
V: Kakšen je glavni namen orodja AI za napovedovanje obračanja zaposlenih v japonskih podjetjih?
<O: Glavni namen je identificirati zaposlene, ki so pod visokim tveganjem odhoda iz podjetja, omogočanje vodstvu, da posreduje tarčno podporo za povečanje zadrževanja.
V: Kako AI orodje napove obračanje zaposlenih?
<O: Analizira širok nabor podatkov, od prisotnosti na delovnem mestu do osebnih atributov, skupaj z zgodovinskimi podatki preteklih zaposlenih, da ustvari napovedni model za obračanje.
V: Katera so nekatera etična vprašanja povezana z uporabo AI za napovedovanje obračanja zaposlenih?
<O: Med etičnimi vprašanji so možnost, da AI privede do diskriminatornih praks, če ni pazljivo spremljano in urejeno, ter potreba po zagotavljanju zasebnosti zaposlenih in zaščiti podatkov.
Težave in kontroverze:
– Zagotavljanje, da so napovedi AI brez predsodkov, ki lahko nastanejo iz spola, starosti ali drugih osebnih atributov, da se izognemo diskriminatornim praksam.
– Uravnoteženje uporabe AI v korist podjetja s pravicami do zasebnosti in pomisleki zaposlenih ter vzdrževanje preglednosti v tem, kako so podatki uporabljeni.
– Sprejem možnega odpora zaposlenih in sindikatov, ki jih lahko skrbijo posledice AI za zaposljivost in delovne prakse.
Prednosti:
– AI lahko pomaga identificirati potencialne težave z angažiranostjo in zadovoljstvom zaposlenih, preden privedejo do obračanja, kar omogoča proaktivne posege.
– AI analiza lahko privede do bolj osebnih pristopov k zadrževanju zaposlenih.
– Tehnologija lahko prihrani stroške, povezane z zaposlovanjem in usposabljanjem novih zaposlenih, z zmanjšanjem stopenj obračanja.
Slabosti:
– Obstaja tveganje vdora v zasebnost, če občutljivi podatki niso ustrezno obdelani.
– AI modeli bi lahko imeli predsodke, kar bi vodilo v nepravično obravnavo določenih skupin zaposlenih.
– Prevelika odvisnost od AI napovedi lahko pripelje do manj človeško osredotočenega pristopa k upravljanju s človeškimi viri.
Za nadaljnje raziskovanje te teme lahko obiščete glavne domene avtoritativnih virov o trendih na trgu dela in tehnologiji AI, kot so:
– OECD
– Mednarodna organizacija dela
– Svetovni ekonomski forum
– IEEE
Vsaka od teh organizacij pogosto razpravlja o presečišču tehnologije in dela ter lahko ponudi dodatne vpoglede v širše posledice AI v delovni sili.
The source of the article is from the blog regiozottegem.be