Japonsko ohranjanje talentov okrepilo nov orodje AI
V obrazu visokih stopenj odhodkov in krčenja delovne sile so japonski raziskovalci predstavili umetno inteligentni program, zasnovan za napovedovanje verjetnosti odhoda zaposlenih. Razvila ga je profesor Naruhito Shiratori z Univerze v mestu Tokio, ta napredna programska oprema bi lahko služila kot ključno orodje za podjetja, ki se borijo z zadrževanjem zaposlenih.
Sistem AI je zasnovan za obdelavo in ocenjevanje velikega nabora podatkov, vključno z udeležbo, zgodovino preteklega zaposlovanja, pa tudi osebnimi demografskimi podatki, kot so starost, spol in kraj rojstva. S temi parametri program napoveduje verjetnost, da bodo novi zaposleni zapustili svoje delovno mesto, omogoča podjetjem, da ponudijo podporo tistim, ki so v večjem tveganju.
Napredni sistem je nastal iz sodelovanja z lokalno startup podjetjem in pridobiva napovedno moč iz prejšnjih raziskav, ki so uporabljale AI za napovedovanje opustitev univerzitetnih študentov. S približno 10% delavcev, ki zapustijo delo v prvem letu in skoraj 30% v treh letih, je ta tehnološka rešitev pravočasna za japonski tržni sektor.
Med preizkusno fazo v različnih podjetjih so bile ustvarjene edinstvene modele za vsakega udeleženca. Orodje AI diskretno obvešča delodajalce o morebitnih odstopih, kar jih omogoča, da se zadeve lotijo previdno in ponudijo pomoč, ne da bi razkrili surove podatke, ki bi lahko povzročili stisko.
Ta pobuda ne poudarja le potenciala AI v kadrovskih virih, temveč odraža tudi zavezanost k spodbujanju zadovoljstva in zvestobe zaposlenih v razvijajočem se zaposlitvenem okolju Japonske.
Pomembna vprašanja in odgovori:
1. Katere dejavnike AI upošteva pri napovedovanju odstopov zaposlenih?
Sistem AI upošteva dejavnike, kot so podatki o udeležbi, pretekla zgodovina zaposlitev ter osebni demografski podatki, vključno s starostjo, spolom in krajem rojstva, za napovedovanje verjetnosti, da bodo novi zaposleni odstopili.
2. Kako ta sistem AI podpira zadrževanje talentov?
Sistem AI podjetjem omogoča identifikacijo zaposlenih, ki bi lahko bili ogroženi z odstopom, da lahko ponudijo podporo ali izboljšajo delovne pogoje preventivno, kar lahko v zameno poveča zadrževanje talentov.
3. Kakšni so nekateri ključni izzivi, povezani z uporabo AI za napovedovanje odstopov zaposlenih?
Izzivi vključujejo zagotavljanje natančnosti napovedi, varovanje zasebnosti zaposlenih, izogibanje morebitnim pristranskostim v algoritmih AI in upravljanje zaznav zaposlenih glede spremljanja s strani AI.
Ključni izzivi in kontroverze:
Zagotavljanje poštenosti in izogibanje pristranskosti je velik izziv, saj se lahko sistemi AI nenamerno vključijo pristranskosti prisotne v njihovih učnih podatkih. Poleg tega so pomisleki glede zasebnosti in etičnih implikacij tesnega spremljanja zaposlenih za napovedovanje njihovih delovno povezanih vedenj.
Prednosti in slabosti:
Prednosti:
– Sistem lahko pomaga zmanjšati stopnje obravnav s pravočasnimi intervencijami.
– Lahko poveča zadovoljstvo zaposlenih, saj delodajalce obvešča o morebitnih težavah preemptivno.
– Orodje AI podjetjem lahko prihrani pomembne stroške povezane z zaposlovanjem in usposabljanjem novih zaposlenih, zaradi nižjega obrata.
Slabosti:
– Tveganje kršenja zasebnosti zaposlenih, če občutljivi podatki niso ustrezno obdelani.
– Zaposleni se lahko počutijo nelagodno, ko vedo, da jih ocenjuje AI, kar lahko vpliva na morale.
– Napovedi AI morda niso vedno natančne, in njen proces odločanja ni transparenten, kar bi lahko privedlo do napačnih prizadevanj ali zaupanja v njene presoje.
Povezane povezave:
– Za splošne informacije o vlogi AI v kadrih obiščite IBM Watson.
– Izvedite več o trenutnih trendih in statistiki na japonskih tržiščih dela na Statistika Japonska.
– Za vpogled v etiko in poštenost AI, Konferenca etike AI ponuja relevantne razprave in raziskave.
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni