Indvirkning af maskinlæring på HR i 2023

Genudgivet af Platon

Abonnenter: 0

Introduktion

Siden det sidste årti har teknologi været en integreret del af alle virksomheder. Det er nu den mest kritiske faktor, der bestemmer succesen for alle forretningsaktiviteter. New-age teknologier som kunstig intelligens og maskinlæring hjælper med at skabe større effektivitet og produktivitet og forbedre andre forretningsmålinger. Indtil 2021 maskinlæringsmarkedet blev anslået til at være omkring $15.44 milliarder og forventes at vokse med en CAGR på 38.8% i de næste fem år.

Maskinelæring har for nylig fundet nyere applikationer i sundheds-, uddannelses- og HR-teknologiindustrien. Denne udvikling har åbnet flere muligheder for mennesker, der søger kvalificerede job, og organisationer, der søger at investere i menneskelig kapital. Uanset hvilken karrierevej du vælger, vil det at være fortrolig med disse teknologier give dig en fordel i forhold til dem, der ikke er.

Indholdsfortegnelse

Maskinlærings indvirkning på HR

Virkningen af machine learning om HR-branchen kan ses på forskellige områder, såsom prædiktiv analyse, talenterhvervelse, medarbejderinddragelse, præstationsledelse og træning og udvikling. Maskinlæringsalgoritmer kan analysere enorme mængder af HR-data for at identificere potentielle kandidater og forudsige deres chancer for at blive shortlistet til et bestemt job, hvilket gør det muligt for HR-professionelle at træffe bedre datacentrerede beslutninger.

Når det kommer til talenterhvervelse og -ledelse, analyserer ML-algoritmer CV'er, jobbeskrivelser og ansøgerdata for at strømline ansættelsesprocessen og spare en masse tid, der går med at udvælge kandidater. Oven i dette, med udviklingen inden for naturlig sprogbehandling (NLP) teknikker, med værktøjer som Alexa og Siri, er HR-funktioner i høj grad hjulpet af intelligente bots/chatbots. Derfor vil HR-teamet have mere tid og ressourcer til at afsætte til alle afgørende menneskelige kontakter og arbejde på mere strategiske projekter.

Maskinlæring kan også hjælpe HR-teams med at identificere og løse problemer med medarbejderinddragelse. Disse algoritmer kan finde tendenser og mønstre, der forårsager dårligt medarbejderengagement ved at undersøge data fra medarbejderspørgeskemaer, præstationsanmeldelser og andre kilder.

5 måder, hvorpå maskinlæring kan transformere menneskelige ressourcers funktion

Kilde: Code Tiburon

Maskinlæring kan revolutionere, hvordan menneskelig ressourcestyring fungerer i organisationer. Her er nogle indlysende måder, maskinlæring kan transformere domænet på.

1. Jobsøgende/ansøgersporing og deres vurdering

Maskinlæring i ansøgersporing, fremhævet billede | Indvirkning af maskinlæring på HR

Kilde: AI Multiple

Tidlige maskinlæringsapplikationer har prioriteret kandidatsporing og -evaluering, især for virksomheder og stillinger, der modtager mange ansøgninger. Mange virksomheder bruger AI- og ML-værktøjer til at forbedre arbejdsgangene, reducere omkostningerne og forbedre medarbejderoplevelsen. De bruger maskinlæring til at shortliste og spore kandidater med de mest passende kvalifikationer og færdighedssæt. Ved at spore en kandidats fremskridt under interviewprocessen og facilitere hurtig feedback til kandidater, hjælper maskinlæringssystemer HR- og ledelsesmedarbejdere med at ansætte nye teammedlemmer.

2. Jævnere onboarding

Automatiseret medarbejderonboarding med ML | Indvirkning af maskinlæring på HR

Kilde: Nova

Effekten af maskinlæring på HR-afdelinger kan også ses under onboarding-processen. Inkorporering af maskinlæring og kunstig intelligens med onboarding-processen kan tilføje et personligt præg, samtidig med at det gør det tidsbesparende og mere effektivt. Machine learning hjælper med

Tilpassede onboarding-planer: Algoritmerne kan bruge medarbejderens rolle, talenter og erfaring til at bygge skræddersyede onboarding-programmer. Kandidater kan føle sig mere engagerede som et resultat, og de kan tilpasse sig deres nye roller hurtigere, hvilket forbedrer kandidatoplevelsen.

Facilitering af papirarbejde: Udfyldelse af papirarbejde, herunder skatte- og fordeletilmeldingsformularer, kan automatiseres med maskinlæring, hvilket sparer tid og minimerer fejl.

Feedback: Under onboarding-processen kan medarbejderne give input, som maskinlæringsalgoritmer kan analysere for at finde forbedringsområder og foretage ændringer til fremtidige ansættelser.

3. Forudsigelse af nedslidning (tilbageholdelsesrate)

ML Workflow for en nedslidningsforudsigelsesmodel

Kilde: Knime

Nedslidning refererer til den tendens/rate, at medarbejdere kan droppe ud af en organisation. Heldigvis kan maskinlæring hjælpe organisationer med at være forberedte, før en medarbejder forlader organisationen, ved at forudsige nedslidning. ML forudsiger nedslidning ved at analysere store mængder medarbejderdata og identificere mønstre og forudsigere for omsætning. Algoritmerne kan indsamle og analysere medarbejderdata, undersøgelser og HR-registreringer for at identificere medvirkende faktorer. Efter analysen specificerer algoritmerne visse funktioner som arbejdsbyrde, medarbejderoplevelse, kompensation, balance mellem arbejde og privatliv osv. På denne måde kan maskinlæring bruge forudsigende modeller og overvågning i realtid til at se, hvilke medarbejdere der højst sandsynligt forlader organisationen.

4. Håndtering af almindelige HR-udfordringer

Kilde: Code Tiburon

Ved at tilbyde datadrevne løsninger og automatisering kan maskinlæring hjælpe med at løse typiske HR-problemer. HR-professionelle kan overskue en masse opgaver, som maskinlæringsalgoritmer hurtigt kan udføre. Nogle af disse opgaver omfatter:

Diversitet og inklusion: Det kan bruges til at spotte skævheder i ansættelsesbeslutninger og tilbyde løsninger til, hvordan man håndterer dem. Dette kan hjælpe virksomheder med at udvikle mere rummelige og varierede arbejdspladser og garantere, at alle medarbejdere har lige muligheder for at få succes.

Træning og udvikling: Mangler i medarbejdernes færdigheder kan findes ved hjælp af maskinlæring, som i sidste ende kan foreslå træningskurser for at lukke disse huller. Medarbejdere kan bruge dette til at forbedre deres arbejdsoutput, udvikle deres karriere og/eller nyde deres job mere.

5. Machine Learning og kunstig intelligens i Enterprise Human Resource Management

Kilde: Medium

Virksomhedsledelse har allerede været vidne til maskinlæring i begyndende former, men det er endnu ikke skaleret. Massive virksomheder som KPMG udnytter storstilet og tilpasset "Intelligent Enterprise Approach", hvor næsten alle vertikaler udnytter forudsigende analyser og personalestyring for at hjælpe med at optimere alle præstationsindikatorer.

Andre virksomheder som Google har også arbejdet på at opbygge big data og performance management for flere domæner, herunder menneskelige ressourcer. Dens People Analytics-afdeling er ansvarlig for at løse problemer, der henvender sig til medarbejdere og deres ansættelse i en virksomhed.

Det er fordi maskinlæring kan forbedre:

Begrænsende faktorer i interviewprocessen.
Håndtering af blade, som barsels-/fædreorlov.
Håndtering af afdelingsstørrelser.
Oprettelse af tilpasset onboarding-propaganda for hver udvalgt medarbejder.

5 Fordele ved at bruge Machine Learning i HR-processer

Sammenlægningen af maskinlæringsalgoritmer og -teknikker med HR-funktioner giver plads til, at HR-professionelle kan påtage sig mere ansvar og strømline ansættelsen og ledelsen af medarbejdere. Specifikt bringer menneskelige ressourcer og maskinlæring sammen følgende fordele

1. Forbedret effektivitet af rekrutteringsprocessen

Kilde: Vervoe

At søge og udvælge værdige kandidater efter timers screening af CV'er er en anstrengende opgave. Maskinlæring kan reducere den tid, du bruger på at sortere gennem ansøgerdata og validere typiske rekrutteringsoperationer, såsom evaluering af CV'er, tilrettelæggelse af interviews og besvarelse af forespørgsler fra mulige ansøgere.

Maskinlæringsalgoritmer:

Indsnævre dine ansøgere ved at sortere de mest relevante færdigheder til jobbet.
Hvis de programmeres omhyggeligt, kan algoritmerne minimere sorteringsforstyrrelser, der nogle gange ændrer screeningsprocessen.
Udfør baggrundstjek af ansøgere og sørg for, at deres tidligere erhvervserfaring er legitim.

2. Udvikling af en bedre træningsstrategi

Kilde: DNA

Ved at bruge maskinlæringsteknologier i dine medarbejderuddannelsesprogrammer kan du tilpasse læringsoplevelsen til hver enkelt. Det kan bruges i sessioner til at måle medarbejdernes viden og foreslå specifikke træningskurser for at få dem op til hastighed.

Det kan også bruges til at sortere gennem træningsanalyse for organisationen for at identificere, hvilke medarbejdere der har brug for mere uddannelse. Eller endda for at hjælpe med at bestemme potentielle jobvalg baseret på uddannelseshistorik og -krav.

3. Bedre medarbejderfastholdelse

Kilde: NetSuite

En anden indvirkning af maskinlæring på HR er medarbejderfastholdelsesdomænet. Maskinlæring og kunstig intelligens kan sammen forudsige medarbejderfastholdelsesrater ved at bruge eksisterende data til at analysere tendenser. Disse teknologier kan også analysere medarbejdernes præstationer baseret på jobtitler og demografi. Flere analyserende og kategoriserende kriterier kan tilføjes til algoritmerne under programmeringsfasen, hvilket gør filtreringsprocessen mere effektiv.

4. Bedre planlægning af arbejdsstyrken

Kilde: ResearchGate

Maskinlæring kan vurdere historiske og aktuelle data om medarbejdernes ydeevne, jobfunktioner og evner til at hjælpe HR med at træffe kyndige beslutninger om arbejdsstyrkeplanlægning. Det kan derfor bedre forstå, hvordan virksomheden har fordelt arbejde, og hvordan det har resulteret. Ved at gøre det kan organisationen sikre, at de rigtige personer er i de rigtige roller og forbedre dens ansættelses-, trænings- og udviklingsstrategier.

5. Forenkling af daglige HR-funktioner

Simplify HR Arbejder med ML | Indvirkning af maskinlæring på HR

Kilde: HRMLabs

Da maskinlæringsteknologier er tilgængelige døgnet rundt, kan de reducere behovet for, at HR-professionelle konstant overvåger processerne. Desuden eliminerer disse teknologier markant de fejl, som mennesker kan begå i løbet af dagen. For eksempel kan du automatisere det daglige fremmøde ved hjælp af ML og AI, så medarbejderne kan tjekke sig selv ind direkte uden at gå til HR. Eller du kan også automatisere opgaven med at planlægge samtaler.

Konklusion

Når vi ser frem til fremtiden for machine learning og kunstig intelligens, har teknologierne et meget højere potentiale, når de skalerer datadrevne operationer og beslutningstagning. Selv på beskæftigelsessiden er maskinlæringsindustrien hjemsted for mere end 2.3 millioner jobs for dygtige fagfolk og tilbyder nogle af de mest lukrative lønskalaer. For nylig har HR-industrien også taget maskinlæring og kunstige teknologier til sig på tværs af mange applikationer som f.eks

Talent erhvervelse,
Performance management,
Arbejdsstyrke planlægning,
Medarbejderengagement.

Især siden begyndelsen af COVID-19-pandemien og månederne efter den, tog næsten alle organisationer imod fjernarbejde. Dette paradigmeskift gjorde teknologiadoption uundgåelig. På grund af dette fremskridt er markedet for menneskelige ressourcer blev vurderet til $19.38 milliarder indtil 2021, med en forventet CAGR på 12.8% indtil 2030. Inden for blot et år efter massiv-skala maskinlæringsadoption blev markedsstørrelsen vurderet til $21.48 milliarder i 2022!

Grand View Research-rapport om HRM-markedet | Indvirkning af maskinlæring på HR

Kilde: Grand View Research

Fremtiden for HR machine learning rummer plads til nyere og mere komplekse applikationer som f.eks

Revolutionerer resignationslandskabet,
Omkvalificering og opkvalificering,
HR-analyse og automatisering.

Lyder det lukrativt? Det er det bestemt. Hvis du vil vide og lære mere om maskinlæring (generelt) og dens anvendelighed i menneskelige ressourcer, kan du henvise til Analyse Vidhya. Analytics Vidhya er en førende ed-tech platform, der er vært for en bred vifte af ressourcer, såsom blogs og kurser om datavidenskab, maskinlæring og kunstig intelligens. Her er nogle ressourcer, du kan henvise til hos Analytics Vidhya:

Vejledninger: Hjemmesiden indeholder mange video-tutorials om maskinlæring, maskinlæring i HR og andre relaterede underemner. Disse tutorials giver detaljerede oplysninger om, hvordan maskinlæringsalgoritmer kan bruges til forudsigende analyser, analyse af medarbejdernes følelser osv.

Blogs: Analytics Vidhya poster adskillige blogs, der hver især er vært for en række velundersøgte artikler om maskinlæring, datavidenskab, kunstig intelligens og ML i menneskelig ressourcestyring.

Fællesskab af bidragydere: Et blomstrende fællesskab af dataforskere og maskinlæringsudøvere hos Analytics Vidhya kan hjælpe med uddannelse og problemløsning i den virkelige verden. Fællesskabet tilbyder forskellige værktøjer, herunder fora, debatter og konkurrencer, som lader brugere kommunikere med eksperter og få viden fra deres erfaringer.

Ofte stillede spørgsmål

Q1. Hvordan påvirker maskinlæring HR?

A. Maskinlæring påvirker HR-teknologien markant. Store datasæt kan analyseres af HR-afdelinger ved hjælp af maskinlæringsalgoritmer til at finde tendenser og indsigt om medarbejdernes engagement, ydeevne og fastholdelse. Dette kan hjælpe med ansættelses-, uddannelses- og udviklingstiltag og gøre det muligt at forudsige personaleomsætningen mere præcist. Maskinlæring kan automatisere administrative aktiviteter som organisering af interviews og screening af CV'er, hvilket frigør HR-personale til at koncentrere sig om mere strategiske projekter.

Q2. Hvordan vil teknologi påvirke HR i fremtiden?

A. HR vil fortsætte med at ændre sig på grund af teknologi, da det vil give mulighed for øget produktivitet, datadrevet beslutningstagning og bedre medarbejderoplevelser. HR-afdelinger vil have adgang til endnu mere avancerede teknologier til dataanalyse, resultatforudsigelse og arbejdsautomatisering, efterhånden som kunstig intelligens og maskinlæring fortsætter med at udvikle sig. Dette vil hjælpe HR-professionelle med at træffe bedre beslutninger om ansættelse, præstationsstyring og talentudvikling, hvilket resulterer i bedre organisatorisk præstation.

Q3. Hvad er fremtiden for HRM?

A. HRM er et voksende område, og flere tendenser vil fortsætte med at vokse i de kommende år.

En væsentlig tendens er udviklingen og den fortsatte brug af teknologi, især kunstig intelligens og maskinlæring, for at forbedre HR-procedurer og beslutningstagning. Forudsigende analyser kan opdage fremtidige problemer og muligheder inden for arbejdsstyrken og bruge chatbots og virtuelle assistenter til medarbejderinteraktioner.

En anden tendens er den stigende vægt på medarbejderoplevelsen, hvor HR-afdelinger tager en mere aktiv rolle i at fremme et understøttende arbejdsmiljø og tilbyde specialiseret støtte til specifikke personer.

HR-afdelinger har også på det seneste fokuseret på at gøre onboarding-processen meget mere smidig for medarbejderne. Dette hjælper med at forbedre graden af medarbejderfastholdelse og virksomhedsloyalitet.