Ο αντίκτυπος της Μηχανικής Μάθησης στο HR το 2023

Εισαγωγή

Από την τελευταία δεκαετία, η τεχνολογία αποτελεί αναπόσπαστο μέρος όλων των επιχειρήσεων. Είναι πλέον ο πιο κρίσιμος παράγοντας που καθορίζει την επιτυχία όλων των επιχειρηματικών λειτουργιών. Τεχνολογίες νέας εποχής όπως τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική εκμάθηση συμβάλλουν στην αύξηση της αποτελεσματικότητας και της παραγωγικότητας και βελτιώνουν άλλες επιχειρηματικές μετρήσεις. Μέχρι το 2021, η αγορά μηχανικής μάθησης εκτιμήθηκε ότι είναι περίπου 15.44 δισεκατομμύρια δολάρια και αναμένεται να αυξηθεί με CAGR 38.8% τα επόμενα πέντε χρόνια.

Εκμάθηση μηχανών βρήκε πρόσφατα νεότερες εφαρμογές στους κλάδους της υγειονομικής περίθαλψης, της εκπαίδευσης και της τεχνολογίας ανθρώπινου δυναμικού. Αυτή η εξέλιξη άνοιξε περισσότερες πόρτες ευκαιριών για άτομα που αναζητούν εξειδικευμένες θέσεις εργασίας και οργανισμούς που επιδιώκουν να επενδύσουν στο ανθρώπινο κεφάλαιο. Ανεξάρτητα από την επαγγελματική πορεία που μπορείτε να επιλέξετε, η εξοικείωση με αυτές τις τεχνολογίες θα σας δώσει ένα πλεονέκτημα έναντι αυτών που δεν είναι.

Πίνακας περιεχομένων

1. Ο αντίκτυπος της Μηχανικής Μάθησης στο HR
2. 5 τρόποι με τους οποίους η μηχανική μάθηση μπορεί να μεταμορφώσει τη λειτουργία του ανθρώπινου δυναμικού
3. 5 Πλεονεκτήματα της χρήσης της Μηχανικής Μάθησης σε Διαδικασίες Ανθρώπινου Δυναμικού
4. Συμπέρασμα
5. Συχνές Ερωτήσεις

Ο αντίκτυπος της Μηχανικής Μάθησης στο HR

Ο αντίκτυπος της μάθηση μηχανής στον κλάδο ανθρώπινου δυναμικού μπορεί να παρατηρηθεί σε διάφορους τομείς, όπως η προγνωστική ανάλυση, η απόκτηση ταλέντων, η δέσμευση εργαζομένων, η διαχείριση απόδοσης και η εκπαίδευση και ανάπτυξη. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να αναλύσουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού για να εντοπίσουν πιθανούς υποψηφίους και να προβλέψουν τις πιθανότητές τους να μπουν στη λίστα για μια συγκεκριμένη εργασία, επιτρέποντας στους επαγγελματίες ανθρώπινου δυναμικού να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις με επίκεντρο τα δεδομένα.

Όσον αφορά την απόκτηση και τη διαχείριση ταλέντων, οι αλγόριθμοι ML αναλύουν τα βιογραφικά, τις περιγραφές θέσεων εργασίας και τα δεδομένα των αιτούντων για να εξορθολογίσουν τη διαδικασία πρόσληψης και να εξοικονομήσουν πολύ χρόνο για την επιλογή υποψηφίων. Επιπλέον, με τις εξελίξεις στις τεχνικές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP), με εργαλεία όπως το Alexa και το Siri, οι λειτουργίες HR βοηθούνται σε μεγάλο βαθμό από έξυπνα bots/chatbots. Κατά συνέπεια, η ομάδα HR θα έχει περισσότερο χρόνο και πόρους για να αφιερώσει σε όλες τις κρίσιμες ανθρώπινες επαφές και να εργαστεί σε πιο στρατηγικά έργα.

Η μηχανική μάθηση μπορεί επίσης να βοηθήσει τις ομάδες ανθρώπινου δυναμικού στον εντοπισμό και την επίλυση προβλημάτων με τη δέσμευση των εργαζομένων. Αυτοί οι αλγόριθμοι μπορούν να βρουν τάσεις και μοτίβα που προκαλούν κακή δέσμευση των εργαζομένων εξετάζοντας δεδομένα από ερωτηματολόγια εργαζομένων, αξιολογήσεις απόδοσης και άλλες πηγές.

5 τρόποι με τους οποίους η μηχανική μάθηση μπορεί να μεταμορφώσει τη λειτουργία του ανθρώπινου δυναμικού

Πηγή: Code Tiburon

Η μηχανική μάθηση μπορεί να φέρει επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο λειτουργεί η διαχείριση ανθρώπινων πόρων σε οργανισμούς. Ακολουθούν ορισμένοι προφανείς τρόποι με τους οποίους η μηχανική εκμάθηση μπορεί να μεταμορφώσει τον τομέα.

1. Παρακολούθηση ατόμων που αναζητούν εργασία/ αιτούντων και η αξιολόγησή τους

Πηγή: AI Multiple

Οι πρώιμες εφαρμογές μηχανικής εκμάθησης έχουν δώσει προτεραιότητα στην παρακολούθηση και αξιολόγηση υποψηφίων, ιδιαίτερα για επιχειρήσεις και θέσεις που λαμβάνουν πολλές εφαρμογές. Πολλές εταιρείες χρησιμοποιούν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης και ML για καλύτερη ροή εργασίας, μείωση κόστους και βελτίωση της εμπειρίας των εργαζομένων. Χρησιμοποιούν τη μηχανική μάθηση για τη σύντομη λίστα και παρακολούθηση των υποψηφίων με τα πιο κατάλληλα προσόντα και σετ δεξιοτήτων. Παρακολουθώντας την πρόοδο ενός υποψηφίου κατά τη διαδικασία της συνέντευξης και διευκολύνοντας τη γρήγορη ανατροφοδότηση προς τους υποψηφίους, τα συστήματα μηχανικής μάθησης βοηθούν τους υπαλλήλους HR και διοίκησης να προσλάβουν νέα μέλη της ομάδας.

2. Πιο ομαλή ενσωμάτωση

Πηγή: Nova

Ο αντίκτυπος της μηχανικής μάθησης στα τμήματα ανθρώπινου δυναμικού μπορεί επίσης να φανεί κατά τη διαδικασία ενσωμάτωσης. Η ενσωμάτωση της μηχανικής μάθησης και της τεχνητής νοημοσύνης με τη διαδικασία ενσωμάτωσης μπορεί να προσθέσει μια προσωπική πινελιά, ενώ παράλληλα θα την κάνει πιο χρονοβόρα και πιο αποτελεσματική. Η μηχανική μάθηση βοηθά με

• Προσαρμοσμένα προγράμματα επιβίβασης: Οι αλγόριθμοι μπορούν να χρησιμοποιήσουν τον ρόλο, τα ταλέντα και την εμπειρία του υπαλλήλου για τη δημιουργία προσαρμοσμένων προγραμμάτων ενσωμάτωσης. Ως αποτέλεσμα, οι υποψήφιοι μπορεί να αισθάνονται περισσότερο αφοσιωμένοι και μπορεί να προσαρμοστούν στους νέους τους ρόλους πιο γρήγορα, ενισχύοντας την εμπειρία του υποψηφίου.

• Διευκόλυνση της γραφειοκρατίας: Η συμπλήρωση εγγράφων, συμπεριλαμβανομένων των φορμών εγγραφής φόρου και παροχών, μπορεί να αυτοματοποιηθεί με μηχανική εκμάθηση, εξοικονομώντας χρόνο και ελαχιστοποιώντας τα σφάλματα.

• Ανατροφοδότηση: Κατά τη διαδικασία ενσωμάτωσης, οι εργαζόμενοι μπορούν να παρέχουν εισροές που μπορούν να αναλύσουν οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης για να βρουν περιοχές προς βελτίωση και να κάνουν αλλαγές για μελλοντικές προσλήψεις.

3. Πρόβλεψη τριβής (Ποσοστό κράτησης)

Πηγή: Knime

Η τριβή αναφέρεται στην τάση/ποσοστό που οι εργαζόμενοι μπορεί να εγκαταλείψουν έναν οργανισμό. Ευτυχώς, η μηχανική μάθηση μπορεί να βοηθήσει τους οργανισμούς να προετοιμαστούν πριν φύγει ένας υπάλληλος από τον οργανισμό προβλέποντας τη φθορά. Η ML προβλέπει τη φθορά αναλύοντας μεγάλες ποσότητες δεδομένων των εργαζομένων και εντοπίζοντας πρότυπα και παράγοντες πρόβλεψης του κύκλου εργασιών. Οι αλγόριθμοι μπορούν να συλλέγουν και να αναλύουν δεδομένα εργαζομένων, έρευνες και αρχεία ανθρώπινου δυναμικού για τον εντοπισμό παραγόντων που συμβάλλουν. Μετά την ανάλυση, οι αλγόριθμοι καθορίζουν ορισμένα χαρακτηριστικά όπως φόρτο εργασίας, εμπειρία εργαζομένων, αποζημίωση, ισορροπία επαγγελματικής και προσωπικής ζωής κ.λπ. Με αυτόν τον τρόπο, η μηχανική εκμάθηση μπορεί να χρησιμοποιήσει προγνωστικά μοντέλα και παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο για να δει ποιοι υπάλληλοι θα αποχωρήσουν πιθανότατα από τον οργανισμό.

4. Αντιμετώπιση κοινών προκλήσεων ανθρώπινου δυναμικού

Πηγή: Code Tiburon

Προσφέροντας λύσεις και αυτοματισμούς που βασίζονται σε δεδομένα, η μηχανική εκμάθηση μπορεί να βοηθήσει στην αντιμετώπιση τυπικών δυσκολιών HR. Οι επαγγελματίες ανθρώπινου δυναμικού μπορούν να επιβλέπουν πολλές εργασίες που μπορούν να εκτελέσουν γρήγορα οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης. Μερικές από αυτές τις εργασίες περιλαμβάνουν:

• Ποικιλομορφία και ένταξη: Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να εντοπίσει προκαταλήψεις στις αποφάσεις πρόσληψης και να προσφέρει λύσεις για τον τρόπο αντιμετώπισής τους. Αυτό μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να αναπτύξουν πιο χωρίς αποκλεισμούς και ποικίλους χώρους εργασίας και να εγγυηθεί ότι κάθε εργαζόμενος έχει ίσες ευκαιρίες για επιτυχία.

• Προπόνηση και ανάπτυξη: Τα κενά στις δεξιότητες των εργαζομένων μπορούν να βρεθούν χρησιμοποιώντας τη μηχανική μάθηση, η οποία μπορεί τελικά να προτείνει μαθήματα κατάρτισης για να καλύψουν αυτά τα κενά. Οι εργαζόμενοι μπορούν να το χρησιμοποιήσουν για να βελτιώσουν την απόδοση της εργασίας τους, να αναπτύξουν τη σταδιοδρομία τους ή/και να απολαύσουν περισσότερο τη δουλειά τους.

5. Μηχανική Μάθηση και Τεχνητή Νοημοσύνη στη Διαχείριση Ανθρώπινου Δυναμικού Επιχειρήσεων

Πηγή: Μεσαίο

Η διοίκηση επιχειρήσεων έχει ήδη δει τη μηχανική μάθηση σε εκκολαπτόμενες μορφές, αλλά δεν έχει ακόμη κλιμακωθεί. Τεράστιες εταιρείες όπως η KPMG αξιοποιούν μεγάλης κλίμακας και εξατομικευμένη «Ευφυή Επιχειρηματική Προσέγγιση» στην οποία σχεδόν όλοι οι κλάδοι αξιοποιούν την προγνωστική ανάλυση και τη διαχείριση ανθρώπινων πόρων για τη βελτιστοποίηση όλων των δεικτών απόδοσης.

Άλλες εταιρείες όπως η Google εργάζονται επίσης για τη δημιουργία μεγάλων δεδομένων και διαχείρισης απόδοσης για διάφορους τομείς, συμπεριλαμβανομένων των ανθρώπινων πόρων. Το τμήμα People Analytics είναι υπεύθυνο για την επίλυση προβλημάτων που αφορούν την εξυπηρέτηση των εργαζομένων και τη θητεία τους σε μια εταιρεία.

Είναι επειδή η μηχανική μάθηση μπορεί να βελτιώσει:

• Περιοριστικοί παράγοντες στη διαδικασία της συνέντευξης.
• Διαχείριση των αδειών, όπως οι άδειες μητρότητας/πατρότητας.
• Διαχείριση μεγεθών τμημάτων.
• Δημιουργία προσαρμοσμένης προπαγάνδας ενσωμάτωσης για κάθε επιλεγμένο υπάλληλο.

5 Πλεονεκτήματα της χρήσης της Μηχανικής Μάθησης σε Διαδικασίες Ανθρώπινου Δυναμικού

Η συγχώνευση αλγορίθμων και τεχνικών μηχανικής μάθησης με λειτουργίες HR αφήνει χώρο στους επαγγελματίες ανθρώπινου δυναμικού να αναλάβουν περισσότερες ευθύνες και να εξορθολογίσουν την πρόσληψη και τη διαχείριση των εργαζομένων. Συγκεκριμένα, το ανθρώπινο δυναμικό και η μηχανική μάθηση μαζί αποφέρουν τα ακόλουθα οφέλη

1. Βελτιωμένη αποτελεσματικότητα της διαδικασίας πρόσληψης

Πηγή: Vervoe

Η αναζήτηση και η επιλογή άξιων υποψηφίων μετά από ώρες διαλογής βιογραφικών είναι μια επίπονη εργασία. Η μηχανική εκμάθηση μπορεί να μειώσει τον χρόνο που αφιερώνετε στην ταξινόμηση των δεδομένων των αιτούντων και στην επικύρωση τυπικών λειτουργιών πρόσληψης, όπως η αξιολόγηση βιογραφικών, η οργάνωση συνεντεύξεων και η απάντηση σε ερωτήματα από πιθανούς αιτούντες.

Αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης:

• Περιορίστε τους υποψηφίους σας ταξινομώντας τις πιο σχετικές δεξιότητες για τη δουλειά.
• Εάν προγραμματιστούν προσεκτικά, οι αλγόριθμοι μπορούν να ελαχιστοποιήσουν τις προκαταλήψεις ταξινόμησης που μερικές φορές αλλάζουν τη διαδικασία διαλογής.
• Πραγματοποιήστε ελέγχους ιστορικού στους αιτούντες και βεβαιωθείτε ότι η προηγούμενη εργασιακή τους εμπειρία είναι νόμιμη.

2. Ανάπτυξη μιας Καλύτερης Στρατηγικής Κατάρτισης

Πηγή: DNA

Η χρήση τεχνολογιών μηχανικής μάθησης στα προγράμματα εκπαίδευσης εργαζομένων σας επιτρέπει να προσαρμόσετε την εμπειρία εκμάθησης για κάθε άτομο. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε συνεδρίες για να μετρήσει τις γνώσεις των εργαζομένων και να προτείνει συγκεκριμένα μαθήματα κατάρτισης για να τους ενημερώσει.

Μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για την ταξινόμηση μέσω των αναλυτικών στοιχείων εκπαίδευσης για τον οργανισμό ώστε να προσδιορίσει ποιο προσωπικό χρειάζεται περισσότερη εκπαίδευση. Ή ακόμα και να βοηθήσει στον καθορισμό πιθανών επιλογών εργασίας με βάση το ιστορικό κατάρτισης και τις απαιτήσεις.

3. Καλύτερη διατήρηση των εργαζομένων

Πηγή: NetSuite

Ένας άλλος αντίκτυπος της μηχανικής μάθησης στο HR είναι στον τομέα διατήρησης εργαζομένων. Μηχανική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη μπορούν μαζί να προβλέψουν τα ποσοστά διατήρησης εργαζομένων χρησιμοποιώντας υπάρχοντα δεδομένα για την ανάλυση των τάσεων. Αυτές οι τεχνολογίες μπορούν επίσης να αναλύσουν την απόδοση των εργαζομένων με βάση τους τίτλους εργασίας και τα δημογραφικά στοιχεία. Μπορούν να προστεθούν περισσότερα κριτήρια ανάλυσης και κατηγοριοποίησης στους αλγόριθμους κατά τη φάση προγραμματισμού, καθιστώντας τη διαδικασία φιλτραρίσματος πιο αποτελεσματική.

4. Καλύτερος προγραμματισμός εργατικού δυναμικού

Πηγή: ResearchGate

Η μηχανική μάθηση μπορεί να αξιολογήσει ιστορικά και τρέχοντα δεδομένα σχετικά με την απόδοση των εργαζομένων, τις εργασιακές λειτουργίες και τις ικανότητες να βοηθήσει το ανθρώπινο δυναμικό στη λήψη αποφάσεων σχετικά με τον προγραμματισμό του εργατικού δυναμικού. Κατά συνέπεια, μπορεί να κατανοήσει καλύτερα πώς κατανέμει η εταιρεία το έργο και πώς έχει προκύψει. Με αυτόν τον τρόπο, ο οργανισμός μπορεί να διασφαλίσει ότι τα σωστά άτομα έχουν τους κατάλληλους ρόλους και να βελτιώσει τις στρατηγικές πρόσληψης, εκπαίδευσης και ανάπτυξης.

5. Απλοποίηση των καθημερινών λειτουργιών ανθρώπινου δυναμικού

Πηγή: HRMLabs

Καθώς οι τεχνολογίες μηχανικής εκμάθησης είναι προσβάσιμες όλο το εικοσιτετράωρο, μπορούν να μειώσουν την ανάγκη για συνεχή παρακολούθηση των διαδικασιών από επαγγελματίες του ανθρώπινου δυναμικού. Επιπλέον, αυτές οι τεχνολογίες εξαλείφουν σημαντικά τα λάθη που μπορεί να διαπράττουν οι άνθρωποι κατά τη διάρκεια της ημέρας. Για παράδειγμα, μπορείτε να αυτοματοποιήσετε την καθημερινή παρουσία χρησιμοποιώντας ML και AI, έτσι ώστε οι εργαζόμενοι να μπορούν να κάνουν απευθείας check in χωρίς να πηγαίνουν στο HR. Ή μπορείτε επίσης να αυτοματοποιήσετε το έργο του προγραμματισμού συνεντεύξεων.

Συμπέρασμα

Προσβλέποντας στο μέλλον της μηχανικής μάθησης και της τεχνητής νοημοσύνης, οι τεχνολογίες έχουν πολύ μεγαλύτερες δυνατότητες κατά την κλιμάκωση των λειτουργιών που βασίζονται σε δεδομένα και τη λήψη αποφάσεων. Ακόμη και από την πλευρά της απασχόλησης, ο κλάδος της μηχανικής εκμάθησης φιλοξενεί περισσότερες από 2.3 εκατομμύρια θέσεις εργασίας για εξειδικευμένους επαγγελματίες και προσφέρει μερικές από τις πιο προσοδοφόρες κλίμακες αμοιβών. Πιο πρόσφατα, η βιομηχανία ανθρώπινου δυναμικού έχει επίσης υιοθετήσει τη μηχανική εκμάθηση και τις τεχνητές τεχνολογίες σε πολλές εφαρμογές όπως

• Απόκτηση Ταλέντου,
• Διαχείριση της απόδοσης,
• Σχεδιασμός εργατικού δυναμικού,
• Εργασιακή δέσμευση.

Ειδικά από την έναρξη της πανδημίας COVID-19 και τους μήνες που ακολούθησαν, σχεδόν όλοι οι οργανισμοί δέχτηκαν τις συμφωνίες εξ αποστάσεως εργασίας. Αυτή η αλλαγή παραδείγματος έκανε την υιοθέτηση της τεχνολογίας αναπόφευκτη. Λόγω αυτής της προόδου, το αγορά ανθρώπινου δυναμικού αποτιμήθηκε σε 19.38 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2021, με αναμενόμενο CAGR 12.8% έως το 2030. Μέσα σε μόλις ένα χρόνο από την υιοθέτηση της μηχανικής μάθησης σε μαζική κλίμακα, το μέγεθος της αγοράς αποτιμήθηκε στα 21.48 δισεκατομμύρια δολάρια το 2022!

Πηγή: Grand View Research

Το μέλλον της μηχανικής εκμάθησης HR έχει χώρο για νεότερες και πιο σύνθετες εφαρμογές όπως

• Επανάσταση στο τοπίο της παραίτησης,
• Επανεκπαίδευση και αναβάθμιση δεξιοτήτων,
• Αναλύσεις ανθρώπινου δυναμικού και αυτοματοποίηση.

Ακούγεται προσοδοφόρο; Σίγουρα είναι. Εάν θέλετε να μάθετε και να μάθετε περισσότερα για τη μηχανική μάθηση (γενικά) και την εφαρμογή της στο ανθρώπινο δυναμικό, μπορείτε να ανατρέξετε στο Ανάλυση Vidhya. Το Analytics Vidhya είναι μια κορυφαία πλατφόρμα ed-tech που φιλοξενεί ένα ευρύ φάσμα πόρων, όπως ιστολόγια και μαθήματα για την επιστήμη δεδομένων, τη μηχανική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη. Ακολουθούν ορισμένοι πόροι στους οποίους μπορείτε να ανατρέξετε στο Analytics Vidhya:

• σεμινάρια: Ο ιστότοπος διαθέτει πολλά εκπαιδευτικά βίντεο σχετικά με τη μηχανική μάθηση, τη μηχανική μάθηση στο HR και άλλα σχετικά επιμέρους θέματα. Αυτά τα σεμινάρια παρέχουν λεπτομερείς πληροφορίες σχετικά με το πώς μπορούν να χρησιμοποιηθούν οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης για προγνωστικές αναλύσεις, ανάλυση συναισθήματος εργαζομένων κ.λπ.

• Ιστολόγια: Το Analytics Vidhya δημοσιεύει πολλά ιστολόγια, το καθένα από τα οποία φιλοξενεί μια σειρά από καλά ερευνημένα άρθρα σχετικά με τη μηχανική μάθηση, τις επιστήμες δεδομένων, την τεχνητή νοημοσύνη και την ML στη διαχείριση ανθρώπινων πόρων.

• Κοινότητα Συντελεστών: Μια ακμάζουσα κοινότητα επιστημόνων δεδομένων και επαγγελματιών μηχανικής μάθησης στο Analytics Vidhya μπορεί να βοηθήσει με την εκπαίδευση και την επίλυση προβλημάτων στον πραγματικό κόσμο. Η κοινότητα παρέχει διάφορα εργαλεία, όπως φόρουμ, συζητήσεις και διαγωνισμούς, τα οποία επιτρέπουν στους χρήστες να επικοινωνούν με ειδικούς και να αποκτούν γνώσεις από τις εμπειρίες τους.

Συχνές Ερωτήσεις

Q1. Πώς επηρεάζει η μηχανική μάθηση το HR;

Α. Η μηχανική μάθηση επηρεάζει σημαντικά την τεχνολογία HR. Τα μεγάλα σύνολα δεδομένων μπορούν να αναλυθούν από τα τμήματα ανθρώπινου δυναμικού χρησιμοποιώντας αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για την εύρεση τάσεων και πληροφοριών σχετικά με τη δέσμευση, την απόδοση και τη διατήρηση των εργαζομένων. Αυτό μπορεί να βοηθήσει με πρωτοβουλίες προσλήψεων, κατάρτισης και ανάπτυξης και να καταστήσει δυνατή την ακριβέστερη πρόβλεψη του κύκλου εργασιών του προσωπικού. Η μηχανική εκμάθηση μπορεί να αυτοματοποιήσει τις διοικητικές δραστηριότητες όπως η οργάνωση συνεντεύξεων και η εξέταση βιογραφικών, απελευθερώνοντας το προσωπικό ανθρώπινου δυναμικού να επικεντρωθεί σε πιο στρατηγικά έργα.

Ε2. Πώς θα επηρεάσει η τεχνολογία το HR στο μέλλον;

Α. Το HR θα συνεχίσει να αλλάζει λόγω της τεχνολογίας, καθώς θα επιτρέψει αυξημένη παραγωγικότητα, λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων και καλύτερες εμπειρίες των εργαζομένων. Τα τμήματα ανθρώπινου δυναμικού θα έχουν πρόσβαση σε ακόμη πιο προηγμένες τεχνολογίες για ανάλυση δεδομένων, πρόβλεψη αποτελεσμάτων και αυτοματισμό εργασίας, καθώς η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση συνεχίζουν να προοδεύουν. Αυτό θα βοηθήσει τους επαγγελματίες ανθρώπινου δυναμικού να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις προσλήψεων, διαχείρισης απόδοσης και ανάπτυξης ταλέντων, με αποτέλεσμα καλύτερη οργανωτική απόδοση.

Ε3. Ποιο είναι το μέλλον του HRM;

A. HRM είναι ένας αναδυόμενος τομέας και αρκετές τάσεις θα συνεχίσουν να αναπτύσσονται τα επόμενα χρόνια.

• Μια σημαντική τάση είναι η ανάπτυξη και η συνεχής χρήση της τεχνολογίας, ιδιαίτερα της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης, για τη βελτίωση των διαδικασιών ανθρώπινου δυναμικού και της λήψης αποφάσεων. Η προγνωστική ανάλυση μπορεί να εντοπίσει μελλοντικά προβλήματα και δυνατότητες στο εργατικό δυναμικό και να χρησιμοποιήσει chatbot και εικονικούς βοηθούς για τις αλληλεπιδράσεις των εργαζομένων.

• Μια άλλη τάση είναι η αυξανόμενη έμφαση στην εμπειρία των εργαζομένων, με τα τμήματα ανθρώπινου δυναμικού να αναλαμβάνουν πιο ενεργό ρόλο στην προώθηση ενός υποστηρικτικού εργασιακού περιβάλλοντος και να προσφέρουν εξειδικευμένη υποστήριξη σε συγκεκριμένα άτομα.

• Τα τμήματα ανθρώπινου δυναμικού έχουν επίσης επικεντρωθεί πρόσφατα στο να κάνουν τη διαδικασία ενσωμάτωσης πολύ πιο ομαλή για τους υπαλλήλους. Αυτό βοηθά στη βελτίωση του ποσοστού διατήρησης των εργαζομένων και της εταιρικής πίστης.

Σχετικά:

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/impact-of-machine-learning-on-hr/