Dampak Machine Learning terhadap SDM di tahun 2023

Pengantar

Sejak dekade terakhir, teknologi telah menjadi bagian integral dari semua bisnis. Sekarang faktor paling penting yang menentukan keberhasilan semua operasi bisnis. Teknologi zaman baru seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin membantu mendorong efisiensi dan produktivitas yang lebih besar serta meningkatkan metrik bisnis lainnya. Hingga tahun 2021, the pasar pembelajaran mesin diperkirakan sekitar $15.44 miliar dan diharapkan tumbuh pada CAGR 38.8% dalam lima tahun ke depan.

Pembelajaran mesin baru-baru ini menemukan aplikasi baru di industri kesehatan, pendidikan, dan teknologi SDM. Perkembangan ini telah membuka lebih banyak pintu peluang bagi orang yang mencari pekerjaan terampil dan organisasi yang ingin berinvestasi dalam sumber daya manusia. Terlepas dari jalur karir mana yang Anda pilih, menjadi akrab dengan teknologi ini akan memberi Anda keunggulan atas mereka yang tidak.

Daftar Isi

1. Dampak Pembelajaran Mesin pada SDM
2. 5 Cara Pembelajaran Mesin Dapat Mengubah Fungsi Sumber Daya Manusia
3. 5 Keuntungan Menggunakan Machine Learning dalam Proses SDM
4. Kesimpulan
5. Tanya Jawab Umum (FAQ)

Dampak Pembelajaran Mesin pada SDM

Dampak dari Mesin belajar di industri SDM dapat dilihat di berbagai bidang, seperti analisis prediktif, akuisisi bakat, keterlibatan karyawan, manajemen kinerja, serta pelatihan dan pengembangan. Algoritme pembelajaran mesin dapat menganalisis sejumlah besar data SDM untuk mengidentifikasi kandidat potensial dan memprediksi peluang mereka untuk dipilih untuk pekerjaan tertentu, memungkinkan profesional SDM untuk membuat keputusan yang berpusat pada data dengan lebih baik.

Dalam hal akuisisi dan manajemen bakat, algoritme ML menganalisis resume, deskripsi pekerjaan, dan data pelamar untuk merampingkan proses perekrutan dan menghemat banyak waktu untuk memilih kandidat. Selain itu, dengan perkembangan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP), dengan alat seperti Alexa dan Siri, fungsi SDM sangat dibantu oleh bot/chatbot cerdas. Akibatnya, tim SDM akan memiliki lebih banyak waktu dan sumber daya untuk mencurahkan semua kontak manusia yang penting dan mengerjakan proyek yang lebih strategis.

Pembelajaran mesin juga dapat membantu tim SDM dalam mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah terkait keterlibatan karyawan. Algoritme ini dapat menemukan tren dan pola yang menyebabkan keterlibatan karyawan yang buruk dengan memeriksa data dari kuesioner karyawan, ulasan kinerja, dan sumber lainnya.

5 Cara Pembelajaran Mesin Dapat Mengubah Fungsi Sumber Daya Manusia

Sumber: Kode Tiburon

Pembelajaran mesin dapat merevolusi cara kerja manajemen sumber daya manusia dalam organisasi. Berikut adalah beberapa cara pembelajaran mesin yang jelas dapat mengubah domain.

1. Pelacakan Pencari Kerja/Pelamar dan Penilaiannya

Sumber: AI Multiple

Aplikasi pembelajaran mesin awal telah memprioritaskan pelacakan dan evaluasi kandidat, terutama untuk bisnis dan posisi yang menerima banyak lamaran. Banyak perusahaan menggunakan alat AI dan ML untuk alur kerja yang lebih baik, memangkas biaya, dan meningkatkan pengalaman karyawan. Mereka menggunakan pembelajaran mesin untuk memilih dan melacak kandidat dengan kualifikasi dan keahlian yang paling sesuai. Dengan melacak kemajuan kandidat selama proses wawancara dan memfasilitasi umpan balik cepat kepada kandidat, sistem pembelajaran mesin membantu SDM dan karyawan manajemen dalam merekrut anggota tim baru.

2. Onboarding Lebih Lancar

Sumber: Nova

Dampak pembelajaran mesin pada departemen SDM juga dapat dilihat selama proses orientasi. Menggabungkan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan dengan proses onboarding dapat menambahkan sentuhan pribadi sekaligus menjadikannya hemat waktu dan lebih efisien. Pembelajaran mesin membantu

• Rencana Onboarding yang Disesuaikan: Algoritme dapat menggunakan peran, bakat, dan pengalaman karyawan untuk membangun program orientasi yang disesuaikan. Kandidat mungkin merasa lebih terlibat sebagai hasilnya, dan mereka dapat menyesuaikan diri dengan peran baru mereka lebih cepat, meningkatkan pengalaman kandidat.

• Memfasilitasi Dokumen: Mengisi dokumen, termasuk formulir pendaftaran pajak dan tunjangan, dapat diotomatisasi dengan pembelajaran mesin, menghemat waktu dan meminimalkan kesalahan.

• umpan balik: Selama proses orientasi, karyawan dapat memberikan masukan yang dapat dianalisis oleh algoritme pembelajaran mesin untuk menemukan area yang perlu ditingkatkan dan membuat perubahan untuk perekrutan di masa mendatang.

3. Memprediksi Pengurangan (Tingkat Penahanan)

Sumber: Knime

Gesekan mengacu pada kecenderungan / tingkat karyawan mungkin keluar dari suatu organisasi. Syukurlah, pembelajaran mesin dapat membantu organisasi bersiap sebelum karyawan meninggalkan organisasi dengan memprediksi gesekan. ML memprediksi pengurangan dengan menganalisis sejumlah besar data karyawan dan mengidentifikasi pola dan prediktor pergantian. Algoritme dapat mengumpulkan dan menganalisis data karyawan, survei, dan catatan SDM untuk mengidentifikasi faktor yang berkontribusi. Setelah analisis, algoritme menentukan fitur tertentu seperti beban kerja, pengalaman karyawan, kompensasi, keseimbangan kehidupan kerja, dll. Dengan cara ini, pembelajaran mesin dapat memanfaatkan model prediktif dan pemantauan waktu nyata untuk melihat karyawan mana yang kemungkinan besar akan meninggalkan organisasi.

4. Mengatasi Tantangan Umum SDM

Sumber: Kode Tiburon

Dengan menawarkan solusi dan otomatisasi berbasis data, pembelajaran mesin dapat membantu mengatasi kesulitan SDM yang khas. Profesional SDM dapat mengawasi banyak tugas yang dapat dilakukan dengan cepat oleh algoritme pembelajaran mesin. Beberapa tugas tersebut antara lain:

• Keanekaragaman dan Inklusi: Ini dapat digunakan untuk menemukan bias dalam keputusan perekrutan dan menawarkan solusi untuk cara menghadapinya. Hal ini dapat membantu bisnis dalam mengembangkan tempat kerja yang lebih inklusif dan beragam serta menjamin bahwa setiap karyawan memiliki kesempatan yang sama untuk berhasil.

• Pelatihan dan pengembangan: Kesenjangan keterampilan karyawan dapat ditemukan menggunakan pembelajaran mesin, yang pada akhirnya dapat menyarankan kursus pelatihan untuk menutup kesenjangan tersebut. Karyawan dapat menggunakan ini untuk meningkatkan hasil kerja mereka, mengembangkan karir mereka, dan/atau lebih menikmati pekerjaan mereka.

5. Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan dalam Manajemen Sumber Daya Manusia Perusahaan

Sumber: Medium

Manajemen perusahaan telah menyaksikan pembelajaran mesin dalam bentuk yang baru lahir, tetapi masih dalam skala besar. Perusahaan besar seperti KPMG memanfaatkan "Pendekatan Perusahaan Cerdas" skala besar dan disesuaikan di mana hampir semua vertikal memanfaatkan analitik prediktif dan manajemen sumber daya manusia untuk membantu mengoptimalkan semua indikator kinerja.

Perusahaan lain seperti Google juga telah berupaya membangun data besar dan manajemen kinerja untuk beberapa domain, termasuk sumber daya manusia. Departemen Analisis Orangnya bertanggung jawab untuk memecahkan masalah yang melayani karyawan dan masa kerja mereka di perusahaan.

Itu karena pembelajaran mesin dapat meningkatkan:

• Faktor pembatas dalam proses wawancara.
• Pengurusan cuti, seperti cuti melahirkan/paternitas.
• Mengelola ukuran departemen.
• Membuat propaganda orientasi yang disesuaikan untuk setiap karyawan terpilih.

5 Keuntungan Menggunakan Machine Learning dalam Proses SDM

Penggabungan algoritme dan teknik pembelajaran mesin dengan fungsi SDM memberikan ruang bagi profesional SDM untuk mengambil lebih banyak tanggung jawab dan merampingkan perekrutan dan pengelolaan karyawan. Secara khusus, sumber daya manusia dan pembelajaran mesin bersama-sama membawa manfaat berikut

1. Peningkatan Efikasi Proses Rekrutmen

Sumber: Vervoe

Mencari dan memilih kandidat yang layak setelah berjam-jam menyaring resume adalah tugas yang berat. Pembelajaran mesin dapat mengurangi waktu yang Anda habiskan untuk menyortir data pelamar dan memvalidasi operasi perekrutan biasa, seperti mengevaluasi resume, mengatur wawancara, dan menanggapi pertanyaan dari calon pelamar.

Algoritma pembelajaran mesin:

• Persempit pelamar Anda dengan menyortir keterampilan yang paling relevan untuk pekerjaan itu.
• Jika diprogram dengan hati-hati, algoritme dapat meminimalkan bias pengurutan yang terkadang mengubah proses penyaringan.
• Lakukan pemeriksaan latar belakang pelamar dan pastikan pengalaman kerja mereka sebelumnya sah.

2. Mengembangkan Strategi Pelatihan yang Lebih Baik

Sumber: DNA

Menggunakan teknologi pembelajaran mesin dalam program pelatihan karyawan memungkinkan Anda menyesuaikan pengalaman belajar untuk setiap individu. Ini dapat digunakan dalam sesi untuk mengukur pengetahuan karyawan dan menyarankan kursus pelatihan khusus untuk mempercepat mereka.

Ini juga dapat digunakan untuk memilah analitik pelatihan bagi organisasi untuk mengidentifikasi staf mana yang membutuhkan lebih banyak pelatihan. Atau bahkan untuk membantu menentukan pilihan pekerjaan potensial berdasarkan riwayat dan persyaratan pelatihan.

3. Retensi Karyawan yang Lebih Baik

Sumber: NetSuite

Dampak lain dari pembelajaran mesin pada SDM adalah pada domain retensi karyawan. Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan bersama-sama dapat memprediksi tingkat retensi karyawan dengan menggunakan data yang ada untuk menganalisis tren. Teknologi ini juga dapat menganalisis kinerja karyawan berdasarkan jabatan dan demografi. Lebih banyak kriteria analisis dan kategorisasi dapat ditambahkan ke algoritma selama fase pemrograman, membuat proses penyaringan lebih efisien.

4. Perencanaan Tenaga Kerja yang Lebih Baik

Sumber: ResearchGate

Pembelajaran mesin dapat menilai data historis dan terkini tentang kinerja karyawan, fungsi pekerjaan, dan kemampuan untuk membantu SDM dalam membuat keputusan perencanaan tenaga kerja yang berpengetahuan. Akibatnya, dapat lebih memahami bagaimana perusahaan telah mengalokasikan pekerjaan dan bagaimana hasilnya. Dengan demikian, organisasi dapat memastikan orang yang tepat berada dalam peran yang tepat dan meningkatkan strategi perekrutan, pelatihan, dan pengembangannya.

5. Menyederhanakan Fungsi SDM Sehari-hari

Sumber: HRMLabs

Karena teknologi pembelajaran mesin dapat diakses sepanjang waktu, mereka dapat mengurangi kebutuhan profesional sumber daya manusia untuk memantau proses secara terus-menerus. Selain itu, teknologi ini secara signifikan menghilangkan kesalahan yang mungkin dilakukan manusia sepanjang hari. Misalnya, Anda dapat mengotomatiskan absensi harian menggunakan ML dan AI sehingga karyawan dapat langsung check-in tanpa harus ke HR. Atau Anda juga dapat mengotomatiskan tugas penjadwalan wawancara.

Kesimpulan

Menantikan masa depan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, teknologi ini memiliki potensi yang jauh lebih tinggi saat menskalakan operasi berbasis data dan pengambilan keputusan. Bahkan di sisi ketenagakerjaan, industri pembelajaran mesin menampung lebih dari 2.3 juta pekerjaan bagi para profesional terampil dan menawarkan beberapa skala gaji yang paling menguntungkan. Baru-baru ini, industri SDM juga mengadopsi pembelajaran mesin dan teknologi buatan di banyak aplikasi seperti

• Akuisisi bakat,
• Manajemen kinerja,
• perencanaan tenaga kerja,
• Keterlibatan karyawan.

Terutama sejak awal pandemi COVID-19 dan bulan-bulan setelahnya, hampir semua organisasi menyambut baik pengaturan kerja jarak jauh. Pergeseran paradigma ini membuat adopsi teknologi tak terhindarkan. Karena kemajuan ini, para pasar sumber daya manusia bernilai $19.38 miliar hingga 2021, dengan CAGR yang diharapkan sebesar 12.8% hingga 2030. Hanya dalam satu tahun adopsi pembelajaran mesin skala besar, ukuran pasar bernilai $21.48 miliar pada tahun 2022!

Sumber: Grand View Research

Masa depan pembelajaran mesin SDM memiliki ruang untuk aplikasi yang lebih baru dan lebih kompleks seperti

• Merevolusi lanskap pengunduran diri,
• Reskilling dan upskilling,
• Analitik SDM, dan otomatisasi.

Kedengarannya menguntungkan? Itu pasti. Jika Anda ingin mengetahui dan mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin (secara umum) dan penerapannya dalam sumber daya manusia, Anda dapat merujuk ke Analisis Vidhya. Analytics Vidhya adalah platform ed-tech terkemuka yang menampung berbagai sumber daya, seperti blog dan kursus tentang ilmu data, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan. Berikut adalah beberapa sumber yang dapat Anda rujuk di Analytics Vidhya:

• tutorial: Situs web ini menampilkan banyak tutorial video tentang pembelajaran mesin, pembelajaran mesin dalam SDM, dan sub-topik terkait lainnya. Tutorial ini memberikan informasi mendetail tentang bagaimana algoritme pembelajaran mesin dapat digunakan untuk analitik prediktif, analisis sentimen karyawan, dll.

• Blog: Analytics Vidhya memposting banyak blog, masing-masing menghosting serangkaian artikel yang diteliti dengan baik tentang pembelajaran mesin, ilmu data, kecerdasan buatan, dan ML dalam manajemen sumber daya manusia.

• Komunitas Kontributor: Komunitas ilmuwan data dan praktisi pembelajaran mesin yang berkembang pesat di Analytics Vidhya dapat membantu pendidikan dan pemecahan masalah di dunia nyata. Komunitas menyediakan berbagai alat, termasuk forum, debat, dan kompetisi, yang memungkinkan pengguna berkomunikasi dengan pakar dan memperoleh pengetahuan dari pengalaman mereka.

Tanya Jawab Umum (FAQ)

Q1. Bagaimana pembelajaran mesin memengaruhi SDM?

A. Pembelajaran mesin secara signifikan memengaruhi teknologi SDM. Kumpulan data besar dapat dianalisis oleh departemen SDM menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menemukan tren dan wawasan tentang keterlibatan, kinerja, dan retensi karyawan. Ini dapat membantu perekrutan, pelatihan, dan inisiatif pengembangan serta memungkinkan untuk memprediksi perputaran staf dengan lebih tepat. Pembelajaran mesin dapat mengotomatiskan aktivitas administratif seperti mengatur wawancara dan menyaring resume, membebaskan personel SDM untuk berkonsentrasi pada proyek yang lebih strategis.

Q2. Bagaimana teknologi akan mempengaruhi SDM di masa depan?

J. SDM akan terus berubah karena teknologi karena memungkinkan peningkatan produktivitas, pengambilan keputusan berdasarkan data, dan pengalaman karyawan yang lebih baik. Departemen SDM akan memiliki akses ke teknologi yang lebih canggih untuk analisis data, prediksi hasil, dan otomatisasi kerja karena kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin terus berkembang. Ini akan membantu para profesional SDM membuat keputusan perekrutan, manajemen kinerja, dan pengembangan bakat yang lebih baik, sehingga menghasilkan kinerja organisasi yang lebih baik.

Q3. Bagaimana masa depan HRM?

A. HRM adalah bidang yang sedang berkembang, dan beberapa tren akan terus berkembang di tahun-tahun mendatang.

• Salah satu tren yang signifikan adalah pengembangan dan penggunaan teknologi secara terus menerus, terutama kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, untuk meningkatkan prosedur SDM dan pengambilan keputusan. Analitik prediktif dapat mendeteksi masalah dan kemungkinan masa depan dalam tenaga kerja dan menggunakan chatbot dan asisten virtual untuk interaksi karyawan.

• Kecenderungan lainnya adalah meningkatnya penekanan pada pengalaman karyawan, dengan departemen HR mengambil peran yang lebih aktif dalam membina lingkungan kerja yang mendukung dan menawarkan dukungan khusus kepada individu tertentu.

• Departemen SDM juga akhir-akhir ini berfokus untuk membuat proses orientasi jauh lebih lancar bagi karyawan. Ini membantu dalam meningkatkan tingkat retensi karyawan dan loyalitas perusahaan.

terkait

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/impact-of-machine-learning-on-hr/