השפעת למידת מכונה על משאבי אנוש בשנת 2023

מבוא

מאז העשור האחרון, הטכנולוגיה היא חלק בלתי נפרד מכל העסקים. כעת זהו הגורם הקריטי ביותר הקובע את הצלחת כל הפעולות העסקיות. טכנולוגיות עידן חדש כמו בינה מלאכותית ולמידת מכונה עוזרים להגביר יעילות ופרודוקטיביות ולשפר מדדים עסקיים אחרים. עד 2021, ה שוק למידת מכונה הוערך בכ-15.44 מיליארד דולר וצפוי לצמוח ב-CAGR של 38.8% בחמש השנים הקרובות.

למידת מכונה מצא לאחרונה יישומים חדשים יותר בתעשיות הבריאות, החינוך וטכנולוגיית משאבי אנוש. התפתחות זו פתחה יותר דלתות של הזדמנויות לאנשים המחפשים משרות מיומנות ולארגונים המבקשים להשקיע בהון אנושי. לא משנה באיזה מסלול קריירה תבחר, היכרות עם הטכנולוגיות הללו תיתן לך יתרון על פני אלה שלא.

תוכן העניינים

1. ההשפעה של למידת מכונה על משאבי אנוש
2. 5 דרכים שבהן למידת מכונה יכולה לשנות את תפקוד משאבי אנוש
3. 5 יתרונות השימוש בלמידה חישובית בתהליכי משאבי אנוש
4. סיכום
5. שאלות נפוצות

ההשפעה של למידת מכונה על משאבי אנוש

השפעת למידת מכונה על תעשיית משאבי האנוש ניתן לראות בתחומים שונים, כמו ניתוח חזוי, רכישת כישרונות, מעורבות עובדים, ניהול ביצועים והדרכה ופיתוח. אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לנתח כמויות עצומות של נתוני משאבי אנוש כדי לזהות מועמדים פוטנציאליים ולחזות את הסיכויים שלהם להירשם למשרה מסוימת, מה שמאפשר לאנשי משאבי אנוש לקבל החלטות טובות יותר ממוקדות נתונים.

בכל הנוגע לרכישה וניהול כישרונות, אלגוריתמי ML מנתחים קורות חיים, תיאורי תפקידים ונתוני מועמדים כדי לייעל את תהליך הגיוס ולחסוך זמן רב שהושקע ברשימה קצרה של מועמדים. נוסף על כך, עם התפתחויות בטכניקות עיבוד שפה טבעית (NLP), עם כלים כמו Alexa ו-Siri, פונקציות HR נעזרות רבות בבוטים/צ'אטבוטים אינטליגנטים. כתוצאה מכך, לצוות משאבי אנוש יהיו יותר זמן ומשאבים להקדיש לכל המגעים האנושיים החיוניים ולעבוד על פרויקטים אסטרטגיים יותר.

למידת מכונה יכולה גם לסייע לצוותי משאבי אנוש בזיהוי ופתרון בעיות במעורבות עובדים. אלגוריתמים אלו יכולים למצוא מגמות ודפוסים הגורמים למעורבות ירודה של עובדים על ידי בחינת נתונים משאלוני עובדים, סקירות ביצועים ומקורות אחרים.

5 דרכים שבהן למידת מכונה יכולה לשנות את תפקוד משאבי אנוש

מקור: Code Tiburon

למידת מכונה יכולה לחולל מהפכה כיצד פועל ניהול משאבי אנוש בארגונים. הנה כמה דרכים ברורות שבהן למידת מכונה יכולה לשנות את התחום.

1. מעקב אחר מחפשי עבודה/מועמדים והערכתם

מקור: AI Multiple

יישומי למידת מכונה מוקדמים נתנו עדיפות למעקב והערכה של מועמדים, במיוחד עבור עסקים ותפקידים שמקבלים הרבה בקשות. חברות רבות משתמשות בכלי AI ו-ML כדי לשפר את זרימת העבודה, לצמצם עלויות ולשפר את חווית העובדים. הם משתמשים בלמידת מכונה כדי לרשום ולעקוב אחר המועמדים עם הכישורים והכישורים המתאימים ביותר. על ידי מעקב אחר התקדמות המועמד במהלך תהליך הראיון ומתן משוב מהיר למועמדים, מערכות למידת מכונה מסייעות לעובדי משאבי אנוש וניהול בגיוס חברי צוות חדשים.

2. כניסה חלקה יותר

מקור: נובה

ניתן לראות את ההשפעה של למידת מכונה על מחלקות משאבי אנוש גם במהלך תהליך ההטמעה. שילוב של למידת מכונה ואינטליגנציה מלאכותית בתהליך ההטמעה יכול להוסיף מגע אישי תוך ביצועו של זמן ויעיל יותר. למידת מכונה עוזרת

• תוכניות כניסה מותאמות אישית: האלגוריתמים יכולים להשתמש בתפקידו, בכשרונו ובניסיון של העובד כדי לבנות תוכניות הפעלה מותאמות אישית. מועמדים עשויים להרגיש מעורבים יותר כתוצאה מכך, והם עשויים להסתגל לתפקידיהם החדשים מהר יותר, ולשפר את חווית המועמד.

• הנחיית ניירת: מילוי הניירת, כולל טפסי הרשמה למיסוי והטבות, יכול להיות אוטומטי בעזרת למידת מכונה, חיסכון בזמן ומזעור שגיאות.

• משוב: במהלך תהליך ההטמעה, העובדים יכולים לספק תשומות שאלגוריתמי למידת מכונה יכולים לנתח כדי למצוא אזורים לשיפור ולבצע שינויים לצורך גיוס עובדים עתידי.

3. חיזוי שחיקה (שיעור המעצר)

מקור: Knime

שחיקה מתייחסת לנטייה/שיעור שעובדים עלולים לנשור מארגון. למרבה המזל, למידת מכונה יכולה לעזור לארגונים להיות מוכנים לפני שעובד עוזב את הארגון על ידי חיזוי שחיקה. ML חוזה שחיקה על ידי ניתוח כמויות גדולות של נתוני עובדים וזיהוי דפוסים ומנבאים של תחלופה. האלגוריתמים יכולים לאסוף ולנתח נתוני עובדים, סקרים ורשומות משאבי אנוש כדי לזהות גורמים תורמים. לאחר הניתוח, האלגוריתמים מציינים תכונות מסוימות כמו עומס עבודה, חווית עובד, תגמול, איזון בין עבודה לחיים וכו'. בדרך זו, למידת מכונה יכולה להשתמש במודלים חזויים וניטור בזמן אמת כדי לראות אילו עובדים ככל הנראה יעזבו את הארגון.

4. התמודדות עם אתגרי משאבי אנוש נפוצים

מקור: Code Tiburon

על ידי הצעת פתרונות מונעי נתונים ואוטומציה, למידת מכונה יכולה לסייע בטיפול בקשיים טיפוסיים של משאבי אנוש. מקצועני משאבי אנוש יכולים לפקח על הרבה משימות שאלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לבצע במהירות. חלק מהמשימות הללו כוללות:

• גיוון והכלה: ניתן להשתמש בו כדי לזהות הטיות בהחלטות גיוס ולהציע פתרונות כיצד להתמודד איתן. זה יכול לסייע לעסקים בפיתוח מקומות עבודה מכילים ומגוונים יותר ולהבטיח שלכל עובד יש סיכוי שווה להצליח.

• אימון ופיתוח: ניתן למצוא פערי מיומנויות עובדים באמצעות למידת מכונה, מה שיכול בסופו של דבר להציע קורסי הכשרה לסגירת פערים אלו. עובדים עשויים להשתמש בזה כדי לשפר את תפוקת העבודה שלהם, לפתח את הקריירה שלהם ו/או ליהנות יותר מעבודתם.

5. למידת מכונה ובינה מלאכותית בניהול משאבי אנוש ארגוניים

מקור: בינוני

הנהלת ארגונית כבר הייתה עדה ללמידה של מכונה בצורות מתחילות, אבל היא עדיין בקנה מידה. חברות מסיביות כמו KPMG ממנפות "גישה ארגונית חכמה" בקנה מידה גדול ומותאם אישית, שבה כמעט כל הענפים ממנפים ניתוח חזוי וניהול משאבי אנוש כדי לסייע באופטימיזציה של כל מדדי הביצועים.

חברות אחרות כמו גוגל עבדו גם על בניית ביג דאטה וניהול ביצועים עבור מספר תחומים, כולל משאבי אנוש. מחלקת ה-People Analytics שלה אחראית על פתרון בעיות הנותנות מענה לעובדים וקביעותם בחברה.

זה בגלל שלמידת מכונה יכולה לשפר:

• גורמים מגבילים בתהליך הראיון.
• ניהול עלים, כמו עלי לידה.
• ניהול גדלי מחלקות.
• יצירת תעמולה מותאמת אישית עבור כל עובד שנבחר.

5 יתרונות השימוש בלמידה חישובית בתהליכי משאבי אנוש

השילוב של אלגוריתמים וטכניקות למידת מכונה עם פונקציות משאבי אנוש מותיר מקום לאנשי משאבי אנוש לקחת על עצמם יותר אחריות ולייעל את הגיוס והניהול של עובדים. באופן ספציפי, משאבי אנוש ולמידת מכונה יחד מביאים את היתרונות הבאים

1. יעילות משופרת של תהליך הגיוס

מקור: Vervoe

חיפוש ובחירה של מועמדים ראויים לאחר שעות של סינון קורות חיים היא משימה מאומצת. למידת מכונה יכולה לצמצם את הזמן שאתה מקדיש למיון נתוני מועמדים ואימות פעולות גיוס טיפוסיות, כגון הערכת קורות חיים, ארגון ראיונות ומענה לפניות של מועמדים אפשריים.

אלגוריתמים של למידת מכונה:

• צמצם את המועמדים שלך על ידי מיון הכישורים הרלוונטיים ביותר לתפקיד.
• אם הם מתוכנתים בקפידה, האלגוריתמים יכולים למזער הטיות מיון שלעתים משנות את תהליך הסינון.
• בצע בדיקות רקע על מועמדים וודא שניסיון העבודה הקודם שלהם לגיטימי.

2. פיתוח אסטרטגיית הכשרה טובה יותר

מקור: DNA

שימוש בטכנולוגיות למידת מכונה בתוכניות ההכשרה לעובדים שלך מאפשר לך להתאים אישית את חווית הלמידה לכל אדם. זה יכול לשמש בפגישות כדי לאמוד את הידע של העובדים ולהציע קורסי הכשרה ספציפיים כדי לעדכן אותם.

זה יכול לשמש גם כדי למיין ניתוח הדרכה עבור הארגון כדי לזהות איזה צוות דורש יותר הכשרה. או אפילו לסייע בקביעת אפשרויות עבודה פוטנציאליות על סמך היסטוריית הכשרה ודרישות.

3. שימור עובדים טוב יותר

מקור: NetSuite

השפעה נוספת של למידת מכונה על משאבי אנוש היא בתחום שימור העובדים. לימוד מכונה ובינה מלאכותית יכולים יחד לחזות שיעורי שימור עובדים על ידי שימוש בנתונים קיימים לניתוח מגמות. טכנולוגיות אלו יכולות גם לנתח את ביצועי העובדים בהתבסס על כותרות עבודה ודמוגרפיה. ניתן להוסיף עוד קריטריונים לניתוח וסיווג לאלגוריתמים במהלך שלב התכנות, מה שהופך את תהליך הסינון ליעיל יותר.

4. תכנון טוב יותר של כוח אדם

מקור: ResearchGate

למידת מכונה יכולה להעריך נתונים היסטוריים ועדכניים על ביצועי עובדים, תפקודי עבודה ויכולות לסייע ל-HR בקבלת החלטות תכנון כוח אדם בעל ידע. כתוצאה מכך, הוא יכול להבין טוב יותר כיצד החברה הקצתה עבודה וכיצד היא הובילה. על ידי כך, הארגון יכול להבטיח שהאנשים הנכונים נמצאים בתפקידים המתאימים ולשפר את אסטרטגיות הגיוס, ההכשרה והפיתוח שלו.

5. פישוט פונקציות משאבי אנוש יומיומיות

מקור: HRMLabs

מכיוון שטכנולוגיות למידת מכונה נגישות מסביב לשעון, הן יכולות להפחית את הצורך באנשי מקצוע בתחום משאבי אנוש לנטר את התהליכים באופן קבוע. יתרה מכך, טכנולוגיות אלו מבטלות באופן משמעותי את הטעויות שבני אדם עלולים לבצע במהלך היום. לדוגמה, אתה יכול להפוך את הנוכחות היומית לאוטומטית באמצעות ML ו-AI כך שעובדים יוכלו לבצע צ'ק-אין ישירות מבלי ללכת ל-HR. או שאתה יכול גם להפוך את המשימה של תזמון ראיונות לאוטומטי.

סיכום

בציפייה לעתיד של למידת מכונה ואינטליגנציה מלאכותית, לטכנולוגיות יש פוטנציאל גבוה בהרבה בעת קנה המידה של פעולות מונעות נתונים וקבלת החלטות. אפילו בצד התעסוקה, תעשיית למידת המכונה היא ביתם של יותר מ-2.3 מיליון משרות לאנשי מקצוע מיומנים ומציעה כמה ממדרגות השכר הרווחיות ביותר. לאחרונה, תעשיית משאבי האנוש אימצה גם למידת מכונה וטכנולוגיות מלאכותיות באפליקציות רבות כמו

• רכישת כישרונות,
• ניהול ביצועים,
• תכנון כוח אדם,
• מעורבות עובדים.

במיוחד מאז תחילת מגיפת COVID-19 והחודשים שלאחריה, כמעט כל הארגונים קיבלו בברכה סידורי עבודה מרחוק. שינוי פרדיגמה זה הפך את אימוץ הטכנולוגיה לבלתי נמנע. בשל התקדמות זו, ה שוק משאבי אנוש הוערך ב-19.38 מיליארד דולר עד 2021, עם CAGR צפוי של 12.8% עד 2030. בתוך שנה אחת בלבד של אימוץ למידת מכונה בקנה מידה מסיבי, גודל השוק הוערך ב-21.48 מיליארד דולר ב-2022!

מקור: Grand View Research

העתיד של למידת מכונה של משאבי אנוש מכיל מקום ליישומים חדשים ומורכבים יותר כמו

• מהפכה בנוף ההתפטרות,
• מיומנות מחדש והשבחה,
• ניתוח משאבי אנוש ואוטומציה.

נשמע משתלם? זה בוודאי שכן. אם אתה רוצה לדעת וללמוד יותר על למידת מכונה (באופן כללי) ועל ישימותה במשאבי אנוש, תוכל לפנות ל אנליטיקה וידיה. Analytics Vidhya היא פלטפורמת עדכונים מובילה המארחת מגוון רחב של משאבים, כמו בלוגים וקורסים בנושא מדעי נתונים, למידת מכונה ובינה מלאכותית. הנה כמה משאבים שאליהם תוכל להפנות ב-Analytics Vidhya:

• הדרכות: האתר כולל מדריכי וידאו רבים בנושא למידת מכונה, למידת מכונה ב-HR ונושאי משנה קשורים אחרים. מדריכים אלה מספקים מידע מפורט על האופן שבו ניתן להשתמש באלגוריתמים של למידת מכונה לניתוח חזוי, ניתוח סנטימנטים של עובדים וכו'.

• בלוגים: Analytics Vidhya מפרסם בלוגים רבים, כל אחד מארח סדרה של מאמרים נחקרים על למידת מכונה, מדעי נתונים, בינה מלאכותית ו-ML בניהול משאבי אנוש.

• קהילת התורמים: קהילה משגשגת של מדעני נתונים ומתרגלים למידת מכונה ב-Analytics Vidhya יכולה לסייע בחינוך ובפתרון בעיות בעולם האמיתי. הקהילה מספקת כלים שונים, כולל פורומים, דיונים ותחרויות, המאפשרים למשתמשים לתקשר עם מומחים ולקבל ידע מהניסיון שלהם.

שאלות נפוצות

שאלה 1. כיצד למידת מכונה משפיעה על HR?

א. למידת מכונה משפיעה באופן משמעותי על טכנולוגיית משאבי אנוש. ניתן לנתח מערכי נתונים גדולים על ידי מחלקות משאבי אנוש באמצעות אלגוריתמים של למידת מכונה כדי למצוא מגמות ותובנות לגבי מעורבות עובדים, ביצועים ושימור. זה יכול לעזור ליוזמות גיוס, הכשרה ופיתוח ולאפשר לחזות את תחלופת העובדים בצורה מדויקת יותר. למידת מכונה יכולה להפוך פעילויות אדמיניסטרטיביות לאוטומטיות כמו ארגון ראיונות וסינון קורות חיים, ולפנות לאנשי משאבי אנוש להתרכז בפרויקטים אסטרטגיים יותר.

שאלה 2. כיצד תשפיע הטכנולוגיה על משאבי אנוש בעתיד?

א. משאבי אנוש ימשיך להשתנות בשל הטכנולוגיה שכן היא תאפשר הגברת הפרודוקטיביות, קבלת החלטות מונעת נתונים וחווית עובדים טובה יותר. למחלקות משאבי אנוש תהיה גישה לטכנולוגיות מתקדמות עוד יותר לניתוח נתונים, חיזוי תוצאות ואוטומציה של עבודה, ככל שהבינה המלאכותית ולמידת המכונה ממשיכות להתקדם. זה יעזור לאנשי משאבי אנוש לקבל החלטות טובות יותר לגבי גיוס עובדים, ניהול ביצועים ופיתוח כישרונות, וכתוצאה מכך ביצועים ארגוניים טובים יותר.

שאלה 3. מה העתיד של HRM?

א. HRM הוא תחום מתפתח, וכמה מגמות ימשיכו לצמוח בשנים הקרובות.

• מגמה משמעותית אחת היא הפיתוח והשימוש המתמשך בטכנולוגיה, במיוחד בינה מלאכותית ולמידת מכונה, כדי לשפר את נהלי משאבי אנוש וקבלת החלטות. ניתוח חיזוי עשוי לזהות בעיות ואפשרויות עתידיות בתוך כוח העבודה ולהשתמש בצ'אטבוטים ובעוזרים וירטואליים לאינטראקציות עם עובדים.

• מגמה נוספת היא הדגש הגובר על חווית העובדים, כאשר מחלקות משאבי אנוש לוקחות תפקיד פעיל יותר בטיפוח סביבת עבודה תומכת ומציעות תמיכה מיוחדת לאנשים ספציפיים.

• גם מחלקות משאבי אנוש מתמקדות לאחרונה בהפיכת תהליך ההטמעה להרבה יותר חלק עבור העובדים. זה עוזר בשיפור שיעור שימור העובדים ונאמנות החברה.

מוצרים מקושרים

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/impact-of-machine-learning-on-hr/