Impactul învățării automate asupra resurselor umane în 2023

Introducere

Din ultimul deceniu, tehnologia a fost o parte integrantă a tuturor afacerilor. Acum este cel mai critic factor care determină succesul tuturor operațiunilor de afaceri. Tehnologii new-age precum inteligență artificială și învățarea automată ajută la creșterea eficienței și a productivității și la îmbunătățirea altor valori de afaceri. Până în 2021, piața învățării automate a fost estimat la aproximativ 15.44 miliarde de dolari și este de așteptat să crească la un CAGR de 38.8% în următorii cinci ani.

Invatare mecanica a găsit recent aplicații mai noi în industria sănătății, educației și tehnologiei HR. Această dezvoltare a deschis mai multe uși de oportunități pentru oamenii care caută locuri de muncă calificate și pentru organizațiile care doresc să investească în capitalul uman. Indiferent de calea de carieră pe care o alegeți, familiarizarea cu aceste tehnologii vă va oferi un avantaj față de cei care nu sunt.

Cuprins

1. Impactul învățării automate asupra resurselor umane
2. 5 moduri în care învățarea automată poate transforma funcția de resurse umane
3. 5 avantaje ale utilizării învățării automate în procesele de resurse umane
4. Concluzie
5. Întrebări Frecvente

Impactul învățării automate asupra resurselor umane

Impactul masina de învățare despre industria HR poate fi văzut în diferite domenii, cum ar fi analiza predictivă, achiziția de talente, implicarea angajaților, managementul performanței și formarea și dezvoltarea. Algoritmii de învățare automată pot analiza cantități mari de date HR pentru a identifica potențialii candidați și pentru a prezice șansele acestora de a fi selectați pentru un anumit loc de muncă, permițând profesioniștilor din HR să ia decizii mai bune centrate pe date.

Când vine vorba de achiziționarea și managementul talentelor, algoritmii ML analizează CV-urile, fișele posturilor și datele solicitanților pentru a eficientiza procesul de angajare și pentru a economisi mult timp pentru selectarea candidaților pe lista scurtă. În plus, odată cu evoluția tehnicilor de procesare a limbajului natural (NLP), cu instrumente precum Alexa și Siri, funcțiile HR sunt ajutate în mare măsură de roboții/chatboții inteligenți. În consecință, echipa de HR va avea mai mult timp și resurse pentru a le dedica tuturor contactelor umane cruciale și va lucra la proiecte mai strategice.

Învățarea automată poate ajuta, de asemenea, echipele de HR să identifice și să rezolve problemele legate de implicarea angajaților. Acești algoritmi pot găsi tendințe și modele care cauzează o implicare slabă a angajaților examinând datele din chestionarele angajaților, evaluările performanței și alte surse.

5 moduri în care învățarea automată poate transforma funcția de resurse umane

Sursa: Cod Tiburon

Învățarea automată poate revoluționa modul în care funcționează managementul resurselor umane în organizații. Iată câteva moduri evidente prin care învățarea automată poate transforma domeniul.

1. Urmărirea solicitanților de locuri de muncă/aplicanților și evaluarea acestora

Sursa: AI Multiple

Aplicațiile timpurii de învățare automată au prioritizat urmărirea și evaluarea candidaților, în special pentru companii și posturi care primesc o mulțime de cereri. Multe companii folosesc instrumente AI și ML pentru a îmbunătăți fluxul de lucru, a reduce costurile și a îmbunătăți experiența angajaților. Ei folosesc învățarea automată pentru a lista scurt și a urmări candidații cu cele mai adecvate calificări și seturi de abilități. Urmărind progresul unui candidat în timpul procesului de interviu și facilitând feedback-ul rapid către candidați, sistemele de învățare automată îi ajută pe angajații din HR și management să angajeze noi membri ai echipei.

2. O integrare mai ușoară

Sursa: Nova

Impactul învățării automate asupra departamentelor de resurse umane poate fi văzut și în timpul procesului de onboarding. Încorporarea învățării automate și a inteligenței artificiale în procesul de integrare poate adăuga o notă personală, făcându-l în același timp mai eficient și mai eficient. Învățarea automată ajută

• Planuri de îmbarcare personalizate: Algoritmii pot folosi rolul, talentele și experiența angajatului pentru a construi programe de onboarding personalizate. Ca rezultat, candidații se pot simți mai implicați și se pot adapta mai rapid la noile lor roluri, îmbunătățind experiența candidatului.

• Facilitarea documentelor: Completarea documentelor, inclusiv a formularelor de înscriere pentru taxe și beneficii, poate fi automatizată cu învățare automată, economisind timp și minimizând erorile.

• Parere: În timpul procesului de onboarding, angajații pot oferi intrări pe care algoritmii de învățare automată le pot analiza pentru a găsi zone de îmbunătățire și pentru a face modificări pentru angajări viitoare.

3. Prezicerea uzurii (rata de detenție)

Sursa: Knime

Uzura se referă la tendința/rata pe care angajații ar putea părăsi o organizație. Din fericire, învățarea automată poate ajuta organizațiile să fie pregătite înainte ca un angajat să părăsească organizația, prezicând uzura. ML prezice uzura analizând cantități mari de date despre angajați și identificând modele și predictori ai cifrei de afaceri. Algoritmii pot colecta și analiza datele angajaților, sondajele și înregistrările de resurse umane pentru a identifica factorii care contribuie. După analiză, algoritmii specifică anumite caracteristici precum volumul de muncă, experiența angajaților, compensarea, echilibrul dintre viața profesională și viața privată etc. În acest fel, învățarea automată poate utiliza modele predictive și monitorizare în timp real pentru a vedea care angajați vor părăsi cel mai probabil organizația.

4. Abordarea provocărilor comune HR

Sursa: Cod Tiburon

Oferind soluții bazate pe date și automatizare, învățarea automată poate ajuta la abordarea dificultăților tipice de HR. Profesioniștii în resurse umane pot supraveghea o mulțime de sarcini pe care algoritmii de învățare automată le pot îndeplini rapid. Unele dintre aceste sarcini includ:

• Diversitate si includere: Poate fi folosit pentru a identifica părtiniri în deciziile de angajare și pentru a oferi soluții pentru a le face față. Acest lucru poate ajuta companiile să dezvolte locuri de muncă mai incluzive și mai variate și să garanteze că fiecare angajat are șanse egale de a reuși.

• Antrenament și dezvoltare: Lacunele de competențe ale angajaților pot fi găsite folosind învățarea automată, care poate sugera în cele din urmă cursuri de formare pentru a elimina aceste lacune. Angajații pot folosi acest lucru pentru a-și îmbunătăți activitatea, pentru a-și dezvolta cariera și/sau pentru a se bucura mai mult de locul de muncă.

5. Învățare automată și inteligență artificială în managementul resurselor umane ale întreprinderilor

Sursa: Mediu

Managementul întreprinderii a fost deja martor la învățarea automată în forme în curs de dezvoltare, dar încă urmează să se extindă. Companii masive precum KPMG folosesc „Abordarea inteligentă a întreprinderii” la scară largă și personalizată, în care aproape toate verticalele folosesc analiza predictivă și managementul resurselor umane pentru a ajuta la optimizarea tuturor indicatorilor de performanță.

Alte companii precum Google au lucrat, de asemenea, la construirea datelor mari și a managementului performanței pentru mai multe domenii, inclusiv resursele umane. Departamentul său People Analytics este responsabil pentru rezolvarea problemelor care se adresează angajaților și a mandatului acestora într-o companie.

Se datorează faptului că învățarea automată se poate îmbunătăți:

• Factori limitativi în procesul de interviu.
• Gestionarea concediilor, cum ar fi concediile de maternitate/paternitate.
• Gestionarea dimensiunilor departamentelor.
• Crearea de propagandă de onboarding personalizată pentru fiecare angajat selectat.

5 avantaje ale utilizării învățării automate în procesele de resurse umane

Combinarea algoritmilor și tehnicilor de învățare automată cu funcțiile HR lasă loc profesioniștilor din HR să-și asume mai multe responsabilități și să eficientizeze angajarea și managementul angajaților. Mai exact, resursele umane și învățarea automată aduc împreună următoarele beneficii

1. Eficacitatea îmbunătățită a procesului de recrutare

Sursa: Vervoe

Căutarea și selectarea pe lista scurtă a candidaților demni după ore de examinare a CV-urilor este o sarcină grea. Învățarea automată poate reduce timpul petrecut pentru sortarea datelor solicitanților și validarea operațiunilor tipice de recrutare, cum ar fi evaluarea CV-urilor, organizarea de interviuri și răspunsul la întrebările posibililor solicitanți.

Algoritmi de învățare automată:

• Restrângeți solicitanții prin sortarea celor mai relevante abilități pentru job.
• Dacă sunt programați cu atenție, algoritmii pot minimiza distorsiunile de sortare care modifică uneori procesul de screening.
• Efectuați verificări ale antecedentelor aplicanților și asigurați-vă că experiența lor anterioară de muncă este legitimă.

2. Dezvoltarea unei strategii de formare mai bune

Sursa: DNA

Utilizarea tehnologiilor de învățare automată în programele de formare a angajaților vă permite să personalizați experiența de învățare pentru fiecare individ. Poate fi folosit în sesiuni pentru a evalua cunoștințele angajaților și pentru a sugera cursuri de formare specifice pentru a-i pune la curent.

Poate fi folosit și pentru a sorta analizele de instruire pentru organizație, pentru a identifica personalul care necesită mai multă pregătire. Sau chiar pentru a ajuta la determinarea posibilelor alegeri de locuri de muncă bazate pe istoricul și cerințele de formare.

3. Retenție mai bună a angajaților

Sursa: NetSuite

Un alt impact al învățării automate asupra resurselor umane este în domeniul reținerii angajaților. Învățarea automată și inteligența artificială pot anticipa împreună ratele de retenție a angajaților utilizând datele existente pentru a analiza tendințele. Aceste tehnologii pot analiza, de asemenea, performanța angajaților pe baza titlurilor postului și a datelor demografice. Mai multe criterii de analiză și clasificare pot fi adăugate algoritmilor în timpul fazei de programare, făcând procesul de filtrare mai eficient.

4. O mai bună planificare a forței de muncă

Sursa: ResearchGate

Învățarea automată poate evalua datele istorice și actuale despre performanța angajaților, funcțiile postului și abilitățile pentru a ajuta HR să ia decizii informate de planificare a forței de muncă. În consecință, poate înțelege mai bine modul în care compania a alocat munca și cum a rezultat. Procedând astfel, organizația se poate asigura că oamenii potriviți sunt în rolurile adecvate și își poate îmbunătăți strategiile de angajare, formare și dezvoltare.

5. Simplificarea funcțiilor de HR de zi cu zi

Sursa: HRMLabs

Deoarece tehnologiile de învățare automată sunt accesibile non-stop, ele pot reduce nevoia profesioniștilor din resursele umane de a monitoriza procesele în mod constant. Mai mult, aceste tehnologii elimină în mod semnificativ erorile pe care oamenii le-ar putea comite pe parcursul zilei. De exemplu, puteți automatiza prezența zilnică folosind ML și AI, astfel încât angajații să se poată autoregistra direct, fără a merge la HR. Sau puteți automatiza și sarcina de programare a interviurilor.

Concluzie

Așteptând cu nerăbdare viitorul învățării automate și al inteligenței artificiale, tehnologiile au un potențial mult mai mare atunci când scalează operațiunile bazate pe date și luarea deciziilor. Chiar și în ceea ce privește ocuparea forței de muncă, industria învățării automate găzduiește mai mult de 2.3 milioane de locuri de muncă pentru profesioniști calificați și oferă unele dintre cele mai profitabile scale de salarizare. Mai recent, industria HR a adoptat, de asemenea, învățarea automată și tehnologiile artificiale în multe aplicații precum

• Achizitie de talent,
• Managementul performantei,
• Planificarea forței de muncă,
• Implicarea angajaților.

Mai ales de la debutul pandemiei de COVID-19 și lunile care au urmat acesteia, aproape toate organizațiile au salutat aranjamentele de lucru la distanță. Această schimbare de paradigmă a făcut ca adoptarea tehnologiei să fie inevitabilă. Datorită acestei progrese, piata resurselor umane a fost evaluată la 19.38 miliarde USD până în 2021, cu un CAGR estimat de 12.8% până în 2030. În doar un an de la adoptarea învățării automate la scară masivă, dimensiunea pieței a fost evaluată la 21.48 miliarde USD în 2022!

Sursa: Grand View Research

Viitorul învățării automate de resurse umane oferă loc pentru aplicații mai noi și mai complexe, cum ar fi

• Revoluționând peisajul resemnării,
• Recalificare și perfecţionare,
• Analiza resurselor umane și automatizare.

Sună profitabil? Cu siguranță este. Dacă doriți să aflați și să aflați mai multe despre învățarea automată (în general) și aplicabilitatea acesteia în resursele umane, puteți consulta Analize Vidhya. Analytics Vidhya este o platformă de tehnologie ed-tech de vârf care găzduiește o gamă largă de resurse, cum ar fi bloguri și cursuri despre știința datelor, învățarea automată și inteligența artificială. Iată câteva resurse la care vă puteți referi la Analytics Vidhya:

• tutoriale: Site-ul web conține multe tutoriale video despre învățarea automată, învățarea automată în HR și alte subiecte conexe. Aceste tutoriale oferă informații detaliate despre modul în care algoritmii de învățare automată pot fi utilizați pentru analiza predictivă, analiza sentimentelor angajaților etc.

• Blog-uri: Analytics Vidhya postează numeroase bloguri, fiecare găzduind o serie de articole bine cercetate despre învățarea automată, știința datelor, inteligența artificială și ML în managementul resurselor umane.

• Comunitatea de colaboratori: O comunitate înfloritoare de oameni de știință ai datelor și practicieni de învățare automată de la Analytics Vidhya poate ajuta cu educația și rezolvarea problemelor în lumea reală. Comunitatea oferă diverse instrumente, inclusiv forumuri, dezbateri și competiții, care le permit utilizatorilor să comunice cu experți și să obțină cunoștințe din experiențele lor.

Întrebări Frecvente

Î1. Cum afectează învățarea automată HR?

A. Învățarea automată afectează în mod semnificativ tehnologia HR. Seturi mari de date pot fi analizate de departamentele de resurse umane folosind algoritmi de învățare automată pentru a găsi tendințe și perspective despre implicarea, performanța și păstrarea angajaților. Acest lucru poate ajuta la inițiativele de angajare, formare și dezvoltare și face posibilă estimarea mai precisă a fluctuației personalului. Învățarea automată poate automatiza activitățile administrative, cum ar fi organizarea de interviuri și examinarea CV-urilor, eliberând personalul de HR pentru a se concentra pe proiecte mai strategice.

Q2. Cum va afecta tehnologia HR în viitor?

A. HR va continua să se schimbe datorită tehnologiei, deoarece va permite creșterea productivității, luarea deciziilor bazate pe date și experiențe mai bune pentru angajați. Departamentele de resurse umane vor avea acces la tehnologii și mai avansate pentru analiza datelor, predicția rezultatelor și automatizarea muncii, pe măsură ce inteligența artificială și învățarea automată continuă să avanseze. Acest lucru va ajuta profesioniștii în HR să ia decizii mai bune privind angajarea, managementul performanței și dezvoltarea talentelor, rezultând o performanță organizațională mai bună.

Q3. Care este viitorul HRM?

A. MRU este un domeniu în curs de dezvoltare, iar mai multe tendințe vor continua să crească în următorii ani.

• O tendință semnificativă este dezvoltarea și utilizarea continuă a tehnologiei, în special a inteligenței artificiale și a învățării automate, pentru a îmbunătăți procedurile de resurse umane și luarea deciziilor. Analiza predictivă poate detecta probleme și posibilități viitoare în cadrul forței de muncă și poate folosi chatbot și asistenți virtuali pentru interacțiunile angajaților.

• O altă tendință este accentul tot mai mare pus pe experiența angajaților, departamentele de HR asumând un rol mai activ în promovarea unui mediu de lucru susținător și oferind sprijin specializat anumitor persoane.

• De asemenea, departamentele de resurse umane s-au concentrat în ultima vreme pe ca procesul de integrare să fie mult mai ușor pentru angajați. Acest lucru ajută la îmbunătățirea ratei de retenție a angajaților și a loialității companiei.

Legate de

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/impact-of-machine-learning-on-hr/