Влияние машинного обучения на HR в 2023 году

Введение

С последнего десятилетия технологии стали неотъемлемой частью любого бизнеса. В настоящее время это наиболее важный фактор, определяющий успех всех деловых операций. Технологии нового века, такие как искусственный интеллект а машинное обучение помогает повысить эффективность и производительность, а также улучшить другие бизнес-показатели. До 2021 г. рынок машинного обучения оценивается примерно в 15.44 миллиарда долларов, и ожидается, что среднегодовой темп роста составит 38.8% в следующие пять лет.

Машинное обучение недавно нашел новые применения в сфере здравоохранения, образования и HR-технологий. Это развитие открыло больше возможностей для людей, ищущих квалифицированную работу, и организаций, стремящихся инвестировать в человеческий капитал. Независимо от того, какой карьерный путь вы выберете, знакомство с этими технологиями даст вам преимущество перед теми, кто не знаком с ними.

Содержание

1. Влияние машинного обучения на HR
2. 5 способов, которыми машинное обучение может преобразовать функции управления персоналом
3. 5 преимуществ использования машинного обучения в HR-процессах
4. Заключение
5. Часто задаваемые вопросы

Влияние машинного обучения на HR

Влияние обучение с помощью машины в индустрии HR можно увидеть в различных областях, таких как прогнозная аналитика, привлечение талантов, вовлечение сотрудников, управление эффективностью, а также обучение и развитие. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные объемы HR-данных, чтобы выявлять потенциальных кандидатов и прогнозировать их шансы попасть в шорт-лист для конкретной работы, позволяя HR-специалистам принимать более обоснованные решения, основанные на данных.

Когда дело доходит до привлечения талантов и управления ими, алгоритмы машинного обучения анализируют резюме, описания вакансий и данные соискателей, чтобы упростить процесс найма и сэкономить много времени, затрачиваемого на составление списка кандидатов. Вдобавок к этому, с развитием методов обработки естественного языка (NLP) с такими инструментами, как Alexa и Siri, функциям HR в значительной степени помогают интеллектуальные боты / чат-боты. Следовательно, у отдела кадров будет больше времени и ресурсов, чтобы посвятить все важные человеческие контакты и работать над более стратегическими проектами.

Машинное обучение также может помочь HR-командам выявлять и решать проблемы с вовлеченностью сотрудников. Эти алгоритмы могут находить тенденции и закономерности, вызывающие низкую вовлеченность сотрудников, путем изучения данных из анкет сотрудников, обзоров производительности и других источников.

5 способов, которыми машинное обучение может преобразовать функции управления персоналом

Источник: Код Тибурон

Машинное обучение может произвести революцию в том, как работает управление человеческими ресурсами в организациях. Вот несколько очевидных способов, которыми машинное обучение может изменить предметную область.

1. Отслеживание соискателей/кандидатов и их оценка

Источник: AI Multiple

Ранние приложения машинного обучения отдавали приоритет отслеживанию и оценке кандидатов, особенно для предприятий и должностей, которые получают много заявок. Многие компании используют инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения для улучшения рабочего процесса, сокращения расходов и повышения качества работы сотрудников. Они используют машинное обучение для составления списка и отслеживания кандидатов с наиболее подходящей квалификацией и набором навыков. Отслеживая прогресс кандидата в процессе собеседования и способствуя быстрой обратной связи с кандидатами, системы машинного обучения помогают сотрудникам отдела кадров и управления нанимать новых членов команды.

2. Более плавная адаптация

Источник: Нова

Влияние машинного обучения на отделы кадров также можно увидеть во время процесса адаптации. Внедрение машинного обучения и искусственного интеллекта в процесс адаптации может добавить индивидуальности, сделав его экономным по времени и более эффективным. Машинное обучение помогает

• Индивидуальные планы адаптации: Алгоритмы могут использовать роль, таланты и опыт сотрудника для создания индивидуальных программ адаптации. В результате кандидаты могут чувствовать себя более заинтересованными, и они могут быстрее приспособиться к своим новым ролям, улучшая опыт кандидата.

• Упрощение работы с документами: Заполнение документов, в том числе регистрационных форм для налогов и пособий, можно автоматизировать с помощью машинного обучения, что экономит время и сводит к минимуму количество ошибок.

• Обратная связь: В процессе адаптации сотрудники могут предоставлять входные данные, которые алгоритмы машинного обучения могут анализировать, чтобы найти области для улучшения и внести изменения для будущего найма.

3. Прогнозирование истощения (уровень содержания под стражей)

Источник: Книме

Истощение относится к тенденции/скорости увольнения сотрудников из организации. К счастью, машинное обучение может помочь организациям подготовиться до того, как сотрудник покинет организацию, предсказав увольнение. Машинное обучение прогнозирует увольнение, анализируя большие объемы данных о сотрудниках и определяя закономерности и предикторы текучести кадров. Алгоритмы могут собирать и анализировать данные о сотрудниках, опросы и HR-записи для выявления способствующих факторов. После анализа алгоритмы определяют определенные функции, такие как рабочая нагрузка, опыт сотрудников, компенсация, баланс между работой и личной жизнью и т. д. Таким образом, машинное обучение может использовать прогностические модели и мониторинг в реальном времени, чтобы увидеть, какие сотрудники, скорее всего, покинут организацию.

4. Решение распространенных HR-задач

Источник: Код Тибурон

Предлагая решения на основе данных и автоматизацию, машинное обучение может помочь в решении типичных трудностей HR. Специалисты по персоналу могут контролировать множество задач, которые могут быстро выполнять алгоритмы машинного обучения. Некоторые из этих задач включают в себя:

• Разнообразие и инклюзивность: Его можно использовать для выявления предубеждений в решениях о найме и предложения решений о том, как с ними справляться. Это может помочь предприятиям в создании более инклюзивных и разнообразных рабочих мест и гарантировать, что у каждого сотрудника есть равные шансы на успех.

• Тренировка и развитие: Пробелы в навыках сотрудников можно найти с помощью машинного обучения, которое в конечном итоге может предложить учебные курсы для устранения этих пробелов. Сотрудники могут использовать это для повышения производительности труда, развития карьеры и/или получения большего удовольствия от работы.

5. Машинное обучение и искусственный интеллект в управлении персоналом предприятия

Источник: средний

Руководство предприятия уже стало свидетелем зарождающихся форм машинного обучения, но его еще предстоит масштабировать. Крупные компании, такие как KPMG, используют широкомасштабный и индивидуальный «интеллектуальный корпоративный подход», в котором почти все вертикали используют прогностическую аналитику и управление человеческими ресурсами, чтобы помочь оптимизировать все показатели эффективности.

Другие компании, такие как Google, также работают над созданием больших данных и управлением производительностью для нескольких областей, включая человеческие ресурсы. Его отдел кадровой аналитики отвечает за решение проблем, связанных с сотрудниками и их пребыванием в компании.

Это потому, что машинное обучение может улучшить:

• Ограничивающие факторы в процессе интервью.
• Управление отпусками, такими как отпуска по беременности и родам/отцовству.
• Управление размерами отдела.
• Создание индивидуальной onboarding-агитации для каждого выбранного сотрудника.

5 преимуществ использования машинного обучения в HR-процессах

Объединение алгоритмов и методов машинного обучения с функциями управления персоналом позволяет HR-специалистам брать на себя больше обязанностей и оптимизировать наем сотрудников и управление ими. В частности, человеческие ресурсы и машинное обучение вместе дают следующие преимущества:

1. Повышение эффективности процесса найма

Источник: Вервое

Поиск и составление списка достойных кандидатов после многочасового просмотра резюме — напряженная задача. Машинное обучение может сократить время, затрачиваемое на сортировку данных соискателей и проверку типичных операций по подбору персонала, таких как оценка резюме, организация собеседований и ответы на запросы возможных соискателей.

Алгоритмы машинного обучения:

• Сократите количество кандидатов, отсортировав наиболее подходящие навыки для работы.
• При тщательном программировании алгоритмы могут свести к минимуму ошибки сортировки, которые иногда влияют на процесс проверки.
• Проведите проверку биографических данных кандидатов и убедитесь, что их предыдущий опыт работы является законным.

2. Разработка лучшей стратегии обучения

Источник: ДНК

Использование технологий машинного обучения в программах обучения сотрудников позволяет настраивать процесс обучения для каждого человека. Его можно использовать на сессиях, чтобы оценить знания сотрудников и предложить специальные учебные курсы, чтобы ускорить их.

Его также можно использовать для сортировки аналитики обучения, чтобы организация могла определить, какой персонал нуждается в дополнительной подготовке. Или даже помочь в определении потенциальных вариантов работы на основе истории обучения и требований.

3. Лучшее удержание сотрудников

Источник: NetSuite

Еще одно влияние машинного обучения на HR связано с удержанием сотрудников. Машинное обучение и искусственный интеллект могут вместе предсказывать коэффициенты удержания сотрудников, используя существующие данные для анализа тенденций. Эти технологии также могут анализировать производительность сотрудников на основе названий должностей и демографических данных. На этапе программирования к алгоритмам можно добавить дополнительные критерии анализа и классификации, что сделает процесс фильтрации более эффективным.

4. Лучшее планирование рабочей силы

Источник: ResearchGate

Машинное обучение может оценивать исторические и текущие данные о производительности сотрудников, должностных функциях и способностях, чтобы помочь HR в принятии обоснованных решений по планированию рабочей силы. Следовательно, он может лучше понять, как компания распределяла работу и к чему это привело. Поступая таким образом, организация может обеспечить, чтобы нужные люди занимали надлежащие роли, и улучшить свои стратегии найма, обучения и развития.

5. Упрощение повседневных HR-функций

Источник: HRMLabs

Поскольку технологии машинного обучения доступны круглосуточно, они могут снизить потребность специалистов по персоналу в постоянном наблюдении за процессами. Более того, эти технологии значительно устраняют ошибки, которые люди могут совершать в течение дня. Например, вы можете автоматизировать ежедневную посещаемость с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы сотрудники могли напрямую регистрироваться, не обращаясь в отдел кадров. Или вы также можете автоматизировать задачу планирования интервью.

Заключение

Глядя в будущее машинного обучения и искусственного интеллекта, эти технологии обладают гораздо более высоким потенциалом при масштабировании операций и принятия решений, основанных на данных. Даже с точки зрения занятости, индустрия машинного обучения предлагает более 2.3 млн рабочих мест для квалифицированных специалистов и предлагает одни из самых прибыльных шкал заработной платы. Совсем недавно HR-индустрия также внедрила машинное обучение и искусственные технологии во многих приложениях, таких как

• Поиск талантов,
• Управление производительностью,
• Кадровое планирование,
• Вовлечения сотрудников.

Тем более, что с началом пандемии COVID-19 и в последующие месяцы почти все организации приветствовали удаленную работу. Этот сдвиг парадигмы сделал внедрение технологий неизбежным. Благодаря этому прогрессу, рынок человеческих ресурсов был оценен в 19.38 млрд долларов до 2021 года с ожидаемым среднегодовым темпом роста в 12.8% до 2030 года. Всего за один год массового внедрения машинного обучения размер рынка оценивался в 21.48 млрд долларов в 2022 году!

Источник: Grand View Research.

Будущее машинного обучения HR оставляет место для новых и более сложных приложений, таких как

• Революционное изменение ландшафта отставки,
• Переподготовка и повышение квалификации,
• HR-аналитика и автоматизация.

Звучит прибыльно? Это точно. Если вы хотите узнать и узнать больше о машинном обучении (в целом) и его применимости в управлении персоналом, вы можете обратиться к Аналитика Видхья. Analytics Vidhya — это ведущая платформа образовательных технологий, на которой размещен широкий спектр ресурсов, таких как блоги и курсы по науке о данных, машинному обучению и искусственному интеллекту. Вот некоторые ресурсы, на которые вы можете ссылаться в Analytics Vidhya:

• Учебники: На веб-сайте представлено множество видеоуроков по машинному обучению, машинному обучению в HR и другим связанным с ним подтемам. Эти учебные пособия содержат подробную информацию о том, как алгоритмы машинного обучения можно использовать для прогнозной аналитики, анализа настроений сотрудников и т. д.

• Блоги: Analytics Vidhya ведет множество блогов, в каждом из которых размещена серия хорошо проработанных статей о машинном обучении, науке о данных, искусственном интеллекте и машинном обучении в управлении персоналом.

• Сообщество участников: процветающее сообщество специалистов по данным и специалистов по машинному обучению в Analytics Vidhya может помочь в обучении и решении проблем в реальном мире. Сообщество предоставляет различные инструменты, в том числе форумы, дебаты и конкурсы, которые позволяют пользователям общаться с экспертами и получать знания из их опыта.

Часто задаваемые вопросы

Q1. Как машинное обучение влияет на HR?

О. Машинное обучение существенно влияет на технологии управления персоналом. Отделы кадров могут анализировать большие наборы данных с помощью алгоритмов машинного обучения, чтобы находить тенденции и информацию о вовлеченности, производительности и удержании сотрудников. Это может помочь в инициативах по найму, обучению и развитию и позволит более точно прогнозировать текучесть кадров. Машинное обучение может автоматизировать административные действия, такие как организация собеседований и просмотр резюме, освобождая персонал отдела кадров, чтобы сосредоточиться на более стратегических проектах.

Q2. Как технологии повлияют на HR в будущем?

О. HR будет продолжать меняться благодаря технологиям, поскольку они позволят повысить производительность, принимать решения на основе данных и повышать качество работы сотрудников. Отделы кадров получат доступ к еще более передовым технологиям анализа данных, прогнозирования результатов и автоматизации работы по мере развития искусственного интеллекта и машинного обучения. Это поможет HR-специалистам принимать более эффективные решения о найме, управлении эффективностью и развитии талантов, что приведет к повышению эффективности организации.

Q3. Каково будущее УЧР?

О. Управление человеческими ресурсами — это новая область, и в ближайшие годы некоторые тенденции будут продолжать развиваться.

• Одной из важных тенденций является развитие и дальнейшее использование технологий, особенно искусственного интеллекта и машинного обучения, для улучшения процедур управления персоналом и принятия решений. Прогнозная аналитика может обнаруживать будущие проблемы и возможности в рабочей силе и использовать чат-ботов и виртуальных помощников для взаимодействия сотрудников.

• Другой тенденцией является растущее внимание к опыту сотрудников, когда отделы кадров играют более активную роль в создании благоприятной рабочей среды и предлагают специализированную поддержку конкретным людям.

• В последнее время отделы кадров также сосредоточились на том, чтобы сделать процесс адаптации сотрудников более плавным. Это помогает повысить уровень удержания сотрудников и лояльность компании.

Похожие страницы:

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Источник: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/impact-of-machine-learning-on-hr/