يتنبأ الذكاء الاصطناعي في الموارد البشرية بسلوك الموظف، بما في ذلك الفصل من

يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) على تحويل إدارة الأفراد من خلال تقديم حلول تتجاوز الأتمتة لتوفير عملية صنع القرار الاستراتيجي IA لتقرير الصحة الإنجابية، المنطقة، يكشف أن ما يقرب من 45% من المشاركين يشيرون إلى مجال الموارد البشرية باعتباره المستخدم الرئيسي الثاني للذكاء الاصطناعي في شركاتهم، في المرتبة الثانية بعد مجال تكنولوجيا المعلومات. ويشير الاستطلاع أيضًا إلى أن 33،741،TP3T من الشركات حاليًا بصدد تنفيذ حلول LA في مجالات الموارد البشرية الخاصة بها، مما يشير إلى تقدم ملموس وفوري نحو استخدام هذه التكنولوجيا.

وقد ساعد اعتماد هذه التكنولوجيا الموارد البشرية في العديد من المجالات، بدءًا من تقليل وقت التوظيف وحتى أتمتة العمليات الإدارية، مما يسمح للمهنيين بالتركيز على المزيد من الأنشطة الإستراتيجية. ومع ذلك، فقد تجاوز استخدامه أيضًا آفاقًا جديدة: التنبؤ بسلوكيات الموظفين، مما يؤثر بشكل مباشر على قرارات ميزانية الشركات.

ومن خلال قاعدة بيانات ومنصة متكاملة، يتم بالفعل استخدام الذكاء الاصطناعي في هذا القطاع لتحليل المعلومات بطريقة شفافة وشرح العوامل التي تؤثر على القرارات المتعلقة بإدارة المواهب والمناخ التنظيمي. ومن الأمثلة على هذا الابتكار العامل الأول، وهو منتج جديد من بدء تشغيل Unicorn لحلول إدارة ومركزية عمليات الموارد البشرية وDP، Factorial. 

العامل الأول يركز على صفحة واحدة التاريخ الكامل للموظف، سواء كان إداريًا و/أو أدائيًا. بدعم من الذكاء الاصطناعي، الذي يتخلل وحدات مختلفة من منصة الإدارة، في العامل الأول، سيستغرق متخصص الموارد البشرية ثوانٍ للتنبؤ بالسلوكيات، مثل الفصل المحتمل أو الإرهاق؛ تحديد احتمالات الترقيات أو الاحتفاظ بالميزانية وأكثر من ذلك بكثير. كل هذا، لأن منصة العامل التزمت بالذكاء الاصطناعي في عملياتها وزودت الموارد البشرية بالرؤى والتقارير والرسوم البيانية والتحليلات الجاهزة، مما يسمح للشركة باتخاذ قرارات سريعة ومستنيرة وبالتالي حازمة.

“إن تطبيق الذكاء الاصطناعي في الموارد البشرية يذهب إلى ما هو أبعد من أتمتة المهام؛ يتعلق الأمر بتقديم رؤى قابلة للتنفيذ للمديرين تترجم البيانات المعقدة إلى قرارات استراتيجية، كما يقول كويريك رينان كوندي، الرئيس التنفيذي لشركة Factorial. ويشير إلى أنه من خلال تحديد العوامل الأكثر صلة وراء التحديات مثل معدل الدوران أو المشاركة، لا يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين العمليات فحسب، بل يضمن أيضًا قدرًا أكبر من الشفافية وصنع القرار.

تستخدم منصات مثل Factorial الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالاتجاهات وتقديم توصيات عملية، بدءًا من إعادة توزيع المهام والتخطيط الوظيفي وحتى تطوير سياسات اتصال أكثر وضوحًا. “: هذه الإجراءات لها تأثير مباشر على الأعمال: فهي تقلل التكاليف المرتبطة بارتفاع معدل دوران الموظفين، وتزيد الإنتاجية وتعزز مشاركة الفريق، مما يؤدي إلى أداء مالي أفضل. وهذا يساعد على الحصول على تخطيط أكثر اتساقًا للميزانية وإمكانية التنبؤ بالتكلفة بشكل أكثر وضوحًا، مما يعزز الموارد البشرية كركيزة أساسية للاستدامة والقدرة التنافسية للأعمال، ويضيف الرئيس التنفيذي.

وفقًا لبيانات بحث Gartner، المسماة Gartner Hype Cycle for HR Technology 2024، بحلول عام 2025، ستتبنى 60% من مؤسسات المؤسسات إطار عمل مسؤول للذكاء الاصطناعي لتكنولوجيا الموارد البشرية الخاصة بها وستكتسب خبرة أكبر للموظفين وثقة في المنظمة. 

يوضح رينان أنه من خلال دمج تقييم الكفاءة في عملية الأداء، تحدد الأداة العاملية الفجوات في المهارات وتوصي بتدريب محدد لكل موظف، مما يضمن التطوير الذي يركز على هدف المجال. تعمل إمكانية مراقبة التقدم المحرز في التقييمات في الوقت الفعلي على تسريع دورات التغذية الراجعة، وتعزيز بيئة التحسين المستمر. وهناك فرق آخر يتمثل في وظيفة قياس الفعالية والرضا عن الدورات المقدمة، وإصدار الشهادات بمعايير ISO، مما يوفر قدرًا أكبر من الأمان والمصداقية لمبادرات التدريب. 

بالنسبة لكوندي، نحن نتجه نحو اللحظة التي سيتم فيها دمج الذكاء الاصطناعي مع الموارد البشرية كما هو الحال في البريد الإلكتروني اليوم: شيء لا غنى عنه وطبيعي. ويوضح أنهم في Factorial يستعدون لهذا المستقبل مع جوهر تفرد البيانات وأتمتة العمليات لمنصة الشركات الناشئة Unicorn. “نحن نعمل على إنشاء أساس متين للذكاء الاصطناعي لدينا ليتطور من مورد تقني إلى شريك نشط في الحياة اليومية للشركات. هدفنا بسيط: استخدام LA لجعل العمل في مجال الموارد البشرية أكثر إنسانية والتركيز على ما يهم حقًا (مساعدة الأشخاص على النمو، والفرق على التطور والشركات على تحقيق أهدافها الخاصة - نحن ملتزمون والشركات على تحقيق أهدافها الخاصة - نحن نفس الشيء - أخلاقي وبالتالي، حتى نتمكن من تحقيق أهدافهم الخاصة - نحن جميعًا متشابهون - نحن متشابهون - نحن متشابهون - كلنا متشابهون.