Машинное обучение и HR-аналитика: повышение эффективности HR
Введение
Управление человеческими ресурсами является важной функцией в каждой организации. Специалисты по персоналу несут ответственность за управление наиболее ценными активами организации, которыми являются ее люди. Однако управление людьми — непростая задача, особенно при работе с большим количеством сотрудников. Компании должны иметь эффективную и действенную систему управления персоналом, которая может решать различные задачи, от подбора персонала до управления эффективностью. В этом блоге мы обсудим, как машинное обучение может повысить производительность HR.
Преимущества машинного обучения в HR-аналитике
Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое включает использование алгоритмов и статистических моделей для анализа и извлечения информации из данных. Использование машинного обучения в HR-аналитике имеет множество преимуществ, в том числе:
1. Улучшенный процесс найма
Подбор подходящих кандидатов имеет решающее значение для успеха любой организации. Алгоритмы машинного обучения могут помочь HR-специалистам определить лучших кандидатов на работу, анализируя их резюме, профили в социальных сетях и другие соответствующие данные. Алгоритмы также могут помочь уменьшить предвзятость в процессе найма, сосредоточив внимание на навыках и квалификации кандидата, а не на демографических данных.
Фактически, исследование Pymetrics показало, что использование алгоритмов машинного обучения для найма может увеличить разнообразие нанятых кандидатов до 20%. Это связано с тем, что алгоритмы машинного обучения могут идентифицировать потенциальных кандидатов на основе их навыков и квалификации, а не их демографических данных, таких как пол или раса.
Анализируя резюме и описания вакансий, алгоритмы машинного обучения могут определить наиболее подходящих кандидатов и ранжировать их в зависимости от их пригодности для работы.
2. Повышение вовлеченности сотрудников
Машинное обучение может помочь HR-специалистам лучше понять потребности и предпочтения сотрудников. С помощью прогнозной аналитики HR-специалисты могут анализировать данные о сотрудниках, чтобы выявлять закономерности и тенденции, которые можно использовать для повышения вовлеченности сотрудников. Это может привести к повышению производительности, снижению текучести кадров и повышению удовлетворенности сотрудников.
Например, Hilton Hotels использовала машинное обучение, чтобы предсказать, какие сотрудники с наибольшей вероятностью уйдут, и смогла снизить текучесть кадров на 50%. Проанализировав данные о сотрудниках, Hilton Hotels смогла определить факторы, способствующие текучести кадров, такие как низкая удовлетворенность работой или отсутствие возможностей карьерного роста. Это позволило им разработать стратегии для решения этих проблем, например, предложить больше программ обучения и развития.
Алгоритмы машинного обучения также могут помочь HR-специалистам персонализировать работу сотрудников. Анализируя данные о сотрудниках, алгоритмы машинного обучения могут предоставлять персонализированные рекомендации сотрудникам, например программы обучения или возможности карьерного роста, адаптированные к их потребностям и интересам.
3. Лучшее управление производительностью
Машинное обучение также может помочь HR-специалистам более эффективно управлять производительностью сотрудников. Анализируя данные о сотрудниках, HR-специалисты могут определить тенденции производительности и области для улучшения. Это может помочь разработать персонализированные планы повышения производительности для сотрудников, что приведет к повышению производительности и производительности.
Например, Королевский банк Шотландии использовал машинное обучение для анализа данных о сотрудниках и обнаружил, что сотрудники, участвовавшие в определенных программах обучения, с большей вероятностью будут продвигаться по службе, что привело к созданию более эффективных программ обучения. Используя машинное обучение, чтобы определить факторы, способствующие успеху сотрудников:
Королевскому банку Шотландии удалось разработать более целенаправленные программы обучения, которые помогли сотрудникам улучшить свою работу и продвинуться по карьерной лестнице.
Алгоритмы машинного обучения также могут помочь HR-специалистам выявлять и устранять проблемы с производительностью до того, как они станут серьезными проблемами. Анализируя данные о сотрудниках, алгоритмы машинного обучения могут выявлять сотрудников, которым угрожает низкая производительность или потеря интереса, и давать рекомендации по решению этих проблем.
Ссылки на научные исследования
Было проведено множество исследований по использованию машинного обучения в HR-аналитике.
Согласно исследованию IBM, машинное обучение может помочь сократить время, затрачиваемое на административные задачи, до 50%.
Deloitte обнаружила, что компании, которые используют машинное обучение в HR-аналитике, имеют на 30% более высокую рентабельность инвестиций (ROI), чем те, которые этого не делают.
Заключение
Машинное обучение может революционизировать HR-аналитику. Использование алгоритмов машинного обучения может помочь HR-специалистам принимать более обоснованные решения, повышать вовлеченность сотрудников и повышать эффективность управления. Используя правильные инструменты и стратегии, компании могут использовать возможности машинного обучения для повышения эффективности работы HR и достижения успеха в бизнесе. Улучшая процесс найма, повышая вовлеченность сотрудников и улучшая управление эффективностью сотрудников, компании могут создать более продуктивную и удовлетворенную рабочую силу. По мере того как технология машинного обучения продолжает развиваться, она становится все более важным инструментом для HR-специалистов, позволяющим повысить эффективность их работы и приносить пользу их организациям.
