בינה מלאכותית יכולה לסייע באופן משמעותי בניהול משאבי אנוש בארגונים. השימוש בטכנולוגיות מתקדמות מאפשר לייעל תהליכים, לחסוך במשאבים ולשפר את קבלת ההחלטות בתחום ניהול העובדים.
איתור וגיוס עובדים הוא אחד התחומים שבהם בינה מלאכותית יכולה לתרום רבות. אלגוריתמים מתקדמים מסוגלים לסרוק כמויות עצומות של קורות חיים ולהתאים מועמדים פוטנציאליים למשרות הפנויות בארגון בצורה הרבה יותר יעילה מאשר אדם. בנוסף, ניתן להשתמש בבינה מלאכותית למיון ראשוני של מועמדים על בסיס ניתוח של נתונים כמו ניסיון עבודה רלוונטי, מיומנויות, השכלה ועוד. כך ניתן לזהות בקלות רבה יותר את המועמדים המתאימים ביותר למשרה.
בינה מלאכותית יכולה גם לאפשר אוטומציה של חלק מתהליך המיון והראיונות. לדוגמה, ניתן להשתמש באסיסטנטים וירטואליים לניהול ראיונות טלפוניים ראשוניים עם מועמדים כדי לסנן אותם לפני ראיונות פרונטליים עם מנהלי הגיוס.
בשלבי העסקת העובד בארגון, בינה מלאכותית יכולה לסייע בזיהוי פערי מיומנויות וצרכי הכשרה. באמצעות ניתוח נתונים היסטוריים של ביצועי עובדים, ניתן לאתר תחומים שבהם נדרשת הכשרה נוספת. כך ניתן להתאים הדרכות ממוקדות לצרכי הארגון והעובדים.
בנוסף, בינה מלאכותית מאפשרת אוטומציה של תהליכי משאבי אנוש חוזרים ושגרתיים. רובוטים וירטואליים יכולים לטפל במשימות כמו עדכון נתונים, משלוח תזכורות והודעות לעובדים ועוד. הדבר חוסך בזמן יקר של עובדי משאבי אנוש ומאפשר להם להתמקד במשימות מורכבות יותר.
לבסוף, בינה מלאכותית מספקת כלים מתקדמים לניתוח נתוני משאבי אנוש כמו שביעות רצון עובדים, תחלופה ומדדי ביצוע. ניתוח מגמות בנתונים אלה יכול לסייע בזיהוי בעיות ופערים בהתנהלות הארגון מול העובדים. כך ניתן לבצע התאמות ושיפורים בהתאם לצרכים.
במאמר זה החוקרים מתייחסים לארבעה אתגרים בשימוש בטכניקות של מדע נתונים בפרקטיקות משאבי אנוש: 1) מורכבות של תופעות משאבי אנוש; 2) אילוצים הנגרמים ממסדי נתונים קטנים; 3) שאלות אתיות הקשורות להגינות ואילוצים משפטיים; ו-4) תגובת עובדים לניהול באמצעות אלגוריתמים מבוססי נתונים. הכותבים מציעים תגובות מעשיות לאתגרים אלה, ומתכנסים לשלושה עקרונות חופפים – חשיבה סיבתית, אקראיות ופורמליזציה של תהליכים – שיכולים להיות יעילים כלכלית ומתאימים מבחינה חברתית לשימוש בניתוחי נתונים בניהול עובדים.
