تكبير الخط ؟
تقع على عاتق مدراء الموارد البشرية مسؤولية التأكد من أن شركاتهم تعمل بسلاسة وكفاءة قدر الإمكان خاصةً مع استمرار انخفاض معدلات البطالة ونظام العمل الهجين.
مع تفعيل العمليات والأدوات الصحيحة، يمكن تبسيط سير العمل وزيادة الكفاءة، وإعطاء الأولوية لتجربة الموظفين حتى تتمكن مؤسساتهم من الاحتفاظ بأفضل المواهب والكفاءات.
يمكن للشركات استخدام الأتمتة الفائقة لتأهيل الموظفين الجدد، والذكاء الاصطناعي التحاوري للإجابة على أسئلة الموظفين، ونماذج اللغة الكبيرة (LLM) لتحليل بيانات رضا الموظفين وإنشاء محتوى الموارد البشرية.
في هذا التقرير نستكشف كيف يمكن أن تساعد هذه التقنية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في تحسين تجربة الموظفين
كيف يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي على تحسين تجربة الموظفين
1- الأتمتة الفائقة للتأهيل لبدء العمل
– يُعد التأهيل لبدء العمل جزءًا مهمًا من تجربة الموظف، حيث تحدد الانطباعات الأولى أداء الموظفين الجدد.
– بدءًا من لحظة توقيع خطاب العمل، يجب أن تعمل الموارد البشرية مع الموظف الجديد لإكمال عدد لا يحصى من المهام، بما في ذلك فحوصات الخلفية الجنائية، وطلبات الوصول إلى المعدات والبرامج، وإعداد كشوف المرتبات، وغيرها الكثير.
– يمكن أن تساعد الأتمتة الفائقة (Hyperautomation) في توفير الوقت والتأكد من تلقي الموظفين الجدد جميع المعلومات والأوراق اللازمة.
– ويشمل ذلك أتمتة إنشاء حسابات الموظفين، وتحليل الخلفيات المهنية، وإرسال رسائل البريد الإلكتروني الترحيبية، وجمع معلومات الموظفين وتنظيمها.
– وبالمثل، يمكن أن تساعد أتمتة عملية إدارة الأداء على تتبع أداء الموظفين وتقديم الملاحظات وتقييم الأداء بشكل محدد وشفاف وموضوعي كما تحدد مجالات التحسين.
– ويمكن أن يشمل ذلك إعداد تنبيهات تلقائية لتحليل الأداء، وتتبع التقدم تجاه الأهداف، وإنشاء تقارير الأداء.
2- الذكاء الاصطناعي للرد على أسئلة الموظفين
– قد يكافح الموظفون الجدد والمخضرمون للعثور على معلومات حول الامتيازات التي يحتاجون إليها، حيث يمكن نشرها عبر الشبكة الداخلية للشركة والمقالات المعرفية وأنظمة الموارد البشرية المختلفة.
– بالإضافة إلى ذلك، يحتاج الموظفون إلى إجابات على أسئلتهم بعد ساعات العمل، عندما لا يكون فريق الموارد البشرية متوفراً للرد على رسائلهم.
– وهنا يمكن أن تساعد أتمتة إدارة الامتيازات على التعامل مع استفسارات الموظفين بشكل أكثر كفاءة.
3- استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLM) لتحليل بيانات رضا الموظفين
– تستخدم نماذج اللغة الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي معالجة اللغة الطبيعية واحتمال فهم الاتجاهات في البيانات والتنبؤ بها بالإضافة إلى الرد على الأسئلة بأسلوب متوازن ومتسق.
– على سبيل المثال، بدلاً من أن يقوم مدير الموارد البشرية بإعادة توجيه طلبات البريد الإلكتروني والإجابة على الأسئلة، يمكن للذكاء الاصطناعي فرز رسائل البريد الإلكتروني، والإجابة على بعض الأسئلة باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتسريع عملية الاستجابة.
– تشمل حالات استخدام نماذج اللغة الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي المحتملة الأخرى للموارد البشرية جمع استطلاعات رضا الموظفين.
– يمكن أن تساعد هذه البيانات مديري الموارد البشرية على وضع استراتيجيات لتحسين مشاركة الموظفين ورفع معنوياتهم.