الذكاء الاصطناعي ومعدل الدوران: كيف يمكن توفير المزيد من الأموال باستخدام "التحليل التنبؤي"؟!

لعلك - عزيزي القارئ - مدرك لما يحدث من حولك من التحول الرقمي الشامل في كافة المؤسسات الكبير منها والصغير، ولعلك أيضًا ترى أن الجميع يستخدم الذكاء الاصطناعي الآن في الأعمال باختلاف أنواعها، البعض أيضًا بدأ يتحدث عن كيفية استبدال الذكاء الاصطناعي للإنسان في مستقبل ليس ببعيد، لكن! 

هل يقتصر دور التحول الرقمي والذكاء الاصطناعي على تبسيط المهام الروتينية والأتمتة وكتابة الرسائل والتقارير ؟! إذا كنت مثلنا "لا تعتقد ذلك" أكمل القراءة. 

بالطبع سيتعدى دور التحول الرقمي والذكاء الاصطناعي تلك المهام إلى مهام أخرى أكثر تعقيداً، وبالطبع أكثر أهمية، منها تغيير طريقة تعاملنا في أحد أكبر تحديات الموارد البشرية: معدل دوران الموظفين نحن الآن على مشارف ثورة تقنية باستخدام إحدى تقنيات تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي وهي: تقنية التحليل التنبؤي! 

التحليلات التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي ليست مجرد تحول رقمي؛ إنها نقلة نوعية تحول استراتيجيات الاحتفاظ بالموظفين من رد الفعل إلى التخطيط الاستراتيجي المحكم. تخيل أن تمتلك القدرة على معرفة من هم الموظفون الأكثر عرضة للمغادرة قبل أن يفكروا حتى في ذلك، مما يمنحك الفرصة للتدخل وإحداث فارق حقيقي. هذا هو الوعد الذي يحمله تحليل تنبؤ الموارد البشرية. 

التكلفة الخفية لدوران الموظفين: فاتورة باهظة تثقل كاهل الشركات! 

دعنا نكون صريحين؛ معدل دوران الموظفين ليس مجرد رقم في تقرير الموارد البشرية. إنه نزيف مالي وتشغيلي حقيقي يمكن أن يُرهق أي مؤسسة. تخيل أن خسارة موظف واحد قد تكلف شركتك ما بين 50% إلى 200% من راتبه السنوي، وذلك يعتمد بالطبع على طبيعة الدور ومستوى الخبرة. هذه التكلفة لا تقتصر على نفقات التوظيف والتدريب فحسب، بل تشمل أيضاً فقدان المعرفة المؤسسية، وتراجع الإنتاجية، وتأثير ذلك على معنويات الفريق الحالي. إنها فاتورة باهظة يجب علينا جميعاً أن نبحث عن طرق لتلطيف آثارها.

إذن ما هو التحليل التنبؤي في الموارد البشرية؟ 

ببساطة، إنه علم يستخدم بيانات الموارد البشرية على مدار تاريخ المؤسسة، وباستخدام أدوات إحصائية معقدة وبعض الخوارزميات الذكية، يعمل هذا التحليل على توليد تنبؤات دقيقة حول الأحداث المستقبلية المتعلقة بالقوى العاملة في سياق الموارد البشرية، الأمر لا يتوقف عند التنبؤ بمعدلات الدوران فحسب، بل يتعدى ذلك إلى تحديد مستويات الأداء المستقبلية، وحتى توقع المهارات التي ستحتاجها المؤسسة مستقبلاً. الفكرة الأساسية هي الانتقال من ماذا حدث؟" إلى "ماذا سيحدث؟" و"كيف يمكننا التأثير على ذلك؟". 

لكن كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخبرنا بالموظف الذي سيرحل عن المؤسسة، قبل أن يطلب هو نفسه الرحيل؟! 

يتم ذلك عن طريق تحليل الأنماط، ذكرنا سابقًا أن تلك التقنية يتم تزويدها بالبيانات التاريخية للموارد البشرية، يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل هذه البيانات والخروج من دراستها بأنماط لأداء الموظفين الذين سبق وتركوا المؤسسة، والأحداث المرافقة لذلك، بعدها يتم مقارنة سلوكيات واداءات الموظفين الحاليين بالأنماط التي خرجت بها التحليلات، وتحديد النقاط المشتركة بين الماضي والحاضر، وهي تفاصيل يكاد يستحيل على العقل البشري جمعها كلها نظراً لضخامة البيانات، خاصة في المؤسسات الكبرى والأكثر قدمًا. 

على سبيل المثال، تلاحظ تلك النماذج التقنية تدهوراً في درجات مشاركة موظف معين، أو زيادة غير مبررة في أيام الغياب، أو ارتباط معدل الدوران بفترة خدمة محددة أو بمدير معين، ومن ثم تقارن بينها وبين الأنماط التي خرجت بها من تحليل البيانات، وعند حدوث التطابق، تعتبرها "إشارات" على قرب الرحيل. 

تعمل هذه النماذج على ربط النقاط بين هذه الإشارات، مثل التراجع في الأداء، أو عدم الحصول على ترقية متوقعة، أو حتى التغير في سلوكيات البريد الإلكتروني بشكل أخلاقي ومع مراعاة الخصوصية، بالطبع). من خلال تحليل هذه المتغيرات، يمكن للنظام أن يحدد الموظفين المعرضين لخطر المغادرة قبل فوات الأوان. مثال حي على ذلك هو فريق الموارد البشرية في IBM ، الذي تمكن من تحقيق دقة مذهلة بلغت %95 في التنبؤ بمعدل الدوران، وهذا إنجاز يؤكد الإمكانات الهائلة لهذه التقنية. 

تحويل الرؤى إلى إجراءات استراتيجيات الحفاظ على الموظفين الموجهة بالبيانات! 

لا يقتصر دور التحليلات التنبؤية على مجرد تحديد المشكلة، بل يمتد لتوجيه فرق الموارد البشرية نحو التدخلات المستهدفة والفعالة عندما يحدد النظام موظفًا معرضًا للخطر، يمكن للموارد البشرية البدء في التفكير في حلول مخصصة مثل: 

- تعديل السياسات: ربما تكشف البيانات أن سياسة معينة تؤثر سلباً على الاحتفاظ بفئة معينة من الموظفين.

- تحسين المسارات المهنية: هل الموظف يشعر بالركود ؟ يمكن تقديم فرص تطوير جديدة أو مسارات مهنية واضحة. 

- تعزيز العلاقات بين المدير والموظف: غالباً ما يكون المدير المباشر هو حجر الأساس في الاحتفاظ بالموظفين. يمكن للتحليلات أن تسلط الضوء على الفرق التي تواجه تحديات في العلاقة بين المدير وموظفيه، مما يتيح التدخل لتقديم الدعم والتدريب للمديرين. 

هذه التدخلات الموجهة بالبيانات تضمن أن الموارد البشرية لا ترتجل على مسرح الحدث، بل توجه جهودها ومواردها حيث تكون الحاجة وحيث يمكن تحقيق التأثير الحقيقي.

جمع البيانات وإعدادها أساس التنبؤ الدقيق 

بعد كل ما سبق، لعلك تقول لنفسك الآن يا لها من تقنيات واعدة، لكن تلك التقنية الرائعة والواعدة لا تساوي شيئًا بدون "البيانات". لا يمكن لأي نموذج تنبؤي أن يعمل بكفاءة من دون البيانات الدقيقة والشاملة، العمود الفقري لأي نظام تحليلي ناجح. يجب على أقسام الموارد البشرية التأكد من جمع البيانات بانتظام من مصادرها المختلفة، مثل: 

- أنظمة معلومات الموارد البشرية (HRIS): تحتوي على معلومات أساسية عن الموظفين، الرواتب، التوظيف، وغيرها. 

- أدوات إدارة الأداء: توفر رؤى حول تقييمات الأداء، الأهداف، والتغذية الراجعة. . استبيانات الموظفين مقياس مباشر لمشاركة الموظفين ورضاهم. 

- بيانات الحضور والغياب: أنماط الغياب يمكن أن تكون مؤشراً مبكراً على المشاكل. 

كما أن تنظيف البيانات وإعدادها للتحليل لا يقل أهمية عن جمعها. البيانات غير النظيفة أو غير المكتملة يمكن أن تؤدي إلى تنبؤات خاطئة وغير موثوقة، مما يقوض الجهود المبذولة بأكملها. 

أنظمة الموارد البشرية HRMS من تطوير Inclusive Solutions تمكنك من الحصول على كل البيانات التي سبق ذكرها والتي يحتاجها قسم الموارد البشرية لديك لبناء نموذج التحليل التنبؤي الخاص بمؤسستك تواصل معنا الآن للمزيد من المعلومات. 

لدي الآن البيانات، كيف يمكنني بناء هذا النموذج ؟! 

لا تقلق عزيزي القارئ فلن نتركك في منتصف الطريق، لحسن الحظ، لا تحتاج إلى أن تكون عالم بيانات لتطبيق التحليلات التنبؤية. هناك العديد من الأدوات والمنصات المتاحة التي تسهل هذه العملية بشكل كبير، منها على سبيل المثال لا الحصر: منصات مثل Tableau و Visier تعتبر منصات قوية لتحليل البيانات، تقدم لوحات معلومات مرئية وقدرات تنبؤية متقدمة مصممة خصيصاً للموارد البشرية. 

أما للمحترفين الأكثر تقدماً، توفر لغات البرمجة مثل Python مرونة لا محدودة في بناء نماذج تنبؤية مخصصة. 

بالإضافة إلى ذلك، تدمج العديد من أنظمة HRIS الحديثة الآن قدرات تحليلية وتنبؤية كجزء من حزمها. اختيار الأداة المناسبة يعتمد على حجم مؤسستك مدى تعقيد بياناتك، ومستوى الخبرة الفنية لديك. 

ختامًا، يسعنا أن نقول 

أن التحول الرقمي والذكاء الاصطناعي يمنحان الموارد البشرية القدرة على أن تصبح محركاً استراتيجياً حقيقياً داخل المؤسسة. فمن خلال تبني تقنيات التحليل التنبؤي، يمكن لقادة الموارد البشرية من أن يسبقون الواقع ولو بخطوة، مما يؤدي إلى توفير كبير في التكاليف، وبناء قوة عاملة أكثر استقراراً، ومشاركة وفاعلية، وأكثر استعداداً لمواجهة تحديات المستقبل. أما الإجابة عن السؤال بأن الذكاء الاصطناعي سيحل محل الإنسان، فلا يمكن الجزم بها، لكن يمكننا التعلم من التاريخ كما تتعلم الآلة من تحليل البيانات، فقد اخترع الإنسان الآلة ثم اعتقد الجميع أنها ستحل محله، ثم بشكل أو بآخر وجد الإنسان طريقه إلى دائرة الإنتاج مرة أخرى، الأمر أعقد مما نتخيل.