机器学习如何在船上改变员工

2020年9月23日

在寻找合适的员工时,每个行业都有自己的障碍。在每家公司(大或小)中,人力资源部门在工作中寻找适合文化并与业务增长的新才能。

然而,人们将在一家公司留下的日子,直到退休持续了。这意味着人力资源部门和最高管理层和高管都必须找到留住新员工并获得忠诚度的方法。

简而言之,该过程并不结束合同。企业还必须考虑将新员工整合到他们的文化中,找到了他们正确的现货和项目,并以幸福水平检查。这是什么 人们打电话给衣柜.

这个过程对于有兴趣维护和发展劳动力的组织至关重要。甚至更多,由于劳动力被千禧一代接管,因此这一步骤已成为必要的(千禧一代被称为 樵夫)。  

尽管如此,该过程令人难以置信的耗时,需要来自人力资源时间等部门的额外资源。那’为什么公司寻求最好的策略来优化他们的流程,通过将他们的技术人员参与其中 ML培训 在日常工作中包含AI技术。

ML如何在船上变化

船上为小型和大型公司是不同的。小型组织有奢侈的倾向于密切关注他们雇用的每一个新才能,但这一切方面发生了变化,当你有新的人经常来。

因此,大公司必须找到一种不同的方法来帮助员工感到融入和欣赏。

商家喜欢 结果公司 组织在几个大陆分布,使用各种AI和ML技术来减少船上的负担。该公司从不同的文化背景中监督超过22,000名员工,并且对每个人进行适当的船上(和触控设备)非常困难。

因此,他们决定实现支持AI的机器人过程自动化(RPA),以减少与每个新员工的时间。这导致了更好的培训,人力资源部门的较轻的工作量,更好的安全性。

使用机器学习的培训允许大型公司根据广泛的变量授予新员工访问信息。另外,可以基于其个性类型和偏好来执行所述信息的传送(由智能系统评估)进行。总体而言,使用ML在培训新员工中,授予他们在常规营业时间之外获得信息,并且来自远程位置,使整个过程更加直观和交互。

此外,onboarding(和obboarding)需要一系列通常由人力资源员工执行的繁琐任务(尽管 sm 相信这是一个误解而不是成功的实践)。在招聘前和前几个月之前发生的一切新员工在公司中花费的新员工需要记录和耗时的活动,现在可以被智能系统接管。

一种解决方案是根据每个部门的需求自动化船上(和柜台)系统。因此,机器学习算法可用于提供新的员工访问电子邮件帐户,信息和其他公司资源,他们应该知道。但更重要的是,其他算法可用于删除过去员工的访问(这是全球大多数组织的巨大安全问题)。

最后,公司可以使用AI和ML来确保他们的实践符合GDPR等数据隐私法律。

王选&使用机器学习的缺点

毫无疑问,AI和ML算法可用于减少与日常任务所花费的时间,例如根据辅助功能查看CVS或为每个员工创建帐户。这使人类运营商能够专注于其他重要方面,例如将新员工与合适的团队整合,并在前90天内遵循公司的进展。 

然而,我们需要提及一个缺点:直到尘埃落定,新员工将与人力资源代表或高管人类联系较少。他们将获得信息和访问可以提供一些答案的智能系统,但这也意味着面对面的面对面。

当然,这可以变成一个优势,尤其是新的雇员,他不是那么舒服地提出问题。此外,整个船上系统可以通过游戏完成完成 包括一些礼物,这使得这个过程更有趣和交互。

包起来

在一天结束时,如果我们设法在新技术和人类互动之间取得平衡,AI和ML可以是由于人为错误而过度劳累的人力资源代表和安全问题的答案。