Перевод статьи AI takes aim at employee turnover

ИИ нацелен управлять текучестью кадров

Поскольку увольнение становится все более сложной проблемой, компании обращаются к чат-ботам и машинному обучению, чтобы дополнить стратегии управления персоналом для оценки настроений сотрудников, выявления рисков бегства и усиления карьерной поддержки.

Сотрудники увольняются с работы рекордными темпами, и компании с трудом заманивают их обратно. Проблема усугубляется тем, что сотрудники теперь часто работают из дома, что затрудняет менеджерам выявление недовольных сотрудников. Кроме того, вводить новых сотрудников в курс дела сложнее, если они не могут посещать очные занятия или работать в тени опытных сотрудников.

Для решения всех этих вопросов компании все чаще обращаются к искусственному интеллекту. Но есть предел тому, что может сделать ИИ.

Использование ИИ для оценки настроений сотрудников

«Великая отставка» не была преувеличением. Число людей, увольняющихся с работы, было беспрецедентным на протяжении всей пандемии, достигнув рекордного уровня в 48 миллионов человек в 2020 году по сравнению с 42 миллионами в 2019 году, что было предыдущим рекордом.

По данным мартовского опроса McKinsey, неустойчивые ожидания в отношении производительности труда, отсутствие карьерного роста и потенциала продвижения, а также отсутствие значимой работы являются одними из главных причин, побуждающих сотрудников двигаться дальше, а неадекватная компенсация находится ниже в списке, на шестом месте. . Причина № 1, по которой люди бросают работу? Безразличные лидеры.

Проблема в том, что может быть трудно заметить, что сотрудники борются, когда они внезапно все работают удаленно.

«Я человек старой закалки и считаю, что ничто не заменит управление вживую, — говорит Билл Новаки, руководитель отдела принятия решений в KPMG. «Я не думаю, что есть замена хорошим менеджерам, которые знают, что на прошлой неделе у вашей дочери был футбольный матч».

Но крупным и малым работодателям пришлось адаптироваться, говорит он, и некоторые считают, что удаленная и гибридная работа дает значительные преимущества.

«Эта работа из дома довольно крутая, и они ее примут», — говорит он. «Но тогда мы по определению лишим возможность управлять обходным путем. Когда у меня есть команда, разбросанная по всему миру, я действительно не могу понять, что они приходят и уходят, устали они или нет».

Чтобы восполнить этот пробел, некоторые компании обращаются к опросам сотрудников, целью которых является оценка их самочувствия. Совсем недавно они изучают использование интерактивных чат-ботов для проверки пульса настроений сотрудников на работе.

KPMG, например, создала свой первый интерактивный чат-бот в 2016 году. Сначала он получил ограниченное распространение, но интерес быстро угас. «Буквально на этой неделе у меня было четыре звонка по этому поводу», — говорит Новацки. «Люди начинают осознавать это».

Новацки говорит, что с тех пор технология выросла. Можно собрать много информации о том, что делают сотрудники, например, когда они входят в свои рабочие системы, когда они звонят по телефону и сколько времени у них есть между встречами. «Все эти данные есть, — говорит он.

Чтобы это не было похоже на жуткий микроуправление и больше напоминало полезное внимание, Новацки предлагает разрешить работникам выбирать систему. Тогда сотрудники смогут понять, на что смотрит компания. «Мы можем заметить, что вы выгораете, прежде чем вы это заметите. Когда вы представляете это таким образом, что мы заботимся о вашем здоровье, они соглашаются», — говорит он.

KPMG рассчитывает оценку риска увольнения сотрудника, пытается определить причину этого, а затем предлагает меры по исправлению положения. «Благодаря обратному тестированию и перекрестной проверке мы обнаружили, что нам постоянно удается прогнозировать две трети людей, собирающихся уйти в отставку, и спасать от 10% до 20% тех, кого мы идентифицировали», — говорит он.

Однако не каждая компания сможет использовать ИИ для прогнозирования убыли.

«Как и любое приложение ИИ, способность прогнозировать оборот полностью зависит от исторических данных», — говорит Джонатан Рейли, главный операционный директор и соучредитель Akkio, компании, занимающейся искусственным интеллектом без кода.

Как правило, это означает, что только крупные организации могут использовать эту технологию. Но, по словам Рейли, в конечном итоге такая технология, вероятно, станет основной функциональностью корпоративных HR-платформ. «Большинство бизнес-платформ будут работать на ИИ в ближайшие пять лет».

Использование ИИ для борьбы с текучестью

Одной из компаний, которая инвестирует в чат-ботов на базе искусственного интеллекта и другие инструменты, помогающие снизить текучесть кадров, является глобальная фирма по оказанию профессиональных услуг Genpact, в которой работает более 100 000 сотрудников. Его чат-бот под названием Amber задает сотрудникам актуальные вопросы на важных этапах работы в компании.

«Результаты позволяют руководителям отдела кадров и руководителям высшего звена активно помогать недовольным сотрудникам», — говорит Санджай Шривастава, директор Genpact по цифровым технологиям.

По его словам, раньше Genpact использовал опросы. Но инструмент ИИ может помочь измерить настроение сотрудников. По его словам, теперь ключевым показателем является положительный показатель настроения. «Мы принимаем меры, когда позитивное настроение снижается».

По его словам, благодаря тому, что сотрудники получают дополнительную поддержку, когда они в ней нуждаются, в результате повысились общие показатели позитивного настроения.

«Янтарь был особенно важен во время пандемии, когда компания перешла на удаленную работу», — говорит Шривастава. По данным Genpact, 66% их сотрудников использовали чат-бота Amber в 2021 году, а из тех, кто это сделал, 84% сообщили о хорошем настроении.

«Сотрудники, которые не участвуют в чатах Amber, увольняются в два раза чаще, чем те, кто это делает», — отмечает Шривастава. «Результаты превзошли все ожидания».

Компания также использует ИИ для отслеживания сообщений сотрудников на предмет признаков того, что сотрудник собирается уволиться. Анализируя метаданные обмена сообщениями, «а не сами сообщения», говорит он, «теперь мы можем статистически доказать, что определенные типы поведения при общении напрямую связаны с эффективностью бизнеса».

По его словам, анализ может помочь выявить сотрудников-рок-звезд, чтобы компания могла предпринять дополнительные шаги для их мотивации. Кроме того, он может выявлять риски увольнения, позволяя руководству обсуждать стратегии удержания или разрабатывать планы преемственности до того, как сотрудники действительно уйдут.

Ускорение адаптации новых сотрудников с помощью ИИ

По словам Шриваставы, Genpact также ускоряет процесс адаптации новых сотрудников с помощью ИИ. Компания преобразовала свой новый опыт найма, оцифровав весь процесс адаптации, который обеспечивает персонализированные эмпирические путешествия, сопровождаемые картированием опыта и эмоций в каждой точке взаимодействия.

Другие компании используют ИИ для более эффективного обучения новых сотрудников, что становится все более важным с переходом на удаленную работу. Предлагая дополнительные возможности обучения, компании также способствуют удержанию сотрудников, говорит Джонатан Парнелл, старший консультант по трансформации облачных вычислений и центров обработки данных в консалтинговой компании Insight.

«Люди чувствуют, что вы действительно заботитесь о них, что они инвестируют в ваше будущее», — говорит он. «Многие проблемы с нехваткой рабочей силы вызваны тем, что компании не инвестируют в текущую рабочую силу».

Решения для обучения на основе ИИ обеспечивают наибольшую ценность для бизнеса, когда они нацелены на роли, в которых сотрудники работают в рамках очень специфических параметров и где существует большая текучесть кадров. Колл-центры для клиентов — прекрасный пример.

Энди Турай, вице-президент и главный аналитик Constellation Research, недавно работал с глобальным ритейлером среднего и крупного размера, которому было трудно управлять оборотом в своих колл-центрах, когда началась пандемия.

До пандемии новые сотрудники читали документацию, смотрели видео, а затем сидели в классе. «Они были созданы для того, чтобы нанимать и обучать людей физически на месте в районе колл-центра», — говорит он. «Требовалось физическое присутствие, лицом к лицу, чтобы прийти в одно место, чтобы учиться. Когда все стало виртуальным, они нанимали кого-то, не видя его, и пытались виртуально научить его, чтобы он набрал скорость».

Как правило, в колл-центре менеджеры ходят по залу, наблюдая за тем, как работают сотрудники, готовые вмешаться и помочь, если возникнут проблемы. «Когда вы переходите в виртуальный мир, этого не может быть», — говорит Турай.

Компания завершила создание решения, основанного на элементах от нескольких разных поставщиков, включая обработку естественного языка, интеллектуальное принятие решений, системы коучинга и диалоговый ИИ. По его словам, потребовалось от шести месяцев до года, прежде чем система заработала достаточно хорошо, чтобы удовлетворить их потребности. «И они до сих пор строят его. С системами ИИ все никогда не бывает идеальным».

Компания начала с использования старых кейсов клиентов для программы обучения, позволив сотрудникам попытаться найти свои собственные решения, а затем перешла к моделированию новых кейсов поддержки, которых раньше не было.

Это также начало системы, которая будет искать в базе знаний прошлые дела, чтобы предлагать возможные решения новым сотрудникам, пока они разговаривают по телефону. «Это еще не идеально, — говорит Турай. «Но он может указать вам место, где вы, возможно, захотите посмотреть».

Недавно ритейлер добавил функцию автоматического прослушивания текущих телефонных звонков и помечает их для супервайзеров, если кажется, что что-то идет не так.

Затем компания планирует улучшить базу знаний, чтобы она автоматически находила решения, и предложить автоматизацию с помощью одной кнопки, чтобы сотрудники могли нажать кнопку, чтобы система взяла на себя задачи, которые они в настоящее время должны выполнять вручную, например возврат денег или отправка писем.

Войдите в эру расширенных человеческих ресурсов

Использование ИИ для обучения, а также для удержания, найма и других HR-задач — это то, что IDC называет «расширенными человеческими ресурсами».

Расходы на расширенные человеческие ресурсы выросли чуть более чем на 30% в прошлом году и достигли почти 3 миллиардов долларов, а в 2025 году, как ожидается, достигнут 6,3 миллиардов долларов.

И сотрудники все больше проникаются этой идеей. Согласно опросу 2021 года, проведенному Workplace Intelligence и Oracle, 82% из более чем 14 000 сотрудников и менеджеров со всего мира заявили, что, по их мнению, роботы могут поддерживать их карьеру лучше, чем люди.

Между тем, 85% заявили, что они не удовлетворены карьерной поддержкой, которую они в настоящее время получают от своих компаний, а 87% заявили, что компаниям следует делать больше, чтобы прислушиваться к их потребностям.

Кроме того, 55% сказали, что с большей вероятностью останутся в компании, которая использует ИИ для поддержки карьерного роста. Некоторые примеры этого включают определение того, какие навыки им необходимо развивать, и рекомендации способов изучения новых навыков.

Согласно отчету, опубликованному Eightfold AI в марте прошлого года, более 50% компаний уже используют некоторые инструменты, связанные с искусственным интеллектом, для улучшения управления персоналом, например, для оценки потенциальных кандидатов на работу и сопоставления их с лучшими ролями или используют чат-ботов для ответов на распространенные вопросы. , сопоставьте с карьерными путями сотрудников или с повышением или переподготовкой сотрудников.

Более того, 82% HR-менеджеров, принявших участие в опросе, заявили, что их компании будут расширять использование инструментов ИИ для управления талантами в течение следующих пяти лет.

Некоторые проблемы могут быть слишком большими для ИИ, чтобы их исправить

Согласно исследованию, опубликованному в Harvard Business Review, токсичная корпоративная культура является самым важным предиктором атрибуции, за которой следуют гарантии занятости и реорганизация.

Чат-бот HR, каким бы умным он ни был, вряд ли что-то сделает для решения этих проблем. На самом деле ИИ — это действительно мультипликатор силы. Использование ИИ на токсичном рабочем месте может еще больше усугубить токсичность.

Например, если руководство решает проблему текучести кадров, чтобы заставить сотрудников остаться, то система ИИ, которая отслеживает общение сотрудников на предмет признаков стресса, может нацелить мишени на эти уязвимые группы населения, заставляя их чувствовать себя еще более запуганными и недооцененными.

Точно так же некоторые компании пытаются использовать ИИ как часть своего процесса адаптации, чтобы компенсировать отсутствие упорядоченной структуры документов, говорит Парнелл из Insight. «Если ваша адаптация настолько сложна, то ваш бизнес не надежен», — говорит он. «Зачем вам нужно создавать весь этот сумасшедший ИИ для онбординга? Вы не знаете, как работает ваш бизнес? Почему вам нужно создавать ИИ только для того, чтобы спросить, как у кого-то дела?»

Он добавляет, что ИИ мало что может сделать для решения фундаментальных проблем бизнеса. «Сколько Febreeze можно купить, чтобы больше никогда не стирать одежду? В какой-то момент вам просто нужно постирать одежду. Вы должны сделать работу. Вам предстоит организовать эффективный бизнес. ИИ не решает проблему сам по себе. Да, ИИ может помочь, но для того, чтобы ИИ был успешным, вам все равно нужно что-то наладить».