Ta algoritem lahko napove, kdaj bodo zaposleni dali odpoved – poglejte, kako

Trg delovne sile je trenutno še vedno odprt in ljudje se pogosto odločajo za zamenjavo službe. Velja splošno prepričanje, da bo zamenjava delodajalca prinesla hitro napredovanje in višjo plačo. Poleg tega, da iščejo višje dohodke, med razlogi za menjavo službe pogosto najdemo slabe odnose na delovnem mestu in pa zelo omejen prostor za napredek na karierni poti. Delodajalci seveda teh informacij ne dobijo oz. jih dobijo šele na zadnjem intervjuju, preden zaposleni odide. Zahvaljujoč se umetni inteligenci in strojnemu učenju so raziskovalci pred kratkim razvili algoritem, ki zna z visoko stopnjo natančnosti napovedati, kdaj obstaja tveganje, da bo zaposleni dal odpoved.

To bi lahko bila dobra stvar tako za zaposlovalce kot tudi za zaposlene. Če bi podjetja razumela, kdo je tisti, ki išče nove priložnosti, bi lahko dognala tudi glavne razloge, zakaj do tega pride. Če so podjetja pripravljena vložiti nekaj denarja in časa v preventivo, potem bodo prihranili denar in tudi čas za iskanje in vpeljavo novih kadrov. Poleg vsega tega pa mora delodajalec že od vsega začetka vlagati v zadovoljstvo zaposlenih na delovnem mestu, pa naj bo to v obliki kompenzacij, delovne kulture ali nekih kariernih možnosti za napredovanje.

Pa si poglejmo, kako je možno s pomočjo podatkov priti do informacij, ki jih delodajalci iščejo.

Algoritem, ki napoveduje odpovedi zaposlenih

V članku, objavljenem v znanstveni reviji Harvard Business Review, sta profesorja Brooks Holtom iz Georgetown University in David Allen iz Texas Christian University predstavila rezultate svoje zadnje raziskave. Z uporabo algoritmov »big data« in strojnega učenja sta profesorja razvila »real-time« indikator, ki meri dva glavna indikatorja, ki kažeta na to, da zaposleni razmišlja o odpovedi oz. novemu delodajalcu.

Prvi indikator so dogodki, ki vplivajo na to, da zaposleni začne razmišljati o zapuščanju organizacije. Na primer, število člankov v novicah o podjetju, sprememb na trgu delnic in razni pravni postopki, ki so odprti proti podjetju. Raziskovalci so poleg tega merili še, kako se zaposleni počuti povezanega s podjetjem, glede na javno dostopne podatke, kot so število predhodnih zaposlitev, let, ki jih je preživel pri določenem delodajalcu, spol, izobrazbo in geografskih podatkov.

Ko so na novo ustvarjeni algoritem preizkusili v praksi, so ugotovili, da so tisti, ki jih je algoritem detektiral, v 63% do konca leta dobili novo službo. Testiranje je potekalo tri mesece in algoritem se je izkazal kot zelo natančen.

Vaš šef bi lahko napovedal, kdaj boste dali odpoved – in to je dobra stvar

To, da ima oddelek ravnanja s človeškimi viri dostop do teh informacij, je za nekoga lahko kaplja čez rob. Kljub temu pa obstaja precejšnja finančna prednost, če delodajalec začne ponovno delati z nezadovoljnim zaposlenim, kot da začne delati z novim zaposlenim. Po zadnjih ocenah bi naj bila zamenjava zaposlenega z novim stroškovno gledano 2-3 krat višja od njegove plače. Tukaj seveda štejemo čas za iskanje novo zaposlenega, denar, usposabljanje itd.

Brooks Holtom je za CNBC povedal: »Obstajajo ‘trdi’ stroški, kot sta usposabljanje in selekcija ter na drugi strani ‘mehki’ stroški, kot sta zmanjšanje kakovosti dela s strankami, ali nezmožnost hitre nadomestitve v primeru, ko nekdo odide«. V najslabšem primeru pride do tega, da ima 50 % HR menedžerjev odprte pozicije za tista delovna, ki jih ne morejo zapolniti. Čakanje na novo zaposlenega pa podjetja na letni ravni stane skoraj milijon ameriških dolarjev.

»Najboljša podjetja so razvila kulturo poslušanja«, pravi Holtom. K temu je dodal še to, da si od svojih zaposlenih želijo slišati, kaj se jim zdi dobro in kaj ne. Dobri delodajalci si želijo narediti vse, da bi izboljšali razmere za delo, seveda v skladu s svojimi stroškovnimi načrti. Umetna inteligenca je na tej točki obogatena z dobro premišljenim dialogom, »ena-na-ena« pogovori in skrbnim upravljanjem delodajalcev.

»Tudi, če delodajalec ugotovi, kdo bi lahko odšel, je njegova skrb, da bo odreagiral premišljeno«, dodaja Holtom. Zbiranje in analiziranje teh podatkov je lahko bolj produktivno kot zbiranje podatkov iz klasičnih raziskav. S temi se lahko hitro zgodi, da podjetja sprašujejo napačna vprašanja, ali pa se zaposleni ne počutijo dovolj »varne«, da bi iskreno odgovarjali. S tem, ko delodajalec pravilno uporabi podatke, ima potencial, da dodobra spozna svoje zaposlene, sofisticirani menedžerji pa lahko zaposlenim bolje predstavijo, kaj točno je njihova vloga. Na tak način lahko ustvarijo bolj pozitivno in personalizirano delovno okolje.

Seveda pa je potrebno izpostaviti tudi negativno stran strojnega napovedovanja takšnih stvari, kot so odpovedi zaposlenih. »Moja največja skrb je zasebnost«, pravi Holtom. V dotični raziskavi so raziskovalci uporabljali zgolj javno dostopne podatke, med drugim tudi podatke iz družbenih omrežij. To vsekakor lahko hitro postane sporno. Samo pomislimo, kako bi se počutili mi, če bi naš delodajalec analiziral naše podatke iz družbenih omrežij, pa četudi so ti podatki javni.

Druga stvar, na katero je potrebno opozoriti pri algoritmih je, da so ti lahko zastareli, ne upoštevajo konteksta ali se zanašajo zgolj na atribute, ki so značilni za nek specifičen razred.

Umetna inteligenca bo na področju rekrutiranja še prisotna

Ključno je, da se vprašanj glede zasebnosti lotimo resno. »Narava upravljanja s človeškimi viri in iskanja talentov se razvija, saj nenehno iščemo načine, kako procese pospešiti in ustvariti boljše uporabniške izkušnje – tako za iskalce zaposlitve, kot tudi za delodajalce«, pravi Armer. Povedano z drugimi besedami, algoritem, ki napoveduje odpovedi zaposlenih, je zgolj eden od primerov, kako podjetja investirajo, da bi spremenila način iskanja kadrov oz. v tem primeru zadrževanja obstoječih kadrov.