Nowe technologie umożliwiają, dostęp do danych dotyczących zasobów ludzkich, na nieosiągalną dotąd skalę. W świetle rozwoju sztucznej inteligencji (AI) i opartych o nią predykcji w obszarze HR, analiza danych historycznych odchodzi do lamusa. Korzyści w biznesie przyniesie tylko to, co można przewidzieć z wyprzedzeniem. Sama sztuczna inteligencja - jakby na przekór powszechnemu przekonaniu, że odbierze ludziom pracę - pozwala firmom zmniejszać poziom rotacji pracowników.
AI wytypuje odejście pracownika
Odpowiedzialność działów HR wykracza daleko poza samo rekrutowanie pracowników. Do ich roli należy też między innymi dbanie o rozwój zawodowy zatrudnionych osób oraz - w miarę możliwości - ograniczenie liczby odejść z pracy. Do tej pory działy HR miały bardzo ograniczone możliwości w tym zakresie, gdyż bazowały na danych historycznych - na przykład na wywiadach z odchodzącymi pracownikami. Na tej podstawie wyciągano wnioski i podejmowano część decyzji. Proces jednak był niepełny i w związku z tym dawał ograniczone efekty. To, czego brakowało, dziś przynosi sztuczna inteligencja.
Bazując na dużych zbiorach danych, algorytmy tworzą tak zwane predykcje. Potrafią z zaskakująco dużą dokładnością przewidzieć, którzy pracownicy w najbliższym czasie zrezygnują z pracy i podać możliwe przyczyny ich decyzji. Przykładowo, technologia opracowana przez firmę IBM ma 95-procentową skuteczność w typowaniu odejść pracowników. U tego giganta technologicznego sztuczna inteligencja zastąpiła już 30 proc. pracowników HR.
Do ludzi wciąż jednak należy podejmowanie odpowiednich działań w oparciu o predykcje sztucznej inteligencji. Ostatecznie chodzi o to, żeby zatrzymać pracownika w firmie. Jak wynika z danych, na które powołuje się Sedlak & Sedlak, koszty rotacji wahają się od 30 do 200 proc. rocznego wynagrodzenia pracownika(1). W grę wchodzą zatem niebagatelne koszty. Na szczęście jednak można ich uniknąć lub znacznie je zredukować.
„Najlepszy czas na zdobycie pracownika jestem wtedy, zanim on odejdzie”
Te słowa wypowiedziała szefowa IBM Ginni Rometty w rozmowie z dziennikarzami na temat roli sztucznej inteligencji w procesach HR(2). Trudno się z nimi nie zgodzić. To, co charakteryzuje wiele dzisiejszych rynków pracy – w tym w Polsce – to wysokie zapotrzebowanie na pracowników, rekordowo niskie bezrobocie oraz bardzo wysoka rotacja personelu.
W takich branżach jak handel czy gastronomia wskaźnik rotacji dochodzi nawet do 200 proc. Oznacza to, że w ciągu roku cały personel w firmie wymienia się dwukrotnie. Stąd zwiększona konieczność analizy danych historycznych – po to, by przewidzieć przyszłe zdarzenia (w tym przypadku odejście pracownika) i móc im zapobiec. W taki właśnie sposób „zdobywa się pracownika, nim on odejdzie”.
Za przykład weźmy rozwiązanie technologiczne, wykorzystujące AI, które zakłada analizę danych podzielonych na około 150 różnych kryteriów. Dzielą się one na statyczne i dynamiczne. Statyczne to na przykład wiek pracownika, jego miejsce zamieszkania czy wysokość wynagrodzenia – podstawowe, względnie niezmienne informacje. Ale poza nimi istnieją też bardziej płynne, dynamiczne czynniki. Te z kolei odnoszą się przede wszystkim do kwestii grafiku, który we wspomnianych branżach (gastronomia, sprzedaż, call center...) pełni fundamentalną rolę. Dziś patrzenie wyłącznie na dane historyczne nie wystarczy, by zrozumieć przyczyny rotacji pracowników i podjąć działania mające na celu zredukowanie jej poziomu. Pożądane efekty biznesowe przynosi dopiero odpowiednie łączenie danych statycznych i dynamicznych.
Dlaczego pracownicy odchodzą
Nieuwzględnianie próśb grafikowych pracownika. Zbyt długie, ponad 8-godzinne zmiany. Zbyt wiele z rzędu zmian w porze nocnej. Częste zmiany grafiku. Te problemy, charakterystyczne dla branż opartych na pracy w systemie zmianowym, negatywnie odbijają się na komforcie pracy pracownika, wyczerpują go i często okazują się przyczyną jego odejścia. Pierwszymi symptomami mogą być nagminne spóźnienia, powtarzające się zwolnienia lekarskie i urlopy na żądanie, unikanie codziennych obowiązków.
Przy pomocy nowoczesnej technologii można z o wiele większą łatwością optymalizować grafik, tym samym zmniejszając poziom rotacji w firmie, tak aby oscylował wokół zdrowej średniej krajowej. Wg danych Randstad w pierwszym półroczu 2019 wyniosła ona 19%"(3).
Algorytm stale uczy się (machine learning) na bazie otrzymywanych danych i im dłużej funkcjonuje w firmie, tym lepszą ma skuteczność. Do ludzi należy zrobienie odpowiedniego użytku z informacji, które dzięki niemu uzyskują. Bez nich – w wielu przypadkach będą poruszać się jak we mgle, a w tym czasie problem wysokiej rotacji będzie hamował rozwój całej firmy. To powód, dla którego kolejne przedsiębiorstwa inwestują w nowoczesne narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, jako niezbędne wsparcie dla działów HR.
(1) Źródło: Rynek Pracy
https://rynekpracy.pl/artykuly/rotacja-pracownikow-koszty-rodzaje-przyczyny
(2) Źródło: CNBC https://www.cnbc.com/2019/04/03/ibm-ai-can-predict-with-95-percent-accuracy-which-employees-will-quit.html
(3) Źródło: badanie Randstad https://www.randstad.pl/strefa-pracownika/centrum-prasowe/badanie-randstad-34-polskich-pracownikow-zostaje-w-pracy-po-godzinach-dla-wiekszosci-nie-jest-to-rzadkoscia-slabnie-rotacja-na-rynku-slabnie-tez-optymizm-w-kwestii-znalezienia-nowego-zatrudnienia/
