Kuidas AI aitab personalijuhil andmetest mustreid leida ja töötajate usaldust hoida

Personalitöös on kogemused ja intuitsioon väga olulised. Lisaks saame kasutada andmeid ja nutikaid tööriistu, näiteks AI-d, et otsused oleks läbikaalutud ja argumenteeritud.

Organisatsioonides on hulgaliselt infot – töötajate andmed, tööaja kasutamine, koolituste osalus, pulsiküsitlused, arenguvestluste info, tulemusnäitajad jm. Kui need andmed omavahel kokku panna, tekivad mustrid, mis aitavad mõista, mis mõjutab meeskondade tulemuslikkust kõige rohkem.

AI-vahendid nagu ChatGPT on personalijuhi nutikad abimehed, mis suudavad mõne minutiga kokku võtta sadu vabas vormis vastuseid rahulolu-uuringust, leida seoseid ja pakkuda soovitusi tulemuste visualiseerimiseks. Näiteks võid anda AI-le ülesande: „Analüüsi töötajate tagasisidet ja koonda kolm suurimat korduvat teemat.“ Või lasta tal tuua välja avatud küsimustes enim kordunud märksõnad ja kujundada need sõnapilvena

Töötajate voolavus on organisatsioonile väga töömahukas ja kulukas. Voolavuse põhjalik analüüs aitab prognoosida, millised töötajad võivad olla nn riskitsoonis ehk potentsiaalsed lahkujad. Selle info ja AI abiga saab luua tiimidele nn riskiskoorid ja vähendada sel moel tööjõu voolavust. AI saab pakkuda keerulisemaid või lihtsamaid algoritme vastavalt kasutaja eelistustele ja oskustele, olgu selleks siis funktsioon Excelis, makro, koodijupp vm lahendus.

Andmeid on meil töös piisavalt ja sageli isegi liiga palju. Seetõttu on oluline osata infot arusaadavalt esitada. Exceli Pivot-tabelid võimaldavad kiireid ülevaateid, samas keskkonnas saab koostada ka lihtsamaid andmelaudu (dashboards). Visuaalne andmeesitlus on kõnekam kui pikad tabelid või tekstiline kirjeldus. Näiteks saab haiguspuudumiste analüüsimiseks koostada Exceli ja AI abiga nn intensiivsuskaardi (heatmap), kus on lihtsam märgata haiguspuudumiste riskiperioode.

AI abiga saab kiirendada andmete analüüsi – küsida selgitusi, lasta koostada valemeid, kirjutada koodi või teha kokkuvõtteid andmetest. Samuti oskab AI soovitada, millist tüüpi graafik või diagramm sobiks mingit seost näitlikustama. See vähendab hirmu andmeanalüüs ees ja loob kindlustunde, et personalitöötaja leiab andmeanalüüsi vajavad vastused ka ilma andmeanalüütiku või programmeerija abita.

Andmepõhine personalijuhtimine saab toimida vaid siis, kui töötajad tunnevad end turvaliselt. See tähendab, et tuleb järgida andmete eetikat ja õiguslikku regulatsiooni. Töötajad peavad teadma, milliseid andmeid kogutakse ja miks. Kui AI-d kasutatakse värbamisel või lahkumisriskide hindamisel, peab personalijuht tagama, et algoritmid ei diskrimineeri ega loo kallutatust. AI-d saab treenida ning selleks leiab palju soovitusi ja töövahendeid. Usaldus on personalianalüütika kõige olulisem kapital.