هوشمند سازی تعاملات کارکنان با سازمان
در جهان پیشرفته امروز ، سازمان ها دیگر صرفا به اتوماسیون فعالیت های روتین خود بسنده نمی کنند . استراتژی های داده محور و هوش مصنوعی ، عصر جدیدی را آغاز کرده اند ؛ عصری که در آن سیستم های هوشمند فعالانه موجب ارتقای کیفیت ، شخصی سازی و اثربخشی تعاملات کارکنان با سازمان شده اند .
اتوماسیون پردازش رباتیک پایه ( RPA ) صرفا روال های کاری تکراری و روتین را انجام می دهند ، اما پلتفرم های هوشمند از الگو ها می آموزند ؛ نیاز های پرسنلی را پیش بینی کرده و ارتباط و مشارکت عمیق تری را شکل می دهند . این تحول ، نه تنها موجب تسهیل انجام فعالیت ها شده ، بلکه یک فرهنگ کاری را ایجاد کرده که در آن کارمندان احساس می کنند نظرات و خواسته های آن ها شنیده می شود ، از آن ها حمایت شده و استقلال عمل دارند .
از اتوماسیون فعالیت ها تا هوش فعال
هدف اولیه اتوماسیون ، افزایش کارآمدی بود : کاهش فعالیت های انسانی ، تقلیل خطا ها و تسریع فرایند های معاملاتی . در آن دوران ، سازمان ها از چت بات ها جهت پاسخگویی به پرسش های منابع انسانی ، تسهیل فرایند های تایید درخواست هزینه ها و از ابزار های برنامه ریزی به منظور تخصیص خودکار اتاق های کنفرانس استفاده می کردند . در حالی که این رویکرد موجب کاهش چشمگیر هزینه ها می شد ، اما ذاتا واکنشی بود و تنها زمانی فعال می شد که رویداد از قبل تعیین شده ای اتفاق می افتاد .
در مقابل ، سیستم های هوشمند به طور فعال و از قبل آماده ، پایگاه های بزرگ داده را جهت پیش بینی روند ها و مسائل تجزیه و تحلیل می کنند . به جای انتظار برای ثبت درخواست مرخصی از سوی کارمندان ، سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی از طریق بررسی تمام ضرب الاجل های کاری ، سابقه الگو های مرخصی و سیگنال های رفتاری به دست آمده از پلتفرم های همکاری ، حجم کار بیش از حد را هشدار می دهند و از این طریق ، مدیران می توانند پیش از بروز علائم جدی فرسودگی ، حجم کاری را تعدیل کرده یا حمایت های لازم را انجام دهند .
این جا به جایی _ از اتوماسیون مبتنی بر مقررات به یادگیری مستمر _ نشان دهنده یک تغییر الگو در تعاملات محیط کار است .
شخصی سازی در مقیاس وسیع
از جمله مزیت های قابل توجه سیستم های هوشمند ، توانایی این سیستم ها در فراهم نمودن تجربه شخصی سازی شده برای تمامی نیرو های کار می باشد . پرتال های اتوماتیک سنتی ، یک منوی واحد انتخاب را برای همه کاربران فراهم می کنند ؛ در حالی که رابط هوشمند بر پایه یادگیری ماشینی ، پیشنهاد ها را بر اساس نقش ، اولویت ها ، اهداف شغلی و رفتار های گذشته هر یک از کارکنان شخصی سازی می کنند .
عامل های گفتگوی هوشمند
چت بات ها اولین موج از ابزار های خودکار تعامل کننده با پرسنل بودند ، اما نسخه های اولیه این چت بات ها در پاسخ به سوالات پیچیده یا چند مرحله ای ناکارآمد بودند . چت بات های هوشمند امروزی از درک زبان طبیعی و حافظه متن جهت راهنمایی پرسنل طی فرایندهای پیچیده و چند مرحله ای _ از آموزش گرفته تا حل مشکلات سخت _ برخوردارند و در عین حال ، جریان گفتگوی انسانی را نیز حفظ می کنند .
این بات های پیشرفته قادر به تشخیص احساسات ، نشانه های سردرگمی یا ناراحتی و حتی ارجاع پرسنل به یک متخصص انسانی در صورت تشدید این علائم می باشند . این بات ها همچنین با سیستم های منابع انسانی یکپارچه شده و از هر تعامل انجام شده جهت بهبود کیفیت و پیشنهادات خود یاد می گیرند .
نشان دادن مسیر شغلی و یادگیری بر پایه داده ها
سیستم های هوشمند همچنین با ایجاد نقشه های شغلی شخصی سازی شده ، موجب تحول در زمینه توسعه استعداد ها شده اند . هوش مصنوعی به جای تکیه صرف بر بررسی های سالیانه عملکرد ، به طور پیوسته مهارت ها ، علایق و حوزه های رشد حرفه ای پرسنل را تحلیل نموده و آن ها را با فرصت های داخلی ، پروژه ها و فرصت های آموزشی تطابق می دهد .
به عنوان مثال ، نتایج کمپین های اخیر یک متخصص بازاریابی ، حاکی از توانایی بالای او در تحلیل داده ها بوده است . در این حالت ، سیستم هوشمند ، دوره های آموزشی پیشرفته در مباحثی هم چون مدل سازی پیش بینانه ، برگزاری جلسات راهنمایی با تیم تحلیلگران و پروژه های مشترک با سایر تخصص ها را برای کسب تجربه بیشتر به وی پیشنهاد می کند . این رویکرد مبتنی بر داده ها ، موجب کسب مهارت ها و افزایش نگهداری نیروی کار از طریق نشان دادن مسیر رشد حرفه ای شده و اطمینان حاصل می کند که سازمان از تمامی تخصص ها و مهارت های لازم برای شکوفایی در آینده برخوردار است .
شکستن سیلو های اطلاعاتی با همکاری هوشمند
ارتباطات محدود و جدا شده ( سیلو شده ) همچنان یکی از چالش های پا بر جا در شرکت های بزرگ است . پلتفرم های همکاری هوشمند ، این چالش را برطرف نموده اند ؛ به این شکل که از طریق تحلیل وابستگی پروژه ، الگو های ارتباطی و تخصص های فردی ، درخواست ها را به طور خودکار هدایت می کنند، مستندات مربوط را به اشتراک گذاشته و پیشنهاداتی متناسب را ارائه می دهند .
نقش سیستم های کنترل تردد
در حالی که سیستم های حضور و غیاب از گذشته بر روی پیگیری ساعات کار از طریق ثبت زمان ورود و خروج کارکنان در پایانه های مخصوص یا توسط کارت های مغناطیسی متمرکز بودند ، پلتفرم های حضور و غیاب هوشمند ، تعریف جدیدی از این کارکرد ارائه داده اند . نرم افزار های حضور و غیاب و کنترل تردد با ادغام شناساگر های بیومتریکی ، ژئوفنسینگ از طریق تلفن همراه و تشخیص موارد غیر عادی بر پایه هوش مصنوعی ، نه تنها الگو های نیروی کار را نمایان می سازند ، بلکه موارد غیبت و از کارگریزی ، شیفت های با تعداد پرسنل ناکافی یا اضافه کاری های غیر قانونی را نیز شناسایی می کنند .
افزون بر این موارد ، زمانی که داده ها و اطلاعات به دست آمده از نرم افزار های حضور و غیاب وارد چارچوب های هوشمند وسیع تر می شود ، مدیران خواهند توانست ارتباط میان الگو های حضور و غیاب در محیط کار را با شاخص های عملکرد و شاخص های رفاه و سلامت کارکنان بیابند .
به عنوان مثال ، حضور گاه و بی گاه در محیط کار می تواند نمایانگر بی انگیزگی ، عدم مشارکت یا مشکلات شخصی باشد که این امر ، پیگیری های فوری را می طلبد . در مقابل ، پرسنل دور کار و وظیفه شناس نیز صرف نظر از موقعیت مکانی آن ها، از طریق این پلتفرم های هوشمند شناسایی و مورد قدردانی قرار خواهند گرفت . از این رو ، سیستم های کنترل تردد هوشمند از یک ابزار نظارتی به یک اهرم استراتژیک جهت بهینه سازی مشارکت و بهره وری کارکنان تبدیل شده اند .