Machine Learning (ML) wordt een drijvende kracht achter de digitale transformatie voor HR-afdelingen. Het stelt vooruitstrevende bedrijven in staat om vervelende handmatige wervingsprocessen te vervangen door geautomatiseerde oplossingen; waardoor HR in staat wordt gesteld prioriteit te geven aan taken met een hoge prioriteit.
ML voorziet HR-teams van realtime gegevens met behulp van vooraf ingestelde algoritmen om een verbeterde en geïnformeerde ervaring te bieden aan nieuwe kandidaten, maar ook aan huidige werknemers. In deze gids wordt onderzocht welke invloed Machine Learning heeft gehad op de rol van HR en wat het kan doen om bedrijven vooruit te helpen.
De evoluerende rol van machine learning in human resources
De rol van HR ging vroeger over het vinden van de juiste kandidaten, het beheren van wervingsprocessen en onboarding, het toezicht houden op de loopbaanontwikkeling van medewerkers en het faciliteren van exits. De HR-verwachtingen zijn de afgelopen jaren veranderd, waarbij veel bedrijven verwachten dat HR-afdelingen deep-learning toepassen om het verloop en het succes van kandidaten te voorspellen en een werknemersgerichte cultuur te creëren.
Machine Learning stelt HR-teams in staat nieuwe en opkomende uitdagingen in de sector aan te pakken. Naarmate er nieuwe technische vaardigheden ontstaan, moeten rekruteringsteams op zoek gaan naar nieuwe vaardigheden en flexibele rekruteringspraktijken toepassen om deze nieuwe kandidatenpools aan te boren. Medewerkers adopteren ook digitale processen, waardoor teams op afstand kunnen werken en wereldwijd kunnen groeien, maar ook het HR-toezicht nog ingewikkelder maken. Machine Learning levert realtime gegevens en verschuift de HR-aanpak van een reactieve naar een proactieve aanpak om met deze complexiteit om te gaan.
Naast het stroomlijnen van HR-processen komt de toepassing van ML op HR-functies het bedrijf als geheel ten goede. Meer dan de helft van de CEO’s is het ermee eens dat ML een disruptieve kracht in hun sector en gemeenschappelijke uitdagingen aanpakken, zoals sneller reageren op veranderingen, snellere reactietijden en een effectievere ontwikkeling van de vaardigheden van medewerkers. Al deze uitdagingen bieden ML een kans om de bedrijfsresultaten positief te beïnvloeden, hetzij door directe maatregelen (beheer van de arbeidskosten) of indirecte maatregelen (vergrote betrokkenheid van medewerkers).
Hoe Machine Learning wordt gebruikt door HR & Wervingsteams
De evoluerende verwachtingen van human resources hebben een grotere adoptie van deep-learning tools via AI en Machine Learning beïnvloed. ML hervormt de manier waarop HR-teams werken bij elke stap van hun wervings-, onboarding- en werknemersbeheerproces. ML kan inderdaad een grote impact hebben op elke functie in een traditionele HR-afdeling:
- Rekrutering: Voorspellende ML-modellen stroomlijnen de sourcing van kandidaten door het analyseren en identificeren van interessante prospects met behulp van vooraf ingestelde kenmerken. Door ML aangestuurde automatiseringstools kunnen worden gebruikt voor chatbots bij het plannen van sollicitatiegesprekken in een vroeg stadium, het analyseren van video-interviews en het voorspellen van de prestaties van nieuwe medewerkers.
- Onboarding: ML heeft de vorm van een virtuele assistent en vervangt routinematige onboardingtaken. Chatbots kunnen routinevragen afhandelen en HR de ruimte geven om meer uitdagende problemen aan te pakken. Virtueel leren, ontwikkelingsbronnen en enquêtes zijn mobielvriendelijke ML tools waarmee HR onmiddellijke feedback kan verzamelen en terugkerende thema’s kan beoordelen en identificeren om het onboardingproces te verfijnen.
- Prestatiebeheer: Digitale transformatie voorziet HR-teams van een schat aan data. ML kan helpen bij het opslaan en verwerken van deze grote datavolumes en tegelijkertijd belangrijke statistieken voorspellen, zoals capaciteitsvoorspellingen, voorspellende prestatieanalyses, ‘teamfit’-statistieken en zelfs onethisch gedrag. HR kan deze gegevens gebruiken om snellere responstijden, nauwkeurigere voorspellingen, workflowautomatisering en grotere betrokkenheid van medewerkers te bieden.
- Compliance + Risicobeheer: Bewaak en verminder onbewuste vooroordelen in het wervingsproces en het personeelsbeheerproces met ML. Voorspellende modellen kunnen worden gebruikt om risico’s te beoordelen met retentie- en verloopanalyses, verzuim- en ongevallenvoorspellingen en fraudedetectie.
- Tijdmanagement voor medewerkers: ML-oplossingen kunnen authenticatiemiddelen zoals vingerafdrukscanners en biometrische bevestigingen ondersteunen om de activiteiten op de werkplek op locatie te volgen. Door ML ondersteunde tijdmanagementoplossingen houd de aanwezigheid van werknemers bij, voorspel afwezigheden en PTO en kan tijddiefstal minimaliseren.
- Loonadministratie:Automatisering van roboticaverwerking (RPA) automatiseert boekhoudprocessen met ML om de salarisadministratie te stroomlijnen en financiële verschillen te minimaliserencies en creëer op regels gebaseerde workflows.
Voordelen van Machine Learning voor HR, werknemers en het hele bedrijf
Zoals gezegd helpt Machine Learning HR bij het doorzoeken van grote hoeveelheden gegevens, het vinden van voorspellende patronen en het proactief toepassen ervan om alle aspecten van hun functie te verbeteren. Gezien 39% van de bedrijfsleiders denken dat hun HR-processen te complex zijn, kan Machine Learning een grote hulp zijn voor dynamische HR-teams bij het beheren van voortdurend veranderende processen, evoluerende personeelsbeloningen en nieuwe digitale oplossingen.
Het stroomlijnen van HR-processen heeft exponentiële voordelen die zich over de hele organisatie uitstrekken. Hier ziet u hoe door ML ondersteunde HR-processen elke stakeholder ten goede kunnen komen:
Voordelen voor werknemers
- Snellere reactietijden op vragen en problemen
- Gepersonaliseerde begeleiding en loopbaantrajecten
- Continue ontwikkeling van vaardigheden met toegang tot gepersonaliseerde digitale leermiddelen
Voordelen voor kandidaten
- Aangename, meer gepersonaliseerde wervingservaring
- Een sterkere verbinding met het beoogde werkgeversmerk
- Minder tijdverspilling bij sollicitatiegesprekken voor banen waarvoor ze niet gekwalificeerd zijn
HR- en wervingsvoordelen
- Creëer rijkere kandidaatprofielen met gerichte talentsourcing
- Neem weloverwogen beslissingen over potentiële kandidaten
- Inzichten leiden tot meer gepersonaliseerde aanbevelingen voor medewerkersbeheer
- Concentreer u op dringender taken met workflowautomatisering
- Identificeer en verhelp opkomende problemen snel met nauwkeurige voorspellingen en analyses.
Zakelijke voordelen
- Verhoogde medewerkersbetrokkenheid en hogere productiviteit
- Voorspellende personeelsplanning
- Verminderd personeelsverloop door betere targeting van nieuwe medewerkers
- Stimuleer de ontwikkeling van leiderschap en vaardigheden met digitale leermiddelen
- Kostenbesparingen door meer gestroomlijnde en effectieve HR-processen in het algemeen
Waar Machine Learning de groeiende HR-behoeften kan ondersteunen
Machine Learning is nog steeds een nieuwe praktijk en de technologie groeit om tegemoet te komen aan de veranderende behoeften van ML-compatibele oplossingen. Omdat digitale transformatie bedrijven in staat stelt hun Machine Learning-mogelijkheden uit te breiden, ontstaan er nieuwe mogelijkheden voor ML om de groeiende zakelijke behoeften te ondersteunen:
- Bedrijfsbeheer: Net zoals voorspellende analyses en big data worden gebruikt om HR-functies te stroomlijnen, vinden opinieleiders dat leuk Googlen en KPMG passen het toe op holistisch ondernemingsmanagement. Het door ML ondersteunde bedrijfsbeheer richt zich op het gebruik van gegevens en voorspellende modellen om de levenscyclus van werknemers voortdurend te verbeteren.
- IoT Wearables en gedrag volgen: Er wordt verwacht dat het volgen van gedrag een opkomende, door ML ondersteunde analysetool zal zijn met behulp van IoT wearables. Slimme ID-badges en draagbare banden kunnen worden gebruikt om het traceren van contacten, het bewaren van sociale afstanden en het creëren van veilige werkomgevingen te vergemakkelijken.
- Welzijnsbeheer: ML helpt bedrijven een werknemersgerichte cultuur te ontwikkelen. Door ML toe te passen op welzijnsbeheer kan HR overstappen van een passieve naar een proactieve benadering door gezondheids- en welzijnsmiddelen in te zetten om aan de specifieke behoeften van een individu te voldoen.
Houd de mens in HR
Machine Learning stuwt Human Resource-teams vooruit en stelt bedrijven in staat een meer geavanceerde en proactieve aanpak te hanteren op het gebied van werving en personeelsbeheer.
Hoewel Machine Learning de data aanstuurt, vereist HR nog steeds een menselijk tintje, waar ML bij kan helpen door meer gepersonaliseerde werving en voortdurende medewerkersbetrokkenheid en ontwikkeling van vaardigheden te bieden.
Dean Mathews is de oprichter en CEO van OnTheClock, een urenregistratie van medewerkers app waarmee meer dan 10.000 bedrijven over de hele wereld de tijd kunnen bijhouden.
Dean heeft meer dan 20 jaar ervaring met het ontwerpen en ontwikkelen van zakelijke apps. Hij beschouwt softwareontwikkeling als een vorm van kunst. Als de kunstenaar een meesterwerk maakt, worden de levens van veel mensen geraakt en ten goede veranderd.
Als hij de tijdregistratie niet perfectioneert, breidt Dean graag zijn geloof uit, brengt hij tijd door met familie en vrienden en vindt hij manieren om de wereld een beetje beter te maken.
