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人工知能は労働力不足の解決にどのように役立つのか

PHPz
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2023-04-09 23:21:011624ブラウズ

人工知能は労働力不足の解決にどのように役立つのか

#人手不足の問題が深刻化しています。 AI は役立つでしょうか?

「大規模な退職」により労働力不足が生じ、あらゆる企業、特に多くの時間給従業員を抱える企業に影響を及ぼしています。 Legion のエンジニアリングおよびオペレーション担当シニアバイスプレジデントのクシティ・ダヤル氏は、企業が人材を惹きつけて維持するための新しい方法などの解決策を模索する中、従業員は仕事で重視する優先事項を再評価し続けるだろうと述べた。

ウォルマートやターゲットなどの大企業は、時間給労働者を引き付けるために賃金を引き上げています。しかし現在、非常に多くの企業が契約ボーナスや記録的な報酬パッケージを提供しているため、逼迫した労働市場で競争したいと考えている雇用主は、従業員を魅了する新たな方法を見つける必要がある。 AI を活用した労働力管理と需要予測が解決策となる可能性があります。

人工知能の洞察を需要予測に使用する

すべての実店舗ビジネスでは、労働需要のピークと谷が発生します。休日から気象現象まで、日次、週次、月次ベースでビジネスの盛衰に影響を与える要因は数多くあります。しかし、需要を適切に予測するための適切なツールがなければ、管理者は最適な労働計画や従業員のスケジュールを作成して、特定の日または特定の時間に何人の従業員が働くべきかを決定することができません。スケジュールを設定する人数が多すぎると労働力の超過が発生し、スケジュールが少なすぎると、顧客の需要に応えようとする従業員の生産性が妨げられる可能性があるため、収益機会を確実に逃すことになります。

たとえば、従業員が多すぎるレストランでは、遅い日はビジネスの損失につながる可能性があり、従業員が少なすぎるレストランでは、適切な量を確保できないため、忙しい日は収益の損失につながる可能性があります。ウェイターやシェフが十分な顧客に対応してサービスを提供することができません。さらに、非効率的なスケジュール設定は、人員が不足しているときに過重労働を感じる従業員の不満を引き起こす可能性があります。

AI を活用した需要予測機能を統合した労働力管理プラットフォームは、これらの問題の解決に役立ちます。機械学習アルゴリズムを使用して主要なデータ ポイントと需要要因 (毎日の天気、地域のイベントなど) を分析し、パターンや市場の傾向を探します。予測分析モデルは、この情報を使用して顧客の行動に関する洞察を提供し、需要がどこから来ているか、および従業員の最適なスケジュールを決定するのに役立ちます。人工知能の力を需要予測に活用することで、雇用主は非常に正確なスケジュールを作成でき、労働効率を最適化できるようになります。さらに、ビジネス ニーズと従業員のスキルや好みをより簡単に一致させることができ、より良い従業員エクスペリエンスを生み出すことができます。

柔軟なスケジュールを労働力管理に組み込む

今日の競争の激しい労働市場では、特に時間給従業員の 85% が自分の労働時間に自信を持っているため、雇用主は柔軟なスケジュールを提供する必要もあります。よりコントロールすることが重要です。しかし、依然として従来の手作業による方法 (スプレッドシートや「紙とペン」など) を使用して作業スケジュールを作成している管理者は、非効率なスケジュールを作成し、より価値の高い活動に使用できる時間を無駄にする危険があります。従業員に建設的で前向きなフィードバックを提供します。

AI を活用した労働力管理ソリューションは、スケジュール設定プロセス全体を自動化できるため、管理者は従業員の好みに合わせながら、食事や休憩などの現地の労働法に準拠したスケジュールを簡単かつ効率的に作成できます。これらのスマート スケジュール ソリューションを使用すると、従業員はモバイル アプリ上で簡単に休暇を申請したり、シフトを交換したり、残業したりすることもできるため、全従業員にとって全体的なエクスペリエンスが向上します。なぜなら、従業員は、いつ働きたいか、どれだけ働きたいか、そしてどこで働きたいかを定義できるからです。モバイル プラットフォームは、ミレニアル世代と Z 世代の従業員にとって特に重要です。彼らは、生活のあらゆる側面がオンラインで効率的で、ニーズに合わせてパーソナライズされることを期待しているからです。

スマートな労働力管理プラットフォームを使用すると、企業は複数の拠点で従業員を共有することで労働力を最適化することもできます。これにより、企業はビジネスの内部構造を理解する従業員を増やすことができるだけでなく、従業員がこれまでできなかった追加の仕事を引き受けることも可能になります。

サプライチェーンの混乱の緩和

パンデミックが始まってから2年以上が経過した現在でも、企業が製品の需要を追い求め、遅延や価格の高騰を引き起こす中、サプライチェーンの混乱はあらゆる業界で依然として問題となっています。 。現在の雇用動向がサプライチェーン状況の唯一の原因ではありませんが、製造業、運輸業、倉庫業、公益事業などの業界では昨年高い離職率を記録するなど、大きな影響を及ぼしています。在庫と従業員の観点から見ると、企業はより少ないリソースでより多くのことを行う必要があります。

インテリジェントな労働力管理ソリューションは、配送センターの効率的な運営を可能にすることで、サプライ チェーンの不確実性の管理に役立ちます。たとえば、AI と ML を使用することで、企業は納期や気象現象など、労働ニーズに影響を与える可能性のある何千ものデータ ポイントを分析し、より適切な情報に基づいたスケジュール決定を行うことができます。さらに、需要、労働基準、ビジネス ポリシー、予算制約に基づいて人員配置ガイダンスを作成し、最適な労働計画を作成することができます。これにより、配送センターのオペレーターは、固定かつ柔軟なスケジュールで長期の人員配置計画を立てることができます。

前向きな職場環境を構築する

この大規模な退職から学ぶべきことがあるとすれば、この間に生じた労働力不足やトレーニングの課題に影響を受けない企業はないということです。企業は、従業員が価値を感じなくなった同じ福利厚生や給与をただ提供し続けるのではなく、従業員が自分の仕事や会社に本当に何を望んでいるのかを時間をかけて考える必要があります。それは、認知度の向上でしょうか、給与の向上でしょうか、それとも労働時間の柔軟性の向上でしょうか。

企業は、従業員のニーズに合わせた福利厚生を提供することで、数字だけでなく従業員を本当に大切にしていることを証明しています。これにより、より良い企業文化が形成され、将来が予測され、従業員が退職する可能性が減ります。

企業が時間給労働者を引き付け、維持するための新しい方法を模索し続ける中、あらゆる競争上の優位性が重要になります。 AI を活用した従業員管理は革新的なものであり、従業員エクスペリエンスを向上させながら従業員の効率を最適化する簡単な方法を雇用主に提供します。

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