意思決定に人工知能を活用: 組織ダウンサイジングにおける客観性の評価

全米の企業幹部は現在、不安と懸念を抱いています。 2023 年の経済環境は不確実ですが、1 つ確かなことは、さらに多くの解雇が起こるということです。 2022年11月だけで、メタ、アマゾン、ツイッターなどのテクノロジー大手だけでなく、ペプシコ、ゴールドマン・サックス、フォードなどの伝統的な企業も含め、企業は8万人以上の人員削減を発表した。

レイオフは常に経営者にとって最も困難な事柄の 1 つです。何人を手放すべきですか？いつ行うべきですか?誰が残り、誰が去るのか？どのような退職金制度を提供していますか?多様性の目標をどのように守るのでしょうか?残った人々の信頼と生産性をどのように維持しますか?

あまりに多くの人をすぐに辞めさせてしまうと、組織のサービスと業務遂行が損なわれる危険があります。出発する人が少なすぎると、遅すぎると、お金を失う可能性があります。間違った人材を放っておくと、組織内に混乱が生じる可能性があります。これを間違えると、収益性、生産性、ブランドの評判、株価に大きな影響を与える可能性があります。

そこで著者は、人工知能はこの問題を解決できるだろうかと考えています。

人工知能は近年急速に普及しており、人事部門による候補者の発見、選別、面接に役立つほか、採用における偏りを軽減することもできます。 IBM やその他の企業は、人工知能を使用して、どの従業員が辞めようとしているかを予測します。ここで重要なことは、才能ある人材を引き付け、維持することです。

人工知能は人員削減に使用できますか?企業の意思決定に役立つ人工知能ツールはありますか?あることが分かりました。著者はここで、人工知能が「組織の合理化」を雇用者と従業員の両方に有益にする5つの方法を読者に共有したいと思います。

組織の合理化: 意思決定に人工知能を使用するための 5 つの魔法の武器

1. パフォーマンス評価

部門マネージャーには通常、人員割り当てが与えられ、人員削減が必要な場合には権限が与えられます。従業員を削減する人を選択してください。しかし、最前線のマネージャーにとっては、部門のメンバー全員が重要なようです。意思決定を導くための適切なツールや経験がなければ、プロセスがバラバラになる可能性があり、従業員の士気を著しく損なう可能性があります。

人工知能は客観的なパフォーマンス評価を提供し、管理者が誰を残すか、誰を辞めるかを決定するのに役立ちます。 GoFusion Perfacto や Entomo などの AI ソフトウェア スタートアップ企業は、従業員の生産性、勤怠記録、その他の重要な業績評価指標からのデータを活用し、客観的な業績評価指標に基づいて優秀な従業員を残りの従業員から区別できるようになりました。

この方法により、部門長にレイオフ決定の理由を提供できるため、リーダーとチームの両方が純粋に主観的な意思決定の欠点から解放されます。

2. スキル リスト

従業員を解雇するプレッシャーにさらされているマネージャーが、短期的なニーズを優先する意思決定を下すのは自然なことです。理論的には、組織が中核的な事業活動に最も必要とする人材を保持する方が合理的です。しかし、それらすべてに従うと、将来に向けて戦略的な取り組みに取り組む準備が整わない可能性があります。

AI は、組織のスキル分布を把握し、それを市場ニーズの予測と比較し、スキルのギャップが残っている場所を特定して、それを意思決定に組み込むことができるようにします。 Eightfold.ai や Seekout などのツールは、従業員のスキルに関する洞察と市場および組織のニーズを組み合わせて、データに基づいて人材に関する意思決定を行う、いわゆる「タレント インテリジェンス」を提供します。これにより、経営幹部は、個々の部門だけでなく、組織全体の人材管理要件を検討できるようになります。

3. 再教育の可能性

レイオフは従業員の減少を意味し、各人がより多くの仕事を引き受けなければなりません。組織が再編される。一部の機能を統合しました。多くの場合、残った従業員は新しい役割を引き受け、新しいスキルを学ばなければなりません。 AI は、スキルの再教育に適した従業員を特定し、その従業員の役割を拡大または変更するのに役立つ方法を提案するのに役立ちます。

Pymetrics や Workday などの人事ソフトウェアは、現在の従業員のソフト スキルとハード スキル、認定資格、実績、過去のプロジェクト、ライセンスなどのデータを分析して、最も強力な人材を決定できるツールを提供します。移住や役割拡大の機会。これらの結果には、パーソナライズされたコースの推奨事項やトレーニング モジュールも含まれる場合があるため、従業員の再スキル向上への明確な道筋が得られます。

4. 偏見を避ける

景気が良いときは、組織の平等感に十分な注意を払う方が簡単に感じられます。しかし、解雇のプレッシャーに直面すると、その決意が揺らぎ始めるかもしれない。意思決定が公正かつ客観的であり、組織の平等目標と一致していることをどのようにして確認できるでしょうか?組織の多様性と平等への取り組みをどのように維持できるでしょうか?

人工知能もこの点で役立ちます。たとえば、Onwards HR には、部門全体のデータを分析し、人事チームと法務チームが解雇された従業員の潜在的な偏見を理解できるようにする「悪影響分析ソリューション」が含まれています。

5. 退職した従業員のサポート

人工知能は、解雇されなければならない従業員に対しても何らかの役割を果たすことができます。従業員の移行を支援することは正しいことであるだけでなく、社外と社内の両方での風評被害から組織を守るためにも重要です。

人工知能は、一時解雇された従業員が自分の役割と次に目指すべき企業を特定するのに役立ち、また、新しい職に就くために必要なスキルを習得することもサポートします。たとえば、FutureFit AI は従業員のスキルを何億人もの人々と比較できます。 FutureFit AI は、リアルタイムの労働市場データを使用して、キャリアの向上を推奨し、学習パスを提案し、解雇された従業員の成功を支援します。これらはすべて AI を使用しています。

BlueJ Legal のような企業の AI は、年齢、役割、勤続年数、訴訟判例に基づいて、退職する従業員に提供する最適な退職金パッケージを決定するのにも役立ちます。

はっきりさせておきたいのですが、私は人員削減の意思決定権を完全に人工知能に任せることを主張しているわけではありません。レイオフという汚れ仕事を完全に AI に任せるのは良いことかもしれませんが、レイオフを戦略的かつ親身になって処理するには人間が介入する必要があります。しかし、正しく使えば、AI は間違いなく、私たちがこれまでに下さなければならない最も難しい決断を下すリーダーをサポートできるでしょう。

以上が意思決定に人工知能を活用: 組織ダウンサイジングにおける客観性の評価の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。