人工智慧如何幫助解決勞動力短缺問題

勞動力短缺問題日益突出。人工智慧能幫上忙嗎?

「大辭職」導致了勞動力短缺，對每個企業都產生了影響，尤其是那些擁有大量計時員工的企業。 Legion工程和營運高級副總裁Kshitij Dayal表示，隨著企業尋找解決方案，包括吸引和留住人才的新方法，員工將繼續重新評估其在工作中重視的優先事項。

Walmart和Target等大型企業正在提高工資以吸引計時工。然而，由於現在有這麼多的企業提供簽約獎金和創紀錄的薪酬方案，希望在緊張的勞動力市場中競爭的雇主需要找到一種新的方法來贏得員工。人工智慧驅動的勞動力管理和需求預測可能是解決方案。

利用人工智慧洞察力進行需求預測

每家實體企業都會經歷勞動力需求的高峰期和低谷期。從節慶到天氣事件，每天、每週和每月都有許多因素影響業務的興衰。然而，如果沒有正確的工具來正確地預測需求，管理人員就無法制定最佳的勞動計畫和員工時間表，無法確定在某一天或某一時間有多少員工應該工作。安排太多的人會導致勞動力超支，而安排太少將確保錯失創收機會，因為員工的生產力可能會在試圖滿足客戶需求的過程中受到阻礙。

例如，在一家員工太多的餐館裡，工作緩慢的一天會造成生意損失;而在員工太少的餐館裡，工作繁忙的一天會導致生意損失收入，因為其沒有適當數量的服務生或廚師，無法容納和服務足夠多的顧客。此外，低效率的日程安排會讓員工感到不滿，因為當人員短缺時，會覺得自己工作過度。

整合人工智慧驅動的需求預測功能的勞動力管理平台可以幫助解決這些問題。利用機器學習演算法，來分析關鍵數據點和需求驅動因素，如每日天氣、當地事件等，尋找模式和市場趨勢。然後，預測分析模型利用這些資訊提供對客戶行為的洞察，以幫助確定需求來源，以及最佳的員工時間表。透過利用人工智慧的力量進行需求預測，雇主可以創建高度精確的時間表，使其能夠優化自己的勞動效率。此外，還可以更輕鬆地將自己的業務需求與員工的技能和偏好相匹配，從而創造更好的員工體驗。

在勞動力管理中建立靈活的時間表

在當今競爭激烈的勞動力市場，雇主也需要提供靈活的日程安排，尤其是85%的小時工認為對自己的工作時間有更多的控制權是很重要的。然而，那些仍然使用傳統的手工方法來創建工作時間表(如電子表格，甚至「筆和紙」)的管理者有製定低效時間表的風險，也浪費了本可以用於更高價值活動的時間，如與客戶合作，提供員工建設性和正面的回饋。

人工智慧驅動的勞動力管理解決方案可以使整個調度過程自動化，使管理者能夠輕鬆有效地產生符合當地勞動法的時間表，如用餐和休息時間，同時滿足員工的偏好。這些智慧調度解決方案還允許員工輕鬆地請求休假、交換班次，甚至加班——這些通常只需在行動應用程式上操作，為所有員工創造更好的整體體驗。因為員工能夠定義自己想要工作的時間、工作量、以及工作地點。行動平台對於千禧世代和Z世代的員工尤其重要，因為他們希望生活的各個方面都能在線上、有效率和個人化，以滿足自身的需求。

智慧勞動力管理平台還允許企業透過跨多個地點共享員工來優化其勞動力。這不僅為企業提供了更多了解企業內部運作的員工，還讓員工能夠承擔以前可能無法承擔的額外工作。

減輕供應鏈中斷

即使是現在，在疫情開始兩年多之後，供應鏈中斷仍然是每個行業的痛點，因為企業在追趕產品需求，導致延誤並推高價格。雖然目前的就業趨勢並不是造成供應鏈狀況的唯一原因，但它們已經產生了重大影響，製造、運輸、倉儲和公用事業等行業去年的離職率很高。從庫存和員工的角度來看，企業必須用更少的資源做更多的事情。

智慧勞動力管理解決方案可以透過使配送中心更有效率地運營，來幫助應對供應鏈的不確定性。例如，透過使用AI和ML，企業可以分析數千個可能影響勞動力需求的數據點，如交付日期、天氣事件等，從而做出更好、更明智的調度決策。此外，還可根據需求、勞動標準、業務政策和預算限制建立人員配置指導，以製定最佳的勞動計畫。這使得配送中心營運商可以製定具有固定和靈活時間表的長期人員配置計劃。

營造積極的工作環境

如果要從」大辭職「中學到什麼，那就是沒有一家企業能倖免於這段時間出現的勞動力短缺和培訓挑戰。與其坐在那裡，提供員工不再認為有價值的相同福利和薪酬，企業應該花時間反思員工真正想從工作和企業中得到什麼。是更多的認可、更高的薪酬，還是更大的工作時間彈性。

透過提供更好地符合員工需求的福利，企業正在證明，其真正關心員工，而不僅僅是關心數字。這將創造更好的企業文化和對未來的預測，減少員工離開公司的機會。

每一項競爭優勢都很重要，因為企業仍在不斷尋找吸引和留住小時工的新方法。人工智慧驅動的勞動力管理是一個遊戲規則的改變者，其為雇主提供了一種簡單的方法來優化其勞動效率，同時改善其員工體驗。

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