5 manieren waarop machine learning de betrokkenheid van medewerkers verandert

Je kunt weinig anders dan medelijden hebben met machine learning (ML). Te vaak wordt er kwaad over gesproken, omdat het een bedreiging zou vormen voor medewerkers, processen automatiseert en mogelijk banen op de tocht zet.

Werknemers hoeven zich geen zorgen te maken. ML speelt juist een belangrijke rol bij het transformeren van de werknemerservaring, het vergroten van de betrokkenheid van medewerkers en het optimaliseren van loopbaanontwikkeling, of het nu gaat om natuurlijke taalverwerking, gesprekspartners of ondersteuning bij besluitvorming.

We kijken naar vijf manieren waarop HCM-oplossingen met machine learning een positieve invloed kunnen hebben op de ervaring van medewerkers.

1. Prestatieontwikkeling

Machine learning kan de loopbaan van een medewerker in kaart brengen en inrichten voor ontwikkeling door begeleiding te bieden ten aanzien van kansen en mogelijkheden die anderen in vergelijkbare functies benutten om vooruitgang te boeken binnen de organisatie. ML kan werknemers ondersteunen met op maat gemaakte trainingen en aanbevelingen, gebaseerd op wat andere kandidaten ondernamen om succesvol te zijn – informatie die een werkgever niet altijd verstrekt.

Organisaties kunnen met ML leer- en ontwikkelinitiatieven aanbieden op een voor de werknemer geschikt tijdstip. ML kan ook eerdere trends in prestaties van individuen, teams of afdelingen onderzoeken, zodat er stappen kunnen worden ondernomen om toekomstige resultaten te verbeteren.

2. Begeleiding en leren op afstand

ML kan een groot verschil maken op het gebied van hulp op afstand. Van innovatief, interactief leren tot real-life gesimuleerde scenario's voor vaardigheidsbeoordeling, ML kan gericht advies geven voor het oplossen van problemen op afstand op basis van ervaringen uit het verleden en de mogelijkheid om samen te werken en advies te delen.

Analytics kan ook worden gebruikt om gebieden/personeel te identificeren waar training/herhaling nodig is of om aangepaste trainings- en ontwikkelingsprogramma's voor werknemers te leveren.

3. Vooroordelen verminderen in beoordeling en loopbaanontwikkeling

Een van de vele uitdagingen voor leidinggevenden tijdens functioneringsgesprekken is om onpartijdig te blijven. ML kan prestatiegegevens evalueren zonder enige persoonlijke voorkeur voor de kandidaat. De tools kunnen menselijke vooroordelen verwijderen en een meer rechtvaardige, diverse en onpartijdige werkomgeving creëren.

4. Beloningen en privileges beheren

De administratie van privileges en beloningen kan lastig zijn, vooral in complexe, hiërarchische organisaties. Een van de grootste voordelen van het gebruik van ML is de component van de betrokkenheid van medewerkers. ML kan bijvoorbeeld helpen voorspellen welke voordelen de grootste positieve impact hebben op de medewerkers, of hoe beloningsstrategieën correleren met indicatoren zoals prestaties, effectiviteit van leiderschap of winstgevendheid. Moderne HCM-oplossingen met machine learning bieden ook de naadloze integratie van innovatieve privileges voor medewerkers met traditionele incentive-pakketten, waardoor een nieuwe en boeiende werknemerservaring wordt gecreëerd.

5. Besluitvorming versnellen

Door een einde te maken aan het handmatige ‘getallen kraken’ en voorspellende analyses mogelijk te maken, ondersteunt ML beter onderbouwde en tijdige besluitvorming. Niet gehinderd door locatie en tijdzones, kan het toepassen van ML een meer kwantificeerbare, betrouwbare beslissing met betrekking tot werknemers mogelijk maken, uitsluitend gebaseerd op uitgebreide inhoudsanalyse.

Verre van de bedreiging voor werknemers die vaak wordt gezien, heeft machine learning de potentie om te innoveren en de betrokkenheid van medewerkers te transformeren. Hoewel het belangrijk is om de menselijke factor in balans te brengen met technologische oplossingen, zet ML HCM in een ander daglicht – waarmee je je concurrenten een stap voor blijft.

Lees voor meer informatie het Oracle Artificial Intelligence Digibook.

#OracleHCM

Aantal keer bekeken: 97

Laat een reactie achter

Je moet lid zijn van HRbase - grootste HR netwerk van Nederland om reacties te kunnen toevoegen!

Word lid van HRbase - grootste HR netwerk van Nederland

Reactie van Erik Bouwer on 11 juli 2019 at 12:52pm

ML en andere vormen van AI gaan bepaalde banen overbodig maken. Dat is inherent aan automatisering, als middel om o.a. kosten te drukken en winsten te verhogen. In bepaalde sectoren waar flexibele inzet van mensen een belangrijke rol speelt, wordt automatiseren nog aantrekkelijker (zie https://www.klantcontact.nl/de-prijs-van-klantcontact-column-erik-b...). In veel gevallen moet AI eerst leren van de (taken van de) medewerker, waardoor deze  zijn eigen overbodigheid organiseert. In klantcontact (ca 150.000 arbeidsplaatsen in NL) wordt daar momenteel hard aan gewerkt. 


"Werknemers hoeven zich geen zorgen te maken" is dus een beetje kort door de bocht. Dat geldt hoogstens voor die werknemers die erkennen dat aanpassingsvermogen en levenslang leren noodzakelijk zijn (en die daarnaast passende acties ondernemen). 


AI is niets anders dan een volgende stap in automatisering, in Nederland zijn daardoor alleen al in de financiële sector duizenden banen verdwenen in de afgelopen 10 jaar. De 18.000 ontslagen bij Deutsche Bank laten zien wat er gebeurt als je niet automatiseert.