Vijf manieren waarop machine learning de medewerkersbetrokkenheid transformeert

Enige sympathie voor machine learning lijkt op zijn plaats, nu deze technologie de schuld lijkt te krijgen van vergaande automatisering en dus een omvangrijk banenverlies. Zo’n vaart zal het namelijk niet lopen. Daarnaast zal machine learning – bijvoorbeeld in de vorm van natuurlijke-taalverwerking, chatbots of beslissingsondersteuning – een belangrijke rol kunnen spelen op het gebied van medewerkerstevredenheid door het vergroten van de betrokkenheid en het verbeteren van de loopbaanprogressie.


Hoe kan machine learning (ML) bijdragen aan meer medewerkersbetrokkenheid? Bijvoorbeeld via de vijf volgende manieren.


1. Loopbaanontwikkeling


Met ML is de loopbaan van een medewerker uit te zetten in de tijd, waarbij de kansen en acties van andere medewerkers in een vergelijkbare positie kunnen dienen als richtsnoer. Daarnaast kan ML medewerkers ondersteunen met op maat gemaakte trainingen en aanbevelingen, waarbij opnieuw gekeken is naar het succes van andere medewerkers. Op deze manier kan deze technologie loopbaanontwikkeling democratiseren omdat elke medewerkers op het juiste moment de juiste adviezen en training krijgt. Ook biedt het de mogelijkheid om trends te ontdekken in de prestaties van individuele medewerkers, teams of afdelingen, die weer de basis kunnen zijn voor verbeterprogramma’s.


2. Advies en leren op afstand


Advies en leren op afstand zijn gebieden waar ML een verschil kan maken, van innovatief, interactief leren tot simulaties uit de praktijk voor assessments. ML kan gericht advies geven voor probleemoplossing op basis van eerdere ervaringen. Daarnaast zijn samenwerken en adviezen delen goed mogelijk.


Analytics is tevens te gebruiken om te bepalen welke medewerkers specifieke trainingen nodig hebben en hoe deze op maat aan te bieden zijn.


3. Minder vooroordeel bij beoordelingen en loopbaanprogressie


Een belangrijke uitdaging voor leidinggevenden is om medewerkers onbevooroordeeld te beoordelen. Met ML is beoordeling mogelijk op basis van duidelijke prestatiedata, waardoor vooroordelen en meningen geen rol spelen en medewerkers een eerlijke en objectieve beoordeling krijgen.


4. Het beheren van gratificaties en speciale beloningen


Het beheren van gratificaties en speciale beloningen kan een complexe aangelegenheid zijn, vooral in grotere hiërarchische organisaties. Door de inzet van ML is onder meer te bepalen welke maatregelen op dit gebied de grootste positieve impact hebben. Ook is een correlatie te onderzoeken tussen beloningsstrategieën en indicatoren als performance, leiderschapseffectiviteit en winstgevendheid. Moderne HCM-oplossingen die ML opnemen als onderdeel voorzien ook in naadloze integratie van nieuwe employee benefits met traditionele incentive-benaderingen, wat zorgt voor een optimale medewerkerservaring.


5. Stroomlijnen en versnellen van besluitvorming


Door het weghalen van de handmatige dataverwerking en het faciliteren van voorspellende analytics ondersteunt ML betere besluitvormingstrajecten. Deze worden niet langer gehinderd door locaties of tijdzones en vinden uitsluitend plaats op basis van content-analyse.
ML is niet de dreiging die boven ieders hoofd hangt. Integendeel, het heeft juist de potentie om de medewerkersbetrokkenheid te vergroten en te transformeren. Met de juiste balans tussen technologie en de menselijk maat biedt ML het HCM-werkveld veel kansen die een organisatie het nodige onderscheidende vermogen kunnen geven.


Meer weten? Lees het Oracle Artificial Intelligence Digibook.

Aantal keer bekeken: 159

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