Egyre népszerűbbek az alkalmazottak felvételét és munkájuk nyomon követését segítő automatizált megoldások.

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás (AI/ML) alkalmazása éppen akkor robbant be a HR terülére, amikor a menedzserek és a vezetők a hibrid munkakörnyezetekre igyekeztek átállni, és egyébként azóta is a szétszórt, távoli munkaerő felügyeletével küszködnek. Az IDC kutatócég nemrégiben készült jelentése azt jósolja, hogy 2024-re a Global 2000 vállalatok 80 százaléka AI/ML-alapú „digitális menedzsereket” fog alkalmazni a dolgozók felvételére, elbocsátására és képzésére azokban a munkakörökben, amelyekben lehetséges és képes is mérni a fejlődést – de csak minden ötödik vállalatnál lesz valódi érték e lépésből emberi közreműködés nélkül.

A pandémia számos vállalatot kényszerített arra, hogy új munkamodelleket alkalmazzon, a teljesen távoli munkavégzéstől kezdve a „hibrid” megközelítésekig. Az IDC szerint az átállás a hibrid munkavégzésre megkövetelte a vállalatoktól, hogy a vezetés és szervezés új módszereit dolgozzák ki a megfelelő irányításhoz. Olyannyira fontos ez, hogy a vállalatok mintegy 41 százaléka a távoli és hibrid munkaerő irányításának képességét kritikus fontosságúnak tekinti.

Mire jó egy ilyen megoldás?

Nem csoda, hogy ma már az AI/ML alapú digitális menedzsmentszoftvereket használják az önéletrajzok átvizsgálására és a jelentkezők kiválasztására, a napi munkateljesítmény meghatározására, kiegészítő képzések ajánlására, valamint annak meghatározására, hogy mikor és hány alkalmazottra van szükség egy munkához – különösen a műszakalapú (például gyár, logisztikai központ) munkák esetében.

De nehogy azt higgyük, hogy az AI/ML alkalmazása még ritka a munkavállalók felvételének és elbocsátásának folyamatában, ugyanis ma már meglehetősen széles körben használják humánerőforrás területen kisebb-nagyobb mértékben. „Az algoritmusokat gyakran alkalmazzák a munkavállalók összehasonlítására, hogy ki lenne a legalkalmasabb a felvételre, vagy kit lenne a legcélszerűbb kirúgni” – mondta Amy Loomis, az IDC piackutató Future of Work kutatási igazgatója. Ez a megoldás (stack-ranking) statisztikai alapú megközelítést használ az alkalmazottak értékelésére a munkateljesítményük alapján a többi csapattaggal összehasonlítva.

Az ilyen szoftver használható arra is, hogy az alkalmazottaknak képzéseket javasoljon, a vezetőket pedig arra ösztönözze, hogy a teljesítmény-küszöbértékek feletti kollégáknál elősegítsék a fejlődést, míg az attól elmaradó dolgozók egy bizonyos százalékát elbocsássák. Egy vállalat például dönthet úgy, hogy minden olyan alkalmazottól megválik, akinek az elért teljesítménye az alsó 10 százalékba esik.

Shannon Kalvar, az IDC IT Service Management and Client Virtualization Program kutatási vezetője szerint, bár a vállalatok nem hagyatkozhatnak teljes mértékben a szoftverrobotokra az alkalmazottak elbocsátása kérdésében, az AI/ML alapú ajánlásoknak nagy súlyuk van a döntéshozatalban.

„Emberek vagyunk, akik túlhajszoltak és túl stresszesek. Mi a valószínűsége annak, hogy nem értünk egyet egy javaslattal, amikor azt megkapjuk – különösen, ha távolról dolgozóról van szó?” – tette fel a kérdést.

A digitális menedzsmentszoftvereket már a világjárvány előtt is használták, amikor főként a teherautó-flották, a kiskereskedelmi dolgozók, a szolgáltatói szektor és más „feladatorientált” munkakörök kezelését segítették. A gig-gazdaság például rugalmas munkaidőt vezetett be a futárszolgálatok számára, ami lehetővé tette a kiskereskedelmi termékek és élelmiszerek egy napon belüli kiszállítását.

„Ijesztően sok szervezetnek van digitális menedzsere” – mondta Kalvar. „Hatalmas érdeklődést tapasztaltunk ez iránt, és már most kezdik bevezetni az irodai dolgozók számára is. Ma ez valóban a feladatorientált munkakörökben jelent problémát, de fel kell ismerni, hogy lassan mindannyiunknak ilyen munkaköre lesz.”

Az algoritmikus munkavállalói menedzsment egyik fő hibája az alkalmazások széttagoltsága. Egyes eszközök az ERP-rendszerek szoftverébe vannak beágyazva, mások önálló alkalmazások és szolgáltatások. Egy nagyvállalatnál sok különböző személyzeti menedzsment- és képzési alkalmazás létezhet, és ezek közül sok egyáltalán nem kommunikál egymással. Egyesek az alkalmazottak munkaidejét és jelenlétét követik, mások a dolgozók teljesítményét felügyelik, megint mások pedig a dolgozók szabadságát tartják nyilván.

Nő a piac

A következő években az AI/ML-alapú menedzsmentszoftverek használata várhatóan csak terjedni fog. Befektetők és más elemzők előrejelzései szerint az AI-szoftverek piaca a következő körülbelül öt évben több mint kétszeresére, 150 milliárd dollárról több mint 500 milliárd dollárra fog nőni.

Az IDC előrejelzése szerint például a világméretű AI-piac – beleértve a szoftvereket, hardvereket és szolgáltatásokat – a 2021-es 327,5 milliárd dollárról 2024-re 554,3 milliárd dollárra szökik fel, ötéves, 17,5 százalékos összetett éves növekedési ütemmel (CAGR).

A Forrester Research visszafogottabb álláspontot képvisel, és 2025-re 37 milliárd dollárra prognosztizálja a piac növekedését. A Forrester az amerikai Computerworldhöz eljuttatott jelentésében azzal magyarázta számadatait, hogy a legtöbb alkalmazás úgy egészíti ki az AI-funkciókat, hogy nem teszi pénzzé azokat – és a vállalkozások által létrehozott egyedi AI-alkalmazások nem generálnak piaci bevételt.

„A mesterséges intelligencia hamar olyan alapvetővé válik a szoftverek számára, mint amilyenné a szoftverek váltak az üzleti életben. Ennek eredményeként az AI-szoftvereket egyre inkább a meglévő szoftvergyártók fogják beágyazni a meglévő szoftvertermékekbe”

– áll a Forrester tavaly közzétett fehér könyvében.

„A vállalatok úgy fogják gondolni, hogy az AI funkciókat ugyanazon a szoftvergyártókon keresztül a legészszerűbb beszerezni. Végső soron az AI mindenhol ott lesz a szoftvertermékekben, ahogyan az analitika, a munkafolyamatok és az adatok is részei ugyanezeknek a szoftvertermékeknek.”

Új modellek

A mesterséges intelligencia elterjedtsége a különböző platformokban és alkalmazásokban azt jelenti, hogy a szétszórt munkaerőt kezelő vállalati vezetőknek nemcsak új készségekre van szükségük, hanem új „mentális modellekre” is a produktivitás, a vezetés, valamint az alkalmazottak, a vezetők és a vállalatok közötti kapcsolatok megértéséhez. Más szóval, az automatizált munkaerő-gazdálkodási szoftvereket használó szervezeteknek át kell értékelniük kapcsolatukat a dolgozóikkal.

„Ma még mindig nagyon megragadtunk az ipari korszak gondolkodásmódjában. Az iroda, mint gyár koncepciója azonban nem hasznos példa”

– mondta Kalvar.

Az autokratikus vezetési stílusoknak, amelyek az alkalmazottak munkájának előnyeit hangsúlyozzák, át kell adniuk a helyüket az emberi értékítéletnek, elkötelezettség nélkül ugyanis a munkavállalókból hiányzik a vállalati közösség érzése. E nélkül pedig a vállalatok azt kockáztatják, hogy elesnek a képzett jelöltektől, mivel az önéletrajz-ellenőrző algoritmusok gyakran nincsenek megfelelően beállítva, és kiselejtezik a potenciális dolgozók önéletrajzait. Ráadásul a bot által kidobott alkalmazottakat – még akkor is, ha alapos indok nélkül szüntették meg a munkaviszonyukat – ritkán veszik fel újra, mondta Kalvar.

„Ez különösen a szerényebb jövedelmet adó munkahelyeken fordul elő. Ha az összes képzett embert kirúgtad, mert nem akartad őket megtartani, akkor véged van, mert a legtöbb vállalat nem veszi vissza a kirúgott alkalmazottakat. Az emberek hiába állnak sorba, hogy felvegyék őket, nem talál senkit a rendszer. Láthatatlanok a számodra.”

Ha például egy vállalat megköveteli a főiskolai végzettséget a jelentkezőktől, hiába van valakinek kellő munkatapasztalata, az algoritmus automatikusan kivágja a leendő jelentkezők listájáról.

„Lehet, hogy a lakosság 30 százaléka szóba jöhet [egy nyitott pozícióra], de az adott vállalat egyet sem lát belőlük” – mondta Kalvar. „Ez a tehetségek kiegyensúlyozatlanságának és hiányának érzékelését kelti”

– tette hozzá.

Szerencsére, a vállalatok ezt már kezdik felismerni, és változtatnak a vezetési kultúrájukon.

„Őszintén szólva, még nincsenek bevált gyakorlatok. Állítom, hogy ennek kidolgozása nagy kihívás a menedzsment számára”

– szögezte le Kalvar.

„Akik rájönnek erre, nagyon elkötelezett, nagyon lojális közösségekkel fognak együtt dolgozni. Akiknek nem sikerül, azok nagyon karcsú szervezeteket fognak működtetni.”

Forrás: Computerworld