Inteligența artificială, pionieră în detectarea intenției de demisie?
Companiile din întreaga lume apelează la inteligența artificială (AI) pentru a anticipa plecarea angajaților, cu scopul de a interveni preventiv. Prin analizarea datelor privind performanța, prezența la ședințe, interacțiunile prin e-mail și gradul de implicare, algoritmii încearcă să identifice semnalele care indică o potențială intenție de demisie. Acest demers ridică însă semne de întrebare legate de confidențialitate și posibile discriminări.
Cum funcționează sistemele de predicție
Sistemele de AI folosite în acest scop utilizează modele de machine learning pentru a detecta tipare comportamentale pe care managerii sau colegii le pot rata. Aceste sisteme analizează volume mari de date, inclusiv evaluările de performanță, istoricul prezenței, participarea la ședințe, răspunsurile la e-mailuri și disponibilitatea pentru proiecte noi. Nu este vorba despre „citirea minții”, ci despre identificarea unor indicii care, corelate, pot sugera o detașare treptată a angajatului de companie.
Printre semnalele urmărite se numără scăderea participării la întâlniri, răspunsurile seci sau întârziate, lipsa entuziasmului pentru sarcini dificile și reducerea implicării în activitățile de echipă. Unele companii merg chiar mai departe, încercând să prezică stabilitatea unui candidat încă din faza de recrutare, analizând răspunsurile acestuia la interviuri și în interacțiunile cu chatbot-uri. Tehnicile folosite sunt diverse, incluzând metode precum Random Forest, rețele neuronale și regresii logistice. Scopul este nu doar de a identifica riscul de plecare, ci și de a indica motivele acestuia.
Avantajele și beneficiile pentru companii
Din perspectiva companiilor, logica economică este simplă: înlocuirea angajaților este costisitoare, în special pentru pozițiile senioriale. Un instrument care promite să identifice din timp riscul de plecare devine extrem de atractiv pentru angajatori. Aceste sisteme sunt considerate utile mai ales în companiile mari, unde managerii pot avea dificultăți în a observa personal toate schimbările de comportament. Sondajele de satisfacție și interviurile de ieșire vin de obicei prea târziu. Analiza predictivă promite o avertizare timpurie, oferind companiei timp să intervină.
Un domeniu unde această tehnologie capătă importanță este cel al fuziunilor și achizițiilor. Modelele de AI încearcă să estimeze compatibilitatea culturală dintre două organizații, precum și riscul ca anumite profiluri profesionale să plece după o achiziție. Dacă talentul pe care o companie crede că îl preia dispare rapid, întreaga tranzacție își pierde o parte importantă din sens.
Posibilele riscuri și limitări
Cu toate beneficiile, aceste instrumente ridică întrebări serioase. Cea mai evidentă ține de intimitatea angajaților. Mulți s-ar putea simți neliniștiți de faptul că un sistem analizează constant nu doar performanța lor, ci și modul în care scriu e-mailuri sau participă la ședințe. Mai există riscul de discriminare. Dacă modelele sunt antrenate pe date istorice, ele pot prelua automat problemele din trecut. De exemplu, un algoritm ar putea interpreta greșit plecările din cauza discriminării și le-ar putea transforma în „semnale de risc” pentru viitori candidați sau angajați cu profil similar.
Potrivit unei analize publicate de Cybernews, satisfacția la locul de muncă este unul dintre cei mai importanți factori în predicția plecărilor, alături de schimbările de program, performanță și contextul extern al pieței muncii. În final, modul în care companiile aleg să folosească aceste sisteme va determina impactul lor.
Mai multe companii au început să implementeze astfel de sisteme în ultimul an, iar numărul acestora este în creștere.
Sursa: Playtech.ro
