Introductie
Machine learning heeft de manier veranderd waarop bedrijven plannen, werken en ademen! Het is hier al geruime tijd en de geschatte productiviteitsstijging met de implementatie ervan is al bereikt 54%. Hoewel het ogenschijnlijk veel banen in gevaar brengt, is het hier om te geven. Machine learning en automatisering helpen sectoren (gezondheidszorg, logistiek en meer) zich enthousiaster dan ooit voor te bereiden op digitale transformatie – en het lijkt nog maar het begin. HR-automatisering is een van de buzzwords in de zakenwereld die al geruime tijd de hoofdrol speelt op het gebied van machine learning. In onderzoek zeiden bedrijven die overstapten op HR-automatisering dat het bespaarde 90% van hun tijd in administratieve functies. Het is echt. Maar hoe? Blijf lezen om te weten.
Inhoudsopgave
HR-automatisering met behulp van machine learning
Human Resource Management, beter bekend als HRM, werd vroeger geassocieerd met shortlist- en salarisadministratieprocessen. Na verloop van tijd versnelde het het tempo van het verbeteren van de ervaring en het behoud van medewerkers. Vervolgens stapten ze in automatisering met machine learning die de HR-afdeling aanspoorde om bijna alles sneller en toegankelijker te maken.
HR-automatisering verwijst naar de praktijk van het automatiseren en stroomlijnen van HR-taken die over het algemeen door human resources worden uitgevoerd. Deze praktijk heeft het aantal HR-activiteiten dat in beweging was drastisch verbeterd. Van het hele wervingsproces tot de zorg voor werknemers, machine learning helpt HR een handje door dingen te versnellen.
Hoe kan automatisering HR efficiënt maken?
De HR-afdeling kan tijd besparen en essentiële of complexe taken snel afronden door HR-taken te automatiseren. Automatisering dient een enorm doel in termen van efficiëntie en consistentie. Automatisering kan de efficiëntie van HR-beheer op de volgende manieren verhogen:
- Snellere besluitvorming: HR-automatisering vereenvoudigt het ophalen, onderhouden en volgen van gegevens voor verschillende functies. Het stelt organisaties in staat om verschillende processen beter te monitoren en te begrijpen. Het helpt cv's op een shortlist te zetten, rapporten te maken, de ervaring van medewerkers te analyseren en op gegevens gebaseerde beslissingen te nemen in relatief korte tijd.
- Transparante processen: Automatisering in HR-functies kan de duidelijkheid tussen medewerkers en werknemers vergroten. Het bevordert ook transparante communicatie tussen verschillende HR-processen van de organisatie. Bovendien stelt het automatiseren van workflows werknemers in staat verzoeken of documenten efficiënter aan te passen of in te dienen.
- Gestroomlijnde workflow: Een van de belangrijkste voordelen van HR-automatisering is dat elk hoekje en hoekje van de workflow overzichtelijker wordt, waardoor de kans op fouten en onduidelijkheden afneemt. Automatisering stelt het management in staat om systematisch te werken en de orde te handhaven, waardoor tijd en middelen worden bespaard.
- Verbeterde productiviteit: Door verschillende HR-processen te automatiseren, krijgt het management meer tijd voor ingewikkelde taken. Aangezien werknemers verlof kunnen aanvragen, een vraag kunnen stellen, de aanwezigheid kunnen bijhouden en verschillende taken geautomatiseerd kunnen uitvoeren, wordt ook de behoefte aan handmatige inspanningen verminderd.
7 HR-processen die kunnen worden geautomatiseerd
Hier zijn de 7 opmerkelijke use-cases in HR-processen die gebruik kunnen maken van ML- en AI-systemen:
1. Wervingsprocedure
Het wervingsproces is een van de belangrijkste aspecten van HR-management. HR-automatisering met machine learning kan dit proces enorm stimuleren door gegevens te verfijnen volgens vooraf gedefinieerde vereisten voor een bepaalde functie. Volgens Nucleus Researchhebben bedrijven die HR-automatisering gebruiken het onboardingproces 67% sneller gemaakt.
Bron: Lucid
Aangezien deze robuuste technologie gebruikmaakt van een database om de profielen op te slaan van kandidaten die de HR-teams op de shortlist hebben gezet, is er geen papierwerk meer nodig. Het helpt bij het aannemen van toptalent en bespaart tijd door de communicatie over de interviewstatus te automatiseren. Bovendien kan kunstmatige intelligentie in HR ook de manoeuvres van verschillende formaliteiten voor het onboarden van nieuwe werknemers versnellen. Van het verlenen van toegangsrechten en het aanmaken van een account voor nieuwe medewerkers tot het aanbieden van brieven, het vereenvoudigt het hele onboardingproces.
2. Salarisfuncties
Bron: UBSapp
Salarisadministratie is een veelvoorkomende, maar niet te vergeten, kritieke taak bij de functies van de HR-afdeling. Het gaat immers om het verwerken van betalingen en het bijhouden van de administratie in een organisatie, dat vraagt om oog voor detail. Hoe veeleisend deze activiteit ook is, het is vervelend en repetitief.
Salarisverwerking vereist regelmatig massale gegevensinvoer, wat uiteindelijk alledaags wordt, en vervolgens vereist het aandacht omdat dit kan leiden tot handmatige fouten. Kunstmatige intelligentie en machine learning kan blunders voorkomen door een verbinding tot stand te brengen tussen verschillende systemen, zoals crediteurenadministratie, personeelsgegevens, aanwezigheidsregistratie, etc., om op een relatief gestroomlijnde manier gegevens te verzamelen.
3. Beheer van werknemersgegevens
Bron: Jotform
Het beheer van werknemersgegevens is een van de meest cruciale segmenten van HR-beheeractiviteiten. Het omvat het onderhouden van verschillende databases, waaronder personeelsvoordelen, documenten en andere records. Het verplaatsen van databases en het bijhouden ervan vereist consistentie. HR met AI en ML kan een handje helpen om het hele proces van datamanagement van een leien dakje te laten lopen. Door deze activiteiten te automatiseren, kan het management het aantal veelvoorkomende fouten zoals onnauwkeurigheid van gegevens verminderen, waardoor herbewerking verder wordt voorkomen.
4. Aanwezigheid en vrije tijd
Bron: Mitrefinch
Het bijhouden van aanwezigheid is nog een ander uitstekend gebied op HR-afdelingen waar machine learning en HR-automatisering een doel kunnen zijn om op te rekenen. Automatiseringstools bieden de mogelijkheid om de aanwezigheidsrapporten van werknemers te vergelijken met het totale aantal werkuren en vereenvoudigen de taak van het bewaken van de werkuren van werknemers aanzienlijk. Afgezien daarvan kan het management ook gebruikmaken van automatisering bij het bepalen van de behoefte aan toewijzing van middelen in geval van afwezigheid van een werknemer om de workflow in stand te houden.
5. Onkostenbeheer
Bron: Endeavour Technologies
Bereken ploegentoeslag, houd reiskosten bij en doe alle dingen die zich vertalen in het bijhouden van uitgaven! Ja, weer een eentonige en tijdrovende taak om territorium af te bakenen in de kalender van HR-afdelingen. De ergste en engste kant van deze activiteit zijn al die scenario's van vertraagde onkostendeclaraties, ontbrekende bonnetjes, geen spoor van uitgaven, en de lijst kan maar doorgaan.
De personeelsafdeling kan tijd besparen met kunstmatige intelligentie, machine learning en HR-automatisering. Automatisering haalt cruciale gegevens uit ontvangstbewijzen en maakt herhaaldelijk de noodzaak weg om in uitgavenrapporten te kijken. Het legt de informatie vast en zorgt ervoor dat de klus sneller wordt geklaard. Bovendien bespaart het ook tijd in het handmatige proces van het automatisch genereren van ploegentoeslagen door gegevens op te halen uit de backend.
6. Prestatiemanagement
Bron: Spine-technologieën
Prestatiemanagement is geen grap. Het is een gebied van HR-functionaliteit waarin de afdeling de doelen, doelen, voortgang en prestaties van een werknemer moet analyseren en beoordelen. De afdeling gebruikt dit onderzoek om essentiële beslissingen te nemen over de verdere ontwikkeling van de ambtstermijn van een werknemer, beoordelingen en statistieken te plannen en prikkels en beloningen te berekenen. Automatisering van prestatiebeheer van werknemers kan HR-processen vereenvoudigen door taken zoals beoordelingen, analyse en berekeningen uit te voeren. Het maakt tijd vrij door de noodzaak van handmatig werk van de foto te elimineren.
7. Uitgangsproces voor werknemers
Bron: Freshworks
Bij het vertrek van een medewerker moeten verschillende HR-activiteiten worden uitgevoerd. Het omvat het ontlasten van documentatie, het afronden en definitief afrekenen en het intrekken van de toegang. Zelfs een minieme fout kan leiden tot onderpandproblemen. De exitformaliteiten vragen dan ook onmisbare aandacht voor alles voor een vlot en ordelijk verloop. HR-automatisering met machine learning kan het offboardingproces organiseren en stroomlijnen. Automatisering helpt de afdeling om elke taak in het proces te bewaken en stelt de betrokken teams op de hoogte van de stappen die vanaf hun kant moeten worden uitgevoerd. Bovendien haalt automatisering ook de nodige informatie uit de backend en bespaart opnieuw handmatige inspanning.
7 Toepassingen van machine learning en kunstmatige intelligentie in HR-automatisering
Hier is een veelvoorkomende toepassing van machine learning voor HR-activiteiten die bedrijven met succes implementeren of op weg zijn om er een hit van te maken:
1. Werkstroomautomatisering
Bron: Technologieadvies
Automatisering van workflows is een primaire en een van de eerste toepassingen van machine learning en kunstmatige intelligentie in HR. ML heeft enorm veel gemak ontgrendeld in verschillende functies, waaronder screening, het plannen van interviews, communicatie met potentiële werknemers en functioneringsgesprekken. Het plannen en volgen van taken is doorgaans tijdrovend en vervelend. HR-automatisering bestrijdt deze uitdagingen door de activiteiten te stroomlijnen, wat een redelijke hoeveelheid tijd voor de HR-afdeling ontlast. Het resulteert in slagvaardige efficiëntie en opmerkelijke consistentie waardoor de mensen op de afdeling hun tijd en moeite kunnen besteden aan de taken die meer aandacht vereisen.
2. Toptalent inhuren
Bron: Jobsoid
Kunstmatige intelligentie en machine learning helpen HR-professionals een belangrijke taak van de checklist af te vinken: de perfecte kandidaat vinden. Veel bedrijven wereldwijd hebben de ML-applicatie al een kickstart gegeven voor het werven van geschikte kandidaten. Dergelijke kandidaten komen van top tot teen overeen met hun functieomschrijving. LinkedIn is een voorbeeld van deze toepassing precies goed. Het gebruik van machine learning helpt recruiters hun zoekopdrachten te verfijnen en hen te helpen effectieve wervingsbeslissingen te nemen, dankzij de algoritmen.
3. Besluitvorming en planning
Bron: Studioous Guy
Machine learning met HR biedt automatisch waardevolle inzichten die de afdeling helpen de huidige status te beoordelen, trends te identificeren, belemmeringen te herkennen, de voortgang van medewerkers bij te houden en vele andere taken. Met behulp van voorspellende analyse door middel van automatisering kan de HR-afdeling de slepende problemen en uitdagingen opvangen en op tijd verhelpen.
4. Training van medewerkers
Bron: Walk Me
Machine learning en HR-automatisering kunnen worden ingezet om het personeelsbestand te versterken en meer gekwalificeerd te maken door geschikte trainingsprogramma's te introduceren. Training van medewerkers is een van de meest passende voorbeelden van machine learning-toepassingen in HR. Machine learning-algoritmen helpen werknemers bij het navigeren door geavanceerde cursussen die het beste aansluiten bij hun vereisten. Naarmate de lijst smaller wordt, worden de cursussen weergegeven die de vaardigheden omvatten die de werknemer kunnen helpen de gewenste vaardigheden te ontwikkelen en professionele doelen te bereiken, wat ook de betrokkenheid van werknemers verbetert. Medewerkers hoeven dus niet te worstelen om die ene cursus te vinden in een buffet van intern en extern trainingsmateriaal.
5. Nauwkeurigheid en efficiëntie
Bron: CheckHub
Er zijn veel taken op de HR-afdeling die veel tijd kosten. Recruitment is er daar één van. Door voorspellende analyses te implementeren, kunnen machine learning-systemen het 'tijd'-probleem helpen oplossen. Het versnelt niet alleen het proces, maar biedt ook nauwkeurige informatie. Omdat machine learning informatie van de applicaties kan volgen en verzamelen, reduceert het de kans op handmatige fouten tot nul, wat zowel tijd als moeite bespaart.
6. Slijtage
Bron: gemiddeld
Het behouden van toptalent is net zo essentieel voor het bedrijf als het aannemen ervan. Hoewel personeelsbehoud niet alleen binnen de vingertoppen van HR kan werken, stelt het de afdeling in staat om verloop te analyseren, voorspellen en beheren door middel van bruikbare inzichten. Deze voorspellingen stellen HR-teams in staat om weloverwogen beslissingen te nemen voordat zich een uitdaging voordoet.
7. Betrokkenheid van medewerkers
Bron: AIHR
Betrokkenheid van medewerkers is een modewoord in de huidige bedrijfscultuur, en dat is om de juiste redenen. Een gelukkige en actieve medewerker vertaalt zich in efficiënt en topwerk. Machine learning helpt de HR-afdeling de werknemerservaring te benaderen door te meten en te begrijpen hoeveel een werknemer er in beslag wordt genomen en tevreden over is. De inzichten die met behulp van automatisering worden gegenereerd, kunnen een handje helpen bij het plannen van activiteiten en het ontwerpen van een omgeving die de hoofdruimte van de werknemers opgeruimd en kalm houdt.
Conclusie
De hierboven genoemde impact, use cases en toepassingen van ML- en AI-technologie toepassingen in human resource management weerspiegelen de toekomst van HR-automatisering hardop. Hoewel het er misschien uitziet als het wegnemen van de banen van miljoenen HR-professionals, is de waarheid dat het hier is om hun taken te vereenvoudigen. HR-teams kunnen automatisering optimaal benutten door repetitieve taken te vermijden en zich te concentreren op de grote gebieden die hun inspanningen te wachten staan, zoals de ervaring van kandidaten, het behoud van werknemers, betrokkenheidsactiviteiten, enz.
AI en machine learning zijn al begonnen om ervoor te zorgen dat HR-teams meer productiviteit hebben naarmate verschillende taken worden gestroomlijnd. Veel bedrijven, waaronder Amazon, implementeren deze opkomende nieuwe technologieën. Van het onboarden van nieuwe medewerkers tot prestatiebeheer en real-time updates, het is een win-win voor zowel de HR-afdeling als de potentiële/bestaande werknemers.
De machine learning-markt heeft niet minder dan magisch gewerkt aan veel zakelijke functies wereldwijd. Het wordt geprojecteerd om rond te staan US $ 302.62 miljard tegen 2030. Aan de andere kant heeft machine learning nu een enorm aantal vacatures, wat niet zonder een aantrekkelijk salaris zal zijn. Benieuwd naar meer? Leer de vele facetten van machine learning, deep learning, robotic process automation (RPA) en nog veel meer met Analytics Vidhya. die er zijn om te blijven en zelfs om de carrière vele vleugels te geven.
Analyse Vidhya is een toonaangevend ed-tech-platform waarmee de cursist een scala aan leermiddelen kan verkennen, van allesomvattende cursussen over machine learning, kunstmatige intelligentie en RPA tot verrijkende blogs die een goed onderbouwd beeld geven van deze technologieën. Het platform herbergt een gemeenschap van hoogopgeleide professionals die de beste leermethoden bieden.
Veelgestelde Vragen / FAQ
Q1. Hoe wordt machine learning gebruikt in HR?
A. Machine learning vormt een krachtige vorm van HR-beheerfunctionaliteit. De technologie stelt HR-activiteiten in staat efficiënter en effectiever te werken door gegevens te stroomlijnen en voorspellende analyses uit te voeren, waardoor handmatig werk aanzienlijk wordt verminderd.
Q2. Is machine learning de toekomst van HR?
A. Gezien het buffet aan voordelen en efficiëntie dat wordt geboden door AI en machine learning, kunnen we gerust zeggen dat deze technologieën het potentieel hebben om een revolutie teweeg te brengen in de HR-managementworkflow.
Q3. Wat zijn de toepassingen van machine learning in HR?
A. Machine learning helpt de HR-afdeling bij het stroomlijnen van taken zoals screening, onboarding, formaliteiten bij het verlaten van werknemers en betrokkenheid van werknemers. Het haalt waardevolle informatie uit verschillende databases en biedt nauwkeurige informatie, waardoor het besluitvormings- en planningsproces wordt versneld.
Verwant
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/hr-automation-with-machine-learning/
