האם אתם עדיין מקבלים החלטות על אנשים לפי אינטואיציה, בזמן שהמתחרים שלכם חוזים עזיבה בעזרת אלגוריתם?
פעם היינו מנהלים עובדים לפי תחושות בטן. נוצר מצב אבסורדי: מצד אחד, מנהלים היו בוחנים בזכוכית מגדלת כל שקל שיוצא על קמפיין שיווקי או על רכישת ציוד חדש. אבל כשהגיע הרגע לקבל החלטות על המשאב היקר ביותר של הארגון – האנשים – הכל הפך למעורפל.
פתאום ביטויים כמו "נדמה לי", "נראה לי" ו"יש לי הרגשה טובה" החליפו נתונים קשיחים.
בעולם העסקי של היום, ניהול מבוסס אינטואיציה הוא פשוט פריבילגיה יקרה מדי. כאן בדיוק נכנס לתמונה תחום ה-People Analytics, שמחליף את הניחושים במערכת החלטות מבוססת נתונים.
אז מה המחיר?
המחיר של אותן תחושות בטן הוא גבוה, והוא פוגע ישירות בשורת הרווח שלכם. תחשבו רגע על העלות של עובד מפתח שעוזב במפתיע. מעבר לאובדן הידע והפגיעה בשירות, הארגון לרוב ממהר לחלק תוספות שכר רוחביות שלא באמת פותרות את הבעיה, פשוט כי הן לא מטפלות בשורש שלה.
ויש גם את המחיר של תהליכי גיוס איטיים. כשמשרה קריטית נשארת פתוחה במשך חודשים בגלל תהליך סינון מסורבל, הארגון מפסיד הכנסות בכל יום שעובר, והצוות הקיים נשחק תחת העומס.
אבל הנה מה שמשתנה עכשיו. אנחנו עוברים מדיווח היסטורי ("מה קרה") למערכות מתקדמות שמשלבות בינה מלאכותית ("מה יקרה"). הערך של ה-AI כאן הוא לא רק לעשות אוטומציה למשימות טכניות. הוא לנתח כמויות אדירות של נתונים ולמצוא דפוסים שאנחנו לא תמיד רואים.
הטכנולוגיה לא באה להחליף את המנהל, היא פשוט נותנת לו כלים לקבל החלטות טובות יותר. וברגע שאנחנו מודדים את הדברים הנכונים, אנחנו יוצרים יעדים. ויעדים מביאים לשיפור פיננסי.
ואיך זה נראה בחיים האמיתיים?
קחו לדוגמה את רשת 7-Eleven. הם התמודדו עם תהליכי גיוס ארוכים שמנעו מהם לאייש סניפים במהירות. במקום להסתמך על התחושות של המראיינים לגבי המועמדים, הם הטמיעו דשבורד חכם יחד עם כלים מבוססי אלגוריתמים לתיאום וסינון.
התוצאה? קיצור של 7 ימים שלמים בזמן הגיוס עבור 85% מהמועמדים. המהלך הזה לבדו חסך להם למעלה מ-2 מיליון שעות עבודה בשנה.
דוגמה מרתקת נוספת מגיעה ממיקרוסופט, שבחרה לבחון את שאלת השחיקה מזווית קצת אחרת. במקום לחלק עוד סקר שביעות רצון כללי, הם השתמשו בניתוח דפוסי עבודה כדי למדוד עומס פגישות וזמן לעבודת עומק.
הנתונים חשפו ש-54% מהעובדים שחוו חוסר בהירות לגבי התפקיד שלהם, דיווחו על שחיקה גבוהה. התובנה הזו אפשרה להנהלה להפסיק להוציא כספים על תוכניות רווחה כלליות, ובמקום זאת לבצע שינויים באופן שבו הצוותים עובדים – מה שהעלה ישירות את התפוקה.
מה היתרון שלכם?
בסופו של דבר, היתרון התחרותי האמיתי לא שייך רק למי שמפתח את המוצר הכי חדשני. הוא שייך למי שמשכיל לנהל את האנשים שלו בצורה החכמה והמדויקת ביותר. המעבר לנתונים הופך את ניהול משאבי האנוש ממחלקה תפעולית למנוע עסקי שמדבר בשפה של צמיחה.
אז איפה אתם נמצאים במסע הזה שבין אינטואיציה לבינה מלאכותית?
שתפו אותנו…
