의사결정을 위한 인공지능 활용: 조직 축소의 객관성 평가

미국 전역의 기업 고위 관계자들은 지금 걱정하고 고민하고 있습니다. 2023년 경제 환경은 불확실하지만 한 가지 확실한 것은 더 많은 정리해고가 다가오고 있다는 점이다. 2022년 11월에만 Meta, Amazon, Twitter와 같은 거대 기술 기업은 물론 PepsiCo, Goldman Sachs, Ford와 같은 전통적인 기업을 포함하여 기업은 80,000명 이상의 정리해고를 발표했습니다.

해고는 항상 경영진이 해야 할 가장 어려운 일 중 하나였습니다. 몇 명이나 보내야 할까요? 언제 해야 할까요? 누가 남고 누가 떠나는가? 어떤 종류의 퇴직금 패키지를 제공하고 있나요? 다양성 목표를 어떻게 보호합니까? 남은 사람들의 신뢰와 생산성을 어떻게 유지합니까?

너무 많은 사람을 너무 빨리 내보내면 조직의 서비스와 실행이 훼손될 위험이 있습니다. 너무 늦게 보내면 돈을 잃을 수 있습니다. 잘못된 사람들을 내보내면 조직 내에 혼란이 생길 ​​수 있습니다. 이것이 잘못되면 수익성, 생산성, 브랜드 평판 및 주가에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

그래서 저자는 인공지능이 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있을까?라고 생각하고 있습니다.

인공 지능은 최근 몇 년 동안 붐을 이루었으며 인사 부서에서 후보자를 찾고 선별하고 인터뷰하는 데 도움이 되며 채용 시 편견을 줄이는 데도 도움이 됩니다. IBM과 다른 회사들은 인공 지능을 사용하여 어떤 직원이 곧 그만둘지 예측합니다. 여기서 가장 중요한 것은 인재를 유치하고 유지하는 것입니다.

인공지능도 해고에 활용될 수 있나요? 기업의 의사결정을 안내하는 데 도움이 되는 인공지능 도구가 있습니까? 거기에 있다는 것이 밝혀졌습니다. 저자는 여기에서 인공지능이 "조직 합리화"를 고용주와 직원 모두에게 유익하게 만들 수 있는 다섯 가지 방법을 독자들과 공유하고 싶습니다.

조직 합리화: 인공 지능을 사용하여 의사 결정을 내리는 5가지 마법 무기

1. 성과 평가

부서 관리자가 직원을 해고해야 할 경우 일반적으로 인원 할당량을 받고 해고할 사람을 선택할 수 있는 권한이 부여됩니다. 그러나 최전선에 있는 관리자에게는 부서의 모든 구성원이 중요한 것 같습니다. 결정을 내리는 데 도움이 되는 적절한 도구와 경험이 없으면 프로세스가 무너질 수 있으며 이는 직원 사기에 큰 해를 끼칠 수 있습니다.

인공지능은 객관적인 성과 평가를 제공하고 관리자가 남을 사람과 떠날 사람을 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. GoFusion Perfacto 및 Entomo와 같은 AI 소프트웨어 스타트업은 이제 직원 생산성, 출석 기록 및 기타 핵심 성과 지표의 데이터를 활용하여 객관적인 성과 지표를 기반으로 스타 직원을 나머지 직원과 구분하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이 방법은 부서장에게 해고 결정 이유를 제공함으로써 리더와 팀 모두 순전히 주관적인 의사 결정의 단점에서 해방될 수 있습니다.

2. 기술 목록

해고로 인한 압박을 받을 때 관리자가 단기적인 필요에 유리한 결정을 내리는 것은 인간의 본성입니다. 이론적으로는 조직의 핵심 비즈니스 활동에 가장 필요한 인재를 유지하는 것이 더 합리적입니다. 그러나 이 모든 사항을 따르면 미래를 위한 전략적 이니셔티브를 수행할 준비가 되지 않은 상태가 될 수 있습니다.

AI는 조직의 기술 분포 목록을 작성하고 이를 시장 요구 예측과 비교하고 기술 격차가 남아 있는 부분을 식별하여 이를 의사 결정에 고려할 수 있도록 도와줍니다. Etightfold.ai 및 Seekout과 같은 도구는 직원 기술에 대한 통찰력과 시장 및 조직 요구 사항을 결합하여 데이터 기반 인재 결정을 내리는 "인재 인텔리전스"를 제공합니다. 이를 통해 최고 경영진은 개별 부서의 요구 사항뿐만 아니라 전체 조직의 인재 관리 요구 사항을 고려할 수 있습니다.

3. 재교육 잠재력

해고는 직원 수가 적다는 것을 의미하며 각 사람은 더 많은 작업을 수행해야 합니다. 조직이 재구성되었습니다. 일부 기능이 통합되었습니다. 남아 있는 직원은 종종 새로운 역할을 맡고 새로운 기술을 배워야 합니다. AI는 재교육에 더 적합한 직원을 식별하고 역할을 확장하거나 변경하는 데 도움이 되는 방법을 추천하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

Pymetrics 및 Workday와 같은 HR 소프트웨어는 기존 직원의 소프트 스킬과 하드 스킬은 물론 인증, 성과 기록, 과거 프로젝트, 라이선스 등에 대한 데이터를 분석한 다음 Reach를 통해 가장 강력한 마이그레이션 또는 역할을 식별할 수 있는 도구를 제공합니다. 확장 기회. 이러한 결과에는 맞춤형 교육 과정 추천 및 교육 모듈도 포함되어 직원에게 새로운 교육을 제공할 수 있는 명확한 경로를 제공합니다.

4. 편견을 피하세요

상황이 좋을 때는 조직의 평등 의식에 충분한 관심을 기울이는 것이 더 쉽다고 느껴집니다. 그러나 해고 압력에 직면하면 이러한 결심이 흔들리기 시작할 수도 있습니다. 결정이 공정하고 객관적이며 조직의 평등 목표에 부합하는지 어떻게 확인할 수 있습니까? 다양성과 평등에 대한 조직의 약속을 어떻게 유지할 수 있습니까?

인공 지능도 이와 관련하여 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 Onwards HR에는 부서 전체의 데이터를 분석하고 HR 및 법무팀이 해고된 직원 목록의 잠재적인 편견을 이해할 수 있도록 하는 "부정적 영향 분석 솔루션"이 포함되어 있습니다.

5. 퇴직한 직원에 대한 지원

인공지능은 해고가 필요한 직원에게도 어느 정도 역할을 할 수 있습니다. 직원의 전환을 돕는 것은 옳은 일일 뿐만 아니라 외부 및 내부 모두에서 조직의 평판 손상으로부터 보호하는 것도 중요합니다.

인공지능은 해고된 직원이 다음 구직 목표로 삼을 역할과 회사를 식별하는 데 도움을 줄 수 있으며, 새로운 일자리를 성공적으로 구하는 데 필요한 기술을 습득하도록 지원할 수도 있습니다. 예를 들어 FutureFit AI는 직원의 기술을 수억 명의 사람들과 비교할 수 있습니다. 그런 다음 FutureFit AI는 실시간 노동 시장 데이터를 사용하여 경력 발전을 권장하고 학습 경로를 제안하며 해고된 직원의 성공을 도울 수 있습니다. 이 모든 것은 AI를 사용합니다.

BlueJ Legal과 같은 회사의 AI는 연령, 역할, 근속 기간 및 소송 판례법을 기반으로 퇴사하는 직원에게 어떤 최고의 퇴직금 패키지를 제공해야 하는지 결정하는 데 도움을 줄 수도 있습니다.

저는 정리해고 결정을 전적으로 인공지능에 맡기는 것을 옹호하지 않는다는 점을 분명히 하고 싶습니다. 해고라는 지저분한 작업을 AI에 전적으로 맡기는 것이 좋을 수도 있지만, 해고를 전략적으로, 공감적으로 처리하려면 여전히 인간이 개입해야 합니다. 그러나 올바르게 사용된다면 AI는 리더들이 우리 모두가 내려야 할 가장 어려운 결정을 내리는 데 확실히 도움이 될 수 있습니다.

위 내용은 의사결정을 위한 인공지능 활용: 조직 축소의 객관성 평가의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!