Τα στελέχη που λαμβάνουν αποφάσεις για το ανθρώπινο δυναμικό εξακολουθούν συχνά να στηρίζονται σε στατικούς πίνακες δεδομένων, όμως η πραγματικότητα γύρω από την εργασία και τη διοίκηση εξελίσσεται πολύ πιο γρήγορα από ό,τι μπορεί να αποτυπώσει ένας πίνακας. Οι παραδοσιακές πλατφόρμες Business Intelligence δημιουργήθηκαν ως απάντηση σε μια εποχή όπου οι οργανισμοί πάλευαν με τον όγκο της πληροφορίας και την αδυναμία του ανθρώπινου νου να την αναλύσει επαρκώς. Τα dashboards συγκέντρωναν δεδομένα, τα ταξινομούσαν και βοηθούσαν τα στελέχη να δουν καθαρά μέσα στο χάος.
Ωστόσο, ο κόσμος για τον οποίο σχεδιάστηκαν αυτά τα εργαλεία δεν είναι ο κόσμος όπου λειτουργούν σήμερα οι επιχειρήσεις. Η τεχνητή νοημοσύνη έχει αλλάξει ριζικά τη σχέση μας με την πληροφορία. Οι μηχανές μπορούν πλέον να αναλύουν τεράστιους όγκους δεδομένων σε ελάχιστο χρόνο, να συνδυάζουν εκατομμύρια σημεία πληροφορίας και να εξάγουν συμπεράσματα που κάποτε απαιτούσαν εβδομάδες δουλειάς από εξειδικευμένες ομάδες. Το πρόβλημα δεν βρίσκεται πλέον στην ταχύτητα ή στην υπολογιστική ισχύ. Το πραγματικό όριο είναι η ποιότητα των ίδιων των δεδομένων. Όταν τα στοιχεία που τροφοδοτούν τα συστήματα είναι αδύναμα, αποσπασματικά ή δεν αντικατοπτρίζουν τη σύγχρονη εργασιακή πραγματικότητα, η τεχνητή νοημοσύνη δεν προσφέρει βαθύτερη κατανόηση. Αντίθετα, πολλαπλασιάζει την ασάφεια, μετατρέποντας ελλιπείς πληροφορίες σε φαινομενικά έγκυρα αλλά λανθασμένα συμπεράσματα.
Αυτό εξηγεί γιατί τα παραδοσιακά dashboards αρχίζουν να δείχνουν τα όριά τους. Αντί να μειώνουν την πολυπλοκότητα, συχνά την αναπαράγουν, εγκλωβίζοντας τη διοίκηση σε αναδρομικές αναλύσεις και αργοπορημένες αντιδράσεις. Σημαντικές ενδείξεις για την κατάσταση μιας ομάδας ή για τον κίνδυνο απώλειας ταλέντων μπορεί να παραμένουν κρυμμένες για εβδομάδες ή μήνες, την ώρα που το πρόβλημα έχει ήδη γίνει εμφανές στην καθημερινή λειτουργία.
Έρευνες στη διοίκηση ανθρώπινου δυναμικού επιβεβαιώνουν αυτή την απόσταση μεταξύ των εργαλείων και της πραγματικότητας. Παρότι η πλειονότητα των στελεχών θεωρεί ότι τα δεδομένα είναι απαραίτητα για τη χάραξη στρατηγικής, μόνο ένα μέρος των οργανισμών τα αξιοποιεί πραγματικά στη λήψη αποφάσεων και ακόμη λιγότεροι μπορούν να προβλέψουν μελλοντικές τάσεις ή κινδύνους. Αυτό δημιουργεί ένα κρίσιμο κενό, ειδικά σε μια εποχή όπου ο ρυθμός αλλαγής είναι υψηλός και η έγκαιρη αντίδραση μπορεί να κάνει τη διαφορά μεταξύ σταθερότητας και κρίσης.
Σε αυτό το πλαίσιο διαμορφώνεται μια νέα προσέγγιση, όπου τα δεδομένα «απελευθερώνονται» από τους στατικούς πίνακες και μεταφέρονται απευθείας στην καθημερινή ροή της εργασίας. Όταν οι πληροφορίες φτάνουν στους κατάλληλους ανθρώπους τη στιγμή που χρειάζεται, μετατρέπονται από ιστορικό αρχείο σε ζωντανό εργαλείο λήψης αποφάσεων. Μπορούν να αναδείξουν έγκαιρα τον κίνδυνο κόπωσης ενός στελέχους πριν οδηγήσει σε αποχώρηση. Μπορούν να δείξουν ποια ομάδα συμβάλλει περισσότερο στην πρόοδο ενός σημαντικού έργου, προτού ολοκληρωθεί το τρίμηνο. Μπορούν ακόμη να φέρουν στο φως τάσεις συμπεριφοράς, συνεργασίας ή απόδοσης που δεν θα γίνονταν αντιληπτές μέσα από έναν μηνιαίο ή τριμηνιαίο πίνακα.
Η λογική αυτή έχει αρχίσει να ενσωματώνεται σε σύγχρονα περιβάλλοντα ανθρώπινου δυναμικού. Ένα παράδειγμα είναι τα δεδομένα αναγνώρισης και θετικής ανατροφοδότησης μεταξύ εργαζομένων. Όταν οι άνθρωποι εκφράζουν δημόσια την εκτίμησή τους για τη συμβολή των συναδέλφων τους, το σήμα αυτό είναι άμεσο, γνήσιο και πλήρως συνδεδεμένο με την καθημερινή εργασία. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει αυτά τα μηνύματα, να εντοπίσει τάσεις και να μεταφέρει την κατάλληλη πληροφορία στους προϊσταμένους ή στα στελέχη που τη χρειάζονται, χωρίς να μεσολαβεί πίνακας ή αναλυτική αναφορά.
Σε πρακτικό επίπεδο, αυτό σημαίνει, για παράδειγμα, ότι ένας προϊστάμενος μπορεί να ειδοποιηθεί όταν δύο μέλη της ομάδας του έχουν παραμείνει αόρατα για μεγάλο διάστημα, δίνοντάς του την ευκαιρία να παρέμβει νωρίς. Μπορεί να εντοπιστεί η πτώση στη συμμετοχή ή στη συνεργασία πριν εξελιχθεί σε εξουθένωση. Και μια διοικητική ομάδα μπορεί να λάβει ξεκάθαρη απάντηση στο ερώτημα «ποιες ομάδες συμβάλλουν περισσότερο στους βασικούς στρατηγικούς στόχους αυτή τη στιγμή;».
Όμως, για να λειτουργήσει αυτό το μοντέλο, απαιτείται υψηλή ποιότητα πληροφορίας. Τα δεδομένα πρέπει να προέρχονται από τους ίδιους τους εργαζομένους, να έχουν σαφές πλαίσιο, να καλύπτουν όλη την οργανωτική δομή και να χρησιμοποιούνται με διαφάνεια και σεβασμό. Όταν αυτές οι προϋποθέσεις τηρούνται, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναδείξει μοτίβα, δεξιότητες και προοπτικές που παρέμεναν αόρατες.
Τελικά, η νέα εποχή στη διοίκηση ανθρώπινου δυναμικού καλεί τους οργανισμούς να αναστοχαστούν τον τρόπο με τον οποίο συλλέγουν, οργανώνουν και αξιοποιούν τα δεδομένα τους. Η τεχνητή νοημοσύνη δεν υποκαθιστά την ανθρώπινη κρίση. Τη στηρίζει, προσφέροντας έγκαιρα και ουσιαστικά στοιχεία που φωτίζουν πτυχές της εργασιακής καθημερινότητας οι οποίες παλαιότερα έμεναν αόρατες. Τα dashboards εξακολουθούν να έχουν τον ρόλο τους, όμως δεν αρκούν για να καθοδηγήσουν αποφάσεις σε έναν κόσμο που κινείται με ταχύτερους ρυθμούς και απαιτεί άμεση εικόνα.
ή αποκτήστε ετήσια συνδρομή εδώ.
