Как оценить эффективность сотрудников с помощью искусственного интеллекта и что можно при этом узнать
Как оценить работу сотрудников, не заставляя их (и их руководителей) заполнять бесконечные отчеты и найти способы повысить эффективность?
Мы попробовали сделать это с помощью искусственного интеллекта. Наши аналитики совместно с департаментом по работе с персоналом провели исследование, в котором изучили факторы, влияющие на эффективность сотрудников розничного бизнеса, используя для этого алгоритмы искусственного интеллекта. В качестве критерия эффективности использован показатель выполнения сотрудниками бизнес-плана. В модель закладывались такие данные как: возраст, стаж, пройденное обучение (курсы, вебинары) и пр.
Результатом стали найденные зависимости между этими параметрами и эффективностью выполнения бизнес-плана. В исследовании участвовали более 2000 сотрудников.
Главный вывод, который получили: самые распространенные стереотипы — миф. Работоспособность и успешность никак не зависит от возраста и пола. И у нас есть математическое подтверждение этому (актуальное, как минимум, для сотрудников банка, принявших участие в исследовании). А больше всего на работу влияет (в положительную сторон) — профильное обучение. Это не то что сюрприз. Скорее подтверждение тому, что эффективнее работают там, где много внимания уделяют повышению квалификации персонала.
В ходе исследования мы выяснили, что профильное обучение целевым навыкам (в рамках внутреннего обучения) оказывает значительное влияние на будущую эффективность сотрудников. Что интересно, влияние обучения на эффективность для сотрудников с разным стажем разная. Например, повторное обучение целевым навыкам сотрудников с небольшим стажем оказывает большее влияние на повышение будущей эффективности в сравнении с повторным обучением сотрудников, у которых стаж больше.
В результате перед нашей командой встала новая задача — поиск оптимального момента для назначения повторного профильного обучения. Для решения этой задачи мы планируем использовать как статистические подходы, так и продвинутые методы машинного обучения.
Кстати, уже завтра наши эксперты по нейросетям и анализу данных будут рассказывать о своей работе на TechWeek и поделятся кейсами использования графов и графовых нейронных сетей для решения задач HR-аналитики. Так что если собираетесь посетить мероприятие, приходите послушать их доклады в 15:00, будет интересно.
Ничего удивительного конечно в итогах исследований нет, но всё же кроме профильного обучения, я считаю , на работоспособность и успешность зависит от таких факторов, как атмосфера взаимодействия в коллективе, заинтересованность, физическое и психологическое состояние
Если у меня не будет достаточной оплаты моего времени и труда, не будет баланса моего дохода с государственным грабёжом, я работать не стану. Найду левый доход.