Yapay Zeka ile Çalışan Retansiyonu: En İyi Yetenekleri Nasıl Tutarsınız?

Yapay zeka ve makine öğrenmesi gibi teknolojiler, çalışan retansiyonunu (çalışanların aynı şirkette çalışmaya devam etmesini) artırmak için güçlü araçlar sunar. Yüksek performanslı çalışanları belirlemek için sunduğu bu araçlarla şirketlerin en değerli yeteneklerini etkili bir şekilde tanımasına ve ödüllendirmesine olanak tanır. Bu şekilde, yalnızca elde edilen sonuçları değil, aynı zamanda performansın zaman içindeki tutarlılığını ve gelişimini de dikkate alarak, yüksek performanslı çalışanların motivasyonunu artıran ya da düşüren faktörleri belirlemek de mümkün olur.

Bitoniş olarak bu içerikte yapay zekanın yetenek havuzunu korumak için nasıl kullanılabileceğini, yapay zeka araçları sayesinde çalışan motivasyonunun nasıl artırılacağını, dahası yeni teknolojilerin dinamik ve katılımcı bir çalışma ortamına nasıl katkıda bulunabileceğini inceleyeceğiz.

Kişiselleştirilmiş İş Deneyimi

Her çalışan farklıdır ve bireysel ihtiyaçları vardır. Yapay zeka, her çalışanın tercih, beceri ve kariyer hedeflerini anlamak için veri analizi ve makine öğrenmesi araçlarını kullanabilir. Bu araçlar, çalışanların işlerine olan bağlılıklarını artırmak için kişisel bir iş deneyimi sunmanın önemini vurgular.

Kişisel Gelişim Yolları Oluşturma: Her çalışanın kariyer hedeflerine ulaşması için özelleştirilmiş eğitim ve gelişim fırsatları sunma.
İş ve Özel Hayat Dengesi: Çalışanların iş ve özel hayatlarını dengelemelerine yardımcı olmak için esnek çalışma düzenleri oluşturma.
Motivasyon ve Teşvikler: Çalışanları motive etmek ve onları işlerine bağlı kılmak için kişiselleştirilmiş teşvik ve ödüller sunma.

Erken Uyarı Sistemleri

Çalışanlar işten ayrılmadan önce bazı işaretler verir. Yapay zeka, bu işaretleri tanımlayarak işletmelere erken uyarılar göndermek için kullanılabilir. Bu sayede, işverenler çalışanların memnuniyetsizliklerini belirleyebilir ve onları elde tutmak için önlemler alabilir.

Çalışan Memnuniyetsizliklerini Tanımlama: Anketler, geribildirimler ve performans verileri gibi kaynaklardan gelen bilgileri analiz ederek çalışanların memnuniyetsizliklerini belirleme
Özelleştirilmiş İyileştirme Planları: Çalışanların belirli memnuniyetsizliklerini ele almak için özelleştirilmiş iyileştirme planları oluşturma
Riskli Çalışanları Tanımlama ve Müdahale: Potansiyel olarak ayrılma riski taşıyan çalışanları tanımlama ve onlarla özel olarak ilgilenerek ayrılma olasılığını azaltma

İşe Alım Süreçlerini Geliştirme

En iyi yetenekleri çekmek ve işe almak, onları elde tutmanın ilk adımıdır. Yapay zeka, işe alım süreçlerini iyileştirmek için kullanılabilir. Yapay zeka destekli işe alım araçları sayesinde şirketler açık pozisyonlarını daha uygun adaylarla eşleştirebilir ve çalışan devir oranlarını azaltabilirler.

Aday Deneyimini İyileştirme: Adayların başvuru sürecini geliştirerek onlarla olumlu bir etkileşim kurma.
Performans Tahmini ve Kültürel Uyum Analizi: Adayların performansını tahmin etme yeteneği ve kültürel uyumu analiz etme yeteneğiyle adayların uygunluğunu değerlendirme.
Aday Havuzunu Genişletme: Yapay zeka destekli işe alım sistemleri, daha geniş bir aday havuzuna erişim sağlayarak süreçlerin daha hızlı, etik ve verimli şekilde yönetilmesine olanak tanıyor.

Örneğin, yapay zeka tabanlı işe alım uygulaması olarak tasarlanan Bitoniş, hem işverenlere hem çalışanlara daha objektif, doğru, tutarlı ve adil bir işe alım süreci sunuyor. Bitoniş’in uygulamasına ücretsiz şekilde kaydolarak geleceğin işe alım teknolojisiyle hemen tanışabilirsiniz.

Performans ve Geribildirim İyileştirme

Yapay zeka, çalışan performansını izlemek ve geribildirim sağlamak için kullanılabilir. Bu yaklaşım, şirketlerin çalışanların gelişimine odaklanmasına ve onları daha iyi bir performans sergilemeye teşvik etmesine yardımcı olur.

Sürekli Geribildirim Döngüsü: Çalışanlara sürekli olarak geribildirim sağlayarak ve hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olacak destek sunarak çalışanların gelişimini destekleme

Örneğin, yapay zeka tabanlı chatbotlar (sohbet botları), çalışanların sorularını yanıtlamak ve ihtiyaçlarına hızlı bir şekilde cevap vermek için kullanılabilir. İşe alım sürecinden, eğitim ve gelişime kadar birçok alanda kullanılabilen bu iletişim araçları, çalışanların memnuniyetini artırabilir ve onları daha bağlı hissettirebilir.

Performans Analitiği ve Tahmin: Gelecekteki performansı tahmin etmek ve çalışanların güçlü ve zayıf yönlerini belirlemek için performans verilerini analiz etme

İşyeri Kültürünü Güçlendirme

Çalışanlar, işyeri kültürüne uyum sağlamada zorluk yaşarlarsa, genellikle ayrılmayı tercih eder. Yapay zeka, işyeri kültürünü güçlendirmek ve işbirliğini teşvik etmek için kullanılabilir.

İşyeri Kültürünü Analiz Etme: İşyerindeki değerleri, normları ve beklentileri analiz ederek işyeri kültürünü güçlendirme
Metin Madenciliği: Kurum içi iletişim, anketler, geribildirimler ve diğer metin verilerini analiz ederek, işyeri kültürünün temalarını ve eğilimlerini belirleme
İşbirliği ve Takım Çalışması Teşviki: Çalışanlar arasındaki iletişimi artırmak ve işbirliğini teşvik etmek için yeni araç ve platformlar sağlama

Çalışanlar Arasında Mentorluk ve Koçluk Programları Oluşturma

Çalışanlar arasında mentorluk ve koçluk programları oluşturmak, şirket içinde bilgi paylaşımını artırmak ve çalışanların kariyer gelişimini desteklemek için etkili bir stratejidir. Mentorluk programları genellikle deneyimli çalışanların, daha az deneyime sahip olanlara rehberlik ettiği yapılandırılmış bir süreçtir. Koçluk ise genellikle profesyonel bir koç tarafından sunulan daha bireysel bir destek hizmetidir.

Yapay zeka, mentorluk ve koçluk programlarını yönetmek için bir dizi avantaj sunar. Veri analizi ve önerme algoritmaları kullanılarak, şirket içindeki çalışanların yetenekleri, becerileri ve kariyer hedefleri hakkında daha iyi bir anlayış elde edilebilir. Bu bilgilere dayanarak, uygun mentor-menti ilişkileri oluşturulabilir ve mentorluk programlarının etkinliği artırılabilir. Şirket içi iletişim platformlarına entegre edilen yapay zeka destekli sistemler, mentorluk süreçlerini izlemek ve geribildirim sağlamak için kullanılabilir, böylece programın sürekli olarak geliştirilmesi sağlanabilir.

Esnek Çalışma Modelleri ve Uzaktan Çalışma İmkanları Sunma

Geleneksel ofis ortamlarının dışında esnek çalışma modelleri ve uzaktan çalışma imkanları sunmak, çalışanların iş-özel hayat dengesini iyileştirmelerine ve daha esnek bir çalışma ortamında verimliliklerini artırmalarına olanak tanır. Yapay zeka, bu esnek çalışma modellerinin yönetilmesinde ve uygulanmasında önemli bir rol oynayabilir.

Örneğin, yapay zeka destekli sistemler, çalışanların iş yüklerini ve tercihlerini analiz ederek, hangi günlerde ve saatlerde en verimli olduklarını belirleyebilir. Buna dayanarak, şirketler daha uygun çalışma saatleri ve esnek çalışma düzenleri sunabilirler. Veri analizi yönünden güçlü özelliklerle donatılmış yapay zeka destekli iletişim araçları, uzaktan çalışan ekipler arasındaki etkileşimi artırabilir ve işbirliğini kolaylaştırabilir.

Çalışanların Kişisel ve Profesyonel Gelişimini Teşvik Etmek İçin Teknolojik Araçlar Kullanma

Çalışanların kişisel ve profesyonel gelişimini teşvik etmek, onların yeteneklerini ve motivasyonlarını artırarak şirket içinde daha etkili ve verimli olmalarını sağlar. Yapay zeka destekli araç ve uygulamalar, bu hedeflere ulaşmak için çeşitli teknolojik araçlar sunabilir.

Örneğin, performans ve gelişim platformlarına kolaylıkla entegre edilebilen yapay zeka koçu algoritmasına sahip eğitim ve gelişim araçları, çalışanların öğrenme tarzlarına göre özelleştirilmiş eğitim içeriği sunabilir ve gelişimlerini izleyerek bireysel geribildirimler sağlayabilir. Bu platformlar ayrıca, çalışanların kariyer hedeflerini belirlemelerine ve bu hedeflere ulaşmalarına yardımcı olacak kaynaklar sağlayabilir. Yapay zeka destekli performans yönetimi sistemleri, çalışanların performanslarını izlemek ve geliştirmek için kullanılabilir. Bu sistemler, çalışanların hedeflerine ulaşmalarını sağlayacak destek ve geribildirimler sağlayarak motivasyon ve bağlılığı artırabilir.

OpenAI'nin araştırması, günümüz çalışanlarının yüzde 80'inin işlerinin üretken yapay zekadan etkilendiğini görebildiğini tahmin ediyor. Bu nedenle şirketler, mesafeli durmak yerine yapay zekayı bilinçli, verimli, güvenli ve insanı ön planda tutan bir şekilde nasıl kullanacaklarını belirlemelidir.

Yetenek Yönetiminde Yapay Zeka

İK fonksiyonunda veya başka herhangi bir alanda yapay zeka, bir makinenin bir insanın bilişsel yeteneklerini taklit etmesini içerir. İşlevselliğini açığa çıkarmak için, başlangıçta yapay zekaya sağlanan talimatların kaynağındaki insanın, yapay zekanın gelecekteki öneminde kilit bir role sahip olduğunu anlamak çok önemlidir. Çoklu ve farklı bakış açılarına sahip şirketler, her türlü yargıdan bağımsız ve ürettiği sonuçlarda verimli bir yapay zeka oluşturmada daha başarılı olacaktır.

Yapay zeka, konfigürasyonuna bağlı olarak fırsat eşitliği fırsatları kadar etik riskleri de taşır. Her insan bilişsel önyargılara göre hareket eder. Yapay zeka subjektif yargılara göre karar verme süreçlerinin gözden geçirilmesini sağlayarak kararları daha objektif ve adil bir hale getirir.

Yetenek yönetimi çözümlerinin daha yaygın olarak kullanılabilmesi için yapay zekanın üç alanda ikna edilmesi ve gelişmesi gerekir:

Daha hızlı öğrenme yeteneği (aktif öğrenme)
Yapılandırılmamış dili anlama yeteneği (BERT)
Bir becerinin aktarılabilirliğini modelleme yeteneği

Gelin bu üç beceriye yakından bakalım:

Yapay zeka daha hızlı öğrenmelidir (aktif öğrenme)

Yapay zekanın verimli olabilmesi için eğitime ihtiyacı var. Bu teknoloji, zaman içinde gelişerek “veri etiketleme” sayesinde kullanıcı geribildirimleriyle öğrenme becerisine sahip olacak. Etiketleme tekniği, hız kazanmak için açıklama sürecinin üçüncü taraflara dış kaynak olarak verilmesinden oluşur.

Yapay zeka, eğitim programlarını daha hızlı uyarlayarak çalışanlarınızın becerilerinin adaptasyonunu hızlandırır, dolayısıyla "yetenekleriniz", kişiye özel eğitim programlarıyla kendilerini sürekli olarak geliştiklerini hissederek yeni eğitim fırsatlarını kaçırmak istemez.

Yapay zeka yapılandırılmamış dili (BERT) anlamalıdır

Yapay zeka ve makine öğrenmesi

Yapılandırılmamış dil, yapılandırılmamış verileri anlaşılır kılmak için anlamayı içerir. Bu yapılandırılmamış veriler İK için çok yaygındır, çok fazla toplama ve işleme gerektiren niteliksel bilgiler buna örnek olarak verilebilir. Örneğin, bir çalışan anketinden alınan geribildirimler, bir iş tanımı, free-text (serbest metin) alanlara sahip işten ayrılma formları vb. gibi dokümanlar… Google'ın BERT teknolojisi, kelimelerin anlamlarını sınıflandırmak ve kullanmak için anlama konusunda ilerlemeye devam ediyor. Bu teknoloji ile çalışanların profillerine entegre edilecek gerekli bilgileri her türlü kaynaktan kolaylıkla alabilir, bunları çalışan retansiyonu konusunda karar alma süreçlerinize entegre edebilirsiniz.

Yapay zeka bir becerinin aktarılabilirliğini modellemelidir

Yapay zekanın gelecekteki gelişmeleri tahmin etme yeteneğinde hala ilerlemesi gerekiyor ancak yine de bugün dahi geçmiş unsurlardan gelecekteki gerçekleri tahmin edebiliyor, bir sonraki adım ise bu tahminleri farklı senaryolardan güçlendirebilmek olacak. Örneğin, halihazırda A becerisinde uzmanlaşan herhangi biri için B becerisini edinmenin ne kadar süreceğini belirlemek yapay zekanın tahmin modellemelerinin bir çıktısı olacak ve bu veri, şirketlerin yetenek havuzunu geliştirmek için çok önemli bir unsur haline gelecek. Bu sayede şirketler, eğitim ve pozisyon önerilerini optimize ederek yetenekli çalışanı aktif bir katılımcı haline getirebilecek veya benzer becerilere sahip adayları belirleyebilecek.

Bitoniş, kullanıcılarının yeteneklerini ve tercihlerini analiz ederek iş ilanları ve iş arayanlar arasında en iyi eşleşmeyi sağlayan yapay zeka destekli bir kariyer uygulamasıdır. Hem beyaz hem de mavi yakalılara hitap eden bu yeni nesil işe alım teknolojisiyle hâlâ tanışmadıysanız, Bitoniş’i uygulama mağazanızdan ücretsiz olarak indirip hemen kullanmaya başlayabilirsiniz.