HR будущего: Как адаптироваться к цифровым технологиям

Ключевым назначением аналитики данных является возможность прогнозирования. С помощью прогностической аналитики, основанной на математических моделях и алгоритмах, компании могут предсказать, как определенные изменения в рабочем процессе или модификации условий труда отразятся на результативности сотрудников. Например, применение моделей машинного обучения для анализа данных о работнике может помочь отделу управления человеческими ресурсами определить, какие факторы имеют наибольшее влияние на его производительность и уровень удовлетворенности работой. Это знание позволяет создавать более персонализированные программы развития и мотивации, которые отвечают потребностям сотрудников.

Цифровая трансформация управления человеческими ресурсами с применением аналитики данных не обходится и без вызовов. Внедрение новых технологий, несмотря на явные преимущества, требует от специалистов не только знаний в области аналитики, но и владения новыми инструментами и умения интерпретировать данные. Этим вызовом становится необходимость в постоянном обучении специалистов по управлению человеческими ресурсами, что, в свою очередь, приводит к необходимости внедрения внутренних тренингов и повышения квалификации. Без этого уровень адаптации системы аналитики будет значительно снижаться, а возможности, которые она предлагает, будут использоваться лишь частично.

Конец ознакомительного фрагмента.