你心累想走人……AI知道!它從哪裡偵測到的?

by:山謬
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本文經授權轉載自友站數位時代文/ 陳建鈞 

收到錄取通知,踏進公司的那一刻起,不代表你與企業招募AI的關係就此一刀兩斷。AI正逐漸滲透人資(HR)領域的各個面向,與你的職涯如影隨行。

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Photo: Bruno Aguirre

進修到考評,機器人為員工職涯指路

職場「AI化」的程度愈來愈高,美國甲骨文(Oracle)公司一份橫跨10個國家的報告稱,員工信任AI更勝於人類主管,甚至高達82%的人認為AI可以做得比主管更好。人資與管理階層在招募、留才及培育人才上扮演的角色,都被AI重新塑造了。

如果企業或員工想在快速變遷的時代保持競爭力,持續培訓與進修是不可少的項目。在這方面,在人資管理領域的AI應用投入頗深的藍色巨人IBM,便為員工客製化學習建議、安排專屬課程,擺脫過往由人資安排課程、一概而論的培訓方式,將員工成長阻力降至最低。

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Photo: 數位時代/沈佑穎製作

IBM的AI培訓系統「Your Learning」已經締造出赫赫戰功,截至2018年11月,高達98%員工每季都會參與進修,每位員工一年平均花費60小時精進自己。

不光應用在增強員工的職能,IBM更將AI對員工技能的管理拓展至升遷上。就像是一個小型的內部人才市場,員工可以在系統登錄技能與履歷,AI會比對職位所需的技能推薦員工。

IBM前執行長吉妮.羅密緹(Ginni Rometty)曾表示,自2011年在人資部門導入AI技術後,為他們節省近10億美元開銷,並讓團隊得以精簡30%人力。

作為職場常見的考評項目,績效(KPI)從訂定到衡量,可能受到個人主觀的看法或產生意見偏差,有意無意地影響主管的判斷,從而未能合理衡量一名員工的能力與表現。

但AI可以基於數據,精準地預測員工的未來表現,甚至能隨時進行修正,這幫助主管理解員工的能力,也降低個人看法介入考績的空間。

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Photo: 數位時代/沈佑穎製作

事實上,絕大多數企業都對績效管理沒什麼把握,美世諮詢公司的一份調查提到,只有2%企業認為現行的績效管理系統非常有效。麥肯錫人資專家布萊恩.漢考克(Bryan Hancock)表示,無論主管還是員工都認為,舊的評核辦法太主觀、太落後。

這給予了AI發揮的舞台空間。由LinkedIn旗下Glint推出的「員工敬業度調查」服務,提供企業綜覽員工的工作熱忱與動力,協助主管訂定績效目標及獎勵。

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Photo: 數位時代/沈佑穎製作

過往,決定員工下一年加薪幅度的是過去的表現,因為過去一項技能可能很長一段時間不會有太大變動。不過,隨著科技演進加快,員工未來的潛力已經比他過去的成就來得更重要,IBM透過Watson Analytics的AI技術,將員工未來的可能性一併納入考慮,他們強調,AI預測員工的未來表現,精準度高達96%。

最後,在人才生命周期的最後一環,當你因為沉重的工作壓力喘不過氣,萌生「包袱款款」的念頭時,AI可能比你的頂頭上司更早知道。

「如何留住人才」是所有企業人資部門重視的問題,根據人資科技公司Hiretual的研究報告,平均只有73%員工可待同家公司工作一年以上,即使是每年收到200萬份履歷、科技人才趨之若騖的Google,員工平均工作年限僅有1.1年。但填補人員缺口的成本對企業來說所費不貲,《富比士》就曾指出,依據職位的高低,人員流失可能為公司造成其年薪50%至200%不等的填補成本。

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Photo: Alex Knight

利用AI協助留才,找出高離職風險的員工,也是台灣電子代工大廠緯創集團數位轉型的致力方向。

AI能夠透過年齡、學歷、工時、請假狀況、部門轉換等60項內部因子,以及天氣、房價等外部因子,揪出有高離職風險的員工。

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緯創透過AI技術,防止人才流失。圖為緯創行政暨人力資源總監呂錦龍。

Photo: 緯創提供

「目前這套系統已經有相當高的精準度」,緯創行政暨人力資源數位轉型專案室資深經理洪國航透露,他們預測1年內離職的員工,命中率已達到7成左右。主管在關懷員工後,不只是留才率提高,透過反饋也可以進一步優化預測模型。

AI為人資提供了數據支持,串連起事件表面看不見的脈絡。舉例來說,緯創注意到員工到了某個特定歲數,離職風險就會大增,透過拆解AI給出的風險因子,發現這個風險與結婚密切相關,員工在平衡家庭與工作上遭遇瓶頸時,往往會興起離職的念頭。

AI不僅能提早示警,給人資及時慰留的時間,緯創集團旗下的緯謙科技總經理夏志豪也指出,人資可以透過AI歸納出風險因素,對離職風險及早預防。例如,他們曾一度察覺離職員工都住得比較遠,這代表公司應該設法協助員工減少通勤遇到的痛點,或者開放彈性上、下班,來降低離職可能性。

為何企業主應採用AI協助人資?夏志豪指出,人的記憶力非常有限,無法隨時掌握所有資訊,AI人資的出現,讓主管以更現代化的方式判斷,運用數據資料進行決策。

 

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