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Algoritmo identifica funcionário em crise

Avaliar desânimo do staff pode gerar R$ 3,7 milhões de economia à empresa

Publicado em 2019-06-18 18:00:09 Atualizado em 2019-06-18 18:00:09 (400 visualizações)

Reduzir a quantidade de colaboradores desanimados de 10% para 1% do staff de uma organização não é tarefa fácil. No entanto, com ajuda da Inteligência Artificial, essa mudança pode fazer com que o empresário economize, aproximadamente, U$3,75 milhões. A informação faz parte da pesquisa "What's now and what's next in human resources technology", realizada em 2017 pela PwC, que conversou com profissionais de RH de mais de 300 empresas sobre investimentos em novas tecnologias. Para chegar a essa cifra, os autores do estudo consideraram um negócio de 5 mil funcionários.
 
Segundo o relatório, ainda que a inteligência artificial consiga prever o comportamento de um funcionário, são poucas as empresas que mantêm a base de dados de seus colaboradores suficientemente atualizada para a criação de um algoritmo que faça a predição. Menos da metade das companhias entrevistadas tinha, à época, essas informações armazenadas em nuvem.

"A revisão regular dos dados das pessoas, como custos de mão-de-obra ocultos e tendências de rotatividade, pode trazer à tona problemas que afetam seu negócio ou oportunidades em que seus funcionários poderiam trabalhar de forma mais eficaz", alerta o documento. É óbvio que pouco adianta prever os desgastes em uma determinada função, se a cultura e o comportamento da corporação não melhorarem para que esses atritos sejam evitados.

Na opinião de Tiago Machado, sócio-fundador da Rocketmat, uma pessoa estressada passa a performar com menos qualidade e, conforme a situação vai se agravando, pode até cogitar integrar a equipe do concorrente. "Quando o software avisa que um talento tem altas chances de sair daquele trabalho e/ou não estar engajado, o RH pode estabelecer gatilhos imediatos de tomada de decisões, evitando que se chegue a uma situação desfavorável para o time".

Testar os modelos também é importante. Ainda segundo a pesquisa, devem ser feitos pilotos para revisar constantemente a validade do algoritmo. No entanto, poucos o fazem. De acordo com o estudo, apenas 24% dos entrevistados informaram que tecnologias de análise preditiva eram uma prioridade para aquele ano.

A Rocketmat é uma RH Tech especializada em soluções de inteligência artificial para gestão de pessoas, recrutamento e seleção em Recursos Humanos. No Brasil, os sócios da startup sentem que a demanda das organizações por essa sofisticada tecnologia vem crescendo. "Isso facilita o trabalho do RH, deixando-os com mais tempo para fazer o que mais gostam: gestão das pessoas".

Para ele, as empresas brasileiras também têm procurado organizar melhor as informações sobre seus colaboradores, com a digitalização dos documentos e atualização dos dados, algo fundamental para o algoritmo realizar seus cálculos, aprender com cada input e entregar resultados com base em equações matemáticas.

A pesquisa da PwC pode ser acessada no link abaixo:
https://www.pwc.com/us/en/hr-management/technology/global-hr-technology-survey/pwc-hr-technology-survey.pdf
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