AIは従業員エンゲージメントの将来をどのように形作っているのでしょうか。

人工知能（AI）は議論の的となっている話題であり、業界の分野を超えて堅実な支持を得ています。このテクノロジーはここ数カ月間トレンドにあり、日々進化しているため、製造、金融、およびジャーナリズムの分野で新しいユースケースが生まれています。最近では、AIは従業員のエンゲージメントを高め、世界中の組織での採用、トレーニング、定着の方法を改善するための効果的なツールと見なされています。

従業員の関与：組織にとって闘争は現実のもの

従業員エンゲージメントには、役割の明確化、スキル開発、認知、および精神的健康を促進する全体的な環境の構築が含まれます。最近では、企業は従業員エンゲージメントに関連する測定基準を監視、管理、改善する方法を見つけようとしています。

過去数年間で、より深い従業員エンゲージメントが事業の利益と成長に与える意義と影響が詳細に研究されてきました。両者の間に直接の関係が確立されていますが、組織はここ数年の間、全体的な従業員エンゲージメントプログラムを作成するのに苦労しています。

人工知能以前は、従業員のエンゲージメントを高めるために採用されていた方法論では、望ましい結果は得られていません。実地調査、役員会議室委員会、データ分析、そして中途半端な概念は、適切な回答や真の解決策を導き出さない限り、批判されてきました。人工知能によって、組織はエンゲージメントの課題に効率的に取り組むことができました。

人工知能：現象の関与の機会を作成する

McKinsey Global Instituteの調査によると、世界の組織は2016年に約400億米ドルの人工知能技術を投資しました。この投資の大部分は研究開発に費やされている間、約10％がAI技術のオペレーションとエンゲージメントの向上に向けて推進されました。

人工知能は大きな見込みを示しており、従業員の関与に関しては状況を変えることができます。人工知能を活用したソリューションを使用して、組織は次のことができます。

• 遠隔地の従業員と現場の従業員を効果的に関与させる
• 24時間体制で支援とサポートを提供
• 組織全体のパフォーマンスをリアルタイムで監視する
• 学習および開発活動の円滑化
• 競合解決を合理化する

有機的関与を推進する人工知能

テクノロジーは常に、企業環境の変化と改善を促進する大きな促進要因でした。人工知能も、高度な感情分析を通じて従業員の関与範囲を拡大しました。自然言語処理のテキスト分析およびその他の関連するAIの革新的技術によって強化されたテクノロジーにより、従業員の行動に関する洞察を簡単に集めることができます。電子メールによる会話、バイオメトリックデータのより詳細な分析を通じて、企業は、帰属意識を高め、赤い旗を見分け、魅力的な環境を作り出すことがより容易になってきています。

綿密なモニターと予測的感情分析によるデータ駆動型の洞察は、従業員の関心レベルを急上昇させる推奨を通じて、関心をさらに刺激する可能性があります。組織にとってそれが何を意味するのか、次の段落で見てみましょう。

行動刺激による職場文化の改善

「意見」、「好き」、「コメント」などの仮想的な動機によって行動が引き起こされるソーシャルメディアの世界では、人工知能は刺激やナッジを通じて没入型の職場文化を生み出すことができます。行動科学とAIを通して集めた洞察を融合させることで、組織はより良い職場文化の創造に向けてより大きな変化をもたらすことができます。

そのようなイニシアチブは伝統的な偏りを取り除き、従業員が彼らのした仕事に対して報われる中立的な職場環境を作り出すことができます。例えば、管理者は、部下についての彼/彼女の事前に考えられた概念のために無意識の偏りの環境を促進した傾向を認識する際に人工知能から実際に援助を得ることができます。態度や行動を理解することによって、集団的なワークスピリットを促進するために変化を実行することができます。

集中的な学習と開発によるスキルの向上

AI主導のデータ分析を利用して、経営陣はケースバイケースで体系化されたトレーニングプログラムを開発できます。トレーニングプログラムを従業員の個性や学習指数に合わせると、学習プログラム、従業員の効率性、およびエンゲージメントの間でより良い相関関係を実現できます。

AIを使用すると、従業員をリアルタイムで支援し、仕事でできることすべてに夢中にさせることができる順応性のある学習コースを作成できます。サービスとしてのAIは、学習と開発のコストを削減するコンピューター駆動型の学習プログラムの場合のトレーニングインストラクターとしても使用できます。

チームコラボレーションの取り組みの強化

AIを使用すると、組織をより栄光にするために個々のスキルと行動が補完するチームを作成できます。機械学習と予測データ分析を使用して、経営陣は、まとまった職場環境のおかげで、互いにうまく連携して関与を促進できる従業員を特定できます。

チームワークの効率は、個人的な能力と補完するスキルを考慮した複雑なチーム構造と階層を作成することによって効果的に達成できます。人工知能技術はチームビルディングを充実させ、組織全体のコラボレーションを促進します。

生産性向上のための情報共有とアクセスの学習

従業員が直面する最大の課題の1つは、仕事中の特定のトピックに関する豊富な情報と文書化です。 AIとNLPの助けを借りて、それはAIを搭載したチャットボットを介してコンテキストを注入することによって関連情報を見つけることがより簡単になるでしょう。

コンピューターがパターンを学習することによって従業員のニーズを理解し、時間の経過とともに向上するにつれて、コミュニケーションとコラボレーションが向上する可能性があります。これは、従業員がより早く情報にアクセスし、目的を達成するためによりよく機能するようになるにつれて、組織がより機敏になるのに役立ちます。

予測分析は介入プロセスをスピードアップし、リアルタイムでエンゲージメント問題を解決

プロの満足度や業績評価を監視するために年次システムに頼るのではなく、AIは、何がうまくいっているか、何がうまくいっていないのかを管理者が理解するのに役立ちます。従業員のコミュニケーションをリアルタイムで分析することで、企業は感情分析を実行して従業員の心の状態を判断することができます。

予測分析と組み合わされたそのような洞察は、エンゲージメントレベルを決定し、エンゲージメント問題を解決し、減少率を減らし、そして従業員の生産性を高めるためにリアルタイムでステップを踏むのを助けることができます。

人工知能は、今後の職場文化の変化と改善の原動力となるでしょう。 AIの出現は、組織が従業員のエンゲージメントを管理する方法を変革します。 AIおよびNMLテクノロジーによって提供される機能により、企業は長期にわたって従業員の採用と関与を促進します。アルゴリズムと予測分析は、改善されたエンゲージメント指標を支持して意思決定を推進することができる人間の行動をよりよく理解するための道を開くでしょう。グローバル企業がどの程度早くAIのトレンドと可能性を理解し、採用、学習と開発、そして苦情処理のためにこのテクノロジーを実装するかを見ることはワクワクするでしょう。