كيف يقوم الذكاء الاصطناعي الجيني بتحويل برمجيات تحليلات الأشخاص

عندما ارتفع معدل الدوران بين العاملين بالساعة في شركة Sunstate Equipment في فينيكس، أرادت الشركة معرفة السبب. في الماضي، كان سمير راوت، SHRM نائب رئيس قسم نظم معلومات الموارد البشرية في شركة Sunstate، يتواصل مع فريق علوم البيانات أو يقوم بإنشاء تقرير تحليلات بنفسه للحصول على إجابات. وبدلاً من ذلك، لجأ ببساطة إلى روبوت الدردشة التوليدي القائم على الذكاء الاصطناعي وطرح عليه سؤالاً بلغة إنجليزية بسيطة: " في غضون ثوانٍ، حصل راوت على إجابة مفصلة: "ما هي أهم أسباب إنهاء خدمة الموظفين بالساعة في الأشهر الـ 12 الماضية؟

تعمل أدوات GenAI هذه على تحويل برمجيات تحليلات الأفراد التي كانت تتطلب في السابق مستوى عالٍ من المعرفة بالبيانات لكي يستخدمها الرؤساء التنفيذيون للموارد البشرية. تعالج هذه التكنولوجيا سريعة التطور مشكلة رئيسية تواجه مديري الموارد البشرية التنفيذيين. على سبيل المثال، وجدت دراسة أجرتها شركة Aptitude Research في عام 2023 أن 39% من قادة الموارد البشرية أشاروا إلى أن الخبرة المحدودة هي التحدي الأكبر الذي يواجههم في تحليلات الأفراد.

أدت الإضافة الأخيرة للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) إلى منصات التحليلات وذكاء الأعمال الشائعة إلى رفع قدرات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) للعديد من الأنظمة إلى مستوى جديد. ونتيجة لذلك، لم تعد العديد من أنظمة التحليلات هذه تتطلب من الرؤساء التنفيذيين الرئيسيين للشؤون الإدارية والمالية صياغة استعلامات البيانات بتنسيقات معينة أو استخدام كلمات رئيسية محددة للحصول على إجابات دقيقة.

على سبيل المثال، يمكن لمساعد الرئيس التنفيذي الرئيسي، على سبيل المثال، طرح أسئلة على روبوت الدردشة الآلي من GenAI مثل "كيف يقارن معدل الدوران الطوعي لفريق هندسة البرمجيات بمعايير الصناعة؟" و "ما هو اتجاه الوقت اللازم لتوظيف متخصصي تطوير الأعمال في بوسطن على مدار العامين الماضيين؟ ثم يقوم مساعد GenAI بتجميع هذه المعلومات واسترجاعها بسرعة من مجموعات بيانات الشركة.

يقول محللو تكنولوجيا الموارد البشرية أن تقنية GenAI قد عززت أيضًا أدوات تحليل الأفراد من خلال أتمتة العمليات اليدوية السابقة بطريقة تخلق بيانات موارد بشرية أكثر دقة وموثوقية. وتحقق هذه التقنية ذلك من خلال تحسين تطهير البيانات، وزيادة البيانات، وتوحيد بيانات الموارد البشرية المتباينة بكفاءة في مكان واحد.

سهولة الوصول إلى بيانات الموارد البشرية الرئيسية

قام موفرو برامج التحليلات الشائعة الاستخدام مثل Visier وMicrosoft Power BI وTableau وQlik وSisense بإضافة بعض إصدارات أدوات GenAI إلى برامجهم. صُممت هذه الأدوات لتحسين قابلية استخدام منصاتها وتسهيل الأمر على المديرين التنفيذيين للموارد البشرية لاستخراج الاتجاهات والرؤى من البيانات المتعلقة بمقاييس مثل تكاليف القوى العاملة واستنزاف الموظفين وأداء التوظيف.

يقول راوت: "نحن نستخدم مساعدنا الرقمي GenAI لطرح أسئلة استراتيجية مثل كيفية ارتباط إجمالي تكاليف القوى العاملة لدينا بالنمو السنوي لعدد الموظفين وتحليل اتجاهات عدد الموظفين حسب القسم"، في إشارة إلى أداة Vee من Visier's GenAI. "نستخدم أيضاً أداة Vee لتحليل اتجاهات إنهاء الخدمة وتتبع عدد طلبات التوظيف المفتوحة للفنيين لدينا، مما يساعدنا على تحديد الثغرات المحتملة في احتياجاتنا للتوظيف."

في السابق، عندما كان يحتاج إلى الوصول إلى مثل هذه البيانات، كان راوت يتصل بفريق تحليلات الأشخاص، مما قد يؤدي إلى التأخير. أو ربما كان يقوم بعملية تستغرق وقتًا طويلاً لإنشاء تقرير باستخدام مرشحات متعددة بنفسه.

يقول راوت: "الآن مع Vee، يمكنني الآن كتابة طلب والحصول على إجابة على الفور". "كما أن سهولة استخدام الأداة تجعل من السهل أيضًا توصيل بيانات الأشخاص إلى أشخاص من خارج قسم الموارد البشرية، مثل كبار القادة أو مديري الخطوط الأمامية، حتى يتمكنوا من استخدام البيانات للمساعدة في دفع عملية اتخاذ القرار."

ولتحقيق هذه الغاية، يقول الخبراء إن الذكاء الاصطناعي الجيني يعمل على إضفاء الطابع الديمقراطي على استخدام تحليلات الأفراد في المؤسسات، مما يقلل من منحنى التعلم، ويجعل هذه الأدوات متاحة لجمهور أوسع من غير العاملين في مجال الموارد البشرية من خلال تضمينها في المنصات شائعة الاستخدام مثل Slack وMicrosoft Teams. وهذا يسمح للبيانات بالوصول إلى المديرين المباشرين، على سبيل المثال، الذين قد لا يسجلون الدخول إلى منصة التحليلات. 

تقول ليديا وو، المديرة الأولى السابقة لاستراتيجية الأفراد والعمليات في شركة باناسونيك للطاقة في أمريكا الشمالية، والتي تعمل الآن نائبة رئيس المنتجات في شركة MeBeBot، وهي شركة توفر حلول الذكاء الاصطناعي لسوق الموارد البشرية: "تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي على خفض حاجز الدخول لحلول تحليلات الأفراد". "من الناحية التاريخية، كنت تحتاج إلى فريق من علماء البيانات أو الباحثين لتوليد التقارير والنتائج التي تحتاجها. يمكن للذكاء الاصطناعي الجيني تمكين الرؤساء التنفيذيين للموارد البشرية من القيام بالمزيد بموارد أقل وإنشاء نتائج تحليلات أفضل في نفس الوقت."

تقول ستاسيا غار، المؤسس المشارك والمحلل الرئيسي لشركة RedThread Research، وهي شركة استشارات وأبحاث في مجال الموارد البشرية في وودسايد بولاية كاليفورنيا، إنه في حين أن قدرات البرمجة اللغوية العصبية لبعض منصات التحليلات لم تصل بعد إلى إمكاناتها، فإن البائعين الآخرين لديهم الآن روبوتات دردشة أكثر تقدماً من الذكاء الاصطناعي الجيني.

"يقول غار: "يعمل بعض البائعين الأكثر تطورًا بجد على تحسين قدرتهم على التعامل مع استعلامات البيانات المعقدة وهم متقدمون في هذا المجال أكثر من غيرهم. "ولكن بشكل عام، فإن القدرة على إنشاء تحليل مشاعر أكثر دقة وعالية الجودة باستخدام البرمجة اللغوية العصبية موجودة بالفعل، وهي تجعل تحليلات الموارد البشرية في متناول المزيد من الأشخاص."

يقول جيريمي شابيرو، مساعد نائب الرئيس للموارد البشرية وتحليلات القوى العاملة في شركة الرعاية الصحية العالمية Merck، إنه يستخدم أداة GenAI في منصة التحليلات منذ عام تقريباً، ويعتقد أن الرؤساء التنفيذيين الرئيسيين للشؤون الإدارية والمالية ما زالوا في المرحلة الأولى من رحلتهم مع هذه التكنولوجيا.

يقول شابيرو: "أثبتت العديد من الأدوات الموجودة الآن أنها مفيدة ولكنها ليست بالضرورة ضرورية حتى الآن". "لكن المسار الذي يتجه إليه الذكاء الاصطناعي الجيني مثير للاهتمام. نحن الآن في الفصل الأول من كتاب سيكون بطول رواية لستيفن كينج."

يعتقد راوت أن هناك فائدة رئيسية أخرى لروبوتات الدردشة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي الجيني وهي أنها تتيح الحصول على رؤى في الوقت الفعلي خلال الاجتماعات وجلسات العصف الذهني. ويقول: "إذا سأل شخص ما في اجتماع ما عن بعض بيانات الموارد البشرية المحددة، فبدلاً من قول "دعني أعاود الاتصال بك غداً"، يمكنك ببساطة طرح سؤال على مساعد GenAI والحصول على إجابة على الفور". "وهذا يخلق تفاعلات أكثر إنتاجية وفي الوقت المناسب."

سرد قصص بيانات أفضل للرؤساء التنفيذيين

يمكن لأدوات GenAI أيضًا تقديم اقتراحات ونصائح تلقائية تساعد الرؤساء التنفيذيين الرئيسيين وفرقهم على إنشاء عروض تقديمية أكثر إقناعًا بصريًا - بوتيرة أسرع - لإعداد تقارير بنتائج التحليلات للرؤساء التنفيذيين أو المديرين الماليين. يمكن لبعض الأدوات، على سبيل المثال، تخصيص تصورات البيانات، مثل التقارير أو لوحات المعلومات حسب تفضيلات الجمهور وإنشاء ملخصات آلية لنقاط البيانات الرئيسية.

يقول وو: "لن يدخل المدير التنفيذي الرئيسي للموارد البشرية إلى مكتب المدير التنفيذي ويقول له: "دعني أشرح لك الأهمية العلمية والإحصائية لأحدث بيانات الموارد البشرية لدينا". "سيكون لديهم ربما خمس دقائق لعرض المشكلة والحل الذي توصلوا إليه، ومن الناحية المثالية سرد قصة البيانات بطريقة جذابة من الناحية البيانية. يمكن أن تساعد بعض أدوات الذكاء الاصطناعي الجيني في تجميع قصص البيانات المقنعة بشكل أسرع للرؤساء التنفيذيين والمسؤولين التنفيذيين."

مسألة أمن البيانات

لا يأتي استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الجيني في برامج التحليلات بدون مخاوف لدى الرؤساء التنفيذيين الرئيسيين لشؤون الشركات. ومن بين أهم المخاوف أن يؤدي استخدام هذه التكنولوجيا التي لا تزال في طور التكوين إلى تسريب بيانات الشركة الحساسة أو الخاصة.

"يقول شابيرو: "لقد كنتُ للتو في تجمع لرؤساء تنفيذيين تنفيذيين من شركات ناشئة وشركات أكبر، واتفقوا جميعًا على أن الخطر الأول لاستخدام الذكاء الاصطناعي الجيني هو كشف البيانات الحساسة للأشخاص الخطأ عن طريق الخطأ. "يجب أن تكون متأكداً من أن بياناتك ستكون محمية بشكل جيد."

يقول شابيرو إن ضمان أن يكون لدى موفري التحليلات الخارجيين نموذج "إدارة الاستحقاق" لأمن البيانات هو خطوة أولى مهمة. تحدد هذه الأنظمة حقوق وصول المستخدم إلى المعلومات الحساسة وتتحكم فيها عن كثب. وعادةً ما تستند امتيازات الوصول هذه، التي تُسمى "الاستحقاقات"، إلى أدوار الموظفين وواجباتهم، بالإضافة إلى احتياجات أعمال الشركة.

يقول وو إنه من المهم أيضاً فهم كيفية تدريب مقدمي خدمات التحليلات على نماذجهم. تتجنب Visier، على سبيل المثال، العملية المحفوفة بالمخاطر المتمثلة في تدريب نموذجها على بيانات العملاء. وبدلاً من ذلك، تقوم الشركة بتدريب نموذجها على عالم الأسئلة التي يطرحها المستخدمون على Vee، مساعد الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي. قد تكون هذه الأسئلة في بعض الأحيان غامضة أو تعتمد على السياق، ويجب أن يكون مُساعد الذكاء الاصطناعي طويل المدى بارعاً في ترجمتها إلى استفسارات بيانات محددة.

يقول الخبراء أن استخدام روبوتات الدردشة الآلية المدمجة بالذكاء الاصطناعي الجيني مثل Vee على منصات التحليلات يتجنب إلى حد كبير المشاكل التي تم الإعلان عنها بشكل جيد مثل الهلوسة أو عدم الدقة أو مخاوف حقوق النشر لأن هذه الروبوتات لا تستمد من المعلومات العامة على الإنترنت بل من بيانات الأشخاص الخاصة بمجال المؤسسة.

ديف زيلينسكي هو صحفي أعمال مقيم في مينيابوليس وكاتب رئيسي في مجال التكنولوجيا في مجلة SHRM's HR Quarterly.