هل أبقى أم أرحل؟ هل يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بذلك؟

فيالسنوات التي سبقت عام 2020، روجت شركات التكنولوجيا لقدرة خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على مساعدة أرباب العمل في تحديد الموظفين الأكثر عرضة للاستقالة من وظائفهم. 

في عام 2019، أفاد مسؤولون في شركة IBM أن «برنامج التنبؤ بمعدل ترك العمل» الذي طوروه باستخدام الحاسوب الفائق «واتسون» وأدوات التعلم الآلي، يمكنه التنبؤ بدقة تصل إلى 95 في المائة بالموظفين الذين سيستقيلون. كان ذلك في الماضي.

اليوم، غيّرت جائحة كوفيد-19 الأسباب التي تدفع الموظفين إلى البقاء في وظائفهم أو تركها. فقد ازدادت جاذبية العمل عن بُعد والعمل المختلط، وأصبح التوازن بين العمل والحياة الشخصية والصحة النفسية والرفاهية من العوامل التي اكتسبت أهمية أكبر بالنسبة للموظفين في سعيهم إلى مزيد من الاستقلالية في حياتهم المهنية. علاوة على ذلك، بلغت معدلات استقالة الموظفين مستويات قياسية غير مسبوقة.  

تشير البيانات الصادرة عن مكتب إحصاءات العمل الأمريكي إلى أن 4.4 مليون عامل استقالوا من وظائفهم في شهر سبتمبر، وكان معظمهم يعملون في قطاعات خدمات الطعام والإقامة والتجزئة. ويُعد معدل الاستقالات في سبتمبر الأعلى على الإطلاق. كما استقال ما يقرب من 4 ملايين عامل في شهري يوليو وأغسطس أيضًا.

وفقًا لمايك برينان، رئيس قسم الخدمات والمؤسس المشارك لشركة «ليبجن» (Leapgen)، وهي شركة استشارات في مجال الموارد البشرية مقرها مينيابوليس، فإن درجة الدقة في التنبؤ بما إذا كان الموظف سيبقى في وظيفته أم سيتركها تختلف من قطاع لآخر.

"ما هو العامل الجديد؟ باختصار، كوفيد. فقد دفع الخوف من المرض الكثيرين إلى ترك العمل، ولن يعود الكثير ممن كانوا عاطلين عن العمل بالفعل إلى وظائف مماثلة تعرضهم لنفس المخاطر"، قال برينان.

وأضاف أن القوة النسبية للمتغيرات المستخدمة في مجموعات البيانات لوضع أنماط واتجاهات مشاركة العمال ورضاهم قد تغيرت.

وقال: "التغيير الأكثر وضوحًا هو تأثير الموقع الجغرافي". "وهذا الأمر يضع أرباب العمل في موقف حرج. فمن تمكنوا من التحول بشكل أكثر جرأة نحو نماذج العمل من أي مكان —سواء كان ذلك عن بُعد بالكامل أو بنظام هجين— يتمتعون بميزة تنافسية في السباق على استقطاب المواهب".

في معهد ألين للذكاء الاصطناعي، الذي يقع مقره في سياتل، قال تيم موليجان، مدير الموارد البشرية في المؤسسة، إنه على الرغم من أن مؤسسته تستخدم الذكاء الاصطناعي في عمليات التوظيف والتأهيل والمقابلات، فإن القادة لا يخططون لاستخدام الذكاء الاصطناعي لمعرفة الموظفين الذين يرغبون في الاستقالة.

وقال: "نحن نستخدم أساليب أكثر تقليدية في هذا الصدد من خلال استطلاعات الرأي السريعة". "ونقوم حالياً بإجراء استطلاع سنوي للرأي والثقافة يركز على التنوع والإنصاف والاندماج".

وأضاف أن خبراء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون على تطوير أدوات تحليل الأداء البشري سيواجهون تحديًا في توقع أسباب وموعد مغادرة الموظفين خلال الجائحة. وقال موليجان إن الاستماع إلى رغبات موظفي معهد ألين كان كافيًا لتغيير السياسات واختيار مزيج من ترتيبات العمل عن بُعد والعمل المختلط.

قال موليجان: "صرح الموظفون صراحةً بأنهم إذا اضطروا للعودة إلى سياتل للعمل في المكتب، فسوف يستقيلون".  

في شركة «فيزيير»، التي توفر برامج لتحليل بيانات الموظفين وتخطيط أماكن العمل، يراهن المسؤولون التنفيذيون على أن منصة التعلم الآلي الخاصة بهم ستزود الشركات برؤى حول الموظفين تساعد المديرين على اتخاذ الإجراءات المناسبة للاحتفاظ بالموظفين.

تم تدريب نموذج Visier على السلوك الفعلي للموظفين، الذي تم رصده على مدار ثلاثة أشهر. وتُقارن هذه البيانات بالبيانات التاريخية مع تحديد الأنماط المتغيرة.

قال إيان كوك، نائب رئيس قسم تحليلات الموارد البشرية في شركة Visier: "مع تغير أنماط السلوك، ما دمت تقوم بإعادة تدريب نموذجك، فإن هذا النموذج سيتكيف مع التغييرات". "سيجمع نموذج التعلم الآلي الخاص بنا بين الماضي والحاضر، لكنه سيتكيف مع الواقع الجديد بأسرع ما يمكن".

يقع المقر الرئيسي لشركة Visier في فانكوفر، كولومبيا البريطانية، كندا، وتستخدم الشركة خوارزميات التعلم الآلي للإجابة على الأسئلة المتعلقة بتعيين الموظفين وتركهم للعمل، والبيانات الديموغرافية، واتجاهات التنوع.

وقال كوك: "نحن نتحدث عن مئات المتغيرات، التي تتراوح بين عناصر بسيطة مثل مدة الخدمة والموقع الوظيفي ومسمى الوظيفة أو المستوى الوظيفي داخل المؤسسة". "وهناك عوامل أكثر تعقيدًا مثل التغيرات في الأجر، وعدد أفراد فريق العمل، وعدد المرؤوسين، ومدة شغلهم للمنصب المحدد الذي يشغلونه، وعدد المرات التي تغير فيها مديرهم خلال الاثني عشر شهرًا الماضية".

ووفقًا لكوك، لا يُقاس نجاح استخدام أدوات تحليل الأداء البشري من خلال ربط نسبة مئوية بعدد الموظفين الذين تم تحديدهم على أنهم معرضون لخطر ترك الشركة. بل يتحقق النجاح عندما تحدد التكنولوجيا الموظفين الذين من المرجح أن يغادروا، ويتم اتخاذ إجراءات للحفاظ على الموظف، مما يوفر بدوره على الشركة الأموال التي أنفقتها على تطوير مهارات ذلك الموظف وخبرته.

كما يشير المسؤولون التنفيذيون في شركة «فيزيير» إلى أنه على الرغم من أن هذه التكنولوجيا قادرة على جمع بيانات مهمة تشير إلى احتمال مغادرة الموظف، فإن قرارات صاحب العمل هي وحدها التي يمكن أن تجعل هذا الموظف يبقى.

قال كوك: "ما يفعله أصحاب العمل بهذه البيانات هو دائمًا ما يميزهم عن غيرهم". "إنها عملية بشرية. لن تحل التكنولوجيا أبدًا محل المحادثة اللازمة لإقناع شخص ما بتغيير رأيه والبقاء. لا أعرف أي تقنية واحدة قادرة على القيام بذلك".

نيكول لويس هي صحفية مستقلة مقيمة في ميامي.