ארגונים עשו התקדמות משמעותית בדיגיטציה של משאבי אנוש. אבל רבים עדיין ניצבים בפני אתגר עמוק יותר: הפיכת נתוני כוח העבודה לפעולה משמעותית.

נתוני מיומנויות לעיתים קרובות מקוטעים. תהליכי כישרון פועלים בממגורות. ואפילו עם כלים מודרניים, החלטות כוח העבודה נותרות ריאקטיביות.

רוב הארגונים מכירים בכך שמיומנויות הן קריטיות לעתיד העבודה. רבים השקיעו במסגרות, יוזמות כישרונות ותוכניות למידה. עם זאת, ההתקדמות לעתים קרובות נעצרת משום שנתוני מיומנויות אינם מחוברים בין תהליכים שונים.

גיוס עובדים לוכד יכולות, אך הן לא ממשיכות להתפתח באופן עקבי. למידה בונה מיומנויות חדשות, אך התוצאות לא תמיד נראות לעין. תכנון כוח אדם עדיין מסתמך על תפקידים סטטיים במקום על יכולות מתפתחות.

האתגר אינו חוסר בנתונים - אלא חוסר בקשר.

ללא השקפה אחידה, מנהלי משאבי אנוש נותרים שואלים שאלות יסוד: אילו כישורים באמת יש לנו? איפה הפערים? כיצד מתאימים את הכישרונות לסדרי העדיפויות העסקיים?

כאן מודיעין כוח העבודה הופך חיוני.

מהי אינטליגנציה של כוח אדם?

אינטליגנציה של כוח אדם היא היכולת לחבר בין אנשים, מיומנויות ונתונים עסקיים - ולהשתמש בחיבור זה כדי להנחות החלטות בזמן אמת.

בתוך חבילת SAP SuccessFactors HCM, בינה זו מופעלת על ידי בסיס נתונים משותף ובינה מלאכותית משובצת המביאות לעקביות לאורך מחזור חיי כוח העבודה. החבילה המשולבת מחברת נתוני כוח אדם בתחומי גיוס, משאבי אנוש מרכזיים, ניהול כוח אדם, שכר ולמידה.

זה מאפשר לארגונים לנוע מעבר למערכות מבודדות ולעבור ל:

• נראות מתמשכת של יכולות כוח האדם.
• המלצות מונעות על ידי בינה מלאכותית בזרימת העבודה.
• מתואמת החלטות בין משאבי אנוש והעסק.

במקום להגיב לאתגרי כוח העבודה, ארגונים יכולים לעצב אותם באופן פעיל.

כיצד נתוני כוח אדם מחוברים משנים הכל

כאשר נתוני כוח העבודה מקוטעים, הארגון מאבד תמונה אחידה של אנשיו. הדיווח הופך חלקי, מגמות קשה יותר לזיהוי, ומנהיגים נאלצים להסתמך על מידע חלקי או לא מעודכן. זה מוביל לקבלת החלטות לא עקבית, שבה אסטרטגיות עשויות להתבסס על הנחות ולא על תובנות מדויקות.

כאשר זה מאוחד, מיומנויות הופכות לחוט עקבי המקשר בין גיוס, פיתוח ותכנון. המשכיות מאפשרת החלטות ממוקדות יותר בנוגע לכישרונות, מסלולי קריירה ברורים יותר וכוח אדם זריז יותר שיכול להסתגל בהתאם להתפתחות סדרי העדיפויות העסקיים.

חבילת ה-HCM של SAP SuccessFactors מספקת את הבסיס המקושר הזה - ומבטיחה שנתוני כוח העבודה יהיו הרמוניים, מהימנים ומשותפים בין תהליכים, ומבטלת את הצורך ליישב מידע בין מערכות.

בעזרת בסיס מאוחד, משאבי אנוש הופכים מאוסף של מערכות למודל תפעולי מונחה מודיעין, שבו כל החלטה מחזקת את הבאה בהמשך.

בינה מלאכותית שהופכת את מודיעין כוח האדם לפעולה

בינה מלאכותית במשאבי אנוש חיונית להגדלת המודיעין של כוח העבודה, אך רק כאשר היא פועלת על נתונים מחוברים.

SAP Business AI, המוטמעת בחבילת SAP SuccessFactors HCM, מספקת תובנות והמלצות ישירות בתוך זרימות עבודה של משאבי אנוש. במקום לדרוש ממשתמשים להחליף כלים או לנתח דוחות, בינה מלאכותית מציגה הנחיות היכן שמתקבלות החלטות.

מכיוון שבינה מלאכותית בנויה על בסיס נתונים מאוחד, היא יכולה להבין קשרים בין תפקידים, מיומנויות וסדרי עדיפויות עסקיים. זה חורג מדיווח ל:

• זיהוי דפוסים ברחבי כוח העבודה.
• הדגש פערים מתעוררים במיומנויות.
• המלצה על הצעדים הבאים בהקשר.

בינה מלאכותית כבר אינה רק שכבת דיווח. זה הופך למערכת תומכת החלטות, המסייעת לארגונים לעבור מתובנה לפעולה במהירות ובביטחון גדולים יותר.

הפיכת תהליכי משאבי אנוש להחלטות מחוברות ומונעות נתונים

מודיעין כוח אדם מתפתח כאשר תהליכי משאבי אנוש מרכזיים מחוברים ומושפעים מאותם נתונים. השפעתה מתבררת כאשר כל שלב במחזור חיי כוח העבודה תורם לתפיסה יחידה ומתפתחת של מיומנויות.

בסוויטת HCM מאוחדת, כל אינטראקציה עם כישרונות מחזקת את ההבנה המשותפת הזו - והופכת תהליכים מנותקים לזרימה מתמשכת של תובנות ופעולה.

גיוס: הדלת הקדמית

גיוס עובדים הוא המקום שבו מתחילה מודיעין כוח אדם. גיוס עובדים ב-SAP SuccessFactors קובע את בסיס הכישורים הראשוני עבור כל עובד - וכאשר הם מחוברים לחבילת HCM הרחבה יותר, כישורים אלה עוברים הלאה לפיתוח, ביצועים ותכנון.

גיוס עובדים המונע על ידי בינה מלאכותית מתקדם מעבר להתאמת קורות חיים כדי לזהות מיומנויות רלוונטיות וקרובות, לחשוף מועמדים בעלי פוטנציאל גבוה ולשפר את העקביות בהחלטות הגיוס. עם Joule משולב בזרימת העבודה, מגייסים ומנהלי גיוס יכולים לגשת לסיכומים והמלצות בהקשר, מה שעוזר להם להתקדם מהר יותר ולקבל החלטות מושכלות יותר.

מכיוון שגיוס עובדים משולב עם תהליכים במהרה, מיומנויות שנרכשות בגיוס משפיעות באופן מיידי על הקליטה, הלמידה ונראות כוח העבודה. זה הופך את הגיוס מפונקציה עצמאית לבסיס של מיזם מבוסס מיומנויות.

משאבי אנוש מרכזיים: עמוד השדרה של הנתונים

מרכז משאבי אנוש מבטיח שמודיעין כוח האדם יישאר מדויק, עקבי ושמיש.

כמקור האמת היחיד לנתוני אנשים ומיומנויות, הוא מחבר כל תהליך לאורך מחזור החיים. עדכונים מתבצעים פעם אחת ומשתקפים בכל מקום, מה שמפחית עבודה ידנית ומשפר את האמינות.

חשוב מכך, מיומנויות הופכות לחלק חי ברישום העובד: גלויות, מדידות ומתפתחות ללא הרף. בסיס משותף זה מאפשר לבינה מלאכותית לספק תובנות המשקפות את ההקשר הארגוני המלא ולא נקודות נתונים מבודדות.

ניהול כוח אדם: יישום מיומנויות

ניהול כוח אדם מתרגם את מודיעין כוח האדם לביצוע.

על ידי תיאום מיומנויות, זמינות וביקוש, ארגונים יכולים לקבל החלטות מדויקות יותר בנוגע לתזמון וגיוס עובדים. מכיוון שהיא פועלת על אותו בסיס נתונים, החלטות אלו משקפות את תנאי כוח העבודה בזמן אמת ולא הנחות ידניות.

מנהיגים מקבלים נראות לגבי קיבולת וכיסוי, בעוד שבינה מלאכותית מסייעת בזיהוי פערים, סימון סיכונים ותמיכת התאמות פרואקטיביות.

שכר: שכבת האמון

ניהול השכר מבטיח שהחלטות כוח אדם מתורגמות לתוצאות מדויקות ואמינות שהעובדים סומכים עליהן.

מכיוון ששכר קשור לניהול מרכזי של משאבי אנוש וכוח אדם, שינויים בתפקידים, בלוחות זמנים או בסידורי עבודה משתקפים באופן עקבי - מה שמפחית שגיאות, התערבות ידנית וסיכון תאימות.

עקביות זו בונה אמון תוך מתן נראות ברורה יותר למנהלים לגבי עלויות העבודה והשפעת כוח העבודה. סוכני בינה מלאכותית יכולים גם לסייע באוטומציה של תהליכים, זיהוי אנומליות ותמיכת תאימות, מה שמאפשר לצוותי שכר לפעול בצורה יעילה יותר תוך שמירה על דיוק.

למידה וניידות: הפעלת מיומנויות

למידה וניידות הופכות תובנות מיומנויות לצמיחה ותנועה.

הפיתוח מונחה על ידי פרופילי מיומנויות אמיתיים וצרכים עסקיים, ועוזר לעובדים להבין היכן הם נמצאים, מה הלאה וכיצד להגיע לשם. זה מעביר את הלמידה מתוכניות סטטיות לפיתוח מתמשך ורלוונטי.

במקביל, הניידות הופכת גמישה יותר. ארגונים יכולים להתאים כישרונות להזדמנויות על סמך יכולות, לפרוס מחדש מיומנויות בצורה יעילה יותר ולהפחית את התלות בגיוס חיצוני.

בינה מלאכותית תומכת בכך על ידי המלצה על למידה, פרויקטים ותפקידים התואמים הן לשאיפות העובדים והן לדרישות הארגון.

יחד, יכולות אלו ברחבי חבילת SAP HCM יוצרות מערכת מחוברת שבה מיומנויות זורמות לאורך מחזור חיי כוח העבודה, ומקשרות תובנות ישירות לפעולה.

מתובנות ועד תזמור כוח אדם

כאשר מודיעין כוח אדם ממומש במלוא עוצמתו, ארגונים עוברים מעבר לניהול תהליכי משאבי אנוש לתזמור כוח העבודה.

נתוני מיומנויות זורמים באופן רציף לאורך מחזור החיים. החלטות בנוגע לגיוס, פיתוח ותכנון קשורות זו לזו. התובנה משולבת ישירות בפעולה.

זה מאפשר דרך פעולה חדשה:

• כישרון מנוצל על סמך יכולות אמיתיות.
• החלטות בנוגע לכוח אדם תואמות את סדרי העדיפויות של העסק.
• ארגונים יכולים להסתגל לשינויים מהר יותר.

תפקידה של משאבי אנוש מתרחב - מניהול תהליכים ועד לאפשר לעסק לפרוס כישרונות בדיוק רב ולבנות יכולות לעתיד.

התוצאה היא כוח אדם זריז יותר, עמיד יותר ותואם טוב יותר לאסטרטגיה.

מה הלאה: HCM אוטונומי

ככל שמודיעין כוח העבודה מתבגר, הוא מכין את הבמה לאבולוציה הבאה: מערכת ניהול משאבי אנוש אוטונומית (HCM).

HCM אוטונומי מתקדם מעבר לחיבור נתונים ותובנות; הוא מאפשר לארגונים לתאם ולבצע החלטות בנוגע לכוח אדם מקצה לקצה. על ידי שילוב עוזרי בינה מלאכותית, סוכנים, אפליקציות ונתוני עסקיים, משאבי אנוש פועלים כחלק מארגון מחובר ואינטליגנטי.

במקום לנווט בין מערכות מרובות, אנשים פשוט מביעים את מה שהם רוצים להשיג. משם, בינה מלאכותית חושפת תובנות, מתאמת זרימות עבודה ומבצעת משימות בתהליכים שונים.

זה משנה את אופן ביצוע העבודה:

• אנשים קובעים כיוון.
• עוזרי בינה מלאכותית מתאמים החלטות.
• סוכנים מבצעים פעולות ברחבי העסק.

במסגרת מודל זה, משאבי אנוש אינם עוד אוסף של תהליכים מבודדים. החלטות בנוגע לכוח אדם מותאמות באופן שוטף לסדרי עדיפויות עסקיים רחבים יותר, מה שמבטיח שכל פעולה משקפת את ההקשר בזמן אמת.

ההשפעה היא מעבר ממצב ריאקטיבי למצב פרואקטיבי. ארגונים יכולים לצפות פערים במיומנויות, להסתגל מהר יותר לשינויים, לשפר את הציות ולספק חוויות כוח אדם מותאמות אישית יותר תוך הפחתת המאמץ הידני.

ניהול משאבי אנוש (HCM) אוטונומי אינו מחליף את שיקול הדעת האנושי - הוא מגביר אותו, והופך את מודיעין כוח העבודה לפעולה מתואמת ומתמשכת בקנה מידה גדול.

שאלות נפוצות