Kas robotid suudavad ennustada töötaja lahkumist?

Ameerika ajaleht The Wall Street Journal kirjutas hiljuti sellest, et uued spetsiifilised algoritmid aitavad ettevõtetel arvutada välja tõenäosuseid, millal töötajad ettevõttest lahkuvad. Tegu on uute komplekssete süsteemidega, mis aitavad suurtel ettevõtetel hoida ära suuri kulutusi. Tööandjad tahavad teada, kes on need töötajad, kes on hakanud tasapisi mõtlema tööandja vahetamisele. 

Tööjõuvoolavus tekitab personalijuhtidele ja ettevõtete omanikele omajagu murekortse ja ega lähiaastatel pole tööjõuturul olukorra paranemist ette näha. Ettevõtetel on oluline hoida oma häid töötajaid. Seepärast võtsid USA suured ettevõtted nagu Wal-Mart, Credit Suisse Group jt hiljuti kasutusele metoodika, mis määrab erinevate andmete järgi ära, kes töötajatest kaaluvad ettevõttest lahkumist. 

Andmeanalüüsiga tegelevate ettevõtete nagu Workday, Volometrix, Brand Amper, Ultimate Software, Culture Amp jt, sõnul on nende eesmärk on anda juhtidele piisavalt varajane ettehoiatus, et juht suudaks tegutseda veel enne kui töötaja töölt päriseks lahkub. 

Kord kui süsteem on välja arvutanud, millised töötajad võivad kaaluda ettevõttest lahkumist, annab süsteem soovitusi, kuidas meelitada just seda töötajat jääma. Tööandjal on võimalik pakkuda oma väga väärtuslikule töötajale juba aegsasti kas uhkemat ametinimetust, rohkem tagasiside, alternatiivseid ametikohti ettevõtte sees, koolitusi, palgakõrgendust või muud - seda vastavalt konkreetse töötaja tõenäolisele soovile.

KUIDAS ARVUTAVAD ALGORITMID INIMESTE LAHKUMISE TÕENÄOSUST? 

See pole üllatus, et algoritmid mõjutavad meie elu igal pool meie ümber: näiteks ilmuvad arvutiekraanile reklaamid hiljuti otsitud tolmuimeja või puhkusereisi kohta. Aga kuidas saavad algoritmid öelda meile, millal on inimesel tekkinud soov töölt lahkuda? Inimese otsused sõltuvad ju väga paljudest faktoritest (nii ratsionaalsetest kui irratsionaalsetest).

Süsteem võtabki vaatluse alla hulga erinevaid faktoreid: näiteks tööstaaž, töö asukoht, konkurentide poolt pakutavad hüved, inimese senised töötulemused, rahuloluküsitlused, suhtlusviisid ning isegi isikuomaduste testid. Nende ja veel teiste faktorite abil määrab süsteem ära flight risk'i ehk töö ülesütlemise tõenäosuse.  Kusjuures, Credit Suisse'i kogemusest on teada nii palju, et üheks suurima mõjuga faktoriks on neil olnud mitte töötaja enda töötulemused, vaid ülemuse töötulemused, mis on tekitanud soovi minna teise tööandja juurde.

VEEL VÕIMALUSI PERSONALIVALDKONNAS:

Lisaks ettevõttest lahkumise ennustamisele proovivad mõned suured ettevõtted ka ette näha, millal saavad töötajad ametikõrgendust. Nii saab tööandja varem teada, millistele positsioonidele on peagi tarvis uusi kandidaate. Ametikõrgendusi ennustatakse nt Wal-Martis, kus igal aastal saavad ametikõrgenduse umbes 160 000 inimest. Elpida Ormanidou, Wal-Marti rahvusvahelise inimanalüütika osakonna asepresident on öelnud:

Kui me suudame saada 3 kuud ette teada, et töötaja saab varsti ametikõrgendust ja tema kohale on vaja uut inimest, saame hakata juba aegsasti planeerima värbamist ja töötajate koolitamist. Me ei taha ju, et positsioon oleks pikka aega täitmata.

Minu arust on väga põnev jälgida, kuhu personalivaldkond liigub. Äsja kirjeldatud süsteemid on kindlasti üle jõu käivad Eesti väikestele ja keskmistele ettevõtetele, kuid mida aeg edasi, seda laiem valik kättesaadavaid lahendusi tuleb ka väiksematele kollektiividele. Mis aga on väiksemate ettevõtete suur pluss ja põhjus, miks nemad saavad ilma keeruliste ja kallite algoritmideta hakkama, on võimalus suhelda töökaaslastega silmast silma, kuulata neid ja õppida neid ja nende vajadusi tundma. Tuhandete töötajatega ettevõtetes kaob selline luksus ära.

Seega, pole tarvis kallist algoritmi, et teada saada, et rahul ja pühendunud töötajad toovad ettevõttele äriedu. Panustagem töötajate heaolusse!