IDN TERUPDATE - Industri teknologi SDM akan mengalami pertumbuhan dan evolusi yang berkelanjutan pada tahun 2020 ketika pemain baru memasuki pasar, organisasi beralih ke teknologi untuk mendapatkan efisiensi dan produktivitas lebih lanjut, dan investor ventura tetap terpikat oleh janji perusahaan teknologi SDM, kata-kata ahli industri.
Analis Industri Josh Bersin dalam artikel terbaru bahwa perangkat lunak SDM terus menjadi "panas", sebagian karena perusahaan beroperasi di lingkungan "bakat terbatas" mencoba berinvestasi dalam alat untuk membantu mereka merekrut, mengembangkan, dan mendukung tenaga kerja dengan lebih baik.
Tetapi terlepas dari prospek yang menjanjikan, ada kekhawatiran yang berkembang tentang penggunaan teknologi yang meluas seperti kecerdasan buatan (AI), kurangnya keterampilan analisis data yang dibutuhkan dalam HR untuk menafsirkan informasi yang dihasilkan oleh teknologi baru, dan kurangnya fungsi keras kepala di beberapa menejemen kemampuan. Peron.
Berikut ini adalah enam tren dan perkembangan yang diharapkan oleh para ahli yang diwawancarai oleh SHRR online dalam teknologi HR ketika kami mengubah kalender hingga 2020.
No 1: Teknologi Swalayan
Fungsi SDM semakin mengadopsi platform teknologi yang mencakup alat layanan mandiri karyawan (ESS) dan Mandiri Manager Services (MSS) untuk membuat informasi SDM lebih mudah diakses.
Tetapi beberapa ahli percaya bahwa SDM akan mulai mempertimbangkan kembali penggunaan alat-alat ini berdasarkan data dan pengalaman terbaru yang menunjukkan penolakan dari manajer baris. Meskipun penelitian dari survei sistem SIERRA CEDAR 2019-2020 SDM menunjukkan bahwa alat ESS dan MSS masih dibeli, alat ini tidak selalu diluncurkan sepenuhnya ke dalam organisasi.
Stacey Harris, wakil presiden penelitian dan analitik untuk Sierra-Cedar, mengatakan manajer lini dapat merasa terbebani ketika tanggung jawab bergeser dari HR ke mereka. Harris tahu satu perusahaan yang berhenti menggunakan alat MSS setelah mempelajari masalah selama setahun.
"Mereka menyadari bahwa dengan meluncurkan MSS, mereka telah memberikan terlalu banyak beban pada manajer untuk menyelesaikan tugas yang terkait dengan SDM," yang juga memberikan gambaran buruk tentang SDM, katanya. Organisasi memutuskan untuk mengesampingkan alat MSS dan sebagai gantinya membuka pusat layanan bersama di mana administrator SDM menyediakan layanan kepada manajer baris.
Leah Johnson, Wakil Presiden Penasihat di perusahaan Riset dan Konsultasi Gartner, mengatakan bahwa organisasi akan bijaksana untuk memikirkan kembali penggunaan alat ESS mereka di berbagai bidang seperti pembelajaran dan pengembangan pada tahun 2020.
"Saya pikir satu alasan kami melihat tenaga kerja - di belakang dalam keterampilan dan kompetensi tertentu adalah karena organisasi menjadi terlalu bergantung pada pendekatan terhadap layanan independen bagi karyawan," katanya. "Mereka memiliki niat baik untuk mencoba memberdayakan karyawan dan memberi mereka pilihan dengan menyediakan menu peluang belajar dan pengembangan gaya kafetaria. Tetapi ada terlalu banyak rentang kualitas dalam menu, dan jumlah pilihan terkadang terlihat berlebihan bagi karyawan. "
Organisasi harus menetapkan opsi pembelajaran mereka dengan lebih baik dan memberikan lebih banyak panduan tentang bagaimana kursus atau pengalaman tertentu membantu karyawan maju di sepanjang jalur karier, kata Johnson. "Pilihannya penting, tetapi lebih banyak organisasi perlu bekerja keras untuk mengetahui pilihan terbaik untuk karyawan."
No. 2: Adopsi AI
SDM akan terus menerapkan teknologi dengan AI yang disematkan dan pembelajaran mesin ketika alat ini dimasak dan lulus tes dunia nyata. Tetapi para ahli memiliki beragam pendapat tentang kecepatan pertumbuhan dan bagaimana AI akan berkembang di luar penggunaan saat ini dalam HR. Harris percaya bahwa dalam 10 tahun ke depan, hingga 50 persen organisasi akan memiliki teknologi HR yang menyediakan rekomendasi harian dan pekerja wawasan berdasarkan AI dan pembelajaran mesin.
Sementara AI secara teratur digunakan saat ini dalam perekrutan, pengajuan layanan SDM, dan pembelajaran dan pengembangan, Harris melihat garis waktu adopsi yang lebih luas, di mana AI berkembang ke daerah SDM baru dan digunakan sebagai praktik umum, yang diungkapkan oleh Cloud HR Teknologi, yang memakan waktu sekitar satu dekade untuk adopsi massal.
"Bagian dari alasan untuk jangka waktu yang lebih lama adalah karena kita mulai melihat lebih banyak penolakan AI dan peningkatan kebutuhan untuk memaksakan lebih banyak standar dan peraturan etika di sekitar penggunaannya," kata Harris. "Masih banyak manajer dan karyawan yang tidak nyaman dengan teknologi atau tidak sepenuhnya memahami cara kerjanya. Kami juga telah melihat beberapa tuntutan hukum baru-baru ini terkait dengan potensi bias dalam penggunaan AI."
Pada bulan November, misalnya, Pusat Informasi Privasi Elektronik (EPIC) meminta Komisi Perdagangan Federal untuk menyelidiki perekrutan Vendor Teknologi Hirevue, berdasarkan klaim bahwa teknologi tersebut menggunakan vendor untuk memindai dan mengevaluasi wajah dan suara kandidat sebagai bagian dari perekrutan keputusan dapat mendiskriminasi. terhadap segmen pekerja tertentu.
Para ahli lain percaya bahwa kurangnya bakat yang berkelanjutan akan memaksa perekrut menjadi semakin kreatif dalam menggunakan teknologi dan alat sumber terbaru untuk menemukan bakat yang dibutuhkan. Data dan algoritma AI dapat membantu perekrut lebih memahami bahwa kandidat pasif terbuka untuk mengubah pekerjaan atau terlibat dengan perekrut, misalnya.
"Alih-alih berharap untuk menemukan kandidat yang tepat di tengah-tengah pelamar lautan, majikan akan dapat secara proaktif menargetkan orang yang tepat ketika mereka kemungkinan besar akan pergi," kata Jim Burke, CEO Logiqforce, penyedia tenaga kerja. Perangkat lunak manajemen di Orlando, FLA. Burke percaya lebih banyak perekrut akan mulai menggunakan model AI yang memeriksa indikator seperti tren ekonomi makro, sentimen sosial, dan berita, kinerja saham, penilaian analis, dan perubahan kepemimpinan untuk menemukan kandidat pasif yang mungkin menerima penjangkauan rekrutasi.
No.3: Keterampilan Teknologi Khusus
Karena otomatisasi dan digitalisasi terus membentuk kembali peran kebutuhan kerja dan keterampilan, kelompok SDM dan kebutuhan belajar untuk menciptakan strategi reskilling yang semakin bertengkar dan efektif untuk pekerja - termasuk pelatihan staf SDM dalam analisis data, AI, dan keterampilan terkait teknologi lainnya.
Sebuah studi baru-baru ini tentang Gartner menemukan bahwa hanya 9 persen dari kepala sumber daya manusia yang disepakati bahwa organisasi mereka siap untuk pekerjaan di masa depan, dan 46 persen pemimpin SDM melaporkan bahwa karyawan mereka tidak memiliki keterampilan teknologi yang diperlukan untuk mendorong kinerja di masa depan.
"Survei ini menemukan bahwa tidak hanya para pemimpin SDM yang peduli dengan kurangnya keterampilan tetapi juga karyawan sendiri," kata Johnson. "Hanya 1 dari 5 karyawan dalam penelitian ini merasa mereka memiliki keterampilan saat ini untuk mempersiapkan mereka menghadapi masa depan. Ketika Anda berpikir tentang kecemasan kolektif yang diciptakan dalam dunia kerja, itu mengkhawatirkan."
0 Komentar