Wanneer we denken aan kunstmatige intelligentie en digitale technologieën in het bedrijfsleven, zien we misschien heel naïef robots voor ons, die ons komen vervangen en onze job afpakken. We denken tegelijk ook dat dit nog niet voor meteen is.

Wij hebben nieuws voor u: kunstmatige intelligentie en data zijn nu al alomtegenwoordig en kunstmatige intelligentie vervangt de mens niet, maar ondersteunt hem in zijn dagelijkse werk. Denk maar aan de diensten die miljoenen apps aanbieden, aan gps- of lokalisatiesystemen, of het gemak waarmee administratieve aanvragen tegenwoordig via diverse websites worden afgehandeld.

Ook in het bedrijfsleven kunnen kunstmatige intelligentie en data (waaronder hun beheer en analyse) het leven vereenvoudigen. Kijk maar naar de digitale transformatie die door de coronacrisis in een stroomversnelling is geraakt (bijv. telewerken en online vergaderen).

In 2022 zullen kunstmatige intelligentie en de gegevens die ze genereert centraal staan in strategieën en transformaties van bedrijven.

 

Maar wat is HR analytics nu precies?

Wat hebben een kmo, een klein franchisenetwerk en een grote onderneming met enkele honderden werknemers met elkaar gemeen? Alle drie hebben ze duizenden stukjes informatie (data) over hun werknemers. Ze weten uiteraard hoeveel zij verdienen, waar zij vandaan komen, wat zij gestudeerd hebben of welke job ze doen.

Maar ze weten nog veel meer, soms zonder dat ze dat beseffen, omdat de juiste tools niet worden ingezet. Neem nu de manier van werken van de werknemers, hun beslissingen, hun tegenslagen, wanneer ze aankomen of vertrekken, het personeelsverloop van een afdeling, hun inzet … Het is belangrijke informatie over de werking van de onderneming. Ze is beschikbaar maar wordt vaak niet benut.

 

Een strategische aanpak

HR analytics (ook wel people analysis genoemd) is het verzamelen, analyseren en rapporteren van de HR-gegevens waarover een bedrijf beschikt.

In de afgelopen eeuw is HR-management radicaal veranderd. We evolueerden van een operationele aanpak naar een meer strategische discipline. We hebben het trouwens steeds vaker over 'strategisch HR-management' (SHRM). HR analytics sluit aan op die evolutie. Het vormt ook een aanvulling op de verzameling van informatie/gegevens uit traditionele enquêtes, want die resultaten kunnen worden beïnvloed door externe factoren (de kwaliteit van de vragen, de stemming van de deelnemers, de gebeurtenissen van de dag ervoor enz.)

Deze gegevensverzameling en -analyse is interessant omdat ze niet alleen de efficiëntie verhoogt in domeinen zoals aanwerving, prestatie- en teambeheer, maar ook voorspellend gedrag in HR mogelijk maakt. Met andere woorden: gegevens gebruiken om te anticiperen op veranderingen, en zelfs om de beste reacties daarop te bepalen!

 

Eerste toepassingsgebied: aanwerving

Iemand aanwerven, gebeurt deels ook op gevoel. Maar het wordt gevaarlijk en weinig doeltreffend als u zich enkel op die intuïtie beroept. In 2022 zijn de gegevens die u over uw bedrijf hebt en die u over de kandidaat kunt verzamelen van essentieel belang in het aanwervingsproces. Een studie van Harvard Business Review (In Hiring, Algorithms Beat Instinct) stelt dat algoritmen effectiever zijn dan intuïtie als het gaat om de beslissing om iemand al dan niet in dienst te nemen.

In de conclusie wordt gewezen op het probleem dat mensen zich gemakkelijk laten afleiden door zaken die eigenlijk amper relevant zijn en dat ze informatie inconsequent gebruiken. Recruiters kunnen bijvoorbeeld in de war raken door triviale gegevens zoals complimenten of opmerkingen van kandidaten over willekeurige onderwerpen.

 

Aanwerven met software of tests

Hoe gaat dit nu in zijn werk? Er bestaat bijvoorbeeld rekruteringssoftware (of ATS) die elektronisch en automatisch een hele reeks rekruteringsnoden verwerkt. Het doel? Het proces voor beide partijen stroomlijnen!

Er bestaat ook software die kandidaturen of profielen op de sociale media analyseert. Want informatie die wordt gedeeld op LinkedIn, Twitter of Facebook is nuttig om een kandidaat beter te leren kennen.

Ook tests (psychologisch, over gedrag of persoonlijkheid, …) leveren automatische gegevens op om de match tussen kandidaat en bedrijf te verfijnen.

Gebruikmaken van HR analytics in het aanwervingsproces heeft minstens 3 grote voordelen. De aanwerving verloopt om te beginnen sneller. De kosten worden dus gedrukt. Het biedt tot slot een objectiviteit die geen enkele recruiter kan garanderen.

 

Tweede toepassingsgebied: data om betrokkenheid te meten

Gebruiken uw teams Slack, Teams of Kudos? En hebt u zich al eens afgevraagd hoe doeltreffend die zijn? Dankzij de analyse van data via bepaalde software krijgt u inzicht in verschillende gegevens, waaronder de betrokkenheid van uw personeel. Als u wilt, kunt u bijvoorbeeld meer te weten komen over de interacties, het gedrag en de gevoelens van uw werknemers. Deze software meet hun betrokkenheid via een passieve gegevensverzameling. Ze legt trends en informatie bloot die vervolgens kunnen worden geanalyseerd.

U komt te weten hoe werknemers met elkaar omgaan. En of ze met elkaar omgaan. Het aantal interacties en de tijdstippen waarop de contacten het frequents zijn. En zelfs welk team of welke werknemer actief of passief is. We willen wel benadrukken dat het gebruik van zulke software bedoeld is om op zoek te gaan naar betere tools voor de werknemers (tools die ze gemakkelijker vinden, die ze meer zullen gebruiken) en niet om ze te bespieden.

 

Vier positieve en concrete effecten van HR analytics

De analyse van de gegevens maakt, naast de al genoemde voordelen, concrete verbeteringen mogelijk.

1) Opleidingen

Opleiding kan een duur en tijdrovend onderdeel zijn van het aanwervings- of functieveranderingsproces. Met big data kan HR de doeltreffendheid van bepaalde opleidingen meten en zo het aanbod voor de werknemers aanpassen. Hoe dan? Door het gedrag van werknemers voor en na een bepaalde opleiding te analyseren, en door de prestaties van werknemers die een bepaalde opleiding volgden te vergelijken met die van een andere opleiding.

2) Beloningen

Zoals we hierboven al aanhaalden, helpen big data HR-managers het beste talent te vinden en te belonen.

3) Prestaties

Bovendien kunnen big data verduidelijken of werknemers met moeilijkheden kampen en nood hebben aan een opleiding en/of extra middelen.

4) Behoud van werknemers

Met behulp van big data ontdekken HR-managers bijvoorbeeld in welke functies het verloop groter is dan elders, iets wat het menselijk management niet altijd ziet. Big data kunnen ook, op basis van ervaring en het verleden, bijvoorbeeld aangeven dat er in een bepaalde afdeling waarschijnlijk binnen 3 maanden iemand zal vertrekken. Het is een voorspellende en wetenschappelijke analyse die voor HR heel interessant en nuttig kan zijn.

• Delen