AI-ul detectează semne că angajații vor să plece, înainte ca aceștia să o spună direct

Companiile au încercat mereu să afle din timp cine este pe punctul de a demisiona, dar până nu demult astfel de semnale erau observate târziu, fragmentar sau pur și simplu ignorate. Acum, odată cu dezvoltarea inteligenței artificiale, a apărut o nouă promisiune: algoritmii pot analiza comportamente, obiceiuri și schimbări subtile din activitatea angajaților pentru a estima cine are „risc de plecare” înainte ca acea persoană să spună deschis că vrea să își caute alt loc de muncă.

Ideea pare desprinsă din science-fiction, dar ea este deja testată și folosită în tot mai multe zone din mediul corporatist. Miza este uriașă. Plecarea unui angajat, mai ales a unuia cu experiență, costă mult, nu doar prin recrutarea unui înlocuitor, ci și prin pierderea de productivitate, transferul dificil de cunoștințe și timpul necesar până când omul nou ajunge la același nivel de randament.

Cum încearcă AI-ul să anticipeze o demisie

La baza acestor sisteme stau modele de machine learning antrenate să identifice tipare pe care managerii sau colegii nu le-ar observa ușor. Algoritmii pot analiza simultan un volum foarte mare de date: evaluări de performanță, prezență, participarea la ședințe, răspunsuri la emailuri, disponibilitatea pentru proiecte noi sau schimbări în nivelul de implicare. Nu este vorba despre „citirea minții”, ci despre corelarea unor indicii care, puse cap la cap, pot sugera că un angajat se detașează treptat de companie.

Printre semnalele urmărite se numără scăderea participării la întâlniri, răspunsurile tot mai seci sau întârziate, lipsa entuziasmului pentru sarcini dificile și reducerea implicării în activitățile echipei. Unele companii merg chiar mai departe și încearcă să prezică din faza de recrutare cât de stabil ar putea fi un candidat pe termen lung, analizând răspunsurile sale la interviuri sau în interacțiuni cu chatboturi de angajare.

În multe cazuri, tehnicile folosite sunt deja cunoscute în lumea analizei datelor. Unele studii au arătat că metode precum Random Forest oferă rezultate bune în predicția plecărilor, dar sunt folosite și rețele neuronale, regresii logistice și alte modele statistice. Scopul nu este doar să spună „acest om ar putea pleca”, ci și să indice de ce există acel risc.

Aici apare și partea care fascinează companiile: dacă știi din timp că un angajat important este pe punctul de a demisiona, poți interveni. Poți discuta despre salariu, flexibilitate, traseu profesional, sarcini, relația cu managerul sau alte probleme care, în mod normal, ies la suprafață abia când e prea târziu.

De ce sunt firmele atât de interesate de astfel de sisteme

Din punct de vedere economic, logica este simplă. Înlocuirea angajaților este scumpă, iar pentru pozițiile senioriale costurile pot urca foarte mult. Nu este vorba doar de anunțuri de angajare și interviuri, ci și de lunile în care echipa funcționează sub nivelul optim. În acest context, un instrument care promite să identifice din timp riscul de plecare devine extrem de atractiv pentru angajatori.

Astfel de sisteme sunt considerate utile mai ales în companiile mari, unde managerii nu pot observa personal toate schimbările de comportament. Sondajele de satisfacție și interviurile de exit vin de obicei prea târziu. În schimb, analiza predictivă promite o avertizare timpurie, adică exact acel interval în care firma încă mai poate încerca să convingă omul să rămână.

Un domeniu în care această tehnologie capătă tot mai multă importanță este cel al fuziunilor și achizițiilor. Atunci când o companie cumpără alta, nu preia doar clienți sau proprietate intelectuală, ci și oameni-cheie. Problema este că o parte dintre acei angajați nu vor să rămână într-o structură nouă, mai ales dacă vin dintr-un startup și ajung într-o organizație mare, rigidă și birocratică.

Tocmai de aceea, unele modele de AI încearcă să estimeze și compatibilitatea culturală dintre două organizații, precum și riscul ca anumite profiluri profesionale să plece după o achiziție. Ideea este simplă: dacă talentul pe care credeai că îl cumperi dispare în primul an, întreaga tranzacție își pierde o parte importantă din sens.

Unde apar riscurile și limitele unei astfel de practici

Deși pentru firme aceste instrumente par extrem de tentante, ele vin la pachet cu întrebări serioase. Cea mai evidentă ține de intimitate. Mulți angajați ar putea considera neliniștitor faptul că un sistem analizează permanent nu doar performanța lor, ci și felul în care scriu emailuri, participă la ședințe sau își schimbă ritmul de lucru. Chiar dacă scopul declarat este retenția, granița dintre analiză și supraveghere poate deveni foarte subțire.

Mai există apoi riscul de discriminare. Dacă modelele sunt antrenate pe date istorice, ele pot prelua automat problemele trecutului. De exemplu, dacă în anumite organizații unii angajați au plecat din motive legitime, inclusiv din cauza discriminării sau a unui mediu toxic, algoritmul ar putea interpreta greșit aceste modele și le-ar putea transforma în „semnale de risc” pentru viitori candidați sau angajați cu profil asemănător.

Potrivit unei analize publicate de Cybernews, satisfacția la locul de muncă este unul dintre cei mai importanți factori în predicția plecărilor, alături de schimbările de program, performanță, nivelul de implicare și contextul extern al pieței muncii. Cu alte cuvinte, AI-ul nu descoperă neapărat ceva magic, ci încearcă să lege între ele date care, separat, pot părea banale.

În cele din urmă, totul depinde de modul în care companiile aleg să folosească aceste sisteme. Dacă ele devin instrumente de control, reacția angajaților poate fi una de respingere. Dacă, în schimb, sunt folosite ca semnal de alarmă pentru discuții reale și pentru îmbunătățirea condițiilor de muncă, atunci tehnologia ar putea avea o utilitate concretă. Întrebarea care rămâne este una incomodă: într-o lume în care algoritmii pot intui următoarea ta mutare profesională, cât de mult mai aparține acea decizie doar ție?

Podul Giurgiu–Ruse se închide complet timp de două zile. Ce rute alternative au la dispoziție șoferii