Начинаем неделю с самой задолбавшей всех темы - с AI.
Прошу понять и простить.
🟩Не открою Америку, если скажу что анализ обратной связи от сотрудников - одна из основ производительности бизнеса. Однако, для того чтобы сделать работу с фидбэком сотрудников операционкой - на это нужно выделять ресурсы, регулярно проводить опросы и анализировать их.
Попробуем немного сэкономить время HR и посмотрим в сторону AI как инструмента анализа опросов.
Зачем применять AI при анализе фидбэка?
🔸Время. Человек будет обрабатывать опрос от 500+ респондентов несколько дней, а то и недель. AI справится за минуты.
🔸Масштаб. Нет ограничений по объему респондентов и глубине их комментариев.
🔸Глубина. Люди пропускают скрытые темы.AI может выявить даже неочевидные проблемы. Но может и наврать.
Что может AI?
🔸Категоризировать. Найдет ключевые темы и отсортирует ответы по ним.
🔸Определять тональность. Но может запутаться в сарказме.
🔸Сформировать прогнозы.
Под капотом у всей этой истории NLP (Natural Language Processing) и машинное обучение. Алгоритмы обучаются на тысячах примеров, учатся понимать контекст, сленг и даже опечатки.
А вот и реальные выгоды, которые были получены от использования AI в аналитике опросов:
🔵Сокращено время, затрачиваемое на анализ комментариев.
🔵Выявлены ключевые проблемы.
🔵Оперативно проанализированы и структурированы запросы сотрудников.
🔵Найдены ребята в "зоне риска".
🔵Выявлены скрытые запросы.
🔵Повышено качестве решений за счет объективности анализа. Алгоритмы не игнорируют «неудобные» комментарии, как это делают люди.
🔵Работа с лояльностью через быстрые действия
Ну и немного "вредных" советов. Если нет бюджета на внедрение - затрите все чувствительные данные и скормите дата-сет GPT, тоже может оказаться полезным.
@HRTech_Vision
Прошу понять и простить.
🟩Не открою Америку, если скажу что анализ обратной связи от сотрудников - одна из основ производительности бизнеса. Однако, для того чтобы сделать работу с фидбэком сотрудников операционкой - на это нужно выделять ресурсы, регулярно проводить опросы и анализировать их.
Попробуем немного сэкономить время HR и посмотрим в сторону AI как инструмента анализа опросов.
Зачем применять AI при анализе фидбэка?
🔸Время. Человек будет обрабатывать опрос от 500+ респондентов несколько дней, а то и недель. AI справится за минуты.
🔸Масштаб. Нет ограничений по объему респондентов и глубине их комментариев.
🔸Глубина. Люди пропускают скрытые темы.AI может выявить даже неочевидные проблемы. Но может и наврать.
Что может AI?
🔸Категоризировать. Найдет ключевые темы и отсортирует ответы по ним.
🔸Определять тональность. Но может запутаться в сарказме.
🔸Сформировать прогнозы.
Под капотом у всей этой истории NLP (Natural Language Processing) и машинное обучение. Алгоритмы обучаются на тысячах примеров, учатся понимать контекст, сленг и даже опечатки.
А вот и реальные выгоды, которые были получены от использования AI в аналитике опросов:
🔵Сокращено время, затрачиваемое на анализ комментариев.
🔵Выявлены ключевые проблемы.
🔵Оперативно проанализированы и структурированы запросы сотрудников.
🔵Найдены ребята в "зоне риска".
🔵Выявлены скрытые запросы.
🔵Повышено качестве решений за счет объективности анализа. Алгоритмы не игнорируют «неудобные» комментарии, как это делают люди.
🔵Работа с лояльностью через быстрые действия
Ну и немного "вредных" советов. Если нет бюджета на внедрение - затрите все чувствительные данные и скормите дата-сет GPT, тоже может оказаться полезным.
@HRTech_Vision