Publié originellement sur hrzone.com
Les outils d'IA et d'analyse ne sont bons qu'en fonction des données auxquelles ils peuvent accéder. Pour en tirer le meilleur parti, les équipes RH doivent donc s'assurer qu'elles ont mis en place la bonne stratégie d'intégration des données.
Les données changent le monde, mais les entreprises d'aujourd'hui restent inondées d'une marée toujours croissante de données générées par les produits, les clients, les partenaires et les écosystèmes commerciaux.
À l'ère du numérique, les organisations qui réussissent sont celles qui ont trouvé le moyen de l'exploiter pour améliorer leur efficacité opérationnelle, mieux servir leurs clients, exploiter de nouvelles opportunités de marché et acquérir un avantage concurrentiel.
Malgré cela, toutes les fonctions de l'entreprise n'ont pas progressé rapidement dans leur utilisation des données. Les ressources humaines en sont un bon exemple.
Selon le degré de maturité numérique d'une entreprise, la prise de décision fondée sur les données peut être adoptée par les RH pour obtenir d'excellents résultats.
L'IA axée sur les personnes
Les données, et les technologies qui les soutiennent, peuvent être extrêmement utiles pour relever les défis les plus tenaces de la fonction en matière d'identification, de recrutement, de développement et de fidélisation des bonnes personnes.
Les technologies d' analyse avancée et d'IA sont utilisées dans tous les secteurs d'activité et dans les différentes fonctions de l'entreprise pour donner un sens aux données organisationnelles. Ces mêmes technologies peuvent également être exploitées pour révolutionner la manière dont les équipes RH recherchent des candidats et même comment elles peuvent encourager la productivité et l'efficacité au travail.
Les données sont déjà utilisées pour optimiser le recrutement et l'embauche dans les entreprises. Par exemple, les logiciels d'acquisition de talents peuvent analyser et lire rapidement les CV et les lettres de motivation, en extrayant des mots-clés et en éliminant ceux qui ne possèdent pas les prérequis nécessaires, tels qu'un diplôme universitaire spécifique.
Oui, l'idéal serait d'avoir assez de temps dans la journée pour examiner chaque CV, mais l'utilisation de la technologie pour passer au crible les données relatives aux candidats libère du temps pour d'autres tâches importantes.
Les équipes RH progressistes vont encore plus loin. Pour répondre aux besoins d'acquisition de talents à long terme - par exemple, trouver des candidats qui possèdent les compétences recherchées qui seront nécessaires dans cinq ou dix ans pour atteindre les futurs objectifs de l'entreprise - les organisations exploitent l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.
Cela leur permet d'obtenir des informations importantes sur l'offre et la demande de talents à partir de centaines de sources de données, afin de trouver des candidats potentiels, où qu'ils se trouvent, pour des postes spécifiques pour lesquels l'entreprise aura une forte demande à l'avenir.
L'IA au service de la fidélisation des salariés
Recruter le bon employé est une chose, mais le garder en est une autre. Toute personne travaillant dans le domaine des ressources humaines sait que l'un des plus grands problèmes du secteur est la rétention des employés.
Selon une étude récente, 60 % des équipes confirment que la rétention est un énorme problème. De l'intégration à la formation et à l'engagement à long terme des employés, les données et l'IA peuvent aider.
Il existe des programmes d'IA qui analysent tous les aspects d'un employé au moment de son entrée en fonction et qui déterminent avec une grande précision s'il est susceptible de partir ou non. Cette analyse se fonde sur de nombreux éléments, notamment les habitudes de travail, les interruptions de carrière, le diplôme obtenu, le niveau d'études et les emplois occupés précédemment.
Il peut être particulièrement difficile de conserver les employés au cours des premiers mois. Peut-être que le poste n'a pas été annoncé correctement ou qu'il n'y a pas eu suffisamment de soutien pour le nouvel employé. Les outils d'IA et d'analyse peuvent traiter différents ensembles de données afin de comparer et d'analyser ce qui fonctionne le mieux - un nouveau processus d'orientation fonctionne-t-il, par exemple, ou rebute-t-il les gens ?
En outre, l'IA peut utiliser des données pour mesurer des éléments tels que la vitesse de frappe et le temps passé sur les diapositives, ce qui lui permet de déterminer l'intérêt d'une personne pour les modules de présentation de la formation et même de recommander la méthode d'apprentissage la plus adaptée à chaque employé.
Les trois étapes de la transformation des ressources humaines
Paradoxalement, le principal défi auquel sont confrontées les équipes RH lorsqu'elles tentent de se transformer numériquement est l'accès aux données elles-mêmes.
Les outils d'analyse et d'IA ne sont bons qu'en fonction des données qu'ils peuvent traiter, donc si les données RH sont inexactes, incohérentes, difficiles d'accès et réparties dans de multiples silos de données et d'applications, la première étape vers une fonction RH plus à l'écoute du numérique est l'intégration des données.
Les bons outils d'intégration de données mettent le pouvoir entre les mains des professionnels des RH, leur permettant de rassembler toutes les données pertinentes nécessaires pour prendre des décisions stratégiques en connaissance de cause.
Même dans un environnement où l'investissement dans l'intégration des données et des applications n'est pas une priorité pour les entreprises ou les services informatiques, les organisations de ressources humaines peuvent prendre des mesures pour perturber la fonction et commencer à la transformer en RH de demain.
Les outils d'intégration de données en libre-service qui peuvent être utilisés facilement par les professionnels des RH, sans intervention du service informatique, peuvent aider à atteindre trois objectifs fondamentaux qui mettront les RH sur la voie de la transformation numérique.
- Automatiser les processus répétitifs
Le cycle de vie des employés comprend un grand nombre de processus standard - de l'accueil des employés à la gestion des performances, par exemple - qui se répètent continuellement. Une mauvaise intégration des données et des applications maintient ces processus manuels, ce qui nuit à la productivité des RH. L'intégration des données peut permettre d'automatiser des processus importants tout au long du cycle de vie de l'employé, sans ressources informatiques. - Unifier les données des applications RH
En déverrouillant et en unifiant les données qui sont cloisonnées dans différentes applications, les RH peuvent être assurés qu'ils travaillent avec des informations complètes et cohérentes et qu'ils seront pleinement habilités à démontrer une prise de décision basée sur les données. Les professionnels des RH peuvent utiliser une technologie d'intégration moderne pour obtenir des analyses unifiées et opportunes sur chaque employé et système d'enregistrement associé, sans effort manuel. - Investir dans l'innovation, pas dans l'intégration manuelle
L'intégration est l'un des défis les plus cités dans les déploiements HCM, avec 30 à 50 % de la mise en œuvre de l'application généralement consacrée à l'intégration. La technologie moderne d'intégration des données permet de déplacer les dépenses RH de l'intégration manuelle et fastidieuse des applications et des systèmes vers des activités qui stimulent l'innovation au sein des RH et de l'entreprise dans son ensemble.
En réalisant ces objectifs, la fonction RH devient stratégique pour l'entreprise, libérant les responsables RH pour qu'ils se concentrent sur les initiatives stratégiques, permettant aux employés et aux équipes de faire leur meilleur travail, et alignant l'ensemble de l'organisation sur les stratégies et les activités qui conduiront à une transformation basée sur les données.
