Blog

Comment rendre le travail plus intéressant et plus stimulant.

Dans ma précédente chronique, j'ai commencé à explorer les sept attributs individuels du modèle RESPECT (Reconnaissance, Travail passionnant, Sécurité, Rémunération, Formation et Développement de carrière, Conditions et Vérité), en commençant par la reconnaissance. Dans cette colonne, j'examine le premier « E » du modèle, qui représente un travail passionnant.

Il faut se rendre à l'évidence, la démission d'un employé est inévitable et peut avoir un impact significatif sur la stabilité et la productivité d'une organisation. Il est essentiel de comprendre les tendances qui expliquent le départ des employés et de mettre en œuvre des stratégies de maintien en poste efficaces pour conserver une main-d'œuvre motivée et engagée.

Les gestionnaires dont les employés sont très mobilisés obtiennent de meilleurs résultats commerciaux, notamment une augmentation de la rétention, des taux de productivité plus élevés et un absentéisme plus faible.

Avec de nombreuses organisations RH de premier plan qui intègrent avec succès les technologies d'intelligence artificielle (IA) dans les processus de recrutement, l'IA et l'apprentissage automatique améliorent déjà les expériences de reconnaissance. Néanmoins, il existe des différences essentielles entre une utilisation efficace de l'IA dans le domaine du recrutement et dans celui de la reconnaissance. Dans le recrutement, l'IA s'est révélée très efficace pour aider les décideurs à rechercher, filtrer et évaluer un grand nombre de candidats. Pour les gestionnaires, la reconnaissance n'est pas un processus à volume élevé, mais une expression personnelle d'appréciation.

L'intelligence artificielle (IA) transforme la façon dont les organisations fournissent des produits et des services, gèrent l'expérience client et orchestrent les opérations.

Les premières versions de l'IA (années 1990) dans les systèmes de suivi des candidats (ATS - Applicant Tracking Systems) étaient utilisées dans la correspondance des mots-clés pour aider les recruteurs à passer en revue d’importants volumes de candidatures. Avec l'amélioration exponentielle de la puissance de calcul informatique une décennie plus tard, les algorithmes d'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel ont conduit à utiliser l'analyse prédictive pour l'évaluation des candidats et l'analyse des sentiments, ce qui a permis aux recruteurs de mieux comprendre la personnalité et la compatibilité culturelle des candidats.