Blog

Bien que la pandémie de COVID-19 ait créé une crise à laquelle toutes les organisations ont dû faire face, cela n'a été nulle part plus évident que dans le secteur des soins de santé. Les travailleurs de la santé de première ligne ont été invités à accomplir des actes héroïques d'altruisme pour protéger et sauver la vie d'autres personnes. Souvent, ils ont dû le faire sans les fournitures et les équipements nécessaires pour se protéger.

La reconnaissance, dans sa forme la plus simple, consiste à reconnaître ou à récompenser quelqu'un pour ses efforts et ses réalisations. Au cours de la dernière décennie, la façon dont les employeurs et les employés abordent et apprécient la reconnaissance a considérablement changé, sous l'effet des changements culturels, des avancées technologiques et de l'évolution de la dynamique du lieu de travail.

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.

Les programmes de reconnaissance sont des investissements importants et visibles pour toute organisation. Il est essentiel que ces programmes soient lancés avec succès et qu'ils atteignent rapidement un niveau d'utilisation élevé. Notre travail avec de nombreux clients depuis de nombreuses années nous permet de tirer des enseignements précieux sur ce qui peut être fait avant et après le lancement d'un programme afin d'en maximiser le succès.