העבודה ממרכז עסקים גלובלי כמו לונדון מאפשרת לי ללמוד ולהכיר מקרוב את הפתרונות המתקדמים בעולם משאבי האנוש ולעשות להם אדפטציה לשוק המקומי. בין אם בארגונים איתם אני עובד במערב אירופה, ובין אם בישראל.

אנדי פרידמן, מנכ"ל שותף, ממייסדי WannaBi

שניים מהאירועים המרכזיים המאפשרים למידה זו, בהם השתתפתי, הם כנס טכנולוגיות משאבי האנוש הגדול בעולם: HR Technologies London, אליו הגיעו כ-20,000 איש ואישה, וכנס People Analytics World, כנס מקצועי אליו הגיעו אנשי ונשות מפתח בחברות מובילות בתחומי הטכנולוגיה, המזון והבנקאות, כמו גם ספקי פתרונות People Analytics.

באירועים אלו שמתי לב לתופעה מעניינת: מחד, התפתחות הטכנולוגיה יוצרת פתרונות חדשניים, המאפשרים לארגונים להגדיל את הפוטנציאל העסקי מניהול נתוני ההון האנושי. מאידך, נראה שארגונים לא ששים להטמיע פתרונות אלו. הדיון סביב שאלה זו העלה כמה תובנות בנוגע לאתגרים ארגוניים בהטמעת פתרונות חדשניים, ועל הפתרונות שבאמצעותם נוכל לסייע.

עולם העבודה מתקדם, ותחום משאבי אנוש?

ההתפתחויות בתחום הבינה המלאכותית (AI) וה-People Analytics מאפשרות פתרונות חדשניים רבים בעולם משאבי האנוש. הן יוצרות דמוקרטיזציה של מידע, ניתוח מקיף של דאטה תעסוקתיים בהיקפים עצומים, ממקורות מידע אין סופיים, וניתוח עיסוקים מבוססי יכולות. בנוסף, הבינה המלאכותית מביאה עמה יכולות פרדיקטיביות (predictive analytics) מתקדמות: בניית תחזיות וניבוי מגמות עתידיות, על בסיס הדאטה הקיימת – בדרכים שלא היו אפשריות בעבר.

תחומים נוספים בהם ניכרת מגמת חדשנות הם תחומי הגיוס והמיון. בתחומים אלו, מיושמות מערכות אוטומטיות המבצעות ראיונות באופן עצמאי, וכן מערכות לניהול מנהלתי ודיגיטלי של התהליכים האדמיניסטרטיביים הנלווים. הטכנולוגיות החדשניות מאפשרות למרואיינים גמישות ובחירה: האפשרות לנהל את תהליכי המיון באופן עצמאי, בהתאם לנוחות שלהם. במהותן, ממכנות תהליכי גיוס, המבוצעים באופן מסורתי על ידי בני אדם. החדשנות הטכנולוגית בתחום זה בולטת וניכרת ביחס לתחומים אחרים במשאבי אנוש.

למרות היתרונות המשמעותיים שהחדשנות הטכנולוגית מציעה, המקום שניתן לה בפועל הוא מינורי ביחס לשינוי שהיא מבטיחה. בכנסים, הדומיננטיות הייתה של הסוויטות הגדולות והמסורתיות (לדוגמה Oracle ו-SuccessFactors), שהדגישו בעיקר את פתרונות הסדר הארגוני. כמו למשל: מעקבי נוכחות ושכר.

גם בתחום ה-People Analytics, הדומיננטיות הייתה של הפתרונות הקלאסיים, כמו יצירת דאשבורדים שניתן להפיק מהם תובנות עסקיות, או בהעמדת מערכות שיודעות לנהל דאטה בזמן אמת. המקום שניתן לפתרונות חדשניים, שמאפשרים את מיצוי האופטימלי של הדאטה, היה מינורי ביחס לשינוי שהם מבטיחים.

איפה ארגונים מתקשים?

משיחות בהן לקחתי חלק, עלה שטכנולוגיות אלו מקדימות את יכולת הארגונים לאמץ אותן. דבר שבא לידי ביטוי במספר רב של אתגרים מתחומים שונים:

• איכות דאטה לקויה – מאגרי המידע בארגונים לעתים קרובות לא מעודכנים. למשל עובד שעזב והמערכת טרם עודכנה, או אפילו הזנה לא נכונה של תאריך לידה או מגדר העובד. פערים אלו מצטברים, ומגבילים את יכולת הפתרונות להפיק תובנות מדויקות.
• אתגר Plug & Play – משום שקיימת שונות באופן בו ארגונים מנהלים את מאגרי הדאטה, ספקיות הפתרונות מתקשות לייצר פתרונות Plug & Play שיתאימו לצרכים של כל ארגון. 
• עקומת למידה תלולה – עקומת הלמידה התלולה של יישום הפתרונות גוברת על יכולת הארגונים ללמוד כיצד ליישם אותם במהירות וביעילות. 
• אתגרים אתיים – איפה עובר הגבול? היום אפשר לדעת הכל על העובד. האם הוא מתכוון לעזוב, או לא? איפה החברים שלו עובדים? מה הוא פרסם ברשתות החברתיות על תחושותיו במקום העבודה? הדיסציפלינה בשלבי התגבשות, והגבולות עדיין בתהליך שרטוט. 
• משאבי אנוש לא מדברים ביזנס – משאבי אנוש מדברים בשפה של משאבי אנוש, ולא בשפה של תוצאות עסקיות. לכן, קיים קושי במימוש הפוטנציאל העסקי הטמון בפתרונות אלו. למשל: "העלנו שכר? איך זה משפיע על תפוקות העובדים? איך הארגון מרוויח מזה?" 
• Make or Buy – לארגונים הגדולים יש יכולת לספק ולפתח את הפתרונות באופן עצמאי. בפועל, עלות הפיתוח יותר יקרה מהקנייה. 
• משאבי אנוש לא בראש התור – המחלקות והאגפים שנהנים ראשונים מהחדשנות, הם אלו שמביאים הכנסות באופן ישיר. כמו למשל שיווק, או פיתוח עסקי. 
• אוריינטציה טכנולוגית, לא עסקית – הפתרונות הם באוריינטציה טכנולוגית, ולא באוריינטציה של תוכן עסקי. מה שמקשה על ארגונים להבין כיצד לנצל את הידע, ולהפיק ממנו תובנות עסקיות.

איך לפרוץ דרך האתגרים, למיצוי הפוטנציאל שבדאטה?

על מנת למצות את הפוטנציאל הטמון בטכנולוגיות אלו, יידרשו מאמצים משמעותיים בהיבטים של תשתיות ארגוניות, טיוב דאטה, רגולציה והטמעה תרבותית בקרב הארגונים. רק כך יוכלו ארגונים לנצל את היכולות החדשניות לשיפור ניהול ההון האנושי שלהם ולקבלת יתרון תחרותי משמעותי.

כדי להתגבר על האתגרים שהוזכרו, ולאמץ פתרונות חדשניים לניהול ההון האנושי, חשוב להכיר את הכלים והפלטפורמות המתקדמות ביותר בתחום. כמו Viva של מייקרוסופט, שבעיניי היא הסוויטה המתקדמת ביותר להיבטים של ניהול טכנולוגיות הפיתוח הארגוני. אני ממליץ לכל מי שעוסק בתחום להכיר אותה, ודרכה לקבל מענה לסיקור ארגוני, ניהול עובדים, ניהול יעדים, וניהול LMS ו-LXP.

בעוד שכלים כמו Teams מוכרים, הם רק אחד מהמרכיבים בפלטפורמה הרחבה של Viva. היכרות עם פלטפורמות חדשניות אלו תסייע למשאבי אנוש להתגבר על חלק מהאתגרים שהוזכרו, כמו חוסר היכולת להפיק תובנות עסקיות מהדאטה, ולאמץ טכנולוגיות חדשניות לניהול ההון האנושי באופן אפקטיבי יותר.
 
WannaBi עומדת לצדכם ותסייע להטמיע את פתרונות ה- People Analytics המתקדמים ביותר, שיאפשרו לכם להפיק תוצאות עסקיות משמעותיות מניהול נתוני ההון האנושי. ביניהם: 

• פתרונות חוד החנית של תחום ה-People Analytics, המספקים מענה אוטומטי ובנצ'מרקינג לכ-150 אתגרים בתחום משאבי אנוש.
• פתרונות אלו מתאימים לארגונים גדולים, והוטמעו אצל 25,000 לקוחות בלמעלה מ-75 מדינות. 
• פתרונות מותאמים אישית, הנוגעים לאתגרים או לבעיות ספציפיות של הארגון, המייצרים תובנות עסקיות ממוקדות. 
• פתרונות Plug & Play – המספקים דשבורד לניהול מלא של מחזור חיי העובד בארגון.