Yöneticiler, ekiplerinin performansından sorumlu tutulduklarının farkındadır. Ekiplerinin ne kadar başarılı olduğu, kendi rollerinde ne kadar iyi çalıştıklarının doğrudan bir yansımasıdır. Ancak liderler ve çalıştıkları şirketler için performansı etkili bir şekilde ölçmenin yollarını bulmak karmaşık hale gelebilir. Yeni işe alınan veya mevcut bir çalışanı hangi özelliklerin en iyi performans gösteren biri haline getireceğini belirlemek de zordur.
Analiz teknolojisi yapay zeka destekli ve makine öğrenimi bu dinamikleri değiştirecek. Belirli roller için başarılı nitelikleri ve teknikleri belirleme yeteneği sadece başlangıçtır.
Çalışan performansını artırmak için tasarlanan analiz teknolojisi, çalışanları doğru kariyer yollarıyla da eşleştirebilir. Şirketler iş kalitesini en üst düzeye çıkarmanın yollarını ararken, analitik teknolojisi hakkında bilinmesi gereken dört şey burada.
1. Yöneticiler İyileştirme Önerilerini Kişiselleştirebilir
İş performansı söz konusu olduğunda, liderler bazen çalışanların hedefi tutturamadıklarına dair kanıtlar görürler. Pozisyonun sorumlulukları belirli temel performans göstergelerini içeriyorsa, ortalamanın altında sonuçlar aşikardır. Yine de, bir bireyin neden hedeflerine ulaşamadığı her zaman net değildir.
Yetersiz kalmak, özellikle bir çalışan çok az şansla farklı çareler denediğinde, dahil olan herkes için sinir bozucu olabilir. Performans analitiği programlar, birinin neden hedeflerine ulaşamadığını belirlemek için dört boyut kullanır: tanımlayıcı, tanısal, tahmine dayalı ve kuralcı analitik.
AI geçmiş bilgileri analiz eder ve iyileştirme için önerilerde bulunmak üzere ilişkileri tanımlar; örneğin, iki satış temsilcisi yeterli olası müşteriyi dönüştürmüyorsa. Analitik teknolojisi, her biri için durumun neden böyle olduğunu kesin olarak belirleyebilir. Belki bir temsilci yeterli sayıda olası müşteriyle iletişim kurmuyor, diğer çalışan ise yeterince takip edemiyor. Yöneticiler, performans sorunlarının bireysel nedenlerini belirleyerek daha faydalı koçluk sunabilir.
2. Teknoloji, Gerçeğin Nesnel Kaynaklarını Merkezileştiriyor
KPI’lar, objektif performans ölçümleri oluşturmayı amaçlar; ancak amirler, astlarını değerlendirirken öznellikten muaf değildir. Liderlerin işe alım kararlarını önyargılara dayalı olarak aldıkları da bilinmektedir.
Örneğin, 10 işe alma yöneticisinden dördü, 2022 anketinde yaş önyargısını itiraf etti. Sonuç olarak, sübjektif görüşler, potansiyel yüksek performans gösterenleri marjinalize edebilir veya tam tersine, “hale etkisi”
Bir liderin astına karşı bilişsel bir önyargısı varsa, kişinin işini olumlu bir şekilde değerlendirme olasılığı daha yüksektir. Halo etkisiyle, bir gözetmen, bireyin olumsuz davranışını da göz ardı edebilir. Halo etkisi gibi önyargı, nesnel hedefleri olmayan kuruluşlarda daha sorunlu olabilir; ancak, belirlenmiş KPI’ları olan şirketlerde bile önyargılar, denetçilerin bunların önemini gözden kaçırmasına neden olabilir.
Veri odaklı teknoloji sübjektif olmayan performans faktörlerini daha az inkar edilebilir hale getirerek bilgiyi düzene sokar. Bilgi merkezi, daha kesin ve tutarlı hale gelir. Analitikler, denetçilerin çalışma sonuçlarını bir bakışta değerlendirebilecekleri tek bir doğruluk kaynağı oluşturur. Ek olarak, raporlama özellikleri uygulanabilir hedeflere yönelik nesnel ilerlemeyi izlemeyi kolaylaştırır.
3. Analytics İş Adayları Hakkında Tahmin Yapabilir
Bir iş için doğru kişiyi işe almak karmaşık bir karardır. Liderler, dahili adaylara harici adaylardan daha aşina olma eğilimindedir. Öyle bile olsa, işe alım yöneticileri belirli bir adayın çeşitli rollerde ne kadar başarılı performans göstereceğini her zaman tahmin edemez.
Bu bir problemdir, çünkü bir pozisyonda üstün olmaya eğilimli insanları belirlemek, onların o tek işteki performanslarından daha fazlasını etkiler. Ayrıca, yöneticilerin işe alma sürecinden ne kadar süre sonra yeniden geçmek zorunda kalacaklarını da belirleyebilir.
Bunun nedeni, başarılı çalışanlar arasında işten ayrılma oranlarının daha düşük olmasıdır. 2021 Çalışma İstatistikleri Bürosu rapor ortaya koyuyor (PDF) en iyi performans gösterenler arasında yalnızca %3’lük bir ortalama devir oranı. Bu rakam, %57,3’lük genel devir hızıyla karşılaştırıldığında sönük kalıyor. Toplu gönüllü ciro yaklaşık %25’tir, ancak %29’u fesihlerden kaynaklanmaktadır. Yanlış işe alım kötü sonuçlara yol açabilir ve bu da ayrılıklara neden olabilir.
Neyse ki analitik programları, aday seçim süreçlerine rehberlik etmek için tahmine dayalı modeller içerir. Bu modeller, bir şirketin mevcut en iyi performans gösterenleri hakkındaki verilere dayalı olarak iş uyumunu tahmin eder. İşe alım yöneticileri kararlarında daha emin olabilir ve ciro masraflarından kaçınma olasılığı daha yüksektir. İşler ve adaylar arasındaki uyumsuzlukların önlenmesi standart altı iş kalitesinden kaynaklanan kayıpları da önler.
4. Şirketler Karşılaştırmaları Kontrol Ediyor
Birçok profesyonelin korkuları vardır. AI devralıyor; teknolojinin işlerinin yerini alacağı konusunda endişeliler. Yine de, yapay zeka tarafından desteklenen çoğu çözümde olduğu gibi, analitik platformları tek başına insanların yerini alamaz.
Bunun yerine yazılım, şirketlerin işleyiş şeklini değiştirecek; Hangi hedeflere ulaşmak istediklerini anlamak hâlâ insanlara kalmış. Liderler, karşılaştırma ölçütlerini belirlemeye ve şirketlerin iş ihtiyaçları değiştikçe bunları değiştirmeye devam edecek.
Örneğin, performans analitiği teknolojisinin çalışanların verimliliğinin kabul edilebilir seviyelerin altına düştüğünü gösterdiğini varsayalım. Platform, işçilerin vardiyalarındaki çok fazla değişkenlik nedeniyle düşüşün gerçekleştiğini gösteriyor. Çalışanlar bir gün sabah 8’den akşam 5’e kadar, sonraki gün ise akşam 5’ten akşam 11’e kadar gelirler. Yöneticiler, üretkenliği tekrar rayına oturtmak için verilerin sağladığı rehberliğe güvenebilir.
Yeni istihbarata yanıt olarak yöneticiler, çalışanların programlarını daha tutarlı vardiyalarda çalışacak şekilde ayarlayabilir. Önümüzdeki birkaç ay boyunca raporlar, üretkenlik düzeylerinin önceden belirlenmiş ölçütleri aştığını ortaya çıkarabilir. Yapay zeka, şirketleri performans sorunlarına yönelik potansiyel çözümlere yönlendirebilir, ancak hedefleri oluşturmaz.
Veriye Dayalı Teknolojiden Yararlanma
Çalışanları bireysel olarak performans göstermeye iten şey benzersiz olabilir, ancak yöneticiler, astlarının ürettiği sonuçlardan sorumludur. İyi ya da kötü, çalışan performansı bir şirketin yeteneğini etkiler. İş hedeflerinin gerisinde kalmak, ne çalışanların ne de liderlerin görmek isteyeceği bir şey değildir.
Aynı zamanda, birinin neden beklentileri karşılamadığını tam olarak belirlemek bir muamma olabilir. Veriye dayalı teknoloji, yanıtların sağlanmasına yardımcı olabilir. Sorun ister yetersiz eğitim, ister kötü iş uyumu olsun, analizler bunun nedenini ortaya koyuyor. Bu kılavuzla liderler tavsiyelerinin, kararlarının ve düzenlemelerinin doğruluğunu artırabilir.
İLGİLİ KONULAR
- PaaS Hizmetleri İçin Reklam Stratejileri
- Yapay Zeka Destekli Araçlar Yaratıcılığı Nasıl Ateşleyebilir?
- AI tabanlı model, aşırı orman yangını tehlikesini tahmin ediyor
- Veri Analitiği ve Yapay Zeka Küresel Sorunları Nasıl Çözer?