شهدت السنوات الأخيرة تحولاً جذرياً في طبيعة إدارة الموارد البشرية، ومع التقدم السريع في تقنيات الذكاء الاصطناعي، ولا سيما الذكاء الاصطناعي التنبؤي، فقد أصبحت البيانات والمعلومات المستخلصة من الموظفين جزءً لا يتجزأ من عملية اتخاذ القرار، حيث يُسهم الذكاء الاصطناعي التنبؤي في تحليل أنماط السلوك والأداء والتفاعل داخل بيئة العمل بهدف التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية وتقديم حلول استراتيجية قائمة على البيانات.

ويُمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤي أن يحدث نقلة نوعية في إدارة الموارد البشرية من خلال عدد من التطبيقات، مثل: التنبؤ بدوران الموظفين، والتعرف على الموظفين المُعرضين لترك العمل، مما يتيح اتخاذ تدابير استباقية للاحتفاظ بهم، كما يستخدم أيضاً في تحسين عمليات التوظيف عبر تحليل السير الذاتية والتاريخ المهني للمرشحين، والتنبؤ بمدى ملاءمتهم للوظيفة أو احتمال نجاحهم فيها، وهو ما يُعزز جودة القرارات التوظيفية ويقلل من التحيز البشري.

سنتحدث في هذا المقال عن الذكاء الاصطناعي التنبؤي ما هو؟  وما هو الذكاء الاصطناعي التنبؤي في HR؟ وما هي فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي التنبؤي؟ وما هو ال HR؟ وما هي  جوانب قسم الHR؟ وما أهمية وجود فريق ال HR؟ وما هي فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي التنبؤي في HR؟ وما هي الخطوات الأساسية لبناء نموذج ذكاء اصطناعي تنبؤي فعّال؟ وما هي أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التنبؤي في HR؟ وما هي المهارات المطلوبة لفريق HR لاستخدام الذكاء الاصطناعي التنبؤي؟ ما هي التحديات التي تواجه ال HR عند استخدام الذكاء الاصطناعي التنبؤي؟ 

ما هو الذكاء الاصطناعي التنبؤي؟

الذكاء الاصطناعي التنبؤي هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على استخدام تقنيات تحليل البيانات والتعلم الآلي لوضع نماذج تتيح للمؤسسات التنبؤ بالأحداث أو النتائج المستقبلية استناداً إلى  البيانات التاريخية والحالية، وهذا يشمل جمع بيانات كبيرة متنوعة مثل: البيانات المالية، والتشغيلية، والسلوكية، والزمنية.

ما هو الذكاء الاصطناعي التنبؤي في HR؟

الذكاء الاصطناعي التنبؤي في HR هو استخدام خوارزميات التعلم الآلي وتحليل البيانات للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية وسلوكيات الموظفين في بيئة العمل، وفي مجال الموارد البشرية، يساعد هذا النوع من الذكاء الشركات على اتخاذ قرارات مبنية على بيانات دقيقة بدلاً من الحدس، من خلال تحليل البيانات التاريخية الحالية لتوقع أحداث مستقبلية مثل: احتمال استقالة موظف، أو نجاح مشروع، أو تذبذب الطلب على منتج.

استخدام خوارزميات مثل: الانحدار (Regression)، والشبكات العصبية، والغابات العشوائية (Random Forest)، وآلات دعم المتجهات (SVM)، وغيرها.

وما هي فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي التنبؤي؟

هناك العديد من الفوائد العامة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي التنبؤي للمؤسسات منها ما يلي:

1- تعزيز القدرة على التخطيط الاستراتيجي:

توقع الطلب على المنتجات أو الخدمات بوقت كافٍ، ما يسمح بضبط مستويات المخزون أو الموارد، والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية مثل: تغيرات السوق أو تحولات سلوك العملاء.

2- تحسين اتخاذ القرار:

تقديم تنبؤات مدعومة بالبيانات، مما يُقلل الاعتماد على الحدس فقط، ودعم التصرف السريع والمتزن في المواقف الاستراتيجية.

3- تقليل التكاليف وزيادة الكفاءة:

كشف الأنماط غير المرئية التي تنتج عن استهلاك مفرط، أو موارد مبذورة، مما يساعد في تقليل الخسائر من خلال التنبؤ بالمخاطر ومواجهتها مبكراً.

4- تعزيز تجربة المستخدم أو العميل:

تخصيص العروض والمنتجات للعملاء بناءً على توقعات سلوكهم، وتحسين الخدمات الشخصية، وتقليل الوقت غير الضروري.

5- الابتكار والتطوير المستمر:

استغلال البيانات في تطوير منتجات أفضل، وحلول جديدة للتحديات، ودعم تجارب A/B وتحسين المنتجات سريعاً.

ما هو ال HR؟ 

الـ HR أو الموارد البشرية (Human Resources) هو القسم أو الوظيفة التي تُعنى بإدارة رأس المال البشري داخل المؤسسة.

ما هي  جوانب قسم الـ HR ؟

توجد عدة جوانب لقسم الموارد البشرية، وهم:

1- التوظيف والاختيارمن خلال الاستقطاب، والتقييم، والمقابلات، وتعيين الموارد البشرية.

2- التدريب والتطوير من خلال خلق برامج لتطوير المهارات، وتنمية الموظفين.

3- إدارة الأداء، وتقييم الموظفين، وتقديم التغذية الراجعة.

4- إدارة العلاقات بين الموظفين والمشرفين، وحل النزاعات.

5- مزايا الموظفين، والتي تشمل: الرواتب، الحوافز، المزايا الصحية وغير ذلك.

6- التخطيط للقوى البشرية، وذلك من خلال تقدير الاحتياجات الحالية والمستقبلية من الموظفين.

7- الامتثال للقوانين من خلال ضمان الالتزام بقوانين العمل والتنوع، وسياسات الشركة.

ما أهمية وجود فريق ال HR؟

1- تحقيق التوازن بين أهداف المؤسسة واحتياجات الموظفين.

2- تطوير بيئة عمل إيجابية تشجع على الإنتاجية والرضا.

3- تحسين قدرة المؤسسة على جذب المواهب والحفاظ عليها.

4- تسريع الابتكار من خلال التطوير المستمر للكوادر.

5- تقليل المخاطر القانونية والتنظيمية.

6- بناء هوية وقِيَم مؤسسية واضحة وموحّدة.

بدون HR قوي ومتمكّن، قد تجد المؤسسات صعوبة في إدارة العنصر البشري بكفاءة، ما يؤثر سلباً على الأداء والتنمية المستدامة.

ما هي فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي التنبؤي في HR؟

توجد عدة فوائد لاستخدام الذكاء الاصطناعي التنبؤي في HR منها ما يلي:

1- اتخاذ قرارات أسرع وأكثر دقة.

2- خفض معدل دوران الموظفين.

3- تحسين تجربة الموظف.

4- زيادة الكفاءة في التوظيف والتدريب.

5- تحسين جودة التوظيف، وذلك من خلال اختيار المرشحين الذين يتناسبون أكثر مع المتطلبات الحقيقية، مما يقلل الوقت والجهد المبذول.

6- تحسين التخطيط والتوزيع الداخلي.

7- رفع الكفاءة والرضا من خلال من خلال تحليل الأداء والتدريب الموجه.

8- التطور الشخصي المهني للموظفين.

9-  توفير الوقت والمواردت، وذلك من خلال تقليل الوقت المهدر على المهام التقليدية مثل: الفحص اليدوي للطلبات، مما يتيح لفريق HR التركيز على الاستراتيجية والإبداع.

10- الحد من التحيّز البشري.

ما هي الخطوات الأساسية لبناء نموذج ذكاء اصطناعي تنبؤي فعّال؟

يتطلب بناء نموذج ذكاء اصطناعي تنبؤي فعّال اتباع عدة خطوات، إليك الخطوات الأساسية:

1- تحديد الهدف:

حدد المشكلة التي تريد حلها أو التنبؤ بها، مثل: التنبؤ بالمبيعات أو تصنيف الصور.

2- جمع البيانات:

جمع بيانات ذات جودة عالية وكمية كافية، وتأكد من أن البيانات تمثل المشكلة التي تحاول حلها.

3- تنظيف البيانات:

قم بمعالجة البيانات المفقودة، وتصحيح الأخطاء، وتحويل البيانات إلى شكل مناسب للنموذج.

4- استكشاف البيانات:

استخدم تقنيات التحليل الاستكشافي لفهم الأنماط والعلاقات في البيانات، حيث يُمكن استخدام الرسوم البيانية والإحصائيات الأساسية.

5- اختيار النموذج:

اختر نوع النموذج المناسب بناءً على طبيعة المشكلة، مثل:الانحدار، أو الشبكات العصبية، أو أشجار القرار.

6- تدريب النموذج:

قسم البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار، وقم بتدريب النموذج باستخدام مجموعة التدريب.

7- تقييم النموذج:

استخدم مجموعة الاختبار لتقييم أداء النموذج، يمكنك استخدام مقاييس مثل: الدقة، F1-score، أو RMSE.

8- تحسين النموذج:

قم بإجراء تعديلات على النموذج، مثل: تحسين المعلمات أو استخدام تقنيات مثل التحقق المتقاطع.

9- نشر النموذج:

بعد التأكد من فعالية النموذج، قم بنشره في بيئة الإنتاج، حيث يمكن استخدامه للتنبؤات الفعلية.

10- مراقبة النموذج:

راقب أداء النموذج بانتظام وتحديثه إذا لزم الأمر مع تغير البيانات أو الظروف.

باتباع هذه الخطوات، يمكنك بناء نموذج ذكاء اصطناعي تنبؤي فعال يلبي احتياجاتك.

ما هي أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التنبؤي في HR؟

إليك أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التنبؤي في HR:

1- التنبؤ بمعدل دوران الموظفين (Employee Turnover Prediction):

يحلّل النموذج بيانات مثل: الرضا الوظيفي، الأداء، ساعات العمل، الخلفية التعليمية، التغيّرات في الراتب، ليصنّف احتمالية استقالة كل موظف.

2- التوظيف الذكي (Talent Acquisition Prediction):

تحسين عمليات التوظيف، وتقييم المرشحين تلقائياً بناءً على بيانات السير الذاتية، وسلوك المقابلات، والمهارات، وسجلات الأداء للتنبؤ بالأنسب للوظيفة.

3- التخطيط للقوى العاملة (Workforce Planning):

توقع الاحتياجات المستقبلية من الموظفين بناءً على خطط النمو أو مواسم الذروة أو تغيرات الطلب أو المشاريع الجديدة، مما يساعد في تجنّب النقص أو فائض الموظفين.

4- تحديد فجوات المهارات (Skills Gap Analysis):

تحليل بيانات أداء الموظفين لتحديد المهارات التي يجب تطويرها أو تدريب الموظفين عليها.

5- تحليل أداء الموظفين (Performance Prediction):

استخدام بيانات الأداء السابقة، وتقييمات المشرفين، وسلوكيات العمل لتوقع إنتاجية الموظفين مستقبلاً.

6- تحليل النزاعات والانخراط (Engagement & Conflict Prediction):

التعرف مبكراً على الموظفين المعرضين للانخراط المنخفض أو النزاع، استناداً إلى بيانات مثل: التغيب، وتقييمات الرضا، والمشاركة.

7- تحليل التنوع والشمول (Diversity & Inclusion Predictive Analytics):

توقع أماكن التحيز أو النقص في التنوع، وتوجيه الاستراتيجيات لتحسين شمولية المؤسسة.

ما هي المهارات المطلوبة لفريق HR لاستخدام الذكاء الاصطناعي التنبؤي؟

من أجل تحقيق الاستفادة القصوى من هذه التقنيات، يحتاج فريق الموارد البشرية إلى تطوير مجموعة من المهارات الهامة منها ما يلي:

1- الوعي التقني والبياني:

فهم أساسيات تحليل البيانات مثل: نوعية البيانات، مفهوم الترميز، البيانات المفقودة،، والقدرة على تفسير نتائج النماذج التنبؤية.

2- التعاون مع خبراء البيانات:

إعداد المتطلبات، والمشاركة في عملية تصميم النماذج، وتحديد المتغيرات المهمة، وتفسير المخرجات.

3- المعرفة بمنصات وأدوات الذكاء الاصطناعي التنبؤي:

معرفة بعض الأدوات مثل: SAP SuccessFactors  Workday أو  Python أو Scikit-learn أو TensorFlow أو منصات التحليل القابلة للتوسيع.

4- فهم نموذج الأعمال وأولويات المؤسسة:

لضمان أن التحليلات التنبؤية تدعم الاستراتيجية العامة، مثل: تعزيز التنوع، أو دعم النمو، أو تحسين القيادة.

5- قيادة التغيير والتواصل:

إدارة التحول الرقمي داخلياً،وتفسير أدوات الذكاء الاصطناعي للموظفين، وبناء قدرات داخلية للتعامل معها بثقة.

6- الاهتمام بالقوانين والأخلاقيات:

الاهتمام بالقوانين والأخلاقيات مثل: حماية البيانات الشخصية، السلوك العادل، الشفافية، وتجنب الخوارزميات التي تكرس التمييز.

7- القدرة على التعلم المستمر:

تحديث المعرفة حول أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي، وتطوير المهارات، والتجربة المتكررة.

🔸إقرأ أيضاً: اللاعب والزعيم | 6 اختلافات بين رائد الأعمال ورجل الأعمال

ما هي التحديات التي تواجه ال HR عند استخدام الذكاء الاصطناعي التنبؤي؟

توجد عدة تحديات  تواجه ال HR عند استخدام الذكاء الاصطناعي التنبؤي منها ما يلي:

1- جودة البيانات:

إن البيانات غير المكتملة أو المتناقضة أو ذات التحيز يُمكن أن تؤدي إلى نتائج غير دقيقة، وضعف التوافق بين أنظمة HR المختلفة، مما يُصعب من جمع البيانات والاستفادة منها.

2- خصوصية البيانات وحمايتها:

إن بيانات الموظفين حساسة، وتتطلب التزاماً صارماً بحماية الخصوصية (GDPR، أو القوانين المحلية)، وأي تسريب أو استخدام غير عادل يُمكن أن يعرض المؤسسة لمخاطر قانونية وأخلاقية.

3- التحيز الخوارزمي:

يصعب أحيانًا الكشف عن التحيّزات غير المرئية دون فحص دقيق للبيانات والنماذج مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة.

4- المقاومة الداخلية للتغيير:

خوف موظفي HR من استبدال أدواتهم التقليدية، أو من الخوف من أن يحل الذكاء الاصطناعي مكانهم، حيث يُمكن أن توجد مقاومة من الموظفين أيضًا، خوفاً أن تُستخدم بياناتهم ضدهم.

5- نقص المهارات التقنية:

مواجهة صعوبة في دمج الموارد البشرية مع فرق البيانات، دون وجود موظفين يجمعون بين المعرفة التقنية والثقافة التنظيمية.

6- تكلفة التنفيذ:

بناء أو شراء أنظمة التنبؤ يُمكن أن يكون مكلفاً، ويتطلب وقتاً للاستثمار في التدريب والتطوير، وعملية تحقيق العائد (ROI) قد يستغرق وقتاً أطول قبل أن يرى نتيجة ملموسة.

7- الصعوبة في التفسير والشفافية:

توجد صعوبة في تفسير بعض النماذج مثل: الشبكات العصبية العميقة، مما يُصعب من تفسير التنبؤات للموظفين أو الإدارة.

8- المخاطر الأخلاقية:

استخدام التنبؤات لتقديم قرارات قاسية، مثل: إحالة موظفين لتدريب إلزامي أو مراقبة استباقية، يُمكن أن يُنظر إليها باعتبارها تعسفية أو تنتهك كرامتهم.

9- التحديث المستمر للنماذج:

يجب أن تُحدث النماذج باستمرار لتظل فعّالة، خاصةً في بيئة تتغير بسرعة، حيث أن نقص الموارد أو التركيز على العمليات اليومية يمكن أن يعرقل هذا التحديث.

يُمثل الذكاء الاصطناعي التنبؤي ثورة في مجال إدارة الموارد البشرية، حيث يمكّن المؤسسات من التحول من الرؤية التقليدية إلى الرؤية الاستراتيجية المستقبلية، من خلال التنبؤ بالاستقالة، وتحسين التوظيف، وتخطيط القوى العاملة، وتخصيص التدريب، ودعم التطور الوظيفي، يُمكن لقسم الموارد البشرية أن يحقق تأثيراً أعمق وأكثر إيجابية على المؤسسة ككل، ولنجاح هذا المسعى يتطلب وجود فريق HR واعٍ تقنياً قادراً على التعاون مع خبراء البيانات، وفهم الأدوات، وتفسير النتائج، وضمان جودة وخصوصية البيانات، وتجنب التحيّزات، وتفسير النماذج بطريقة شفافة، وتخطيط فعّال للتغيير داخل المؤسسة، وتدريب الموظفين داخليًا، وموازنة التكلفة والعائد، والسعي نحو تنفيذ تدريجي يمكن قياس أثره وتكييفه.

إن الذكاء الاصطناعي التنبؤي ليس بديلاً عن العنصر البشري في HR، بل هو شريك وتقنيّة داعمة تمكن الموارد البشرية من أداء دورها الاستراتيجي بكفاءة أكبر.

حيث  يُمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التنبؤي في تخطيط المسارات المهنية وتحديد فرص التدريب والتطوير بناءً على أداء الموظف وطموحاته، مما يدعم التطوير المستدام للعنصر البشري داخل المؤسسة. وتبرز أهمية هذه التقنيات بشكل خاص في المؤسسات الكبيرة أو متعددة الجنسيات التي تتعامل مع كميات ضخمة من البيانات البشرية يومياً، وعلى الرغم مما تحمله هذه التكنولوجيا من وعود كبيرة، إلا أن تطبيقها يثير أيضًا تساؤلات أخلاقية تتعلق بالخصوصية، والشفافية، والانحياز الخوارزمي. لذا، فإن الاستخدام المسؤول والممنهج للذكاء الاصطناعي التنبؤي في الموارد البشرية يجب أن يكون محكومًا بأطر واضحة من تحفظ حقوق الأفراد وتعزز العدالة التنظيمية.

🔶شاهد: عندما يلتقي الخطر المحسوب بالرؤية الكبيرة – مع عبدالله سلام المدير التنفيذي لشركة مدينة مصر