Migliorare la retention dei dipendenti con HR-DSS

Mantenere i lavoratori qualificati è fondamentale per qualsiasi azienda. Quando i dipendenti se ne vanno, costano soldi e tempo per trovarne e formarne di nuovi. Questo problema è diventato più evidente dopo la pandemia di COVID-19, visto che tante persone cambiano lavoro. Per affrontare questa situazione, le aziende stanno cercando di capire perché i lavoratori se ne vanno e come tenerli.

#La Sfida della Retenzione dei Dipendenti

Il turnover dei dipendenti, ossia quando le persone se ne vanno e devono essere sostituite, è un problema significativo per tutte le aziende. Tassi elevati di turnover possono portare a perdita di conoscenze, morale basso e costi aumentati per l'assunzione e la formazione di nuovi dipendenti. Capire cosa porta le persone a lasciare può aiutare le aziende a migliorare il loro ambiente di lavoro.

Ci sono vari fattori che influenzano la decisione di restare o andarsene da un lavoro. Questi includono stipendio, opportunità di promozione, soddisfazione lavorativa e atmosfera in ufficio. Molte aziende stanno cercando di capire quali di questi fattori sono più importanti per i loro dipendenti.

#Approcci Attuali

Molte aziende usano modelli di machine learning per analizzare perché i dipendenti se ne vanno. Questi modelli esaminano i dati dei dipendenti passati per trovare schemi. Tuttavia, un problema di questi modelli è che possono risultare spesso confusi. Anche se possono fare previsioni, è difficile per i team HR capire perché arrivano a quelle conclusioni. Questa mancanza di chiarezza rende difficile per le aziende prendere decisioni informate basate sui risultati.

#Una Nuova Soluzione: Sistema di Supporto Decisionale per le Risorse Umane (HR-DSS)

Per affrontare queste problematiche, è stato sviluppato un nuovo approccio chiamato Sistema di Supporto Decisionale per le Risorse Umane (HR-DSS). Questo sistema utilizza AI spiegabile, il che significa che non solo fornisce previsioni sul turnover dei dipendenti, ma spiega anche perché vengono fatte quelle previsioni.

Con HR-DSS, le aziende possono analizzare vari fattori che influenzano la retention dei dipendenti. Usando questo sistema, le aziende possono avere una visione più chiara delle potenziali cause di turnover e prendere decisioni migliori per mantenere i loro lavoratori. Il sistema consente ai team HR di visualizzare previsioni e cambiamenti nel comportamento dei dipendenti in base ai fattori influenti.

#Come Funziona

Il sistema HR-DSS usa diversi modelli di machine learning per comprendere il turnover. Il modello più efficace viene scelto in base alle sue prestazioni. I dati vengono puliti e elaborati per assicurarsi che le informazioni utilizzate per le previsioni siano accurate. Vengono applicate tecniche speciali per garantire che il modello comprenda le differenze tra i vari fattori che influenzano le decisioni dei dipendenti.

Il sistema combina le previsioni dei modelli con una tecnica chiamata SHAP, che sta per SHapley Additive exPlanations. SHAP aiuta a spiegare come ogni caratteristica contribuisce alla previsione fatta dal modello.

#Gestione dei Dati

Il sistema HR-DSS lavora con un dataset che include informazioni sui dipendenti, come età, stipendio, ruolo e tempo trascorso nel lavoro attuale. Questi dati sono cruciali per fare previsioni accurate su quali dipendenti potrebbero andarsene.

Per affrontare le sfide nei dati, il sistema prima identifica e rimuove eventuali outlier. Questo significa che elimina i punti dati che sono significativamente diversi dagli altri. Poi, bilancia i dati per assicurarsi che ci siano abbastanza esempi di dipendenti che se ne vanno e di quelli che restano.

#Previsioni e Spiegazioni

L'HR-DSS utilizza il machine learning per fare previsioni su se un dipendente è probabile che se ne vada. Dopo aver eseguito i modelli, applica i valori SHAP per spiegare le previsioni in un modo chiaro e comprensibile. Ad esempio, se un dipendente è probabilmente in procinto di andarsene, l'HR può vedere quali fattori specifici-come stipendio basso o mancanza di opportunità di promozione-stanno contribuendo a quella probabilità.

Una volta fatte le previsioni, i team HR possono usare uno strumento di analisi “what-if”. Questo consente di modificare alcuni fattori nel modello per vedere come quei cambiamenti potrebbero influenzare la decisione di un dipendente di rimanere o andarsene. Ad esempio, l'HR può vedere se aumentare lo stipendio di una persona cambierebbe la loro probabilità di andarsene.

#Generazione di Linguaggio Naturale

Una delle caratteristiche salienti dell'HR-DSS è la sua capacità di trasformare dati complessi in linguaggio semplice. Dopo aver analizzato i dati, il sistema crea spiegazioni facili da leggere sul perché un dipendente potrebbe andarsene. Questo aiuta i team HR a capire rapidamente quali cambiamenti potrebbero apportare per migliorare la soddisfazione dei dipendenti.

Ad esempio, se il sistema indica che un giovane dipendente con stipendio basso è probabile che se ne vada, l'esplorazione generata potrebbe suggerire di aumentare il suo stipendio o offrire più benefici come migliori opzioni azionarie. Questa comunicazione chiara aiuta i team HR a prendere decisioni informate.

#Dashboard Interattiva

L'HR-DSS include una dashboard interattiva che consente al personale HR di visualizzare previsioni e i motivi dietro di esse. Questa dashboard rende facile per i team vedere come i fattori diversi contribuiscono alle decisioni dei dipendenti. Con questo strumento, l'HR può esplorare vari scenari e capire come i cambiamenti potrebbero influenzare la retention.

La dashboard permette anche ai team HR di analizzare casi specifici di dipendenti. Possono inserire i dati di un dipendente e vedere immediatamente previsioni e spiegazioni. Questo livello di accessibilità assicura che l'HR possa agire rapidamente in base alle intuizioni del modello.

#Risultati e Prestazioni

L'HR-DSS ha mostrato risultati promettenti in termini di accuratezza. Tra i modelli di machine learning testati, uno chiamato XGBoost ha ottenuto le migliori prestazioni, raggiungendo un tasso di accuratezza impressionante. Questa alta performance significa che le previsioni fatte dal sistema sono affidabili e possono essere utilizzate con sicurezza dai team HR.

Con l'aiuto di questo sistema, l'HR può vedere quali dipendenti sono a rischio di andarsene e perché. Possono quindi prendere misure proattive per affrontare queste problematiche prima che il dipendente decida di andarsene.

#Conclusione

La retention dei dipendenti è una sfida complessa, ma strumenti come l'HR-DSS possono fornire intuizioni preziose. Sfruttando il machine learning e l'AI spiegabile, le organizzazioni possono capire i fattori che portano al turnover. Questa comprensione consente ai team HR di creare strategie mirate che migliorano la soddisfazione e la retention dei dipendenti.

Implementare l'HR-DSS può creare una forza lavoro più stabile, ridurre i costi associati al turnover e, in ultima analisi, migliorare le prestazioni complessive dell'azienda. Man mano che le aziende continuano ad affrontare sfide nella retention di dipendenti qualificati, avanzamenti come l'HR-DSS saranno cruciali per il successo.