Herkes 'İşgücü Verimliliği' Vaaz Ediyor — Çeviri: Daha Fazla İşten Çıkarma. İşte Daha İyi Bir Çözüm

Hükümet ve endüstrideki yüksek profilli liderlerin verimliliği artırma sözü verdiğini gördüğümüzde, otomatik çağrışım işgücü verimliliğinin iş kesintileri anlamına geldiği olabilir. Ancak durum nadiren böyledir.

Genel işten çıkarmalar, kendi başlarına, verimlilik için bir reçete değildir. Aslında, tam tersine yol açabilirler: yüksek performans gösterenlerin veya kritik yeteneklerin kaybı.

Bununla birlikte, verimlilik bir an yaşıyor — ve bunun iyi bir nedeni var. Şirketler yeni teknoloji, değişen tarifeler, düşen üretkenlik ve enflasyonla boğuşuyor. Bu belirsiz zamanlarda, çalışanlarınızdan daha fazlasını elde etmenin yollarını bulmak genellikle bir hayatta kalma meselesidir.

Özünde verimlilik, nüanslı bir kavramdır, ancak kesinlikle kritik bir kavramdır. Çok sayıda işletme bunu anlamayı ve ölçmeyi başaramaz. Daha azıyla daha fazlasını elde etmek, yapay zekanın biraz yardımıyla farklı düşünmeyi ve verileri farklı kullanmayı gerektirir.

Şirketlerin işgücü verimliliğini doğru şekilde artırmak için verileri nasıl kullanabileceklerini öğrenin.

İlgili: İşyeri Verimliliğini Artırmak İçin 6 Dönüştürücü Yöntem

Bir şirket verimlilik adına bir şey yapmadan önce büyük resme bakmalıdır. Temel soru: Hangi sorunu çözmeye çalışıyorsunuz?

Sonuçta verimlilik farklı işletmeler için farklı şeyler ifade eder. Bir mobilya üreticisinin hedefi mümkün olduğunca çok sandalye üretmek olabilirken, bir diğeri nicelikten çok niteliğe odaklanmaya karar verebilir.

Ancak çoğu zaman, verimlilik egzersizlerinin fiili hedefi maliyet azaltma haline gelir. Çalışanlarınızın %10'unu işten çıkarmak kısa vadede tasarruf sağlayabilir, ancak uzun vadede daha iyi sonuçlara ulaşmak için kesintiler yapmak aşırı derecede zordur.

Yüksek potansiyelli yeteneklerin değiştirilmesi, bir işletmeye giden çalışanın maaşının üç katına kadar mal olabilir. İşletmeler işe alım, eğitim, yeni işe alımlar için yeterlilik süresi ve kaybedilen üretkenliğin toplam maliyetini hesaba kattığında, gelişigüzel küçülme genellikle ileriye yönelik en az etkili yol olarak ortaya çıkar.

İlgili: Liderlerin İş Yeri Verimliliğini Artırmasının 4 Yolu

2. Gerçekte sahip olduğunuz insanları ve kaynakları anlayın

On yıldan fazla bir süredir insan analitiği alanında çalışmama rağmen, birçok kuruluşun kendi iş gücü hakkında ne kadar karanlıkta kaldığına hala şaşırıyorum. Birçok büyük şirket, farklı iş birimlerindeki kalıcı ve geçici çalışanların doğru sayısını elde etmekte bile zorlanıyor.

Bu arada, işletmeler "beceriler" açısından düşünmek yerine, çalışanları katı "roller" açısından tanımlamaya devam ediyor. Örneğin, birinin iş unvanı "müşteri destek temsilcisi" olabilir, ancak temel beceri seti ürün bilgisi, insan becerileri, teknik bilgi birikimi vb. içerir.

Teknolojinin işleri bir gecede değiştirdiği bir zamanda, akıllı işletmeler çalışan becerilerini kataloglamak ve onları yeni ve gelişen rollerle eşleştirmek için giderek daha fazla yapay zeka kullanıyor. Örneğin, müşteri destek temsilcisini işten çıkarmak yerine, yeniden beceri kazandırıyor ve yeteneği satış veya iş geliştirmeye kaydırıyorlar.

Bu yaklaşım net temettüler sağlar. Yetenekleri etkili bir şekilde yerleştirme olasılıkları iki katından fazla olmasının yanı sıra, beceri tabanlı organizasyonların verimliliği en üst düzeye çıkaran süreçleri iyileştirme olasılıkları yaklaşık %50 daha fazladır.

3. İnsanları iş sonuçlarıyla birleştirin

Verimliliği artırmanın bundan daha önemli ve göz ardı edilen bir yolu muhtemelen yoktur: İnsanları ve iş verilerini bir araya getirmek.

İnsan verileri, çalışanların performansları ve katkıları gibi yaptıklarıyla ilgili tüm bilgilerdir. İş verileri, nasıl çalıştıklarıyla ilgilidir — satış rakamları, müşteri memnuniyeti ve karlılık gibi ölçümler.

Pek çok şirkette bu bilgiler silolanmış halde kalır. İK'ya insan verileri emanet edilirken, finans, operasyonlar ve satış ve pazarlama iş verilerini biriktirir. Bir şirket ancak insan ve iş verilerini birleştirerek bu siloları yıktığında çalışanlarının gerçek resmi ortaya çıkar.

İşte lüks mücevherci Cartier'den gerçek hayattan bir örnek. Şirket, dünya çapındaki yüzlerce mağazası için insan verilerini ve satış noktası verilerini entegre etti. Bu, hangi lokasyonların diğerlerinden daha iyi performans gösterdiğini ve ayrıca her mağaza müdürünün eğitim geçmişini görmesini sağladı. Hangi satış eğitiminin en iyi sonuçları verdiğini bilen Cartier, verimliliği artırmak için gereken yere uygulayabilirdi.

Ortalama akranlarıyla karşılaştırıldığında, yüksek performans gösterenler %400 daha üretkendir . Bu, yöneticiler, yazılım geliştiricileri ve diğer karmaşık roller için %800'e çıkar. Bir şirket, doğru zamanda doğru iş için doğru kişileri belirleyerek, tam olarak yanlış kişileri işten çıkarabilecek toplu işten çıkarmalardan kaçınabilir.

İlgili: Çalışan Verimliliğini Artırmanın 12 Alışılmadık Yolu

4. Verilere ve içgörülere erişimi demokratikleştirin

Kör uçuş yapıyorsanız verimliliği artırmak zor, hatta imkansızdır. Doğru kararlar almak için, insan ve performans verilerinin yalnızca VP'ler için değil, aynı zamanda önemli işe alım kararları veren ön cephe yöneticileri için de erişilebilir olması gerekir.

Birçok kuruluşun acınacak derecede yetersiz kaldığı nokta burasıdır. Tarihsel olarak, işgücü verileri ya kıskançlıkla korunmuştur ya da elektronik tablolara gömülmüş ve birden fazla sisteme dağıtılmıştır. Temel sorular bile analistlerin sayıları hesaplaması için haftalarca, bazen aylarca beklemeyi gerektirir. Bu arada, yöneticiler zamana duyarlı yetenek çağrıları yapmak için sezgilerine güvenmek zorunda kalmışlardır.

Daha iyi kararlar almak, mahremiyet ve güvenliği korurken işgücü verilerinin demokratikleştirilmesini gerektirir ve AI'nın bir nimet olduğu yer burasıdır. Konuma göre en iyi performans gösterenlerinizin kim olduğunu bilmeniz mi gerekiyor? Hangi yöneticiler en etkili? Çalışan katılımı sektör kıyaslamalarıyla nasıl karşılaştırılıyor?

Yeni AI araçları , farklı sistemlerdeki verileri bir araya getirerek saniyeler içinde içgörüler ortaya çıkarır. Yoğun jargon ve elektronik tablolar, sade İngilizce açıklamalarla değiştirilir. Ve tıpkı bir insan analisti gibi, en iyi araçlar, hangi sonraki adımların en büyük etkiyi yaratabileceği konusunda bilgili önerilerde bulunur.

5. Sonuçları inceleyin ve gerçek zamanlı olarak uyarlayın

Verimlilik tek seferlik bir egzersiz değildir. Şirketlerin hızla değişen iş koşullarıyla (Gümrük vergileri? Gümrük vergileri yok mu? Tahmininiz benimki kadar iyi) mücadele ettiği bir zamanda, işgücü planlaması basitçe yıllık bir etkinlik olamaz.

Burada daha iyi bir yaklaşım, kuruluşunuzun büyümeyi desteklemek, karlılığı sağlamak ve hedeflere ulaşmak için kaç çalışana ihtiyaç duyduğunu değerlendirmek için sürekli bir yaklaşım benimsemektir.

Yeni dinamik analiz araçları şirketlerin tam da bunu yapmasına yardımcı olur. İşgücü planlarını sahada olan bitene göre izleyerek , yönetimin gerçek zamanlı ayarlamalar yapmasına olanak tanır, böylece tahminler sürekli güncel olur. Bu araçlar ayrıca, planlanan, tahmin edilen ve gerçek personel sayısı maliyetlerini inceleyerek ve gerektiğinde rotayı düzelterek İK ve finansın aynı sayfada olmasına yardımcı olur.

Başka bir gerçek yaşam örneği : Providence Healthcare yakın zamanda kendisini kilit rollerdeki ciroya bakarken buldu. Tahminlerde bulunmak için geçmiş verileri kullanarak, organizasyonun en azından kalmaları için daha fazla ödeme yaparak zarar etmeyeceği ve hatta bazı durumlarda para tasarrufu yapacağı bir grup çalışanı belirleyebildi.

Devir maliyetlerinin tahmini kullanılarak ve hedef gruplardaki maaş ayarlamalarının maliyeti hesaplanarak Providence yılda yaklaşık 6 milyon dolar tasarruf etti.

Bu sonuçlar da alışılmadık değil. İşgücü planlamasına daha dinamik bir yaklaşım benimsemek işe yarıyor. Bir çalışmada , sağlam işgücü planlamasına sahip işletmelerin üretkenliği iki yıl içinde %25'e kadar artırdığı görüldü.

Günümüzün öngörülemez iş iklimindeki şirketler için işgücü verimliliğini artırmak çok gerçek bir önceliktir. Ancak sadece kesip atmak, çözdüğünden daha fazla sorun yaratabilir. Yapay zekadan biraz yardım alan veri destekli bir yaklaşım, verimlilik kazanımlarına giden daha emin bir yoldur.