Uma analise do impacto da IA na atividade e pratica de Incentivos feita por *Allan Schweyer Conselheiro Academico da Incentive Research Foundation nos ajuda a refletir sobre a importância de aliar IA em nossa industria.
A IA generativa provavelmente terá o impacto mais profundo no mundo dos negócios de qualquer tecnologia desde o PC. E a melhor maneira de permanecer relevante será aprender a usá-lo de forma inteligente. Alan Murray, Fortune.com
A chegada da IA generativa em novembro de 2022 desencadeou uma onda de interesse sem precedentes, tornando o ChatGPT a tecnologia mais rápida da história a atingir 100 milhões de usuários.
Desde então, suas habilidades quase humanas inspiraram centenas de artigos sobre as possíveis ramificações em praticamente todos os setores e profissões. O RH não é exceção. O poder transformador da IA generativa e dos grandes modelos de linguagem está revolucionando os processos,a experiência do funcionário, incluindo incentivos, recompensas e reconhecimento.
Embora essas tecnologias ofereçam uma vasta gama de aplicações relevantes, uma das aplicações mais imediatas está na personalização e individualização de incentivos, reconhecimento e recompensas.
A IA generativa agora pode permitir maior personalização nas recompensas e migrar para a verdadeira individualização, adaptando os benefícios a funcionários específicos com potencial de promover um maior senso de apreciação, levando ao aumento da produtividade.
As empresas que investirem nessas metodologias baseadas em IA podem aproveitá-las como ferramentas preditivas para determinar estratégias de recompensa ideais.
Como funciona
Ao integrar ferramentas alimentadas por IA com um sistema de recompensa aspiracional, as organizações mudarão de uma abordagem generalizada para uma abordagem mais individualizada. A IA irá monitorar e analisar o desempenho dos funcionários em tempo real, identificando conquistas e conquistas que mereçam reconhecimento, garantindo feedback e apreciação em tempo hábil.
Isso pode incluir a atribuição de pontos com base em realizações, aprendizado, cotas de vendas ou outros objetivos, alinhados com valores ou compartilhamento de conhecimento com colegas. Os aplicativos de IA podem integrar aprendizado e desempenho com plataformas de reconhecimento para permitir reconhecimento e feedback dinâmicos, reforçando a motivação e o engajamento dos funcionários.
A promessa de ferramentas de IA de modelo de linguagem generativo e amplo, como chatbots, robôs e plataformas colaborativas, permitirão que as organizações acessem conjuntos de dados profundos para projetar reconhecimento e recompensas personalizados e significativos para cada funcionário . No entanto, apenas as maiores empresas e aquelas que têm sido mais ativas na coleta de dados da força de trabalho terão os “Deep Data Pools” necessários à sua disposição. Além disso, as ferramentas preditivas não podem funcionar com funcionários recém-contratados até que o sistema colete dados suficientes sobre suas preferências, o que pode levar vários meses.
Em um mundo dominado por dados, a necessidade de grandes quantidades de informações e um fluxo constante de informações pode parecer assustadora. No entanto, dados sintéticos – informações geradas por computador – já estabeleceram um histórico de sucesso como uma solução econômica, automática e eticamente sólida para testar e treinar modelos de IA.
IA se inicia com informação básica – a ponta do iceberg -e então, por conta própria, cria conteúdo para continuar aprendendo,isso é revolucionário!
Essa tecnologia transformadora pode expandir muito rapidamente pequenos conjuntos de dados em conjuntos de dados profundos e constantemente atualizados, enriquecendo a compreensão de quais incentivos geram os impactos mais significativos sobre os funcionários. Em outras palavras, as ferramentas generativas de IA podem ser capazes de sintetizar dados em quantidades significativas para fazer previsões individuais precisas sobre os incentivos e recompensas mais eficazes para organizações de quase todos os tamanhos. vi
Obviamente, o sucesso – como em qualquer aplicativo de IA ou aprendizado de máquina – depende de vários fatores, como a qualidade dos dados de entrada e o design do modelo de IA,a privacidade individual é protegida até o ponto em que as preferências pessoais de recompensa podem ou não ser reveladas, dependendo da natureza da recompensa.
Para um sistema de recomendação modelos de linguagem generativa (como GPT-4) podem formular “consultas de pesquisa hipotéticas” com base no histórico de um usuário e, em seguida, recuperar itens relevantes para recomendação. Ao adotar uma técnica de “pesquisa de feixe de múltiplas consultas” e pode atender a usuários com interesses diversos, e a plataforma poderia resolver a dificuldade de fazer recomendações mesmo para novos funcionários
Assim, a IA generativa, juntamente com outras tecnologias avançadas de IA e aprendizado de máquina, pode ser aplicada a sistemas de recompensa e reconhecimento de funcionários para aumentar sua eficácia e engajamento e promover a personalização.
A adoção dessas tecnologias avançadas de IA pode levar a sistemas de recompensa e reconhecimento de funcionários mais eficazes, envolventes e personalizados, resultando em maior motivação, satisfação e retenção.
Analises relacionadas da IA generativa em incentivos, recompensas e reconhecimento
· “Fellings”: a análise de sentimentos baseada em IA pode avaliar a comunicação dos funcionários e avaliar a satisfação e o envolvimento geral, permitindo que as organizações reconheçam contribuições positivas.
· Gamificação: A IA avançada pode ajudar a projetar elementos de gamificação envolventes em sistemas de recompensa e reconhecimento, promovendo competição e colaboração saudáveis, mantendo os funcionários motivados e envolvidos.
· Insights orientados por dados: a IA pode analisar grandes quantidades de dados de funcionários para identificar padrões e tendências, permitindo que as organizações tomem decisões sobre recompensas que se alinham aos objetivos e valores da empresa.
· Análise preditiva: a IA pode usar dados históricos para prever o desempenho futuro e as possíveis realizações dos funcionários, permitindo que as empresas reconheçam e recompensem os funcionários de melhor desempenho e de alto potencial.
· Chatbots e assistentes virtuais: chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA podem ser integrados respondendo a perguntas sobre o programa e fornecendo feedback instantâneo.
· Equalidade: a IA pode ajudar a reduzir possíveis vieses nos sistemas de reconhecimento, analisando o desempenho dos funcionários de forma objetiva, garantindo uma distribuição justa e equitativa de recompensas.
Ao alavancar a IA generativa e outras tecnologias avançadas de IA, as organizações criarão sistemas de recompensa e reconhecimento de funcionários mais eficazes, envolventes e personalizados. Como Alan Murray aconselha na citação no início deste artigo: “A melhor maneira de permanecer relevante será aprender a usá-la (IA) de maneira inteligente ”