Wat is de invloed van AI op WFM-software?

Uit een onderzoek van Microsoft blijkt dat 71% van de Europese bedrijven kunstmatige intelligentie (AI) als een belangrijk management thema ziet. Bovendien verwacht 89% van de respondenten dat AI zakelijke voordelen zal opleveren door hun activiteiten te optimaliseren.

De opkomst van AI opent nieuwe deuren voor het stroomlijnen van een reeks HR-processen. Van talentmanagement tot compensatiebeheer en personeelsbeheer: AI kan complexe activiteiten beheren op manieren die voorheen onmogelijk waren. Maar wat kan je in de toekomst precies verwachten?

In dit artikel bespreken wij enkele manieren waarop AI al wordt gebruikt, en enkele toepassingen die in de toekomst waarschijnlijk in populariteit zullen toenemen.

Bestaande AI toepassingen in WFM-systemen

Geautomatiseerde personeelsplanning

Het maken van nauwkeurige roosters is belangrijk voor veel bedrijven, maar kan ook tijdrovend zijn. Door Artificial Intelligence te gebruiken in WFM-oplossingen wordt deze taak beter beheersbaar.

Zo kan AI bij het roosterproces automatisch rekening houden met de voorkeuren, kwalificaties en beschikbaarheid van medewerkers en optimale roosters creëren. Hierdoor kost het managers niet alleen minder tijd en moeite, het zorgt er ook voor dat medewerkers worden toegewezen op basis van hun vaardigheden en ervaring.

Bovendien kan AI helpen met de lastige taak om uit te rekenen hoeveel mensen en middelen er nodig zijn. AI kan grote hoeveelheden gegevens analyseren, waardoor behoeften beter voorspeld kunnen worden en er flexibele op kan worden gereageerd. Hierdoor kunnen managers middelen beter toewijzen en gebruiken, waardoor het risico op burn-out, verspilde werkuren of vertragingen afneemt.

WFM-oplossingen die gebruikmaken van AI kunnen ook het effect van ongepland verlof in roosters evalueren. Dit helpt managers om hierop te anticiperen en het werk gelijkmatiger over medewerkers te verdelen, met een evenwichtigere werklast en minder stress tot gevolg.

Data gedreven besluitvorming

De beste WFM-software ondersteunt data gedreven besluitvorming. Met behulp van AI kunnen managers gefundeerde beslissingen nemen op basis van data die inzicht geven in personeelstrends, prestatiecijfers en andere belangrijke gegevens.

Algoritmes in machine learning worden gebruikt om te analyseren hoe gebruikers, met name managers, omgaan met verschillende taken. Zodra er sterke patronen zijn ontdekt, kunnen deze taken geautomatiseerd worden. Als het AI-systeem bijvoorbeeld detecteert dat een manager een actie 20 keer heeft uitgevoerd, wordt de manager gevraagd om die actie vanaf dat moment te automatiseren.

Een van de voordelen van AI is dat het managers helpt te luisteren naar wat gegevens te vertellen hebben. AI kan waarschuwen voor personeelspatronen die van alles aan het licht kunnen brengen, van een fraude tot aan promotiekansen. Wekelijkse rapporten die door AI worden gegenereerd, kunnen managers ook helpen inzicht te verkrijgen in de impact van roosteraanpassingen.

Voorspellende analyses

Voorspellende analyses worden steeds belangrijker in WFM-software, zoals besproken in een eerder artikel. In het kort: AI kan historische data analyseren en toekomstige behoeften voorspellen, waardoor organisaties hun roosters proactief kunnen aanpassen en plannen kunnen maken voor toekomstige eisen. Dit kan overbezetting, onderbezetting en gemiste kansen voorkomen.

AI kan bijvoorbeeld diverse gegevensstromen analyseren die relevant zijn voor het bedrijf, zoals feestdagen, weerspatronen en grote evenementen die plaatsvinden in de buurt van verkooppunten om nauwkeuriger voorspellingen te doen. Hierdoor kunnen organisaties betere beslissingen nemen over personeelsbezetting, optimalisatie van de planning en toewijzing van middelen.

AI kan bedrijven ook helpen gebruik te maken van ongebruikelijke gegevensstromen die eerder misschien onopgemerkt bleven. Zo kunnen gegevens uit Google-zoekopdrachten bijvoorbeeld inzicht bieden in de gezondheid van medewerkers.

Het is aangetoond dat zoektrends voor zoekwoorden zoals ‘verkoudheid‘ en ’griep’ correleren met het aantal opgenomen ziektedagen in bepaalde maanden. Door dit soort gegevens te analyseren, kan AI anticiperen op de personeelsniveaus gedurende het hele jaar en managers waarschuwen om in actie te komen.

Door AI-aangedreven salarisverwerkingssoftware

Salarisverwerking is een complexe taak boordevol details. De handmatige verwerking van salarisgegevens kan tijdrovend en foutgevoelig zijn, wat leidt tot kostbare fouten: hier kunnen op AI gebaseerde software oplossingen uitkomst bieden.

Dankzij een op AI gebaseerd salarisbeheersysteem, kunnen organisaties de salarisadministratie nauwkeurig en sneller verwerken. Dit leidt tot een tijdige en foutloze uitbetaling van salarissen, wat medewerkers weer ten goede komt. Dankzij dergelijke systemen kunnen de complexe betalingsvereisten van medewerkers, met name in hybride, externe en flexibele werkomgevingen, efficiënter worden beheerd.

Op AI-gebaseerde oplossingen kunnen ook helpen om de payroll compliance te handhaven. Heel belangrijk wanneer je als bedrijf boetes en rechtszaken wil voorkomen. Het kan een hele uitdaging zijn om lokale loonwetgeving handmatig toe te passen. Door AI-aangedreven Payroll oplossingen kunnen echter in een handomdraai alle vereiste regels toepassen tijdens loonberekeningen, zodat er rekening wordt gehouden met lokale belastingtarieven en andere voorwaarden. Hierdoor kan het salarisbeheer veel eenvoudiger worden uitgevoerd. Tijd en middelen komen vrij die aan andere taken kunnen worden besteed.

Opkomende toepassingen voor AI in personeelsbeheer

Gezichtsherkenning voor aanwezigheid registratie

Sommige WFM-systemen gebruiken vingerafdrukscans om medewerkers in- en uit te klokken. Een andere optie die nog niet veel wordt gebruikt, is gezichtsherkenning. Door deze technologie te integreren in tijdklokken, weten bedrijven zeker dat medewerkers niet kunnen in- of uitklokken namens hun collega’s. Deze systemen sturen automatische waarschuwingen naar het management als er een verschil is tussen het beeld dat van een medewerker is opgeslagen en het uiterlijk van de persoon die voor de camera staat.

AI-aangedreven chatbots voor het delen van informatie

Chatbots zijn een soort gespreksinterface die een menselijk gesprek kan simuleren. Deze bots zijn speciaal ontworpen om onze natuurlijke taal te begrijpen, wat betekent dat medewerkers kunnen communiceren zoals ze met een menselijke collega zouden doen.

Chatbots kunnen worden gebruikt om allerlei soorten informatie te delen, van bedrijfsbeleid en -procedures tot personeelsbeloningen en werkroosters. Hierdoor kunnen medewerkers gemakkelijker vragen stellen, begeleiding zoeken of toegang krijgen tot informatie, zonder handmatig te zoeken of contact op nemen met bepaalde personen: stuk voor stuk tijdrovende handelingen.

Een van de belangrijkste voordelen van het gebruik van chatbots is dat ze medewerkers gepersonaliseerde antwoorden kunnen geven. Chatbots kunnen algoritmen in machine learning gebruiken om de interacties tussen medewerkers te analyseren en ervan te leren. Hierdoor kunnen ze aangepaste antwoorden geven op basis van eerdere interacties, voorkeuren en werkgeschiedenis van een medewerker.

Bovendien kunnen chatbots ook worden gebruikt om het onboardingproces voor nieuwe medewerkers te automatiseren. Ze kunnen nieuwe medewerkers alle nodige informatie geven over hun rol, taken, verantwoordelijkheden, de bedrijfscultuur en meer.

AI combineren met IOT

Het Internet of Things, of IoT verwijst naar het netwerk van met internet verbonden apparaten die zijn uitgerust met sensoren en software om informatie uit te wisselen en verschillende taken uit te voeren. Door gebruik te maken van IoT-technologie zijn organisaties in staat om uitdagingen aan te pakken op het gebied van communicatie, middelenbeheer, productiviteit en medewerkerstevredenheid.

Een voorbeeld van de manier waarop AI en IoT personeelsbeheer grondig kan verbeteren zie je in de retail. IoT-sensoren en -apparaten, zoals slimme schappen, beacons en camera’s, kunnen realtime gegevens verzamelen over voorraadniveaus, klantgedrag en winkelverkeer. Deze gegevens kunnen vervolgens worden geanalyseerd door AI-algoritmen om inzichten te verzamelen waarmee retailers hun personeelsprocessen kunnen verbeteren.

Wanneer voorraadniveaus bijvoorbeeld laag zijn, kunnen winkelmanagers personeel inplannen om de schappen tijdens de daluren te vullen. Deze gegevens kunnen ook worden gebruikt om het gedrag van klanten te analyseren en de personeelsbezetting te optimaliseren, waardoor retailers overbezetting tijdens rustige periodes en onderbezetting tijdens drukke periodes kunnen voorkomen.

Realtime productiviteitscontrole

De mogelijkheid om de prestaties en betrokkenheid van medewerkers in realtime te volgen, is een krachtig hulpmiddel voor managers die de productiviteit van medewerkers hoog in het vaandel hebben staan. Handmatige controles en evaluaties zijn echter tijdrovende en uitdagende taken, vooral in grotere organisaties.

Gelukkig kunnen door AI-aangedreven oplossingen dit overnemen en managers waarschuwen over verbeterpunten of de noodzaak om actie te nemen.

Wanneer de software bijvoorbeeld een plotselinge daling van het betrokkenheidsniveau bij een bepaald team of een bepaalde afdeling identificeert, kunnen managers onmiddellijk actie ondernemen om het probleem aan te pakken. Denk hierbij aan het bieden van extra ondersteuning of middelen, het aanpassen van de werkbelasting of het bieden van opleidings- en ontwikkelingsmogelijkheden.

Personalisatie en beoordeling van vaardigheden

AI heeft de manier waarop ervaringen van medewerkers worden gepersonaliseerd op het werk veranderd. Met behulp van door AI-aangedreven oplossingen voor personeelsbeheer kunnen werkgevers op maat gemaakte opleidings-, coaching- en loopbaanontwikkelingsmogelijkheden bieden aan individuele medewerkers op basis van hun behoeften en doelen. Dit verbetert niet alleen hun werkplezier en betrokkenheid, maar verhoogt ook de productiviteit.

Bij traditionele manieren van personeelsbeheer is het vaak moeilijk om te bepalen hoe de tijd en de vaardigheden van geschoolde medewerkers het beste worden ingezet.

Voorspellende analytics op basis van AI kan echter gegevens van medewerkers analyseren en achterhalen wat de meest efficiënte manier is om hun tijd te verdelen over verschillende werkstromen en vaardigheden. Dit vermindert de kans op foute inschattingen die gemaakt worden op basis van de eigen waardering voor de capaciteiten of op basis van een onderbuikgevoel.

Tools in AI-oplossingen voor het beoordelen van vaardigheden kunnen de meest optimale roosters genereren voor individuele medewerkers in verschillende processen. Deze tools kunnen ook toekomstige vaardigheidsvereisten voorspellen, waardoor werkgevers relevante opleidings- en ontwikkelingsprogramma’s aan medewerkers kunnen aanbieden om zich bij te scholen en om gelijke tred te houden met de veranderende eisen van de industrie.

Door medewerker ervaringen te personaliseren en hun vaardigheden optimaal te benutten, kunnen werkgevers niet alleen toptalent aantrekken en behouden, maar er ook voor zorgen dat hun bedrijf op de lange termijn concurrerend blijft.

Een revolutie in prestatiebeheer

Op AI-gebaseerde oplossingen zullen ongelooflijk nuttig worden als het gaat om het evalueren van prestaties van medewerkers. Door uitgebreide gegevenssets te analyseren, kunnen ze nauwkeurige en onbevooroordeelde beoordelingen bieden die puur gebaseerd zijn op objectieve gegevens, waardoor ze zowel eerlijk als onpartijdig zijn.

Zowel managers als medewerkers geven de voorkeur aan eerlijke evaluaties. Deze maken het medewerkers mogelijk om erkend te worden voor hun harde werk en prestaties, terwijl ze managers een duidelijker en transparanter inzicht geven in hun personeelsbestand. Dit leidt tot een rechtvaardiger evaluatieproces, wat uiteindelijk leidt tot een hogere mate van betrokkenheid en tevredenheid van medewerkers.

Conclusie

Kortom, de opkomst van AI opent nieuwe deuren voor WFM die voorheen onmogelijk waren. AI kan een revolutie teweegbrengen in de manier waarop WFM-systemen in de toekomst worden toegepast. Denk hierbij aan realtime ondersteuning die uiteindelijk de productiviteit en winstgevendheid zal verbeteren.

Momenteel wordt AI al geïntegreerd in WFM-oplossingen voor geautomatiseerde planning, voorspellende analyses en verschillende payroll doeleinden. In de toekomst zullen we waarschijnlijk AI in combinatie met IoT zien om sensorgegevens te gebruiken die kunnen helpen bij het optimaliseren van prognoses. Andere groeiende toepassingen zijn gezichtsherkenning voor aanwezigheidsbeheer, het gebruik van geavanceerde chatbots voor het delen van informatie, en verschillende toepassingen voor prestatiebeheer.

MANUS is de meest ervaren WFM-leverancier in Europa. Om te ontdekken hoe ons systeem jouw activiteiten kan transformeren, neem je vandaag nog contact met ons voor een demo te boeken.