Les employés quittent leur emploi à un rythme record et les entreprises ont du mal à les faire revenir. Le problème est exacerbé par le fait que les employés travaillent désormais fréquemment à domicile, ce qui rend plus difficile pour les gestionnaires d'identifier les employés mécontents. De plus, il est plus difficile de mettre à niveau les nouvelles recrues lorsqu'elles ne peuvent pas assister à des sessions de formation en personne ou observer des employés expérimentés.
Pour résoudre tous ces problèmes, les entreprises se tournent de plus en plus vers l'intelligence artificielle. Mais il y a une limite à ce que l'IA peut faire.
Utiliser l'IA pour évaluer le sentiment des employés
La « grande démission » n'a pas été exagérée. Le nombre de personnes quittant leur emploi a été sans précédent tout au long de la pandémie,atteindre un recordde 48 millions de personnes en 2020, contre 42 millions en 2019, qui était le précédent record.
Selon une étude de mars, les attentes de rendement au travail non durables, le manque de développement de carrière et de potentiel d'avancement, ainsi que le manque de travail significatif sont parmi les principales raisons qui motivent les employés à passer à autre chose.Enquête McKinsey , avec une compensation insuffisante plus bas sur la liste, à la sixième place. La raison n°1 pour laquelle les gens quittent leur emploi ? Des dirigeants indifférents.
Le problème est qu'il peut être difficile de remarquer que les employés sont en difficulté lorsqu'ils travaillent soudainement tous à distance.
« Je suis une personne de la vieille école et je crois qu'il n'y a pas de substitut à la gestion en se promenant », déclare Bill Nowacki, responsable de la science décisionnelle chez KPMG. "Je ne pense pas qu'il y ait un substitut pour de bons managers sachant que votre fille a eu un match de football la semaine dernière."
Mais les employeurs, grands et petits, ont dû s'adapter, dit-il, et certains constatent que le travail à distance et hybride offre des avantages significatifs.
"Ce travail à domicile est plutôt cool et ils vont l'adopter", dit-il. «Mais nous allons, par définition, retirer la capacité de gérer en contournant. Quand j'ai une équipe dispersée dans le monde entier, je ne peux vraiment pas comprendre intimement leurs allées et venues ou s'ils sont fatigués ou non.
Pour combler cette lacune, certaines entreprises se tournent vers des sondages auprès des employés visant à évaluer comment les travailleurs se sentent. Plus récemment, ils ont exploré l'utilisation de chatbots interactifs pour prendre le pouls du sentiment des employés au travail.
KPMG, par exemple, a construit son premier chatbot interactif en 2016. Il a connu une adoption limitée au début, mais l'intérêt a rapidement diminué. "Puis littéralement cette semaine, j'ai eu quatre appels à ce sujet", explique Nowacki. "Les gens commencent à s'en rendre compte."
Nowacki dit que la technologie s'est développée depuis lors. De nombreuses informations peuvent être recueillies sur ce que font les employés, comme le moment où ils se connectent à leurs systèmes de travail, le moment où ils passent leurs appels téléphoniques et le temps dont ils disposent entre les réunions. « Toutes ces données sont là », dit-il.
Pour que cela ressemble moins à une microgestion effrayante et plus à une attention utile, Nowacki suggère de permettre aux travailleurs d'adhérer au système. Les employés peuvent alors comprendre ce que l'entreprise regarde. « Nous pouvons vous repérer en train de vous épuiser avant que vous ne remarquiez que vous êtes en train de vous épuiser. Lorsque vous le présentez de cette façon, que nous veillons à votre santé, ils acceptent », dit-il.
KPMG calcule un score pour le risque d'attrition d'un employé, essaie d'en identifier la raison, puis suggère une solution. "Grâce aux contrôles a posteriori et à la validation croisée, nous avons constaté que nous avons toujours été en mesure de prédire les deux tiers des personnes sur le point de démissionner et d'économiser 10 % à 20 % de celles que nous avons identifiées", dit-il.
Cependant, toutes les entreprises ne pourront pas utiliser l'IA pour prédire l'attrition.
"Comme toute application d'IA, la capacité de prévoir le chiffre d'affaires dépend entièrement des données historiques", déclare Jonathan Reilly, COO et co-fondateur d'Akkio, une société d'IA sans code.
En règle générale, cela signifie que seules les grandes organisations peuvent utiliser la technologie. Mais à terme, il est probable que ce type de technologie devienne une fonctionnalité essentielle des plates-formes RH d'entreprise, déclare Reilly. "La plupart des plates-formes commerciales fonctionneront sur l'IA au cours des cinq prochaines années."
Utiliser l'IA pour lutter contre l'attrition
Une entreprise qui a investi dans des chatbots alimentés par l'IA et d'autres outils pour aider à réduire l'attrition est la société mondiale de services professionnels Genpact, qui compte plus de 100 000 employés. Son chatbot, appelé Amber, pose des questions pertinentes aux employés à des étapes cruciales de l'entreprise.
"Les résultats permettent aux responsables des ressources humaines et aux cadres supérieurs d'aider de manière proactive les employés mécontents", déclare Sanjay Srivastava, directeur numérique de Genpact.
Auparavant, Genpact utilisait des enquêtes, dit-il. Mais l'outil d'IA peut aider à mesurer l'humeur des employés. Le score d'humeur positive est désormais un indicateur clé, dit-il. "Nous prenons des mesures lorsqu'il y a une baisse de l'humeur positive."
Et en veillant à ce que les employés reçoivent un soutien supplémentaire lorsqu'ils en ont besoin, dit-il, les scores d'humeur positive globale ont augmenté en conséquence.
"Amber a été particulièrement crucial pendant la pandémie, lorsque l'entreprise est passée à un travail plus à distance", explique Srivastava. Selon Genpact, 66 % de leurs employés ont utilisé le chatbot Amber en 2021, et parmi ceux qui l'ont fait, 84 % ont signalé une humeur positive.
"Les employés qui ne participent pas aux discussions Amber partent à un taux deux fois plus élevé que ceux qui le font", note Srivastava. "Les résultats ont été bien au-delà de ce à quoi vous vous attendiez."
L'entreprise utilise également l'IA pour surveiller les messages des employés à la recherche d'indicateurs indiquant qu'un employé est sur le point de démissionner. En analysant les métadonnées de messagerie, "et non les messages eux-mêmes", dit-il, "nous pouvons désormais prouver statistiquement que certains types de comportement de communication sont directement corrélés aux performances de l'entreprise".
L'analyse peut aider à identifier les employés vedettes du rock afin que l'entreprise puisse prendre des mesures supplémentaires pour les garder motivés, dit-il. Et il peut identifier les risques d'attrition, permettant à la direction de discuter des stratégies de rétention ou de mettre en place des plans de succession avant le départ effectif des employés.
Intégrer plus rapidement les nouvelles recrues grâce à l'IA
Genpact accélère également le processus d'intégration des nouvelles recrues grâce à l'IA, déclare Srivastava. L'entreprise a transformé son expérience de nouvelle embauche en numérisant l'intégralité de l'expérience d'intégration, qui propose des parcours expérientiels personnalisés, accompagnés d'une cartographie des expériences et des émotions à chaque point de contact.
D'autres entreprises utilisent l'IA pour aider à former plus efficacement les nouveaux employés, ce qui a été de plus en plus important avec la transition vers une main-d'œuvre à domicile. Et en offrant des opportunités de formation supplémentaires, les entreprises contribuent également à renforcer la rétention des employés, déclare Jonathan Parnell, consultant senior pour la transformation du cloud et des centres de données chez le cabinet de conseil en technologie Insight.
« Les gens ont l'impression que vous vous souciez vraiment de vous, qu'ils investissent dans votre avenir », dit-il. "Une grande partie des problèmes de pénurie de main-d'œuvre sont causés par le fait que les entreprises n'investissent pas dans la main-d'œuvre actuelle."
Les solutions de formation basées sur l'IA offrent la plus grande valeur commerciale lorsqu'elles ciblent des rôles dans lesquels les employés travaillent selon des paramètres très spécifiques – et où il y a beaucoup de roulement. Les centres d'appels clients en sont un parfait exemple.
Andy Thurai, vice-président et analyste principal chez Constellation Research, a récemment travaillé avec un détaillant mondial de taille moyenne à grande qui avait du mal à gérer le chiffre d'affaires dans ses centres d'appels lorsque la pandémie a commencé.
Avant la pandémie, les nouvelles recrues lisaient de la documentation, regardaient des vidéos, puis s'asseyaient dans une salle de classe. "Ils ont été mis en place pour embaucher et former physiquement des personnes, localement dans la zone du centre d'appels", dit-il. « Il fallait une présence physique, en face à face, pour venir au même endroit pour apprendre. Lorsque tout est devenu virtuel, ils embauchaient quelqu'un sans le voir et essayaient de le coacher virtuellement pour qu'il accélère.
En règle générale, dans un centre d'appels, les responsables se promènent dans l'étage, surveillent comment vont les employés, prêts à intervenir et à aider en cas de problème. "Lorsque vous passez au virtuel, cela ne peut pas arriver", déclare Thurai.
L'entreprise a fini par créer une solution basée sur des éléments de plusieurs fournisseurs différents, notamment le traitement du langage naturel, la prise de décision intelligente, les systèmes de coaching et les IA conversationnelles. Il a fallu entre six mois et un an avant que cela fonctionne suffisamment bien pour répondre à leurs besoins, dit-il. « Et ils sont toujours en train de le construire. Avec les systèmes d'IA, les choses ne sont jamais parfaites.
L'entreprise a commencé par utiliser d'anciens cas de clients pour le programme de formation, permettant aux employés d'essayer de trouver leurs propres solutions, puis a évolué pour simuler de nouveaux cas de support qui n'avaient pas été soulevés dans le passé.
Il y a aussi le début d'un système qui chercherait dans une base de connaissances des cas passés pour suggérer des solutions possibles aux nouvelles recrues pendant qu'elles étaient en appel. « Ce n'est pas encore parfait », dit Thurai. "Mais cela peut vous indiquer l'endroit où vous voudrez peut-être regarder."
Récemment, le détaillant a ajouté une fonctionnalité pour écouter automatiquement les appels téléphoniques en cours et les signaler aux superviseurs s'il semble que les choses tournent mal.
Ensuite, l'entreprise prévoit d'améliorer la base de connaissances afin qu'elle propose automatiquement des solutions et de proposer des automatisations à un seul bouton afin que les employés puissent cliquer sur un bouton pour que le système prenne en charge les tâches qu'ils doivent actuellement effectuer manuellement, telles que émettre des remboursements ou envoyer des lettres.
Entrez dans l'ère des ressources humaines augmentées
L'utilisation de l'IA pour la formation, ainsi que pour la fidélisation, le recrutement et d'autres tâches RH est ce qu'IDC appelle des « ressources humaines augmentées ».
Dépenses en ressources humaines augmentéesa augmenté d'un peu plus de 30 % l'an dernier pour atteindre près de 3 milliards de dollars et devrait atteindre 6,3 milliards de dollars en 2025.
Et les employés sont de plus en plus favorables à l'idée. Selon unEnquête 2021 par Workplace Intelligence et Oracle82 % des plus de 14 000 employés et managers du monde entier ont déclaré qu'ils pensaient que les robots pouvaient mieux soutenir leur carrière que les humains.
Pendant ce temps, 85 % ont déclaré qu'ils n'étaient pas satisfaits du soutien professionnel qu'ils recevaient actuellement de leur entreprise, et 87 % ont déclaré que les entreprises devraient faire plus pour écouter leurs besoins.
En outre, 55 % ont déclaré qu'ils seraient plus susceptibles de rester dans une entreprise qui utilise l'IA pour soutenir la croissance de carrière. Quelques exemples de cela incluent l'identification des compétences dont ils ont besoin pour développer et la recommandation de moyens d'acquérir de nouvelles compétences.
Selon unrapport publié par Eightfold AIen mars dernier, plus de 50 % des entreprises utilisent déjà des outils liés à l'IA pour améliorer les RH, par exemple pour évaluer les candidats potentiels et les associer aux meilleurs rôles, ou utiliser des chatbots pour répondre aux questions courantes, tracer les cheminements de carrière des employés, ou pour perfectionner ou requalifier les employés.
De plus, 82 % des responsables RH interrogés dans le cadre de l'enquête ont déclaré que leurs entreprises utiliseront davantage les outils d'IA pour la gestion des talents au cours des cinq prochaines années.
Certains problèmes peuvent être trop importants pour être résolus par l'IA
Selonrecherche publiée dans la Harvard Business Reviewune culture d'entreprise toxique est le principal prédicteur d'attribution, suivi de la sécurité d'emploi et de la réorganisation.
Un chatbot RH, aussi intelligent soit-il, ne fera probablement pas grand-chose pour résoudre ces problèmes. En fait, l'IA est vraiment un multiplicateur de force. L'utilisation de l'IA dans un lieu de travail toxique pourrait aggraver la toxicité.
Par exemple, si la solution de la direction au problème de roulement est d'inciter les employés à rester, alors un système d'IA qui surveille les communications des employés pour détecter les signes de stress peut cibler ces populations vulnérables, les faisant se sentir encore plus intimidées et sous-évaluées.
De même, certaines entreprises essaient d'utiliser l'IA dans le cadre de leur processus d'intégration pour compenser le manque de structures de documents disciplinées, explique Insight Parnell. "Si votre intégration est si compliquée, votre entreprise n'est pas saine", dit-il. "Pourquoi devez-vous construire toute cette IA folle pour l'intégration ? Vous ne savez pas comment fonctionne votre entreprise ? Pourquoi devez-vous créer une IA juste pour demander comment va quelqu'un ? »
L'IA ne peut pas faire grand-chose pour résoudre les problèmes commerciaux fondamentaux, ajoute-t-il. « Combien de Febreeze pouvez-vous acheter pour ne plus jamais avoir à laver vos vêtements ? À un moment donné, il suffit de laver ses vêtements. Vous devez faire le travail. Vous devez organiser une entreprise efficace. L'IA ne résout pas un problème à elle seule. Oui, l'IA peut aider, mais vous devez encore mettre les choses en place pour que l'IA réussisse.
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