# 5 AI Stacks ที่ช่วยงานสำหรับบริษัทต่างๆ ในงาน Human Resource
ในยุคสมัยที่เทคโนโลยี AI หรือปัญญาประดิษฐ์ได้ก้าวเข้ามามีบทบาทอย่างมากในธุรกิจ, AI นั้นไม่เพียงแค่ช่วยให้ธุรกิจมีประสิทธิภาพด้านการผลิตเพิ่มขึ้นเท่านั้น แต่ยังรวมไปถึงการจัดการทรัพยากรมนุษย์หรือ Human Resource (HR) ด้วยเช่นกัน ด้านล่างนี้คือ 5 AI Stacks ที่มีส่วนร่วมช่วยเหลืองาน HR ในหลายๆ ด้าน:
AI ช่วยในกระบวนการคัดเลือกบุคลากรได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลประวัติและความสามารถของผู้สมัครเพื่อแยกแยะผู้ที่มีความน่าจะเป็นสูงในการประสบความสำเร็จในตำแหน่งนั้นๆ ผ่านการใช้ machine learning algorithms ที่ถูกฝึกฝนด้วยข้อมูลประวัติของพนักงานที่ประสบความสำเร็จในอดีต
Usecase:
ถ้าบริษัทมานาบอกที่มีจำนวนสมัครงานเข้ามามากถึง 5,000 รายต่อเดือน, AI สามารถช่วยคัดกรองผู้สมัครเหล่านี้เพื่อแยกผู้ที่เหมาะสมกับตำแหน่งที่เปิดรับอยู่ตามคุณสมบัติที่กำหนดไว้
Sample Code:
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# ตัวอย่างด้วย Python โดยใช้ Naive Bayes ในการจำแนกประวัติผู้สมัคร
data = load_applicant_data() # โหลดข้อมูลผู้สมัคร
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data['profiles'])
y = data['success']
# แบ่งข้อมูลเป็นชุดฝึกหัด และชุดทดสอบ
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# สร้างและฝึกโมเดล
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)
# ทดสอบโมเดล
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f'Accuracy: {accuracy*100}%')
AI มีส่วนช่วยในการวิเคราะห์การทำงาน ความต้องการในการพัฒนา และการอบรมของพนักงาน เพื่อกำหนดเส้นทางการเรียนรู้ที่เหมาะสมกับแต่ละบุคคลเพื่อเสริมสร้างทักษะและการเติบโตในอาชีพ.
Usecase:
ในบริษัท XYZ, AI กำลังถูกใช้ในการวิเคราะห์ประวัติการทำงานและประสิทธิผลของพนักงาน เพื่อพัฒนาโปรแกรมการอบรมที่สอดคล้องกับความต้องการของพวกเขาและช่วยให้พวกเขาพัฒนาไปสู่ตำแหน่งที่สูงขึ้นในอาชีพ.
AI สามารถใช้วิเคราะห์ข้อมูลจากการสำรวจความพึงพอใจของพนักงาน ความคิดเห็น และเสียงตอบรับ เพื่อแนะนำการปรับปรุงคุณภาพชีวิตที่ทำงาน สภาพแวดล้อม และวัฒนธรรมองค์กร.
Usecase:
บริษัทจัดการสำรวจความพึงพอใจประจำปีและใช้ AI ในการวิเคราะห์แนวโน้มท่ามกลางข้อมูลที่ซับซ้อน, สามารถระบุปัญหาหลักที่ควรแก้ไขเพื่อเพิ่มความพึงพอใจของพนักงาน.
AI สามารถช่วยเหลือในการทำนายประสิทธิภาพของพนักงานโดยอาศัยการวิเคราะห์ประวัติการทำงาน การประเมินจากผู้จัดการ และตัวชี้วัดทางธุรกิจ เพื่อทำการวางแผนและให้คำแนะนำในด้านการพัฒนาอาชีพ.
Usecase:
AI เป็นตัวช่วยในการคาดการณ์ผลงานของพนักงานในอนาคตจากข้อมูลประสิทธิภาพในอดีต และสามารถแนะนำแนวทางในการพัฒนาพนักงานต่อไป.
AI ให้ความสามารถในการติดตามการตอบสนองและการสื่อสารของพนักงานผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลจากอีเมล การประชุม และพื้นที่การทำงาน เพื่อปรับปรุงการสื่อสารและความสัมพันธ์ในทีม.
Usecase:
การใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลการสื่อสารทำให้บริษัทสามารถระบุและแก้ไขปัญหาการสื่อสารก่อนที่เรื่องจะกลายเป็นความขัดแย้งได้.
การนำ AI มาใช้งานในภาค HR นั้นได้สร้างประสิทธิภาพและความแม่นยำในการทำงานที่เพิ่มขึ้น, นอกจากนี้ยังช่วยเปิดมุมมองใหม่ๆ และเสริมสร้างการตัดสินใจที่มีพื้นฐานข้อมูลที่ดีขึ้น. สำหรับท่านใดที่สนใจในการศึกษาด้านภัณฑ์ AI และการประยุกต์ใช้เพื่อยกระดับการทำงาน HR, การเข้าศึกษาดูงานและฝึกฝนทักษะด้านโปรแกรมมิงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการพัฒนาโซลูชันที่ได้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม. ทางเราที่ EPT มุ่งมั่นให้ความรู้และทักษะในการสร้าง AI ที่พร้อมเข้าสู่งานในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM