סיכום סופי PDF

**שיעור 1 05/11/24: ** **תמצית של ניהול משאבי אנוש:** יש ארגון שיש בו עובדים או עובדים לבד בבית כי העבודה היא היברידית או כל אחד יושב בקיוביק שלו ומנהל את העולם העבודה דרך המחשב שלו. אנשים משנים עולמות מהקוביה שלהם. יש תחושה שצריך עובדים שיש בהם יצירתיות, חדשנות ופרואקטיביות ובסוף יש המון בידיות וה...

**שיעור 1 05/11/24: ** **תמצית של ניהול משאבי אנוש:** יש ארגון שיש בו עובדים או עובדים לבד בבית כי העבודה היא היברידית או כל אחד יושב בקיוביק שלו ומנהל את העולם העבודה דרך המחשב שלו. אנשים משנים עולמות מהקוביה שלהם. יש תחושה שצריך עובדים שיש בהם יצירתיות, חדשנות ופרואקטיביות ובסוף יש המון בידיות והמום עיקור כי הרבה פעמים אתה מאותגר על עצמך כי אתה לבד עם עצמך מול המחשב שלך.  הישיבה מול המחשב לבד, יש המון בדידות והתפקיד של מנהל משאבי אנוש זה לחבר את אנשים לארגון, engagement.  **פיגמליון**: הוא היה פסל, הוא פיסל את האישה המושלמת והאגדה אומרת שהוא כל כך התאהב בפסל והפכו אותה באמת לאישה המושלמת. אם מסתכלים מה קרה לנו עם המכשירים הדיגיטליים, היכולת לחבק רובוט ולהתייחס אליו כדמות אנושית, השיחות שאנשים מנהלים עם סירי ואלכסה מייצרת קרבה שהיא קרבה כאילו אנושית כמו פיגמליון. אנשים נקשרים לטכנולוגיה ומתייחסים לזה כמשהו מאוד מגדרי. זה ההתחלה של המהפכה החמישית שהופכת את הטכנולוגיה למשהו שהוא לא רק ערוץ, אלא למערכת יחסים עם רובוטים ומכשירים דיגיטליים.  **המהפכה התעשייתית הרביעית: ** אנחנו במהפכה הרביעית והיא פיתחה את בינה מלאכותית ואת הרובוטיקה. זוהי מהפכת הרובוטיקה והדיגיטציה: - **רובוטיקה:** היכולת של תוכנות ומכשירים לפעול עצמאית ואוטונומית, ללא מגע יד אדם. - **דיגיטציה**: התקשורת ביניהם מאפשרת לבני האדם ולמחשבים האוטונומיים להחליף מידע ביניהם ולבצע משימות ממרחקים עצומים. (למשל זום וואטסאפ בנקאות דיגיטלית וכו\') הטכנולוגיה משנה את עולם העבודה. יש אפשרות לפגישות דיגיטליות או זום במקום לנסוע או לטוס לכנסים בינלאומיים, שזה חוסך המון הוצאות לארגון אבל החיסרון זה שאין מינגלינג בהפסקות, כי שם מתחיל הnetworking. ארגונים מפסידים את הדיבורים של עובדים במטבח בזמן הכנת קפה, או במסדרון. חדר אוכל של חברה זה מקום מעולה לסגור דברים, הכל נסגר מאוד מהר כי יותר קשה להגיד לא פנים מול פנים, יש שיח וככה העבודה מתנהל ומשתפרת ומזה יש היום פחות.  היום את הקניות עושים דרך אתר אינטרנט במקום ללכת לקניון, ומה זה עושה לעתיד הקמעונאות?  הקורונה הוא גורם מאיץ לכל הדבר הזה. הקורונה הכריחה את כל העולם לייצר פלטפורמה. מצד שני להישגים העצומים של המהפכה התעשייתית הרביעית, היא הביאה איתה גם איום על מקומו של האדם ומקור פרנסתו. חשש טבעי שהרובוטים יתפסו את מקומם של בני האנוש. המהפכה התעשייתית החמישית היא המהפכה שתשלב עובדים אנושיים ו\"עובדים\" רובוטיים מבוססי ML/AI. היא נקראת גם המהפכה החברתית.  ישראל: אומת הסטרטאפ  עפ״י נתוני משרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה 2022. ישראל נמצאת במקום ה-3 בעולם של בינה מלאכותית, מול ארה\"ב וסין.  **הסביבה הדיגיטלית: ** בחיי היומיום אנחנו כל הזמן משתמשים ב-AI בלי לשים לב. יש שעונים מעוררים שמעירים אותך לפי מחזורי השינה שלך, הוייז הוא חלק מהחיים שלנו גם למסלולים מוכרים, היכולות לעשות תחזיות בשוק המניות, השעון החכם שיודע להגיד לך מתי לקום, Irobot שמנקה את הביתה. הרשתות החברתיות אוסף עלינו המון מידע ולפי האפיון של הרשתות החברתיות עושות, הם בעצם דוחפים לנו פוסטים לפי מה שמעניין ופרסומות רלוונטיות, זה בגלל אלגוריתמים שיודעות לקרוא אותנו את הצרכים שלנו. יש מלא תחומים של הסביבה הדיגיטלית:  - בנקאות פרטית: כבר נסגרו הרבה מאוד סניפים של בנקים וצמצום של כוח אדם.  - רפואה: כבר לא רוצים להגיע למרפאה, רוצים לעשות הכל בצורה דיגיטלית, אפשר לקבל כל עדכון ותוצאות בדיקה בצורה דיגיטלית.  - תחבורה: רכבים אוטונמים, מוניות ללא נהג. - צרכנות: כאשר קונים בגד יש תוכנות שאפשר לראות את הבגד על הגוף שלך. - פנאי: כל אחד בטלפון שלו גם בזמן שהוא עם אנשים אחרים. **שיעור 2 12/11/24:** מהשיעור הקודם: מדברים על הסביבה הדיגיטאלית באופן כללי. הסביבה הדיגיטאלית: הבנקאות היתה חלק מהחיים שלנו, פעם הינו הולכים לבנק עצמו אבל היום אנחנו כמעט ולא הולכים. לבנקאים היה פעם יותר שליטה על החשבונות וכיום כמעט ולא. הרוב נעשה היום דרך האפליקציות. עולם התחבורה -- רכבים אוטונומיים, מי אחראי על התאונה אם אין נהג? חיישנים שיש באוטו כדי לדעת איפה הילדים נוסעים, מהירות ועוד. עולם הקורונה הפך את השימוש בדיגיטאל למשמעותיות. איך זה משפיעה על האנשים בארגון. דוגמא -- אמזון, פעם היה למכירת ספרים ופעם היו שם עובדים שמלקטים את מה שצריך וכיום הם רוצים להחליף את העובדים ברובוטים. מה שאמזון מייצרת זה תחליף לעובדים. הם מתגברים על האיכות של העובדים כמו ביטוח בריאות. מצד שני, במקום שאתה הופך להיות מנהל של אנשים זוטרים אתה הופך להיות מנהל של אנשים עם ידע רב שלא היה לך בהכרח קודם. אנחנו עדיין בנקודה של הסביבה - מיזם הרחפנים : שיתוף פעולה ייחודי זה בין רשות החדשנות, רשות התעופה האזרחית ונתיביי איילון. יסייע להפחתת הפקקים בכבישים. שינוע תרופות, בדיקות וציוד רפואי, משלוחים בשוק הקמעונאי ועוד. במקום שמישהו יביא לך תרופות אז רחפנים יביאו לך את מה שצריך. **הניהול בעידן הדיגיטלי והשימוש בבינה מלאכותית (אתגרים והזדמנויות):** איפה זה פוגש את HR הדיגיטלי: השינוי מייצר הרבה שאלות לטיפול מנהלי HR. לדוגמא: 1. מי מוביל את השינוי? 2. מהן הסכנות? 3. כמה מרחב אישי יש לעובד במהלך היממה שלו? ככל שנכנסת AI , העבודה נכנסת יותר ויותר לחיי המשפחה ואישיים והגבולות מאוד מטושטשים.  4. האם הדיגיטציה עוזרת לעובדים או מחליפה אותם?  **מי מוביל את השינוי:** האם מנהל הטכנולוגיה כי הוא מכיר את הכלים והוא יכול להדריך את האנשים. מצד שני יש את המנכ\"ל ויש פה תמונה גדולה של תקציבים, איך זה נכנס, איזה סוג של אנשים רוצים שיהיו לך. עושים פה שינוי שהוא בכל צורת העבודה של הארגון והשאלה היא מי מנהל את השינוי הזה. כמובן שצריך פה שיתוף פעולה, אבל זה קצת אוטופיה וזה לא תמיד קורה ולא תמיד מבינים את המשמעויות מה קורה לאנשים במקרים האלו. עובדים לא רוצים תמיד להשתמש ב-AI כי הם דואגים שזה יחליף אותם והמנהלים מעצבנים כי הביאו להם את הכלים החדשים והטובים ורוצים שישתמשו כדי להתקדם ולהיות מוכרים כחברה שעושים בזה שימוש. הנהלה אומרת לעובדים שהם נותנים להם כלי ולא סומכים על שיקול הדעת שלהם וכל הפיוזים של העובדים מתדלקים והם אומרים שהכלי לא טוב והם נמדדים על תוצאות שה-AI מכריחה אותם לעבוד. יש פה מורכבות שמכניסים את הארגון לסטרס, גם בקשר בין העובדים למנהלים.  **מה המקום של המנהלים:** היתרון של המנהלים היה באינטואיציה. הידע היה אצלם, ועכשיו, יש כלים שאומרים שהמכונה יודעת יותר טוב, מכונות מחליפות את האינטואיציה שלהם. מכונות מקבלות החלטות במקומם. אז, מה יקרה למנהלים ומה יהיה הערך המוסף שלהם?  זה לא רק דברים טובים, מי מנהל את הסיפור הזה ומה קורה למנהלים. **היתרון של שימוש בבינה מלאכותית בתהליכי מיון הוא**: המיון מבוסס על הערכה אובייקטיבית, ויש מידה רבה על הוגנות. מה דעתכם על המשפט הזה? זה ממש לא. אלגוריתמים של ML/AI מחפשים תבניות בנתונים. אם בדאטה יש הטיה, האלגוריתם ילמד את ההטיה. זה מה שהכניסו לבינה מלאכותית למוח, אנחנו מלמדים את הבינה המלאכותית את ההטיות האנושיות אז היא ממשיכה להתייחס להטיות באותה המידה. **הסכנות ואתגרים: ** - אובדן פרטיות - אפליה של אלגוריתמים (זה לא מערכת אובייקטיבית) - אובדן עבודה או פרנסה  - אובדן השליטה על העובדים (העובדים נהיים יותר מתוחכמים מהמנהלים שלהם). במנהיגות החדשה אנשים נמדדים על עד כמה אנשים בעניין, מעורבים ושאתה מהווה השראה בשבילם. כמה בעצם את המייצר סביבת עבודה שהמערכת לא מדכאת אותה אלא גורמת להם להוציא את המיטב שלהם. דוגמא -- חברה הודית, העובדים שלה הם אלפביתיים. החברה משתמשת בתרבות ההודית וכל עובד שותף בחברה. 2 אופנים, בגדים לבנים וסכום סמלי של כסף. גבר יוצא לעבודה בתרבות ההודית והאישה מכינה אוכל והעובד לוקח את האוכל ומביא לגבר את האוכל ומחזיר לעובד את הקופסא והוא מחזיר לאישה את הקופסא לפני שהגבר מגיע הביתה. יש 2 שינויים דיגיטליים בתוך הדוגמא הזאת -- עדיין משתמשים בסימנים אבל יש אפליקציה, הגבר מסמן שהוא קיבל. עוד שינוי הוא של מערכות יחסים של העובדים, הם מעבירים את הזמן בשירה פעם וכיום יש את המוזיקה בטלפון. חברה יכולה להיות באמצעים מאוד פשוטים כחברה מצליחה, הם מסתמכים בלא הרבה דיגיטאל. מה יקרה לכל העובדים בהודו? ממוצע בחודש הוא 64 דולר. דוגמא נוספת -- אמזון בהודו -- העובדים לא מקבלים הרבה, התרבות ההודית לא מאפשרת לאמזון להביא רובוטים כי הם גומרים את השוק והם בכל מקרה חיים בעוני אבל עדיין מסתמכים על כוח האדם. בארה״ב יש רובוטים אבל בהודו יש אנשים שמסתובבים והולכים. יש כאן עניין כלכלי, אבל גם תרבותי, הסביבה שבה אמזון עובדת היא עולמית ושהיא נכנסת להודו יש כאן תרבות. יש כאן שיקולים כלכליים ולתרבות שהסביבה בה היא פועלת. הגיד בארץ יש חברה חילונית ויש מוקד בבני ברק אז יש מוקד לנשים וגברים בנפרד, יש עניין של תרבות חיצונית לארגון. יש שימוש בתרבות החיצונית של הסביבה שבה הם חיים. **שיעור 3 19/11/24:** **מה למדנו מזה: ** - רובוטים והבינה המלאכותית ישנו את עולם העבודה. היא תוריד הרבה מאוד תפקידים, ותפקידים שהם low level כמו ראל\"שים, personal assistant ועוד. זה לא רק התפקידים הזוטרים שאין להם שיקול דעת, זה יהיה תפקידים של רוקחים, של מתכנתים ועוד. הם ישנו גם את הזהות של מנהלים.  - הרכב כוח העבודה וצורת העבודה משתנה (מהבית או מכל מקום אחר בעולם). אפשר להחזיק עובדים במדינה אחרת ואז לשלם להם פחות. זה מאפשר עבודה מהבית או מכל מקום אחר בעולם. צורת העבודה משתנה לעבודה היברידית וזה הופך להיות מאוד מורכב בשביל מנהלים כי יותר קל לנהל אנשים כשרואים אותם מול העיניים. אפשר לראות אם עובדים או לא, ומה עושים. זה דינמיקה בין אישית שונה. זה הופך את הניהול למאוד בעייתית. הקשר הוא קשר אחר לגמרי. כל הניהול משתנה, כל סגנון העבודה משתנה, זה לא רק עניין טכני. איזה משאבים יש לי לעשות בקרה על העובדים? איך יוצרים קשר קרוב אבל מרחוק? איך מתנהלים מרחוק אבל מייצרים קשר מקרוב? - קשה להתעלם מהסביבה התרבותית והדיגיטלית שבה פועלים הארגונים. חברות שלא מראים חדשנות לא מראים לעובדים פוטנציאליים שהם חברה חדשנית, זה מראה שהם תקועים שנים אחורה ואנשים לא רוצים להיות חלק מזה. ארגון צריכה להתייחס לסביבה חברתית ותרבותית בה היא יושבת. מנהל משאבי אנוש לא יכול להתעלם מאיפה החברה נמצאת ומה הסביבה שאתה פועל, גם בתוך מדינת ישראל מאוד משנה איפה החברה, אם זה מרכז הארץ או מקומות יותר רחוקים ופריפרייה.  **הגדרה בסיסית למושגים**:  - **בינה מלאכותית:** הכוונה היא לגרום למכונה להתנהג באופן שבו היא חושבת כמו בן אדם. לא יודעים איך היא הגיעה לתוצאות שלה אבל אנחנו יכולים לדבר עם בינה מלאכותית כמו שמדברים עם אנשי הצוות שלנו. בינה מלאכותית הופכת להיות חלק מהצוות שלנו. זה השם הכולל לכלים וטכנולוגיות מחשב המפגינות יכולות לבצע פעולות מתקדמות שלו תוכנתו באופן ישיר. שימוש באמצעים של טכנולוגיה דיגיטלית, כדי ליצור מערכות שמסוגלות לבצע מטלות, שעל פי התפיסה המקובלת נדרשת להן בינה אנושית, באופן אוטונומי. - **מבחן טיורינג:** הוטבע בשנת 1950 על ידי אלן טיורינג. זה אומר שאם אתה מדבר עם שתי אישיות, אחת אדם אמיתי ואחת זה מכונה. אם אתה לא יודעת להבדיל מי זה מי, סימן שהמכונה חושבת כמו בן אדם. זה המבחן. ביכולתו של מערכות AI גם לחלוש על כמויות אדירות של מידע שהצטבר במאגרי הנתונים השונים בעולם כדי להפיק תובנות. - **למידת מכונה Machine learning**: אחד הכלים של בינה מלאכותית, שבאמצעותו המחשב לומד על ידי ביצוע הכללה (מתוך דוגמאות רבות שמוזׇנות לו),ומשפר את ביצועיו תוך כדי הניסיון, על בסיס הצטברות של נתונים חדשים וכלים סטטיסטיים. לדוגמא- להביא תמונות של כלב וללמד את המחשב מה זה כלב דרך מלא דוגמאות.   - **ביג דאטה Big data**: הדרך להשתמש בהרבה מאוד נתונים למצוא משמעות. תיעוד, איסוף, ארגון, ניהול וחילוץ משמעויות על כמויות גדולות של נתונים, מתוך מאגר עצום של מידע דיגיטלי מבוזר, שלא ניתן לנתח או להבין אותו בעזרת המוח האנושי. המדע הזה מנסה לחפש משמעויות בנושא הזה   - **מדע נתונים Data science:** תחום העוסק בטיפול בנתונים (תכנון, איסוף, הערכת תקפות ומהימנות, תכנון מבנה שמירת הנתונים, תהליכי עיבוד נתונים, הפקת תובנות מנתונים ועוד).  - **כריית מידע Data mining**: שימוש באלגוריתמים לחקירה וניתוח של כמויות גדולות של נתונים במטרה להסיק ולזהות דפוסים חדשים שימושיים ובעלי משמעות - **אנליטיקה אנושית People analytics**: משתמשת בכלים שדיברנו עליהם בנושא של משאבי אנוש. גישה לפתרון בעיות ואתגרים בניהול משאבי אנוש באמצעות ניתוח נתונים הקיימים במאגרי מידע ארגוניים. המטרה היא לנתח ולהבין תופעות הקשורות לאנשים, להבחין במגמות ולהתייחס לתחזיות ועל ניבוי עתידי של התרחשויות. תפקידו של מנהל משאבי אנוש זה לראות דרך הנתונים. (דוגמאות: באיזה מחלקות ימי המחלה גבוהים יותר, איך לחזות עזיבה מראש, מי העובדים שנחשבים עובדים טובים, האם יש להם מאפיינים מסוימים שאפשר להגיד שאנשים עם אותם מאפיינים יצליחו יותר בתפקיד שלהם). (שמות נוספים ל-people analytics זה HR Analytics, Workforce Analytics, Talent Analytics) **מצגת 2 המנהיגות הדיגיטלית:** **מגמות בעיצוב עולם העבודה מ-2021: (Kropp & McRae, 2022)** 1. **הגינות ושוויון** ביחס לעובדים, להיות הוגן עם העובדים שלך זה חלק מאוד גדול של הניהול במאה ה-21  2. כדי למשוך טאלנטים ולהשאיר עובדים מוכשרים, המעסיקים **יקצרו את שבוע העבודה** במקום להעלות את המשכורות ויתנו להם יותר תנאי. 3. **תחלופת עובדים תמשיך** להתגבר גם כשהמעסיקים יאפשרו עבודה מהבית. הסיבות לכך היא:\ א. שהעובדים מהבית לא יוצרים קשרים בין אישיים משמעותיים ולכן פחות מחויבים.\ ב. וגם יש יותר אפשרויות תעסוקה כי יש פחות מוגבלות ואפשר לעבוד מכל מקום. יהיה מאוד קשה לשמר עובדים ולהחזיק אותם לאורך זמן וחלק גדול מההצלחה של חברה זה להחזיק עובדים.   4. מטלות ניהוליות יהפכו לאוטומטיות : ואז **יהיו פחות מנהלים**, פחות עובדים וגם עובדים מסוג אחר, [או ש]תפקיד המנהל ישתנה מניהול משימות לניהול רחב יותר של חוויות העובד.  5. הכלים שמשמשים לעבודה מהבית יהפכו לכלים שיסייעו למדוד ולשפר את הביצועים של העובדים. איך עושים בקרה על התפוקות של העובדים ומה עושים עם מקרים שאי אפשר למדוד את התפוקות. העולם העבודה יצטרך לשנות את הכלים שלו ולהתייחס לאנשים באופן אחר. 6. **מורכבות הניהול ההיבריד**י תניע מעסיקים לדרוש מהעובדים לחזור לעבודה מהמשרד. הם יכולים לתת יום או יומיים בבית אבל בפועל, רוב ימי העבודה יהיו מהמשרד. 7. **״הישיבה היא העישון החדש״**- כיוון שאנשים יושבים בבית זה מביא **לסכנות בריאותיות** (עלייה במשקל, פחות מפעילים שרירים, פחות הולכים ואפילו פחות עולים במדרגות). ארגונים יאמצו תוכניות חדשות וטכנולוגיות לתמיכה בתנועה הפיזית של העובדים מרחוק. ישיבה מוגברת מזיק לבריאות.  8. בריאות נפשית, פיזית וכלכלית (**wellness**) תהיה מדד חדש לספק את צרכי העובד, כדי שאנשים יישארו עוד ועוד בארגון.  9. **סמנכ\"ל הייעוד** (**The** **chief** **purpose** **officer**) יהיה התפקיד הגדול הבא ברמת C-level. למה צריך סמנכ\"ל ייעוד? ייעוד קשור לחוויות לקוח, וגם לחוויית עובד וגם למשהו יותר גדול בדרך שארגון מוכר את עצמו 10. עובדים בעלי מוגבלויות, ואוכלוסיות \"מגוונות\" (מוחלשות) שירצו לעבוד מהבית ימשיכו לסבול **מאפליה**. דווקא העבודה מהבית תגרום לאנשים מוחלשים מראש לאפליה כי אם יש עובדים כאלה והם עובדים מהבית אז אין אמון בהם. אלה שהם רחוקים ותתאפשר להם עבודה מהבית, זה יהפוך את העבודה שלי לפחות נחשבת ופחות יקדמו אותי כי מקדמים את מי שקרוב אליך.  ממה 10 המגמות האלו מתעלמים: הנושא של בינה מלאכותית, מדברים על כל ההשלכות של זה אבל לא על הסיפור של AI עצמו אבל כן מדובר על המקומות שהעולם העבודה מתקדם אליהם.  **האם המנהיגות הדיגיטלית שונה? (Kane, Phillips, Copulsky, & Andrus, 2019)** האם העתיד הדיגיטלי ייראה כמו בעבר אבל בפלטפורמה דיגיטלית (אותו שיעור שהיה מועבר בכיתה עכשיו בזום) או אחרת באופן שקשה לנו לצפות אותו. התשובה היא כמובן שלא יישאר אותו דבר. העולם הדיגיטלי הוא עולם בהפרעה. זה לא עניין טכני, זה לא אותו דבר שקורה. זה שינוי בתפיסה, זה עולם אחר, זה משנה את הכל. מנהל מתחרה על זמן עם העובדים מול עולם שלם של רשתות חברתיות, דברים זמינים, האינטרנט ועוד, לא רק מתחרה עם המשפחה ועוד עובדים ולכן, המנהיגות בעידן הדיגיטלי דורשת מיומנויות חדשות. לשינוים האלה יש השלכות על עולם משאבי האנוש. **מיומנויות שלא משתנות: (Kane, Phillips, Copulsky, & Andrus, 2019)** - היכולות לייצר ערך ולהשקיע משאבים בהתאם לא רק במוצר אבל גם עבור העובדים. - לקחת בעלות על השינוי, מנהל צריך לקחת בעלות על שינוי שהוא עשה, הוא צריך ליצור שינוי, להבין את ההשלכות ולהתמודד איתם. - לצייד את העובדים כדי להצליח, לעזור להם להצליח, מנהלים צריכים לדאוג לזה שיש להם עובדים שיכולים לעמוד במשימות שהם מקבלים, או שמגיעים אנשים עם היכולות, או צריכים להכשיר אותם. זה אחריות של המנהלים. - **מיומנויות רכות/ בינאישיות**: אנשים רוצים שיראו אותם. היכולות של מנהל לתקשר עם אנשים, היכולות של אמפתיה זה מאוד חשוב, אבל זה לא משהו חדש.   בשורה התחתונה, יש מיומנויות שהם ליבה של הניהול ויש מיומנויות שהן חדשות שמנהלים היום צריכים אחרת. (לדוגמא: מנהל חייב לדעת איך לתקשר עם וואצאפ ואיך להשתמש בכל היכולות שה-וואצאפ נותן ואיזה הגדרות לבחור לכל דבר). בעידן הדיגיטלי שלא תמיד רואים את העובדים שלך, התקשורת בין העובדים היא באמצעים דיגיטליים, יש פחות קשר עם אנשים, אנשים צריכים את המנהלים שלהם יותר. ** שיעור 4 26/11/24:** **מהן התכונות הנדרשות למנהיגות בעידן הדיגיטלי? (Kane, Phillips, Copulsky, & Andrus, 2019)** - **חזון חדשני וראייה לטווח ארוך**: דברים כל הזמן משתנים והטכנולוגיה מתפתחת. חייב לראות כמה צעדים קדימה ואם לא, אז אתה בבעיה (משרד החינוך ואקדמיה שלא משתנים בקצב מטורף והיו צריכים לעבור לזום). - **אוריינות דיגיטלית**: היכולת לתפעל כלים דיגיטליים, ולהשתמש בהם. הכוונה היא ביכולת להשתמש בכלי בצורה הנכונה. הסיפור של אוריינות דיגיטלית הוא מאוד משמעותי במה אתה יכול לעשות (נגיד קבוצת וואצאפ לעובדים אז שתכיר שיש עוד קבוצות ואם חופרים אז לא תוכל להעביר את המסרים שאתה צריך בלי שיתערבב עם שאר הקשקוש ששמים). - הסתגלות **Adaptability** (אקטיבית): היכולת של מנהלים להסתגל למצבים חדשים הוא קריטי. לדוגמא -- זוכרים את אמזון? מה המשמעות של המעבר מלנהל מחסן בחברת שליחויות שיש בה עובדים, למחסן שמנהל רובוטים? **מה ניתן ללמוד מארגונים שכבר עברו את המהפך הדיגיטלי והטמיעו את השימוש באמצעים דיגיטליים? (Kane, Phillips, Copulsky, & Andrus, 2019)** - להעסיק **אנשים דיגיטליים** שמסוגלים להוביל את הדברים האלו. אנשים מנוסים שיכולים להוביל בשיווק, בייצור, במשאבי אנוש, בשירות (אנשים שיודעים לפתור תקלות). - ריענון האוריינות הדיגיטלית **של הצוות הבכיר**, צריך מי שיעביר הכשרות, מישהו צריך להיות אחראי על זה ולזכור גם לעזור לצוות הבכיר. - יצירת מבנה של רשתות ניהול (לא מבנה היררכי), שבה מנהלים יכולים לקבל החלטות גם בדרגים נמוכים מבלי שקבלת ההחלטות נפגעת אבל חייב שיהיה פה בקרה. מנהל צריך להיות מסוגל לעשות גם בקרה, לא רק להעביר לרמות הנמוכות את ההחלטות. לנהל רשתות ניהול כשזה לא בה בהיררכיה. צריך גם בקרה עם אמצעים דיגיטליים. **איזה סוג של מנהיגים אנחנו צריכים לעידן של המהפכה הדיגיטלית?** מנהלים שלומדים קרבות עבר כדי \"להיות השינוי שאנחנו מחפשים\". היכולת להסתכל אחורה נותן לך להסתכל קדימה ולא להיות ב-כאן ועכשיו שזה טוב, לא להיות ב-כאן ועכשיו. **מנהיגות דיגיטלית: (e-leadership): (Roman, Van Wart, Wang, Liu, Kim, & McCarthy, 2019)** סט של תהליכי **השפעה** חברתית **בתיווך טכנולוגי** שנועדו **לשנות** עמדות, רגשות, חשיבה, התנהגות וביצועים של המונהגים, באמצעות יכולת לייצר אינטראקציה חברתית **וירטואלית**, לעורר השראה ולנהל שינוי, לבנות ולהטיל אחריות על צוותים, **להפגין ידע טכנולוגי** הקשור ל- ICTs (information and communitcations technology) , ולפתח תחושת אמון **בסביבות וירטואליות**. מדובר **ביצירת סביבה דיגיטלית** שמובילה לרמות גבוהות של אפקטיביות: פרודוקטיביות גבוהה, תחלופה נמוכה, מורל גבוה וכו\'. ** מודל 6 הכישורים למנהיגות דיגיטלית: ** 1. E-communication: לדעת לתקשר בעידן הדיגיטלי (לדעת לתקשר בסביבה דיגיטאלית). 2. E- social skills: זה לא אותו דבר שאנשים לא נמצאים לידך וצריכים לדעת איך לפתח את הדבר הזה, פה לא מגיעים אליהם, הם אל מולך, אפילו אם הם בחדר ליד, אתה איפשהו בעולם, האדם נמצא איפשהו בעולם. 3. E - change skills:  היכולת לבצע שינוי זה לא פשוט בעידן הדיגיטלי. 4. E-tech savvy: הימצאות דיגיטאלית (אוריינות דיגיטאלית). 5. E-team skills: היכולת לבנות צוות שהוא וירטואלי או צוות שמשתמש באמצעות דיגיטלית. אנשים ממשיכים לתקשר אחד עם השני ולא כותבים מיילים כשהם באותו מקום. 6. E- Trustworthiness: אמון. **המנהל ההיברידי (Hybrid Manager) -- ״גם וגם״:** המציאות מכריחה את המנהלים להיות \"גם וגם\". הם צריכים ללמוד לנהל ב\"אוקסימורונית\". להבין את הסתירות, לחיות איתן, ולנהל איתן.  אם אתה לוקח רק צד אחד ומוותר על הצד השני, אתה משנה את האיזון.  **ניהול הלא רציונלי (Beyond Rational Management):** מחייב את האנשים להיות גם זה וגם זה. **Quinn** קרא לזה Mastering the Paradoxes and Competing Demands of High Performance (Quinn). **עדיין לא דיברנו על ניהול משאבי אנוש\....** **תחומי עשיה בתקופת הקורונה (מתוך הפוסטים):** מאמר של גלי: (Binyamin, 2021) 1. הסדרי העסקה חדשים (חל\"ת, פיטורין, קיצוץ בשכר). 2. התמודדות עם לחץ של העובדים ושמירה על המחוברות שלהם (אף אחד לא יכול לפגוש אף אחד). 3. יישום כללי ה\"תו הסגול\" (מסכות, כפפות וכו). 4. עבודה מרחוק (ללמד אנשים לעבוד בזום. הטשטוש בין הבית לעבודה, מהם שעות העבודה, מתי אוכלים צהרים, יש חשיפה של המרחב האישי). 5. תהליכי ניהול HR קלאסיים (מיון עובדים, הכשרה ויעוץ למנהלים). 6. הזהות המשתנה של מנהלי HR. 7. חשיבה אסטרטגית על \"היום שאחרי\"- 5%. 8. טיפול במשפחות העובדים ותרומה לקהילה. למה ה-5% באדום? כי הם דיברו על הטווח הארוך. ניהול תגובתי, חשיבה לטווח קצר. גישה של ׳פתרון בעיות׳ : מציאת פתרונות אד-הוק. כמעט שאין דיון מעמיק על ״היום שאחרי״ או ספקות לגבי הפעולות הטרדניות חל״ת. זה הזדמנות מצוינת להכשיר אנשים ולהיפטר ממי שלא רלוונטי. החשיבה שלהם היתה לטווח קצר. 75% מהפוסטים התעסקו במספרים 1-4  מנהלות משאבי אנוש בקורונה היו צריכות לנהל דילמות בין 3 צלעות של המשולש, לדאוג לבריאות של אנשים, לזה שרמת הציפיות של המנהלים מהתפוקות של העובדים יהיו הגיוניות, מכוילות, ולדאוג לזה שמשימות הארגון יתבצעו. הצלע השלישית זה של משרד הבריאות. המשולש דילמות זה של כל מנהל.  איך מנהלים את משולש הדילמות? נלמד בשבוע הבא\... **שיעור 5 03/12/24**:  לנהל את המשולש הזה, צריך מנהיגות, לא ניהול תגובתי או אדמיניסטרטיבי. זה מאוד מתחבר לתיאוריה של servant leadership (Eva et al., 2019; Sousa & van Dierendonck, 2021) **מנהלי HR כמנהיגים שירותיים: ** 1. [מנהיגים שירותיים שמים את הצרכים של המונהגים ובעלי העניין בראש סדר העדיפויות:] טיפול בעובדים, לדאוג ל-well being שלהם, לדאוג לחרדות שלהם, לרווחה שלהם, ולתחושת השייכות וערך העצמי. הם גם היו צריכים לדאוג לכיול ציפיות המנהלים לביצועים. בזמן הקורונה מנהלי HR היו צריכים להגיד למנהלים שזה לא המצב הרגיל. אפילו אם מעבירים את המחשב לבית זה לא המצב הרגיל וזה מה שהמנהלים של משאבי אנוש היו צריכים להבהיר למנהלים. 2. [מנהיגים שירותיים מעודדים מחוברות של עובדים]. הם יוצרים תחושה של קרבה, חיבור ויכולת לבקש עזרה גם כשעובדים מרחוק, ייזום מפגשים חברתיים וירטואליים, שליחת מתנות, עידוד מנהלים לקיים פגישות אישיות וישיבות צוות.  3. [מנהיגים שירותיים משפיעים על ביצועי הארגון]. הם היו צריכים לעזור למנהלים לנהל עובדים וירטואליים. זה לא מובן מאליו היכולת לנהל מישהו שעובד מרחוק. היו צריכים לשמור על תהליכי משאבי אנוש קלאסיים, היו צריכים לעשות טיפול בהסדרי העסקה חדשים (חל״ת, פיטורים, קיצוץ הטבות), וקיצוץ עלויות והגנה על הארגון מפני תביעות משפטיות.  4. [ מנהיגים שירותיים עוסקים ביחסי עבודה-בית]. דאגו לעובדים שיהיו לעובדים הפסקות במהלך היום גם בבית. עזרו גם למשפחות של העובדים.  5. [מנהיגים שירותיים בונים קהילה (מחוץ לארגון)]: עזרה למשפחות העובדים למצוא עבודה, התנדבות עם קשישים מבודדים, צוותים רפואיים ועסקים קטנים. המעורבות שלהם בפורום משאבי אנוש בפייסבוק זה הרצון לבנות קהילה. הדאגה היתה לא רק לארגון עצמו אלא גם כלפי חוץ. השורה התחתונה של המחקר, זה שהזהות של מנהלות משאבי אנוש השתנתה. יש פה שינוי ארגוני משמעותי. יש כוח של הרשת החברתית המקצועית, זה נכס שיש לנו בעידן הדיגיטלי.  למה זה קשור למשאבי אנוש בעולם הדיגיטאלי? כל הדילמות האלו לא יתאפשרו קודם, אם לא היתה את האופציה הדיגיטאלית כל הנושא של עבודה מרחוק לא היה קורה בכלל, לא היו רואים אנשים. להמשיך תהליכי דיון והדרכה לא היו קודם. הכל הם חלק מהעולם הדיגיטאלי. הזהות של מנהלי אנוש השתנתה. יש שינוי ארגוני משמעותי, הזהות של משאבי אנוש השתנה. דיברנו על המעבר מניהול תגובתי למנהיגות שירותית בדגש על הסיפור של מנהיגות. תובנות מהמחקר - כוחה של הרשת החברתית המקצועית היתה בתקופת המשבר, הצלה מאוד גדולה למנהלות משאבי אנוש שלא ידעו מה לעשות והיכולת שלהם לשתף ולהתייעץ או להיות חשופות להתייעצות אפילו שלא שאלו, היתה מאוד משמעותית, זה היה נכס הרשת החברתית והיא מתקיימת בעידן הדיגיטאלי. בשורה התחתונה מדובר על מנהיגות של משאבי אנוש ולא מנהלי ליבה. ׳מיסגור׳, הפרקטיקות של מנהלי HR במונחים של זהות ומשמעות : מנהיגות שירותית, ולא מנהיגות תגובתית וקצרת טווח. מדובר על מנהיגות של מנהלי משאבי אנוש ולא של מנהלי ליבה. מנהיגות בתנאי אי וודאות, בניהול משבר. **פרספקטיבה חדשה של מנהיגות** **(Binyamin, 2021)** : [שינוי סגנון המנהיגות ורכישת יכולות חדשות ל-״ניהול מרחוק״.] זה לא שינוי טכני, זה תפיסה שונה וזה לפתח מיומנויות של מנהלים מסוג אחר. הטשטוש בין החיים אישיים לחיים המקצועיים הוא שינוי מאוד משמעותי בסיפור של מנהיגות דיגיטלית כי בעצם אתה מנהל מהמטבח שלך למטבח שלו, אתה רואה את הבית שלו, אנשים בבית שלו והם רואים את שלך. היכולת לעשות את ההתנתקות היא מאוד קשה. יש בזה גם משהו מקרב.  יכולת להוביל צוותים וירטואליים. ניהול קרוב מרחוק -- אוקסימורון. דינמיקה אחרת ברמת ההנעה של המנהלים את עצמם. ניהול מהמטבח שלי למטבח שלך\... כניסה למרחב האישי של העובד. חשיפת המרחב האישי של המנהל. קריטריונים חדשים להערכת ביצועים. מיומנויות ניהוליות אחרוץ (סובלנות לעמימות, הסתגלות לשינויים). **מצגת 3: מגמות חדשות ב HRM בעידן הדיגיטלי** **ניהול משאבי אנוש:** אי אפשר בלי לראות את הארגון רחב (התרבות הארגונית, אסטרטגיה, הדברים במאקרו) וגם אי אפשר להתעלם למה שקורה לפרט בארגון, ברמה האישית. לראות את הפרט ואת הכלל, זה מה שהופך את הסיפור של ניהול משאבי אנוש לכל כך קריטי ומשמעותי. (אי -- אפשר בלי הראייה [הארגונית], כשם שאי -- אפשר בלי ראיית האנשים שבארגון [כפרטים]. [כפל המבט] הוא שהופך את הנושא למורכב ומשמעותי).  **חוזק השרשרת**: המעגל חיים תלוי בכל חוליה וחוליה של השרשרת, אם אחת חלשה, אז כל השרשרת חלשה. לדוגמא: אם תהליך של גיוס ומיון הוא לא נכון, לא הבאתי אנשים מספיק טובים, זה דופק לי את כל השרשרת. ככל שהוא ממשיך ועולה בקידום שלו, גם אנשים מתחתיו יפגעו.  **ניהול ופיתוח משאבי אנוש הגדרה:** [דפוסי פעולה וקבלת החלטות ניהוליות], הקשורות ל[איתורו, למיונו, להכשרתו, לפיתוחו, להפעלתו ולתחזוקתו] של כוח אדם מתאים [איכותית וכמותית], שיאפשר לארגון להשיג את [מטרותיו]. אנחנו רוצים כוח אדם איכותי, זה לא ברור, לפעמים כוח אדם איכותי יכול להיות לא טוב כי הם יכולים להיות over qualified ואז לא יישארו בארגון או בתפקיד. הסיפור של איכותי זה צריך להיות כוח אדם מתאים. גם הסיפור של כוח אדם כמותי זה סוגייה מאוד בעייתית (לפעמים צריך כוח אדם כדי לייאש משרות כמו שירות לקוחות, במקום עמדה ריקה אפילו שהוא לא הכי איכותי, האם עדיף מישהו מאשר כלום). הסיפור של כוח אדם מתאים גם מבחינת איכותיים וגם כמותית זה מאוד קריטי. החלטות אלה מונחות ע\"י [אסטרטגיה כוללת של ניהול משאבי אנוש] (להבדיל מאוסף של החלטות מזדמנות). האסטרטגיה הכוללת של ניהול משאבי אנוש נגזרת מהאסטרטגיה של הארגון וזה לא ברור מאליו.  **האם מדובר על ניהול דיגיטלי של משאבי אנוש או ניהול משאבי אנוש דיגיטלי? - מדברים על ניהול דיגיטלית או ניהול באמצעים דיגיטליים ולא על ניהול משאבי אנוש דיגיטלי. ** **ניהול דיגיטלי של משאבי אנוש:** [הטרנספורמציה הדיגיטלית\* של תהליכי ניהול HR באמצעות שימוש בטכנולוגיות]. ניהול זה מייצג שינוי [בגישה] וגם [בביצוע].  **טרנספורמציה דיגיטלית**: מעבר מניהול המבוסס על תהליכים ידניים מסורתיים לניהול שמבוסס על תהליכים דיגיטליים. הטרנספורמציה היא [תוצאה] של דיגיטציה. זה לא תהליך הדיגיטציה עצמו. לכאורה יש פה כלי מאוד יעיל (רואים סרטון וממנו מחליטים). הטרנספורמציה היא מה קורה לניהול משאבי אנוש בתפיסה. ניהול משאבי אנוש זה הקשר עם אנשים ואם עושים לך ראיון דרך webcam, אז אין קשר עם בן אדם מהארגון. כל הקשר של משאבי אנוש בתהליך המיון נהיה מאוד יעיל מבחינת קיצור זמן, אבל כל האינטראקציה הבין אישית הולכת פה לאיבוד, זה מהצד של המועמדים. מהצד של מנהלי משאבי אנוש, אין אינטראקציה עם אנשים, היא יושבת ורואה סרטונים, יש אינטראקציה דיגיטלית. טרנספורמציה דיגיטלית זה לא הקטע של המדיום שעכשיו פוגשים בזום במקום פנים אל פנים. הטרנספורמציה היא תוצאה של דיגיטציה, זה לא תהליך הדיגיטציה עצמו. זה לא המדיום שהשתנה, אלה הניהול שעבר שינוי. הניהול והארגונים הופכים להיות משהו אחר. **שיעור 6 10/12/24: ** הניהול שעבר שינוי, עבודה מרחוק ואיך מודדים ביצועים. פוגשים סרטונים במחשב ולא אנשים וזו הטרנספורמציה. מה קורה בתהליכים של ניהול משאבי אנוש כשאנחנו משתמשים בכלים דיגיטאליים. **מדוע ארגונים משקיעים בניהול דיגיטלי של HR?** 1. [תדמית]: ככל שאתה יותר דיגיטלי אתה נתפס כיותר חדשני והארגון שלך עם יותר משאבים כי אתה משקיע בזה. 2. [יעילות]: במקום לראיין עובד אחד, שלוקח זמן, אפשר לראות 5 סרטונים של אנשים ששלחו. גם הכשרות, במקום להביא אנשים מכל מיני מקומות בארץ, אפשר לתקתק את ההדרכה בזום, חוסך עלויות וזמן. דרך היעילות הזאת, גם מקצץ במשאבים וגם נהיה תחרותי בעולם הדיגיטלי. (השגת אוטומציה בתהליכים, פרודוקטיביות גבוהה, הפחתת עלויות תפעוליות, הפחתת סיכונים עסקיים ולבסוף, להישאר תחרותיים בעולם הדיגיטאלי). 3. [חוויות העובד:] ארגונים שמספקים חוויה דיגיטלית, כמו אוריינטציה דרך סרטונים, מיתוג ארגון כארגון שכדאי לעבוד בו בגלל עיצוב ומרחב ציבורי. אנשים ירצו לעבוד בחברה וגם זה משמר יותר עובדים. (ארגונים המספקים חוויה מותאמת אישית של העובדים הם עדים לפריון לא יאומן, לרווחיות, כמו גם לשיעור שימור עובדים גדול יותר -- מיון, הדרכה, הערכת ביצועים וכד׳). 4. [קבלת החלטות מונחית נתונים]: ולא מונחות פרוטקציות, וגם להיות מנהל שמסוגל להסתכל על מלא נותנים ולא לפי הרוח, לפי טרנדים. אפשר לעשות ניתוחים איפה עובדים יותר פרודוקטיביים, או באיזה מחלקה יש יותר ימי חופש. ארגונים ירצו לנהל את משאבי אנוש להם באופן דיגיטלית. (באמצעות טכנולוגיות AI ו -- ML -- מנהלי משאבי אנוש יכולים לבצע איסוף נתונים אוטומטי, ניתוח, השגת תובנות ולבסוף לקבל החלטות עסקיות בעלות ערך מוסף). 5. [אוטומציה חכמה:] אם מחפשים נציגי שירות לקוחות למוקד שירות לקוחות ויש 1500 קורות חיים, בן אדם נורמלי לא יכול לעשות את זה. היכולת לקרוא קורות חיים ולהוציא מקבץ עובדים שהם מספיק מתאימים להמשיך במיון, זה אוטומציה חכמה מאוד משמעותית. (מאפשרת למערכות להבין ולהגיב עם או בלי אינטליגנציה אנושית). כל אלה יכולים להתנהל כ\"חרב פיפיות\" ולכן, צריך לנהל נכון את התהליכים. חרב פיפיות זה שיש חודים בשני הצדדים, אז כשאתה משתמש בצד אחד אתה פוגע גם בעצמך. הכלים הדיגיטליים בניהול משאבי אנוש הם חשובים אבל הם גם יכולים להזיק לחברה. **האם HR יכולים להתמודד עם הפרדוקסים של AI? (Charlwood & Guenole, 2022)** - [ההשלכות החיוביות:] שיפור היעילות וההוגנות של האופן בו אנשים מנוהלים בארגונים. (למשל, סינון אוטומטי של קורות חיים באמצעות מילות מפתח ; ניהול ופיתוח טאלנטים; שימוש בצ\'אט-בוט של HR). - [ההשלכות השליליות]: אנשים מרגישים שהתפקידים שלהם משתנים, המשכורת שלהם משתנה, והחופש פעולה שלהם משתנה. AI וכלים דיגיטליים מייצרת מצב שיש השגחה ופיקוח תמידית בעבודה. עוד השלכה זה ניכור ושחיקה של העובדים. (הפחתה של האוטונומיה של העובדים, משכורתם וביטחונם התעסוקתי). הגישה הפרדוקסלית מציעה כי הגישה החיובית והגישה השלילית יתקיימו זו לצד זו. ראשית, הבעיות של ההטיה שב-AI ניתנות לפתרון. שנית, ניתן לפתח למידת מכונות הוגנת, אתית ויעילה אם הפיתוח ייעשה על סמך ידע בתחום. **ניכור ושחיקה של עובדים בעידן הדיגיטלי: ** - **מחיר העבודה ההיברידית:** אנשים עובדים בבית שלהם, אין מפגשים במטבח, בארוחת צהרים, בפינת קפה, זה שוחק.  - **מחיר היעילות:** יש פחות ראיונות, פחות קשר עם מועמדים, וזה שוחק לשני הצדדים. - **צמצום האינטראקציה החברתית והשייכות החברתית:** אין small talk, גם אם מישהו שואל מה שלומך הוא לא באמת עונה. - **צמצום היכולות הבינאישית:** זה משליך גם על לקוחות, עם יש פחות אינטראקציה עם עובדים והמיומנויות הבינאישיות שלי הולכת ויורדות אז גם אינטראקציה עם לקוחות יורדת וזה יש מחיר של עלות ארגונית.  **למה ההתנגדויות ל- AI מוטעות? (Charlwood & Guenole, 2022)** - למה אין סיבה להתנגד ל- AI: - המידע שהמכונה לומדת ממנו, גם הוא מוטה. בשביל לשפר את זה אפשר להשתמש בשאלונים, זאת אומרת שאלות ספציפיות, או במבחני כישורים מקצועיים, ואז אתה בוחן לפי זה ולא לפי מגדר, איפה גרים או איפה למדו. למערכת יש מקום להשתפר. - האלגוריתמים הם \"קופסאות שחורות\". אנחנו לא יכולים להסביר את קבלת ההחלטות. זה תחום שמתפתח, וכיוון שיהיו פחות הטיות, זה בסדר להשתמש באלגוריתם אבל עדיין הקושי הוא שאנחנו לא רואים את האנשים.  **התפקיד של HR: (DiCLAUDIO, 2019; Charlwood & Guenole, 2022)** - אפשר לפתח כלים טכנולוגיים מתקדמים, אבל הם לא יהיו אפקטיביים לארגון, ואף יכולים להזיק לו. - לאנשי משאבי אנוש יש את האפשרות לעצב את העתיד, אם ירצו, זה התפקיד שלהם, לעצב את הארגון כמו שהם חושבים שהוא צריך להיות ולא שהטכנולוגיה תשתלט על קבלת החלטות. זה לעשות ספציפיקציות לארגון שלך. (נגיד ארגון הייטק בפריפריה ורוצה לקדם אנשים ולשמר קיום חברתי מכל מיני קבוצות חברתיות שונות אז משאבי אנוש יכולים להיות יותר אקטיביים, הם יכולים להכניס שיקול שהוא נכון ספציפית לארגון שבו מראיינים אנשים). - הם יכולים להיות מעורבים בתהליכי פיתוח של הכלים של AI ולא לתת לטכנולוגיים לעשות את זה לבד. הם יכולים להביא את \"תורת הידע\" של HR. יש פה גם מעורבת של אנשי משאבי אנוש שצריכים לקבל החלטות. (אם משתמשים במציות מדומה אז זה לא אנשי טכנולוגיה אז צריך לדבר על מהימנות ותקפות ונקודות סובייקטיביות. נגיד יש מהנדס שתפור לתפקיד אבל יש נסיעות לחול אבל לאדם לא מתאים אז יש כאן גם מעוברות של משאבי אנוש. כמו בלומדה יש סרטון ומבחן בסוף אבל חסר מפגש בין אנשים, אני מייצרת בתהליכי הדרכה דיגיטליים עבודה בקבוצות והם חייבים לפגוש אחד את השני ולדבר אחד עם השני ביחד ולייצר מוצר שהם תלויים אחד בשני, מוצר הדרכתי לא מוצר של הארגון, נגיד פרויקט ביחד, זה מוערבות מקצועית של אנשי הדרכה). - שמירה על האתיקה וההוגנות, מניעת אפליה, ולדעת להרים דגל אדום כאשר יש בעיה. ככל שהדיגיטאל הולך ומתפתח, יותר אינפורמציה אישית שלנו נמצאת על המערכות הדיגיטליות ומישהו צריך לשמור על הדבר הזה. יש למשאבי אנוש תפקיד גדול בשמירה על פרטיות כי יש אצלם הרבה מאוד פרטים אישיים ומידע רגיש על העובדים. הם צריכים לשמור על חוקיות, אתיקה והוגנות, ובכך לשמור על העובדים. (בשמירה על האתיקה וההוגנות, לקיים את התקנות וההגבלות החוקיות -- שמירה על הפרטיות, מניעת אפליה וכד׳). - שימוש במידע מגוון שקיים בארגון, לגזור מהמידע שקיים כבר מסקנות על ניהול משאבי אנוש. ארגונים מפותחים וגדולים טכנולוגיים לא באמת עושים את זה. (אם עובדים לוקחים יותר מדי ימי מחלה זה אומר שיש בעיה ניהולית). עד כמה אנחנו משתמשים בנתונים שיש לנו, לגזור מהמידע שקיים מסקנות על ניהול משאבי אנוש. הערכה 360 -- נגיד אני ראש צוות אז אני מקבלת הערכה מהמנהל הישיר, הכפופים אלי, המקבילים אלי והלקוחות שלי ומשא״ב רוצה לראות איזה הערכה קיבלתי ולגזור ממנה מסקנות רלוונטיות. - מנהלי משאבי אנוש צריכים לפתח כישורים בתחום ניתוח המידע. הם צריכים לדעת לבקש מידע וגם לדעת לקרוא נתונים. צריך לדעת לנתח נתונים ולהסיק מסקנות.  **מצגת 4: טרנספורמציה דיגיטלית בתהליכי HR: ** **צוות משאבי אנוש:** 3 מושגים שמדברים עליהם היום במשאבי אנוש בעידן הדיגיטלי: 1. **מיתוג מעסיק**: איך אני ממתג את הארגון שלי כמעסיק שמושך עליו מועמדים (עובדים, לא לקוחות) וגם לעובדים שכבר עובדים בארגון. יש מנהלי ארגוני שאחראי על מיתוג מעסיק. 2. **חווית העובד:** זה החל ממשק ראשוני של מעומד עם הארגון ואיך העובד מרגיש שהוא מתפתח ולומד והאם מרגיש מתייחסים אליו בכבוד ומעריכים אותו. היום יש בארגונים מישהו שעוסק בחוויית העובד. יש את המושג של KPI שאנחנו מעסיקים בחוויית העובד.  3. **אושר ארגוני:** כיום ארגונים וחברות עוסקות בנושא של אושר, איך לגרום לזה שאנשים יהיו יותר מאושרים. לאושר של העובדים יש מחיר כלכלי. יש מנהלי האושר הארגוני. **כותרות התפקיד של מנהל משאבי אנוש: ** **תחומי ההשפעה של AI על HR (Pereira, Hadjielias, Christofi, & Vrontis, 2021):** החוקרים לוקחים את כל התהליכים של משאבי אנוש, ובכל אחד הם מתייחסים למה המקור של תחומי ההשפעה של AI בניהול משאבי אנוש, מסבירים את התופעה בארבע רמות, מה עושה ברמת הפרט, הצוות, התוך ארגוני ובין ארגוני. הדבר הכי משמעותי זה התוצאות של ה-AI על כל רמה. ברמת הפרט יש פרודוקטיביות, יותר שביעות רצון, יותר מחויבות ויותר איזון בית עבודה. ברמת הצוות זה איך ה-AI לא רק משפר ביצועים ומקצר תהליכי עבודה, זה איך הוא מעלה את הגיבוש והאחידות של הצוות. ברמת הארגון מדברים על מיתוג מעסיק, ביצועים, איך ה-AI עוזר לפתח אוכלוסייה נכונה לארגון. ארגונים עדיין לא ממהרים לאמץ את השיטות החדשות והמערכות עדיין לא מאוד מפותחות. **שיעור 7 17/12/24:** **סרטון של EY:** הטענה העיקרית שלו היא כי כולם רוצים את זה כי זה חדשני כי לשם העולם מתקדם אבל יש חששות, והחשש העיקרי זה לעשות טעויות. ברגע שה-AI מתחילה ללמוד יותר ותתחיל לקבל החלטות במקום האנשים עצמם. יש גם עלויות גדולות מאוד. יש פה עדיין חסמים טכנולוגיים ותרבותיים ובעיקר יש חשש מאוד גדול ועדיין מלא מנהלים לא מבינים את הפוטנציאל שיש. מנהלי משאבי אנוש גם רוצים להיות חדשניים אבל בשורה התחתונה, למרות שהם מתעסקים במערכות בינה מלאכותית שמחליפות את העובדים, אבל הבינה המלאכותית ברמה מסוימת הולכת להחליף גם אותם. השורה התחתונה היא שארגונים עדיין לא ממהרים לאמץ את השיטות החדשות, גם בגלל שהמערכות עוד לא מאוד מפותחות. זה לא built in בתהליכי העבודה ולכן יש יותר קושי לאמץ את התוכניות האלה.  **הגורמים המשפיעים על אימוץ מערכות HR (Gurusinghe et al., 2021):** - **ארגון**: כמה משאבים יש לארגון, כמה כסף הוא יכול להרשות לעצמו להיכנס לתהליך פיתוח כזה, איזה סוג של אנשים יש לו, איזה כישורים יש להם והאם יש יכולת להפעיל את הכישורים כדי להשתמש בבינה מלאכותית. בשביל להטמיע מערכות כאלה חייבים מחויבות של ההנהלה, חייב להיות מותאם לאסטרטגיה של הארגון, מה שהוא רוצה לשדר ולהשיג. דבר נוסף זה תרבות מוכוונות מידע (לקדם אנשים לפי כישורים ועובדות ולא לפי רצון של המנהל עצמו שרוצה לקדם אנשים מסוימים). - **סביבה:** רגולציה ותחרות. אם המתחרים משתמשים בבינה מלאכותית ויש להם פור עלי, אז זה יהיה יותר גורם משכנע להשתמש בזה מאשר אם הסביבה שלי היא לא כל כך כזאתי אז אני לא ממהרת שיהיה לי מערכות HR). - **טכנולוגיה**: צריכים תשתית כדי שהטכנולוגיה של AI יעבוד וצריך אנשים שיודעים לעבוד איתה, אנשים שיודעים ללמד אנשים אחרים לעשות את זה וצריך אנשים שיתאימו את המערכות של AI לכל ארגון וארגון (את הצרכים הנכונים של AI לארגון). **דוגמאות לאפליקציות של AI ב- HR (Kshetri, 2021) :** יש כאן דוגמאות של אפליקציות של AI במשאבי אנוש (לא רק איתור ומיון של עובדים). נגיד חברה גדולה שנמצאת בערך ב-180 ארצות והרבה אנשים אז יש לה אפליקציה ששם עובדים יכולים לשאול שאלות ויש מענה מהאפליקציה. ככל שהארגון יותר גדול שווה יותר להשתמש באפליקציה.  **מעקב בטיחותי על נהגי הרכבת (Kshetri, 2021):** מערכת של חברה סינית שהיא עוקבת ומאבחנים פרמטרים מוחיים של נהגי רכבות והיא בוחנת את הקשב של הנהגים באופן כזה שאם הם עייפים מידי או מצב רוח לא תקין הם לא נוהגים. יש פה שימוש של מערכת AI שמה שהיא עושה זה היא בוחנת ביצועים בשביל למנוע טעויות ובמקרה הזה תאונות של רכבות. המכשיר גם משמש לאימון של עובדים חדשים באמצעות VR.  התהליך של רוב המערכות של הבינה מלאכותית בעצם מתקיימות בו וזה הנושא של איתור ומיון ואיך משתמשים בכלים דיגיטליים שמבוססים על בינה מלאכותית בשביל לאתר ולמיין כוח אדם ולחסוך משאבים בעיקר של מנהלים, מנהלי קו ושל יחידות הכוונה משאבי אנוש. **איתור ומיון דיגיטלי:** הדיאגרמה מדברת על התהליך עצמו: אני צריכה לחפש את האוכלוסיות שמהם אני רוצה לאתר את האנשים שלהם (Sourcing), ואז אני בוחנת את המיומנויות שלהם ומעריכה את המסוגלות שלהם להצליח (Screening), ואז יש תהליך של ראיון ומבחנים (Interviewing) ובסוף אני בוחרת מתוך כל המבחר את העובדים שאני רוצה והם נכנסים לעבודה (Selection). כל הזמן יש תהליך של הערכה של הביצועים שלהם.   **חיפוש עובדים פסיבי ואקטיבי דרך הדיגיטל: ([sourcing])** **גיוס עובדים**: אני רוצה למשוך אלי אנשים שירצו לעבוד בחברה שלי. צריכים להפוך את הארגון לאטרקטיבי.  דוגמאות לאיך מגייסים עובדים דרך מודעת דרושים:  1. **סרטון של אפל:** יש מסר של קהילתיות ומשפחה, הם לא מדברים על זה אבל ההרגשה עוברת דרך זה שהם מרגישים שהם עושים משהו מאוד גדול. הם אומרים שמי שעובד שם הם מאוד מקצועיים. כולם מדברים על חוויה חיובית ומאוד ברוגע, ויש משהו שעובר מאוד נעים. יש גם מסר שעוברת מזה שהם מדברים בכמה שפות, יש פה מסר של בינלאומיות, ואנשים שבאים מתרבויות שונות, זה מתחיל עם אנשים נראים ואז מתפתח לדיבור של שפות שונות. אתה יכול לדבר בשפה שלך ואתה יכול להרגיש בבית. לאורך הסרטון רואים עיצוב בקלאסה, מאוד מודרני, עיצוב צבעוני אבל בטעם, המרחב העיצובי מאוד משמעותי וזה עובר דרך הסרטון. האנשים בתפקידים מאוד בכירים בגיל יחסית צעיר, זה חברה שהיא יחסית צעירה, דינאמית ומאפשרת לך להתקדם כבר בגיל צעיר.  2. **סרטון של מיקרוסופט:** יש מסרים שמצד אחד משהו מאוד חמים נחמד ומשפחתי של ערב שבת, ויש פה יצירתיות מאוד גדולה. לקחו מקצוע שנראה מאוד אפור ועשו משהו מחוץ לקופסא. גם מי שלא מכיר את התוכנית, ההומור עובר. בנוסף, הם מדברים בשפה הטכנולוגיות ושפה תרבותית של הייטק ואם משהו מבין את השפה ומתחבר, אז הוא שייך.  **חיפוש עובדים דרך לינקדאין:** זה המקום ל-market place לאנשים. יש אפשרות לשים מתחת לשם שלך סמל שרשום hiring ואז קולטים מיד מי מגייס כוח אדם, אז גם אם אני לא מחפשת עבודה, אבל אני רואה שמישהי מחפשת עובדים ואז מתאים לאחרים שהם ברשת החברתית שלי ואז אפשר לפרסם את ההודעה הזאת. אפשר ללחוץ לראות את תיאור התפקיד, איזה אחריות נדרש, מי מתאים לתפקיד ובסוף יש אפשרות ל-apply, אז אם אתה רוצה להגיש מועמדות אתה לוחץ ואז עונה על שאלות או מעלה קורות חיים וזה מגיע ישר לחברה. יש גם אנשים שמחפשים עבודה ואז יש להם סמל ירוק שרשום open to work וכותבים את התיאור שלהם וארגונים יכולים למצוא אותם, לראות את הניסיון שלו ולראות אם רלוונטי. זה חיפוש עבודה מצד הארגון שהוא אקטיבי, מנהלי משאבי אנוש יודעים לחפש buzzwords, ולפי זה לחפש את האנשים הרלוונטיים ולפנות אליהם, גם אם לא רשום שהם מחפשים עבודה. זה מראה גם את התחרות, כי אם מנהל משאבי אנוש של חברה אחרת יכולה לראות את הקורות חיים ולהציע תנאים יותר טובים, התחרות פה פתוחה ופרוצה.  **[Screening]**:  **CV analyzer:** מנהלת משאבי אנוש מחפשת עובדת והיא מקבלת 200 קורות חיים. אם היא תשב ותקרא אותם זה ייקח מלא זמן וגם היכולת להשוות בין האנשים שהיא תמצא טובים הוא קטן ואז הגיוני שבמצב כזה היא לא תקרא את כל ה-200 שהיא קיבלה. היא תתחיל לקרוא אותם, היא תמצא 5 מועמדים שמספיק נראים לה מתאימים וכשהיא תגיע ל-5, גם אם רק קרא חלק מהם, אז כל האחרים לא קיימים והם נעלמו כי אין סיכוי שהיא תצליח כל פעם לקרוא את כל קורות החיים שהיא מקבלת. יכול להיות שיש מישהו יותר מתאים במה שהיא מחפשת אבל היא לא עברה עליהם. עכשיו נכנסת המערכת של AI בשביל לעזור לי לנתח קורות חיים. יש קורות חיים שהם קובץ וכתוב את כל הניסיון, שירות צבאי, שפות וכו, ויש קורות חיים שהם כבר מאוד פופולריים שזה שאתה שולח את קורות החיים בסרטון, אתה מסריט את עצמך.  **נאום המעלית:** מה שאתה לא מצליח להגיד ב- 60 שניות, עד שהמעלית מגיע ליעדה, הלך עליך. אם פגשת את המנכ\"ל במעלית ולא הצלחת להעביר את המסר, נגמר. **שימוש בבוטים לסינון ראשוני:  ** **יתרונות: ** - חיסכון בזמן ובמשאבים כי הרבה פעמים אנשים רק שולחים קורות חיים לא רלוונטיים וזה מבזבז לך את הזמן, וכמובן גם שאתה לא צריך לקרוא את כל הקורות חיים כי הבוט עושה לך סינון ראשוני.   -  יעילות תפעולית. - סינון כמות גדולה של עובדים. - התאמה גדולה יותר. - תדמית חיובית לחברה. **חסרונות**:  - קשר אנושי -- בסוף אנשים רוצים להכיר את האנשים ולהתחבר אליהם ברמה האישית. אנשים נמצאים יותר עם העובדים והמנהלים מאשר עם המשפחה, ולכן אם יש אופציה, אתה תבחר את החברה שאתה רוצה לעבוד בה לפי האינטראקציה והכימיה שהייתה לך במפגש עם האנשים בחברה.  - לא מתאים לתפקידים בכירים או תפקידי נישה.  **דוגמא**:  Bridget -- Recruitment Chatbot -- אפליקציה של בריג\'יט, צ׳אט-בוט למיון. היא שואלת שאלות ובוחנת אם הוא מתאים לתפקיד או לא. דוגמא לסינון ראשוני שעושים. המועמדים יכולים לשאול שאלות ולפי זה להחליט אם מתאים להם או לא התפקיד.  אם מועמד לא עובר, האם בכל זאת לתת לו לשאול שאלות- גם אם זה היה ראיון אנושי, צריך לתת לאנשים לשאול שאלות כי המרואיינים האלו הם שגרירים של החברה, זה חלק מלשמור על תדמית החברה. יש משהו בכבוד שנותנים למועמד שטרחו לעשות את כל תהליך המיון. אתה רוצה לשמור על כבוד של אנשים וגם על תדמית של החברה. אם המועמד יספר אחר כך למועמדים אחרים דברים לא טובים ויהיה שגריר לא טוב של החברה, זה לא טוב לחברה.  **שיעור 8 24/12/24: מרצה אורחת של שירות התעסוקה** **הטמעת מערכת AI בשירות התעסוקה:** שירות התעסוקה רוצה לראות את עצמו כמישהו מוביל את תחום השמה בארץ בתחום של קישור בין הזמנות מעסיקים לפניות של דורשי עבודה. בעבר, המערכת קישרה בין ההזמנות לבין המשרות דרך הרקע התעסוקתי של המועמדים. מערכת AI נותנת קפיצת מדרגה לקשר בין הזמנות של מעסיקים לבין משרות של מחפשי עבודה דרך המיומנויות וכישורים שלהם. זאת פריצת הדרך הראשונה ש-AI נתנה לנו כדי להתבונן גם על מטרה כמותית וגם מטרה איכותית. איכות זה להגיע לנתח שוק יותר גדול (אשפרויות לעשות קישורים יותר טובים), בהיבט הכמותי זה לעלות את כמות ההשמות. השמות זה לקחת בן אדם שיש דרישה לעבודה ומעסיק שיש הזמנה למשרה, ולחבר ביניהם. כאשר מדברים על AI במערכת כזאת, הכיוון הוא כיוון עסקי, גם לעלות את כמות ההשמות וגם את האיכות. 1. **מתחברים למטרות שירות התעסוקה**: זה לתת שירות מיטבי למעסיקים ודורשי עבודה, מקסימום השמות מוצלחות. 2. **AI כבר כאן, ואנחנו צעד אחד לפני כולם:** שירות התעסוקה הראשון מבין משרדי הממשלה שמשלב מערכת AI. זה לא דבר קל להיות פורץ דרך.  3. **מגשימים (מקסימום) פוטנציאל**: לייצר דיוק ואיכות בהתאמות ומהירות הביצוע. האתגר פה היה גם לדייק ולתת משהו מאוד מותאם לעובדים שלנו אבל גם לתת מוצר שמבחינת איכות הביצוע שלו, הוא ייתן ערך יותר גבוה לעובדים.  **מערכת AI כחלק מהתמונה הכוללת: **  **כתיבת תיקים איכותית**: הכוונה לא כתיבה עם עט, אלא שהנתונים במערכת שלנו יהיו בצורה יותר טובה בדרך כזאתי, היכולת לבצע התאמה אוטומטית בין הצרכים של דורשי עבודה לבין הצרכים של ההזמנות של מעסיקים תהיה יותר טובה. המערכת של AI נכנסה בדיוק לפער הזה, לטובת שיפור של שירות לקוחות.  **השגת מטרות הארגון באמצעות המערכת**: כדי שהמערכת תעבוד במבנה האופטימלי שלה, צריכים לקרות כמה דברים:  **מתאמי השמה: ** 1. איכות רישום דורשי העבודה: ככל שרושמים יותר טוב את הפרטים דורשי העבודה, ההסתברות שנמצא להם עבודה יותר גבוהה. 2. קורות חיים איכותיים ועדכניים בפורמט הנכון: על מנת לתת את כל הפרמטרים הנכונים. **מתאמי מעסיקים: ** 1. איכות פתיחת ההזמנה: צריכים לכתוב את ההזמנה באופן מפורט ביותר. **שגרירי ה-AI**: החזרת משוב רלוונטי למערכת וחניכה והטעמה עבור כלל המתאמים. בגלל שהמערכת היא מערכת לומדת, ככל שנשתמש בה היא תקרא את המשתמש ותעשה לנו עבודה יותר טובה ומותאמת. ככל שנחזיר מושבים למערכת, אם היא נתנה התאמה נכונה או לא התאמה נכונה, ככה היא תיתן לנו תוצר יותר טוב. זה אירוע שונה, לא תמיד אתה נותן למערכת טכנולוגית משוב וזה דורש מלא אנרגיה אבל הלמידת מכונה הזאתי מאוד חשובה כדי לשפר את המערכת.  **מערכת ה-AI מבצעת אוטומטית את הדברים הבאים: ** - קבלת מידע (קורות חיים ומידע מתיק דורש עבודה ופניות מעסיקים) - עיבוד ותרגום על ידי המערכת  - כישורים מיומנויות  - המלצה חכמה, מצומצמת ומדויקת - מתאם בלשכה מקבל את ההמלצה ומחליט על המשך תהליך ההשמה. המערכת רק נותנת המלצה, לא החלטה.  **מה המערכת לא יודעת שרק העובדים יודעים**: בהתחלה היה חשש מאוד גדול שהמערכת תחליף את העובדים. אבל המערכת היא כלי תומך, היא לא מציבה נתונים. המערכת עושה עבודה מדהימה אבל לבן אדם יש שיקול דעת ולמערכת אין. אדם גם מכיר את התרבות ארגונית.  **מה יוצא לנו מזה: ** - פיתוח הון אנושי. - מפנה זמן למה שחשוב בשביל העובדים. - מערכת לומדת ומתקדמת בלי השקעה, ההשקעה ללא סיכון, היא לומדת מעצמה. **שגרירי AI:** - סיוע בתפעול -- השגרירים הינם הגורם המקצועי בלשכות, ניתן להיעזר בהם בהבנה ובתפעול המערכת. - משוב למערכת -- לשגרירים תפקיד בנתינת משוב למערכת על מנת שתלמד ותשפר ותפקיד תוצאות איכותיות יותר. קבוצה של מתאמי השמה שקיבלה פעם בשבוע הזמנות או התאמות והיו צריכים להיכנס לבדוק מה המערכת רצתה, ולאפיין את זה על ידי חוות דעת, מתאים או לא מתאים ומה הן הסיבות.  **מי מנהל את המערכות האלה**: האם זה מתכנתים, המנהלים הארגוניים המנהלי התאמה או משתמשי הקצה. מי בסוף מכתיב את סדר היום באירוע הזה. מבחינה ארגונית, המערכות מידע מתייחסים שזה פרויקט שלהם, הם מכתיבים, מומחי תוכן אומרים שזה שלהם, זה תהליכי עבודה, וכל אחד אומר למה זה שלו. כל אחד לוקח אחריות ורוצה לעשות את זה הכי טוב. כולם צריכים לדבר בשיר אחד, להיות ביחד כדי שיצא הכי טוב. יש צורך לפעול בהרמוניה.  יש מודל שמדבר על התאמה בין תפקיד לבין מועמד צריכים להיות בשני רמות. אחד זה אובייקטיבית, איזה כישורים יש, איזה ניסוין אל מול הדרישות של התפקיד. אבל יש גם התאמה סובייקטיבית, יכול להיות שאני מאוד מתאים לתפקיד, אבל התאמה סובייקטיבית, כמו התאמה לתרבות הארגונית היא מאוד חשובה. במובן הזה שזה לא רק התאמה טכנית, ומערכת AI צריכה להבין שיש פה התאמה סובייקטיבית והיא לא תבין את זה מעצמה. רוצים שהמיון של תפקידים יכלול גם התאמה סובייקטיבית. כאשר בונים מערכת AI, צריכים שהמערכת תתאם גם אובייקטיבית וגם סובייקטיבית.  **שיעור 9 31/12/24: ** **ראיונות**: החלק שצורך הכי הרבה זמן בתהליך של גיוס עובדים. אפשר לזמן לראיון פיזי או לעשות דרך סרטון.  **E-recruitment (Faliagka et al., 2014):** **מערכות גיוס אונליין:** בוחנות התאמה סמנטית ואישיותית, ומדרגות את המועמדים, עובדת על זה ש:  1. המעסיק מכניס את דרישות העבודה של התפקיד. 2. מועמדים מגישים מועמדות ומעלים את קורות החיים (בלינקדאין או בלוג)  3. ואז יש שני סוגים של התאמות: 1. 1. 4. דירוג המועמד: המערכת נותנת התאמות ומדרגת את ההתאמות האלה ואז לוקחים את האנשים שמערכת אמרה שהיא הכי מתאימה. המערכת מקצרת לי את התהליך ואומרת לי עם איזה אנשים להמשיך.  החוקרים מצאו התאמה בין המערכת שבדקו למגייסים אנושיים, והסיקו שניתן לסמוך עליה לשם אוטומציה של תהליך הגיוס. סמכה שמתארת את הנאמר:  **עולם בלי קורות חיים Canditech**: יש את החיסרון שאין את המפגש הבין אישי ויש גם חסרון שבן אדם בבית ולכן הוא יכול להשתמש ב-AI לתהליך הריאיון שלו ולא יודעים מה אמיתי ומה לא. אם מעומד כן משתמש ב-AI ומקבל את העבודה אז מהר מאוד יגלו מה קרה ויעלו עליו כי לא יהיה לו מושג מה הוא עושה. אבל מצד שני, מול זה עומד אנשי מקצוע שזה יכול לחסוך להם המון זמן. יש כאן התאמה גם של כישורים. הם מתבססים לא על הניסיון המקצועי אלא כישורים של האנשים והם בודקים דרך סימולציה שהם עושים. **היתרונות של AI בתהליך איתור מועמדים:** - עיבוד מידע רב בזמן קצר. - קיצור זמן מגייסים. - קיצור זמן הגיוס. - זיהוי קורות חיים מזויפים (הוא יכול לעשות השוואות לשאר רשתות חברתיות ולראות אם המציאו דברים או כתבו דברים לא נכונים). - חשיפת הונאה (מסתכלת על הבעות פנים). - מניעת אפליה של נפוטיזם (מקבלים אנשים לעבודה על סמך פרוטקציות, אנשי משפחה) היררכיה, וותק (מותנה בתרבות הארגון ובמוטיבציה להשתנות). המערכות של בינה מלאכותית הם יותר אובייקטיביות.  - עיבוד נתונים של מספר גדול של מועמדים בזמן קצר. - שיטתיות (ה-בוט עונה לכולם באותו אופן 24/7 ,לא מתעייף).  **האם הבינה המלאכותית היא אובייקטיבית או שהיא גם מפלה:** המכונה לומדת דרך הדוגמאות שהיא מקבלת, ככה ההחלטות של התאמה נגזרות מנתונים שאנחנו הכנסנו למערכת. אנחנו חושבים ש-AI הינה מערכת אובייקטיבית אבל בעצם בשלב הזה היא עדיין מייצרת הפליה (הרוב גברים בחברה אז המערכת לומדת ממה שקיים ותבחר בגברים ולא בנשים). **Amazon Rekognition**: המערכת מנתחת פנים. מחקרים שנעשו של זיהוי פנים, גילו שהתקשו בזיהוי נשים במיוחד עם גוון עור כהה. ראו ש-19% מקרים מנגנון ניתוח הפנים זיהה את הנשים כגברים ולכן הסיכויים שלהם להתקבל עלו כי נתפסו כגברים. המערכת זיהתה את אופרה וינפרי כגבר. **Kshetri, 2021** : \"באיראן יש ציפייה חברתית שכל עובד יסכים עם חוקי האיסלאם והמהפיכה, אולם נטיות אלו לא תואמות את ניהול משאבי האנוש באמצעות בינה מלאכותית.\" מצב אחד בינה מלאכותית מקבלת החלטות שהן אובייקטיביות ולא על סמך דעה פוליטית או דתית, אבל ההתייחסות היא שיש חוסר התאמה בין הציפייה לגבי עובדים לבין מה שבינה מלאכותית עושה. בגלל שבינה מלאכותית יכולה לעשות קשרים עם רשתות חברתיות או מקומות ברשת שאתה מופיע בהם, אם זה גלוי או לא, והוא יכול לזהות חוסר נאמנות בעניין הזה.  **למה ההתנגדויות ל- AI מוטעות (Charlwood & Guenole, 2022) :** החוקרים אומרים כי אין סיבה להתנגד ל-AI כי המידע שהמכונה לומדת ממנו גם הוא מוטה, אם המידע שלנו הוא מוטה, אז לא צריך להיות לנו בעיה אם המכונה גם מוטה. הם מציעים שאפשר להשתמש בשאלונים או מבחני כישורים מקצועיים ואז לא מסתמכים על גיל, איפה למד או מגדר. הם אומרים גם שאלגוריתמים הם קופסה שחורה, אנחנו לא יודעים להגיד למה זה ה-output שהיא הביאה. אותו דבר עם מערכות של משאבי אנוש, אני מקבלת רשימה של אנשים שהכי מתאימים אבל אני לא תמיד אדע למה זה הרשימה שקיבלתי והאם המערכת פספסה מועמד.  **שיעור 10 07/01/25**:  **מצגת 5: עיצוב ושינוי חוויית העובד בעידן הדיגיטלי: ** פעם התייחסו לעובד כמו מכונה אבל כיום זה השתנה בעקבות הטכנולוגיה. **חוויית העובד: ניכור, שגשוג או קידמה:** האם חווית העובד משתפרת או לא.  **חוויית העובד**: כמה אנשים מרגישים מחוברים לארגון, כמה הם מרגישים שהם מעורבים בארגון. זה חלק מאוד משמעותי בחוויית העובד. היום קוראים לזה stickiness. הדבר השני זה איזון בית עבודה. בזמן הקורונה לא הייתה איזון. הגבולות מאוד מטושטשים, פעם אנשים היו הולכים הביתה לאחר העבודה וזהו. היום אין שקט, תמיד יש התראות על מיילים או על הודעות. בקורונה, אנשים שהיו מאוד מחוברים לארגון אמרו להם שהם לא חיוניים ושיצאו לחל\"ת ואנשים חוו חוויה מאוד קשה, תחושה של בגידה. מצד שני הקורונה הביאה לזה שבגלל שהם יכולים לשבת בבית ולהמשיך לעבוד מהמחשב שלהם, לא היה להם שקט. אותו דבר קרה עם המפונים בזמן המלחמה. איזון בית עבודה תופס מקום מאוד גדול ומשמעותי בחוויית העובד בגלל היכולות הדיגיטליות. איזון בית עבודה זה מדבר בעיקר על טשטוש של גבולות. הנושא של עבודה היברידית הוא קשור לאיזון בית עבודה אבל זה לא אותו דבר. עבודה היברידית זה אומר שאפשר לעבוד גם מהבית וגם ממקום העבודה שלך. יש לעבודה היברידית יתרונות וחסרונות מאוד גדולים. זה חוסך את זמן הפקקים ואפשר להמשיך לעשות מטלות מהבית אבל זה מייצרת גם בעיות חברתיות מאוד חזקות מכיוון שמיומנויות חברתיות יורדות, יוצר בדידות, יכולות בינאישיות יורדות (אין small-talk). יש מישהו שהתפקיד שלו זה לייצר חוויית עובד חיובית בארגון. **חוויות העובד מושפעת מ: ** - **הסביבה הפיזית:** משאבים פיזיים, יש או אין פרטיות, נראות פיזית ועיצוב, הכיסא שלך, זמן נסיעה וחניה שלך.  - **הטכנולוגיה**: באיזה חברה אתה עובד, low-tech or hi-tech אם היא מאפשרת לך כלים טובים לעבודה. האם היא נותנת את הכלים הטכנולוגים לעשות את העבודה בצורה הכי טובה שיש. כלים יותר טובים משפרים את חווית העובד, וצריך גם ללמד את העובדים לעבוד עם הכלים ושהממשקים עם אנשים שהם עובדים איתם יעבדו טוב. (שהרופא יכול לראות את כל ההיסטוריה הרפואית משפרת את האיכות של הטיפול במקום שיצטרך למלא מלא טפסים כדי לראות את כל ההיסטוריה של המטופל). - **תרבות ארגונית**: היא קשורה לתפיסת עולם ניהולית. בארגונים מאוד היררכיים יש בזה ערך אבל יש גם קושי. בארגון מאוד משימתי אבל לא מתייחס לאנשים, אז חווית העובד שלך נפגעת כי רוצים להרגיש שמתייחסים אליך ולא שאתה עוד בורג במערכת. חוויית העובד מאוד קשורה לאופי הארגון. תרבות ארגונים קשורה גם לגיוון של כוח האדם, האנשים, אם יש מבוגרים, צעירים, אנשים מחול או לא. כמו בויצ׳וסקי יש במפעל ייצור מלא אנשים מגוונים (דרוזים, צ׳רקסים, יהודים, מבוגרים וצעירים ועוד) אז צריך להכליל את כולם לעבוד ביחד. מצב ביטחוני בעייתי נכנס לארגון הזה וצריך לעבוד ביחד, וזה חלק מהעניין. מי שעובד בהיי-טק זה עולם אחר מהלו-טק. **מה מדאיג עובדים לגבי AI (Nica, 2018) ?**  המאמר מנסה לראות מה אנשים חושבים על ההשלכות בעתיד של הבינה מלאכותית, מה מלחיץ אותם. 33% אומרים שהרובוט ייקח לי את העבודה (מתוך התמונה). **האנשה של ה-בוט:** את אוליביה, שהיא בעצם בוטית, אפשר לשאול שאלות בצורה יותר חופשית מאשר לשאול מגייסת אנושית. הרובוט הופך להיות בן אדם, יש דמות ופנים, והצורך לבחור את הדמות בלי גזענות או בעיות, היא צריכה להיות מאוד ייצוגית ולהראות טוב. גם באופן שהיא עונה להם זה כאילו אתה מדבר עם בן אדם אמיתי וזה יותר נוח לשאול את הבוט שאלות באופן חופשי מאשר לשאול בן אדם אמיתי.  **תוכנית קליטה דיגיטלית: ** - Pre-boarding: נועד להציג לעובדים חדשים את הארגון ולהקל על ההסתגלות של ימים ראשונים. - On-boarding: מספק הדרכה מעשית ומפרטת. יש קפסולות לימוד המבוססות על מיקרו למידה. זה מכיל אינטראקציות כמו תרגילים וסרטונים וחומרי עזר. היא מיועדת לעובדים צעירים מרקעים מגוונים ומבטיחה להם הכשרה חלקה ויעילה שמכינה אותם בצורה מיטבית לתפקיד. הרבה יותר קל לקרוא את הדברים האלו מאשר לשאול עובד ותיק את כל השאלות ולמנוע את השאלות \"המטומטמות\".  **תגובות של מועמדים להערכה של AI בראיונות (מחקר של Mirowska & Mesnet, 2022) : ** מחקר איכותני וראיינו אנשים ש[מחפשים] עבודה. הם אמרו שהתגובות לתהליך מיון עם בינה מלאכותית קשור ל: ניסיון קודם שלהם, האם התהליך נעשה בצורה הוגנת (צדק ארגוני), עד כמה הם שולטים בטכנולוגיה ואיזה מסרים המועמדים מקבלים על הארגון מתהליך המיון.  **צדק ארגוני (Mirowska & Mesnet, 2022) :** בדרך כלל צדק ארגוני מתחלק ל4 סוגים: 1. הצדק החלוקתי: כל מועמד מקבל זכות שווה והשאלה, עד כמה אנחנו מקבלים זכות שווה לאנשים אחרים, או כמה ה-AI מפלה אותנו. ״צדק חלוקתי מתייחס לזה ש-AI פחות רגשי, הוא פייר ומבוסס על עובדות\", \"עם אנשים, אני אף פעם לא יודע אם התגובה השלילית אלי היא הגיונית מתוך הסיבות או המראיין פשוט לא אהב אותי״, עם AI אין דבר כזה. עד כמה אני ומישהו אחר מקבלים הזדמנות שווה. 2. הצדק התהליכי: מתייחס לכמה האופן שבו בתהליך מתבצע הוא תהליך הוגן ונקי מסטריאוטיפים. הוא מתייחס לאפליה שיכולות להיות בזה. ״כל ההטיות באות מהנתונים שאנשים מכניסים״. אם אני אישה שחורה ומזהים אותי כגבר אז אם זה צדק תהליכי כן או לא. 3. הצדק הבין אישי: מתייחס לכמה הצד השני מתייחס אלי בתוך התהליך הזה, עד כמה אני יכול לבוא לידי ביטוי, וכמה מתייחסים אלי בכבוד. ״אני רוצה שיתייחסו אלי כבן אדם ולא כמספר״. 4. הצדק האינפורמטיבי: עד כמה מידע יש לי על קבלת ההחלטות נגיד של המיון. ״לא אכפת לי להיות מוערך על ידי מחשב אבל אני רוצה לדעת את זה״. **המסרים שמקבלים המועמדים [על הארגון] שמשתמש ב- AI בתהליך המיון (Mirowska & Mesnet, 2022): ** (בריסטה שמקבלת הודעה עם בוט עד שהיא מגיעה לראיון). חיובי:  - ארגון חדשני ומפותח טכנולוגית. - ארגון יעיל, ממומן היטב וממוקד באובייקטיביות. - רצון להתנסות בטכנולוגיה מתוך סקרנות (למרות חוסר האותנטיות). שלילי: - יש הרגשה שהארגון לא רוצה לדבר איתי באופן אישי והוא מנהל תהליך שהוא טכני.  - יש הרגשה גם שיש מחסור בעובדים, יש קושי לזהות כשירות ויש תחלופה גבוהה של עובדים. - ארגון גדול כי יש הרבה מועמדים לסנן. - ארגון יכול לפספס מועמדים לא קונבנציונליים (מי שלא נופל בדיוק בנקודה הנכונה אז אין לו סיכוי להתקבל לעבודה). **מסקנות המחקר: Preferring the devil you know:** אנשים מעדיפים את השטן שהם מכירים, כלומר, למרות שמבינים את הערך של AI, כולל יעילות הזמן וחוסך את הנסיעה, ניכר כי יש [העדפה של אינסטינקט אנושי] בתהליך הראיונות. [יותר קל להם להבין] איך אנשים מקבלים החלטות מאשר מכונות. יש יותר תחושת חיבור לארגון, אינטראקציה עם אדם מסייעת [לדמיין חיבור] חברתי לארגון ונותנת תחושת שליטה ותחושת מסוגלות.  **Rebooting employees: upskilling for AI (מחקר של Jaiswal, Arun, & Varma, 2021):** מדברים על איך ארגון יכולה להתמודד עם מיומנויות של עובדים. המחקר נעשה בהודו, למרות שחושבים שהיא מדינה עולם שלישית נכשלת, יש סכום מאוד גדול מהממשלה להטמעת בינה מלאכותית. מחקר איכותני שראיינו עובדים ותיקים ממחלקת מערכות מידע. הם אמרו שאנשים מפחדים על מקום העבודה שלהם. המעבר ל-AI מכריח אנשים להישתדרג, במיוחד אנשים ממערכות מידע. זה לא שהם יאבדו את מקום העבודה שלהם, הם צריכים לייצר אינטראקציה עם המכונה כדי לייעל את העבודה שלהם. יש המאמינים [בסינרגיה של כישורי אדם-מכונה], שתסייע [להרחיב/לייעל] את העבודות הקיימות. [לשם כך, ארגונים זקוקים להון אנושי שישמור על הקיימות וההצלחה של הארגון] כי האנשים מכירים את הארגון בצורה הכי טובה שיש. עובדים שהם לא יודעים לעבוד עם מערכות AI, הם יצטרכו להתאים את עצמם לעולם החדש כדי להישאר רלוונטיים בעולם החדש. לעצב מחדש את הכישורים הקיימים, ולאמץ כישורים חדשים הקשורים לשימוש וליישום של בינה מלאכותית, או לפתח כישורים לביצוע מטלות שקשות למכונות כמו מטלות שדורשות חשיבה ורגש. לכן הם קוראים למאמר שלהם rebooting employees, צריך ללמד את העובדים איך לעבוד עם AI ומה הערך המוסף של בינה מלאכותית וגם מה ערך המוסף שלהם. זה גם תפקיד הארגון לדאוג ללמד את העובדים.  **אילו כישורים נדרשים?** - כישורים טכנולוגיים -- ניתוח נתונים, מיומנויות דיגיטליות (גם לקרוא דוחות צריך לדעת, לא רק נתנו גרף ואני צריכה לדעת איך לקרוא אותו, צריך לדעת גם מה לבקש). - כישורים קוגניטיביים -- חשיבה מורכבת, קבלת החלטות רציונליות המסתכמות על הנתונים, יכולת למידה מתמשכת בסביבה של טי וודאות, חשיבה וניתוח ביקורתיים. - כישורים תמידיים -- כישורים חברתיים, כישורי מנהיגות, כישורים בינאישיים וכישורי תקשורת, בעיקר בסביבה וירטואלית, אומץ. ליכולת הבין -- אישית של אנשים, המוטיבציה תגיע מהקשר של העובדים מהמנהלים. לאנשים עדיין יהיה ערך גם בעתיד. למשל, רופאים או יועצי השקעות: המכונה תהיה טובה מהם בזיהוי שיטות טיפול או אופציות השקעה. השינוי: איך אפשר לשפר את המערכת ולאפיין אותה? איך אפשר להפוך את התקשורת הבינאישית ליתרון? הקשר האישי חשוב בטיפול וייעוץ -- היועצים צריכים ללמוד מיומנויות ייעוץ. כתבים, עורכי דין, חוקרים באקדמיה: המכונה תהיה טובה מהם באיסוף מידע על תקדימים או מחקרים קודמים. השינוי: איך יוכלו להוסיף תוכן אישי? איך יראיינו באופן אישי. למשל, עובדי ומנהלי חנויות ורשתות קמעונאיות: המכונה תהיה טובה מהם בזיהוי צרכי הלקוחות (רכישה אינטרנטית). השינוי: איך אפשר לשפר את חווית השירות האישי ושיחות אישיות עם הלקוחות? איך אפשר להשתמש בידע מכונות על צרכי הלקוחות כדי להתאים מוצרים ללקוח? איך אפשר להשתמש במציאות מדומה להמחשה? ההסתכלות היא של חווית העובד, מה העובד יכול לתרום מעבר למכונה, לא הלקוח. דוגמא של מחקר של רועי צזנה:  לאנשים עדיין יהיה ערך גם בעתיד כי לאנשים יש תוכן אישי להוסיף:  **שיעור 11 14/01/25: ** **התייחסות לציטוט למעלה (משיעור קודם):** אנחנו מתייחסים לדבר כזה כמו כל שינוי ארגוני שהוא, גם אם הוא בא מהסביבה החיצונית. אם מכניסים מערכות שעוזר