Инновации и риски: Использование ИИ для прогнозирования увольнений
Снова речь про нейрострахи и судный день. Здесь пишем о вычислении либералов и консерваторов по лицу.
Стремительный прогресс искусственного интеллекта (ИИ) открыл множество возможностей для повышения эффективности бизнеса и улучшения жизни людей. Однако, как и любое мощное средство, ИИ может иметь и потенциальные недостатки, которые следует тщательно учитывать.
Одним из спорных применений ИИ является его использование для прогнозирования вероятности увольнения сотрудников. В Японии компания разработала нейросеть, специально обученную для этой задачи. Разработчики утверждают, что ИИ позволит компаниям сохранять ценных специалистов, своевременно предпринимая профилактические меры для их удержания.
Модель основана на переработанной модели, которая ранее успешно предсказывала вероятность отчисления студентов вузов. Нейросеть анализирует различные данные о сотрудниках, включая посещаемость, опоздания, производительность, пол, возраст, местоположение и другие факторы. Она также изучает данные об уволившихся сотрудниках, выявляя закономерности, которые могли бы указывать на намерение покинуть компанию.
На основе этих данных ИИ создает модель, которая присваивает каждому сотруднику процент готовности к увольнению. Эта информация может затем использоваться менеджерами по персоналу для выявления сотрудников группы риска и принятия превентивных мер для их сохранения.
В будущем разработчики планируют расширить функциональность модели. Чтобы она могла помогать бороться с текучестью кадров не только путем прогнозирования. Но и путем определения более подходящих и мотивирующих задач для каждого сотрудника.
Проблема “текучки” в Японии
В Японии проблема высокой текучести кадров среди начинающих специалистов особенно остра. Статистика показывает, что около 10% молодых специалистов увольняются в течение первого года работы. А примерно 30% покидают свою первую компанию в течение трех лет. Согласно опросам, основными причинами увольнений являются стресс, неудовлетворенность работой, отсутствие возможностей для карьерного роста и финансовые проблемы.
Использование нейросети для прогнозирования увольнений может помочь компаниям точно определить сотрудников, находящихся в группе риска. И разработать индивидуальные стратегии их удержания. Это может привести к снижению текучести кадров, повышению производительности труда и улучшению морального климата в коллективе.
Этические и юридические аспекты использования ИИ для прогнозирования увольнений
Однако следует отметить, что использование ИИ для прогнозирования увольнений также сопряжено с определенными этическими и юридическими рисками. Например, существует вероятность того, что ИИ может быть предвзятым. Кроме того, использование таких моделей может нарушать право сотрудников на частную жизнь, поскольку они собирают и анализируют конфиденциальные данные.
Чтобы смягчить эти риски, компаниям необходимо обеспечить прозрачность и справедливость при использовании нейросетей для прогнозирования увольнений. Это может включать в себя проведение аудитов на наличие предвзятости. Обеспечение согласия сотрудников на сбор и использование их данных и разработку политики использования ИИ. Которая защищает права и конфиденциальность сотрудников.
В целом, использование ИИ для прогнозирования увольнений является сложным и противоречивым вопросом. Который требует тщательного рассмотрения этических, юридических и организационных последствий. При надлежащем внедрении и использовании нейросети могут помочь компаниям сохранять ценные кадры. Повышая производительность и удовлетворенность работой. Однако важно помнить о потенциальных недостатках. И предпринимать меры для их устранения, чтобы использовать эту мощную технологию ответственно и этично.
Японские нейросети
Япония активно развивает искусственный интеллект. Крупнейший телекоммуникационный оператор страны, компания SoftBank, собирается вложить около миллиарда долларов в вычислительные мощности для создания собственной нейросети мирового класса. Эти инвестиции позволят компании стать одним из лидеров в области вычислительных ресурсов в Японии. Затраты составят примерно 960 миллионов долларов в текущем и следующем годах. А в прошлом году компания уже потратила около 128 миллионов. Сейчас SoftBank работает над созданием своей модели LLM. Которая к концу года будет иметь 390 миллиардов параметров. В следующем году планируется разработка ИИ с одним триллионом параметров, что сопоставимо с GPT-4 от OpenAI. Ожидается, что рынок генеративного ИИ в Японии вырастет в 17 раз к 2030 году и достигнет 13 миллиардов долларов, что делает такие инвестиции оправданными. В краткосрочной перспективе главным бенефициаром станет компания Nvidia, которая будет поставлять чипы для этой инициативы.
