Menjelajahi Masa Depan SDM: Bagaimana Intelijen Data Mengubah Cara Kita Mengelola Karyawan

Penulis

1. Taufiq Zakaria 141200262 ( Mahasiswa UPN Veteran Yogyakarta)

2. Dr. Dra. Purbudi Wahyuni M.M (Dosen UPN Veteran Yogyakarta)

Latar Belakang

Dunia kerja terus menerus berkembang, didorong oleh kemajuan teknologi yang pesat. Salah satu tren paling signifikan yang muncul adalah pergeseran menuju model kerja yang berbasis data. Hal ini didorong oleh meningkatnya ketersediaan data dari berbagai sumber, seperti sistem HR, perangkat lunak kolaborasi, dan media sosial.

Organisasi di berbagai industri mulai memanfaatkan kecerdasan data untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam tentang karyawan mereka. Hal ini membuka peluang baru untuk meningkatkan berbagai aspek manajemen SDM, mulai dari rekrutmen dan onboarding hingga pengembangan karyawan dan retensi talenta.

Machine Learning (ML) telah merevolusi berbagai industri, termasuk Sumber Daya Manusia (SDM). Penerapan ML dalam SDM menawarkan berbagai peluang untuk meningkatkan efisiensi, efektivitas, dan pengambilan keputusan yang berbasis data. Machine Learning (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan sistem komputer untuk belajar dan meningkatkan kinerjanya tanpa diprogram secara eksplisit. 

ML bekerja dengan menganalisis data untuk mengidentifikasi pola dan tren, yang kemudian dapat digunakan untuk membuat prediksi dan keputusan. AI singkatan dari Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan dalam bahasa Indonesia. AI adalah teknologi yang digunakan untuk membuat mesin atau sistem komputer dapat memproses informasi dan melakukan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia, seperti belajar, merencanakan, memecahkan masalah, dan mengambil keputusan. 

AI mencakup berbagai teknologi dan metode, termasuk machine learning, deep learning, neural network, natural language processing, computer vision, dan banyak lagi. AI digunakan dalam berbagai bidang, termasuk bisnis, kesehatan, manufaktur, keamanan, transportasi, dan lain-lain (Adrianus Susendi 2023)

Salah satu teknik ML yang paling umum digunakan dalam manajemen SDM adalah pemrosesan bahasa alami (NLP). NLP memungkinkan komputer untuk memahami dan memproses bahasa manusia, yang dapat digunakan untuk tugas-tugas seperti menganalisis resume, melakukan penilaian sentimen, dan mengidentifikasi kandidat yang memenuhi syarat.

Teori

Alat-alat dan platform digital Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI), atau setidaknya alat dan platform yang mengklaim "status cerdas" telah menjadi bagian tak terpisahkan dari organisasi bisnis dan masyarakat selama satu dekade terakhir. Hal ini berasal dari kemampuan algoritme AI untuk mengotomatisasi proses bisnis, mengekstrak pengetahuan dari data besar, memberikan prediksi dan rekomendasi, serta kemampuan analitik dan komputasi yang lebih unggul dibandingkan dengan manusia (von Krogh, Roberson, dan Gruber, 2023). 

Penelitian terbaru telah menekankan manfaat dari penggunaan alat pembelajaran mesin (ML) berbasis AI untuk mempromosikan keragaman (Daugherty et al., 2018), perekrutan karyawan (Pan et al., 2022), faktor-faktor yang memengaruhi adopsi AI di antara manajer HRM (Suseno et al, 2022).

 peningkatan peran bot untuk meningkatkan pengalaman kerja karyawan (Malik, Budhwar, Patel, & Srikanth, 2022. Chatbots yang didukung ML dapat menyaring resume, menjawab pertanyaan pelamar, dan menjadwalkan wawancara, membebaskan waktu staf SDM untuk fokus pada tugas yang lebih strategis (Feldman, 2021). 

Model ML dapat memprediksi kemungkinan kandidat untuk berhasil dalam suatu peran, membantu perusahaan memilih kandidat terbaik dan mengurangi turnover (Arntz et al., 2021). Sistem ML dapat merekomendasikan program pelatihan dan pengembangan berdasarkan keterampilan, minat, dan kinerja individu (Skillicorn, 2021). 

ML dapat digunakan untuk membuat konten microlearning yang dipersonalisasi, yang lebih mudah diserap dan diingat oleh karyawan (Burke, 2021). ML dapat menganalisis umpan balik 360 derajat untuk mengidentifikasi pola dan tren, membantu karyawan dan manajer mereka meningkatkan kinerja (Tsui et al., 2021).

Pembahasan

ML dapat diterapkan pada berbagai aspek SDM, antara lain:

• Perekrutan dan Penempatan: ML dapat digunakan untuk menyaring resume, mengidentifikasi kandidat yang paling sesuai, dan memprediksi kemungkinan keberhasilan mereka dalam suatu peran.
• Pengembangan dan Pelatihan: ML dapat digunakan untuk mengidentifikasi kebutuhan pelatihan karyawan, memberikan rekomendasi pelatihan yang dipersonalisasi, dan melacak kemajuan pelatihan.
• Manajemen Kinerja: ML dapat digunakan untuk menganalisis data kinerja, mengidentifikasi karyawan yang berisiko tinggi, dan memberikan intervensi yang tepat waktu.
• Kompensasi dan Benefit: ML dapat digunakan untuk menganalisis data gaji, mengidentifikasi ketidakadilan gaji, dan merancang program kompensasi dan benefit yang lebih adil dan kompetitif.
• Retensi Karyawan: ML dapat digunakan untuk mengidentifikasi karyawan yang berisiko tinggi untuk keluar, memberikan intervensi untuk meningkatkan retensi, dan meningkatkan kepuasan kerja karyawan.

Contoh Penerapan ML dalam SDM

* IBM menggunakan ML untuk merekrut karyawan dengan menganalisis data media sosial mereka.

* Google menggunakan ML untuk mengembangkan program pelatihan yang dipersonalisasi untuk karyawannya.

* Netflix menggunakan ML untuk merekomendasikan konten yang sesuai untuk karyawannya berdasarkan data kinerja mereka.

* LinkedIn menggunakan ML untuk membantu karyawan menemukan peluang kerja yang sesuai dengan minat dan keterampilan mereka.

Kesimpulan

ML adalah alat yang ampuh yang dapat digunakan untuk meningkatkan berbagai aspek manajemen SDM. Dengan memanfaatkan ML, organisasi dapat membuat keputusan yang lebih cerdas dan strategis tentang karyawan mereka, yang pada akhirnya dapat mengarah pada peningkatan kinerja dan retensi talenta.

Penting untuk dicatat bahwa ML adalah alat yang kuat, tetapi bukan solusi yang tepat untuk semua masalah. Organisasi yang mempertimbangkan untuk menggunakan ML dalam praktik HR mereka harus berhati-hati dalam memilih solusi yang tepat dan memastikan bahwa mereka memiliki infrastruktur dan sumber daya yang diperlukan untuk menerapkannya dengan sukses.

Daftar Pustaka

• https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
• https://www.ibm.com/design/ai/basics/ml
• https://www.gartner.com/en/human-resources
• https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/generative-ai-and-the-future-of-hr
• www.adrianussusendi.com/2023/02/artificial-intelligen