도쿄 연구자들의 AI 도구, 채용된 직원의 퇴사 시기 예측

일본 연구자들은 새로 채용된 직원들이 합리적인 기간 전에 직장을 떠날 확률을 예측하기 위한 AI 도구를 설계했습니다. 이 혁신은 기업들에게 현재뿐만 아니라 가까운 미래에도 유지 관리 문제를 해결할 새로운 방법을 제공합니다. 이를 통해 잠재적 직원들의 조기 퇴사를 감지하고 즉각적인 지원과 도움을 제공할 수 있습니다.

채용자의 통계적 분석에 기반한 AI 예측력

이 시스템은 TOKYO CITY UNIVERSITY의 Naruhiko Shiratori 교수와 지역 스타트업의 파트너십으로 구축되었습니다. 이는 직원 이직률 평가를 위한 데이터 분석을 제공합니다. A Level은 학교 출석 기록과 연령 및 성별과 같은 개인 인구통계학적 변수를 도입하여, 각 특정 기업에 맞춘 고유한 모델을 작성할 수 있게 합니다.

Shiratori 교수에 따르면, 이 시스템은 현재 직원의 데이터에만 의존하는 것이 아니라, 자발적으로 퇴사하거나 강제로 퇴사하거나 의료적 이유로 퇴사한 이전 직원들의 과거 데이터도 결합합니다. 

이 포괄적인 의사결정은 AI가 새로운 직원이 퇴사할 가능성을 백분율 수치로 결정하도록 돕습니다. 이로 인해 관리자는 직면한 위험을 더 잘 이해하고 따라서 이를 완화하기 위한 필요한 조치를 취할 수 있습니다.

직원 유지 전략적 노력

이 기술의 주요 이점은 관리자에게 유용한 정보를 보여주지만, 직원들에게 보여주거나 그들을 무서워하게 하지 않는다는 것입니다. 저자가 설명했듯이, AI는 회사를 떠날 가능성이 높은 사람들을 발견하는 데 사용됩니다. 이러한 사람들과 협력하여 관리자들은 특정 측면에서 그들을 도울 수 있습니다. 

이 방법은 새로 채용된 직원들에게 적절하고 민감한 다양한 개입을 가능하게 합니다. 따라서 그들의 직무 만족도와 충성도는 현지 직원들보다 더 높아질 것입니다.

이 도구는 대학 학생 중퇴와 같은 학업 예측을 위한 과거 AI 연구의 부산물입니다. 이 기반之上으로, 과학자들은 도구를 완벽하게 만드는 데 더 이상 제한되지 않으며, 주요 직업 선택은 직업 인터뷰에서 수집된 데이터를 통해 이루어지며 개인적 특징과 생애 데이터를 사용하여 분석됩니다.

공통된 딜레마 직면

이 AI 플랫폼의 배포는 이 시점에서 더 좋은 시기에 이루어질 수 없었습니다. 일본에서는 노동부에 따르면 약 10명 중 1명의 대학 졸업생이 1년 이내에 직장을 떠나고, 약 30%가 3년 이내에 퇴사합니다. 이 그래프는 일본 산업, 특히 대부분의 회사가 매년 ‘내년 채용’이라는 대규모 신규 졸업생 채용을 유지하는 상황에서 일본 산업에 대한 중요한 도전을 보여줍니다.

이 최첨단 AI 응용 프로그램은 사직하기 전에 직원들을 참여시킴으로써 이직 위기에 대처하는 데 기업들을 돕기 위해 설계되었으며, 이는 대체자를 채용하고 훈련하는 것보다 훨씬 저렴합니다.

일부 기업에서 테스트 단계가 진행 중이며 더 넓은 사용; 채택은 유망해 보입니다. 이 도구는 인적 자원 기술의 획기적인 진전을 remarkably 나타내며, 기업들의 광범위한 활용은 경쟁적인 일본 노동 시장에서 근로자 만족도와 유지율을 높이는 가장 좋은 조치 중 하나가 될 것입니다.