Performance monitoring / observation of employee engagement

Personalwesen

Engagement-Monitoring-Tools, die auf KI basieren, können die Perspektive des HR-Teams erweitern und es ihm ermöglichen, Probleme im Vergleich zu herkömmlichen Umfragen früher zu erkennen. KI-basierte Überwachungstools können sich auf verschiedene Aspekte des Mitarbeiterverhaltens konzentrieren und Muster erkennen, die auf geringes Engagement hindeuten. Die möglichen Lösungsansätze können stark variieren und reichen von Natural Language Processing (NLP) bis hin zu Computer Vision. Während NLP-basierte Anwendungen den E-Mail-Verkehr und Änderungen in Zusammensetzung und Wortlaut analysieren, konzentrieren sich andere Lösungen auf die Erkennung von Mustern in internen Daten, wie Aktivitäten und Internetnutzung, oder verlassen sich auf Computer-Vision-Algorithmen zur Gesichtserkennung und Analyse, die auf Engagement hinweisen.  Es ist wichtig zu beachten, dass die Überwachung des Engagements aus Sicht des Datenschutzes als kritisch angesehen werden kann und die Verwendung und Auswahl von Überwachungslösungen immer sorgfältig abgewogen werden sollte, da dies nachteilige Auswirkungen auf die Mitarbeiterzufriedenheit haben kann.: Die Bewertung des Mitarbeiterengagements ist in der Praxis aufgrund des Mangels an soliden Daten eine Herausforderung. Mitarbeiter:innen halten Informationen sowohl absichtlich als auch unabsichtlich zurück und HR-Experten können von unbewussten Vorurteilen beeinflusst werden, die eine wirklich objektive Analyse der gesammelten Daten verhindern., Die KI-Lösung von KeenCorp analysiert kontinuierlich Änderungen in Formulierungen über die Kommunikationskanäle hinweg in Bezug auf das Engagement und die Zufriedenheit des Personals. Zunächst wird ein Benchmark auf Basis historischer Kommunikationsdaten entwickelt. Als nächstes wird ein Echtzeitindex erstellt, der Stress und Verbundenheit in der gesamten Organisation und für benutzerdefinierte Untergruppen misst, wie z.B. Funktionen, Standorte oder Amtszeiten. Dieser Index wird dann gegen den Benchmark abgebildet und in einer Heatmap (Diagramm) visualisiert.