Procesų veiklos valdymo tobulinimas, prognozuojant darbuotojų kaitą tarptautinėje įmonėje

Abstract

Darbuotojų kaita tapo didele problema organizacijoms, nes daro įtaką jų procesų veiklai, taip pat sukelia finansinius bei verslo valdymo nuostolius. Be to, pastebima tendencija, jog ši problema auga, todėl labai svarbu rasti būdą sumažinti darbuotojų kaitos rodiklius. Vienas iš galimų sprendimų sumažinti šį rodiklį yra prognozuojant darbuotojų kaitą organizacijose ir pritaikant tinkamus sprendimus darbuotojams, galimai norintiems palikti organizaciją. Mašininio mokymosi modelis ir algoritmai gali būti pritaikomi ir naudojami darbuotojų kaitai prognozuoti. Šios prognozės yra daug tikslesnės nei vien prielaidos, grįstos intuicija, nes mašininio mokymosi algoritmai atlieka prognozes, remiantis istoriniais duomenimis. Kadangi egzistuoja skirtingų mašininio mokymosi algoritmų įvairovė, šioms prognozėms turi būti pasirinktas pats patikimiausias algoritmas. Taigi, šiam prognozavimo modeliui Sprendimų medžio algoritmas buvo identifikuotas kaip pats patikimiausias (prognozuojantis 97,4 % tikslumu). Deja, vien turint darbuotojų kaitos prognozavimo modelį dar nereiškia, jog darbuotojų kaitos problema bus išspręsta. Šis modelis kaip įrankis turėtų būti integruotas į organizacijos verslo procesų valdymą, užtikrinant tęstinumą. Procesų veiklos valdymo struktūra gali būti tinkamiausia šiam tęstinumui užtikrinti, nes įgalina procesų matavimą, kontrolę ir padeda pasiekti geresnius rezultatus organizacijoje, nustatant ir matuojant veiklos rodiklius. Veiklos rodikliai yra svarbi procesų veiklos valdymo dalis, nes sujungia verslo veiklą su strategija. Todėl strateginis darbuotojų kaitos prognozavimo sprendimas turi būtinai susisieti su kuriuo nors iš organizacijos veiklos rodiklių, nes taip bus pasiektas tikslas užtikrinant sprendimo tęstinumą.