AIと分析で労働力の多様性を変革する方法

職場の多様性変革のために検討する価値のあるデータの 4 つの主要領域

F数十年にわたり、世界中の組織は人種、性別、年齢などにおける労働力の多様性の欠如に悩まされてきました。アメリカだけでも、 指導的立場にあるジョンという名前の男性の数は女性を上回っている.

現代の世代は世界中で多様性を受け入れようとしており（そして私たちはそのために長い道のりを歩んできました）、組織も同じ目標、つまり一般大衆を満足させることではなく、従業員の効率と幸福を向上させることを目指すべきです。人種の多様性を高めるだけで、組織は チームのパフォーマンスを35%向上別の調査では、性別の多様性のある組織は、多様性のない組織よりも 41% 多くの収益を上げていることがわかりました。

既存の職場の多様性を改善したい場合でも、組織の多様性を根本から変革したい場合でも、最初に検討すべきことはデータ（人事、コミュニケーション、さらには会計）であり、利用可能な最新の分析ツールと AI ツールを活用して、組織が改善できる領域に関する洞察を得る必要があります。次に、検討する価値のある重要な領域をいくつか示します。

男女格差の給与

あなたの組織では、男性の給与が女性より高くなっていますか? これは、既存の多様性に対処するために簡単に調べられる項目です。まず、同様の/同じレベルの役職の男女間の給与を比較して、顕著な給与格差がないか確認します。

さらに詳しく調べたいですか? トップダウンのアプローチを取り、会社の階層を分析します。リーダーシップの役割を担うのは男性が多いですか、それとも女性が多いですか? または、昇進についてはどうですか? 性別による昇進のパターンはありますか? 給与計算は単なる数字以上の多くの情報を提供します。おそらく、このデータは既にデジタル化され、分析の準備ができているでしょう。

インタビューは労働力の多様性への最初の入り口

面接プロセスは、特定の人口統計が会社に好まれるか、完全に排除されるかを判断するステップであるため、組織が現在、労働力の多様性にどのように取り組んでいるかについて、多くの有用な洞察を得ることができます。

応募者が人種、性別、年齢によって不採用または採用されるパターンが見つかりましたか? これは、会社全体の文化と多様性を確立するのに役立つタイプのデータです。

差別（および訴訟）に対処し、予測するための社内コミュニケーション

従業員間のメールの共有など、社内のコミュニケーション データをリアルタイムで監視および分析することで、潜在的な嫌がらせや差別の問題を未然に防ぐことができます。さらに、AI は機械学習を使用して、従業員間の一般的な行動を学習および予測する機能を備えています。

既存の不正行為の事例については、AI は苦情の申し立てられた従業員 (たとえば、ライドシェア サービスのドライバー) の通信を評価できます。AI は、その従業員のテキスト、電子メール、社内通信のキーワードを過去の嫌がらせ事例のキーワードと自動的に比較し、不適切な行動の予測に役立つ可能性のある単語やフレーズにフラグを立てることができます。

情報アーキテクチャで従業員の多様性を向上

分析によって従業員の多様性を向上させるには、従業員データを単一のプラットフォームで収集および管理するための適切な情報アーキテクチャを導入することが重要です。これにより、データの分析がはるかに簡単になり、前述のように予測 AI と機械学習ツールを統合できるようになります。 Solix CDP（Common Data Platform）のようなソリューションは、すべての従業員データを管理できます。エンタープライズ アーカイブとデータ レイク テクノロジーを活用して、取り込みから分析までを安全かつ効率的に実行します。クラウド、オンプレミス、またはその両方でホストされる Solix CDP により、データを完全に制御できます。

組織内の多様性を向上させるためにデータを調べることを恐れないでください。そうすることで、データに基づいて、より快適で生産的で思いやりのある職場を作り、影響を与えることができます。