భారతదేశంలో **43%** కంపెనీలు ఇప్పుడు మానవ వనరుల (HR) కోసం అడ్వాన్స్డ్ డేటా అనలిటిక్స్ వాడుతున్నాయని డెలాయిట్ నివేదిక వెల్లడించింది. కేవలం ఊహల మీద ఆధారపడటం నుంచి డేటా-డ్రివెన్ టాలెంట్ మేనేజ్మెంట్కు మారడం ద్వారా, అన్ని ప్రధాన రంగాల్లోనూ ఉద్యోగుల ఉత్పాదకత, నైపుణ్యాభివృద్ధిని మెరుగుపరచాలని కంపెనీలు లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి.
Detailed Coverage
HR ప్రక్రియల్లో AI వినియోగం
ఇండియన్ కంపెనీలు తమ మానవ వనరులను (HR) నిర్వహించే విధానాన్ని ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) వేగంగా మారుస్తోంది. సాంప్రదాయ టాస్క్ మేనేజ్మెంట్ పద్ధతుల నుంచి డేటా-ఆధారిత వర్క్ఫోర్స్ వ్యూహాల వైపు కంపెనీలు అడుగులు వేస్తున్నాయి. డెలాయిట్ ఇండియా తాజా నివేదిక ప్రకారం, దేశీయంగా 43% సంస్థలు 'పీపుల్ అనలిటిక్స్' (People Analytics)లో అడ్వాన్స్డ్ దశకు చేరుకున్నాయి. ఉద్యోగుల్లో నైపుణ్య అంతరాలను గుర్తించడానికి, వారి పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి డేటాను ఉపయోగించాలనే విస్తృత ప్రయత్నంలో ఇది ఒక భాగం.
ప్రాథమిక అనలిటిక్స్ కంటే ముందుకెళ్లి, 50% కంటే ఎక్కువ భారతీయ కంపెనీలు AIని నేరుగా తమ ప్రధాన HR వర్క్ఫ్లోలలోకి అనుసంధానం చేస్తున్నాయి. దీని వల్ల కేవలం రొటీన్ అడ్మినిస్ట్రేటివ్ పనులు ఆటోమేట్ అవ్వడమే కాకుండా, సంస్థల్లో ఉద్యోగాల స్వరూపం కూడా మారుతోంది. సర్వేలో పాల్గొన్న 60% కంటే ఎక్కువ కంపెనీల ప్రకారం, క్లిష్టమైన సమస్యల పరిష్కారం, సృజనాత్మకత అవసరమయ్యే స్థానాలకు ప్రాధాన్యత పెరుగుతోంది. పెట్టుబడిదారులకు, టెక్నాలజీ-ఆధారిత HR వైపు ఈ మార్పు.. కంపెనీలు తమ కార్యకలాపాల అసమర్థతలను తగ్గించుకోవడానికి, మెరుగైన టాలెంట్ వినియోగం ద్వారా దీర్ఘకాలిక ఉత్పాదకతను పెంచుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తున్నాయని సూచిస్తోంది.
భవిష్యత్ నైపుణ్యాలు, వర్క్ఫోర్స్ ప్లానింగ్పై దృష్టి
మారుతున్న వ్యాపార అవసరాలకు అనుగుణంగా కంపెనీలు తమ ఉద్యోగులను సిద్ధం చేయడంపై (Workforce Readiness) భారీగా దృష్టి సారిస్తున్నాయి. 80% సంస్థలు తమ వర్క్ఫోర్స్ ప్లానింగ్, కాంటింజెంట్ టాలెంట్ వ్యూహాలను మెరుగుపరుచుకుంటున్నాయి. మరో 76% కంపెనీలు భవిష్యత్తులో అవసరమయ్యే నైపుణ్య అంతరాలను (Future Skill Gaps) గుర్తించడంపై దృష్టి సారించాయి. ఈ రెస్కిల్లింగ్, ఇంటర్నల్ మొబిలిటీ విధానం ద్వారా కంపెనీలు మరింత సమర్థవంతమైన, దృఢమైన వర్క్ఫోర్స్ను నిర్మించుకోవాలని చూస్తున్నాయి. అంతేకాకుండా, పోటీ వాతావరణంలో టాలెంట్ను నిలుపుకోవడానికి 81% కంపెనీలు ఉద్యోగుల ఎంగేజ్మెంట్, కెరీర్ డెవలప్మెంట్ కోసం ఖర్చులను పెంచుతున్నాయి.
డేటా ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్, అమలులోని రిస్కులు
ఆధునికీకరణ వైపు ప్రయత్నాలు జరుగుతున్నప్పటికీ, అమలులో కొన్ని సవాళ్లు స్పష్టంగా ఉన్నాయి. 70% కంటే ఎక్కువ కంపెనీలు ఇంకా స్టాటిక్ రిపోర్టింగ్ పైనే ఆధారపడుతున్నాయి. ఇది వేగవంతమైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ప్రిడిక్టివ్ డేటాను ఉపయోగించగల సామర్థ్యాన్ని పరిమితం చేస్తుంది. పటిష్టమైన డేటా ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్, గవర్నెన్స్ లేకపోవడం చాలా సంస్థలకు అడ్డంకిగా మారింది. దీనివల్ల AI అడాప్షన్ వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు నెమ్మదిగా రావచ్చు. కంపెనీలు తమ పెట్టుబడులకు, వర్క్ఫోర్స్ సామర్థ్యంలో కొలవదగిన లాభాలకు మధ్య ఉన్న అంతరాన్ని విజయవంతంగా పూడ్చుకుంటాయా లేదా అనేది పెట్టుబడిదారులు గమనించాలి.
రంగాలవారీగా ట్రెండ్స్
అన్ని రంగాలలోనూ అనలిటిక్స్ అడాప్షన్ వేగం ఒకేలా లేదు. టెక్నాలజీ, IT-ఎనేబుల్డ్ సర్వీసెస్ (ITeS) కంపెనీలు తమ డిజిటల్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ కారణంగా ఈ విషయంలో ముందంజలో ఉన్నాయి. దీనికి విరుద్ధంగా, తయారీ, రిటైల్, ఇండస్ట్రియల్ రంగాలు ఈ మార్పులో ఇంకా ప్రారంభ దశలోనే ఉన్నాయి. ఈ రంగాలు ఉత్పాదకతలో వృద్ధికి గణనీయమైన అవకాశాలను సూచిస్తున్నప్పటికీ, వాటి విజయం లెగసీ సిస్టమ్లను ఎంత సమర్థవంతంగా అప్డేట్ చేస్తాయి, తమ భారీ వర్క్ఫోర్స్కు ఎలా నైపుణ్యాలను అందిస్తాయి అనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది.