מהפכה בהדרכת השירות בשטח: יתרון הבינה המלאכותית

בעידן שבו מגזר שירותי השטח מתמודד עם פערי מיומנויות מתרחבים ומשבר פרישה מתקרב, הדחיפות לשיטות הכשרה וקליטה חדשניות מעולם לא הייתה חריפה יותר. 

כמעט מחצית (46%) מטכנאי השטח בצפון אמריקה הם מעל גיל 50, ויותר מרבע מכוח העבודה צפוי להיות בן 55 ומעלה עד 2031, מה שמאותת על צורך דחוף לחדש את הכישרונות הפורשים ולשפר את כישורי כוח העבודה הנותר. בנוסף, הלשכה לסטטיסטיקה של העבודה בארה"ב צופה כ-582,100 משרות פנויות בשנה בתפקידי התקנה, תחזוקה ותיקונים, המיוחסות לגידול בתעסוקה ולצורך להחליף גמלאים.

המחסור מאיים על שביעות רצון הלקוחות ועל היציבות הפיננסית של הארגונים שנפגעו. דוח הביצועים של Aquant לשנת 2024 מדגיש נתונים סטטיסטיים אלה, וחושף את פערי העלויות המדהימים בין העובדים בעלי הביצועים הנמוכים ביותר לגבוהים ביותר ואת היתרונות הפיננסיים המשמעותיים של צמצום פער זה. באופן מסורתי, הכשרת טכנאים חדשים נפלה על טכנאים בכירים מנוסים יותר. עם זאת, אנו מוצאים את עצמנו במצב שבו הטכנאים הבכירים הנותרים פשוט חסרים זמן לחונכות כזו.

בלוג זה מתעמק בפוטנציאל של כלים ומתודולוגיות מונחי בינה מלאכותית כדי להתמודד עם אתגרים אלה, ומחולל מהפכה בקליטת טכנאי שירות בשטח ופיתוח מיומנויות מתמשך. בכך היא מציבה אמת מידה חדשה למצוינות תפעולית.
 

החשיבות של AI בקליטה ושיפור מיומנויות

תעשיית שירותי השטח עומדת בצומת קריטי שבו ההבדל בין הביצועים העליונים והתחתונים יכול להשפיע באופן דרסטי על עלויות השירות. דרך אחת להתמודד עם עלויות אלה היא באמצעות קליטת עובדים נכונה, אשר יכולה בתורו להשפיע לטובה על מעורבות העובדים הכוללת ושימורה.

• על פי BCG, קליטת עובדים היא בין הגורמים המשפיעים ביותר על חוויית העובד. חברות עם תהליכי קליטה יעילים משיגות צמיחה גדולה פי 2.5 בהכנסות ופי 1.9 שולי רווח בהשוואה לארגונים עם אסטרטגיות קליטה גרועות.
• דו"ח של גאלופ מצא כי עובדים שחוו חוויית קליטה נהדרת נמצאים בסיכון גבוה פי 2.6 להיות "מרוצים מאוד" בעבודה.
• קליטה יעילה יכולה לגלח חודשים מזמן הפרודוקטיביות של עובד חדש, על פי מדריך קרן SHRM.

שילוב בינה מלאכותית בתהליכי הדרכה וקליטה מציע דרך להשגת תוצאות אלו, בעיקר באמצעות 2 יישומים עיקריים:

כלי פתרון בעיות ואבחון AI: כלים אלה יכולים להפחית באופן משמעותי את הזמן שלוקח לטכנאים חדשים להיות מיומנים באבחון ופתרון בעיות, ולמעשה לעקוב במהירות אחר יכולתם לתרום ליעדי הפרודוקטיביות ואיכות השירות של החברה.

כלי ניתוח עסקי: כלים כאלה יכולים לאתר תחומים שבהם כוח העבודה עשוי להיות בעל ביצועים נמוכים או שבהם יש הזדמנויות לשיפור. תארו לעצמכם שאתם יכולים לשאול "אילו טכנולוגיות מבצעות ביצועי חסר?" ולקבל תובנות מעשיות תוך שניות – זה הכוח שהבינה המלאכותית מביאה לשולחן.
 

מקרי בוחן המדגישים את השפעת הבינה המלאכותית

המחקר של Aquant מראה כי חברות המשתמשות בפתרון בעיות וכלים אנליטיים מבוססי בינה מלאכותית הפחיתו את הזמן שלוקח לעובדיהן להגיע ליכולת ב -50%. שיפור זה מצביע על כך ששילוב פתרונות מבוססי בינה מלאכותית יכול להאיץ משמעותית את תהליך הלמידה, ולאפשר לעובדים לאבחן ולפתור בעיות מורכבות בצורה יעילה יותר. ממצאים אלה מצביעים על כך שבינה מלאכותית משפרת את היעילות התפעולית ואת פיתוח המיומנויות במקום העבודה.

המהפך של ריקו

במהלך מגיפת COVID-19, ריקו התמודד עם אתגרים מרתיעים, כולל שיעורי נטישה גבוהים והצורך בקליטה מרחוק. על ידי שיתוף פעולה עם Aquant ואימוץ טכנולוגיית הבינה המלאכותית שלה, Ricoh עברה למודל קליטה מרחוק יעיל ושיפרה משמעותית את מדדי השירות שלה. התוצאות מדברות בכמויות: 

• עלייה של 17% בשיעור הרזולוציה מרחוק.
• שיפור של 22% בשיעור התיקון בפעם הראשונה.
• שיפור של 75% בזמני הקליטה של נציגי תמיכה.

סיפור הצלחה

Ricoh השיגה שיפורים בולטים במחווני KPI קריטיים, יעילות תפעולית ופרודוקטיביות, שביעות רצון עובדים ושימור כוח עבודה. קראו את סיפור המקרה המלא כאן.

חידת חברת המוליכים למחצה

לעומת זאת, חברת מוליכים למחצה מובילה בצפון אמריקה נאבקה עם תחלופה גבוהה ומשכי קליטה ארוכים יותר עבור המהנדסים והטכנאים שלה. היעדר תהליך קליטה מובנה הוביל לחוויות לא עקביות ופגע בפרודוקטיביות. מתוך הכרה בצורך בשינוי, החברה מחפשת כעת לשנות את גישתה לקליטת עובדים, במטרה לשפר את שימור העובדים ולקצר את זמן היכולת.
 

יישום AI: מדריך שלב אחר שלב

1. להעריך ולזהות צרכים. התחל בביצוע הערכה יסודית של תהליכי ההכשרה והקליטה הנוכחיים שלך. זהה פערים ותחומים שבהם חוסר היעילות בולט ביותר. שלב זה צריך לכלול איסוף משוב מעובדים חדשים וטכנאים מנוסים וניתוח נתוני ביצועים כדי לאתר אזורים לשיפורים המשמעותיים ביותר.
2. בחר את כלי הבינה המלאכותית המתאימים. בחר כלי AI המתאימים בצורה הטובה ביותר לצרכים שזוהו. לפתרון בעיות ואבחון, חפש פלטפורמות הממנפות נתונים היסטוריים ולמידת מכונה כדי לספק תובנות מעשיות. עבור ניתוח כוח עבודה, בחר פתרונות המשתלבים עם מערכות משאבי האנוש הקיימות שלך ומספקים ניתוח ביצועים בזמן אמת. ודא שהכלים שלך מדרגיים, ידידותיים למשתמש ותואמים לתשתית הטכנולוגיה הנוכחית שלך.
3. הדריך את הצוות שלך ושלב AI בזרימות העבודה שלך. הטמעת טכנולוגיה חדשה דורשת הסכמה מצד כל בעלי העניין. השקיעו בהדרכות מקיפות עבור הטכנאים והמנהלים שלכם, כדי להבטיח שהם יבינו כיצד להשתמש בכלי AI ביעילות. הכשרה זו צריכה לכסות את ההיבטים הטכניים ולהדגיש את היתרונות.

תעשיית שירותי השטח עוברת שינויים משמעותיים, המונעים על ידי שינויים דמוגרפיים והצורך ביעילות תפעולית רבה יותר. סביבה זו דורשת שינוי בשיטות ההכשרה והקליטה, כאשר הבינה המלאכותית מובילה את ההסתערות.

כפי שהוזכר לעיל, הניסיון של חברות כמו Ricoh וחברת מוליכים למחצה בולטת מדגיש את החשיבות של שילוב AI בתהליכי הכשרה. שילוב זה הוא יתרון וחיוני עבור עסקים מוכנים לעתיד מפני אתגרים עתידיים.

אנו ב-Aquant מחויבים להוביל את החיוב הזה. מעוניינים ללמוד עוד? הירשם להדגמה בחינם.

אודות המחבר

סידני לארה, מנהלת שירות, Aquant

סידני לארה משמשת כמנהלת השירות בחברת Aquant, המתמחה בשיפור חוויית הלקוח באמצעות תוכנת בינה מלאכותית. עם רקע של 20 שנה בתפעול ומנהיגות שירות, הוא מסור לייעול תהליכים עסקיים כדי למקסם את ערך הלקוח. החל את הקריירה שלו כטכנאי שטח, סידני התקדם בתפקידים טכניים ומנהיגות לפני ששימש כסגן נשיא לשירות צפון אמריקה ב- RATIONAL USA.