SIA “Baltijas Datoru akadēmija” un SIA “Helmes Latvia” pētījums Nr. 1.4 “Uz viedām tehnoloģijām balstīta modulāra Personāla pārvaldības risinājuma (PPR) izstrāde” tika īstenots no 2019. gada 1. maija līdz 2021. gada 30. novembrim.
Projekta ietvaros pētniecības darbību rezultātā ir izstrādāts prototips brīvprātīgas darbinieku mainības (BDM) prognozēšanai, kas spēj izmantot gan datus organizācijas informācijas sistēmās, gan ārējus datu avotus. Izveidotais personāla pārvaldības risinājuma (PPR) modulis paredzēts, lai organizācijās personāla vadītāji saņemtu datos balstītus ieskatus darbinieku grupu BDM risku izvērtēšanai – personāla pārvaldības sistēma signalizētu par darbinieku izdegšanu un vēlmi mainīt darba vietu.
Pētījuma laikā tika veikta personāla vadības pieeju un biznesa prasību izpēte personāla pārvaldības jomā. Tālāk tika veikta tehnoloģiju izvēle un izveidota PPR arhitektūra.
Darbinieku BDM prognozēšanai tika izstrādāti mašīnmācīšanās modeļi, kas veic darbinieku klasifikāciju balstoties uz organizācijā pieejamajiem datiem par darbiniekiem. Izveidotie BDM prognozēšanas modeļi tika izmantoti PPR prototipa izstrādē.
Pētījuma noslēgumā PPR prototips tika validēts izmantojot reālus uzņēmumam datus, lai pārliecinātos par modeļa sniegto prognožu precizitāti. PPR prototipa validācija pierādīja, ka kopumā modeļa prognozes ir pietiekami precīzas, lai tās varētu pielietot praksē personāla pārvaldības vajadzībām.
Papildus tam tika pētītas iespējas samazināt organizācijā brīvprātīgo darbinieku mainību ar darbinieku mācību palīdzību. Rezultātā tika izveidotas un praksē validētas divas metodikas personāla attīstībai organizācijas darba vidē ar mācību analītikas un mikromācību pieeju izmantošanu, kas palīdz organizācijām samazināt BDM riskus.
Pētījuma rezultāti ir apkopoti šādos zinātniskos rakstos:
- Jānis Judrups, Ronalds Cinks, Ilze Birzniece, Ilze Andersone
“Machine learning based solution for predicting voluntary employee turnover in organization” (2021) – https://www.tf.llu.lv/conference/proceedings2021/Papers/TF296.pdf. - Uldis Zandbergs, Jānis Judrups, Elīna Plāne, Raitis Uščins
“Improvement of microlearning with help of learning analytics in enterprises” (2021) – https://www.tf.llu.lv/conference/proceedings2021/Papers/TF338.pdf. - Ilze Birzniece, Ilze Andersone, Agris Ņikitenko, Līga Zvirbule
“Predictive Modeling of HR Dynamics Using Machine Learning” (raksts pieņemts publicēšanai).
Kontaktinformācija:
Jānis Judrups, SIA “Baltijas Datoru Akadēmija”, Dzirnavu iela 140, Rīga, tālrunis: +371 29167972, e-pasts: janis.judrups@bda.lv
Līga Zvirbule, SIA Helmes Latvia, Mūkusalas iela 42D, Rīga, tālrunis: + 371 27260903, e-pasts: liga.zvirbule@helmes.com
Pētījums tika īstenots projekta “Informācijas un komunikācijas tehnoloģiju kompetences centrs”, id.nr. 1.2.1.1/18/A/003 ietvaros. Projektu līdzfinansē Eiropas Reģionālās attīstības fonds Darbības programmas “Izaugsme un nodarbinātība” 1.2.1. specifiskā atbalsta mērķa “Palielināt privātā sektora investīcijas P&A” 1.2.1.1. pasākuma “Atbalsts jaunu produktu un tehnoloģiju izstrādei kompetences centru ietvaros”.