در دنیای امروز که نیروی انسانی یکی از مهم‌ترین دارایی‌های سازمان‌ها به شمار می‌رود، ترک شغل کارکنان می‌تواند هزینه‌های سنگینی را به شرکت‌ها تحمیل کند. هزینه‌های مربوط به جذب و آموزش نیروی جدید، کاهش بهره‌وری، از دست دادن دانش سازمانی و حتی تضعیف روحیه سایر کارکنان از جمله پیامدهای این پدیده هستند. در چنین شرایطی، بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌تواند راهکاری مؤثر برای پیش‌بینی رفتار کارکنان و پیشگیری از ترک شغل آنان باشد.

چرا پیش‌بینی ترک شغل اهمیت دارد؟

مدیریت منابع انسانی همواره به دنبال یافتن راه‌هایی برای حفظ کارکنان مستعد و کاهش نرخ ترک خدمت (Employee Turnover Rate) است. آگاهی زودهنگام نسبت به احتمال خروج یک کارمند از سازمان، این امکان را به مدیران می‌دهد تا اقدامات پیشگیرانه نظیر ارتقای شغلی، بهبود محیط کاری، افزایش مزایا یا بازنگری در وظایف شغلی را در زمان مناسب انجام دهند.

در این زمینه، یادگیری ماشین به عنوان ابزاری هوشمند برای تحلیل داده‌های پیچیده و شناسایی الگوهای پنهان، می‌تواند به صورت دقیق، سریع و قابل اعتماد به پیش‌بینی خروج کارکنان بپردازد.

داده‌هایی که برای پیش‌بینی لازم است

مدل‌های یادگیری ماشین برای عملکرد مطلوب، نیازمند داده‌هایی با کیفیت و ساختاریافته هستند. در زمینه پیش‌بینی ترک شغل، داده‌هایی که معمولاً مورد استفاده قرار می‌گیرند عبارتند از:

• اطلاعات فردی: سن، جنسیت، تحصیلات، وضعیت تأهل

• سوابق شغلی: سابقه کار در شرکت، تعداد ترفیع، جابجایی‌های درون‌سازمانی

• عملکرد کاری: امتیاز ارزیابی عملکرد، پروژه‌های انجام‌شده، ساعات کاری

• اطلاعات حقوق و دستمزد: سطح درآمد، پاداش‌ها، افزایش حقوق سالانه

• رفتارهای کاری: غیبت‌ها، تأخیرها، میزان تعامل با همکاران

• نتایج نظرسنجی‌های منابع انسانی: رضایت شغلی، نظر درباره فرهنگ سازمانی

ترکیب این داده‌ها به الگوریتم‌ها این امکان را می‌دهد تا الگوهایی را که منجر به ترک شغل می‌شوند، شناسایی کرده و بر اساس آن‌ها پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهند.

الگوریتم‌های مناسب برای پیش‌بینی ترک شغل

در یادگیری ماشین، الگوریتم‌های متعددی برای طبقه‌بندی داده‌ها و پیش‌بینی رفتارها وجود دارد. در ادامه چند الگوریتم پراستفاده در این زمینه معرفی می‌شود:

۱. درخت تصمیم (Decision Tree)

درخت تصمیم الگوریتمی ساده اما قدرتمند است که داده‌ها را براساس ویژگی‌های مختلف تقسیم‌بندی می‌کند. این الگوریتم به‌خوبی قابل تفسیر است و می‌توان مسیر تصمیم‌گیری را به وضوح مشاهده کرد.

۲. جنگل تصادفی (Random Forest)

جنگل تصادفی مجموعه‌ای از درخت‌های تصمیم است که باهم کار می‌کنند تا دقت پیش‌بینی افزایش یابد. این روش نسبت به درخت تصمیم کمتر دچار بیش‌برازش (Overfitting) می‌شود.

۳. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)

این مدل آماری برای پیش‌بینی احتمال وقوع یک رویداد (مانند ترک شغل) استفاده می‌شود. سادگی و سرعت آن باعث شده گزینه‌ای محبوب برای شروع تحلیل باشد.

۴. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Neural Networks)

در مسائل پیچیده که الگوهای پنهانی زیادی وجود دارد، شبکه‌های عصبی عملکرد بسیار خوبی دارند. البته نیاز به داده‌های زیاد و منابع محاسباتی بیشتری دارند.

۵. ماشین بردار پشتیبان (SVM)

این الگوریتم در جداسازی کلاس‌ها (مانند ترک شغل یا ماندن) عملکرد قابل‌قبولی دارد، مخصوصاً در زمانی که داده‌ها غیرخطی هستند.

مراحل اجرایی پروژه پیش‌بینی ترک شغل

برای استفاده از یادگیری ماشین در پیش‌بینی ترک شغل، مراحل زیر باید طی شود:

۱. جمع‌آوری داده‌ها

در این مرحله باید داده‌های مرتبط با کارکنان از سیستم‌های منابع انسانی، فرم‌های ارزیابی عملکرد، نظرسنجی‌ها و سایر منابع گردآوری شود.

۲. پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها

حذف داده‌های ناقص، تبدیل داده‌های متنی به عددی، نرمال‌سازی و دسته‌بندی اطلاعات از گام‌های حیاتی در این مرحله هستند.

۳. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)

با استفاده از ابزارهای آماری و نمودارها، الگوهای اولیه، همبستگی‌ها و متغیرهای مؤثر شناسایی می‌شوند.

۴. آموزش مدل

داده‌ها به دو بخش آموزش و تست تقسیم می‌شوند. سپس مدل با استفاده از داده‌های آموزشی یاد می‌گیرد که چگونه کارکنانی که ترک کرده‌اند را از دیگران متمایز کند.

۵. ارزیابی مدل

با استفاده از داده‌های تست، دقت، حساسیت، دقت مثبت، نرخ خطا و سایر شاخص‌های عملکرد مدل بررسی می‌شوند.

۶. استفاده در عمل و تفسیر نتایج

مدلی که عملکرد خوبی دارد، می‌تواند در محیط واقعی سازمان برای پیش‌بینی آینده مورد استفاده قرار گیرد. تفسیر خروجی مدل نیز به تصمیم‌گیران کمک می‌کند تا اقدامات لازم را انجام دهند.

مزایای استفاده از یادگیری ماشین در ترک شغل کارکنان

استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تحلیل و پیش‌بینی ترک شغل کارکنان، سازمان‌ها را به سطح بالاتری از مدیریت منابع انسانی ارتقا می‌دهد. این رویکرد مبتنی بر داده، مزایای گسترده‌ای دارد که در ادامه به‌طور مفصل بررسی می‌شوند:

✅ ۱. کاهش هزینه‌های مستقیم و غیرمستقیم ترک شغل کارکنان

هنگامی که یک کارمند سازمان را ترک می‌کند، شرکت با هزینه‌های متعددی روبه‌رو می‌شود؛ از جمله هزینه جذب نیروی جدید، آموزش و تطبیق فرد جدید با فرهنگ سازمانی، کاهش موقت بهره‌وری تیم و حتی از دست رفتن مشتریان. با پیش‌بینی ترک شغل کارکنان از طریق مدل‌های یادگیری ماشین، می‌توان قبل از بروز این هزینه‌ها، مداخله کرد و شرایط لازم برای ماندگاری نیروی انسانی را فراهم ساخت.

✅ ۲. افزایش دقت تصمیم‌گیری‌های منابع انسانی با تکیه بر داده

به‌جای تصمیم‌گیری‌های شهودی یا بر اساس حدس و گمان، یادگیری ماشین به مدیران منابع انسانی امکان می‌دهد تا با تکیه بر داده‌های واقعی، تصمیمات هوشمندانه‌تر اتخاذ کنند. مدل‌های پیش‌بینی ترک شغل کارکنان می‌توانند نشان دهند که کدام بخش‌ها یا تیم‌ها بیشتر در معرض خطر هستند، و چه عواملی در بروز این مشکل نقش کلیدی دارند.

✅ ۳. شناسایی عوامل پنهان در ترک شغل کارکنان و رفع آن‌ها

الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادر به کشف الگوهایی هستند که از دید انسان پنهان می‌مانند. عواملی مثل نارضایتی از مدیر مستقیم، عدم تعادل بین کار و زندگی، یا احساس بی‌عدالتی در افزایش حقوق، ممکن است به‌صورت مستقیم در داده‌ها نمایان نباشند، اما از طریق تحلیل ترکیبی داده‌ها کشف شوند. این توانایی باعث می‌شود سازمان‌ها بتوانند ریشه مشکلات را یافته و به‌جای درمان ظاهری، اقدامات اصلاحی عمیق انجام دهند.

✅ ۴. بهبود نگهداشت کارکنان کلیدی و بااستعداد

کارکنان مستعد و با عملکرد بالا، نقش مهمی در موفقیت سازمان دارند و ترک شغل آن‌ها ضربه‌ای جدی محسوب می‌شود. مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند این دسته از کارکنان را شناسایی کرده و در صورت مشاهده علائم ترک شغل، هشدار لازم را به مدیران ارائه دهند. به این ترتیب، امکان ارائه مشوق‌ها یا گفت‌وگوهای انگیزشی برای حفظ آن‌ها فراهم می‌شود.

✅ ۵. افزایش رضایت شغلی از طریق مداخلات هدفمند

وقتی دلایل بالقوه ترک شغل کارکنان مشخص باشد، سازمان می‌تواند با اعمال تغییراتی مانند بهبود مزایا، بازبینی وظایف، ارتقاء محیط کاری یا ارائه فرصت‌های رشد، رضایت شغلی را به‌صورت مستقیم و هدفمند افزایش دهد. این امر نه‌تنها نرخ ترک شغل را کاهش می‌دهد، بلکه باعث افزایش وفاداری کارکنان به برند کارفرما می‌شود.

✅ ۶. امکان مدیریت فعال‌تر منابع انسانی

یادگیری ماشین به واحد منابع انسانی این توانایی را می‌دهد که از حالت واکنشی خارج شده و به مدیریت پیش‌نگرانه بپردازد. به‌جای آن‌که پس از استعفای کارمندان اقدام به جبران کنند، از قبل برای حفظ آن‌ها برنامه‌ریزی می‌شود. این دیدگاه، نگرش استراتژیک منابع انسانی را تقویت می‌کند.

✅ ۷. بهبود برند کارفرما (Employer Branding)

زمانی که سازمانی بتواند نشان دهد به کارکنان خود اهمیت می‌دهد و با استفاده از ابزارهای پیشرفته مانند یادگیری ماشین، برای حفظ آن‌ها تلاش می‌کند، تصویری مثبت از خود در بازار کار ایجاد می‌کند. این تصویر می‌تواند در جذب نیروهای بااستعداد جدید نیز نقش کلیدی ایفا کند.

چالش‌ها و محدودیت‌ها

هرچند کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی ترک شغل جذاب است، اما با چالش‌هایی نیز همراه است:

• حفظ حریم خصوصی کارکنان
  استفاده از داده‌های فردی باید با رضایت کارکنان و رعایت اصول اخلاقی همراه باشد.

• تبعیض الگوریتمی
  در صورتی که داده‌های تاریخی دارای سوگیری باشند، مدل نیز ممکن است تصمیم‌های ناعادلانه بگیرد.

• تفسیرپذیری مدل‌ها
  برخی مدل‌های پیچیده مانند شبکه‌های عصبی، به‌سختی قابل تفسیر هستند و این موضوع اعتماد مدیران به نتایج را کاهش می‌دهد.

جمع‌بندی

پیش‌بینی ترک شغل کارکنان با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، یکی از روش‌های نوین و کارآمد در مدیریت منابع انسانی هوشمند است. سازمان‌هایی که بتوانند داده‌های خود را به‌درستی تحلیل و الگوهای رفتاری کارکنان را کشف کنند، می‌توانند با اقدامات پیشگیرانه، رضایت شغلی را افزایش داده و نرخ ترک شغل را به میزان قابل توجهی کاهش دهند. البته استفاده از این فناوری باید با دقت، رعایت اخلاق و توجه به محدودیت‌ها همراه باشد تا بیشترین بهره‌وری حاصل شود.