Milyen konkrét kihívásokkal szembesültök az upskilling során termelési környezetben?
- Alacsony tanulási motiváció: A kékgalléros dolgozók gyakran nem rendelkeznek pozitív tanulási tapasztalatokkal, így nehezen vonhatók be képzésekbe.
- Munkaidő korlátai: Több műszakos munkarendben nehéz időt biztosítani a fejlesztésekre.
- Digitális alapkészségek hiánya: Sok esetben már az e-learning használata is nehézséget okoz.
- Nem megfelelő képzési tartalmak: A túl elméleti vagy nem lokalizált (nyelvi, kulturális) tananyagok nem hatékonyak.
- Középvezetői ellenállás: Ha ők nem támogatják az upskillinget, a részvétel és az eredményesség is alacsony marad.
Milyen hatással van a termelés automatizálása a jövőbeni munkaerőigényekre és toborzási stratégiára?
- Átalakuló munkaerőprofil: A fizikai munkák részaránya csökken, míg nő a műszaki, gépkezelői és karbantartási tudás iránti igény.
- Toborzási fókuszváltás: A tanulási hajlandóság és az adaptációs képesség értékesebbé válik, mint a konkrét iparági tapasztalat.
- Automatizációval együtt csökken a fluktuációs lehetőség: Az új belépők képzése idő- és költségigényesebb, így nagyobb gondossággal választanak.
- Regionális eltérések: A technológia bevezetése és annak hatása régiónként és vállalatméret szerint is változik.
Hogyan kezelhető a szervezeti öregedés és miként biztosítják a tudás hatékony átadását az új generációnak?
- Mentorprogramok bevezetése: Az idősebb kollégák strukturált keretek között adhatják át tudásukat.
- Tudásmenedzsment eszközök: Folyamatleírások, videós oktatások, digitális tudásbázisok.
- Shadowing és job rotation: Új dolgozók tapasztaltakkal dolgoznak együtt, vagy több területet is kipróbálhatnak.
- Fiatalokhoz illeszkedő tanulási módszerek: Microlearning, gamification, mobilbarát tartalom
-
Tudatos generációkeverés: Több korosztály együttműködése ösztönzi a tudás átadását.
Mennyire látják reálisnak a mesterséges intelligencia használatát a kékgalléros jelöltek előszűrésében?
Reális, de körültekintést igényel: AI használata előszűrésre működhet, de érzékeny terület.
- Erősségek: Nagy mennyiségű jelentkező gyors előszűrése, alapadatok rendszerezése, viselkedési minták értelmezése.
- Korlátok: A digitálisan kevésbé kompetens jelöltek kizáródhatnak. AI nem mindig képes kontextust értelmezni (pl. kulturális sajátosságok).
- Előfeltétel: Strukturált adatgyűjtés, jól definiált szűrési kritériumok.
- Etikai kérdések: Átláthatóság, előítélet-mentesség biztosítása elengedhetetlen.
Tapasztalataid szerint milyen mértékben vált be a chatbot-alapú előszűrés vagy időpontfoglalás?
- Időpontfoglalásra kiválóan működik: A chatbotok 24/7 elérhetők, gyorsan kezelik az időpont-egyeztetést, csökkentik a HR terheltségét.
-
Előszűrés esetén vegyes tapasztalatok:
-
Pozitívum: Alapinformációk (pl. jogosítvány, munkarend vállalása) szűrése jól működik.
Negatívum: Túl komplex kérdések vagy személytelen hangnem elriaszthatja a jelölteket.
-
- Kulcs a jó használathoz: Egyszerű, közérthető nyelv, mobilbarát interfész, és lehetőség emberi kapcsolatra is. *Legjobban hibrid rendszerként működik: Chatbot + HR támogatás kombinációja adja a legjobb jelöltélményt. (DT Career Portál is most ilyen lesz DE- AT-ban )
Mivel készülsz a recruiTECH BLUE-ra?
Az eseményre egy AI-asszisztenst fogok készíteni a ti arculatotokban, aki több nyelven tud majd információt adni a rendezvényetekről.
Illetve – ha gondoljátok – bemutatok egy kis részletet egy Omniverse Gemba Walkból, amellyel a csapatokat coacholják az üzemekben.
Köszönjük a válaszokat Zilahy Dávid Mártonnak, a Deutsche Telekom IT Solutions HU Business Development Managerének!
