הכירו את ד"ר הילה חלוץ בן-גל

באחד מהמחקרים שלה משתפת ד"ר חלוץ בן-גל פעולה עם חברת סטארט-אפ שעוסקת בהשמת מהנדסים מבוססת כלי בינה מלאכותית (AI). החברה מתמחה בפיתוח פתרונות לגיוס הון אנושי בצורה יעילה ומדויקת יותר באמצעות כלי חיזוי וניתוח. "המערכת המפותחת שואבת נתוני לינקדאין, מנתחת אותם ומייצרת המלצות פרטניות לגיוס עובדים ספציפיים", היא מספרת. "המחקר שלנו התמקד בזיהוי ותיקון הטיות של אלגוריתמי הבינה המלאכותית. במחקר גילינו שלאלגוריתמי ההשמה יש הטיות מובנות – שנובעות מסט לימוד הנתונים שמפלים, למשל, בין גברים לנשים, או בין מועמדים עם רקע תרבותי שונה. לפיכך, הצענו דרכים מובנות לצמצום ההטיה. התחום הזה נקרא AI Fairness, והוא נושא צומח וחשוב בעולם ה- People Analytics, ובכלל".

ד"ר חלוץ בן-גל מתמחה בתחום ה-People Analytics (PA), שתכליתו שימוש בכלים מבוססי נתונים ובינה מלאכותית כדי לנתח ולייעל קבלת החלטות הקשורות למשאבי אנוש (HR) בארגונים ומערכות. "התחום הזה הוא תחום חדש יחסית, שהופך במהירות למבוקש מאוד. הכניסה של הדיגיטציה והבינה המלאכותית לחיינו, והשינויים המהותיים בשוק העבודה, מצריכים שינוי חשיבה ופרדיגמות שהיו נהוגים בתחום זה שנים", היא מסבירה. "איסוף, עיבוד וניתוח נתונים אנושיים וארגוניים, מאפשרים לגזור תובנות חדשות לגבי התנהגויות וביצועי אנשים במערכות שונות, זאת על מנת לשפר את הביצועים של עובדים, פרויקטים וארגונים".

לדבריה, ברוב הארגונים, ובוודאי בארגוני היי-טק מתקדמים, הוצאות הקשורות בעובדים - קליטה, פיתוח, הכשרות, שימור ועזיבה - מהוות את חלק הארי מהתקציב הכולל. לכן, קריטי לנהל את המשאב הזה בצורה מדויקת ותכליתית, בוודאי בסביבה בה יש נתונים רלוונטיים. "המחקר בתחום זה נועד, בין היתר, לייעל תהליכי עבודה, למדוד עמידה ביעדים, ולחקור תופעות ותבניות חוזרות. לדוגמא, מדוע עובדים עוזבים תפקידים מסוימים אחרי זמן קצר או ארוך", היא מסבירה. "לתחום יש קשר הדוק לתעשייה, וכן לעולם מערכות המידע, כי רוב הדאטה אותו אנחנו חוקרים מצוי בשרתי הארגון, כמו גם ברשתות חברתיות, דוגמת לינקדאין".
 

מה הקשר בין שפת אם לנטישת עובדים?

ד"ר חלוץ בן-גל החלה את דרכה האקדמית באוניברסיטה העברית. לאחר מכן המשיכה לתואר שני באוניברסיטת ברנדייס בבוסטון, צברה ניסיון משמעותי בתעשייה בחברות בינלאומיות מובילות, וכשחזרה לארץ המשיכה לדוקטורט בבית הספר לניהול באוניברסיטת חיפה. את פוסט-הדוקטורט עשתה באוניברסיטת סן-פרנסיסקו, במסגרתו לקחה חלק בשת"פ מחקרי עם אוניברסיטת סטנפורד, בפרויקטDigital Living 2030 , במסגרתו פרסמה את מחקריה בכתבי עת וכנסים מובילים כגון, Academy of Management. לפקולטה להנדסה הגיעה ד"ר חלוץ בן-גל בתשפ"ד. כעת היא שוקדת על הקמת תחום ה-People Analytics בפקולטה, כולל מעבדה ייחודית בתחום, במסגרת התוכנית להנדסת תעשייה ומערכות מידע.

במעבדה שהיא מקימה, חוקרת ד"ר חלוץ בן-גל שלושה תחומים. הראשון הוא People Analytics קלאסי. מחקרים בתחום זה יכולים להתמקד, למשל, במחקר מבוסס דאטה של נטישת עובדים. "נהוג לחשוב שאנשים עוזבים עבודה כי הם לא מרוצים מהתפקיד, או כתוצאה משכר נמוך, אבל יכולות להיות מגוון סיבות נוספות לנטישת עובדים, חלקן חבויות ולא כולן אינטואיטיביות", היא אומרת. "למשל, במחקר בארגון גדול מאוד, שהתמודד עם בעיית נטישה של מהנדסים בתפקידים מסוימים, גילינו, בעזרת יישום מודלים של למידת מכונה, כי לדוברי שתי שפות ברמת שפת-אם, יש דפוסי נטישה שונים לגמרי בהשוואה לכלל האוכלוסייה. אלו ממצאים שהיו נסתרים ובלתי מטופלים אלמלא הניתוח האנליטי שבוצע".

תחום מחקרי נוסף במעבדה מתמקד בחקר השפעות הבינה המלאכותית על תהליכי עבודה. "באחד המחקרים בדקנו השפעות AI בסביבת עבודה רפואית, בקרב רופאים ופציינטים. הבינה המלאכותית יכולה לעזור בכל הנוגע לדיאגנוסטיקה רפואית למשל, אבל על מנת שתיושם בהצלחה בסביבות עבודה שונות נדרשות גישות חדשות לאימוץ ויישום יעיל של המלצות בינה מלאכותית. במחקר המשך שפורסם לאחרונה, פיתחנו כלי ומערכת המלצה לאימוץ מיטבי של בינה מלאכותית במגזר הבריאות. המחקר זכה לאחרונה בפרס מחקר מצטיין בכנס Academy of Management  שהתקיים בשיקגו בחודש אוגוסט האחרון".
 

ניהול חדש של תהליכי עבודה

תחום המחקר השלישי במעבדתה נוגע לשינויים מסיביים המתרחשים בתהליכי עבודה. בשנים האחרונות, ד"ר חלוץ בן־גל ועמיתיה עסוקים בבחינת שוק העבודה, והאופן שבו הוא משתנה במהירות. לדבריה, משבר הקורונה העצים את השינויים האלה והאיץ תהליכים באופן אקספוננציאלי. "השינויים האלה מביאים לגידול עצום במודל העסקה עצמית (פרילנס) - כלומר אנשים שאינם עובדי החברה מן המניין. בנוסף, השוק עבר בחלקו למודל של עבודה מרחוק או עבודה היברידית, לצד עבודה גמישה, ששינו אותו מקצה לקצה. התוצאה, פירוק של פרויקטים ותהליכי עבודה קלאסיים לכאלו שמבוססים בראש ובראשונה על מיומנויות  (Skills). בעבר חברות השקיעו מאמצים להתאים אנשים למשרות ע"מ לענות על כל צרכי הארגון ותרבותו, כלומר מודל של מועמד למשרה  (one-to-one). אבל עכשיו, מתחזק הצורך בניהול של תהליך מבוזר (many-to-many), בו חלקי עבודות מבוצעות ע"י אנשים שונים, ע"מ לתת מענה גמיש לטכנולוגיות חדשות ומיומנויות שמשתנות במהירות בסביבות עבודה דינאמיות", היא מחדדת. "כתוצאה מכך, מנהלים צריכים לדאוג שבכל רגע נתון יהיה בארגון סט של מיומנויות שיאפשר להם להתמודד עם מגוון אתגרים משתנים, בסביבה שהיא הרבה יותר קשה לניהול יומיומי. על חלק מאותן מיומנויות, כמו למשל פיתוח קוד, הארגון לעולם לא יוותר. אבל חלק מהמיומנויות יכולות להיות אד־הוק לטובת פרויקט זה או אחר. מחקר זה התפרסם בשנה שעברה בכתב העת היוקרתי Academy of Management Perspectives, ופתח פתח לסדרת מחקרים אמפיריים שמבוצעים כעת במעבדה. באחד מהמחקרים הללו בנינו מודל תכנות מתמטי (Integer Programing) במטרה לייצר תמהיל אופטימלי של מיומנויות 'קשות' ו'רכות' של מהנדסים, זאת על מנת לכמת ולהוכיח כי הרבה יותר יעיל לנהל תהליך עבודה מבוסס מיומנויות מאשר גיוס מהנדסים במשרה מלאה".

כשהיא לא חוקרת או מלמדת, ד"ר חלוץ בן-גל מטיילת. היא גאה לספר כי סיימה לצעוד את "שביל ישראל" באותו פורמט שהיא מאמינה שמאפיין את שוק העבודה החדש – פורמט מבוסס מקטעים. "לא יכולתי לצעוד את השביל ברצף, כי יש לי שלושה ילדים, אז יצאתי בכל פעם למקטע אחר. לכל מקטע הזמנתי בני משפחה וחברים לצעוד איתי. חלק מהמקטעים עשיתי לגמרי לבד, חלק בריצה עם הכלב שלי, ובחלקם חשבתי על חלק מהרעיונות המחקריים שלי. לקח לי שלוש שנים לסיים את השביל, בין השאר בגלל הקורונה. סיימתי בשנה שעברה, על פסגת הר צפחות באילת, מוקפת במשפחה וחברים, וזה היה רגע מאוד מרגש ומשמעותי עבורי".

וכפי שהיא חיפשה שותפים שונים למסע שלה בשביל ישראל – היא מחפשת עתה שותפים ושותפות לדרכה המחקרית. "אני מחפשת סטודנטיות וסטודנטים לתואר שני ושלישי, סקרנים, בעלי מוטיבציה ואוריינטציה מתמטית, שמעוניינים להיות חלק מהעתיד של תחום ה-People Analytics, ולשתף פעולה עם קבוצות מחקר מובילות בעולם", היא מסכמת. נשמע מעניין? אתם מוזמנים ומוזמנות ליצור קשר עם ד"ר חלוץ בן-גל, בכתובת: hila.chalutz@biu.ac.il.