แชร์

HRM ในยุคดิจิทัล : การปรับตัวเพื่อความยั่งยืนขององค์กร

Screenshot_2025_09_02_160144_1.png พี่ปี
อัพเดทล่าสุด: 18 เม.ย. 2025
680 ผู้เข้าชม


HRM ในยุคดิจิทัล: การปรับตัวเพื่อความยั่งยืนขององค์กร
ในยุคที่เทคโนโลยีก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว องค์กรต่าง ๆ ไม่สามารถหลีกเลี่ยงการเปลี่ยนแปลงได้ โดยเฉพาะในด้านการบริหารทรัพยากรมนุษย์ (HRM: Human Resource Management) ที่ต้องปรับตัวให้ทันกับความเปลี่ยนแปลงนี้ เพื่อรองรับความคาดหวังของพนักงานยุคใหม่ และสนับสนุนกลยุทธ์ขององค์กรอย่างมีประสิทธิภาพ

ลักษณะเด่นของ HRM ยุคดิจิทัล
1.การใช้เทคโนโลยีในการบริหารงานบุคคล
เช่น ระบบ HRIS (Human Resource Information System), การเก็บข้อมูลผ่าน Cloud, การใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลพนักงาน หรือแม้แต่การสัมภาษณ์ผ่านวิดีโอ
2.การบริหารจัดการแบบ Real-Time
HR สามารถติดตามผลงานพนักงาน ประเมินผล หรือสื่อสารแบบทันทีผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์ต่าง ๆ ลดความล่าช้าและเพิ่มความโปร่งใสในการทำงาน
3.การใช้ Big Data และ Analytics
ข้อมูลขนาดใหญ่ถูกนำมาใช้ในการวางแผนทรัพยากรบุคคล เช่น การพยากรณ์อัตราการลาออก หรือการระบุบุคลากรที่มีศักยภาพสูง
4.การฝึกอบรมผ่านระบบออนไลน์ (e-Learning)
ทำให้พนักงานสามารถเรียนรู้ทักษะใหม่ได้ทุกที่ทุกเวลา ลดต้นทุนและเพิ่มโอกาสในการพัฒนาตนเองอย่างต่อเนื่อง
5.การสร้างประสบการณ์พนักงาน (Employee Experience)
HRM ในยุคดิจิทัลมุ่งเน้นความพึงพอใจของพนักงานตลอดเส้นทางการทำงาน ตั้งแต่การสรรหาจนถึงการพัฒนาอาชีพ เพื่อสร้างความผูกพันและลดการลาออก

ความท้าทายของ HRM ยุคใหม่
-ความปลอดภัยของข้อมูลส่วนบุคคล (Data Privacy)
-ความสามารถในการใช้เทคโนโลยีของทั้ง HR และพนักงาน
-การรักษาความสมดุลระหว่างเทคโนโลยีกับความเป็นมนุษย์
-ความคาดหวังที่สูงขึ้นของพนักงานเจเนอเรชันใหม่

สรุป
HRM ยุคดิจิทัลไม่ใช่เพียงการนำเทคโนโลยีมาใช้ แต่คือการ "คิดใหม่ ทำใหม่" เพื่อให้การดูแลคนในองค์กรมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตอบโจทย์ยุคสมัย และสร้างความยั่งยืนให้กับองค์กรในระยะยาว



บทความและรูปภาพประกอบจาก ChatGPT

โดย พี่ปี


บทความที่เกี่ยวข้อง
Garbage Data = Garbage Result เรื่องจริงที่ AI ก็ช่วยไม่ได้
Garbage Data = Garbage Result คือความจริงในโลก AI โลจิสติกส์ บทความนี้อธิบายว่าข้อมูลแย่ทำลายผลลัพธ์ได้อย่างไร และควรป้องกันอย่างไร
ChatGPT_Image_27_มิ_ย_2568_09_35_26.png BANKKUNG
21 ม.ค. 2026
ข้อมูลแบบไหนที่ AI โลจิสติกส์ต้องการ ถึงจะทำงานได้จริง
AI โลจิสติกส์ต้องการข้อมูลแบบไหน บทความนี้อธิบายประเภทข้อมูลที่จำเป็น และเหตุผลที่ข้อมูลคุณภาพสำคัญกว่าปริมาณ
ChatGPT_Image_27_มิ_ย_2568_09_35_26.png BANKKUNG
21 ม.ค. 2026
AI Forecast ผิดได้ไหม? ทำไมการพยากรณ์ด้วย AI ยังไม่ใช่คำตอบวิเศษ
AI Forecast ช่วยคาดการณ์ความต้องการได้แม่นยำขึ้น แต่ยังผิดพลาดได้ บทความนี้อธิบายสาเหตุ ข้อจำกัด และวิธีใช้งาน AI ให้ได้ผลจริง
ChatGPT_Image_27_มิ_ย_2568_09_35_26.png BANKKUNG
21 ม.ค. 2026
icon-messenger
เว็บไซต์นี้มีการใช้งานคุกกี้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสบการณ์ที่ดีในการใช้งานเว็บไซต์ของท่าน ท่านสามารถอ่านรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และ นโยบายคุกกี้
เปรียบเทียบสินค้า
0/4
ลบทั้งหมด
เปรียบเทียบ