Gonila in omejitve zadovoljstva zaposlenih z delom na daljavo: Empirična analiza

Povzetek

Ozadje/namen: Epidemija Covid-19 je mnoge organizacije prisilila k opravljanju dela na daljavo, ta trend pa naj bi se nadaljeval tudi kasneje v obdobju po epidemiji. Zaposleni v organizaciji so v središču prehoda na delo na daljavo, zato je prepoznavanje dejavnikov, ki vplivajo na zadovoljstvo zaposlenih z delom na daljavo, zelo pomembno za organizacije. Glavni cilj raziskave je, z uporabo inovativne metode, identificirati in prednostno razvrstiti dejavnike, ki vplivajo na zadovoljstvo zaposlenih z delom na daljavo.
Metoda: V prvi fazi te študije je bil, s pomočjo literature, zasnovan konceptualni raziskovalni model. V naslednji fazi je bil predlagan konceptualni model raziskave, ki je bil testiran z modeliranjem strukturnih enačb. Nato smo, z uporabo modela umetne nevronske mreže, identificirali pomen vsake spremenljivke modela za napovedovanje zadovoljstva zaposlenih z delom na daljavo.
Rezultati: Ugotovitve raziskave so pokazale, da so ravnotežje med poklicnim in zasebnim življenjem, institucionalna in tehnološka podpora, zadovoljstvo pri delu in omejena komunikacija, dejavniki, ki vplivajo na zadovoljstvo zaposlenih z delom na daljavo. Prvi trije dejavniki so dejavniki zadovoljstva zaposlenih, zadnji dejavnik (tj. omejena komunikacija) je omejitev zadovoljstva zaposlenih z delom na daljavo, ki statistično značilno negativno vpliva na zadovoljstvo zaposlenih z delom na daljavo.
Zaključek: Ta študija je pokazala, da bi se morale organizacije osredotočiti na procese in strategije za izboljšanje ravnotežja med poklicnim in zasebnim življenjem zaposlenih, zagotavljanje institucionalnih in tehnološko podporo pri delu na daljavo ter povečati zadovoljstvo pri delu, da bi dvignile stopnjo zadovoljstva svojih zaposlenih pri delu na daljavo. Zaznana omejena komunikacija je dejavnik, ki povzroča znižanje stopnje zadovoljstva zaposlenih pri delu na daljavo.

Ključne besede: Delo na daljavo, Zadovoljstvo zaposlenih, Modeliranje strukturnih enačb, Večplastni perceptron, Umetna inteligenca, Umetna nevronska mreža, Pandemija Covid-19