AI i HR: En guide til erhvervs- og HR-ledere

76 % af HR-lederne Tro deres organisationer vil sakke bagud, hvis de ikke vedtager AI-løsninger inden for det næste år eller to. Med det høje tempo i AI-innovation kan vi forvente, at AI vil have en stor indflydelse på HR-rollen på tværs af hele medarbejdernes livscyklus.

For det første vil AI føre til nye medarbejderes forventninger om, hvordan de interagerer med HR- og HR-teknologier, fra rekruttering og onboarding til uddannelse og karriereledelse. Over tid vil AI sandsynligvis fuldstændigt omdefinere formålet og strukturen for individuelle HR-roller og -teams.

For at forblive relevante og konkurrencedygtige skal virksomhedsledere og HR-ledere forstå kernekapaciteterne og bruge cases af AI i HR, samtidig med at de holder etiske og juridiske overvejelser for øje.

Prædiktiv og generativ AI i HR

Forudsigende AI-applikationer har gjort betydelige fremskridt inden for menneskelige ressourcer ved at hjælpe med bedre beslutningstagning, forbedre effektiviteten og forbedre medarbejderoplevelsen. Her er nogle eksempler på, hvordan prædiktiv AI bliver brugt på tværs af medarbejdernes livscyklus:

• Talentoptagelse: Prædiktiv AI kan analysere historiske data for at identificere kandidater med den højeste sandsynlighed for succes i en given rolle, hvilket fremskynder ansættelsesprocessen og sikrer bedre match.
• Træning og udvikling: Prædiktiv kunstig intelligens kan tilpasse læringsstier for medarbejdere baseret på deres færdigheder, præstationer og karrieremål, hvilket understøtter kontinuerlig udvikling af færdigheder.
• Performance management: Forudsigelsesmodeller kan bruges til at analysere mønstre i medarbejdernes produktivitet og identificere potentielle forbedringsområder.
• Arbejdsstyrke planlægning: Forudsigende modeller kan forudsige arbejdsstyrkens efterspørgsel ved at analysere faktorer såsom markedstendenser og kvalifikationsmangler, hvilket muliggør målrettet rekruttering og træning.
• Medarbejderretention: Forudsigende AI-modeller kan analysere medarbejdernes engagement og tilfredshedsniveauer for at identificere medarbejdere med risiko for at forlade, hvilket giver HR mulighed for at træffe proaktive foranstaltninger for at fastholde talent.
• Mangfoldighed og inkludering: Prædiktiv AI kan hjælpe med at identificere og afbøde skævheder i rekrutterings- og præstationsevalueringsprocesser.
• Administration af kompensation og ydelser: Forudsigende modeller kan analysere markedsdata og fordeleudnyttelse for at designe konkurrencedygtige lønpakker med optimerede fordele.

Nylige fremskridt inden for generativ AI har demonstreret dets potentiale til at revolutionere HR-processer ved at fremskynde tidskrævende opgaver, personalisere kommunikation og forbedre andre aspekter af HR-rollen. Her er nogle eksempler:

• Talentoptagelse: Generativ AI kan hjælpe med at udarbejde jobbeskrivelser og personlige beskeder til kandidater, strømline ansættelsesprocessen og forbedre kandidatoplevelsen.
• Medarbejder ombord: Generativ AI kan bruges til at designe personlige onboarding-planer, kontrakter og andet administrativt papirarbejde, hvilket gør onboarding-processen mere effektiv.
• Læring og udvikling: Generativ AI kan skabe tilpasset læringsindhold baseret på en persons rolle, færdighedsniveau og læringspræferencer, hvilket muliggør effektiv udvikling af færdigheder.
• Performance management: Generativ kunstig intelligens kan hjælpe ledere med at give personlig feedback til medarbejderne og identificere områder for forbedring, hvilket strømliner præstationsevalueringsprocessen.
• Intern kommunikation: Chatbots drevet af store sprogmodeller (LLM'er) kan implementeres internt for at besvare HR-relaterede spørgsmål, give up-to-date information om forskellige metrikker og acceptere anmodninger fra medarbejdere, hvilket frigør HR-professionelle til at fokusere på mere strategiske opgaver.
• Mangfoldighed og inkludering: Generativ AI kan bruges til at identificere og korrigere skævt sprog i HR-dokumenter og kommunikation, hvilket fremmer en mere inkluderende arbejdsplads.
• Medarbejderengagement: Generativ AI kan hjælpe med at skabe personlige undersøgelser for at måle medarbejdernes engagement, tilfredshed og andre relevante målinger, hvilket giver værdifuld indsigt til HR-teams.

Lad os nu dykke ned i de mest almindelige AI-applikationer i HR.

Hvis dette dybdegående undervisningsindhold er nyttigt for dig, abonner på vores AI-mailingliste for at blive advaret, når vi udgiver nyt materiale. 

AI til rekruttering og ansættelse

Rekruttering er en notorisk tidskrævende og dyr proces, men kunstig intelligens transformerer feltet med værktøjer, der markant kan reducere ansættelsestiden og sænke omkostningerne.

En af de vigtigste anvendelser af AI i rekruttering er automatisering af kandidatindhentning og -screening. AI-drevne platforme kan søge gennem enorme mængder data fra forskellige kilder som jobtavler, sociale medier og virksomhedsdatabaser for at identificere potentielle kandidater. De kan også screene CV'er og ansøgninger i stor skala og identificere de mest kvalificerede kandidater baseret på forudbestemte kriterier. Desuden kan Natural Language Processing (NLP) algoritmer bruges til at vurdere det semantiske indhold af CV'er, hvilket giver en dybere forståelse af kandidaternes færdigheder og erfaringer.

Samtaleplanlægning og kandidatengagement er andre områder, hvor AI gør en betydelig indflydelse. Chatbots og virtuelle assistenter kan automatisere planlægningen af ​​interviews, give rettidige svar på kandidatforespørgsler og sikre en smidig, engagerende kandidatoplevelse gennem hele rekrutteringsprocessen.

Flere virksomheder er førende med hensyn til at integrere AI i rekruttering. For eksempel kan HireVues AI-drevne videointerview og -vurderinger kombineret med en virtuel rekrutteringsassistent hjælpe virksomheder leje op til 4x hurtigere. Textios udvidede skriveløsning hjælper virksomheder med at opbygge forskellige og højtydende teams ved at eliminere skævhed i jobopslag. HirEZ's alt-i-én udgående rekrutteringsplatform forbedrer talenttiltrækning og rekruttering gennem integration med CRM- eller ansøgersporingssystemer, GPT-genererede e-mails og skabeloner, automatiseret planlægning og realtidsanalyse.

AI til Talent Management

Ved at udnytte kraften i maskinlæring, forudsigelig analyse og naturlig sprogbehandling muliggør AI en mere personlig, datadrevet tilgang til styring og udvikling af en organisations arbejdsstyrke.

En primær anvendelse af AI i talent management er personaliseret udvikling af medarbejdere. AI-drevne platforme kan analysere en persons færdigheder, præstationsmålinger og karriereønsker for at skræddersy lærings- og udviklingsprogrammer. Ved at gøre det hjælper disse platforme ikke kun med at lukke kvalifikationskløften, men hjælper også med at pleje en kultur med kontinuerlig læring og vækst. Ydermere kan prædiktiv analyse forudsige potentielle fremtidige ledere i organisationen og derved hjælpe med successionsplanlægning og lederudvikling.

Adskillige virksomheder og værktøjer er banebrydende i brugen af ​​kunstig intelligens til at transformere talent- og karriereledelse. For eksempel, Workdays færdigheder intelligens fundament hjælper virksomheder med at forstå deres nuværende og fremtidige færdighedsbehov, samtidig med at de giver medarbejderne relevant, kontekstuel, engagerende og personlig læring. HiredScore tilbyder AI-drevne løsninger, der hjælper med at opdage toptalenter inden for og uden for en organisation, muliggør personlig karrierecoaching og giver indsigt for at hjælpe med at nå mangfoldighedsmål.

Juridiske og etiske bekymringer ved brug af kunstig intelligens i HR

På trods af spændingen og hypen omkring AI, 77 % af HR-lederne er bekymrede over dets nøjagtighed og kompleksitet, når de anvendes til forretningsbrug. Derudover er der bekymringer med hensyn til at sikre privatliv og fortrolighed, når du bruger AI-applikationer.

Der er flere ting at huske på for en vellykket implementering af AI i HR-praksis:

• Etik og retfærdighed. AI-modeller kan opretholde skævheder i deres træningsdata, hvilket fører til uretfærdige resultater. Virksomheder skal bruge forskellige data og revidere AI-systemer for bias.
• Databeskyttelse og sikkerhed. Virksomheder skal overholde databeskyttelsesbestemmelserne og anvende sikre datalagrings- og behandlingsmetoder.
• Gennemsigtighed og forklaring. Det er vigtigt at sikre, at medarbejderne forstår, hvordan AI bruges i HR-processer, især når det påvirker beslutninger som ansættelse eller forfremmelser. Gennemsigtighed er også med til at reducere medarbejdernes modstand mod introduktionen af ​​AI på arbejdspladsen.
• Opkvalificering. Virksomhedsledere skal planlægge for den potentielle indvirkning af AI på job og jobdesign. Ideelt set bør AI give HR-professionelle mulighed for at opnå bedre resultater omkostningseffektivt, og i denne sammenhæng vil HR-teams kræve opkvalificering for at forstå og bruge AI effektivt.

Integrationen af ​​kunstig intelligens i menneskelige ressourcer katalyserer et paradigmeskift i retning af datadrevet, effektiv og personlig HR-drift. Efterhånden som AI-teknologier udvikler sig, er deres anvendelse inden for rekruttering, talentstyring og andre funktioner klar til at optimere HR-processer betydeligt og bidrage til organisatorisk effektivitet. Det er dog afgørende at implementere AI ansvarligt og uddanne ledere og medarbejdere om AI for at sikre, at teknologien effektivt giver alle i organisationen mulighed for at øge både ydeevne og jobtilfredshed.

Nyder du denne artikel? Tilmeld dig for flere AI-opdateringer.

Vi giver dig besked, når vi udgiver flere oversigtsartikler som denne.

Relaterede

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
• PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
• PlatoESG. Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
• PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
• Kilde: https://www.topbots.com/ai-in-hr-guide/