Den kritiske skelnen mellem AI og automatisering i HR - Mass Tech Leadership Council

Den kritiske skelnen mellem AI og automatisering i HR – Mass Tech Leadership Council

The Critical Distinction Between AI and Automation in HR - Mass Tech Leadership Council PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Alle brancher undrer sig over, hvordan fremkomsten af ​​kunstig intelligens vil påvirke det arbejde, de udfører, og HR-verdenen er ingen undtagelse. 52 % af HR-lederne i 2023 udforsker muligheder og use cases for AI. Men for virkelig at bestemme, hvordan man bruger AI effektivt, er det nødvendigt at forstå, hvordan det er forskelligt fra - og også komplementært til - automatisering i HR.

AI og automatisering bruges ofte i flæng, men de har kritiske forskelle. Og at forstå disse forskelle kan hjælpe dig med at fremme ansættelseseffektiviteten og forbedre din ansættelsesproces.

AI og automatisering i HR: nøgleforskelle

AI og automatisering ligner hinanden ved, at de bruger teknologi til at øge effektiviteten i, hvordan arbejdet udføres, fra små opgaver til store. Men der er kritiske skel mellem de to.

Automatisering bruges til gentagne opgaver, der er tidskrævende, når de udføres manuelt, men som ikke er særlig komplekse. De er nemmere at aflevere til maskiner, fordi de ikke er specielt komplicerede, men automatisering af disse opgaver sparer mennesker for en masse tid.

Eksempler på automatisering i HR omfatte indsamling af e-signerede formularer og automatisk generering af PDF'er under onboarding-processen eller styring af betalt tidsplanlægning og optjening.

AI i HR bruges på den anden side til opgaver, der kræver dømmekraft, dømmekraft og nogle gange endda kreativitet. Det er ikke her for at erstatte mennesker, men det kan udføre mere avancerede opgaver for at hjælpe mennesker med at udføre deres arbejde bedre.

Eksempler på AI i HR omfatter brug af værktøjer til at screene CV'er for åbne stillinger eller sporing og analyse af præstationsdata for at hjælpe en leder med at forberede sig til en kommende årlig gennemgang.

Der er masser af fordele ved at bruge AI i HR (og også nogle ulemper), men her er to af de vigtigste måder, du kan bruge AI og automatisering, separat og sammen, i dit HR-team.

Fremme af ansættelseseffektivitet

AI og automatisering kan bruges separat for at gøre din ansættelsesproces mere effektiv.

AI kan hjælpe dig med at skrive jobbeskrivelser hurtigere og mere konsekvent, kategorisere og analysere svar på video interviews, og endda sammensætte en liste over potentielle kandidater baseret på deres LinkedIn-profiler.

Automatisering kan i mellemtiden hjælpe dig med at sortere CV'er, du allerede har modtaget, efter deres færdigheder, udføre færdighedsvurderingstests og levere resultaterne for at hjælpe dig med at træffe nemmere og mere præcise ansættelsesbeslutninger. Det kan den også hjælpe dig med at anmode om referencer og afgøre, om de er ægte.

Forbedring af ansættelsesprocesser

Brugt sammen kan AI og automatisering hjælpe dig med at forbedre dine ansættelsesprocesser til levere en bedre kandidatoplevelse også.

AI kan hjælpe dig med at skrive kommunikation til dine topkandidater for at holde dem opdateret under hele processen, og automatisering kan hjælpe dig med at sende dem og holde styr på svarene. At sikre mere rettidig kommunikation med kandidater er afgørende for din overordnede kandidatoplevelse.

Plus, brug af kunstig intelligens og automatisering kan fremskynde din ansættelsesproces, hvilket betyder mindre frustration for dine kandidater. Og hvis du bruger de rigtige værktøjer, f.eks Cangrade, AI og automatisering kan faktisk fjerne bias fra din ansættelsesproces, så du lever op til dine værdier om mangfoldighed og inklusion.

Sådan integrerer du AI og automatisering i HR i dit arbejdsflow

Det er nemt at integrere AI og automatisering i dit HR-workflow med den rigtige teknologi - faktisk bruger din HR-software måske allerede en eller begge. En platform som Cangrade kan hjælpe dig med at opnå større ansættelseseffektivitet og samtidig levere en bedre kandidatoplevelse. Lær mere i dag.

Tidsstempel:

Mere fra MassTLC