AI In HR: Opas yritys- ja henkilöstöjohtajille

76 % henkilöstöjohtajista Uskoa heidän organisaationsa jäävät jälkeen, jos ne eivät ota tekoälyratkaisuja käyttöön seuraavan vuoden tai kahden sisällä. Tekoälyinnovaatioiden nopean tahdin ansiosta voimme odottaa tekoälyllä olevan suuri vaikutus HR-rooliin työntekijän koko elinkaaren ajan.

Ensinnäkin tekoäly johtaa työntekijöiden uusiin odotuksiin siitä, miten he ovat vuorovaikutuksessa HR- ja HR-tekniikoiden kanssa rekrytoinnista ja perehdyttämisestä koulutukseen ja uranhallintaan. Ajan myötä tekoäly määrittelee todennäköisesti täysin uudelleen yksittäisten HR-roolien ja -tiimien tarkoituksen ja rakenteen.

Pysyäkseen merkityksellisinä ja kilpailukykyisinä yritysjohtajien ja henkilöstöjohtajien on ymmärrettävä tekoälyn ydinominaisuudet ja käyttötapaukset HR:ssä pitäen samalla mielessä eettiset ja juridiset näkökohdat.

Ennustava ja luova tekoäly HR:ssä

Ennustavat tekoälysovellukset ovat ottaneet merkittäviä harppauksia henkilöstöhallinnon alalla auttamalla parempaa päätöksentekoa, parantamaan tehokkuutta ja parantamaan työntekijöiden kokemusta. Tässä on esimerkkejä siitä, kuinka ennakoivaa tekoälyä käytetään työntekijän elinkaaren aikana:

• Kykyjen hankinta: Ennakoiva tekoäly voi analysoida historiallisia tietoja tunnistaakseen hakijat, joilla on suurin todennäköisyys menestyä tietyssä roolissa, nopeuttaa rekrytointiprosessia ja varmistaa paremmat vastineet.
• Koulutus ja kehitys: Ennakoiva tekoäly voi mukauttaa työntekijöiden oppimispolkuja heidän taitojensa, suorituksensa ja uratavoitteiden perusteella, mikä tukee jatkuvaa taitojen kehittämistä.
• Tulosohjaus: Ennakointimalleja voidaan käyttää analysoimaan työntekijöiden tuottavuuden malleja ja tunnistamaan mahdollisia parannuskohteita.
• Työvoimasuunnittelu: Ennustavat mallit voivat ennustaa työvoiman kysyntää analysoimalla tekijöitä, kuten markkinatrendejä ja osaamisvajeita, mikä mahdollistaa kohdistetun rekrytoinnin ja koulutuksen.
• Työntekijöiden säilyttäminen: Ennakoivat tekoälymallit voivat analysoida työntekijöiden sitoutumista ja tyytyväisyyttä tunnistaakseen työntekijät, jotka ovat vaarassa lähteä, jolloin HR voi ryhtyä ennakoiviin toimiin kykyjen säilyttämiseksi.
• Monimuotoisuus ja osallisuus: Ennakoiva tekoäly voi auttaa tunnistamaan ja lieventämään harhaa rekrytointi- ja suorituskyvyn arviointiprosesseissa.
• Korvausten ja etuuksien hallinta: Ennakoivat mallit voivat analysoida markkinatietoja ja etujen käyttöä suunnitellakseen kilpailukykyisiä palkkapaketteja optimoiduilla eduilla.

Viimeaikaiset edistykset generatiivisessa tekoälyssä ovat osoittaneet sen potentiaalin mullistaa HR-prosesseja nopeuttamalla aikaa vieviä tehtäviä, personoimalla viestintää ja parantamalla muita HR-roolin näkökohtia. Tässä muutamia esimerkkejä:

• Kykyjen hankinta: Generatiivinen tekoäly voi auttaa laatimaan työnkuvauksia ja henkilökohtaisia ​​viestejä hakijoille, mikä virtaviivaistaa rekrytointiprosessia ja parantaa ehdokkaiden kokemusta.
• Työntekijä lennolle: Generatiivista tekoälyä voidaan käyttää räätälöityjen perehdytyssuunnitelmien, sopimusten ja muiden hallinnollisten papereiden suunnitteluun, mikä tehostaa käyttöönottoprosessia.
• Oppiminen ja kehittäminen: Generatiivinen tekoäly voi luoda räätälöityä oppimissisältöä yksilön roolin, taitotason ja oppimismieltymysten perusteella, mikä mahdollistaa tehokkaan taitojen kehittämisen.
• Tulosohjaus: Generatiivinen tekoäly voi auttaa johtajia antamaan henkilökohtaista palautetta työntekijöille ja tunnistamaan kehittämiskohteita, mikä virtaviivaistaa suoritusten arviointiprosessia.
• Sisäinen viestintä: Suurten kielimallien (LLM) avulla toimivat chatbotit voidaan ottaa käyttöön sisäisesti vastaamaan HR-kysymyksiin, tarjoamaan ajantasaista tietoa erilaisista mittareista ja vastaanottamaan työntekijöiden pyyntöjä, mikä vapauttaa HR-ammattilaiset keskittymään strategisempiin tehtäviin.
• Monimuotoisuus ja osallisuus: Generatiivista tekoälyä voidaan käyttää tunnistamaan ja korjaamaan puolueellista kieltä HR-asiakirjoissa ja -viestinnässä, mikä edistää osallistavampaa työpaikkaa.
• Työntekijöiden sitoutuminen: Generatiivinen tekoäly voi auttaa luomaan räätälöityjä tutkimuksia, joilla mitataan työntekijöiden sitoutumista, tyytyväisyyttä ja muita asiaankuuluvia mittareita, jotka tarjoavat arvokkaita näkemyksiä HR-tiimeille.

Tutustutaan nyt yleisimpiin HR-sovelluksiin.

Jos tästä perusteellisesta opetussisällöstä on hyötyä sinulle, tilaa AI-postituslistamme hälytys, kun julkaisemme uutta materiaalia. 

Tekoäly rekrytointiin ja palkkaamiseen

Rekrytointi on tunnetusti aikaa vievä ja kallis prosessi, mutta tekoäly muuttaa alaa työkaluilla, jotka voivat lyhentää merkittävästi palkkaamiseen kuluvaa aikaa ja alentaa kustannuksia.

Yksi tekoälyn tärkeimmistä sovelluksista rekrytoinnissa on ehdokkaiden hankinnan ja seulonnan automatisointi. Tekoälykäyttöiset alustat voivat etsiä valtavia määriä tietoa eri lähteistä, kuten työpaikkailmoituksista, sosiaalisesta mediasta ja yritysten tietokannoista, tunnistaakseen mahdollisia ehdokkaita. He voivat myös seuloa ansioluetteloita ja hakemuksia mittakaavassa ja tunnistaa pätevimmät hakijat ennalta määritettyjen kriteerien perusteella. Lisäksi Natural Language Processing (NLP) -algoritmeja voidaan käyttää ansioluetteloiden semanttisen sisällön arvioimiseen, mikä tarjoaa syvemmän ymmärryksen ehdokkaiden taidoista ja kokemuksista.

Haastattelujen ajoittaminen ja ehdokkaiden sitoutuminen ovat muita aloja, joilla tekoälyllä on merkittävä vaikutus. Chatbotit ja virtuaaliassistentit voivat automatisoida haastattelujen ajoituksen, tarjota oikea-aikaisia ​​vastauksia ehdokaskyselyihin ja varmistaa sujuvan, mukaansatempaavan hakijakokemuksen koko rekrytointiprosessin ajan.

Useat yritykset ovat edelläkävijöitä tekoälyn integroimisessa rekrytointiin. Esimerkiksi HireVuen tekoälypohjaiset videohaastattelut ja arvioinnit yhdistettynä virtuaaliseen rekrytointiassistenttiin voivat auttaa yrityksiä palkkaa jopa 4x nopeammin. Textion lisätty kirjoitusratkaisu auttaa yrityksiä rakentamaan monipuolisia ja tehokkaita tiimejä poistamalla harhaa työpaikoista. Ja hireEZ:n all-in-one lähtevän rekrytointialusta parantaa lahjakkuuksien houkuttelemista ja rekrytointia integroimalla CRM- tai hakijoiden seurantajärjestelmiin, GPT:n luomiin sähköposteihin ja malleihin, automatisoituun aikataulutukseen ja reaaliaikaiseen analytiikkaan.

Tekoäly lahjakkuuksien hallintaan

Hyödyntämällä koneoppimisen, ennakoivan analytiikan ja luonnollisen kielen prosessoinnin tehoa, tekoäly mahdollistaa yksilöllisemmän, datalähtöisemmän lähestymistavan organisaation työvoiman hallintaan ja kehittämiseen.

Tekoälyn ensisijainen sovellus lahjakkuuksien hallinnassa on työntekijöiden yksilöllinen kehittäminen. Tekoälykäyttöiset alustat voivat analysoida yksilön taitoja, suorituskykymittareita ja urapyrkimyksiä räätälöidäkseen oppimis- ja kehitysohjelmia. Näin tehdessään nämä alustat eivät ainoastaan ​​auta kuromaan umpeen osaamisvajetta, vaan myös edistävät jatkuvan oppimisen ja kasvun kulttuuria. Lisäksi ennakoiva analytiikka voi ennustaa mahdollisia tulevaisuuden johtajia organisaatiossa, mikä auttaa seuraajasuunnittelussa ja johtajuuden kehittämisessä.

Useat yritykset ja työkalut ovat edelläkävijöitä tekoälyn käytössä kykyjen ja uranhallinnan muuttamiseksi. Esimerkiksi, Työpäivän taitojen älykkyyden perusta auttaa yrityksiä ymmärtämään nykyisiä ja tulevia taitotarpeitaan ja tarjoaa työntekijöille asianmukaista, kontekstuaalista, mukaansatempaavaa ja henkilökohtaista oppimista. HiredScore tarjoaa tekoälypohjaisia ​​ratkaisuja, jotka auttavat löytämään huippulahjakkuuksia organisaation sisältä ja ulkopuolelta, mahdollistavat yksilöllisen uravalmennuksen ja tarjoavat oivalluksia monimuotoisuustavoitteiden saavuttamiseen.

Tekoälyn käytön oikeudelliset ja eettiset huolenaiheet HR:ssä

Tekoälyä ympäröivästä jännityksestä ja hypetystä huolimatta, 77 % henkilöstöjohtajista ovat huolissaan sen tarkkuudesta ja monimutkaisuudesta, kun niitä sovelletaan yrityskäyttöön. Lisäksi huolenaiheena on yksityisyyden ja luottamuksellisuuden varmistaminen tekoälysovelluksia käytettäessä.

On useita asioita, jotka on pidettävä mielessä, jotta tekoäly voidaan ottaa käyttöön HR-käytännöissä:

• Etiikka ja oikeudenmukaisuus. Tekoälymallit voivat säilyttää harhoja harjoitustiedoissaan, mikä johtaa epäreiluihin tuloksiin. Yritysten on käytettävä erilaisia ​​tietoja ja tarkastettava tekoälyjärjestelmiä harhaan.
• Tietosuoja ja tietoturva. Yritysten tulee noudattaa tietosuojamääräyksiä ja käyttää turvallisia tietojen säilytys- ja käsittelymenetelmiä.
• Avoimuus ja selitettävyys. On tärkeää varmistaa, että työntekijät ymmärtävät, miten tekoälyä käytetään HR-prosesseissa, varsinkin kun se vaikuttaa päätöksiin, kuten palkkaamiseen tai ylennyksiin. Avoimuus auttaa myös vähentämään työntekijöiden vastustusta tekoälyn käyttöönotolle työpaikalla.
• Osaaminen. Yritysjohtajien on suunniteltava tekoälyn mahdollinen vaikutus työpaikkoihin ja työn suunnitteluun. Ihannetapauksessa tekoälyn pitäisi antaa HR-ammattilaisille mahdollisuus saavuttaa parempia tuloksia kustannustehokkaasti, ja tässä yhteydessä HR-tiimit tarvitsevat lisätaitoja ymmärtääkseen ja käyttääkseen tekoälyä tehokkaasti.

Tekoälyn integrointi henkilöresursseihin katalysoi paradigman muutosta kohti datalähtöistä, tehokasta ja personoitua HR-toimintaa. Tekoälyteknologian kehittyessä niiden soveltaminen rekrytointiin, lahjakkuuksien hallintaan ja muihin toimintoihin on omiaan optimoimaan merkittävästi HR-prosesseja ja edistämään organisaation tehokkuutta. On kuitenkin erittäin tärkeää ottaa tekoäly käyttöön vastuullisesti ja kouluttaa johtajia ja työntekijöitä tekoälystä sen varmistamiseksi, että teknologia antaa tehokkaan kyvyn kaikille organisaation jäsenille lisätä sekä suorituskykyä että työtyytyväisyyttä.

Nauti tästä artikkelista? Tilaa lisää AI-päivityksiä.

Ilmoitamme sinulle, kun julkaisemme lisää tämänkaltaisia ​​yhteenvetoartikkeleita.

liittyvä

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.topbots.com/ai-in-hr-guide/