AI In HR: En guide for forretnings- og HR-ledere

76 % av HR-lederne tro organisasjonene deres vil falle på etterskudd hvis de ikke tar i bruk AI-løsninger i løpet av det neste året eller to. Med det raske tempoet i AI-innovasjon kan vi forvente at AI vil ha stor innvirkning på HR-rollen gjennom hele medarbeidernes livssyklus.

For det første vil AI føre til nye ansattes forventninger om hvordan de samhandler med HR- og HR-teknologier, fra rekruttering og ombordstigning til opplæring og karriereledelse. Over tid vil AI sannsynligvis fullstendig redefinere formålet og strukturen til individuelle HR-roller og -team.

For å forbli relevante og konkurransedyktige, må bedriftsledere og HR-ledere forstå kjernefunksjonene og bruke tilfeller av AI i HR, samtidig som de har etiske og juridiske hensyn.

Prediktiv og generativ AI i HR

Forutsigende AI-applikasjoner har gjort betydelige fremskritt innen menneskelige ressurser ved å hjelpe til med bedre beslutningstaking, forbedre effektiviteten og forbedre de ansattes opplevelse. Her er noen eksempler på hvordan prediktiv AI blir brukt i hele livssyklusen for ansatte:

• Talentoppkjøp: Prediktiv AI kan analysere historiske data for å identifisere kandidater med høyest sannsynlighet for suksess i en gitt rolle, fremskynde ansettelsesprosessen og sikre bedre treff.
• Trening og utvikling: Prediktiv AI kan tilpasse læringsveier for ansatte basert på deres ferdigheter, ytelse og karrieremål, og støtter kontinuerlig kompetanseutvikling.
• Performance Management: Prediktive modeller kan brukes til å analysere mønstre i ansattes produktivitet og identifisere potensielle forbedringsområder.
• Arbeidsstyrkeplanlegging: Prediktive modeller kan forutsi etterspørselen etter arbeidsstyrken ved å analysere faktorer som markedstrender og kompetansegap, noe som muliggjør målrettet rekruttering og opplæring.
• Ansattes oppbevaring: Prediktive AI-modeller kan analysere ansattes engasjement og tilfredshetsnivåer for å identifisere ansatte som står i fare for å forlate, slik at HR kan ta proaktive tiltak for å beholde talent.
• Mangfold og inkludering: Prediktiv AI kan bidra til å identifisere og dempe skjevheter i rekrutterings- og ytelsesevalueringsprosesser.
• Ledelse av kompensasjon og ytelser: Prediktive modeller kan analysere markedsdata og fordelsutnyttelse for å designe konkurransedyktige lønnspakker med optimaliserte fordeler.

Nylige fremskritt innen generativ AI har vist potensialet til å revolusjonere HR-prosesser ved å fremskynde tidkrevende oppgaver, personalisere kommunikasjon og forbedre andre aspekter av HR-rollen. Her er noen eksempler:

• Talentoppkjøp: Generativ AI kan hjelpe med å lage stillingsbeskrivelser og personlige meldinger til kandidater, strømlinjeforme ansettelsesprosessen og forbedre kandidatopplevelsen.
• Onboarding av ansatte: Generativ AI kan brukes til å utforme personlige onboarding-planer, kontrakter og annet administrativt papirarbeid, noe som gjør onboardingsprosessen mer effektiv.
• Læring og utvikling: Generativ AI kan lage tilpasset læringsinnhold basert på en persons rolle, ferdighetsnivå og læringspreferanser, noe som muliggjør effektiv ferdighetsutvikling.
• Performance Management: Generativ AI kan hjelpe ledere med å gi personlig tilbakemelding til ansatte og identifisere områder for forbedring, og effektivisere ytelsesevalueringsprosessen.
• Intern kommunikasjon: Chatbots drevet av store språkmodeller (LLMs) kan distribueres internt for å svare på HR-relaterte spørsmål, gi oppdatert informasjon om ulike beregninger og akseptere forespørsler fra ansatte, noe som frigjør HR-fagfolk til å fokusere på mer strategiske oppgaver.
• Mangfold og inkludering: Generativ AI kan brukes til å identifisere og korrigere partisk språk i HR-dokumenter og kommunikasjon, og fremme en mer inkluderende arbeidsplass.
• Ansattes engasjement: Generativ AI kan bidra til å lage personlige undersøkelser for å måle ansattes engasjement, tilfredshet og andre relevante beregninger, og gir verdifull innsikt til HR-team.

La oss nå fordype oss i de vanligste AI-applikasjonene i HR.

Hvis dette inngående pedagogiske innholdet er nyttig for deg, abonner på vår AI-e-postliste å bli varslet når vi slipper nytt materiale. 

AI for rekruttering og ansettelse

Rekruttering er en notorisk tidkrevende og kostbar prosess, men AI transformerer feltet med verktøy som kan redusere ansettelsestiden betydelig og redusere kostnadene.

En av nøkkelapplikasjonene til AI i rekruttering er automatisering av kandidatinnhenting og -screening. AI-drevne plattformer kan søke gjennom enorme mengder data fra ulike kilder som jobbtavler, sosiale medier og bedriftsdatabaser for å identifisere potensielle kandidater. De kan også screene CVer og søknader i stor skala, og identifisere de mest kvalifiserte kandidatene basert på forhåndsbestemte kriterier. Videre kan Natural Language Processing (NLP) algoritmer brukes til å vurdere det semantiske innholdet i CVer, og gir en dypere forståelse av kandidatenes ferdigheter og erfaringer.

Intervjuplanlegging og kandidatengasjement er andre områder hvor AI gjør en betydelig innvirkning. Chatbots og virtuelle assistenter kan automatisere planleggingen av intervjuer, gi rettidige svar på kandidathenvendelser og sikre en jevn, engasjerende kandidatopplevelse gjennom hele rekrutteringsprosessen.

Flere selskaper leder an i å integrere AI i rekruttering. For eksempel kan HireVues AI-drevne videointervjuer og vurderinger kombinert med en virtuell rekrutteringsassistent hjelpe bedrifter leie opptil 4 ganger raskere. Textios utvidede skriveløsning hjelper bedrifter med å bygge mangfoldige og høyytende team ved å eliminere skjevheter i stillingsposter. Og hireEZs alt-i-ett utgående rekrutteringsplattform forbedrer talentattraksjon og rekruttering gjennom integrasjon med CRM- eller søkersporingssystemer, GPT-genererte e-poster og maler, automatisert planlegging og sanntidsanalyse.

AI for Talent Management

Ved å utnytte kraften til maskinlæring, prediktiv analyse og naturlig språkbehandling, muliggjør AI en mer personlig, datadrevet tilnærming til å administrere og utvikle en organisasjons arbeidsstyrke.

En primær anvendelse av AI i talentledelse er personlig utvikling av ansatte. AI-drevne plattformer kan analysere en persons ferdigheter, ytelsesmålinger og karriereambisjoner for å skreddersy lærings- og utviklingsprogrammer. Ved å gjøre det hjelper disse plattformene ikke bare med å lukke kompetansegapet, men hjelper også til med å pleie en kultur med kontinuerlig læring og vekst. Videre kan prediktiv analyse forutsi potensielle fremtidige ledere i organisasjonen, og dermed hjelpe til med etterfølgerplanlegging og lederutvikling.

Flere selskaper og verktøy er banebrytende i bruken av AI for å transformere talent- og karriereledelse. For eksempel, Workdays kompetanseintelligens grunnlag hjelper bedrifter med å forstå deres nåværende og fremtidige ferdighetsbehov samtidig som de gir ansatte relevant, kontekstuell, engasjerende og personlig læring. HiredScore tilbyr AI-drevne løsninger som hjelper deg med å oppdage topptalenter innen og utenfor en organisasjon, muliggjør personlig karrierecoaching og gir innsikt for å oppnå mangfoldsmål.

Juridiske og etiske bekymringer ved bruk av AI i HR

Til tross for spenningen og hypen rundt AI, 77 % av HR-lederne er bekymret for nøyaktigheten og kompleksiteten når den brukes på forretningsbruk. I tillegg er det bekymringer for å sikre personvern og konfidensialitet når du bruker AI-applikasjoner.

Det er flere ting å huske på for vellykket implementering av AI i HR-praksis:

• Etikk og rettferdighet. AI-modeller kan opprettholde skjevheter i treningsdataene sine, noe som fører til urettferdige utfall. Bedrifter må bruke forskjellige data og revidere AI-systemer for skjevhet.
• Datasikkerhet og sikkerhet. Bedrifter må overholde databeskyttelsesforskrifter og bruke sikre datalagrings- og behandlingsmetoder.
• Åpenhet og forklaring. Det er viktig å sikre at ansatte forstår hvordan AI brukes i HR-prosesser, spesielt når det påvirker beslutninger som ansettelse eller forfremmelser. Åpenhet bidrar også til å redusere ansattes motstand mot introduksjonen av AI på arbeidsplassen.
• Oppskolering. Bedriftsledere må planlegge for den potensielle effekten av AI på jobber og jobbdesign. Ideelt sett bør AI styrke HR-fagfolk til å oppnå bedre resultater kostnadseffektivt, og i denne sammenhengen vil HR-team kreve oppkompetanse for å forstå og bruke AI effektivt.

Integreringen av kunstig intelligens i menneskelige ressurser katalyserer et paradigmeskifte mot datadrevet, effektiv og personlig tilpasset HR-drift. Etter hvert som AI-teknologier skrider frem, er deres anvendelse i rekruttering, talentadministrasjon og andre funksjoner klar til å optimalisere HR-prosesser betydelig og bidra til organisasjonseffektivitet. Det er imidlertid avgjørende å implementere AI på en ansvarlig måte og utdanne ledere og ansatte om AI for å sikre at teknologien effektivt setter alle i organisasjonen i stand til å øke både ytelse og jobbtilfredshet.

Liker du denne artikkelen? Registrer deg for flere AI-oppdateringer.

Vi gir beskjed når vi gir ut flere sammendragsartikler som denne.

I slekt

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.topbots.com/ai-in-hr-guide/