Umetna inteligenca v človeških virih: vodnik za vodje podjetij in kadrovskih služb

76 % kadrovskih vodij Verjemite njihove organizacije bodo nazadovale, če v naslednjem letu ali dveh ne bodo sprejele rešitev AI. S hitrim tempom inovacij umetne inteligence lahko pričakujemo, da bo imela umetna inteligenca velik vpliv na vlogo HR v celotnem življenjskem ciklu zaposlenih.

Prvič, umetna inteligenca bo privedla do novih pričakovanj zaposlenih glede njihove interakcije s človeškimi viri in kadrovskimi tehnologijami, od zaposlovanja in uvajanja do usposabljanja in vodenja kariere. Sčasoma bo umetna inteligenca verjetno popolnoma na novo definirala namen in strukturo posameznih vlog in ekip kadrovskih služb.

Da bi ostali relevantni in konkurenčni, morajo vodje podjetij in kadrovski menedžerji razumeti temeljne zmogljivosti in primere uporabe umetne inteligence v kadrovskem sektorju, pri tem pa upoštevati etične in pravne vidike.

Prediktivni in generativni AI v HR

Prediktivne aplikacije umetne inteligence so naredile pomemben napredek na področju človeških virov s pomočjo pri boljšem odločanju, izboljšanju učinkovitosti in izboljšanju izkušenj zaposlenih. Tukaj je nekaj primerov, kako se prediktivna umetna inteligenca uporablja v celotnem življenjskem ciklu zaposlenih:

• Pridobitev talentov: Prediktivni AI lahko analizira pretekle podatke, da prepozna kandidate z največjo verjetnostjo uspeha v dani vlogi, s čimer pospeši postopek zaposlovanja in zagotovi boljše ujemanje.
• Usposabljanje in razvoj: Prediktivna umetna inteligenca lahko personalizira učne poti za zaposlene na podlagi njihovih spretnosti, uspešnosti in kariernih ciljev ter podpira nenehen razvoj spretnosti.
• Upravljanje uspešnosti: Napovedne modele je mogoče uporabiti za analizo vzorcev produktivnosti zaposlenih in prepoznavanje potencialnih področij za izboljšave.
• Načrtovanje delovne sile: Prediktivni modeli lahko napovejo povpraševanje po delovni sili z analizo dejavnikov, kot so tržni trendi in vrzeli v spretnostih, kar omogoča ciljno zaposlovanje in usposabljanje.
• Zadrževanje zaposlenih: Prediktivni modeli umetne inteligence lahko analizirajo stopnjo angažiranosti in zadovoljstva zaposlenih, da prepoznajo zaposlene, ki jim grozi odhod, kar omogoča kadrovskemu oddelku, da sprejme proaktivne ukrepe za ohranitev talentov.
• Raznolikost in vključenost: Prediktivna umetna inteligenca lahko pomaga prepoznati in ublažiti pristranskosti pri postopkih zaposlovanja in ocenjevanja uspešnosti.
• Upravljanje nadomestil in ugodnosti: Napovedni modeli lahko analizirajo tržne podatke in uporabo ugodnosti za oblikovanje konkurenčnih plačilnih paketov z optimiziranimi ugodnostmi.

Nedavni napredek generativne umetne inteligence je pokazal njen potencial za revolucijo kadrovskih procesov s pospešitvijo zamudnih nalog, personalizacijo komunikacije in izboljšanjem drugih vidikov vloge kadrovika. Tukaj je nekaj primerov:

• Pridobitev talentov: Generativna umetna inteligenca lahko pomaga pri oblikovanju opisov delovnih mest in prilagojenih sporočil kandidatom, s čimer poenostavi postopek zaposlovanja in izboljša izkušnjo kandidatov.
• Zaposleni na krovu: Generativno umetno inteligenco je mogoče uporabiti za oblikovanje prilagojenih načrtov vkrcanja, pogodb in druge administrativne dokumentacije, zaradi česar je postopek vključevanja učinkovitejši.
• Učenje in razvoj: Generativna umetna inteligenca lahko ustvari prilagojeno učno vsebino na podlagi posameznikove vloge, ravni spretnosti in učnih preferenc, kar omogoča učinkovit razvoj spretnosti.
• Upravljanje uspešnosti: Generativna umetna inteligenca lahko vodjem pomaga pri zagotavljanju personaliziranih povratnih informacij zaposlenim in prepoznavanju področij za izboljšave, kar poenostavi postopek ocenjevanja uspešnosti.
• Notranje komunikacije: Klepetalne robote, ki jih poganjajo veliki jezikovni modeli (LLM), je mogoče uporabiti interno, da odgovarjajo na vprašanja v zvezi s človeškimi viri, zagotavljajo posodobljene informacije o različnih meritvah in sprejemajo zahteve zaposlenih, kar kadrovskim strokovnjakom omogoča, da se osredotočijo na bolj strateške naloge.
• Raznolikost in vključenost: Generativno umetno inteligenco je mogoče uporabiti za prepoznavanje in popravljanje pristranskega jezika v kadrovskih dokumentih in komunikacijah, kar spodbuja bolj vključujoče delovno okolje.
• Sodelovanje zaposlenih: Generativna umetna inteligenca lahko pomaga ustvariti prilagojene ankete za merjenje angažiranosti zaposlenih, zadovoljstva in drugih ustreznih meritev, kar zagotavlja dragocene vpoglede kadrovskim ekipam.

Zdaj pa se poglobimo v najpogostejše aplikacije AI v HR.

Če je ta poglobljena izobraževalna vsebina koristna za vas, naročite se na naš poštni seznam AI na katerega bomo opozorili, ko bomo izdali novo gradivo. 

AI za zaposlovanje in zaposlovanje

Zaposlovanje je znano dolgotrajen in drag proces, vendar umetna inteligenca spreminja področje z orodji, ki lahko bistveno skrajšajo čas za najem in znižajo stroške.

Ena od ključnih aplikacij umetne inteligence pri zaposlovanju je avtomatizacija iskanja in preverjanja kandidatov. Platforme, ki jih poganja AI, lahko iščejo po ogromnih količinah podatkov iz različnih virov, kot so oglasne deske, družbeni mediji in podatkovne baze podjetij, da prepoznajo potencialne kandidate. Prav tako lahko pregledajo življenjepise in prijave v velikem obsegu, pri čemer identificirajo najbolj kvalificirane kandidate na podlagi vnaprej določenih meril. Poleg tega je mogoče uporabiti algoritme za obdelavo naravnega jezika (NLP) za ocenjevanje semantične vsebine življenjepisov, kar zagotavlja globlje razumevanje veščin in izkušenj kandidatov.

Načrtovanje intervjujev in angažiranost kandidatov sta drugi področji, na katerih umetna inteligenca pomembno vpliva. Klepetalni roboti in virtualni pomočniki lahko avtomatizirajo načrtovanje intervjujev, zagotovijo pravočasne odgovore na poizvedbe kandidatov in zagotovijo nemoteno, privlačno izkušnjo kandidatov v celotnem procesu zaposlovanja.

Več podjetij je vodilnih pri vključevanju umetne inteligence v zaposlovanje. Podjetjem lahko na primer pomaga HireVue video intervjuji in ocene, ki jih poganja AI, v kombinaciji z virtualnim pomočnikom pri zaposlovanju najemite do 4x hitreje. Textio-jeva razširjena pisna rešitev pomaga podjetjem pri sestavljanju raznolikih in visoko uspešnih ekip z odpravo pristranskosti na delovnih mestih. HireEZ-ova vse-v-enem platforma za odhodno zaposlovanje povečuje privabljanje in zaposlovanje talentov z integracijo s CRM ali sistemi za sledenje kandidatom, e-poštnimi sporočili in predlogami, ki jih ustvari GPT, avtomatiziranim razporejanjem in analitiko v realnem času.

AI za upravljanje talentov

Z izkoriščanjem moči strojnega učenja, napovedne analitike in obdelave naravnega jezika umetna inteligenca omogoča bolj personaliziran pristop k upravljanju in razvoju delovne sile organizacije, ki temelji na podatkih.

Primarna uporaba umetne inteligence pri upravljanju talentov je osebni razvoj zaposlenih. Platforme, ki jih poganja umetna inteligenca, lahko analizirajo posameznikove spretnosti, meritve uspešnosti in karierne ambicije, da prilagodijo programe učenja in razvoja. S tem te platforme ne le pomagajo pri zapolnjevanju vrzeli v spretnostih, temveč pomagajo tudi pri negovanju kulture nenehnega učenja in rasti. Poleg tega lahko napovedna analitika napove potencialne prihodnje vodje v organizaciji, s čimer pomaga pri načrtovanju nasledstva in razvoju vodenja.

Več podjetij in orodij pionira uporabo umetne inteligence za preoblikovanje upravljanja talentov in kariere. na primer Osnova inteligence delovnih veščin podjetjem pomaga razumeti njihove trenutne in prihodnje potrebe po znanju, hkrati pa zaposlenim zagotavlja ustrezno, kontekstualno, privlačno in prilagojeno učenje. HiredScore ponuja rešitve, ki jih poganja AI, ki pomagajo odkriti vrhunske talente znotraj in zunaj organizacije, omogočajo prilagojeno karierno svetovanje in zagotavljajo vpoglede za pomoč pri doseganju ciljev raznolikosti.

Pravni in etični pomisleki uporabe AI v HR

Kljub navdušenju in pompu okoli umetne inteligence, 77 % kadrovskih vodij so zaskrbljeni zaradi njegove natančnosti in zapletenosti pri uporabi v primerih poslovne uporabe. Poleg tega obstajajo pomisleki glede zagotavljanja zasebnosti in zaupnosti pri uporabi aplikacij AI.

Za uspešno implementacijo umetne inteligence v kadrovske prakse je treba upoštevati več stvari:

• Etika in pravičnost. Modeli umetne inteligence lahko ohranjajo pristranskosti v svojih podatkih o usposabljanju, kar vodi do nepoštenih rezultatov. Podjetja morajo uporabljati različne podatke in preverjati sisteme umetne inteligence glede pristranskosti.
• Zasebnost in varnost podatkov. Podjetja morajo upoštevati predpise o varstvu podatkov in uporabljati varne metode shranjevanja in obdelave podatkov.
• Preglednost in razložljivost. Pomembno je zagotoviti, da zaposleni razumejo, kako se umetna inteligenca uporablja v kadrovskih procesih, zlasti kadar vpliva na odločitve, kot so zaposlovanje ali napredovanja. Transparentnost prav tako pomaga zmanjšati odpor zaposlenih do uvedbe umetne inteligence na delovnem mestu.
• Nadgradnja. Vodje podjetij morajo načrtovati potencialni vpliv umetne inteligence na delovna mesta in načrtovanje delovnih mest. V idealnem primeru bi morala umetna inteligenca opolnomočiti kadrovske strokovnjake, da stroškovno učinkovito dosežejo boljše rezultate, in v tem kontekstu bodo kadrovske ekipe potrebovale izpopolnjevanje, da bodo razumele in učinkovito uporabljale umetno inteligenco.

Integracija umetne inteligence v človeške vire katalizira premik paradigme v smeri podatkovno vodenih, učinkovitih in personaliziranih kadrovskih operacij. Ko tehnologije umetne inteligence napredujejo, je njihova uporaba pri zaposlovanju, upravljanju talentov in drugih funkcijah pripravljena znatno optimizirati kadrovske procese in prispevati k organizacijski učinkovitosti. Vendar pa je ključnega pomena, da umetno inteligenco izvajamo odgovorno ter vodje in zaposlene izobražujemo o umetni inteligenci, da zagotovimo, da tehnologija učinkovito opolnomoči vse v organizaciji za povečanje tako uspešnosti kot zadovoljstva pri delu.

Uživate v tem članku? Prijavite se za več posodobitev AI.

Obvestili vas bomo, ko bomo objavili več povzetkov, kot je ta.

Podobni

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.topbots.com/ai-in-hr-guide/