AI In HR: En guide för företags- och HR-ledare

76 % av HR-ledarna tro deras organisationer kommer att hamna på efterkälken om de inte tar till sig AI-lösningar under de kommande åren eller två. Med den snabba takten för AI-innovation kan vi förvänta oss att AI kommer att ha en stor inverkan på HR-rollen under hela medarbetarnas livscykel.

För det första kommer AI att leda till nya medarbetares förväntningar om hur de interagerar med HR- och HR-teknologier, från rekrytering och onboarding till utbildning och karriärledning. Med tiden kommer AI sannolikt att helt omdefiniera syftet och strukturen för individuella HR-roller och -team.

För att förbli relevanta och konkurrenskraftiga måste företagsledare och HR-chefer förstå kärnfunktionerna och användningsfallen för AI inom HR, samtidigt som de har etiska och juridiska överväganden i åtanke.

Prediktiv och generativ AI i HR

Förutsägande AI-tillämpningar har gjort betydande framsteg inom området mänskliga resurser genom att hjälpa till med bättre beslutsfattande, förbättra effektiviteten och förbättra de anställdas upplevelse. Här är några exempel på hur förutsägande AI används under de anställdas livscykel:

• Talangförvärv: Predictive AI kan analysera historiska data för att identifiera kandidater med högsta sannolikhet att lyckas i en given roll, påskynda anställningsprocessen och säkerställa bättre matchningar.
• Träning och utveckling: Predictive AI kan anpassa inlärningsvägar för anställda baserat på deras kompetens, prestation och karriärmål, vilket stödjer kontinuerlig kompetensutveckling.
• Prestationshantering: Prediktiva modeller kan användas för att analysera mönster i anställdas produktivitet och identifiera potentiella förbättringsområden.
• Arbetskraftsplanering: Prediktiva modeller kan förutsäga efterfrågan på arbetskraft genom att analysera faktorer som marknadstrender och kompetensklyftor, vilket möjliggör riktad rekrytering och utbildning.
• Arbetstagarnas kvarhåll: Förutsägande AI-modeller kan analysera medarbetarnas engagemang och nöjdhetsnivåer för att identifiera anställda som riskerar att lämna, vilket gör att HR kan vidta proaktiva åtgärder för att behålla talang.
• Mångfald och integration: Förutsägande AI kan hjälpa till att identifiera och mildra fördomar i rekryterings- och prestationsutvärderingsprocesser.
• Hantering av ersättningar och förmåner: Prediktiva modeller kan analysera marknadsdata och nyttjande av förmåner för att utforma konkurrenskraftiga lönepaket med optimerade förmåner.

De senaste framstegen inom generativ AI har visat sin potential att revolutionera HR-processer genom att påskynda tidskrävande uppgifter, anpassa kommunikationen och förbättra andra aspekter av HR-rollen. Här är några exempel:

• Talangförvärv: Generativ AI kan hjälpa till att skapa arbetsbeskrivningar och personliga meddelanden till kandidater, effektivisera anställningsprocessen och förbättra kandidatupplevelsen.
• Onboarding av anställda: Generativ AI kan användas för att utforma personliga onboarding-planer, kontrakt och annat administrativt pappersarbete, vilket gör introduktionsprocessen mer effektiv.
• Lärande och utveckling: Generativ AI kan skapa anpassat lärandeinnehåll baserat på en individs roll, kompetensnivå och inlärningspreferenser, vilket möjliggör effektiv kompetensutveckling.
• Prestationshantering: Generativ AI kan hjälpa chefer att ge personlig feedback till anställda och identifiera förbättringsområden, vilket effektiviserar prestationsutvärderingsprocessen.
• Intern kommunikation: Chatbotar som drivs av stora språkmodeller (LLMs) kan distribueras internt för att svara på HR-relaterade frågor, tillhandahålla uppdaterad information om olika mätvärden och acceptera förfrågningar från anställda, vilket frigör HR-proffs att fokusera på mer strategiska uppgifter.
• Mångfald och integration: Generativ AI kan användas för att identifiera och korrigera partiskt språk i HR-dokument och kommunikation, vilket främjar en mer inkluderande arbetsplats.
• Medarbetarnas engagemang: Generativ AI kan hjälpa till att skapa personliga undersökningar för att mäta medarbetarnas engagemang, tillfredsställelse och andra relevanta mätvärden, vilket ger värdefulla insikter till HR-team.

Låt oss nu fördjupa oss i de vanligaste AI-applikationerna inom HR.

Om detta fördjupade utbildningsinnehåll är användbart för dig, prenumerera på vår AI-e-postlista att bli varnade när vi släpper nytt material. 

AI för rekrytering och rekrytering

Rekrytering är en notoriskt tidskrävande och dyr process, men AI förändrar fältet med verktyg som avsevärt kan minska anställningstiden och sänka kostnaderna.

En av nyckelapplikationerna för AI vid rekrytering är automatiseringen av kandidatsourcing och screening. AI-drivna plattformar kan söka igenom stora mängder data från olika källor som jobbbrädor, sociala medier och företagsdatabaser för att identifiera potentiella kandidater. De kan också granska meritförteckningar och ansökningar i stor skala och identifiera de mest kvalificerade kandidaterna baserat på förutbestämda kriterier. Dessutom kan NLP-algoritmer (Natural Language Processing) användas för att bedöma det semantiska innehållet i meritförteckningar, vilket ger en djupare förståelse för kandidaternas färdigheter och erfarenheter.

Intervjuschemaläggning och kandidatengagemang är andra områden där AI gör en betydande inverkan. Chatbots och virtuella assistenter kan automatisera schemaläggningen av intervjuer, ge snabba svar på kandidatförfrågningar och säkerställa en smidig, engagerande kandidatupplevelse under hela rekryteringsprocessen.

Flera företag leder vägen för att integrera AI i rekrytering. Till exempel kan HireVues AI-drivna videointervjuer och bedömningar i kombination med en virtuell rekryteringsassistent hjälpa företag hyra upp till 4 gånger snabbare. Textios utökade skrivlösning hjälper företag att bygga olika och högpresterande team genom att eliminera partiskhet i jobbinlägg. Och hireEZs allt-i-ett utgående rekryteringsplattform förbättrar talangattraktion och rekrytering genom integration med CRM- eller sökandespårningssystem, GPT-genererade e-postmeddelanden och mallar, automatiserad schemaläggning och realtidsanalys.

AI för Talent Management

Genom att utnyttja kraften i maskininlärning, prediktiv analys och naturlig språkbehandling, underlättar AI ett mer personligt, datadrivet tillvägagångssätt för att hantera och utveckla en organisations arbetsstyrka.

En primär tillämpning av AI i talanghantering är personlig utveckling av anställda. AI-drivna plattformar kan analysera en individs färdigheter, prestationsmått och karriärsträvanden för att skräddarsy utbildnings- och utvecklingsprogram. Genom att göra det hjälper dessa plattformar inte bara till att minska kompetensgapet utan hjälper också till att främja en kultur av kontinuerligt lärande och tillväxt. Dessutom kan prediktiv analys förutsäga potentiella framtida ledare inom organisationen, och därigenom hjälpa till med successionsplanering och ledarskapsutveckling.

Flera företag och verktyg banar väg för användningen av AI för att omvandla talang och karriärledning. Till exempel, Workdays kompetensintelligens grund hjälper företag att förstå sina nuvarande och framtida kompetensbehov samtidigt som de ger anställda relevant, kontextuellt, engagerande och personligt anpassat lärande. HiredScore erbjuder AI-drivna lösningar som hjälper till att upptäcka topptalanger inom och utanför en organisation, möjliggör personlig karriärcoachning och ger insikter för att nå mångfaldsmål.

Juridiska och etiska problem med att använda AI i HR

Trots spänningen och hypen kring AI, 77 % av HR-ledarna är oroade över dess noggrannhet och komplexitet när de tillämpas på affärsanvändningsfall. Dessutom finns det oro för att säkerställa integritet och konfidentialitet när du använder AI-applikationer.

Det finns flera saker att tänka på för en framgångsrik implementering av AI i HR-praxis:

• Etik och rättvisa. AI-modeller kan vidmakthålla fördomar i sina träningsdata, vilket leder till orättvisa resultat. Företag måste använda olika data och granska AI-system för partiskhet.
• Dataskydd och säkerhet. Företag måste följa dataskyddsbestämmelserna och använda säkra datalagrings- och bearbetningsmetoder.
• Transparens och förklarabarhet. Det är viktigt att se till att anställda förstår hur AI används i HR-processer, särskilt när det påverkar beslut som anställning eller befordran. Transparens hjälper också till att minska medarbetarnas motstånd mot införandet av AI på arbetsplatsen.
• Uppskolning. Företagsledare måste planera för den potentiella inverkan av AI på jobb och jobbdesign. Helst bör AI ge HR-proffs i stånd att uppnå bättre resultat kostnadseffektivt, och i detta sammanhang kommer HR-team att kräva uppfostran för att förstå och använda AI effektivt.

Integreringen av artificiell intelligens i mänskliga resurser katalyserar ett paradigmskifte mot datadriven, effektiv och personlig HR-verksamhet. Allt eftersom AI-tekniker utvecklas, är deras tillämpning inom rekrytering, talanghantering och andra funktioner redo att avsevärt optimera HR-processer och bidra till organisatorisk effektivitet. Det är dock avgörande att implementera AI på ett ansvarsfullt sätt och utbilda chefer och anställda om AI för att säkerställa att tekniken effektivt ger alla i organisationen möjlighet att öka både prestanda och arbetstillfredsställelse.

Tycker du om den här artikeln? Registrera dig för fler AI-uppdateringar.

Vi meddelar dig när vi släpper fler sammanfattande artiklar som den här.

Relaterad

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.topbots.com/ai-in-hr-guide/