التجربة إلى التنفيذ: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي رفع مستوى الموارد البشرية والرواتب

سيطر الذكاء الاصطناعي على محادثات التكنولوجيا التجارية خلال السنوات القليلة الماضية بسبب المكاسب المحتملة في الإنتاجية والكفاءة التي هي حقًا تحويلية. لكن تقريرًا من مكينزي حول حالة الذكاء الاصطناعي في الشركات وجد أن بينما يستخدم معظم المستطلعين أدوات الذكاء الاصطناعي بدرجة ما، لا يزال معظمهم في مرحلة التجربة.

لم يصل بعد ثلاثة أرباع الأعمال المستجيبة إلى مرحلة نشر التكنولوجيا في جميع أنحاء المنظمات وتحقيق القيمة. وفي الوقت نفسه، تتطور التكنولوجيا بسرعة. الذكاء الاصطناعي هو هدف متحرك، وهو تحدي آخر للقادة الذين يبحثون عن طرق لتحويل الذكاء الاصطناعي من هysteria إلى نتائج قابلة للقياس.

تظهر الموارد البشرية والرواتب كأرض اختبار في رحلة الانتقال من التجربة إلى التنفيذ. هنا نظرة عامة على بعض التحديات التي يواجهها قادة الموارد البشرية في هذه النقطة الحاسمة، ولماذا سيظل الإشراف البشري حاسمًا وكيف يمكن التقدم بطريقة تؤدي إلى أكبر تأثير إيجابي على الأعمال.

التحديات الفريدة للتطبيق الذكاء الاصطناعي في عمليات الموارد البشرية والرواتب

في النظرية، تعتبر وظيفة الموارد البشرية والرواتب منطقة مثالية للتطبيق الذكاء الاصطناعي لأن هناك العديد من العمليات عالية الحجم والكثيفة بالبيانات التي تتطلب الدقة والكفاءة. ومع ذلك، لا توجد بيانات أكثر حساسية من المعلومات المتعلقة بصحة الموظفين وأدائهم الوظيفي ورواتبهم.

نظرًا لهذا السياق، هناك تحديان رئيسيان يواجهان القادة الذين يريدون نشر الذكاء الاصطناعي في سياق الموارد البشرية والرواتب. الأول هو أمان البيانات. إنه مخاطرة غير مقبولة وضع المعلومات المتعلقة بالهوية الشخصية (PII) في بيئة عامة غير آمنة للذكاء الاصطناعي.

يجب أن تعمل وظائف الذكاء الاصطناعي في الموارد البشرية والرواتب في بيئة آمنة ومتوافقة مع HIPAA، وليس في مثيل ChatGPT العام. هذا هو الحاجز الأول، وهو غير قابل للتفاوض.

التحدي الثاني هو تحديد كيفية تطبيق التكنولوجيا. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أداء مهام شاقة مثل إجراء تحليلات مقارنة وفحص عمليات الرواتب للتناقضات، ولكن دقة البيانات هي مفتاح النجاح. لا يوجد مجال للخطأ في مجال الموارد البشرية والرواتب بسبب التأثير المباشر على الموظفين. درجة 99٪ تكسب درجة F في الموارد البشرية.

لهذه الأسباب، يحتاج قادة الموارد البشرية إلى خبرة خاصة بالمنصة وتركيز قوي على الحوكمة لتطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في الموارد البشرية والرواتب؛ لا تكفي المعرفة العامة بنظرية الذكاء الاصطناعي. من الضروري أيضًا اختيار منصة تمكن أدوات الذكاء الاصطناعي من التعلم من بيانات المنظمة الخاصة، وليس فقط المعلومات المتاحة علنًا من الإنترنت.

الإشراف البشري هو عامل نجاح حاسم

كما تثبت تطبيقات الموارد البشرية والرواتب أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي نتائج قابلة للقياس، يصبح من الواضح بشكل متزايد أن الاستراتيجيات الفعالة للذكاء الاصطناعي مبنية ليس فقط على الحوكمة وصدق البيانات، ولكن أيضًا على الإشراف البشري، وهو عامل نجاح حاسم.

النهج الأمثل هو دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل الحقيقية باستخدام بيانات المنظمة الخاصة، مع تحقق البشر من تحليل الذكاء الاصطناعي. تساعد هذه الاستراتيجية المنظمات على تجنب فخ استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة مستقلة تdraws بيانات عامة من الإنترنت. هذا النهج مخاطرة لأن حتى أكثر المتحمسين يقر بأن الذكاء الاصطناعي ليس دقيقًا بنسبة 100٪ ويتطلب مراجعة كحاجز لتحديد المخاطر.

العملية المشاركة في تحديد فئات الرواتب هي مثال جيد على مهمة الموارد البشرية التي تتطلب إشرافًا بشريًا حريصًا. تحتاج الشركات إلى فئات رواتب تنافسية لجذب المرشحين ذوي الجودة العالية، وتمتلك عدد من الولايات قوانين شفافية الرواتب سارية. من المهم التأكد من أن فريق الموارد البشرية يتخذ قرارات تستند إلى بيانات دقيقة.

تتضمن عدة عوامل في تحسين فئات الرواتب، بما في ذلك النظر في الموقع. لذلك، سيكون فريق الموارد البشرية في وضع غير مُفضّل إذا كان يعتمد على منصة شبيهة ب ChatGPT التي تصل إلى بيانات عامة ويت आधارًا على بيانات من مدينة نيويورك عند تحديد فئات الرواتب لأورلاندو، فلوريدا.

عندما يصل فريق الموارد البشرية إلى منصة متوافقة مع HIPAA وذات ضوابط حوكمة قوية تعتمد التحليلات على بيانات المنظمة الخاصة، يمكنهم البدء في إظهار نتائج حقيقية. ومع ذلك، يظل العنصر البشري حاسمًا لأن الدقة ليست اختيارية في الموارد البشرية والرواتب. لذلك، دور الذكاء الاصطناعي مهم.

بدلاً من طلب من الذكاء الاصطناعي تحديد فئات الرواتب أو تحديد معدلات الضرائب، يجب على قادة الموارد البشرية استخدام الذكاء الاصطناعي للتحليل الذي يتم تأكيده من قبل البشر وخلق مهام أخرى يتم تنفيذها من قبل البشر. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي توليد تذكيرات لضمان دفع الموارد البشرية للضرائب في الوقت المناسب وتقديم تقارير للمستخدمين بناءً على بيانات من النظام، وليس من الإنترنت.

نشر الذكاء الاصطناعي لإنشاء قيمة

يعد أحد العوامل التي تجعل الذكاء الاصطناعي فريدًا تطوره السريع بشكل لا يصدق. نظرًا لأنها تتعلم وتوسع قدراتها باستمرار، سيظل تحديد مكان وطريقة نشر الذكاء الاصطناعي مثل محاولة ضرب هدف متحرك.

تعتبر إحدى الاستراتيجيات التي تُستحق النظر منها أن يحدد قادة الموارد البشرية ثلاث إلى خمس عمليات استهلاك الوقت ويحددوا كيف يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتهم في简化 هذه المهام. تتوفر المساعدة بالفعل في عدة أشكال، سواء كان ذلك الذكاء الاصطناعي العامل الذي يمكن دمجه في سير العمل لإكمال المهام، أو نموذج LLM يمكنه أداء تحليل البيانات.

على سبيل المثال، بدأت شركات البرمجيات في استخدام الذكاء الاصطناعي لتبسيط إدارة المنافع للموظفين بشكل كبير من خلال العمل كمترجم ذكي بين وثائق خطط المنافع المعقدة والقواعد التكوينية الهيكلية المطلوبة من قبل أنظمة المعلومات البشرية (HRIS). باستخدام معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة (NLP)، يمكن للذكاء الاصطناعي قراءة العقود القانونية أو ملخصات المنافع المعقدة لاستخراج نقاط البيانات الحيوية تلقائيًا – مثل معايير الأهلية ودرجات التغطية والمدفوعات والحدود – ومن ثم تعيينها وتحويلها مباشرة إلى التنسيقات الرقمية والمنطق التي تفهمها برامج الموارد البشرية بشكل طبيعي. يتحول هذا التutomatisation عملية إدخال البيانات اليدوية التقليدية إلى عملية سريعة ودقيقة وسهلة.

هذا يثبت حقيقة أساسية عن قدرات الذكاء الاصطناعي عندما يتحرك قادة الموارد البشرية من التجربة إلى التنفيذ. هناك إمكانيات مثيرة على الأفق، مثل المناقشات بين الوكلاء المستقلين، وسيكون ذلك مغيرًا للعبة، ولكن في النهاية، ستتطلب القرارات قادة بشريين لاتخاذ القرار.

كما يبني قادة الموارد البشرية أنظمة تركز على الحوكمة وضمان صحة البيانات وتدمج الإشراف البشري كعنصر أساسي، يمكن للذكاء الاصطناعي تحمل العبء عند دمجه في سير العمل، لكن البشر سيظلون مسؤولين. هذا هو ما ينبغي أن يكون عليه الأمر عندما يستخدم القادة الذكاء الاصطناعي لرفع مستوى أداء الموارد البشرية والرواتب.