Overvindelse af arbejdsmæssige udfordringer ved at anvende AI på udvidet arbejdsstyrke-data

I dag kræver arbejdsmarkedet fleksibilitet. Arbejdsløsheden er lav, arbejdere ønsker mere fra deres faste stillinger, og virksomheder kæmper for at finde kvalificerede kandidater, der passer til deres behov. En af måderne, som arbejdsgivere kan overvinde denne udfordring, er at udnytte den udvidede arbejdsstyrke, der består af freelancere, midlertidige arbejdere, gig-personale og leverandørleveret talent. Men ofte lever denne data på tværs af forskellige systemer, hvilket gør det svært at administrere sammen med resten af deres ansættelsesdata.

Dertil kommer kompliceringen af AI. På den ene side kan anvendelse af AI på din arbejdsstyrke-data hjælpe dig med at forblive konkurrencedygtig på HR-området ved at udfylde stillinger hurtigere og skabe en bedre medarbejderoplevelse. Men denne evne til ikke at samle all arbejdsstyrke-data – herunder midlertidige arbejdere – på ét sted gør AI-initiativer omkring HR meget sværere at gennemføre.

Da presset øges for at udfylde stillinger hurtigt samtidig med at holde omkostningerne nede, er det værd at udforske, hvordan organisationer kan tilstrækkeligt forberede deres arbejdsstyrke-data, så AI kan hjælpe dem med at udfylde stillinger med de rette arbejdere fra både faste og udvidede arbejdsstyrker.

Nuværende arbejdsmarked

Det er en særligt udfordrende tid for virksomheder at finde det rette personale lige nu, delvist på grund af den historisk lave arbejdsløshed. Pr. juni 2025 var den på kun 4,1%, hvilket fortsætter trenden fra de seneste par år. Med de fleste arbejdere allerede i stillinger er der blot færre mennesker at vælge imellem – omkring tre fjerdedele af organisationerne (74%) rapporterer, at de kæmper for at finde kvalificerede arbejdere til at udfylde deres stillinger.

Det interessante er, at der er masser af arbejdere derude, men mange medarbejdere er nu selvstændige, der ikke nødvendigvis søger fast arbejde. Den amerikanske udvidede arbejdsstyrke var oppe på 72,7 millioner ud af omkring 170 million i alt amerikanske arbejdere (omkring 42%). En del af disse selvstændige er fuldtids-selvstændige (næsten 40%), mens næsten 80% er enten millennials eller Gen Z.

Hvorfor midlertidige arbejdere underudnyttes

Det er klart, at midlertidige arbejdere nu er en afgørende del af den samlede arbejdsstyrke og bør overvejes omhyggeligt sammen med faste kolleger. Men der er en afbrydelse mellem systemer, der fører til, at organisationer underudnytter dem, især når AI-initiativer omkring HR ikke inkluderer selvstændige overhovedet.

For at AI fuldt ud kan tælle din tilgængelige arbejdsstyrke, med både selvstændige og faste medarbejdere inkluderet, har du brug for at inkludere data fra dit vendor management system (VMS), plus finans- og indkøbssystemer. At samle all denne data i ét VMS og mærke den på samme måde hjælper dine AI-værktøjer med at få det fulde overblik over, hvem der er tilgængelig til at udfylde eventuelle åbne stillinger, du måtte have.

Hvad AI kan hjælpe dig med i forhold til udvidet arbejdsstyrke-data

At kombinere din arbejdsstyrke-data for AI-initiativer kan åbenbart hjælpe dig med at udfylde stillinger med frisk talent. Men det kan også hjælpe dig med at reducere bias imod kandidater med ikke-traditionelle arbejdshistorier (hvad der beskriver mange midlertidige arbejdere derude). Det er afgørende for at undgå enhver form for diskrimination i dine rekrutteringspraksisser.

Selv om mange organisationer måske tøver med at investere i nye vendor management systemer eller AI-initiativer omkring HR på grund af bekymringer over omkostninger, kan det faktisk hjælpe med at indskrænke overudgifter til selvstændige. Med professionelle services (herunder kontraktarbejdere), der tager op imellem 45% og 65% af organisationernes samlede ikke-medarbejder-udgifter, er det en omkostning, der hurtigt kan løbe ud af kontrol, hvis den ikke administreres ordentligt. At bruge AI på din arbejdsstyrke-data kan hjælpe dig med at se, hvilke selvstændige eller organisationer du måske overudgifter på, og justere derefter.

Ultimo er udnyttelsen af AI på den udvidede arbejdsstyrke en investering, der kan betale sig i form af færre ledige stillinger, større effektivitet i daglige HR-aktiviteter, bedre overholdelse af anti-bias-regler og omkostningsbesparelser omkring optimering af selvstændige arbejdere.

Hvordan du kan implementere AI på din samlede arbejdsstyrke-data

Når du har samlet dine data, er det tid at gå i gang. AI-værktøjer kan screene ansøgere, gennemsege CV’er og analysere andre relevante oplysninger i din database. Hvis det udføres korrekt, kan AI si igennem både faste og udvidede arbejdsstyrke-data meget hurtigere end mennesker, hvilket hjælper dig med at trække handlingsorienterede indsigt meget hurtigere.

Husk blot, at din output afhænger af datakvaliteten, du indsætter, og hvor tydelig du er med dine instruktioner. Det kræver tålmodighed og træning, da AI bør betragtes som en “praktikant” for arbejdsstyrkeplanlægning og -administration. Du skal være meget specifik omkring dine anmodninger og give det forretningsmæssig kontekst for, hvad du laver. F.eks.:

• Jeg rekrutterer til [jobtitel]. List 10 nøglekompetencer, der bør være inkluderet i stillingsopslaget.
• Anbefal ændringer i denne jobannonce for at gøre den mere velkomnende for [målgruppe].
• Analysér markedssatsen for denne rolle på dette sted.

Med disse indsigt kan du hurtigt begynde at offentliggøre job i flere markeder, tale med kandidater og forhandle om løn – alt imens du sparer tid, penge og compliance-risiko.

Ting at huske

Når det kommer til at bruge AI til din udvidede arbejdsstyrke, skal du ikke behøve at bruge mere penge for at erhverve disse data – det handler om at gøre det bedste af de data, du allerede har. Du har sandsynligvis en sund liste over selvstændige arbejdere bestående af nuværende kontraktarbejdere og tidligere medarbejdere, f.eks. Du bruger dem bare måske ikke mest muligt til at tilfredsstille dine nuværende jobbehov.

Overholdelse er nøgle, da AI kan hjælpe dig med at reducere bias. Men AI kan introducere bias af sin egen, hvilket er hvorfor det er vigtigt at inkludere en menneskelig faktor for at verificere resultaterne. Det er også vigtigt at sikre, at din arbejdsstyrke-data er forbundet til et internt værktøj, der ikke ufrivilligt eksponerer oplysninger for omverdenen, da offentlige AI-værktøjer måske deler de data, der deles med dem.

En privat version af populære AI-værktøjer som ChatGPT eller Microsoft Copilot kan hjælpe med at lette denne risiko, men der er også problemet med at faktisk forbinde disse data. Et VMS, der allerede har AI bygget ind i det, kan maksimere dine omkostnings- og tidsbesparelser omkring at samle din midlertidige og faste arbejdsstyrke-data og trække det ind i værktøjerne, der kan opfylde AI’s løfte.

Ultimo er målet for AI at supplere dine bestræbelser, ikke at erstatte den menneskelige faktor, du bringer til dit arbejde. Reducerer ineffektive processer og fejl er målet. En stærk AI-politik, omhyggelig dataintegration og korrekt træning kan hjælpe dig med at bruge AI til at spare penge, rekruttere de rette kandidater og finde faste og midlertidige arbejdere til at udfylde huller i din arbejdsstyrke. Alt dette giver dig mere tid tilbage til at fokusere på strategiske prioriteringer og gøre det arbejde, der er mest meningsfuldt for dig.

Uden AI er der ingen måde at holde trit med konkurrenter, der allerede bruger det til at udfylde stillinger på et svært marked for arbejdsgivere. Tiden er af største betydning – jo før du starter, desto før vil dine færdigheds- og ansættelsesgab blive en sag af fortiden.