Experimentierung bis zur Umsetzung: Wie KI den Standard in HR und Gehalt abreisen kann

KI hat die Geschäftstechnologie-Gespräche in den letzten Jahren dominiert, weil die versprochenen Gewinne an Produktivität und Effizienz wirklich transformierend sind. Aber ein McKinsey-Bericht über den Zustand von KI im Unternehmen fand heraus, dass fast alle befragten Unternehmen KI-Tools in irgendeiner Form verwenden, aber die meisten noch in der Experimentierphase sind.

Knapp zwei Drittel der befragten Unternehmen haben die Technologie noch nicht über ihre Organisationen hinweg skaliert und setzen sie nicht auf eine Weise ein, die Wert liefert. Gleichzeitig entwickelt sich die Technologie sehr schnell. KI ist ein sich bewegendes Ziel, was eine weitere Herausforderung für Geschäftsführer darstellt, die nach Wegen suchen, um von KI-Hype zu messbaren Ergebnissen zu gelangen.

HR und Gehalt sind als Beweisgründe auf dem Weg von der Experimentierung zur Umsetzung aufgetaucht. Hier ist eine Übersicht über einige der Herausforderungen, denen HR-Führer an diesem kritischen Punkt gegenüberstehen, warum menschliche Aufsicht immer noch entscheidend sein wird und wie man vorankommen kann, um den größten positiven Einfluss auf das Unternehmen zu erzielen.

Die einzigartigen Herausforderungen bei der Anwendung von KI auf HR- und Gehaltsprozesse

In der Theorie ist die HR- und Gehaltsfunktion ein idealer Bereich, um KI anzuwenden, da es viele hochvolumige, datenintensive Prozesse gibt, die Präzision und Effizienz erfordern. Allerdings gibt es keine sensitivere Daten als Informationen im Zusammenhang mit den Gesundheitsdaten, Arbeitsleistungen und Gehältern der Mitarbeiter.

Angesichts dieses Hintergrunds gibt es zwei primäre Herausforderungen, denen Führungskräfte gegenüberstehen, die KI im HR- und Gehaltskontext einsetzen möchten. Die erste Herausforderung ist die Datensicherheit. Es ist einfach ein unakzeptables Risiko, personenbezogene Informationen (PII) in einer nicht gesicherten öffentlichen KI-Umgebung zu platzieren.

HR- und Gehalts-KI-Funktionen müssen in einer sicheren, HIPAA-konformen Umgebung laufen, nicht in einer öffentlichen ChatGPT-Instanz. Das ist die erste Schutzvorkehrung und sie ist nicht verhandelbar.

Die Entscheidung, wie die Technologie eingesetzt werden soll, ist die zweite Herausforderung. KI-Tools sind in der Lage, arbeitsintensive Aufgaben wie vergleichende Analysen und die Überprüfung von Gehaltsabrechnungen auf Anomalien durchzuführen, aber die Genauigkeit der Daten ist der Schlüssel zum Erfolg. Es gibt keinen Raum für Fehler im HR- und Gehaltsbereich aufgrund der direkten Auswirkungen auf die Mitarbeiter. Eine 99%ige Punktzahl ergibt ein F in HR.

Aus diesen Gründen benötigen HR-Führer spezifische Plattform-Expertise und einen starken Fokus auf Governance, um KI in HR und Gehalt effektiv anzuwenden; allgemeine Kenntnisse von KI-Theorien reichen nicht aus. Es ist auch wichtig, eine Plattform zu wählen, die es KI-Tools ermöglicht, aus den eigenen Daten des Unternehmens zu lernen, nicht nur aus öffentlich verfügbaren Informationen im Internet.

Menschliche Aufsicht ist ein kritischer Erfolgsfaktor

Da HR- und Gehaltsanwendungen beweisen, dass KI messbare Ergebnisse liefern kann, wird es immer deutlicher, dass effektive KI-Strategien nicht nur auf Governance und Datenintegrität, sondern auch auf menschliche Aufsicht basieren, die ein kritischer Erfolgsfaktor ist.

Der beste Ansatz ist es, KI in reale Workflows einzubetten, indem man die eigenen Daten des Unternehmens verwendet, und menschliche Überprüfung der KI-Analyse durchführt. Diese Strategie hilft Organisationen, den häufigen Fehler zu vermeiden, KI als eigenständiges Tool zu verwenden, das öffentliche Daten aus Online-Quellen abruft. Dieser Ansatz ist riskant, da selbst die enthusiastischsten Befürworter anerkennen, dass KI nicht 100% genau ist und eine Überprüfung als Schutzvorkehrung erfordert, um Risiken zu minimieren.

Der Prozess, der in der Definition von Gehaltsbändern besteht, ist ein gutes Beispiel für eine HR-Aufgabe, die sorgfältige menschliche Aufsicht erfordert. Unternehmen benötigen wettbewerbsfähige Gehaltsbänder, um hochwertige Kandidaten anzuziehen, und eine Reihe von Staaten haben Gesetze zur Gehalts_transparenz in Kraft. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass das HR-Team Entscheidungen auf der Grundlage genauer Daten trifft.

Mehrere Faktoren fließen in die Optimierung von Gehaltsbändern ein, darunter Überlegungen zum Standort. Daher wäre ein HR-Team, das auf eine ChatGPT-ähnliche Plattform angewiesen ist, die öffentlich verfügbare Daten abruft, benachteiligt, wenn es unbeabsichtigt Gehaltsniveaus auf der Grundlage von Daten aus New York City für die Festlegung von Gehaltsbändern in Orlando, Florida, verwendet.

Wenn HR-Teams auf eine HIPAA-konforme Plattform mit starker Governance und Analysen zugreifen, die auf den eigenen Daten des Unternehmens basieren, können sie beginnen, echte Ergebnisse zu erzielen. Aber selbst dann bleibt der menschliche Faktor entscheidend, da Genauigkeit in HR und Gehalt keine Option ist. Daher ist die Rolle, die der KI zugewiesen wird, wichtig.

Anstatt KI zu bitten, Gehaltsbänder festzulegen oder Steuersätze zu identifizieren, sollten HR-Führer KI für Analysen verwenden, die dann von Menschen bestätigt werden, und andere Aufgaben erstellen, die Menschen dann durchführen. Zum Beispiel kann KI Erinnerungen generieren, um sicherzustellen, dass HR pünktlich Steuern zahlt, und Berichte an Benutzer auf der Grundlage von Daten aus dem System, nicht aus dem Internet, bereitstellen.

Die Bereitstellung von KI zur Schaffung von Wert

Ein Faktor, der KI einzigartig macht, ist ihre unglaublich schnelle Evolution. Da sie ständig lernt und ihre Fähigkeiten erweitert, wird die Entscheidung, wo und wie KI eingesetzt werden soll, immer wie das Treffen eines sich bewegenden Ziels sein.

Eine Strategie, die in Betracht gezogen werden kann, ist, dass HR-Führer ihre drei bis fünf zeitaufwändigsten Prozesse identifizieren und bestimmen, wie KI dabei helfen kann, diese Aufgaben zu rationalisieren. Hilfe ist bereits in verschiedenen Formen verfügbar, sei es agierende KI, die in Workflows eingebettet werden kann, um Aufgaben zu erledigen, oder ein LLM-Modell, das Datenanalysen durchführen kann.

Zum Beispiel beginnen Software-Unternehmen, künstliche Intelligenz zu verwenden, um die Verwaltung von Mitarbeiterleistungen erheblich zu rationalisieren, indem sie als intelligenter Übersetzer zwischen dichten, komplexen Leistungsplänen und den hochstrukturierten Konfigurationsregeln fungieren, die von HR-Informationssystemen (HRIS) benötigt werden. Mit fortschrittlicher Natural Language Processing (NLP) kann KI komplexe rechtliche Verträge oder Leistungsübersichten lesen, um automatisch kritische Datenpunkte wie Berechtigungskriterien, Deckungsebenen, Selbstbeteiligungen und Beitragslimits zu extrahieren. Sie kartiert und wandelt diese Variablen dann direkt in die spezifischen digitalen Formate und Logik um, die die HR-Software von Natur aus versteht. Diese Automatisierung transformiert den traditionell mühsamen und fehleranfälligen Prozess der manuellen Dateneingabe, wodurch HR-Abteilungen jährliche Planänderungen, Compliance-Regeln aktualisieren oder ganz neue Angebote mit unvergleichlicher Geschwindigkeit, Genauigkeit und Leichtigkeit umsetzen können.

Dies demonstriert eine grundlegende Wahrheit über KI-Fähigkeiten, wenn HR- und Gehaltsleiter von der Experimentierung zur Umsetzung übergehen. Aufregende Möglichkeiten wie Diskussionen zwischen autonomen Agenten sind in Sicht, und das wird ein Spielveränderer sein, aber letztendlich werden Entscheidungen erfordern, dass menschliche Führer den Anruf machen.

Wenn HR-Führer Systeme aufbauen, die Governance, Datenintegrität und menschliche Aufsicht als wesentliche Komponente integrieren, kann KI die Last tragen, wenn sie in Workflows eingebettet ist, aber Menschen werden immer noch verantwortlich sein. So sollte es sein, wenn Führer KI nutzen, um den Standard in HR- und Gehaltsleistung zu erhöhen.