Experimentierung bis zur Ausführung: Wie KI den Standard im Personalwesen und der Gehaltsabrechnung heben kann

KI hat in den letzten Jahren die Geschäftstechnologie-Konversationen 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, obwohl fast alle Befragten KI-Tools in irgendeiner Form verwenden, 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 so ein, dass sie einen Wert liefert. Gleichzeitig entwickelt sich die Technologie rasch weiter. KI ist ein bewegliches Ziel, was ein weiteres Problem für Geschäftsleiter darstellt, die nach Wegen suchen, um von KI-Hype zu messbaren Ergebnissen zu gelangen.

Personalwesen und Gehaltsabrechnung sind als Bewährungsgrund für die Reise von der Experimentierung zur Ausführung aufgetaucht. Hier ist eine Übersicht über einige der Herausforderungen, denen sich Personalverantwortliche an diesem kritischen Wendepunkt gegenübersehen, warum menschliche Aufsicht unerlässlich bleibt und wie man vorankommt, um den größten positiven Einfluss auf das Unternehmen zu erzielen.

Die einzigartigen Herausforderungen bei der Anwendung von KI auf Personalwesen- und Gehaltsabrechnungsprozesse

Theoretisch ist die Personalwesen- und Gehaltsabrechnungsfunktion ein idealer Bereich, um KI anzuwenden, da es viele hochvolumige, datenintensive Prozesse gibt, die Präzision und Effizienz erfordern. Allerdings gibt es keine sensibleren Daten als Informationen im Zusammenhang mit den Gesundheits-, Arbeitsleistungs- und Gehaltsdaten der Mitarbeiter.

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

Personalwesen- und Gehaltsabrechnungs-KI-Funktionen müssen in einer sicheren, HIPAA-konformen Umgebung und nicht in einer öffentlichen ChatGPT-Instanz ausgeführt werden. Das ist die erste Schutzvorkehrung und sie ist nicht verhandelbar.

Die Entscheidung, wie die Technologie angewendet 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. Im Personalwesen- und Gehaltsabrechnungsbereich gibt es keinen Raum für Fehler aufgrund der direkten Auswirkungen auf die Mitarbeiter. Eine Punktzahl von 99 % ergibt ein F in Personalwesen.

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

Menschliche Aufsicht ist ein kritischer Erfolgsfaktor

Da Personalwesen- und Gehaltsabrechnungsanwendungen zeigen, dass KI messbare Ergebnisse liefern kann, wird 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 Arbeitsabläufe einzubetten, indem man die Daten des Unternehmens verwendet und Menschen die KI-Analysen validieren. Diese Strategie hilft Organisationen, das häufige Problem 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 benötigt, um Risiken zu minimieren.

Der Prozess der Festlegung von Gehaltsbandbreiten ist ein gutes Beispiel für eine Personalwesenaufgabe, die sorgfältige menschliche Aufsicht erfordert. Unternehmen benötigen wettbewerbsfähige Gehaltsbandbreiten, um hochwertige Kandidaten anzuziehen, und eine Reihe von Staaten hat Gesetze zur Gehalts_transparenz erlassen. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass das Personalteam Entscheidungen auf der Grundlage genauer Daten trifft.

Verschiedene Faktoren spielen eine Rolle bei der Optimierung von Gehaltsbandbreiten, einschließlich Überlegungen zum Standort. Ein Personalteam, das auf eine ChatGPT-ähnliche Plattform zurückgreift, die auf öffentlich verfügbaren Daten zugreift, wäre benachteiligt, wenn es unbeabsichtigt Löhne auf der Grundlage von Daten aus New York City für die Festlegung von Gehaltsbandbreiten in Orlando, Florida, verwenden würde.

Wenn Personalteams auf eine HIPAA-konforme Plattform mit starken Governance-Controllen zugreifen, die Analysen auf der Grundlage der Daten des Unternehmens durchführt, können sie beginnen, echte Ergebnisse zu erzielen. Aber selbst dann bleibt der menschliche Faktor kritisch, da Genauigkeit im Personalwesen und in der Gehaltsabrechnung keine Option ist. Die Rolle, die der KI zugewiesen wird, ist also wichtig.

Anstatt KI zu bitten, Gehaltsbandbreiten festzulegen oder Steuersätze zu identifizieren, sollten Personalverantwortliche KI für Analysen verwenden, die dann von Menschen bestätigt werden, und um andere Aufgaben zu erstellen, die Menschen dann ausführen. Zum Beispiel kann KI Erinnerungen generieren, um sicherzustellen, dass das Personal rechtzeitig Steuern zahlt, und Berichte für Benutzer auf der Grundlage von Daten aus dem System und nicht aus dem Internet bereitstellen.

Die Einsetzung von KI zur Wertsteigerung

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

Ein Strategie, die in Betracht gezogen werden kann, ist, dass Personalverantwortliche 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 durch KI, die in Arbeitsabläufe eingebettet werden kann, um Aufgaben zu erledigen, oder durch ein LLM-Modell, das Datenanalysen durchführen kann.

Beispielsweise beginnen Softwareunternehmen, künstliche Intelligenz zu verwenden, um die Verwaltung von Mitarbeiterleistungen erheblich zu rationalisieren, indem sie als intelligenter Übersetzer zwischen dichten, komplexen Leistungsplänen und den streng strukturierten Konfigurationsregeln agieren, die von Human-Resources-Information-Systemen (HRIS) benötigt werden. Mit fortschrittlicher Natural Language Processing (NLP) kann KI komplexe Verträge oder Leistungsübersichten lesen, um kritische Datenpunkte wie Eignungskriterien, Abdeckungsstufen, Selbstbeteiligungen und Beitragslimits automatisch zu extrahieren. Sie ordnet und wandelt diese Variablen dann direkt in die spezifischen digitalen Formate und die Logik um, die das HR-Software inhärent versteht. Diese Automatisierung verwandelt den traditionell mühsamen und fehleranfälligen Prozess der manuellen Dateneingabe, sodass HR-Abteilungen Jahresplanänderungen, Compliance-Regeln aktualisieren oder völlig neue Angebote mit unvergleichlicher Geschwindigkeit, Genauigkeit und Leichtigkeit implementieren können.

Das zeigt eine grundlegende Wahrheit über KI-Fähigkeiten, wenn Personalwesen- und Gehaltsabrechnungsleiter von der Experimentierung zur Ausführung übergehen. Aufregende Möglichkeiten wie Diskussionen zwischen autonomen Agenten sind in Aussicht, und das wird ein Spielveränderer sein, aber letztendlich werden Entscheidungen erfordern, dass menschliche Leiter den Anruf tätigen.

Wenn Personalverantwortliche Systeme aufbauen, die Governance in den Mittelpunkt stellen, die Datenintegrität sicherstellen und menschliche Aufsicht als unerlässliches Komponent integrieren, kann KI die Last tragen, wenn sie in Arbeitsabläufen eingebettet ist, aber Menschen bleiben verantwortlich. So sollte es sein, wenn Leiter KI nutzen, um den Standard im Personalwesen und in der Gehaltsabrechnung zu heben.