Πειραματισμός έως Εκτέλεση: Πώς το AI μπορεί να Ανυψώσει τον Πήχη στις Διαδικασίες Ανθρώπινου Δυναμικού και Μισθοδοσίας

Το AI κυριαρχεί στις συζητήσεις για την επιχειρηματική τεχνολογία τα τελευταία χρόνια, επειδή τα υποσχόμενα κέρδη σε παραγωγικότητα και αποτελεσματικότητα είναι πραγματικά μετασχηματιστικά. Όμως, μια αναφορά της McKinsey σχετικά με την κατάσταση του AI στις επιχειρήσεις βρήκε ότι, ενώ σχεδόν όλες οι ερωτηθέντες επιχειρήσεις χρησιμοποιούν εργαλεία AI σε κάποια ικανότητα, οι περισσότερες εξακολουθούν να βρίσκονται στη φάση του πειραματισμού.

Σχεδόν δύο τρίτα των επιχειρήσεων που συμμετείχαν στην έρευνα δεν έχουν ακόμη επεκτείνει την τεχνολογία σε όλη την οργάνωση και να την εκτελέσουν με τρόπο που να προσφέρει αξία. Ταυτόχρονα, η τεχνολογία εξελίσσεται γρήγορα. Το AI είναι ένα κινούμενο στόχο, που είναι μια άλλη πρόκληση για τους ηγέτες των επιχειρήσεων που αναζητούν τρόπους να μεταφέρουν το AI από την υπεροχή στην μετρήσιμη απόδοση.

Οι διαδικασίες ανθρώπινου δυναμικού και μισθοδοσίας αναδύονται ως έδαφος για το ταξίδι από τον πειραματισμό στην εκτέλεση. Εδώ είναι μια επισκόπηση κάποιων από τις προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι ηγέτες του ανθρώπινου δυναμικού σε αυτό το κρίσιμο σημείο, γιατί η ανθρώπινη επιτήρηση θα παραμείνει κρίσιμος παράγοντας και πώς να προχωρήσουν με τρόπο που να προσφέρει την πιο θετική επίδραση στην επιχείρηση.

Οι Μοναδικές Προκλήσεις της Εφαρμογής του AI στις Διαδικασίες Ανθρώπινου Δυναμικού και Μισθοδοσίας

Θεωρητικά, η λειτουργία του ανθρώπινου δυναμικού και της μισθοδοσίας είναι ένας ιδανικός τομέας για την εφαρμογή του AI, επειδή υπάρχουν πολλές διαδικασίες υψηλής όγκου και δεδομένα που απαιτούν ακρίβεια και αποτελεσματικότητα. Ωστόσο, τα δεδομένα δεν γίνονται πιο ευαίσθητα από τις πληροφορίες που σχετίζονται με την υγεία, την απόδοση και την αμοιβή των υπαλλήλων.

Δεδομένου του παρασκηνίου, υπάρχουν δύο основные προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι ηγέτες που θέλουν να εφαρμόσουν το AI στον τομέα του ανθρώπινου δυναμικού και της μισθοδοσίας. Η πρώτη είναι η ασφάλεια των δεδομένων. Είναι απλά ένα απαράδεκτο ρίσκο να τοποθετήσετε προσωπικά αναγνωρίσιμα δεδομένα (PII) σε ένα μη δημόσιο περιβάλλον AI.

Οι λειτουργίες AI του ανθρώπινου δυναμικού και της μισθοδοσίας πρέπει να εκτελούνται σε ένα ασφαλές, συμμορφωμένο με το HIPAA περιβάλλον, όχι σε μια δημόσια περίπτωση ChatGPT. Αυτό είναι το πρώτο φράγμα, και είναι αδιαπραγμάτευτο.

Η απόφαση για το πώς να εφαρμόσετε την τεχνολογία είναι η δεύτερη πρόκληση. Τα εργαλεία AI είναι ικανά για εργατικές διαδικασίες όπως η διεξαγωγή συγκριτικών αναλύσεων και η σάρωση των μισθοδοσιών για ανωμαλίες, αλλά η ακρίβεια των δεδομένων είναι το κλειδί για την επιτυχία. Δεν υπάρχει χώρος για λάθη στον τομέα του ανθρώπινου δυναμικού και της μισθοδοσίας λόγω της άμεσης επίδρασης στους υπαλλήλους. Ένα 99% σκορ κερδίζει ένα F στο ανθρώπινο δυναμικό.

Για τους λόγους αυτούς, οι ηγέτες του ανθρώπινου δυναμικού χρειάζονται ειδική εμπειρία και μια ισχυρή εστίαση στην διακυβέρνηση για να εφαρμόσουν αποτελεσματικά το AI στον τομέα του ανθρώπινου δυναμικού και της μισθοδοσίας. Η γενική οικειότητα με τη θεωρία του AI δεν είναι αρκετή. Επίσης, είναι απαραίτητο να επιλέξετε μια πλατφόρμα που να επιτρέπει στα εργαλεία AI να μαθαίνουν από τα δεδομένα της δικής σας οργάνωσης, όχι μόνο από δημόσιες πληροφορίες από το διαδίκτυο.

Η Ανθρώπινη Επιτήρηση είναι Ένας Κρίσιμος Παράγοντας Επιτυχίας

Όσο οι εφαρμογές του ανθρώπινου δυναμικού και της μισθοδοσίας αποδεικνύουν ότι το AI μπορεί να προσφέρει μετρήσιμα αποτελέσματα, γίνεται ολοένα και πιο σαφές ότι αποτελεσματικές στρατηγικές AI χτίζονται όχι μόνο γύρω από διακυβέρνηση και ακρίβεια δεδομένων, αλλά και ανθρώπινη επιτήρηση, η οποία είναι ένας κρίσιμος παράγοντας επιτυχίας.

Η καλύτερη προσέγγιση είναι να ενσωματώσετε το AI σε πραγματικές διαδικασίες χρησιμοποιώντας τα δεδομένα της δικής σας οργάνωσης, με ανθρώπους που επικυρώνουν την ανάλυση AI. Αυτή η στρατηγική βοηθά τις οργανώσεις να αποφύγουν το συνηθισμένο λάθος της χρήσης του AI ως αυτόνομου εργαλείου που τραβά δημόσια δεδομένα από διαδικτυακές πηγές. Αυτή η προσέγγιση είναι επικίνδυνη, επειδή, ακόμη και οι πιο ενθουσιώδεις υποστηρικτές του AI αναγνωρίζουν, το AI δεν είναι 100% ακριβές και απαιτεί επανεξέταση ως φράγμα για να ελαχιστοποιήσει τους κινδύνους.

Η διαδικασία που εμπλέκεται στην ορισμό των ζωνών αμοιβής είναι ένα καλό παράδειγμα μιας εργασίας ανθρώπινου δυναμικού που απαιτεί προσεκτική ανθρώπινη επιτήρηση. Οι εταιρείες χρειάζονται ανταγωνιστικές ζώνες αμοιβής για να προσελκύσουν υψηλής ποιότητας υποψήφιους, και πολλά κράτη έχουν νόμους διαφάνειας μισθού σε ισχύ. Είναι σημαντικό να διασφαλιστεί ότι η ομάδα ανθρώπινου δυναμικού λαμβάνει αποφάσεις με βάση ακριβή δεδομένα.

Πολλές παράμετροι εμπλέκονται στην βελτιστοποίηση των ζωνών αμοιβής, συμπεριλαμβανομένων παρατηρήσεων σχετικά με την τοποθεσία. Έτσι, μια ομάδα ανθρώπινου δυναμικού που βασίζεται σε μια πλατφόρμα τύπου ChatGPT που έχει πρόσβαση σε δημόσια διαθέσιμα δεδομένα θα ήταν σε μειονεκτική θέση αν βασίζονταν ακούσια σε δεδομένα από τη Νέα Υόρκη όταν καθόριζαν ζώνες αμοιβής για το Όρλαντο της Φλόριντα.

Όταν οι ομάδες ανθρώπινου δυναμικού έχουν πρόσβαση σε μια πλατφόρμα που είναι συμμορφωμένη με το HIPAA και έχει ισχυρά έλεγχα διακυβέρνησης που βασίζονται σε ανάλυση των δικών τους δεδομένων, μπορούν να αρχίσουν να αποδεικνύουν πραγματικά αποτελέσματα. Αλλά ακόμη και τότε, το ανθρώπινο στοιχείο παραμένει κρίσιμο, επειδή η ακρίβεια δεν είναι προαιρετική στις διαδικασίες ανθρώπινου δυναμικού και μισθοδοσίας. Έτσι, ο ρόλος που ανατίθεται στο AI έχει σημασία.

Αντί να ζητήσετε από το AI να ορίσει ζώνες αμοιβής ή να αναγνωρίσει φορολογικές ставρές, οι ηγέτες του ανθρώπινου δυναμικού πρέπει να χρησιμοποιούν το AI για ανάλυση που στη συνέχεια επιβεβαιώνεται από ανθρώπους και να δημιουργούν άλλες εργασίες που οι άνθρωποι θα εκτελέσουν. Για παράδειγμα, το AI μπορεί να δημιουργήσει υπενθυμίσεις για να διασφαλίσει ότι το ανθρώπινο δυναμικό πληρώνει τους φόρους εγκαίρως και να παρέχει εκθέσεις στους χρήστες με βάση δεδομένα από το σύστημα, όχι από το διαδίκτυο.

Η Εφαρμογή του AI για τη Δημιουργία Αξίας

Ένας παράγοντας που κάνει το AI μοναδικό είναι η εξαιρετικά ταχεία εξέλιξή του. Επειδή είναι συνεχώς σε διαδικασία μάθησης και επέκτασης των ικανοτήτων του, η απόφαση για το πού και πώς να εφαρμόσετε το AI θα είναι πάντα σαν να προσπαθείτε να χτυπήσετε ένα κινούμενο στόχο.

Μια στρατηγική που αξίζει να εξεταστεί είναι για τους ηγέτες του ανθρώπινου δυναμικού να αναγνωρίσουν τις τρεις έως πέντε πιο χρονοβόρες διαδικασίες και να καθορίσουν πώς το AI μπορεί να βοηθήσει στην αυτοματοποίηση αυτών των εργασιών. Η βοήθεια είναι ήδη διαθέσιμη σε διάφορες μορφές, είτε είναι ένα εργαλείο AI που μπορεί να ενσωματωθεί σε διαδικασίες για την ολοκλήρωση εργασιών, είτε ένα μοντέλο LLM που μπορεί να thựcήσει ανάλυση δεδομένων.

Για παράδειγμα, εταιρείες λογισμικού αρχίζουν να χρησιμοποιούν την τεχνολογία AI για να αυτοματοποιήσουν σημαντικά την διαχείριση των ωφελημάτων των υπαλλήλων, ενεργώντας ως έξυπνος μεταφραστής μεταξύ πυκνών, σύνθετων εγγράφων ωφελημάτων και των αυστηρά δομημένων κανόνων που απαιτούνται από τα Συστήματα Πληροφοριών Ανθρώπινου Δυναμικού (HRIS). Χρησιμοποιώντας προηγμένη Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP), το AI μπορεί να διαβάσει σύνθετα νομικά έγγραφα ή περίληψη ωφελημάτων για να εξαγάγει αυτόματα κρίσιμους σημεία δεδομένων — όπως κριτήρια επιλεξιμότητας, επίπεδα κάλυψης, ασφαλιστικές προμήθειες και όρια συνεισφοράς. Στη συνέχεια, χαρτογραφεί και μετατρέπει αυτές τις μεταβλητές απευθείας στα συγκεκριμένα ψηφιακά формάts και λογική που το λογισμικό HR समझει. Αυτή η αυτοματοποίηση μεταμορφώνει τη παραδοσιακά χρονοβόρα και ευάλωτη σε λάθη διαδικασία της χειροκίνητης εισαγωγής δεδομένων, επιτρέποντας στις ομάδες ανθρώπινου δυναμικού να εφαρμόσουν ετήσιες αλλαγές στο σχέδιο, να ενημερώσουν κανόνες συμμόρφωσης ή να κυκλοφορήσουν εντελώς νέες προσφορές με απροηγούμενη ταχύτητα, ακρίβεια και ευκολία.

Αυτό αποδεικνύει μια θεμελιώδη αλήθεια σχετικά με τις ικανότητες του AI, καθώς οι ηγέτες του ανθρώπινου δυναμικού μετακινούνται από τον πειραματισμό στην εκτέλεση. Εξελίξεις όπως οι συνομιλίες μεταξύ αυτόνομων πρακτόρων είναι στο ορίζοντα, και αυτό θα είναι ένας γεωμετρικός μετασχηματισμός, αλλά τελικά, οι αποφάσεις θα απαιτούν ανθρώπινους ηγέτες να πάρουν τη σωστή απόφαση.

Όσο οι ηγέτες του ανθρώπινου δυναμικού κατασκευάζουν συστήματα που επικεντρώνονται στη διακυβέρνηση, διασφαλίζουν την ακρίβεια των δεδομένων και ενσωματώνουν την ανθρώπινη επιτήρηση ως απαραίτητο στοιχείο, το AI μπορεί να αναλάβει το βάρος όταν ενσωματωθεί σε διαδικασίες, αλλά οι άνθρωποι θα παραμείνουν υπεύθυνοι. Αυτός είναι ο τρόπος με τον οποίο πρέπει να είναι, καθώς οι ηγέτες χρησιμοποιούν το AI για να ανυψώσουν τον πήχη στις επιδόσεις του ανθρώπινου δυναμικού και της μισθοδοσίας.