Voittaminen työvoiman haasteita soveltamalla tekoälyä laajennettuun työvoiman tietoihin

Tänään työmarkkinat vaativat joustavuutta. Työttömyys on alhaista, työntekijät haluavat enemmän kokopäiväisistä rooleistaan, ja yritykset kamppailevat löytääkseen päteviä ehdokkaita, jotka sopivat heidän tarpeisiinsa. Yksi keino työnantajille voittaa tämän haasteen on hyödyntää laajennettua työvoimaa, joka koostuu freelancerista, satunnaisista työntekijöistä, gig-työntekijöistä ja toimittajien tarjoamasta osaamisesta. Mutta usein tämä tieto sijaitsee eri järjestelmissä, mikä tekee siitä vaikean hallita yhdessä muiden työllistämistietojen kanssa.

Lisäksi on tekoälyn monimutkaisuus. Toisaalta tekoälyn soveltaminen työvoiman tietoihin voi auttaa sinua pysymään kilpailukykyisenä HR-tilassa täyttämällä roolit nopeammin ja luomalla paremman työntekijäkokemuksen. Mutta tämä kyvyttömyys kerää kaikki työvoiman tiedot – mukaan lukien satunnaiset työntekijät – yhteen paikkaan tekee tekoälyn aloitteet HR: ssä paljon vaikeammaksi.

Kun paine kasvaa täyttää roolit nopeasti samalla kun kustannukset pidetään alhaalla, on syytä tutkia, miten organisaatiot voivat valmistaa työvoiman tietonsa sopiviksi tekoälylle, jotta he voivat täyttää roolit oikeilla työntekijöillä sekä kokopäiväisistä että laajennetusta työvoimasta.

Nykyinen työmarkkina

On erittäin haasteellinen aika yrityksille löytää oikeat henkilöt tällä hetkellä osittain historiallisesti alhaisten työttömyyslukujen vuoksi. Kesäkuussa 2025 se oli vain 4,1%, jatkamalla edellisten vuosien asettamaa linjaa. Koska useimmat työntekijät ovat jo rooleissa, on vain vähemmän ihmisiä valittavissa – noin kolme neljäsosaa organisaatioista (74%) raportoi kamppailevansa löytääkseen päteviä työntekijöitä täyttämään heidän roolit.

Mikä on mielenkiintoista, on että on paljon työntekijöitä, mutta monet työntekijät ovat nyt urakoitsijoita, jotka eivät välttämättä etsi kokopäiväistä työtä. Yhdysvaltain laajennettu työvoima oli 72,7 miljoonaa noin 170 miljoonasta Yhdysvaltain työntekijästä (noin 42%). Monet näistä itsenäisistä urakoitsijoista ovat täysipäiväisiä itsenäisiä (melkein 40%), kun taas lähes 80% on joko milleniaaleja tai sukupolven Z: ä.

Miksi satunnaiset työntekijät ovat alikäytettyjä

On selvää, että satunnaiset työntekijät ovat nyt tärkeä osa koko työvoimaa ja niitä tulisi tarkastella huolellisesti kokopäiväisten työntekijöiden rinnalla. Mutta on yhteys järjestelmien välillä, joka johtaa siihen, että organisaatiot alikäyttävät niitä, erityisesti kun tekoälyn aloitteet HR: ssä eivät sisällä urakoitsijoita lainkaan.

Jotta tekoäly voi laskea koko työvoiman, sekä urakoitsijoiden että kokopäiväisten työntekijöiden osalta, sinun on sisällyttävä tietoja toimittajan hallintajärjestelmästä (VMS) sekä rahoitus- ja hankintajärjestelmistä. Keräämällä kaikki nämä tiedot yhteen VMS: ään ja merkitsemällä ne samalla tavalla auttaa tekoälytyökalujasi saamaan koko kuvan siitä, kuka on saatavilla täyttämään avoimia rooleja, joita sinulla on.

Mitä tekoäly voi auttaa sinua tekemään laajennetun työvoiman tietojen kanssa

Yhdistämällä työvoiman tiedot tekoälyn aloitteisiin voidaan selvästi auttaa täyttämään roolit uusilla kyvyillä. Mutta se voi myös auttaa sinua vähentämään eturistiriitoja ehdokkaiden kanssa, joilla on epätavallinen työhistoria (josta moni satunnainen työntekijä kärsii). Se on ratkaisevaa välttääkseen mahdollisen syrjinnän vaikutuksen palkkatyössä.

Monet organisaatiot saattavat epäröidä uusien toimittajan hallintajärjestelmien tai tekoälyn aloitteiden investoimista HR: ssä kustannusten vuoksi, mutta se voi itse asiassa auttaa hillitsemään ylihinnoittelua urakoitsijoille. Koska ammattipalvelut (mukaan lukien sopimussuhteiset työntekijät) muodostavat 45-65% organisaatioiden kokonaistyövoiman kulutuksesta, se on kustannus, joka voi nopeasti karata käsistä, jos sitä ei hallita oikein. Tekoälyn käyttäminen työvoiman tietoihin voi auttaa sinua näkemään, mitkä urakoitsijat tai organisaatiot saattavat olla ylihinnoiteltuja ja sopeuttaa sen mukaan.

Lopulta tekoälyn hyödyntäminen laajennetussa työvoimassa on investointi, joka voi tuottaa tuloksia vähemmän tyhjillään olevilla paikoilla, suuremmalla tehokkuudella päivittäisissä HR-toimissa, paremmalla vaatimustenmukaisuudella syrjintälakien suhteen ja kustannussäästöillä satunnaisten työntekijöiden käytön optimoinnissa.

Miten voit toteuttaa tekoälyä keräämiesi työvoiman tietoihin

Kun olet kerännyt tiedot, on aika aloittaa työ. Tekoälytyökalut voivat tarkastella hakijoita, tarkastella ansioluetteloita ja analysoida muita tietoja tietokannassasi. Tekoäly voi suodattaa sekä kokopäiväisen että laajennetun työvoiman tiedot paljon nopeammin kuin ihmiset, auttaen sinua saamaan toimintatietoa nopeammin.

Muista, että lopputulos riippuu siitä, minkälaista tietoa sinä syötät siihen ja miten selkeästi annat ohjeita. Se vaatii kärsivällisyyttä ja koulutusta, koska tekoälyä tulisi ajatella “harjoittelijana” työvoiman suunnittelussa ja hallinnassa. Sinun on oltava erittäin tarkka ohjeistuksesi suhteen ja antaa sille liiketoimintakonteksti siitä, mitä teet. Esimerkiksi:

• Olen palkkaamassa [työnimike]. Luettele 10 tärkeintä taitoa, jotka tulisi sisällyttää työilmoitukseen.
• Suosittele muutoksia tähän työilmoitukseen, jotta se olisi tervetullumpi [kohderyhmälle].
• Analysoi markkinahinta tälle roolille tässä sijainnissa.

Näiden näkemyksien avulla voit nopeasti aloittaa työpaikkojen julkaisemisen useilla markkinoilla, keskustella ehdokkaiden kanssa ja neuvotella palkkoja – kaiken tämän aikana säästäen aikaa, rahaa ja vaatimustenmukaisuusriskiä.

Muistettavia asioita

Kun on kyse tekoälyn käytöstä laajennetussa työvoimassa, sinun ei tarvitse kuluttaa enemmän rahaa hankkimaan tätä tietoa – se on vain hyödyntämistä siitä, mitä sinulla on jo. Sinulla on todennäköisesti terve joukko satunnaisia työntekijöitä, jotka koostuvat nykyisistä urakoitsijoista ja entisistä työntekijöistä. Sinun ei välttämättä vain tee parasta mahdollista sen hyödyntämiseksi tyytyäksesi nykyisiin työtarpeisiin.

Noudattaminen on avainasia, koska tekoäly voi auttaa sinua vähentämään eturistiriitoja. Mutta tekoäly voi myös tuoda omat eturistiriitansa, joten on tärkeää sisällyttää ihminen silmäksi tuloksiin. On myös tärkeää yhdistää työvoiman tietosi turvallisesti sisäiseen työkaluun, joka ei altista tietoa ulkopuolelle, koska julkiset tekoälytyökalut voivat jakaa jaetun tiedon.

Yksityinen versio suosittuja tekoälytyökaluja kuten ChatGPT tai Microsoft Copilot voi auttaa vähentämään tämän riskin, mutta on myös ongelma siinä, miten yhdistää se tietoihin. Toimittajan hallintajärjestelmä, jossa on jo tekoäly, voi maksimoida kustannussäästösi ja aikaa säästävän laajennetun ja kokopäiväisen työvoiman tietojen keräämisen ja niiden vetämisen työkaluihin, jotka voivat toteuttaa tekoälyn lupausten.

Lopulta tekoälyn tavoitteena on täydentää pyrkimyksiäsi, ei korvata ihmisen vaikutusta, jonka tuot sinä työhösi. Vähentämällä tehokkuutta ja virheitä on tavoitteena. Vahva tekoälykäytäntö, huolellinen tietojen yhdistäminen ja oikea koulutus voivat auttaa sinua käyttämään tekoälyä säästääksesi rahaa, palkkaamalla oikeat ehdokkaat ja löytääksesi sekä kokopäiväisiä että satunnaisia työntekijöitä täyttämään aukot työvoimassasi. Kaikki tämä antaa sinulle enemmän aikaa keskittyä strategisiin tavoitteisiin ja tekemään työtä, joka on sinulle tärkeintä.

Ilman tekoälyä ei ole mitään keinoa pysyä kilpailijoiden kanssa, jotka ovat jo käyttävät sitä täyttääkseen roolit haasteellisella työnantajien markkinalla. Aika on olennainen – mitä aikaisemmin aloitat, sitä nopeammin taito- ja työllisyysaukit ovat menneisyyden asia.