Voittaminen työvoiman haasteista soveltamalla tekoälyä laajennettuun työvoiman tietoihin

Nykyinen 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 freelancer-eista, satunnaisista työntekijöistä, gig-työntekijöistä ja toimittajien tarjoamasta osaamisesta. Mutta usein tämä tieto sijaitsee eri järjestelmissä, mikä tekee siitä haasteellista hallita sitä yhdessä muun työllistymistietojen kanssa.

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

Kun paine kasvaa täyttää rooleja nopeasti samalla kun kustannukset pidetään alhaalla, on syytä tutkia, miten organisaatiot voivat valmistella työvoiman tietonsa, jotta tekoäly voi auttaa heitä täyttämään rooleja oikeilla työntekijöillä sekä kokopäiväisistä että laajennetusta työvoimasta.

Nykyinen työmarkkina

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

Mielenkiintoista on, että on paljon työntekijöitä, mutta moni työntekijä on nyt urakoitsija, joka ei välttämättä etsi kokopäiväistä työtä. Yhdysvaltain laajennettu työvoima oli 72,7 miljoonaa noin 170 miljoonasta Yhdysvaltain työntekijästä (noin 42%). Moni näistä itsenäisistä urakoitsijoista on täysipäiväisiä itsenäisiä (lähes 40%), kun taas lähes 80% on joko milleniaaleja tai sukupolvi Z.

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 järjestelmissä, joka johtaa siihen, että organisaatiot alikäyttävät niitä, erityisesti kun tekoälyaloitteet HR:ssä eivät sisällä urakoitsijoita lainkaan.

Jotta tekoäly voi laskea koko työvoiman, sekä urakoitsijat että kokopäiväiset työntekijät mukaan lukien, sinun on sisällyttävä tietoja toimittajien 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.

Mitä tekoäly voi auttaa sinua tekemään laajennetun työvoiman tietojen kanssa

Yhdistämällä työvoiman tietosi tekoälyaloitteisiin voidaan selvästikin auttaa sinua täyttämään rooleja uusilla kyvyillä. Mutta se voi myös auttaa sinua vähentämään eturistiriitoja ehdokkaiden kanssa, joilla on epätavanomaiset työhistoriat (jotka kuvaavat monia satunnaisia työntekijöitä). Se on olennaista välttääkseen mahdollisen syrjinnän työntekijöiden valinnassa.

Koska moni organisaatio epäröi investoida uusiin toimittajien hallintajärjestelmiin tai tekoälyaloitteisiin HR:ssä kustannuksiin liittyvien huolenaiheiden takia, se voi itse asiassa auttaa hillitsemään ylitöitä urakoitsijoilla. Koska ammattipalvelut (mukaan lukien sopimusTyöntekijät) vievät 45-65% organisaatioiden kokonaistyövoimakustannuksista, 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 voivat olla ylitöissä, ja sopeuttaa sen mukaan.

Lopulta laajennetun työvoiman hyödyntäminen tekoälyllä on investointi, joka voi tuottaa tuloksia, kuten vähemmän tyhjiä paikkoja, suurempaa tehokkuutta päivittäisissä HR-toimissa, parempaa complianssia syrjintälainsäädännön kanssa ja kustannussäästöjä urakoitsijoiden käytön optimoinnissa.

Miten voit toteuttaa tekoälyä keräämääsi työvoiman tietoihin

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

Muista, että tuloksesi riippuu siitä, minkälaista tietoa sinä syötät siihen, ja kuinka 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 liiketoimintayhteys siitä, mitä teet. Esimerkiksi:

• Palkkaan [työnimike]. Luettele 10 tärkeintä taitoa, jotka tulisi sisällyttää työn ilmoituksessa.
• Suosittele muutoksia tähän työilmoitukseen, jotta se olisi otollisempi [kohderyhmälle].
• Analysoi markkinahinta tälle roolille tässä sijainnissa.

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

Muistilista

Kun kyse on laajennetun työvoiman tekoälystä, sinun ei tarvitse käyttää enemmän rahaa tietojen hankkimiseen – se on vain siinä, että teet parhaan mahdollisen hyödyn jo olemassa olevista tiedoista. Sinulla on todennäköisesti terve urakoitsijoiden joukko, joka koostuu nykyisistä urakoitsijoista ja entisistä työntekijöistä. Sinun tarvitsee vain tehdä enemmän siitä, mitä sinulla on jo, tyytyäksesi nykyisiin työtarpeisiin.

Complianssi on avainasia, koska tekoäly voi auttaa sinua vähentämään eturistiriitoja. Mutta tekoäly voi myös tuoda omat eturistiriitansa, joten on tärkeää, että ihminen on mukana tuloksien tarkastamisessa. On myös tärkeää yhdistää turvallisesti työvoiman tietosi sisäiseen työkaluun, joka ei vahingossa paljasta tietoja ulkopuolelle, koska julkiset tekoälytyökalut voivat jakaa tietoja, jotka on jaettu niille.

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

Lopulta tekoälyn tavoitteena on täydentää pyrkimyksiäsi, ei korvata inhimillistä elementtiä, jonka tuot sinä työhösi. Tehokkuuden ja virheiden vähentäminen on tavoitteena. Vahva tekoälypolitiikka, huolellinen tietojen integrointi ja oikea koulutus voivat auttaa sinua käyttämään tekoälyä säästääksesi rahaa, palkataksesi oikeat ehdokkaat ja löytääksesi sekä kokopäiväisiä että satunnaisia työntekijöitä täyttämään aukkoja työvoimassasi. Kaikki tämä antaa sinulle enemmän aikaa keskittyä strategisiin prioriteetteihin ja tehdä työtä, joka on sinulle tärkeintä.

Ilman tekoälyä ei ole mahdollista pysyä kilpailijoiden kanssa, jotka jo käyttävät sitä täyttääkseen rooleja haasteellisessa työnantajien markkinassa. Aika on olennainen – mitä nopeammin aloitat, sitä nopeammin tyhjät paikat ja työvoimapuutteet ovat menneisyyden asia.