प्रयोग से कार्यान्वयन तक: एआई कैसे एचआर और पे रोल में स्तर बढ़ा सकता है

एआई ने पिछले कुछ वर्षों में व्यवसाय प्रौद्योगिकी वार्ताओं पर हावी है, क्योंकि उत्पादकता और दक्षता में वादा किए गए लाभ वास्तव में परिवर्तनकारी हैं। लेकिन मैकिन्से की रिपोर्ट एआई की स्थिति पर उद्यम में पाया कि जबकि लगभग सभी सर्वेक्षण उत्तरदाताओं कुछ क्षमता में एआई टूल का उपयोग कर रहे हैं, अधिकांश अभी भी प्रयोग के चरण में हैं।

लगभग दो तिहाई सर्वेक्षण व्यवसायों ने अभी तक प्रौद्योगिकी को अपने संगठनों में स्केल नहीं किया है और मूल्य प्रदान करने वाले तरीके से निष्पादित नहीं किया है। 同 समय, प्रौद्योगिकी तेजी से विकसित हो रही है। एआई एक चलती हुई लक्ष्य है, जो व्यवसाय के नेताओं के लिए एक और चुनौती है जो एआई हYPE से मापने योग्य परिणामों तक जाने के तरीकों की तलाश में हैं।

एचआर और पे रोल प्रयोग से कार्यान्वयन की यात्रा में साबित हो रहे हैं। यहाँ कुछ चुनौतियों का अवलोकन है जिनका सामना एचआर नेताओं को इस महत्वपूर्ण जंक्शन पर करना पड़ रहा है, मानव पर्यवेक्षण क्यों महत्वपूर्ण रहेगा और आगे कैसे बढ़ना है जो व्यवसाय पर सबसे सकारात्मक प्रभाव डालता है।

एचआर और पे रोल प्रक्रियाओं में एआई लागू करने की विशिष्ट चुनौतियाँ

सिद्धांत रूप में, एचआर और पे रोल कार्य एआई लागू करने के लिए एक आदर्श क्षेत्र है क्योंकि कई उच्च-मात्रा, डेटा-गहन प्रक्रियाएं हैं जिनमें सटीकता और दक्षता की आवश्यकता होती है। हालांकि, डेटा कर्मचारियों के स्वास्थ्य, नौकरी प्रदर्शन और वेतन से संबंधित जानकारी की तुलना में अधिक संवेदनशील नहीं हो सकता है।

इस पृष्ठभूमि के खिलाफ, एचआर और पे रोल संदर्भ में एआई तैनात करने के लिए दो प्राथमिक चुनौतियाँ हैं। पहली डेटा सुरक्षा है। यह एक अस्वीकार्य जोखिम है कि व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई) को एक गैर-सुरक्षित सार्वजनिक एआई वातावरण में रखा जाए।

एचआर और पे रोल एआई कार्यों को एक सुरक्षित, हिप्पा के अनुरूप वातावरण में चलने की आवश्यकता है, न कि एक सार्वजनिक चैटजीपीटी उदाहरण में। यह पहली गार्डरेल है, और यह गैर-विचारशील है।

एआई को कैसे लागू करने का निर्णय लेना दूसरी चुनौती है। एआई टूल्स तुलनात्मक विश्लेषण करने और पे रोल रनों में असामान्यताओं के लिए स्कैनिंग जैसे श्रम-सघन कार्यों के लिए सक्षम हैं, लेकिन डेटा सटीकता सफलता की कुंजी है। एचआर और पे रोल स्थान में त्रुटि के लिए कोई कमरा नहीं है क्योंकि यह कर्मचारियों पर सीधा प्रभाव डालता है। 99% स्कोर एचआर में एक एफ कमाता है।

इन कारणों से, एचआर नेताओं को प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट विशेषज्ञता और शासन के एक मजबूत फोकस की आवश्यकता है ताकि वे एचआर और पे रोल में प्रभावी ढंग से एआई लागू कर सकें; एआई सिद्धांत के साथ सामान्य परिचितता पर्याप्त नहीं है। यह भी महत्वपूर्ण है कि एक प्लेटफ़ॉर्म चुनने के लिए जो एआई टूल्स को संगठन के अपने डेटा से सीखने की अनुमति देता है, न कि केवल इंटरनेट से सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जानकारी से।

मानव पर्यवेक्षण एक महत्वपूर्ण सफलता कारक है

जैसे ही एचआर और पे रोल अनुप्रयोग यह साबित करते हैं कि एआई मापने योग्य परिणाम प्रदान कर सकता है, यह तेजी से स्पष्ट हो रहा है कि प्रभावी एआई रणनीतियाँ न केवल शासन और डेटा अखंडता पर बनाई गई हैं, बल्कि मानव पर्यवेक्षण भी है, जो एक महत्वपूर्ण सफलता कारक है।

सबसे अच्छा दृष्टिकोण यह है कि वास्तविक कार्य प्रवाह में एआई को एम्बेड करें जो संगठन के अपने डेटा का उपयोग करता है, मानव एआई विश्लेषण को मान्य करते हैं। यह रणनीति संगठनों को एक सामान्य जोखिम से बचने में मदद करती है जो एआई का उपयोग एक स्टैंडअलोन टूल के रूप में करता है जो ऑनलाइन स्रोतों से सार्वजनिक डेटा खींचता है। यह दृष्टिकोण जोखिम भरा है क्योंकि यहां तक कि इसके सबसे उत्साही समर्थकों स्वीकार करते हैं, एआई 100% सटीक नहीं है और जोखिम को कम करने के लिए एक गार्डरेल के रूप में समीक्षा की आवश्यकता है।

वेतन बैंड को परिभाषित करने की प्रक्रिया एक अच्छा उदाहरण है जो एक एचआर कार्य के लिए सावधानी से मानव पर्यवेक्षण की आवश्यकता है। कंपनियों को उच्च गुणवत्ता वाले उम्मीदवारों को आकर्षित करने के लिए प्रतिस्पर्धी वेतन बैंड की आवश्यकता है, और कई राज्यों में वेतन पारदर्शिता कानून हैं। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि एचआर टीम सटीक डेटा पर आधारित निर्णय ले रही है।

वेतन बैंड को अनुकूलित करने में कई कारक शामिल हैं, जिनमें स्थान के बारे में विचार शामिल हैं। इसलिए, एक एचआर टीम जो एक चैटजीपीटी शैली के प्लेटफ़ॉर्म पर निर्भर करती है जो सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा तक पहुंचता है, तो ऑरलैंडो, फ्लोरिडा के लिए वेतन बैंड निर्धारित करते समय न्यूयॉर्क शहर से डेटा पर आधारित वेतन स्तरों पर आधारित होने का नुकसान हो सकता है।

जब एचआर टीमें एक हिप्पा के अनुरूप प्लेटफ़ॉर्म तक पहुंचती हैं जिसमें मजबूत शासन नियंत्रण होते हैं जो उनके संगठन के अपने डेटा पर आधारित विश्लेषण करते हैं, तो वे वास्तविक परिणाम दिखाना शुरू कर सकते हैं। लेकिन तब भी, मानव तत्व महत्वपूर्ण रहता है क्योंकि सटीकता एचआर और पे रोल में वैकल्पिक नहीं है। इसलिए, एआई को सौंपा गया भूमिका मायने रखता है।

एआई को वेतन बैंड निर्धारित करने या कर दरों की पहचान करने के लिए कहने के बजाय, एचआर नेताओं को इसका उपयोग विश्लेषण के लिए करना चाहिए जिसे मानव द्वारा पुष्टि किया जाता है और अन्य कार्यों को बनाने के लिए जो मानव द्वारा किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, एआई करों का भुगतान समय पर सुनिश्चित करने के लिए अनुस्मारक उत्पन्न कर सकता है और सिस्टम के डेटा पर आधारित रिपोर्ट प्रदान कर सकता है, न कि इंटरनेट से।

मूल्य बनाने के लिए एआई तैनात करना

एक कारक जो एआई को अद्वितीय बनाता है वह इसका अविश्वसनीय रूप से तेजी से विकास है। क्योंकि यह लगातार सीख रहा है और क्षमताओं का विस्तार कर रहा है, यह तय करना कि एआई को कहाँ और कैसे तैनात किया जाए, हमेशा एक चलती हुई लक्ष्य को मारने की कोशिश करने जैसा होगा।

एक रणनीति जो विचार करने योग्य है वह एचआर नेताओं के लिए है कि वे अपनी शीर्ष तीन से पांच समय लेने वाली प्रक्रियाओं की पहचान करें और निर्धारित करें कि एआई इन कार्यों को कैसे सुव्यवस्थित कर सकता है। मदद विभिन्न रूपों में उपलब्ध है, चाहे वह एजेंटिक एआई हो जो कार्य पूरा करने के लिए कार्य प्रवाह में एम्बेड किया जा सकता है, या एक एलएलएम मॉडल जो डेटा विश्लेषण कर सकता है।

उदाहरण के लिए, सॉफ्टवेयर कंपनियां कर्मचारी लाभों के प्रशासन को काफी हद तक सुव्यवस्थित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करना शुरू कर रही हैं जो मानव संसाधन सूचना प्रणाली (एचआरआईएस) द्वारा आवश्यक घने, जटिल लाभ योजना दस्तावेजों और संरचित कॉन्फ़िगरेशन नियमों के बीच एक बुद्धिमान अनुवादक के रूप में कार्य करती है। उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग करके, एआई जटिल कानूनी अनुबंध या लाभ सारांश के माध्यम से पढ़ सकता है और स्वचालित रूप से महत्वपूर्ण डेटा बिंदुओं को निकाल सकता है – जैसे पात्रता मानदंड, कवरेज स्तर, कटौती और योगदान सीमाएं। यह तब इन चरों को सीधे एचआर सॉफ्टवेयर द्वारा स्वाभाविक रूप से समझे जाने वाले विशिष्ट डिजिटल प्रारूपों और तर्क में मैप और परिवर्तित करता है। यह स्वचालन पारंपरिक रूप से थकाऊ और त्रुटि-प्रवण प्रक्रिया को मैनुअल डेटा एंट्री में परिवर्तित करता है, जिससे एचआर विभागों को असाधारण गति, सटीकता और आसानी के साथ वार्षिक योजना परिवर्तन, अनुपालन नियमों को अपडेट करने या पूरी तरह से नए प्रस्तावों को लॉन्च करने में सक्षम होते हैं।

यह एचआर और पे रोल के नेताओं के लिए एक मूलभूत सत्य को प्रदर्शित करता है क्योंकि वे प्रयोग से कार्यान्वयन तक जाते हैं। उत्साहजनक संभावनाएं जैसे स्वायत्त एजेंटों के बीच चर्चा आ रही है, और यह एक खेल परिवर्तक होगा, लेकिन अंततः, निर्णय लेने के लिए मानव नेताओं को बुलाना होगा।

जैसे ही एचआर नेता शासन, डेटा अखंडता और मानव पर्यवेक्षण को एक आवश्यक घटक के रूप में एकीकृत करते हुए प्रणालियों का निर्माण करते हैं, एआई कार्य प्रवाह में एम्बेडेड होने पर बोझ उठा सकता है, लेकिन मानव जिम्मेदार रहेगा। यह होना चाहिए क्योंकि नेता एचआर और पे रोल प्रदर्शन में स्तर बढ़ाने के लिए एआई का उपयोग करते हैं।