प्रयोग से कार्यान्वयन तक: एचआर और पे रोल में उत्कृष्टता के लिए एआई का उपयोग कैसे करें

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 मैककिंसे की एक रिपोर्ट एआई की स्थिति पर entreprise में पाया गया कि जबकि लगभग सभी सर्वेक्षण उत्तरदाताओं कुछ हद तक एआई टूल का उपयोग कर रहे हैं, अधिकांश अभी भी प्रयोगात्मक चरण में हैं।

लगभग दो तिहाई सर्वेक्षण व्यवसायों ने अभी तक प्रौद्योगिकी को अपने संगठनों में मूल्य प्रदान करने वाले तरीके से लागू नहीं किया है। उसी समय, प्रौद्योगिकी तेजी से विकसित हो रही है। एआई एक गतिशील लक्ष्य है, जो व्यवसायिक नेताओं के लिए एक और चुनौती है जो एआई के हype से मापने योग्य परिणामों तक जाने के तरीकों की तलाश में हैं।

मानव संसाधन और पे रोल प्रयोग से कार्यान्वयन तक की यात्रा में एक परीक्षण के रूप में उभर रहे हैं। यहाँ कुछ चुनौतियों का एक अवलोकन है जिनका सामना मानव संसाधन नेताओं को इस महत्वपूर्ण मोड़ पर करना पड़ रहा है, क्योंकि मानव पर्यवेक्षण महत्वपूर्ण सफलता कारक बना हुआ है और आगे बढ़ने के लिए सबसे अधिक सकारात्मक प्रभाव डालने वाला तरीका क्या है।

मानव संसाधन और पे रोल प्रक्रियाओं में एआई को लागू करने की अनोखी चुनौतियाँ

सिद्धांत रूप में, मानव संसाधन और पे रोल कार्य एआई को लागू करने के लिए एक आदर्श क्षेत्र है, क्योंकि इसमें कई उच्च-मात्रा वाली डेटा-गहन प्रक्रियाएं हैं जिन्हें सटीकता और दक्षता की आवश्यकता होती है। हालांकि, कर्मचारियों के स्वास्थ्य, नौकरी प्रदर्शन और वेतन से संबंधित जानकारी जैसी डेटा किसी भी अन्य डेटा से अधिक संवेदनशील नहीं हो सकती है।

इस पृष्ठभूमि के खिलाफ, मानव संसाधन और पे रोल संदर्भ में एआई को तैनात करने के इच्छुक नेताओं के सामने दो प्राथमिक चुनौतियाँ हैं। पहली चुनौती 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।

मानव संसाधन और पे रोल एआई कार्यों को एक सुरक्षित, हिप्पा अनुपालन वातावरण में चलाने की आवश्यकता है, न कि एक सार्वजनिक चैटजीपीटी उदाहरण में। यह पहली गार्डरेल है, और यह गैर-विचारणीय है।

प्रौद्योगिकी को कैसे लागू करने का निर्णय लेना दूसरी चुनौती है। एआई टूल उच्च-श्रम गहन कार्यों जैसे कि तुलनात्मक विश्लेषण और पे रोल रन में असामान्यताओं की जांच करने में सक्षम हैं, लेकिन डेटा सटीकता सफलता की कुंजी है। मानव संसाधन और पे रोल स्थान में त्रुटि के लिए कोई जगह नहीं है क्योंकि यह कर्मचारियों पर सीधा प्रभाव डालता है। मानव संसाधन में 99% का स्कोर एक एफ के बराबर है।

इन कारणों से, मानव संसाधन नेताओं को मानव संसाधन और पे रोल में प्रभावी ढंग से एआई को लागू करने के लिए प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट विशेषज्ञता और शासन के एक मजबूत फोकस की आवश्यकता है; एआई सिद्धांत के साथ सामान्य परिचितता पर्याप्त नहीं है। यह भी महत्वपूर्ण है कि एक ऐसे प्लेटफ़ॉर्म का चयन किया जाए जो एआई टूल 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 मानव संसाधन और पे रोल अनुप्रयोग यह साबित करते हैं कि एआई मापने योग्य परिणाम प्रदान कर सकता है, यह स्पष्ट होता जा रहा है कि प्रभावी एआई रणनीतियां न केवल शासन और डेटा अखंडता के आसपास बनाई जाती हैं, बल्कि मानव पर्यवेक्षण पर भी जो एक महत्वपूर्ण सफलता कारक है।

सर्वोत्तम दृष्टिकोण यह है कि संगठन के अपने डेटा का उपयोग करके वास्तविक कार्य प्रवाह में एआई को एम्बेड करना है, मानव द्वारा एआई विश्लेषण को मान्य करना है। यह रणनीति संगठनों को उस सामान्य जाल से बचने में मदद करती है जिसमें एआई का उपयोग एक स्टैंडअलोन टूल के रूप में किया जाता है जो ऑनलाइन स्रोतों से सार्वजनिक डेटा खींचता है। यह दृष्टिकोण जोखिम भरा है क्योंकि एआई के सबसे उत्साही समर्थक 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 जिसमें सावधानी से मानव पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है। कंपनियों को उच्च गुणवत्ता वाले उम्मीदवारों को आकर्षित करने के लिए प्रतिस्पर्धी वेतन बैंड की आवश्यकता होती है, और कई राज्यों में वेतन पारदर्शिता कानून हैं। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि मानव संसाधन 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, यदि एक मानव संसाधन टीम एक चैटजीपीटी-शैली के प्लेटफ़ॉर्म पर निर्भर करती है जो सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा तक पहुंचता है, तो यह एक नुकसान में होगी यदि यह अनजाने में न्यूयॉर्क शहर के लिए डेटा पर वेतन स्तर निर्धारित करते हुए ऑरलैंडो, फ्लोरिडा के लिए वेतन बैंड निर्धारित कर रही है।

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

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

मूल्य बनाने के लिए एआई की तैनाती

एक कारक जो एआई को अद्वितीय बनाता है वह इसका अविश्वसनीय रूप से तेजी से विकास है। चूंकि यह लगातार सीख रहा है और क्षमताओं का विस्तार कर रहा है, एआई को कहां और कैसे तैनात करने का निर्णय लेना हमेशा एक गतिशील लक्ष्य को मारने की कोशिश करने जैसा होगा।

एक रणनीति जिस पर विचार किया जा सकता है वह यह है कि मानव संसाधन नेता अपनी शीर्ष तीन से पांच समय लेने वाली प्रक्रियाओं की पहचान करें और निर्धारित करें कि एआई उन कार्यों को कैसे सुव्यवस्थित कर सकता है। मदद विभिन्न रूपों में पहले से ही उपलब्ध है, चाहे वह एजेंटिक एआई हो जो कार्यों को 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 प्रणालियों (एचआरआईएस) द्वारा आवश्यक घने जटिल लाभ योजना दस्तावेजों और उच्च संरचित कॉन्फ़िगरेशन नियमों के बीच एक बुद्धिमान अनुवादक के रूप में कार्य करती हैं। 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 जैसे पात्रता मानदंड, कवरेज स्तर, कटौती, और योगदान सीमा को निकाल सकता है। यह तब इन चरों को सीधे उन विशिष्ट डिजिटल प्रारूपों और तर्क में मैप और परिवर्तित करता है जो एचआर सॉफ्टवेयर स्वाभाविक रूप से समझता है। यह स्वचालन पारंपरिक रूप से थकाऊ और त्रुटि-प्रवण प्रक्रिया को मैनुअल डेटा एंट्री में परिवर्तित करता है, जिससे मानव संसाधन विभागों को वार्षिक योजना परिवर्तन, अनुपालन नियमों को अद्यतन करने या पूरी तरह से नए प्रस्तावों को बेहद तेजी से, सटीकता और आसानी से लागू करने में सक्षम बनाता है।

यह मानव संसाधन और पे रोल नेताओं द्वारा प्रयोग से कार्यान्वयन तक की ओर बढ़ने के बारे में एआई क्षमताओं के बारे में एक मूलभूत सत्य प्रदर्शित करता है। स्वायत्त एजेंटों के बीच चर्चा जैसी रोमांचक संभावनाएं क्षितिज पर हैं, और यह एक खेल परिवर्तक होगा, लेकिन अंततः, निर्णय लेने के लिए मानव नेताओं को कॉल करने की आवश्यकता होगी।

जैसे ही मानव संसाधन नेता शासन को केंद्र में रखते हुए, डेटा अखंडता सुनिश्चित करते हुए और मानव पर्यवेक्षण को एक आवश्यक घटक के रूप में एकीकृत करते हुए प्रणालियों का निर्माण करते हैं, एआई तब कार्य प्रवाह में एम्बेडेड होने पर भार संभाल सकता है, लेकिन मानव ही जिम्मेदार रहेगा। यही होना चाहिए क्योंकि नेता मानव संसाधन और पे रोल प्रदर्शन में उत्कृष्टता के लिए एआई का उपयोग करते हैं।