실험에서 실행으로: HR과 급여에서 AI가 기준을 높이는 방법

AI는 지난 몇 년 동안 비즈니스 기술 대화에서 지배적이었으며, 생산성과 효율성의 향상은真正로 변혁적입니다. 그러나 McKinsey 보고서에 따르면, 거의 모든 설문 응답자가 어떤 형태로든 AI 도구를 사용하고 있지만, 대부분仍然 실험 단계에 있습니다.

조사된 기업의 거의 3분의 2가 기술을 조직 전체에 걸쳐 확대하고 가치를 창출하는 방식으로 실행하지 못했습니다.同時에 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. AI는 이동하는 목표물이며, 이는 비즈니스 리더들에게 AI 허YPE에서 측정 가능한 결과로 이동하는 방법을 찾는 데 또 다른 도전이 됩니다.

인사와 급여는 실험에서 실행으로의 여정에서 중요한 시험장이 나타나고 있습니다. 여기에는 인사 리더들이 직면한 몇 가지 도전과 인간 감시가 중요한 성공 요소인지, 그리고 비즈니스에 가장 긍정적인 영향을 미치는 방식으로 어떻게 진행할 수 있는지에 대한 개요가 포함됩니다.

인사와 급여 프로세스에 AI를 적용하는 고유한 도전

이론적으로, 인사와 급여 기능은 많은 고용량, 데이터 집약적인 프로세스가 정확성과 효율성을 필요로 하므로 AI를 적용하기에 이상적인 영역입니다. 그러나 데이터는 직원 건강, 직무 성과 및 급여와 관련된 정보보다 더 민감할 수 없습니다.

이러한 배경에서, 인사와 급여 컨텍스트에서 AI를 배포하려는 리더들이 직면한 두 가지 주요 도전이 있습니다. 첫 번째는 데이터 보안입니다. 개인 식별 정보(PII)를 보안되지 않은 공용 AI 환경에 넣는 것은 단순히 받아들일 수 없는 위험입니다.

인사와 급여 AI 기능은 공용 ChatGPT 인스턴스가 아닌 보안, HIPAA 규정 준수 환경에서 실행되어야 합니다. 이것이 첫 번째 가드레일이며, 이것은 비협상적입니다.

기술을 어떻게 적용할 것인지 결정하는 것이 두 번째 도전입니다. AI 도구는 비교 분석을 수행하고 급여 실행에서 이상을 스캔하는 것과 같은 노동 집약적인 작업에 능숙하지만, 데이터 정확성이 성공의 열쇠입니다. 인사와 급여 공간에서는 직원에게 직접적인 영향을 미치기 때문에 오류의 여지가 없습니다. HR에서 99%의 점수는 F를 의미합니다.

이러한 이유로 인사 리더는 인사와 급여에서 AI를 효과적으로 적용하기 위해 플랫폼별 전문 지식과 강한 거버넌스에 중점을 두어야 합니다. 일반적인 AI 이론에 대한 지식만으로는 충분하지 않습니다. 또한 조직의 자체 데이터에서 학습할 수 있는 AI 도구를 제공하는 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다. 공용 인터넷 정보만을 사용해서는 안 됩니다.

인간 감시가 중요한 성공 요소

인사와 급여 애플리케이션이 AI가 측정 가능한 결과를 창출할 수 있음을 증명함에 따라, 효과적인 AI 전략은 거버넌스와 데이터 무결성뿐만 아니라 인간 감시를 구축하는 것에 대해 구축되고 있는 것이 점점 더 명백해지고 있습니다. 인간 감시는 중요한 성공 요소입니다.

최선의 접근 방식은 조직의 자체 데이터를 사용하여 실제 워크플로에 AI를 통합하는 것입니다. 인간이 AI 분석을 검증하는 것입니다. 이 전략은 공용 데이터를 온라인 소스에서 끌어오는 독립형 도구로 AI를 사용하는 일반적인 함정을 피하는 데 도움이 됩니다. 이러한 접근 방식은 위험하므로, AI는 100% 정확하지 않으며 최소한의 위험을 줄이기 위한 보호 장치로 검토가 필요합니다.

급여 대역을 정의하는 프로세스는 인간 감시가 필요한 인사 작업의 좋은 예입니다. 회사들은 우수한 후보자를 끌어들이기 위해 경쟁력 있는 급여 대역이 필요하며, 몇몇 주에는 급여 투명성 법이 있습니다. 인사 팀이 정확한 데이터를 기반으로 결정한다는 것을 확인하는 것이 중요합니다.

급여 대역을 최적화하는 데에는 위치와 같은 여러 가지 요인이 포함됩니다. 따라서 인사 팀이 뉴욕시의 데이터를 기반으로 오兰도, 플로리다의 급여 대역을 결정하는 경우, ChatGPT 스타일의 플랫폼을 사용하여 공용 데이터에 액세스하는 경우 불리할 수 있습니다.

인사 팀이 강력한 거버넌스 제어와 조직의 자체 데이터를 기반으로 분석을 수행하는 HIPAA 규정 준수 플랫폼에 액세스할 때, 실제 결과를 입증하기 시작할 수 있습니다. 그러나 인간 요소는 여전히 중요합니다. 인사와 급여에서 정확성은 선택이 아닙니다. 따라서 AI에 할당된 역할이 중요합니다.

인사 리더는 급여 대역을 설정하거나 세금율을 식별하는 것과 같은 작업을 AI에 요청하는 대신, 분석을 수행하고 인간이 수행하는 작업을 생성하는 데 AI를 사용해야 합니다. 예를 들어, AI는 인사팀이 세금을 정시로 지불하는 것을 확인하는 리마인더를 생성하고, 인터넷이 아닌 시스템의 데이터를 기반으로 사용자에게 보고서를 제공할 수 있습니다.

가치를 창출하기 위해 AI 배포

AI의 독특한 요소 중 하나는 그 놀라운 속도로 발전하는 것입니다. 지속적으로 학습하고 능력을 확장하기 때문에, AI를 어디에, 어떻게 배포할 것인지 결정하는 것은 항상 움직이는 목표를 맞추는 것과 같습니다.

고려할 수 있는 전략 중 하나는 인사 리더가 가장 시간이 많이 걸리는 상위 3~5개의 프로세스를 식별하고, AI가 이러한 작업을 어떻게 간소화할 수 있는지 결정하는 것입니다. 이미 도움은 여러 형태로 제공되고 있습니다. 예를 들어, 에이전트 AI를 워크플로에 통합하여 작업을 완료하거나, 데이터 분석을 수행할 수 있는 LLM 모델이 있습니다.

예를 들어, 소프트웨어 회사들은 인공지능을 사용하여 복잡한 이익 계획 문서와 인사 정보 시스템(HRIS)이 요구하는 고도로 구조화된 구성 규칙 사이의 지능형 번역기로 작동하여 직원 이익의 관리를 크게 간소화하기 시작했습니다. 고급 자연어 처리(NLP)를 사용하여 AI는 복잡한 법적 계약이나 이익 요약을 읽어들이고, 자격 기준, 보장 계층, 공제액, 기부금 한도와 같은 중요한 데이터 포인트를 자동으로 추출한 다음, 이러한 변수를 HR 소프트웨어가 내在地 이해하는 특정 디지털 형식과 논리 直接으로 매핑하고 변환합니다. 이 자동화는 수동 데이터 입력의 전통적인 번거로움과 오류가 많은 프로세스를 변환하여, 인사 부서는 이전과 같은 속도, 정확성, 용이성으로 연간 계획 변경, 규정 준수 규칙 업데이트 또는 완전히 새로운 제공을 구현할 수 있습니다.

이것은 HR과 급여 리더들이 실험에서 실행으로 이동할 때 AI 기능에 대한 기본적인 진리를 보여줍니다. 자율 에이전트 간의 대화와 같은 흥미로운 가능성이 지평선에 있으며, 이는 게임 체인저가 될 것입니다. 그러나 궁극적으로, 결정은 인간 리더가 전화하는 것입니다.

인사 리더가 거버넌스, 데이터 무결성, 인간 감시를 필수 구성 요소로 포함하는 시스템을 구축함에 따라, AI는 워크플로에 통합될 때 부담을 지불할 수 있지만, 인간은 책임을 지게 됩니다. 이것이 인사와 급여 성과에서 기준을 높이는 데 AI를 사용하는 리더들에게 있어야 할 것입니다.