์ฌ์ ๋ฆฌ๋
์คํ์์ ์คํ์ผ๋ก: AI๊ฐ ์ธ์ฌ์ ๊ธ์ฌ์์ ๊ธฐ์ค์ ๋์ด๋ ๋ฐฉ๋ฒ
AI는 최근 몇 년 동안 비즈니스 기술 대화에서 지배적인 주제였습니다. 이는 생산성과 효율성의 기대되는 이익이真正로 변혁적이だから입니다. 그러나 McKinsey 보고서에 따르면 기업의 AI 상태는 거의 모든 설문 응답자가 어떤 형태로든 AI 도구를 사용하고 있지만 대부분仍然 실험 단계에 있습니다.
거의 2/3의 설문에 응한 기업은 아직 기술을 조직 전체에 확대하고 가치를 제공하는 방식으로 실행하지 못했습니다.同時에 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. AI는 이동하는 표적이므로 비즈니스 리더들이 AI 허구에서 측정 가능한 결과로 이동하는 방법을 찾고 있습니다.
인사와 급여는 실험에서 실행으로의 여정에서 증명되는 분야로 나타나고 있습니다. 여기에는 인사 리더들이 직면한 몇 가지 도전과 인간의 감독이 여전히 중요하며 어떻게 가장 긍정적인 영향을 미칠 수 있는지에 대한 개요가 포함됩니다.
인사와 급여 프로세스에 AI를 적용하는 고유한 도전
이론적으로, 인사와 급여 기능은 많은 고부하, 데이터 집약적인 프로세스가 정밀성과 효율성을 요구하므로 AI를 적용하기에 이상적인 분야입니다. 그러나 데이터는 직원의 건강, 직무 성과 및 급여와 관련된 정보보다 더 민감할 수 없습니다.
이러한 배경을 고려하면 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 협상할 수 없습니다.
기술을 적용하는 방법을 결정하는 것이 두 번째 도전입니다. AI 도구는 비교 분석을 수행하고 급여 실행에서 이상을 검색하는 노동 집약적인 작업에 능숙하지만 데이터 정확성이 성공의 핵심입니다. 인사와 급여 영역에서는 직원에게 직접적인 영향을 미치므로 오류의 여지가 없습니다. 99%의 점수는 인사에서 F를 받습니다.
이러한 이유로 인사 리더는 플랫폼별 전문 지식과 강력한 거버넌스를 필요로 하며 또한 AI를 효과적으로 인사와 급여에 적용해야 합니다. 일반적인 AI 이론에 대한 지식만으로는 충분하지 않습니다. 또한 조직의 자체 데이터에서 학습할 수 있는 AI 도구를 제공하는 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다.
인간의 감독은 임계 성공 요인
인사와 급여 애플리케이션이 AI가 측정 가능한 결과를 제공할 수 있음을 증명함에 따라 효과적인 AI 전략은 거버넌스와 데이터 무결성뿐만 아니라 인간의 감독을 중심으로 구축되는 것이 점점 더 명확해지고 있습니다. 이는 임계 성공 요인입니다.
최선의 접근 방식은 조직의 자체 데이터를 사용하여 실제 워크플로에 AI를 내장하고 인간이 AI 분석을 확인하는 것입니다. 이 전략은 공용 온라인 소스에서 데이터를 가져오는 독립형 도구로 AI를 사용하는 일반적인 함정을 피하는 데 도움이 됩니다. 이는 AI가 100% 정확하지 않으며 최소한의 위험을 최소화하기 위한 가드레일로 검토가 필요하다는 것을 가장热心한 복음주의자들이 인정하기 때문입니다.
급여 대역을 정의하는 프로세스는 인간의 감독이 필요한 인사 작업의 좋은 예입니다. 기업은 우수한 후보자를 끌어들이기 위해 경쟁력 있는 급여 대역을 필요로 하며 몇몇 주에는 급여 투명성 법률이 있습니다. 인사 팀이 정확한 데이터를 기반으로 결정한다는 것을 확인하는 것이 중요합니다.
급여 대역을 최적화하는 데에는 위치에 대한 고려를 포함한 여러 요인이 있습니다. 따라서 ChatGPT 스타일의 플랫폼에 접근하는 인사 팀은 오兰도, 플로리다에 대한 급여 대역을 결정할 때 실수로 뉴욕시의 데이터를 기반으로 급여 수준을 결정하는 경우 불리할 수 있습니다.
인사 팀이 강력한 거버넌스 제어와 조직의 자체 데이터를 기반으로 분석을 수행하는 HIPAA 규정 준수 플랫폼에 접근할 때 실제 결과를 입증하기 시작할 수 있습니다. 그러나 그때조차도 인간 요소는 정확성이 인사와 급여에서 선택이 아닌 필수이기 때문에 중요합니다. 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 인사 팀이 세금을 정시에 지불하고 시스템의 데이터를 기반으로 사용자에게 보고서를 제공하는 것을 보장하기 위한 리마인더를 생성할 수 있습니다.
가치를 창조하기 위한 AI 배포
AI의 고유한 요소 중 하나는其 매우 빠른 발전입니다. 이는 지속적으로 학습하고 능력을 확장하기 때문에 AI를 어디에, 어떻게 배포할지 결정하는 것은 항상 이동하는 표적을 맞추는 것과 같습니다.
고려할 수 있는 전략 중 하나는 인사 리더가 가장 시간이 걸리는 상위 3~5개의 프로세스를 식별하고 AI가 이러한 작업을 간소화하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 결정하는 것입니다. 도움은 이미 여러 형태로 제공되고 있습니다. 에이전트 AI는 작업을 완료하기 위해 워크플로에 내장될 수 있으며 LLM 모델은 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
예를 들어, 소프트웨어 회사는 인텔리전트 번역기를 사용하여 복잡한 이익 계획 문서와 인사 정보 시스템(HRIS)이 요구하는 고도로 구조화된 구성 규칙 사이에 작동하여 직원 이익의 관리를 크게 간소화하기 시작했습니다. 고급 자연어 처리(NLP)를 사용하여 AI는 복잡한 법적 계약 또는 이익 요약을 읽어 중요한 데이터 포인트(예: 자격 기준, 커버리지 계층, 공제액 및 기여 한도)를 자동으로 추출할 수 있습니다. 그런 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 HR 부서는 연간 계획 변경, 규정 준수 규칙 업데이트 또는 완전히 새로운 오퍼링을 이전과는 비교할 수 없는 속도, 정확성 및 용이함으로 구현할 수 있습니다.
이것은 인사와 급여 리더가 실험에서 실행으로 이동함에 따라 AI 능력에 대한 근본적인 진실을 입증합니다. 자율 에이전트 간의 대화와 같은 흥미로운 가능성은 지평선에 있으며 그것은 게임 체인저가 될 것입니다. 그러나 궁극적으로 결정은 인간 리더가 호출해야 합니다.
인사 리더가 거버넌스, 데이터 무결성 및 인간의 감독을 필수 구성 요소로 포함하는 시스템을 구축함에 따라 AI는 워크플로에 내장될 때 부담을 지속할 수 있지만 인간은 책임을 지게 됩니다. 이것이 인사와 급여 성과에서 기준을 높이는 데 AI를 사용하는 리더들에게 있어서 должно 하는 것입니다.
