AI in HR: galimybių ir iššūkių naršymas

Tai ne paslaptis, kad LLM transformuoja beveik visas pramonės šakas, o personalas nėra išimtis. Tačiau kelionė į AI integraciją kupina kraštutinumų.

Viename gale slypi atsargus požiūris, pagrįstas „saugumo filosofija“, kuri pasisako už lėtą dirbtinio intelekto įsisavinimą dėl suvoktos rizikos. Galima problema yra nesugebėjimas prisitaikyti prie senėjimo rizikos greitai kintančioje verslo aplinkoje, o tai gali atstumti jus prieš konkurentus.

Kita vertus, slypi neapgalvotas požiūris, pagrįstas nevaržomu AI glėbiu. Technologijų ratuose taikomas metodas „greitai judėk ir sulaužyk dalykus“ gali veikti SaaS pasaulyje, tačiau gali kelti pavojų organizacijoms, kai kalbama apie AI.

Norint išnaudoti dirbtinio intelekto potencialą nepasiduodant jo spąstams, būtina išlaikyti pusiausvyrą tarp šių kraštutinumų.

AI baimės – ne nepagrįstos

Tai laukiniai laikai. Per šiek tiek daugiau nei metus – nuo ​​ChatGPT išleidimo – pamatėme naujovių bangą, panašią į debesų dienas.

Tačiau kai kurie mano, kad judame greitai, per greitai. Ir galbūt mes esame. 

Šiuo metu žmogiškųjų išteklių srityje baiminamasi dėl didelių kalbų modelių (LLM) ir AI technologijų naudojimo, visų pirma, susiję su keliais pagrindiniais rūpesčiais.

Pirmas ir daugiausiai apkalbamas: darbo poslinkis. Baimė, kad dirbtinis intelektas ir automatizavimo technologijos pakeis žmonių darbus, ypač tuos, kurie yra įprastinio ir administracinio pobūdžio. HR specialistai nerimauja dėl poveikio užimtumo lygiui ir būtinybės perkvalifikuoti ar tobulinti darbuotojus, kurių darbas gali būti paveiktas.

Trumpa sekundė: AI šališkumas. Tai kyla iš baimės, kad AI sistemos, įskaitant LLM, gali išlikti ar net pablogėti. šališkumas priimant į darbą ir kiti žmogiškųjų išteklių procesai. Kadangi šie modeliai mokosi iš esamų duomenų, jei duomenys atspindi istorines tendencijas, AI sprendimai taip pat gali būti šališki. Tai ypač sudėtinga įdarbinant, kai šališkas AI gali nesąžiningai pasinaudoti tam tikromis kandidatų grupėmis arba pakenkti jiems.

Tada yra HR nuasmeninimas. HR iš esmės yra susiję su žmonėmis, todėl baiminamasi, kad per didelis pasitikėjimas dirbtiniu intelektu gali nuasmeninti tokius procesus kaip įdarbinimas, priėmimas ir pagalba darbuotojams, todėl darbo vietos kultūra bus mažiau orientuota į žmones.

Paskutinis, bet ne prasčiausias: privatumą ir duomenų saugumą. Naudojant LLM ir AI žmogiškųjų išteklių srityje, apdorojamas didžiulis asmeninių ir jautrių darbuotojų duomenų kiekis. Kyla susirūpinimas dėl šių duomenų saugumo ir galimų privatumo pažeidimų, kurie gali turėti rimtų teisinių ir reputacijos padarinių organizacijoms.

Kitas vertas paminėjimo – galimas per didelis žmogiškųjų išteklių specialistų pasikliovimas technologijomis. Kyla susirūpinimas, kad žmogiškųjų išteklių specialistai, priimdami sprendimus, gali tapti pernelyg priklausomi nuo dirbtinio intelekto ir LLM, todėl gali nepastebėti niuansuotų, žmogiškųjų šių sprendimų aspektų. Šis per didelis pasitikėjimas gali sukelti įgūdžių trūkumą žmogiškųjų išteklių profesijoje, nes būsimiems specialistams trūks kritinio mąstymo ir bendravimo įgūdžių.

Galimybės – efektyvumo katalizatorius

Paprasčiau tariant, LLM gali atverti daug galimybių efektyvinti žmogiškųjų išteklių srityje. Pereikime prie žalvarinių segtukų. AI gali: 

• Pagerinkite įdarbinimo procesus: Dirbtinis intelektas gali automatizuoti ir supaprastinti įvairius įdarbinimo proceso aspektus – nuo ​​kandidatų įsigijimo iki pradinio patikrinimo. LLM gali plačiu mastu analizuoti gyvenimo aprašymus ir darbo aprašymus, tiksliau ir efektyviau nustatydami geriausias atitikmenis. Tai ne tik sutaupo laiko, bet ir padeda pasiekti platesnį kvalifikuotų kandidatų ratą.
• Pagerinkite kandidato patirtį: Naudodamos AI pradinėms sąveikoms, pvz., atsakydami į DUK ar planuodami pokalbius, organizacijos gali pasiūlyti kandidatams jautresnę ir patrauklesnę patirtį. AI pokalbių robotai gali pasiūlyti pagalbą 24 valandas per parą, 7 dienas per savaitę, gerindami bendravimą ir informuodami kandidatus bei įtraukdami juos į įdarbinimo procesą.
• Įdarbinimo šališkumo mažinimas: Nors šališkumas kelia susirūpinimą, tinkamai apmokytas ir stebimas AI gali sumažinti žmonių šališkumą įdarbinant, sutelkdamas dėmesį į įgūdžius ir kvalifikaciją, o ne į subjektyvius kriterijus. Standartizuodami atrankos procesą LLM gali padėti užtikrinti teisingesnį ir teisingesnį kandidatų vertinimą.
• Personalizuokite darbuotojų tobulėjimą: AI gali pritaikyti mokymosi ir tobulėjimo programas pagal individualius darbuotojų poreikius, analizuodama veiklos duomenis, kad nustatytų įgūdžių trūkumus ir rekomenduotų pritaikytus mokymo būdus. Šis individualizuotas požiūris gali pagerinti profesinį tobulėjimą ir karjeros pažangą organizacijoje.
• Supaprastinkite operacijas: AI gali automatizuoti įprastas žmogiškųjų išteklių užduotis, tokias kaip darbo užmokesčio apskaičiavimas, atostogų valdymas ir išmokų administravimas, todėl personalo specialistai gali sutelkti dėmesį į strategines iniciatyvas. Šis efektyvumo padidėjimas gali padėti sutaupyti išlaidų ir efektyviau paskirstyti žmogiškųjų išteklių išteklius.
• Padidinkite darbuotojų įsitraukimą ir išlaikymą: Analizuodamas darbuotojų atsiliepimus ir elgesio modelius, AI gali suteikti įžvalgų apie darbuotojų pasitenkinimą ir įsitraukimo lygį. Ši informacija gali padėti imtis tikslinių intervencijų, siekiant pagerinti darbo vietos aplinką, išspręsti problemas ir galiausiai sumažinti kaitą.
• Priimkite geriau informuotus, duomenimis pagrįstus sprendimus: AI ir LLM gali apdoroti ir analizuoti daugybę žmogiškųjų išteklių duomenų – nuo ​​darbuotojų veiklos metrikos iki įsitraukimo apklausų. Šios įžvalgos gali padėti priimti labiau pagrįstus sprendimus, padėti personalo vadovams nustatyti tendencijas, numatyti ateities poreikius ir kurti strategijas, pagrįstas empiriniais įrodymais, o ne intuicija.
• Išplėsti paslaugas: Dirbtinis intelektas atveria galimybes naujoms žmogiškųjų išteklių paslaugoms ir produktams, pvz., pažangiems karjeros planavimo įrankiams, nuspėjamajai talentų valdymo analizei ir AI pagrįstiems koučingo robotams. Šios naujovės gali pagerinti darbuotojų patirtį ir suteikti organizacijoms konkurencinį pranašumą talentų valdymo srityje.

Ateitis yra šviesi

Dirbtinio intelekto integravimas į žmogiškuosius išteklius suteikia šiai sričiai permainų. Vykstant šiai kelionei labai svarbu, kad dirbtinio intelekto pritaikymas būtų strateginis, užtikrinant, kad technologija būtų įgalinančioji, o ne trikdančioji priemonė. 

Išnaudodami dirbtinio intelekto potencialą didinti žmogaus gebėjimus, galime spręsti pagrindinius iššūkius, tokius kaip šališkumas, darbo vietų perkėlimas ir žmogiškųjų išteklių procesų nuasmeninimas, kartu padidindami efektyvumą ir padidindami bendrą žmogiškųjų išteklių funkcijų efektyvumą. 

Žmogiškųjų išteklių ateitis – atsakingai panaudoti dirbtinį intelektą, skatinant į žmogų orientuotą požiūrį, kuris vertina ir technologinę pažangą, ir būdingus žmogiškuosius praktikos elementus.

 Kadangi mes ir toliau tyrinėjame didžiulį AI potencialą žmogiškųjų išteklių srityje, organizacijos turi ryžtis keliui, kuriame pirmenybė teikiama etiniams sumetimams, skaidrumui ir darbuotojų gerovei, užtikrinant ateitį, kurioje technologijos ir žmonija darniai sugyventų, kad būtų geriau darbo vieta.