Overvinning av arbeidsutfordringer ved å bruke AI på utvidet arbeidsstyrkedata

I dagens arbeidsmarked kreves fleksibilitet. Arbeidsledighet er lav, arbeidere ønsker mer fra sine faste roller, og bedrifter sliter med å finne kvalifiserte kandidater som passer deres behov. En av måtene arbeidsgivere kan overvinne denne utfordringen er å benytte seg av den utvidede arbeidsstyrken, som består av frilansere, midlertidige arbeidere, gig-arbeidere og leverandør-levert talent. Men ofte ligger denne dataen spredt over flere systemer, noe som gjør det vanskelig å håndtere den sammen med resten av arbeidsdataen.

I tillegg kommer kompleksiteten ved AI. På den ene siden kan bruk av AI på arbeidsdataen hjelpe deg å holde deg konkurransedyktig i HR-området ved å fylle roller raskere og skape en bedre arbeidstakeropplevelse. Men denne evnen til å samle all arbeidsdata – inkludert midlertidige arbeidere – på ett sted gjør AI-initiativer rundt HR mye vanskeligere å gjennomføre.

Ettersom presset øker for å fylle roller raskt samtidig som kostnadene holdes nede, er det verdt å se på hvordan organisasjoner kan forberede arbeidsdataen sin slik at AI kan hjelpe dem å fylle roller med riktige arbeidere fra både faste og utvidede arbeidsstyrker.

Dagens arbeidsmarked

Det er en spesielt utfordrende tid for bedrifter å finne riktige ansatte nå, delvis på grunn av historisk lav arbeidsledighet. Per juni 2025 var den på bare 4,1%, og fortsatte trenden fra de siste årene. Med de fleste arbeidere allerede i roller, er det færre mennesker å velge mellom – omtrent tre fjerdedeler av organisasjonene (74%) rapporterer at de sliter med å finne kvalifiserte arbeidere til å fylle deres roller.

Det som er interessant er at det finnes mange arbeidere der ute, men mange ansatte er nå frilansere som ikke nødvendigvis søker etter fast arbeid. Den amerikanske utvidede arbeidsstyrken var oppe i 72,7 millioner av omtrent 170 million totale amerikanske arbeidere (omtrent 42%). Mange av disse selvstendige entreprenører er fulltids-selvstendige (nesten 40%), mens nesten 80% er enten millennials eller Gen Z.

Hvorfor midlertidige arbeidere blir underutnyttet

Det er tydelig at midlertidige arbeidere nå er en viktig del av den totale arbeidsstyrken og bør vurderes nøye sammen med faste kolleger. Men det er en kobling mellom systemer som fører til at organisasjoner underutnytter dem, spesielt når AI-initiativer rundt HR ikke inkluderer entreprenører i det hele tatt.

For at AI fullt ut skal kunne telle den tilgjengelige arbeidsstyrken din, med både entreprenører og faste ansatte inkludert, må du inkludere data fra leverandørstyringssystemet (VMS), samt finanse- og innkjøpssystemer. Å samle all denne dataen i ett VMS og merke den på samme måte hjelper AI-verktøyene dine å få et fullstendig bilde av hvem som er tilgjengelig for å fylle åpne roller du måtte ha.

Hva AI kan hjelpe deg med når det gjelder utvidet arbeidsstyrkedata

Å kombinere arbeidsdataen din for AI-initiativer kan åpenbart hjelpe deg å fylle roller med fersk talent. Men det kan også hjelpe deg å redusere bias mot kandidater med ikke-tradisjonelle arbeidshistorier (hvilket beskriver mange midlertidige arbeidere der ute). Dette er avgjørende for å unngå noen form for diskriminering i rekrutteringspraksisen.

Mange organisasjoner kan nøle med å investere i nye leverandørstyringssystemer eller AI-initiativer rundt HR på grunn av bekymringer om kostnader, men det kan faktisk hjelpe med å holde overspending på entreprenører under kontroll. Med profesjonelle tjenester (inkludert kontraktarbeidere) som utgjør mellom 45% og 65% av organisasjonenes totale ikke-ansatt-utgifter, er det en kostnad som raskt kan spinne ut av kontroll hvis den ikke håndteres riktig. Å bruke AI på arbeidsdataen din kan hjelpe deg å se hvilke entreprenører eller organisasjoner du kanskje overspenrer på og justere deretter.

Til slutt er å utnytte AI på den utvidede arbeidsstyrken en investering som kan betale seg i form av færre ledige stillinger, økt effisiens i daglige HR-aktiviteter, bedre overholdelse av anti-bias-regler, og kostnadsbesparelser rundt optimalt bruk av midlertidige arbeidere.

Hvordan du kan implementere AI på den samlede arbeidsdataen din

Når du har samlet dataen din, er det tid å sette i gang. AI-verktøy kan screene søkere, gjennomgå CV-er og analysere andre relevante informasjon i databasen din. Gjort riktig, kan AI gå gjennom både faste og utvidede arbeidsstyrkedata mye raskere enn mennesker, og hjelpe deg å trekke ut handlinger som kan iverksettes mye raskere.

Bare husk at utdataene dine avhenger av kvaliteten på dataen du setter inn og hvor tydelig du er med instruksjonene dine. Det krever tålmodighet og trening, ettersom AI bør betraktes som en “praktikant” for arbeidsstyrkeplanlegging og -håndtering. Du må være svært spesifik om hva du ber om og gi det forretningskontekst for hva du gjør. For eksempel:

• Jeg rekrutterer til [jobbtittel]. List opp 10 nøkkelkompetanser som bør inkluderes i stillingsannonsen.
• Anbefal endringer i denne jobbannonsen for å gjøre den mer velkommen for [målgruppe].
• Analysér markedssatsen for denne rollen i denne lokasjonen.

Med disse innsiktene kan du raskt begynne å publisere jobber i flere markeder, snakke med kandidater og forhandle lønn – samtidig som du sparer tid, penger og compliance-risiko.

Ting å huske

Når det gjelder å bruke AI for den utvidede arbeidsstyrken din, bør du ikke måtte bruke mer penger for å skaffe denne dataen – det handler om å gjøre mest mulig ut av dataen du allerede har. Du har sannsynligvis en sunn liste over midlertidige arbeidere bestående av nåværende kontraktarbeidere og tidligere ansatte, for eksempel. Du gjør bare kanskje ikke mest mulig ut av den for å tilfredsstille nåværende jobbbehov.

Overholdelse er nøkkel, ettersom AI kan hjelpe deg å redusere bias. Men AI kan også introdusere bias av sin egen, hvilket er grunn til at det er viktig å inkludere en menneskelig faktor for å verifisere resultater. Det er også viktig å koble arbeidsdataen din trygt til et internt verktøy som ikke uforvarende eksponerer informasjon til den ytre verden, ettersom offentlige AI-verktøy kan dele dataen som deles med dem.

En privat versjon av populære AI-verktøy som ChatGPT eller Microsoft Copilot kan hjelpe å lettet denne risikoen, men det er også spørsmålet om å faktisk koble denne dataen. Et VMS som allerede har AI bygget inn kan maksimere kostnads- og tidssparingene rundt å samle den midlertidige og faste arbeidsstyrkedataen din og trekke den inn i verktøyene som kan innfri AI-løftet.

Til slutt er målet med AI å supplere innsatsen din, ikke erstatte den menneskelige faktoren du bringer til arbeidet ditt. Redusere ineffisiens og feil er målet. En sterk AI-politikk, forsiktig data-integrasjon og riktig trening kan hjelpe deg å bruke AI til å spare penger, rekruttere riktige kandidater og finne faste og midlertidige arbeidere for å fylle hull i arbeidsstyrken din. Alt dette gir deg mer tid tilbake til å fokusere på strategiske prioriteringer og gjøre det arbeidet som er mest meningsfullt for deg.

Uten AI er det ingen måte å holde tritt med konkurransen som allerede bruker det til å fylle roller i et vanskelig marked for arbeidsgivere. Tiden er av essensen – jo førere du starter, desto førere vil ferdighets- og arbeidsgapene dine være et minne blott.