Experimentação para Execução: Como a IA Pode Elevar o Padrão em RH e Folha de Pagamento

A IA dominou as conversas sobre tecnologia empresarial nos últimos anos porque os ganhos prometidos em produtividade e eficiência são verdadeiramente transformadores. Mas um relatório da McKinsey sobre o estado da IA nas empresas encontrou que, embora quase todos os respondentes da pesquisa estejam usando ferramentas de IA de alguma forma, a maioria ainda está na fase de experimentação.

Quase dois terços das empresas pesquisadas ainda não escalaram a tecnologia em toda a organização e executam de uma maneira que entrega valor. Ao mesmo tempo, a tecnologia está evoluindo rapidamente. A IA é um alvo móvel, o que é outro desafio para os líderes empresariais que estão procurando maneiras de mudar da hipe da IA para resultados mensuráveis.

RH e folha de pagamento estão surgindo como terrenos de prova na jornada da experimentação para a execução. Aqui está uma visão geral de alguns dos desafios que os líderes de RH estão enfrentando nesse momento crítico, por que a supervisão humana permanecerá crítica e como avançar de uma maneira que entregue o impacto mais positivo nos negócios.

Os Desafios Únicos de Aplicar IA em Processos de RH e Folha de Pagamento

Em teoria, a função de RH e folha de pagamento é uma área ideal para aplicar IA porque há muitos processos de alto volume e intensivos em dados que requerem precisão e eficiência. No entanto, os dados não podem ser mais sensíveis do que as informações relacionadas à saúde dos funcionários, desempenho no trabalho e salário.

Dado esse cenário, existem dois desafios principais que os líderes enfrentam ao implantar IA no contexto de RH e folha de pagamento. O primeiro é a segurança dos dados. É simplesmente um risco inaceitável colocar informações de identificação pessoal (PII) em um ambiente de IA público não seguro.

As funções de IA de RH e folha de pagamento precisam ser executadas em um ambiente seguro, conforme a HIPAA, e não em uma instância pública do ChatGPT. Essa é a primeira barreira, e é inegociável.

Decidir como aplicar a tecnologia é o segundo desafio. As ferramentas de IA são capazes de realizar tarefas laboriosas, como realizar análises comparativas e verificar a folha de pagamento em busca de anomalias, mas a precisão dos dados é a chave para o sucesso. Não há espaço para erros no espaço de RH e folha de pagamento devido ao impacto direto nos funcionários. Uma pontuação de 99% rende um F em RH.

Por esses motivos, os líderes de RH precisam de expertise específica da plataforma e um forte foco em governança para aplicar IA de forma eficaz em RH e folha de pagamento; uma familiaridade geral com a teoria da IA não é suficiente. Também é imperativo escolher uma plataforma que permita que as ferramentas de IA aprendam com os próprios dados da organização, e não apenas com informações publicamente disponíveis na internet.

A Supervisão Humana é um Fator Crítico de Sucesso

À medida que as aplicações de RH e folha de pagamento provam que a IA pode entregar resultados mensuráveis, está se tornando cada vez mais claro que as estratégias de IA eficazes são construídas não apenas em torno de governança e integridade dos dados, mas também da supervisão humana, que é um fator crítico de sucesso.

A melhor abordagem é incorporar a IA em fluxos de trabalho reais usando os próprios dados da organização, com humanos validando a análise da IA. Essa estratégia ajuda as organizações a evitar a armadilha comum de usar a IA como uma ferramenta autônoma que puxa dados públicos de fontes online. Essa abordagem é arriscada porque, mesmo os seus mais entusiásticos evangelistas reconhecem, a IA não é 100% precisa e requer revisão como uma barreira para minimizar riscos.

O processo envolvido na definição de faixas salariais é um bom exemplo de uma tarefa de RH que requer uma supervisão humana cuidadosa. As empresas precisam de faixas salariais competitivas para atrair candidatos de alta qualidade, e vários estados têm leis de transparência salarial em vigor. É importante garantir que a equipe de RH esteja tomando decisões com base em dados precisos.

Vários fatores entram na otimização das faixas salariais, incluindo considerações sobre localização. Portanto, uma equipe de RH que confia em uma plataforma estilo ChatGPT que acessa dados públicos estaria em desvantagem se estivesse inadvertidamente baseando os níveis salariais em dados de Nova York quando definindo faixas salariais para Orlando, Flórida.

Quando as equipes de RH acessam uma plataforma compatível com a HIPAA com controles de governança sólidos que baseiam as análises nos próprios dados da organização, elas podem começar a demonstrar resultados reais. Mas mesmo assim, o elemento humano permanece crítico porque a precisão não é opcional em RH e folha de pagamento. Portanto, o papel atribuído à IA é importante.

Em vez de pedir à IA que defina faixas salariais ou identifique taxas de imposto, os líderes de RH devem usá-la para análise que é então confirmada por humanos e criar outras tarefas que os humanos realizam. Por exemplo, a IA pode gerar lembretes para garantir que o RH pague impostos em dia e fornecer relatórios aos usuários com base em dados do sistema, e não da internet.

Implantando IA para Criar Valor

Um fator que torna a IA única é sua evolução incrivelmente rápida. Como está constantemente aprendendo e expandindo suas capacidades, decidir onde e como implantar a IA sempre será como tentar atingir um alvo móvel.

Uma estratégia que vale a pena considerar é que os líderes de RH identifiquem seus três a cinco processos mais demorados e determinem como a IA pode ajudar a simplificar essas tarefas. A ajuda já está disponível em várias formas, seja em IA agente que pode ser incorporada em fluxos de trabalho para completar tarefas, ou em um modelo LLM que pode realizar análise de dados.

Por exemplo, empresas de software estão começando a usar inteligência artificial para simplificar significativamente a administração de benefícios dos funcionários, atuando como um tradutor inteligente entre documentos de planos de benefícios complexos e densos e as regras de configuração altamente estruturadas necessárias pelos Sistemas de Informação de Recursos Humanos (HRIS). Usando o Processamento de Linguagem Natural (NLP) avançado, a IA pode ler através de contratos legais intricados ou resumos de benefícios para extrair automaticamente pontos de dados críticos — como critérios de elegibilidade, níveis de cobertura, dedutíveis e limites de contribuição. Em seguida, mapeia e converte essas variáveis diretamente nos formatos digitais e lógica específicos que o software de RH inerentemente entende. Essa automação transforma o processo tradicionalmente tedioso e propenso a erros de entrada de dados manual, permitindo que os departamentos de RH implementem mudanças anuais de plano, atualizem regras de conformidade ou lancem novas ofertas com velocidade, precisão e facilidade sem precedentes.

Isso demonstra uma verdade fundamental sobre as capacidades da IA à medida que os líderes de RH e folha de pagamento mudam da experimentação para a execução. Possibilidades emocionais, como discussões entre agentes autônomos, estão no horizonte, e isso será um jogo-changer, mas, no final, as decisões exigirão que os líderes humanos tomem a decisão.

À medida que os líderes de RH constroem sistemas que centram a governança, garantem a integridade dos dados e integram a supervisão humana como um componente essencial, a IA pode suportar a carga quando incorporada em fluxos de trabalho, mas os humanos permanecerão responsáveis. É assim que deve ser à medida que os líderes usam a IA para elevar o padrão no desempenho de RH e folha de pagamento.