Corey Spencer, GM și GVP de AI la UKG – Seria de interviuri

Corey Spencer este Vicepreședinte și Director General al Managementului Produselor pentru AI și Platformă la UKG. El conduce strategia de produs și inovarea la nivelul inițiativelor de AI, platformă și inteligență a forței de muncă ale UKG, ajutând organizațiile să transforme datele forței de muncă în informații actionabile care modelează rezultate pozitive ale afacerilor. Cu peste 20 de ani de experiență, Spencer este un lider de opinie respectat cu privire la viitorul AI, inteligența forței de muncă și aplicarea AI în munca de linia întâi.

UKG este un furnizor global de soluții de management al capitalului uman, salarizare și management al forței de muncă, proiectate pentru a ajuta organizațiile să gestioneze și să sprijine angajații lor mai eficient. Platforma sa combină resurse umane, salarizare, programare, timp și prezență, conformitate, analize și informații despre forța de muncă bazate pe AI, deservind afaceri care variază de la companii mici la întreprinderi globale mari. Cu 50 de ani de experiență în industrie, UKG sprijină peste 80.000 de organizații din 150 de țări, cu zeci de milioane de oameni care utilizează soluțiile sale în fiecare zi.

Ați petrecut peste două decenii ajutând întreprinderile să înțeleagă datele clienților, analitice și ale forței de muncă în cadrul unor companii precum Adobe, Alteryx și UKG. Ce v-a convins că lucrătorii de linia întâi, și nu cei din cunoașterea muncii, reprezintă una dintre cele mai importante și mai puțin luate în considerare oportunități pentru AI în prezent?

Ce m-a convins este simplu: linia întâi este acolo unde economia funcționează de fapt.

Am văzut progrese remarcabile în aplicarea AI în munca de cunoaștere. Dar cea mai mare și mai dinamică parte a forței de muncă a fost adesea subestimată. Lucrătorii de linia întâi reprezintă majoritatea lucrătorilor la nivel global — până la 80% conform unor estimări — și ei alimentează industriile de care depindem cu toții în fiecare zi: îngrijirea sănătății, retail, producție, logistică, ospitalitate și servicii publice.

Pentru multe companii, linia întâi este, de asemenea, una dintre cele mai mari părți ale contului de profit și pierdere. Acolo se întâlnesc costul forței de muncă, experiența clienților, conformitatea, siguranța, calitatea serviciului și angajamentul angajaților. Și, totuși, rămâne una dintre părțile cele mai puțin optimizate ale întreprinderii.

Nu pentru că munca este simplă. Pentru că este incredibil de complexă.

Munca de linia întâi poate fi planificată pe săptămâni sau luni, dar se schimbă în fiecare minut al fiecărui schimb. Cineva lipsește. Cererea crește. Încărcătura unui pacient se schimbă. O livrare este întârziată. O regulă de conformitate se aplică diferit în funcție de rol, locație, certificare sau ore lucrate.

Sistemele tradiționale de întreprindere au fost create pentru a înregistra ce s-a întâmplat. Linia întâi are nevoie de tehnologie care să ajute organizațiile să acționeze în timp ce decizia încă contează.

De aceea, AI este atât de important. AI agențial poate înțelege contextul, intenția și constrângerile, apoi ajută la orchestrarea acțiunii în cadrul programării, timpului, salarizării, resurselor umane și operațiunilor — cu oamenii în control.

Pentru mine, oportunitatea este de a închide gap-ul dintre planificarea forței de muncă și executarea forței de muncă. Când facem asta, angajații primesc experiențe mai bune, managerii primesc sprijin la o scară pe care niciun individ nu o poate gestiona singur, iar afacerile pot opera cu mai multă viteză, precizie și încredere.

Aceasta nu este doar o poveste despre productivitate. Este o poveste despre executare.

Angajații de linia întâi reprezintă majoritatea forței de muncă globale, dar mult din avântul AI s-a concentrat pe uneltele de productivitate de birou. De ce credeți că industria a subestimat complexitatea și importanța mediilor de linia întâi atât de mult timp?

Cred că industria a subestimat linia întâi pentru că a fost mai ușor să construiască AI pentru munca care era deja digitală.

Munca de birou se desfășoară în documente, e-mailuri, întâlniri, calendare și instrumente de colaborare. Acest lucru a făcut ca aceasta să fie o primă undă naturală pentru AI. Dar linia întâi este diferită. Este fizică, distribuită, puternic reglementată, sensibilă la timp și în schimbare constantă. Și, totuși, reprezintă până la 80% din forța de muncă globală — oameni care, în general, nu stau la birou, dar care mențin afacerile, comunitățile și economiile funcționând în fiecare zi.

Complexitatea nu este doar munca în sine. Este și datele din jurul muncii. Suntem norocoși pentru că UKG a fost întotdeauna axat pe linia întâi, așa că avem un avans de decenii în acest domeniu.

Datele forței de muncă de linia întâi sunt incredibil de voluminoase și zgomotoase. Ele provin de la programe, ceasuri, lovituri, reguli de salarizare, certificări, previziuni de muncă, absențe, semnale de cerere, cerințe de conformitate, decizii ale managerilor, preferințe ale angajaților și schimbări operaționale care au loc în mii de locații și schimburi. Aceste semnale se mișcă constant și sunt puternic dependente de context — rol, locație, abilități, politică, reglementare, cerere și cronologie.

Acest lucru a făcut ca mediile de linia întâi să fie mult mai greu de analizat într-un mod semnificativ. Până când multe organizații pot înțelege ce s-a întâmplat, momentul de a influența rezultatul a trecut deja. O lipsă de personal, un risc de ore suplimentare, o problemă de conformitate, o excepție de salarizare sau un semnal de acoperire lipsă nu contează o săptămână mai târziu. Contează în timp ce încă există timp de a acționa.

De aceea, AI-ul de linia întâi trebuie să fie fundamental diferit de AI-ul de productivitate de birou. Nu poate doar rezuma informații sau genera conținut. Trebuie să înțeleagă contextul operațional, să interpreteze semnalele zgomotoase ale forței de muncă și să ajute oamenii să ia acțiune în timp real.

Pentru UKG, aceasta este oportunitatea de bază a afacerii noastre și a soluțiilor precum UKG Workforce Intelligence Hub. Linia întâi nu are nevoie de un alt sistem de înregistrare. Are nevoie de un sistem de acțiune — unul care ajută organizațiile să transforme datele forței de muncă în decizii mai bune, executare mai rapidă și rezultate mai de încredere pentru angajați, manageri și afaceri.

Pentru ani de zile, software-ul de întreprindere a fost construit în jurul muncii care era mai ușor de digitalizat: birouri, documente, întâlniri, fluxuri de lucru și munca de cunoaștere. Dar munca de linia întâi este diferită. Este fizică, distribuită, reglementată, sensibilă la timp și puternic dependentă de industrie.

Un asociat de vânzări, o asistentă medicală, un tehnician de producție, un lucrător de depozit și un manager de hotel sunt toți angajați de linia întâi, dar mediul de operare din jurul fiecăruia dintre ei este complet diferit. Echipele de vânzări pot avea nevoie să ajusteze forța de muncă în funcție de trafic, promoții, vreme sau evenimente locale. Echipele medicale au nevoie de persoana potrivită cu calificările potrivite în unitatea potrivită, pe măsură ce nevoile pacienților se schimbă pe parcursul zilei. Echipele de producție echilibrează abilitățile, siguranța, orele suplimentare, programul de producție și regulile de muncă.

Acesta este adevăratul nivel de complexitate. Munca poate fi planificată pe săptămâni sau luni, dar se schimbă în fiecare minut al fiecărui schimb. Un program care arăta bine luni poate fi greșit miercuri. Un plan de personal care a funcționat la 8 dimineața poate fi întrerupt la prânz.

În mod istoric, majoritatea sistemelor nu puteau face decât să înregistreze ce s-a întâmplat după faptă. Linia întâi are nevoie de mai mult decât raportare. Are nevoie de acțiune în momentul oportun.

De aceea, AI-ul este atât de important. AI-ul agențial poate înțelege contextul, intenția, constrângerile și regulile de afaceri, apoi ajută managerii și angajații să ia acțiune în cadrul programării, timpului, salarizării, resurselor umane și operațiunilor.

Am petrecut decenii lucrând la aceste provocări de linia întâi. Ce este diferit acum este că AI-ul ne oferă o modalitate de a le transforma la un nivel nou de viteză, precizie și relevanță pentru industrie.

Oportunitatea nu este de a face munca de linia întâi să arate ca munca de birou. Este de a construi tehnologie care respectă modul în care munca de linia întâi se desfășoară de fapt — și ajută oamenii și afacerile să ia decizii mai bune în timp real.

Construirea AI-ului pentru un asociat de vânzări, o asistentă medicală, un lucrător de depozit sau un angajat din ospitalitate este foarte diferită de construirea AI-ului copilot pentru lucrătorii de birou. Care sunt cele mai mari diferențe tehnice și operaționale între aceste medii?

Cea mai mare diferență este că AI-ul de linia întâi nu poate trăi doar într-un document, cutie de e-mail sau fereastră de chat. Trebuie să trăiască în fluxul de muncă.

Pentru lucrătorii de birou, AI-ul adesea ajută la crearea, rezumarea, căutarea sau analiza informațiilor. Pentru angajații de linia întâi, AI-ul trebuie să înțeleagă ce se întâmplă în operațiune chiar acum — cine lucrează, cine este calificat, cine este disponibil, ce arată cererea, ce reguli se aplică și ce acțiune ar trebui să aibă loc în continuare. Acesta este un problemă tehnică foarte diferită.

Deci, AI-ul trebuie să fie contextual, conștient de industrie și orientat spre acțiune. Trebuie să înțeleagă rolurile, politicile, regulile de muncă, implicațiile salariale, programele, certificările și prioritățile de afaceri — și trebuie să facă toate acestea cu încredere, explicabilitate și supraveghere umană.

Diferența operațională este la fel de importantă. Managerii de linia întâi nu au timp să interpreteze tablouri de bord în timp ce schimbul este în desfășurare. Angajații nu doresc un alt sistem de navigat. AI-ul trebuie să fie încorporat, rapid, intuitiv și util în momentul oportun.

De aceea, AI-ul de linia întâi nu este doar un copilot pentru muncă. Este inteligență care ajută organizațiile să simtă, să decidă și să acționeze în timp real.

Ați vorbit despre importanța datelor forței de muncă în timp real, inclusiv schimburi, programare, salarizare și semnale de personal. De ce este executarea în timp real atât de critică pentru sistemele AI de linia întâi?

Provocarea nu este dacă o organizație are datele. Majoritatea întreprinderilor creează mai multe date ale forței de muncă decât oricând. Provocarea este de a traduce aceste semnale în recomandări, îndrumări și acțiuni la timp — în timp ce decizia încă contează.

De aceea, executarea în timp real este atât de critică pentru AI-ul de linia întâi. AI-ul trebuie să înțeleagă ce se întâmplă, care sunt constrângerile și ce ar trebui să fie următoarea acțiune. Trebuie să ajusteze un program? Să completeze un schimb deschis? Să alerteze un manager? Să prevină o problemă de conformitate? Să corecteze o excepție de salarizare înainte de a deveni o problemă de experiență a angajatului?

Acestea pot părea decizii mici, dar pe mii de angajați, schimburi și locații, aceste îmbunătățiri mici se adună rapid. O acoperire mai bună, mai puține excepții, decizii de muncă mai inteligente și acțiuni mai rapide ale managerilor pot crea un impact semnificativ pentru angajați și pentru afaceri.

Acesta este scopul UKG Workforce Intelligence Hub: să ajute organizațiile să transforme datele forței de muncă în decizii mai bune și acțiuni mai rapide, mai ales pentru linia întâi.

Am o vedere unică și bogată în domeniul resurselor umane, salarizării și managementului forței de muncă — domenii în care strategia forței de muncă devine realitate operațională. Când aceste date sunt combinate cu benchmark-uri de industrie și peer, informații despre costul forței de muncă, AI care poate aduce cele mai relevante concluzii și acțiuni recomandate, liderii primesc o imagine mult mai clară a ceea ce se întâmplă, de ce contează și unde să acționeze.

Pentru executivi, aceasta este valoarea reală. Nu este doar un alt tablou de bord de revizuit. Este un instrument care ajută la gestionarea forței de muncă cu mai multă precizie, identificarea riscurilor mai devreme, benchmark-ul performanței mai eficient și luarea deciziilor cu mai multă încredere în momentele care contează.

Multe organizații explorează AI-ul agențial, dar există preocupări cu privire la autonomie, guvernanță și încredere. Care sunt gardurile necesare înainte ca întreprinderile să poată permite agenților AI să ia acțiune în sistemele de management al forței de muncă?

În operațiunile forței de muncă, agenții AI au nevoie de limite clare pentru că deciziile sunt profund umane. Ele afectează programele, salariile, conformitatea, acoperirea, oboseala, echitatea și încrederea angajaților. Acest lucru înseamnă că agenții nu pot optimiza doar pentru viteză sau eficiență. Trebuie să opereze în cadrul politicii, permisiunilor și scopului.

Barajele cele mai importante sunt contextul, controlul și responsabilitatea.

Contextul înseamnă că AI-ul înțelege angajatul, rolul, locația, regulile de muncă, nevoia de afaceri și impactul în aval. Controlul înseamnă că agentul acționează doar în cadrul permisiunilor definite, cu nivelul potrivit de aprobare umană pe baza riscului. Responsabilitatea înseamnă că fiecare recomandare sau acțiune este explicabilă, auditabilă și reversibilă.

Unele acțiuni pot fi adecvate pentru un agent să le execute automat, cum ar fi să aducă la cunoștință un schimb deschis angajaților calificați sau să alerteze un manager cu privire la un risc de ore suplimentare. Acțiunile cu impact mai mare, mai ales cele care implică salarii, conformitate, disciplină sau modificări semnificative ale programului, ar trebui să necesite revizuirea umană.

Scopul nu este de a elimina managerii sau echipele de resurse umane din proces. Este de a le oferi sprijin inteligent la o scară pe care niciun individ nu o poate gestiona singur.

AI-ul agențial de încredere ar trebui să transforme intenția în acțiune — dar întotdeauna cu transparență, guvernanță și oameni în buclă.

Fiecare capacitate ar trebui să treacă printr-o validare riguroasă a modelului, o revizuire a securității, o evaluare a confidențialității și o monitorizare continuă înainte de a ajunge în producție.

UKG a discutat despre aplicațiile AI care pot reechilibra programele, detecta anomaliile de salarizare și accelera angajările. Care dintre aceste cazuri de utilizare livrează deja valoare operațională măsurabilă și care sunt încă în stadiu incipient?

Cazurile de utilizare care livrează valoare cel mai rapid sunt cele care elimină fricțiunea din deciziile pe care managerii și echipele le iau deja în fiecare zi.

Detectarea anomaliilor de salarizare este un exemplu cu care toată lumea poate relaționa. Salarizarea este unul dintre procesele de încredere cele mai mari în orice afacere și este mai complexă pentru angajații de linia întâi și cei cu normă întreagă. O lipsă de lovituri, o problemă de ore suplimentare, o excepție de salarizare sau o problemă de conformitate poate crea ore de muncă manuală și poate afecta direct încrederea angajatului. AI-ul poate ajuta la identificarea problemelor mai devreme, la explicarea a ceea ce pare în neregulă și la ghidarea echipelor către rezolvare înainte de a închide salarizarea.

Există exemple mult mai avansate pe care suntem foarte entuziasmați. Unul dintre ele este optimizarea în timp real a forței de muncă și a programării. Acesta este locul în care UKG Dynamic Workforce Operations este atât de important. Valoarea nu este doar să vezi că un magazin, o unitate, un depozit sau un hotel este subpersonalizat. Valoarea este de a înțelege ce s-a schimbat, care sunt constrângerile și ce acțiune poate lua un manager în momentul oportun — indiferent dacă este vorba de a completa un schimb deschis, de a evita orele suplimentare sau de a proteja acoperirea. Aceste decizii sunt luate astăzi de instinct, adesea cu ore prea târziu. Acum, managerii pot primi o recomandare bazată pe date înainte ca un om să știe că există o problemă.

Al treilea este sprijinul pentru angajații de linia întâi în fluxul de muncă. Prin intermediul UKG Frontline Worker Network, datele forței de muncă pot ajuta la conectarea angajaților cu sprijin în jurul bogăției, sănătății și esențialului de zi cu zi atunci când aceste nevoi sunt cel mai relevant. Acesta este încă un domeniu emergent, dar este important pentru că experiența angajatului nu poate trăi într-un portal separat pe care nimeni nu are timp să-l utilizeze.

Accelerarea angajărilor devine, de asemenea, foarte practică, mai ales în medii de linia întâi cu volum mare, unde viteza contează. UKG Rapid Hire nostru nativ AI a redus timpul de la interesul candidatului la interviu programat de la săptămâni și zile la ore și chiar minute în unele cazuri. Am redus munca repetitivă în cadrul surselor, selecției, programării, integrării și pregătirii pentru prima zi pentru angajările de linia întâi la scară.

Oportunitatea reală nu este automatizarea izolată. Este o platformă de operare a forței de muncă care poate simți ce se schimbă, recomanda următoarea acțiune și ajuta organizațiile să treacă de la intenție la acțiune cu guvernanță și supraveghere umană corespunzătoare.

În sectoare precum îngrijirea sănătății, producția și logistica, perturbările mici ale forței de muncă pot avea consecințe imediate în aval. Cum proiectați sisteme AI care pot răspunde rapid fără a crea riscuri operaționale suplimentare?

Viteza contează, dar în mediile de linia întâi, viteza fără control este risc.

În îngrijirea sănătății, producție, logistică și alte sectoare complexe, o lipsă mică de personal poate avea un impact rapid. O absență poate afecta acoperirea pacienților. O lacună în abilități poate încetini o linie de producție. O lipsă de semnal de personal poate întârzia livrările sau poate crea expunere la ore suplimentare.

Deci, scopul nu este de a construi AI care să se miște mai rapid. Scopul este de a construi AI care să se miște mai rapid în cadrul constrângerilor potrivite.

Acest lucru începe cu contextul. AI-ul trebuie să înțeleagă cine este calificat, care sunt regulile, ce acoperire este necesară, ce riscuri de conformitate există și ce impact în aval ar putea avea fiecare acțiune.

De asemenea, necesită autonomie bazată pe risc. Unele acțiuni pot fi recomandate sau executate cu risc foarte mic, cum ar fi alertarea unui manager, identificarea înlocuitorilor calificați sau aducerea la cunoștință a unui schimb deschis. Alte acțiuni ar trebui să necesite revizuirea umană, mai ales atunci când afectează salarii, conformitate, siguranță sau modificări semnificative ale programului.

Cele mai bune sisteme AI de linia întâi sunt proiectate pentru a fi explicabile, auditabile și reversibile. Managerii au nevoie să știe de ce a fost făcută o recomandare. Angajații au nevoie să aibă încredere în proces. Și afacerea are nevoie de încredere că AI-ul îmbunătățește executarea fără a introduce riscuri noi.

Pentru noi, principiul de proiectare este simplu: AI-ul ar trebui să ajute organizațiile să simtă, să decidă și să acționeze în timp real — cu oameni, politică și guvernanță integrate din start.

Există o preocupare în creștere printre lucrători că AI-ul ar putea înlocui locurile de muncă, mai ales în industriile de linia întâi. Cum echilibrați automatizarea cu împuternicirea angajaților, mai degrabă decât a crea teamă sau incertitudine în jurul adoptării AI-ului?

Cred că trebuie să separăm hype-ul automatizării de realitatea operațională.

În ultimul deceniu, am văzut multe exemple în care înlocuirea muncii de linia întâi s-a dovedit a fi mult mai grea decât s-a anticipat. Check-out-ul automat a avut rezultate mixte. Fast-food-ul complet automat a fost mai mult pilot decât paradigmă. Livrarea cu drone încă pare, pentru majoritatea oamenilor, a fi ceva din viitor.

Acest lucru nu se datorează faptului că tehnologia nu este puternică. Este pentru că o parte semnificativă a muncii de linia întâi rămâne profund umană.

Angajații de linia întâi gestionează excepții, judecată, îngrijire, siguranță, serviciu, empatie și încredere. O asistentă medicală nu este doar o persoană care completează o sarcină. Un asociat de vânzări nu este doar o persoană care mută stocuri. Un lucrător de restaurant nu este doar o persoană care îndeplinește o comandă. Aceste roluri se află la intersecția dintre oameni, operațiuni, conformitate și experiență a clienților.

AI-ul poate elimina fricțiunea din jurul muncii de linia întâi: programe confuze, lipsă de lovituri, întrebări de salarizare, schimburi deschise, complexitatea conformității, lacunele de personal și sarcinile administrative care îi îndepărtează pe manageri de echipele lor. Poate ajuta angajații să primească răspunsuri mai rapide, să ajute managerii să ia decizii mai bune și să ajute organizațiile să opereze cu mai multă precizie.

Viitorul AI-ului de linia întâi nu este despre eliminarea oamenilor din muncă. Este despre oferirea de unelte mai bune, îndrumare mai bună și sprijin mai mare în momentele care contează.

Ați descris AI-ul ca pe o mișcare a software-ului de întreprindere de la sisteme de înregistrare către sisteme de acțiune inteligentă. Cum vedeți platformele forței de muncă evoluând în următorii cinci ani, pe măsură ce AI-ul agențial devine mai integrat în operațiunile zilnice?

Aș reformula asta puțin. Întrebarea nu este cum arată platformele forței de muncă peste cinci ani. Întrebarea este care organizații construiesc fundația astăzi pentru a fi lideri peste cinci ani.

Ritmul schimbării în AI este prea rapid pentru a trata această transformare ca pe una îndepărtată. Avantajul va merge către organizațiile care se mută acum de la sisteme desconectate, suite învechite și soluții punctuale către o adevărată platformă de operare a forței de muncă — una care conectează resursele umane, salarizarea, programarea, timpul, inteligența forței de muncă și executarea.

Acest lucru este important pentru că operațiunile forței de muncă sunt pline de câștiguri și pierderi marginale. O lipsă de personal, o excepție de salarizare, o problemă de conformitate, un schimb deschis sau o decizie întârziată a managerului poate părea mică în izolare. Dar pe mii de angajați, locații și schimburi, aceste momente se adună rapid.

AI-ul agențial oferă organizațiilor o modalitate de a închide acest gap. Poate înțelege ce se schimbă, interpreta contextul de afaceri, recomanda următoarea acțiune și ajuta oamenii să execute în timp real cu guvernanță și supraveghere umană corespunzătoare.

În următorii cinci ani, liderii nu vor fi organizațiile care au adăugat doar funcții AI la fluxurile de lucru existente. Vor fi cele care au reevaluat managementul forței de muncă ca un sistem de acțiune inteligent.

Pentru executivi, aceasta este urgența: linia întâi se mișcă deja în timp real. Tehnologia dvs. trebuie să se miște odată cu aceasta. Organizațiile care construiesc această capacitate acum vor avea un avans semnificativ.

Privind înainte, credeți că companiile care vor câștiga în AI-ul de întreprindere vor fi cele cu cele mai bune modele, sau cele cu datele operaționale și de forță de muncă cele mai adânci legate direct de fluxurile de lucru din lumea reală?

Cele mai bune modele vor conta, dar nu cred că modelele singure vor defini câștigătorii în AI-ul de întreprindere.

În întreprindere, inteligența este valoroasă doar dacă înțelege contextul muncii și poate ajuta oamenii să ia acțiunea potrivită. Acest lucru este mai ales adevărat în operațiunile forței de muncă, unde o recomandare poate depinde de cine este programat, cine este calificat, care sunt regulile, ce arată cererea, ce implicații salariale există și ce risc sau problemă de conformitate poate fi creată în aval.

Un model fără contextul operațional poate genera un răspuns. O platformă cu datele forței de muncă potrivite, regulile de afaceri, contextul fluxului de lucru și guvernanța poate ajuta la obținerea unui rezultat.

Acesta este motivul pentru care un strat de inteligență, așa cum am creat cu UKG Workforce Intelligence Hub, este atât de important. AI-ul care stă deasupra unui sistem are o valoare limitată. Inteligența ar trebui să fie încorporată în fluxul de muncă, capabilă să interpreteze semnale, să înțeleagă constrângerile operaționale și să aducă la cunoștință deciziile care contează cel mai mult.

Acesta este locul în care piața se îndreaptă. Pe măsură ce modelele devin mai puternice și mai accesibile, diferențierea va veni de la cât de bine AI-ul este ancorat în fluxurile de lucru din lumea reală și de la cât de sigur poate trece de la insight la acțiune.

Pentru linia întâi, această distincție este critică. Munca se schimbă constant, iar deciziile au consecințe imediate pentru angajați, manageri, clienți, pacienți și afaceri.

Companiile care vor câștiga în AI-ul de întreprindere nu vor avea doar AI care sună inteligent. Vor avea AI care înțelege cum funcționează munca de fapt — și care poate ajuta organizațiile să opereze cu mai multă viteză, precizie, încredere și umanitate.

Mulțumim pentru acest interviu minunat. Citiitorii care doresc să afle mai multe sunt invitați să viziteze UKG.