От экспериментов к внедрению: как ИИ может поднять планку в сфере управления персоналом и расчета заработной платы.

Искусственный интеллект доминирует в дискуссиях о бизнес-технологиях последние несколько лет, поскольку обещанные повышения производительности и эффективности действительно приводят к кардинальным изменениям. Но... Отчет McKinsey Исследование состояния применения ИИ на предприятиях показало, что, хотя почти все респонденты в той или иной степени используют инструменты ИИ, большинство из них все еще находятся на этапе экспериментирования.

Почти две трети опрошенных компаний еще не масштабировали технологию в масштабах всей организации и не внедрили ее таким образом, чтобы она приносила пользу. В то же время технологии быстро развиваются. Искусственный интеллект — это постоянно меняющаяся область, что является еще одной проблемой для руководителей предприятий, которые ищут способы перейти от ажиотажа вокруг ИИ к измеримым результатам.

Отделы кадров и расчета заработной платы становятся своего рода полигонами для испытаний на пути от экспериментов к внедрению. Вот обзор некоторых проблем, с которыми сталкиваются руководители HR-отделов на этом критическом этапе, почему человеческий фактор останется крайне важным и как двигаться вперед, чтобы добиться наиболее позитивного влияния на бизнес.

Уникальные проблемы применения ИИ в процессах управления персоналом и расчета заработной платы.

Теоретически, отдел кадров и расчет заработной платы — идеальная область для применения ИИ, поскольку там много ресурсоемких процессов, требующих точности и эффективности. Однако данные не могут быть более конфиденциальными, чем информация, касающаяся здоровья сотрудников, их производительности труда и заработной платы.

В этих условиях перед руководителями, желающими внедрить ИИ в сферу управления персоналом и расчета заработной платы, стоят две основные проблемы. Первая — это безопасность данных. Размещение персональных данных в незащищенной общедоступной среде ИИ — это просто неприемлемый риск.

Функции искусственного интеллекта для управления персоналом и расчета заработной платы должны работать в безопасной среде. HIPAA-совместимый Это среда, а не публичный экземпляр ChatGPT. Это первое и самое важное условие, и оно не подлежит обсуждению.

Вторая задача — решить, как применять эту технологию. Инструменты ИИ способны выполнять трудоемкие задачи, такие как проведение сравнительного анализа и проверка расчетных ведомостей на наличие аномалий, но точность данных — залог успеха. В сфере управления персоналом и расчета заработной платы нет места ошибкам из-за их прямого влияния на сотрудников. 99% — это оценка «неудовлетворительно» в HR-сфере.

По этим причинам руководителям HR-отделов необходимы специальные знания о платформе и строгий контроль за ее использованием для эффективного применения ИИ в управлении персоналом и расчете заработной платы; общего знакомства с теорией ИИ недостаточно. Также крайне важно выбрать платформу, которая позволит инструментам ИИ обучаться на основе собственных данных организации, а не только общедоступной информации из интернета.

Человеческий контроль — важнейший фактор успеха.

Поскольку приложения для управления персоналом и расчета заработной платы доказывают, что ИИ может давать измеримые результаты, становится все более очевидным, что эффективные стратегии в области ИИ строятся не только вокруг... управление и целостность данных, а также человеческий фактор, который является критически важным для успеха.

Наилучший подход — это внедрение ИИ в реальные рабочие процессы с использованием собственных данных организации, при этом анализ ИИ проверяется людьми. Эта стратегия помогает организациям избежать распространенной ошибки использования ИИ как самостоятельного инструмента, извлекающего общедоступные данные из онлайн-источников. Такой подход рискован, потому что, даже несмотря на самых ярых сторонников, даже несмотря на то, что многие его сторонники считают его эффективным. признаютИскусственный интеллект не обладает 100% точностью и требует проверки в качестве меры предосторожности для минимизации рисков.

Процесс определения диапазонов заработной платы — хороший пример задачи отдела кадров, требующей тщательного человеческого контроля. Компаниям необходимы конкурентоспособные диапазоны заработной платы для привлечения высококвалифицированных кандидатов, и в ряде штатов существуют соответствующие правила. законы о прозрачности заработной платы на месте. Важно убедиться, что отдел кадров принимает решения, основываясь на точных данных.

При оптимизации диапазонов заработной платы учитываются несколько факторов, в том числе: соображения относительно местоположенияТаким образом, отдел кадров, использующий платформу типа ChatGPT, которая получает доступ к общедоступным данным, окажется в невыгодном положении, если по ошибке будет определять уровни заработной платы на основе данных из Нью-Йорка при установлении диапазонов оплаты труда для Орландо, штат Флорида.

Когда HR-команды получают доступ к платформе, соответствующей требованиям HIPAA и обладающей надежными механизмами управления, которая основывает анализ на собственных данных организации, они могут начать демонстрировать реальные результаты. Но даже в этом случае человеческий фактор остается критически важным, поскольку точность в HR и расчете заработной платы не является необязательной. Поэтому роль, отведенная искусственному интеллекту, имеет значение.

Вместо того чтобы просить ИИ устанавливать диапазоны заработной платы или определять налоговые ставки, руководителям HR-отделов следует использовать его для анализа, который затем подтверждается людьми, а также для создания других задач, которые затем выполняют люди. Например, ИИ может генерировать напоминания, чтобы гарантировать своевременную уплату налогов отделом кадров, и предоставлять пользователям отчеты на основе данных из системы, а не из интернета.

Внедрение ИИ для создания ценности

Один из факторов, делающих ИИ уникальным, — это его невероятно быстрая эволюция. Поскольку он постоянно учится и расширяет свои возможности, решение о том, где и как использовать ИИ, всегда будет сродни попытке попасть в движущуюся мишень.

Одна из стратегий, заслуживающих внимания, заключается в том, чтобы руководители HR-отделов определили три-пять наиболее трудоемких процессов и выяснили, как ИИ может помочь оптимизировать эти задачи. Помощь уже доступна в нескольких формах: от агентного ИИ, который можно интегрировать в рабочие процессы для выполнения задач, до модели LLM, способной проводить анализ данных.

Например, компании-разработчики программного обеспечения начинают использовать искусственный интеллект для существенной оптимизации администрирования льгот для сотрудников, выступая в качестве интеллектуального переводчика между сложными и запутанными документами по планам льгот и строго структурированными правилами конфигурации, требуемыми системами управления персоналом (HRIS). Используя передовые технологии обработки естественного языка (NLP), ИИ может анализировать сложные юридические контракты или сводки льгот, автоматически извлекая важные данные, такие как критерии соответствия требованиям, уровни покрытия, франшизы и лимиты взносов. Затем он сопоставляет и преобразует эти переменные непосредственно в конкретные цифровые форматы и логику, которые изначально понимает программное обеспечение HR. Эта автоматизация преобразует традиционно трудоемкий и подверженный ошибкам процесс ручного ввода данных, позволяя отделам кадров внедрять ежегодные изменения в планы, обновлять правила соответствия или запускать совершенно новые предложения с беспрецедентной скоростью, точностью и легкостью.

Это демонстрирует фундаментальную истину о возможностях ИИ, поскольку руководители отделов кадров и расчета заработной платы переходят от экспериментов к внедрению. На горизонте открываются захватывающие возможности, такие как диалоги между автономными агентами, которые изменят правила игры, но в конечном итоге решения будут принимать только руководители-люди.

По мере того, как руководители HR-отделов создают системы, в основе которых лежат принципы управления, обеспечивается целостность данных и человеческий контроль является неотъемлемой частью, ИИ может взять на себя основную нагрузку при внедрении в рабочие процессы, но ответственность по-прежнему будет нести человек. Так и должно быть, когда руководители используют ИИ для повышения эффективности работы HR-отдела и отдела заработной платы.