การทดลองสู่การดำเนินการ: วิธีการที่ AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพใน HR และ Payroll

AI ได้ครอบงำการอภิปรายเทคโนโลยีธุรกิจในช่วงหลายปีที่ผ่านมา เนื่องจากผลประโยชน์ที่สัญญาไว้ในด้านประสิทธิภาพและประสิทธิผลเป็นจริงนั้นเปลี่ยนแปลงได้อย่างมาก แต่รายงานของ McKinsey เกี่ยวกับสถานะของ AI ในองค์กรพบว่า แม้ว่าผู้ตอบแบบสำรวจเกือบทั้งหมดจะใช้เครื่องมือ AI ในบางรูปแบบ แต่ส่วนใหญ่ยังคงอยู่ในขั้นตอนการทดลอง

เกือบสองในสามของธุรกิจที่สำรวจยังไม่ได้ขยายเทคโนโลยีนี้ไปทั่วทั้งองค์กรและดำเนินการเพื่อสร้างมูลค่า ในเวลาเดียวกัน เทคโนโลยีก็กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว AI เป็นเป้าหมายที่เคลื่อนไหว ซึ่งเป็นอีกหนึ่งความท้าทายสำหรับผู้นำธุรกิจที่กำลังมองหาวิธีการย้ายจากความฮือฮาเกี่ยวกับ AI ไปสู่ผลลัพธ์ที่วัดได้

HR และ Payroll กำลังเป็นสนามทดสอบในการเดินทางจากการทดลองสู่การดำเนินการ นี่คือภาพรวมของความท้าทายที่ผู้นำ HR ต้องเผชิญ ณ จุดเปลี่ยนสำคัญนี้ และเหตุใดการดูแลของมนุษย์จึงยังคงสำคัญ และวิธีการก้าวไปข้างหน้าเพื่อสร้างผลกระทบเชิงบวกต่อธุรกิจมากที่สุด

ความท้าทายที่ไม่เหมือนใครในการนำ AI ไปใช้กับกระบวนการ HR และ Payroll

ในทางทฤษฎี ฟังก์ชัน HR และ Payroll เป็นพื้นที่ที่เหมาะสมในการใช้ AI เนื่องจากมีกระบวนการหลายอย่างที่ต้องใช้ปริมาณมากและต้องใช้ข้อมูลที่ต้องมีความแม่นยำและประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลไม่มีอะไรที่ละเอียดอ่อนไปกว่าข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพของพนักงาน การทำงาน และค่าจ้างของพวกเขา

เมื่อพิจารณาจากบริบทนี้ มีความท้าทายหลักสองประการสำหรับผู้นำที่ต้องการใช้ AI ในบริบท HR และ Payroll ประการแรกคือความปลอดภัยของข้อมูล ซึ่งเป็นความเสี่ยงที่ไม่สามารถยอมรับได้ในการวางข้อมูลที่สามารถระบุตัวตนได้ (PII) ในสภาพแวดล้อม AI สาธารณะที่ไม่มีการรักษาความปลอดภัย

ฟังก์ชัน AI ของ HR และ Payroll ต้องทำงานในสภาพแวดล้อมที่มีการรักษาความปลอดภัยและเป็นไปตาม HIPAA ไม่ใช่ในกรณีของ ChatGPT สาธารณะ นี่คือราวหลักที่ไม่สามารถต่อรองได้

การ决定ว่าจะใช้เทคโนโลยีนี้อย่างไรคือความท้าทายที่สอง เครื่องมือ AI สามารถทำได้หลายอย่าง เช่น การวิเคราะห์เปรียบเทียบและการสแกนการวิ่งของค่าจ้างเพื่อหาความผิดปกติ แต่ความแม่นยำของข้อมูลคือกุญแจสู่ความสำเร็จ ไม่มีพื้นที่สำหรับข้อผิดพลาดในพื้นที่ HR และ Payroll เนื่องจากมีผลกระทบโดยตรงต่อพนักงาน คะแนน 99% จะได้รับเกรด F ใน HR

ด้วยเหตุผลเหล่านี้ ผู้นำ HR ต้องการความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านและความเข้มงวดในการกำกับดูแลเพื่อใช้ AI ใน HR และ Payroll ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ความคุ้นเคยกับ AI ทฤษฎีโดยทั่วไปไม่เพียงพอ ยังจำเป็นต้องเลือกแพลตฟอร์มที่ช่วยให้เครื่องมือ AI เรียนรู้จากข้อมูลขององค์กรเอง ไม่ใช่เพียงข้อมูลที่มีอยู่สาธารณะจากอินเทอร์เน็ต

การดูแลของมนุษย์เป็นปัจจัยที่สำคัญต่อความสำเร็จ

เมื่อแอปพลิเคชัน HR และ Payroll แสดงให้เห็นว่า AI สามารถสร้างผลลัพธ์ที่วัดได้ ก็ชัดเจนมากขึ้นว่ากลยุทธ์ AI ที่มีประสิทธิผลถูกสร้างขึ้นไม่เพียงแต่จากการกำกับดูแลและความสมบูรณ์ของข้อมูลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการดูแลของมนุษย์ ซึ่งเป็นปัจจัยที่สำคัญต่อความสำเร็จ

แนวทางที่ดีที่สุดคือการฝัง AI ลงในกระบวนการทำงานจริงโดยใช้ข้อมูลขององค์กรเอง โดยมีมนุษย์ยืนยันการวิเคราะห์ของ AI กลยุทธ์นี้ช่วยให้องค์กรหลีกเลี่ยงการเสี่ยงในการใช้ AI เป็นเครื่องมืออิสระที่ดึงข้อมูลสาธารณะจากแหล่งต่างๆ การใช้งานดังกล่าวเสี่ยงเนื่องจากแม้แต่ผู้สนับสนุน AI ที่กระตือรือร้นยัง รับทราบ ว่า AI ไม่ได้แม่นยำ 100% และต้องการการตรวจสอบเป็นราวหลักในการลดความเสี่ยง

กระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการกำหนดช่วงค่าจ้างเป็นตัวอย่างที่ดีของงาน HR ที่ต้องการการดูแลของมนุษย์อย่างรอบคอบ บริษัทต่างๆ ต้องการช่วงค่าจ้างที่สามารถแข่งขันได้เพื่อดึงดูดผู้สมัครที่มีคุณภาพ และหลายรัฐมี กฎหมายความโปร่งใสของค่าจ้าง มันสำคัญที่จะต้องแน่ใจว่าทีม HR ตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลที่ถูกต้อง

หลายปัจจัยเข้ามาเกี่ยวข้องในการเพิ่มประสิทธิภาพช่วงค่าจ้าง รวมถึง การคำนึงถึงที่ตั้ง ดังนั้น ทีม HR ที่พึ่งพาแพลตฟอร์มที่คล้ายกับ ChatGPT ซึ่งเข้าถึงข้อมูลสาธารณะจะเสียเปรียบหากพวกเขาตั้งค่าระดับค่าจ้างโดยอิงจากข้อมูลในนิวยอร์กซิตี้เมื่อกำหนดช่วงค่าจ้างสำหรับออร์แลนโด รัฐฟลอริดา

เมื่อทีม HR สามารถเข้าถึงแพลตฟอร์มที่มีการรักษาความปลอดภัยและควบคุมการกำกับดูแลที่เข้มงวดซึ่งใช้ข้อมูลขององค์กรเอง พวกเขาสามารถเริ่มแสดงผลลัพธ์ที่แท้จริงได้ แต่แม้แต่ในกรณีนั้น การดูแลของมนุษย์ก็ยังคงสำคัญเพราะความแม่นยำไม่ใช่สิ่งที่สามารถเลือกได้ใน HR และ Payroll ดังนั้น บทบาทที่กำหนดให้กับ AI จึงมีความสำคัญ

แทนที่จะขอให้ AI ตั้งค่าช่วงค่าจ้างหรือระบุอัตราภาษี ผู้นำ HR ควรใช้ AI สำหรับการวิเคราะห์ที่ยืนยันโดยมนุษย์และเพื่อสร้างงานอื่นๆ ที่มนุษย์จะดำเนินการ ตัวอย่างเช่น AI สามารถสร้างการเตือนให้แน่ใจว่า HR จ่ายภาษีตามเวลาและให้รายงานแก่ผู้ใช้ตามข้อมูลจากระบบ ไม่ใช่จากอินเทอร์เน็ต

การนำ AI ไปใช้เพื่อสร้างมูลค่า

ปัจจัยหนึ่งที่ทำให้ AI มีเอกลักษณ์คือการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว เนื่องจาก AI เรียนรู้และขยายความสามารถอย่างต่อเนื่อง การตัดสินใจว่าจะนำ AI ไปใช้哪里และอย่างไรจึงเป็นเหมือนการยิงเป้าหมายที่เคลื่อนไหวอยู่เสมอ

กลยุทธ์ที่ควรพิจารณาคือให้ผู้นำ HR ระบุกระบวนการที่ใช้เวลามากที่สุด 3-5 กระบวนการ และกำหนดว่า AI สามารถช่วยให้กระบวนการเหล่านั้นง่ายขึ้นได้อย่างไร การช่วยเหลืออยู่ในรูปแบบต่างๆ เช่น AI ที่สามารถฝังลงในกระบวนการทำงานเพื่อทำงานให้เสร็จสิ้น หรือแบบจำลอง LLM ที่สามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูล

ตัวอย่างเช่น บริษัทซอฟต์แวร์เริ่มใช้ AI เพื่อทำให้การบริหารผลประโยชน์ของพนักงานง่ายขึ้นอย่างมาก โดยทำหน้าที่เป็นตัวแปลอัจฉริยะระหว่างเอกสารแผนผลประโยชน์ที่ซับซ้อนและกฎการกำหนดค่าที่ซับซ้อนที่ต้องการโดยระบบข้อมูลทรัพยากรบุคคล (HRIS) โดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูง AI สามารถอ่านเอกสารสัญญาที่ซับซ้อนหรือสรุปผลประโยชน์เพื่อแยกข้อมูลสำคัญ เช่น เกณฑ์การมีสิทธิ์ ระดับการครอบคลุม ค่าใช้จ่ายที่ลดลง และขีดจำกัดการบริจาค จากนั้นจึงแมปและแปลงตัวแปรเหล่านี้โดยตรงไปยังรูปแบบดิจิทัลและตรรกะเฉพาะที่ซอฟต์แวร์ HR เข้าใจโดยธรรมชาติ การอัตโนมัตินี้เปลี่ยนกระบวนการเข้าข้อมูลที่น่าเบื่อและเสี่ยงต่อข้อผิดพลาดให้กลายเป็นกระบวนการที่รวดเร็ว แม่นยำ และง่ายดาย ซึ่งช่วยให้ฝ่ายบุคคลสามารถนำการเปลี่ยนแปลงแผนประจำปี อัปเดตกฎการปฏิบัติตามหรือเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ได้อย่างไม่เคยเป็นมาก่อน

สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงความจริงพื้นฐานเกี่ยวกับความสามารถของ AI เมื่อผู้นำ HR และ Payroll ย้ายจากการทดลองสู่การดำเนินการ ความเป็นไปได้ที่น่าตื่นเต้น เช่น การสนทนาระหว่างตัวแทนอิสระ กำลังจะเกิดขึ้น และสิ่งนั้นจะเป็นตัวเปลี่ยนเกม แต่สุดท้ายแล้ว การตัดสินใจจะขึ้นอยู่กับผู้นำมนุษย์ที่ต้องตัดสินใจ

เมื่อผู้นำ HR สร้างระบบที่มีการกำกับดูแลเป็นศูนย์กลาง รับรองความสมบูรณ์ของข้อมูล และรวมการดูแลของมนุษย์เป็นส่วนประกอบที่จำเป็น AI สามารถแบกรับภาระเมื่อฝังลงในกระบวนการทำงาน แต่ผู้นำมนุษย์จะยังคงรับผิดชอบ นั่นคือวิธีที่ควรเป็นเมื่อผู้นำใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพใน HR และ Payroll