Denemeden Uygulamaya: Yapay Zeka İK ve Bordro Alanında Çıtayı Nasıl Yükseltebilir?

Yapay zekâ, vaat ettiği verimlilik ve etkinlik kazanımlarının gerçekten dönüştürücü olması nedeniyle son birkaç yıldır iş teknolojisi tartışmalarına hakim durumda. Ancak McKinsey raporu Kurumsal alanda yapay zekanın durumu üzerine yapılan bir araştırma, ankete katılanların neredeyse tamamının bir şekilde yapay zeka araçlarını kullandığını, ancak çoğunun hala deneme aşamasında olduğunu ortaya koydu.

Ankete katılan işletmelerin neredeyse üçte ikisi, teknolojiyi organizasyonları genelinde yaygınlaştırmayı ve değer yaratacak şekilde uygulamayı henüz başaramadı. Aynı zamanda, teknoloji hızla gelişiyor. Yapay zeka sürekli değişen bir hedef; bu da yapay zeka abartısından ölçülebilir sonuçlara geçmenin yollarını arayan işletme liderleri için bir başka zorluk.

İnsan kaynakları ve bordro süreçleri, deneme aşamasından uygulamaya geçiş yolculuğunda birer test alanı olarak ortaya çıkıyor. İşte insan kaynakları liderlerinin bu kritik aşamada karşılaştığı bazı zorluklara, insan gözetiminin neden kritik önem taşıyacağına ve işletme üzerinde en olumlu etkiyi yaratacak şekilde nasıl ilerleneceğine dair bir genel bakış.

Yapay Zekanın İnsan Kaynakları ve Bordro Süreçlerine Uygulanmasının Eşsiz Zorlukları

Teorik olarak, insan kaynakları ve bordro fonksiyonu, hassasiyet ve verimlilik gerektiren birçok yüksek hacimli, veri yoğun süreç içerdiği için yapay zekanın uygulanması için ideal bir alandır. Bununla birlikte, çalışanların sağlığı, iş performansı ve maaşıyla ilgili bilgilerden daha hassas veri olamaz.

Bu bağlamda, yapay zekayı insan kaynakları ve bordro alanında kullanmak isteyen liderlerin karşılaştığı iki temel zorluk vardır. Birincisi veri güvenliğidir. Kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri (PII) güvenli olmayan, herkese açık bir yapay zeka ortamına yerleştirmek kesinlikle kabul edilemez bir risktir.

İK ve bordro yapay zeka fonksiyonlarının güvenli bir ortamda çalışması gerekiyor, HIPAA uyumlu Ortam, herkese açık bir ChatGPT örneği değil. Bu ilk güvenlik önlemi ve pazarlık konusu değil.

Teknolojinin nasıl uygulanacağına karar vermek ikinci zorluktur. Yapay zeka araçları, karşılaştırmalı analizler yapmak ve bordro işlemlerinde anormallikleri taramak gibi emek yoğun görevleri yerine getirebilir, ancak veri doğruluğu başarının anahtarıdır. İnsan kaynakları ve bordro alanında, çalışanlar üzerindeki doğrudan etkisi nedeniyle hata payı yoktur. %99'luk bir puan, insan kaynaklarında başarısızlık anlamına gelir.

Bu nedenlerle, İK liderlerinin yapay zekayı İK ve bordro süreçlerinde etkili bir şekilde uygulamak için platforma özgü uzmanlığa ve güçlü bir yönetişim odaklılığına ihtiyaçları vardır; yapay zeka teorisine genel bir aşinalık yeterli olmayacaktır. Ayrıca, yapay zeka araçlarının yalnızca internetten kamuya açık bilgilerden değil, kuruluşun kendi verilerinden de öğrenmesini sağlayan bir platform seçmek de çok önemlidir.

İnsan Gözetimi Kritik Bir Başarı Faktörüdür

İnsan kaynakları ve bordro uygulamaları yapay zekanın ölçülebilir sonuçlar verebileceğini kanıtladıkça, etkili yapay zeka stratejilerinin sadece yapay zeka tabanlı sistemler üzerine kurulmadığı giderek daha açık hale geliyor. yönetim Veri bütünlüğünün yanı sıra, kritik bir başarı faktörü olan insan gözetimi de önemlidir.

En iyi yaklaşım, yapay zekayı kuruluşun kendi verilerini kullanarak gerçek iş akışlarına entegre etmek ve yapay zeka analizlerini insan eliyle doğrulamaktır. Bu strateji, kuruluşların yapay zekayı çevrimiçi kaynaklardan kamuya açık verileri çeken bağımsız bir araç olarak kullanmanın yaygın tuzağından kaçınmasına yardımcı olur. Bu yaklaşım risklidir çünkü en hevesli savunucuları bile, yapay zekanın çevrimiçi kaynaklardan kamuya açık verileri çeken bağımsız bir araç olarak kullanılmasının riskli olduğunu düşünmektedir. onaylamakYapay zekâ %100 doğru değildir ve riskleri en aza indirmek için bir güvenlik önlemi olarak gözden geçirilmesi gerekir.

Ücret aralıklarının belirlenmesi süreci, dikkatli insan gözetimi gerektiren bir İK görevinin iyi bir örneğidir. Şirketler, yüksek nitelikli adayları çekmek için rekabetçi ücret aralıklarına ihtiyaç duyar ve birçok eyalette bu durum geçerlidir. maaş şeffaflığı yasaları Yerinde olması çok önemli. İnsan kaynakları ekibinin doğru verilere dayanarak kararlar aldığından emin olmak gerekiyor.

Ücret aralıklarının optimize edilmesinde çeşitli faktörler rol oynar, bunlar arasında şunlar yer alır: konumla ilgili hususlarDolayısıyla, halka açık verilere erişen ChatGPT benzeri bir platforma güvenen bir İK ekibi, Orlando, Florida için ücret aralıklarını belirlerken yanlışlıkla New York şehrinden gelen verilere dayanarak maaş seviyelerini belirlerse dezavantajlı duruma düşecektir.

İnsan kaynakları ekipleri, analizlerini kendi kuruluşlarının verilerine dayandıran ve güçlü yönetim kontrollerine sahip, HIPAA uyumlu bir platforma eriştiğinde, gerçek sonuçlar göstermeye başlayabilirler. Ancak o zaman bile, insan unsuru kritik önem taşır çünkü insan kaynakları ve bordro süreçlerinde doğruluk olmazsa olmazdır. Bu nedenle, yapay zekaya atanan rol önemlidir.

İnsan kaynakları yöneticileri, yapay zekadan ücret aralıkları belirlemesini veya vergi oranlarını tespit etmesini istemek yerine, onu insan tarafından onaylanacak analizler yapmak ve insanların daha sonra gerçekleştireceği diğer görevleri oluşturmak için kullanmalıdır. Örneğin, yapay zeka, insan kaynaklarının vergilerini zamanında ödemesini sağlamak için hatırlatıcılar oluşturabilir ve internetten değil, sistemden gelen verilere dayalı olarak kullanıcılara raporlar sunabilir.

Yapay Zekayı Değer Yaratmak İçin Kullanmak

Yapay zekayı benzersiz kılan faktörlerden biri, inanılmaz derecede hızlı evrimidir. Sürekli öğrenip yeteneklerini genişlettiği için, yapay zekanın nerede ve nasıl kullanılacağına karar vermek her zaman hareketli bir hedefi vurmaya çalışmak gibi olacaktır.

Dikkate alınması gereken stratejilerden biri, İK liderlerinin en çok zaman alan üç ila beş süreçlerini belirlemeleri ve yapay zekanın bu görevleri nasıl kolaylaştırabileceğini tespit etmeleridir. Bu konuda halihazırda çeşitli yardımlar mevcuttur; örneğin, iş akışlarına entegre edilebilen ve görevleri tamamlayabilen yapay zeka veya veri analizi yapabilen bir LLM modeli gibi.

Örneğin, yazılım şirketleri, yoğun ve karmaşık fayda planı belgeleri ile İnsan Kaynakları Bilgi Sistemleri (İKYS) tarafından gerekli kılınan son derece yapılandırılmış yapılandırma kuralları arasında akıllı bir çevirmen görevi görerek, çalışanlara sağlanan faydaların yönetimini önemli ölçüde kolaylaştırmak için yapay zekayı kullanmaya başlıyor. Gelişmiş Doğal Dil İşleme (NLP) kullanan yapay zeka, karmaşık yasal sözleşmeleri veya fayda özetlerini okuyarak, uygunluk kriterleri, kapsama düzeyleri, muafiyetler ve katkı limitleri gibi kritik veri noktalarını otomatik olarak çıkarabilir. Ardından, bu değişkenleri doğrudan İK yazılımının doğal olarak anladığı belirli dijital formatlara ve mantığa dönüştürür. Bu otomasyon, geleneksel olarak zahmetli ve hataya açık olan manuel veri girişi sürecini dönüştürerek, İK departmanlarının yıllık plan değişikliklerini uygulamasına, uyumluluk kurallarını güncellemesine veya tamamen yeni teklifleri benzeri görülmemiş bir hız, doğruluk ve kolaylıkla sunmasına olanak tanır.

Bu, İK ve bordro liderlerinin deneme aşamasından uygulamaya geçişinde yapay zeka yetenekleri hakkında temel bir gerçeği ortaya koyuyor. Otonom ajanlar arasında görüşmeler gibi heyecan verici olasılıklar ufukta görünüyor ve bu oyunun kurallarını değiştirecek, ancak nihayetinde kararlar insan liderlerin vermesini gerektirecek.

İK liderleri, yönetişimi merkeze alan, veri bütünlüğünü sağlayan ve insan gözetimini temel bir bileşen olarak entegre eden sistemler kurarken, yapay zeka iş akışlarına entegre edildiğinde yükü üstlenebilir, ancak sorumluluk yine de insanlara ait olacaktır. Liderler, İK ve bordro performansında çıtayı yükseltmek için yapay zekayı kullanırken, olması gereken de budur.