Τεχνητή νοημοσύνη στο HR: Με τις νέες τεχνολογίες

Ας διευκρινίσουμε: Η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι εδώ για να αντικαταστήσει τους επαγγελματίες του ανθρώπινου δυναμικού, αλλά για να τους ενεργοποιήσει και να τους υποστηρίξει.

Από την αυτοματοποίηση υποτονικών εργασιών έως την ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού και την πρόσληψη κορυφαίων ταλέντων από όλο τον κόσμο - υπάρχουν πολλά πλεονεκτήματα από την αξιοποίηση λύσεων τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτό το άρθρο θα:

• Καλύψτε τα οφέλη και τις προκλήσεις της αξιοποίησης της δύναμης της ΤΝ στο HR. 
• Μοιραστείτε τις απόψεις των εμπειρογνωμόνων σχετικά με το πώς ξεπερνούν τις πιθανές δυσκολίες της εφαρμογής της ΤΝ στα τμήματα ανθρώπινου δυναμικού τους.

🤖 Τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη στο HR;

Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) είναι ένας όρος που χρησιμοποιείται για να περιγράψει την ικανότητα των υπολογιστικών συστημάτων να εκτελούν εργασίες που κανονικά θα απαιτούσαν ανθρώπινη νοημοσύνη.

Οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης έχουν σχεδιαστεί για να μιμούνται την ανθρώπινη συμπεριφορά. Ως αποτέλεσμα, μπορούν να είναι πιο αποτελεσματικές από τους ανθρώπους σε εργασίες που απαιτούν ταχύτητα ή σημαντικό επίπεδο λεπτομέρειας.

Τα τμήματα ανθρώπινου δυναμικού μπορούν να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για να αυτοματοποιήσουν εργασίες που παραδοσιακά εκτελούσαν χειροκίνητα:

• Χρήση αλγορίθμων για την αντιστοίχιση υποψηφίων με περιγραφές θέσεων εργασίας βάσει δεξιοτήτων, εμπειρίας και άλλων παραγόντων.
• Χρήση μηχανικής μάθησης για τον εντοπισμό κενών απόδοσης μεταξύ των εργαζομένων και την πρόταση διορθωτικών ενεργειών.
• Χρήση ρομπότ για τον αυτόματο προσδιορισμό αυξήσεων και μπόνους με βάση τις μετρήσεις απόδοσης και τα δεδομένα απόδοσης των εργαζομένων.
• Χρήση εικονικών προπονητών για το σχεδιασμό καλύτερων προγραμμάτων κατάρτισης και την παρακολούθηση των επιδόσεων μάθησης των εργαζομένων.

🏆 5 Benefits of AI in HR management

Για να πάρετε μια ιδέα των πλεονεκτημάτων της χρήσης της ΤΝ στη διαχείριση του ανθρώπινου δυναμικού, ας γυρίσουμε πίσω στις παραδοσιακές πρακτικές ανθρώπινου δυναμικού που χρησιμοποιούμε εδώ και τόσο καιρό. 

Σας φαίνονται γνωστά τα ακόλουθα;

Απολαμβάνετε τη δουλειά σας και την ανθρώπινη πλευρά της, αλλά μισείτε το πόσο χρόνο σας παίρνουν συγκεκριμένες εργασίες. Στο τέλος της ημέρας, αναλώνεστε στην ανάλυση δεδομένων και αναφορών αντί να κάνετε αυτό που έχει μεγαλύτερη σημασία: να μιλάτε με την ομάδα σας! Για να μην αναφέρουμε ότι συχνά βρίσκεστε να πρέπει να επανεξετάζετε πολλές φορές τη μισθοδοσία και τις εγκρίσεις αδειών για να βεβαιωθείτε ότι δεν κάνατε λάθη.

Η τεχνητή νοημοσύνη απαλλάσσει από όλο αυτό τον πόνο:

1. Αυξημένη αποδοτικότητα: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στον εξορθολογισμό των διαδικασιών ανθρώπινου δυναμικού σας ταχύτερα και με μεγαλύτερη ακρίβεια. Ως αποτέλεσμα, μπορείτε να εστιάσετε περισσότερη ενέργεια σε εργασίες υψηλής αξίας που χρειάζονται περισσότερη προσωπική προσοχή.
2. Υψηλότερη ακρίβεια: αλλά και μειώνει τα ανθρώπινα λάθη. Οι κατάλληλα εκπαιδευμένοι αλγόριθμοι μπορούν να εντοπίζουν γρήγορα μοτίβα και να εντοπίζουν ανακρίβειες στα δεδομένα πιο αποτελεσματικά από ό,τι οι άνθρωποι.
3. Οικονομική λύση: Η εξοικονόμηση εργατικού κόστους είναι ένα από τα σημαντικότερα οφέλη της χρήσης τεχνητής νοημοσύνης στο HR. Εξαλείφει την ανάγκη για χειροκίνητη καταχώρηση και εργασίες που καταλαμβάνουν πολύ χρόνο αλλά δεν προσθέτουν αξία στην τελική γραμμή ενός οργανισμού (όπως η εξέταση βιογραφικών σημειωμάτων ή ο προγραμματισμός συνεντεύξεων). 

💡 Το 83% των ατόμων που υιοθετούν έγκαιρα την ΤΝ μπορούν να αναμένουν αύξηση της απόδοσης της επένδυσης.

1. Καλύτερη εμπειρία των εργαζομένων: Με την Τεχνητή Νοημοσύνη, η διαχείριση του ανθρώπινου δυναμικού δεν αφορά πλέον τη γραφειοκρατία και τη χειροκίνητη τεκμηρίωση. Αντίθετα, πρόκειται για την παροχή εξατομικευμένων εμπειριών για τους εργαζόμενους που δεν είναι μόνο αποτελεσματικές αλλά και ευχάριστες.
2. Πολλές επιλογές για εξατομίκευση: Με τις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης, οι ηγέτες ανθρώπινου δυναμικού έχουν πρόσβαση σε απίστευτο όγκο δεδομένων σχετικά με τους υπαλλήλους τους. Μπορούν να τα χρησιμοποιήσουν αυτά για να δημιουργήσουν εξατομικευμένες εμπειρίες για κάθε εργαζόμενο - από προγράμματα εισαγωγής μέχρι συνεδρίες ανατροφοδότησης και εξατομικευμένα σχέδια κατάρτισης.

🦾 4 Συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης στο HR

Για την πρόσληψη

Το 63% των ειδικών σε θέματα απόκτησης ταλέντων σημειώνει ότι η τεχνητή νοημοσύνη έχει αλλάξει τη διαδικασία πρόσληψής τους.

Οι εργοδότες μπορούν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για να βελτιώσουν τις διαδικασίες πρόσληψης, σαρώνοντας γρήγορα μεγάλο αριθμό βιογραφικών σημειωμάτων και αιτήσεων για να βρουν τους καλύτερους υποψηφίους. 

Επιπλέον, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την τεχνητή νοημοσύνη για την προκαταρκτική εξέταση των υποψηφίων και την αξιολόγηση των χαρακτηριστικών τους από προηγούμενες επιδόσεις σε θέσεις εργασίας.

👉 Δείτε τη λίστα με τις 8 στρατηγικές πρόσληψης με πραγματικά παραδείγματα για να εμπνευστείτε τις προσπάθειές σας.

Για τη δέσμευση των εργαζομένων

Οι ηγέτες ανθρώπινου δυναμικού μπορούν επίσης να χρησιμοποιήσουν την τεχνολογία ΤΝ για να διευκολύνουν τη δέσμευση των εργαζομένων, παρέχοντας εξατομικευμένες εμπειρίες στο χώρο εργασίας με συστάσεις σχετικά με πιθανές διαδρομές καριέρας και προσαρμοσμένες θέσεις εργασίας. 

Με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης, οι υπάλληλοί σας μπορούν: 

• Μείνετε ενήμεροι για όλα τα τελευταία νέα και τις εξελίξεις στον κλάδο. 
• Αποκτήστε πρόσβαση σε ισχυρές ευκαιρίες δικτύωσης.
• Μείνετε συνδεδεμένοι με άλλους υπαλλήλους εντός του οργανισμού τους.

🤖 Δείτε 7 εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στη δέσμευση των εργαζομένων.

Πώς φαίνεται στην πράξη: Η Spotify εγκαινίασε το Echo, μια εσωτερική αγορά ταλέντων που βοηθά τους εργαζόμενους να συνδυάζονται με ευκαιρίες ανάπτυξης με βάση τις δεξιότητες, την εμπειρία και τους στόχους τους. 

Όλα αυτά υποστηρίζονται από έναν αλγόριθμο βασισμένο στην τεχνητή νοημοσύνη, ο οποίος μπορεί να επιταχύνει εργασίες όπως η εύρεση ευκαιριών καθοδήγησης, η παροχή βοήθειας στους εργαζομένους για τη μετάβαση σε ένα νέο ή διαφορετικό ρόλο, ακόμη και η αναζήτηση εσωτερικών ταλέντων όταν ανοίγει μια θέση εργασίας.

💡 Μάθετε περισσότερα για τις καινοτόμες πρακτικές L&D της Spotify στη λεπτομερή μελέτη περίπτωσής μας: Εκπαίδευση και Ανάπτυξη των εργαζομένων στη Spotify: Μάθετε από τους καλύτερους οργανισμούς μάθησης.

Για τη διαχείριση ταλέντων

Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε την τεχνητή νοημοσύνη για σκοπούς διαχείρισης ταλέντων. Για παράδειγμα, οι εταιρείες μπορούν να αξιοποιήσουν τις τεχνολογίες ΤΝ για να βρίσκουν γρήγορα πιθανούς υποψηφίους που ταιριάζουν σε συγκεκριμένους ρόλους, όταν τους χρειάζονται, χωρίς να χρειάζεται να ψάχνουν χειροκίνητα σε μια δεξαμενή πιθανών υποψηφίων. Αυτό εξοικονομεί χρόνο στη διαδικασία πρόσληψης και διασφαλίζει ότι οι εργοδότες παίρνουν τον κατάλληλο υποψήφιο για κάθε ρόλο.

Πώς φαίνεται στην πράξη: που μπορούν να βοηθήσουν τους εργαζόμενους να βρουν την ιδανική πορεία καριέρας. Η ομάδα FutureLearn το εισήγαγε αυτό, προτρέποντας την τεχνολογία της να παρέχει συστάσεις για online μαθήματα στους εκπαιδευόμενους. Επιπλέον, χρησιμοποιούν ειδικά το σύστημα συστάσεων που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη για να βοηθήσουν τους ανθρώπους που επιθυμούν να κάνουν αλλαγή καριέρας.

Για εκπαίδευση

Οι εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιούν εργαλεία ΤΝ για να συμπληρώνουν τις παραδοσιακές εκπαιδευτικές συνεδρίες ή να παρέχουν εμπειρίες εισαγωγής για τους νέους υπαλλήλους. 

Τα εργαλεία εικονικών βοηθών, για παράδειγμα, μπορούν να παρέχουν απαντήσεις ή καθοδήγηση άμεσα, ακόμη και όταν κανείς άλλος δεν είναι συνδεδεμένος στο διαδίκτυο για να απαντήσει σε ένα ερώτημα. 

Αυτό επιτρέπει στους υπαλλήλους να λαμβάνουν γρήγορα τις πληροφορίες που χρειάζονται για να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις και να γίνονται πιο παραγωγικοί στους ρόλους τους.

Πώς φαίνεται στην πράξη: Με τη χρήση του Zavvy AI, μπορείτε να δημιουργήσετε μικρο-μαθήματα σε λιγότερο από πέντε λεπτά. Μπορείτε επίσης να ενεργοποιήσετε αυτόματα βήματα κουίζ μετά από κάθε κεφάλαιο εκπαιδευτικού μαθήματος.

➡️ Ελέγξτε το πρόσθετο άρθρο μας: HR: 9 εταιρείες που χρησιμοποιούν με επιτυχία την καινοτομία της ΤΝ σε βασικές ανθρώπινες διαδικασίες.

😟 Οι προκλήσεις και οι περιορισμοί της τεχνητής νοημοσύνης στους ανθρώπινους πόρους

Αλλά η τεχνολογία ΤΝ στις λειτουργίες ανθρώπινου δυναμικού συνοδεύεται και από τις δικές της προκλήσεις. 

Ασφάλεια

Η πραγματικότητα είναι: Οι εταιρείες θα εξετάζουν πάντα τα ζητήματα ασφάλειας όταν εφαρμόζουν λύσεις που βασίζονται στην ΤΝ. 

Τα δεδομένα των εργαζομένων είναι ευαίσθητα και οι εταιρείες πρέπει να τα προστατεύουν με κάθε κόστος. 

Σχετικά με τις προκλήσεις που θέτει η ασφάλεια των εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης, ο Dmitry Shapiro, Διευθύνων Σύμβουλος και συνιδρυτής της YouAi, μια λύση τεχνητής νοημοσύνης για την ευρετηρίαση του ανθρώπινου μυαλού, λέει: "Η AIAi είναι μια λύση για την ευρετηρίαση του ανθρώπινου μυαλού:

"Κάθε φορά που έχετε να κάνετε με PII (Προσωπικά αναγνωρίσιμες πληροφορίες), είναι ζωτικής σημασίας η διασφάλιση της ιδιωτικής ζωής. Ανάλογα με τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται και τα δεδομένα που υποβάλλονται σε επεξεργασία, υπάρχουν σημαντικοί κίνδυνοι".

Ο Ντμίτρι συνιστά την απόκρυψη των PII με τη χρήση μεθόδων Διαφορικής Ιδιωτικότητας και ενδεχομένως συνθετικών δεδομένων αντί πραγματικών δεδομένων για την αντιμετώπιση ορισμένων από τους κινδύνους.

Ασυνείδητη προκατάληψη

Επιπλέον, οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης κινδυνεύουν από ασυνείδητη μεροληψία εάν εκπαιδευτούν με μεροληπτικά σύνολα δεδομένων. Ως εκ τούτου, οι εταιρείες πρέπει να εξετάζουν τις τεχνικές εκπαίδευσης και τις διαδικασίες ελέγχου για την αποφυγή διακρίσεων.

Εάν τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση του συστήματος δεν είναι πολιτισμικά ή δημογραφικά ποικίλα, τα αποτελέσματα θα αντικατοπτρίζουν την προκατάληψη του συνόλου δεδομένων που χρησιμοποιήθηκε.

Caroline Reidy, διευθύνουσα σύμβουλος της The HR Suite, τονίζει ότι η τεχνητή νοημοσύνη δεν καταλαβαίνει πότε είναι προκατειλημμένη:

"Τα περισσότερα από αυτά τα προγράμματα αναπτύσσονται εισάγοντας τράπεζες περιεχομένου από τις οποίες μπορούν να μάθουν τη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Για παράδειγμα, μια τεχνητή νοημοσύνη που εξετάζει ένα βιογραφικό σημείωμα μπορεί να μάθει ότι τα άτομα από ένα συγκεκριμένο κολέγιο προτιμώνται κατά τη διαδικασία πρόσληψης. Η τεχνητή νοημοσύνη δεν καταλαβαίνει γιατί συμβαίνει αυτό, αλλά γνωρίζει ότι αυτό είναι ένα αγαπημένο χαρακτηριστικό της ομάδας πρόσληψης. Αυτό θα μπορούσε να οφείλεται στο γεγονός ότι οι υπεύθυνοι ανθρώπινου δυναμικού έχουν φοιτήσει σε αυτό το κολέγιο".

Για να αποφύγετε τέτοιες καταστάσεις, η Caroline συνιστά να καθορίσετε ποιες είναι οι θέσεις εργασίας για τις οποίες η εταιρεία μπορεί να χρησιμοποιήσει τεχνητή νοημοσύνη:

"Οι επίπονες και χρονοβόρες εργασίες που δεν χειρίζονται ευαίσθητα δεδομένα της εταιρείας είναι καλές επιλογές για να τις χειριστεί η τεχνητή νοημοσύνη. Η περίληψη συναντήσεων, η παραγωγή ιδεών για αναρτήσεις σε ιστολόγια και η δημιουργία περιγραφών θέσεων εργασίας είναι εξαιρετικές χρήσεις για την ΤΝ".  

Ελλιπείς ή καθόλου πόροι και δεξιότητες

Η έλλειψη πόρων και δεξιοτήτων θεωρείται ευρέως ως ένας από τους σημαντικότερους περιορισμούς της χρήσης της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης.

Η Caroline Reidy υπογράμμισε τη σημασία της εκπαίδευσης των εργαζομένων σχετικά με το πώς να χρησιμοποιούν την ΤΝ προς όφελός τους για να δουν αποτελέσματα:

"Παροχή ενός μαθήματος για τους εργαζόμενους που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς να χρησιμοποιούν καλύτερα την ΤΝ και ενδυνάμωσή τους ώστε να ενσωματώσουν κατάλληλα την ΤΝ στην εργασία τους. Αυτό θα πρέπει να επικεντρωθεί στο να κατανοήσουν οι εργαζόμενοι ποιες πληροφορίες είναι εντάξει να εισάγονται σε προγράμματα ΤΝ και να τους παρέχονται τα συστήματα ανθρώπινου δυναμικού για να αξιολογούν κριτικά τις πληροφορίες που παρέχει η ΤΝ." 

Σημειώνει επίσης ότι η τακτική παρακολούθηση και αξιολόγηση των επιδόσεων της ΤΝ είναι απαραίτητη για να διασφαλιστεί ότι η ΤΝ αποδίδει επιχειρηματική αξία στην επιχείρηση:

"Η παρακολούθηση μετρήσεων όπως η ακρίβεια, η αποδοτικότητα και η παραγωγικότητα είναι απαραίτητη προκειμένου να αποφασιστεί πώς θα βελτιωθεί η απόδοση της ΤΝ. Είναι επίσης σημαντικό να κατανοήσουμε ποιες εργασίες αναλαμβάνει η ΤΝ και σε ποιο βαθμό χρησιμοποιείται".

Υποκειμενικότητα

Μια άλλη ηθική ανησυχία αφορά τη διεύρυνση της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης ώστε να συμπεριλάβει τη βαθμολόγηση των υποψηφίων με βάση υποκειμενικούς παράγοντες όπως η προσωπικότητα και η προσαρμογή στην κουλτούρα. Αυτό σημαίνει ότι θα τη χρησιμοποιούν ως εργαλείο λήψης αποφάσεων για προσλήψεις, γεγονός που εγείρει ζητήματα δικαιοσύνης και προστασίας της ιδιωτικής ζωής.

Η Hayley Jayne, ιδρύτρια και επικεφαλής προπονήτρια της Cultsure.co, σημειώνει δύο αιτίες υποκειμενικότητας μέσω εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης: μια υποβαθμισμένη στρατηγική και μια ανισόρροπη αναλογία τεχνολογίας/ανθρώπου. Σε αυτό, συνιστά να αφιερώσετε χρόνο για να δοκιμάσετε τα εργαλεία διεξοδικά:

"Μια βέλτιστη πρακτική είναι να εξασφαλίζετε πάντα χρόνο για να ελέγξετε και να ψήσετε σωστά την AI για τη στρατηγική σας για το HR και να έχετε μια υγιή πρακτική/ανθρώπινη διαδικασία επαλήθευσης ή πρότυπα για να μειώσετε τον κίνδυνο που προκαλείται από την AI".

Έλλειψη ανθρώπινης εποπτείας

Ένας άλλος περιορισμός της τεχνητής νοημοσύνης και του ανθρώπινου δυναμικού είναι ότι πρέπει να υπάρχει κάποια ανθρώπινη εποπτεία για να διασφαλιστεί η δικαιοσύνη και η ακρίβεια στις διαδικασίες λήψης αποφάσεων και ανθρώπινου δυναμικού.

Οι μηχανές είναι εξαιρετικές στο να εκτελούν γρήγορα συγκεκριμένες εργασίες, αλλά δεν μπορούν να κάνουν πιο περίπλοκες εργασίες που απαιτούν συναισθηματική νοημοσύνη και πολιτισμική ευαισθησία. Με λίγα λόγια, οι άνθρωποι έχουν ικανότητες που κανένα εργαλείο δεν θα έχει ποτέ. (Τουλάχιστον όχι προς το παρόν. 🤓)

Ο Tomas Ondrejka, ιδρυτής της Kickresume, έχει βιώσει αυτή την εμπειρία ως την αξία της πρόσληψης ατόμων που μπορεί να μην πληρούν απαραίτητα όλες τις προϋποθέσεις, αλλά διαθέτουν υψηλό δυναμικό. 

Ωστόσο, λέει,"οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να απορρίπτουν αυτόματα τους υποψηφίους που δεν πληρούν ορισμένα προκαθορισμένα κριτήρια. Αυτό θα οδηγούσε στον αποκλεισμό υποψηφίων με προσόντα, παρά τις μεγάλες δυνατότητές τους. Εξαιτίας αυτού, πιστεύω ότι είναι ζωτικής σημασίας να βρεθεί η σωστή ισορροπία μεταξύ της αξιοποίησης της αποτελεσματικότητας της τεχνητής νοημοσύνης και της διατήρησης της ανθρώπινης πινελιάς στη διαδικασία πρόσληψης".

Για να ξεπεραστεί αυτή η πρόκληση, ο Tomas συνιστά την υιοθέτηση μιας υβριδικής προσέγγισης, ενσωματώνοντας την ΤΝ για τη διεκπεραίωση επαναλαμβανόμενων εργασιών και αρχικών ελέγχων, διατηρώντας παράλληλα την ανθρώπινη συμβολή για τα κρίσιμα στάδια λήψης αποφάσεων:

"Για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση μεγάλου όγκου βιογραφικών σημειωμάτων, εντοπίζοντας λέξεις-κλειδιά και φράσεις που σχετίζονται με την περιγραφή της θέσης εργασίας, χωρίς να βασίζεται αποκλειστικά σε συγκεκριμένα προσόντα ή εμπειρίες. Αυτό επιτρέπει την εξέταση ενός ευρύτερου φάσματος υποψηφίων, συμπεριλαμβανομένων εκείνων με μεταβιβάσιμες δεξιότητες ή αντισυμβατικό υπόβαθρο. Επιπλέον, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την τεχνητή νοημοσύνη για λιγότερο σημαντικές εργασίες, όπως ο προγραμματισμός συνεντεύξεων, η αποστολή αυτοματοποιημένων επακόλουθων μηνυμάτων και η διαχείριση βάσεων δεδομένων υποψηφίων".

Σχετικά με την ίδια την έλλειψη ανθρώπινης επαφής, ο Abhishek Shah, ιδρυτής της Testlify, παρατηρεί ότι ενώ τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αυτοματοποιήσουν ένα σημαντικό μέρος της διαδικασίας πρόσληψης, δεν μπορούν να αντικαταστήσουν πλήρως την ανθρώπινη επαφή για τις ομάδες ανθρώπινου δυναμικού: 

"Εξακολουθεί να υπάρχει ανάγκη για ανθρώπινη συμμετοχή για την ερμηνεία των δεδομένων, τη λήψη αποφάσεων και την παροχή εξατομικευμένης εμπειρίας στους υποψηφίους".

💡 Βέλτιστες πρακτικές για την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στο HR

Ας συνδυάσουμε όλα όσα μάθαμε παραπάνω και ας δούμε τα βήματα για τη σωστή εφαρμογή της τεχνολογίας AI στο HR.

Επιλογή των σωστών εργαλείων

Οι ομάδες ανθρώπινου δυναμικού βασίζονται στην τεχνολογία ανθρώπινου δυναμικού εδώ και χρόνια με συστήματα HCM, HRIS, έρευνες και ATS. Αλλά οι τρέχουσες οικονομικές αλλαγές έχουν επίσης αναγκάσει πολλούς οργανισμούς να γίνουν πιο έξυπνοι όσον αφορά την αναλογία τεχνολογίας και ανθρώπινου δυναμικού.

Hayley Jayne, ιδρύτρια και κύρια προπονήτρια στο Cultsure.co, χρησιμοποιεί εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης σε όλη τη διάρκεια της καριέρας της και εκτιμά ότι θα δούμε μόνο αύξηση στην υιοθέτηση τέτοιων τεχνολογιών. 

Σημείωσε επίσης ότι οι περισσότεροι παραδοσιακοί τομείς του ανθρώπινου δυναμικού αφορούν την προμήθεια περιουσιακών στοιχείων, τη δημιουργία και τήρηση πολιτικών, την ανάπτυξη προγραμμάτων και ροών εργασίας, τη βελτιστοποίηση διαδικασιών κ.λπ. Αυτές οι διαδικασίες στοχεύουν πρωτίστως στη διατήρηση της προστασίας και της συμμόρφωσης της εταιρείας. 

Όταν επιλέγετε τεχνολογία AI για το τμήμα ανθρώπινου δυναμικού σας, η Hayley συνιστά στους ηγέτες ανθρώπινου δυναμικού να λάβουν υπόψη τους τα εξής:

• Μέγεθος: Πόσο μεγάλη είναι η εταιρεία σας και πόσοι άνθρωποι θα διαχειρίζονται την τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης σας; Ορισμένα εργαλεία λειτουργούν για ομάδες από 1-99 άτομα. Αντίθετα, άλλα μπορεί να απαιτούν περισσότερους πόρους από όσους έχετε στη διάθεσή σας για να αξιοποιήσετε την τεχνολογία και τη διαδικασία με τον καλύτερο δυνατό τρόπο.
• Το βασικό σας πρόβλημα: Σκεφτείτε τους πόνους που αντιμετωπίζετε και αν η τεχνολογία σας βοηθάει να τους λύσετε. Όπως και με τους παντός είδους αθλητές στις προσλήψεις, να είστε επιφυλακτικοί με την τεχνολογία που υπόσχεται να κάνει τα πάντα καλύτερα ή επαίρεται για την πραγματική αυτονομία.
• Κίνδυνοι: και η καμπύλη εκμάθησης που απαιτείται δεν είναι πάντα απλή. Η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι τέλεια και κάνει λάθη που μπορεί να βλάψουν την εταιρεία. 
• Ομάδα: Σκεφτείτε την ομάδα σας και εμπλέξτε την στη δημιουργία της στρατηγικής, στον καθορισμό των μετρήσεων και στην ενθάρρυνση της ανατροφοδότησης.

Εκπαίδευση εργαζομένων

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι τόσο αποτελεσματική όσο οι άνθρωποι που τη χρησιμοποιούν (και όλα τα δεδομένα που εισάγουν). Βεβαιωθείτε λοιπόν ότι οι υπάλληλοί σας γνωρίζουν την αξία της τεχνητής νοημοσύνης και κατανοούν πώς να τη χρησιμοποιούν σωστά.

Για να το πετύχετε αυτό, συμπεριλάβετε μαθήματα κατάρτισης των εργαζομένων σχετικά με τον τρόπο χρήσης της ΤΝ στο onboarding και σε προγράμματα συνεχούς ανάπτυξης των εργαζομένων, ώστε να διασφαλίσετε ότι όλοι είναι ενημερωμένοι σχετικά με τις βέλτιστες πρακτικές.

Συμμόρφωση με τους νόμους περί απορρήτου δεδομένων

Οι νόμοι περί απορρήτου δεδομένων διαφέρουν από χώρα σε χώρα, οπότε θα πρέπει να διασφαλίσετε ότι συμμορφώνεστε με όλους τους τοπικούς κανονισμούς και τηρείτε τις κατευθυντήριες γραμμές περί απορρήτου δεδομένων.

Εάν συλλέγετε προσωπικά αναγνωρίσιμες πληροφορίες (PII), χρειάζεστε τη ρητή συγκατάθεση των ατόμων, ακόμη και πριν προσθέσετε τις πληροφορίες τους στο σύστημά σας. Αυτό ξεκινά ήδη από τη διαδικασία πρόσληψης και συνεχίζεται μέχρι και την αποχώρηση από το σύστημα.

Αναβάθμιση του τμήματος ανθρώπινου δυναμικού σας

Βεβαιωθείτε ότι η ομάδα σας διαθέτει τις δεξιότητες που απαιτούνται για τη λειτουργία των υφιστάμενων συστημάτων σας και οποιασδήποτε τεχνολογίας βασισμένης στην τεχνητή νοημοσύνη αποφασίσετε να εφαρμόσετε. 

Επενδύοντας στην επιμόρφωση του προσωπικού σας στον τομέα των ανθρώπινων πόρων, μπορείτε να το βοηθήσετε να κατανοήσει καλύτερα τον τρόπο χρήσης αυτών των νέων πλατφορμών και να τις χρησιμοποιήσει πιο αποτελεσματικά.

➡️ Καταπληκτική ανάπτυξη ανθρώπων, αλλά 10 φορές πιο έξυπνη με το Zavvy AI

Η τεχνητή νοημοσύνη απαιτεί ισχυρότερους επαγγελματίες του ανθρώπινου δυναμικού. Θα χρειαστούν νέες δεξιότητες και μεγαλύτερη εστίαση στην ανθρώπινη πτυχή ενός οργανισμού. Διαφορετικά, οι ομάδες σας απλά δεν μπορούν να κλιμακωθούν.

Η Zavvy βοηθά τους διευθυντές ανθρώπινου δυναμικού να υποστηρίζουν και να κλιμακώνουν τα ταλέντα με:

• Να αποκτήσετε τον AI Learning Assistant στο Slack για να βοηθήσετε τους υπαλλήλους να λάβουν βοήθεια για τη συγγραφή ανατροφοδότησης, να βρουν πόρους μάθησης και να λάβουν συμβουλές προπόνησης.
• Συγκέντρωση πόρων κατάρτισης και αρχικής εκπαίδευσης για οποιοδήποτε θέμα.
• Βοηθώντας τα μέλη της ομάδας να παρέχουν καλύτερη ανατροφοδότηση.
• Δημιουργία διαδρομών καριέρας χωρίς να ξοδεύετε εβδομάδες.
• Καθορισμός μοντέλων ικανοτήτων σε όλα τα τμήματα και τα επίπεδα ιεραρχίας με λίγα μόνο κλικ.

👉 Κάντε κράτηση για ένα δωρεάν demo του Zavvy για να δείτε πώς μπορείτε να βοηθήσετε την ομάδα σας να πετύχει και να αποδώσει καλύτερα σε ένα κλάσμα του χρόνου.

❓ Συχνές ερωτήσεις

Θα αναλάβει το HR η τεχνητή νοημοσύνη;

Όχι. Οι ανθρώπινες δεξιότητες εξακολουθούν να είναι απαραίτητες, καθώς οι άνθρωποι είναι απλώς καλύτεροι στο να λαμβάνουν αποφάσεις που σχετίζονται με τους ανθρώπους από ό,τι οι μηχανές. Οι πολύπλοκες αποφάσεις απαιτούν ανθρώπινη κρίση και διαίσθηση που οι μηχανές απλά δεν μπορούν να μάθουν. Επιπλέον, η αξία της πρόσωπο με πρόσωπο αλληλεπίδρασης για τη διατήρηση της ευχαρίστησης και της δέσμευσης των εργαζομένων δεν θα αντικατασταθεί ποτέ από την τεχνολογία.

Ποια είναι η καλύτερη χρήση της ΤΝ στο HR;

Η "καλύτερη" χρήση της ΤΝ στο HR εξαρτάται από τις συγκεκριμένες ανάγκες και προκλήσεις ενός οργανισμού. Τούτου λεχθέντος, υπάρχουν ορισμένοι τομείς στους οποίους η ΤΝ έχει δείξει εξαιρετικές υποσχέσεις και αντίκτυπο, από τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων σχετικά με τις προσλήψεις έως τη βελτίωση της δέσμευσης των εργαζομένων.

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι καλή για την πρόσληψη, την απόκτηση ταλέντων, τη δέσμευση εργαζομένων, τη διαχείριση ταλέντων, την κατάρτιση, τη μάθηση και την ανάπτυξη και πολλά άλλα.

Παρόλο που η ΤΝ μπορεί να αυτοματοποιήσει πολλές εργασίες ανθρώπινου δυναμικού και να προσφέρει πολύτιμες πληροφορίες, θα πρέπει να χρησιμοποιείται ως εργαλείο για την ενίσχυση της ανθρώπινης κρίσης και όχι για την αντικατάστασή της.