AI i Talent Management: 6 sätt för HR-proffs att utnyttja kraften i maskininlärning

Artificiell intelligens kommer med många löften. Löftet om att eliminera tråkigt, repetitivt arbete. Löftet om att generera idéer. Och löftet om att snabba upp ditt beslutsfattande. Men dessa löften är bara en liten del av hur AI kan stödja era talanginitiativ. 

Tänk efter - HR-landskapet är stort och invecklat. Talent management? Ännu mer så. Du har data som kommer in från alla håll - meritförteckningar, prestationsutvärderingar, feedback från anställda, engagemangsenkäter. Det är en guldgruva som bara väntar på att bli exploaterad.

Men vem har tid med det? Det har du, med AI på din sida.

När personalavdelningar utnyttjar AI i talanghanteringen gör tekniken det möjligt för oss att bli en strategisk partner för våra respektive verksamheter. Det betyder inte att vi ska lämna över viktiga HR-beslut till robotarna, utan att vi i stället ska använda AI:s intelligens för att inspirera oss till nästa steg i utformningen av medarbetarupplevelsen. 

Denna vägledning omfattar: 

• Fördelarna med att använda AI i talent management. 
• Hur team världen över redan använder den. 
• När ska algoritmerna ersättas med mänskligt tänkande? 

🕵️‍♀️ 5 skäl till varför talent management behöver AI

Talent management är en känslig process som omfattar hela medarbetarens livscykel, inklusive

• sourcing;
• rekrytering;
• screening;
• intervju;
• onboarding;
• L&D;
• resultatstyrning.

Var och en av dessa faser måste fungera sömlöst för att dina talanger ska vara nöjda och framgångsrika, och HR-personal lutar sig redan mot AI för att hjälpa till:  

• 92 % av HR-cheferna uppger att de går vidare med AI inom minst ett viktigt område (Eightfold AI) 
• 79% av arbetsgivarna använder AI eller automatisering för att rekrytera och välja ut toppkandidater (SHRM) 
• 80% av personalcheferna höll med om att generativ AI har potential att revolutionera metoderna för talanghantering. (Bain & Company)

Så här tar AI redan talanghanteringen med storm: 

1. Datadrivet beslutsfattande

Traditionella HR-metoder har kommit så långt att man har använt magkänsla och muntlig information för att fatta viktiga operativa beslut. Men datadriven HR är den moderna metoden.

När personalteamen samlar in och bearbetar data från flera källor får de insikter som det skulle ta en människa veckor eller månader att få fram. Data är korrekta och ger stöd, så att HR-cheferna kan fatta säkrare beslut, vilket leder till bättre resultat för företaget och dess anställda.

Du har förmodligen redan massor av data som du kan gå igenom - pulsundersökningar, omsättningssiffror, deltagande i L&D-program, enkäter om engagemang osv. Här kan AI analysera dina befintliga datauppsättningar och hitta trender som stöd för ditt beslutsfattande.

Om du istället behöver AI för att generera nya datapunkter kan du köra experiment och simuleringar för att få de insikter du behöver. AI gör detta genom att utforska flera alternativ för att hitta det bästa möjliga resultatet för ditt företag.

2. Prediktiv analys 

AI är bra på att använda data för att förutsäga framtida resultat, en förmåga som inte alla HR-specialister besitter. 

Du kan till exempel använda den för att: 

• Förutse sannolikheten för att en kandidat accepterar ett erbjudande. 
• Prognostisera medarbetarnas prestationer när de är på jobbet.
• Förutse hur många som stannar kvar.

Genom att använda data som stöd för personalplaneringen kan HR-cheferna till exempel modellera de potentiella effekterna av olika beslut: 

• Hur skulle en ökning av befordringsmöjligheterna påverka personalomsättningen? 
• Vad skulle hända om vi ändrade L&D-programmen så att de fokuserar på specifika färdigheter?
• Hur skulle en AI-driven prestationshantering påverka medarbetarnas engagemang? 

Prediktiv analys inom HR ger oss möjlighet att proaktivt ta itu med eventuella problem innan de blir allvarliga. På så sätt hjälper AI oss att ligga steget före konkurrenterna genom att snabbt anpassa oss till förändrade marknadsvillkor och talangbehov.

3. Automatisering av administrativa uppgifter 

Trots alla tvivel och skrämselpropaganda om artificiell intelligens finns det också en entusiasm över teknikens potential. 

Microsofts 2023 Work Trend Index visar att 70 % av de anställda är entusiastiska över att AI kommer att minska deras arbetsbelastning.

Genom att automatisera rutinuppgifter som CV-granskning, schemaläggning av intervjuer eller datainmatning frigör AI HR-teamen så att de kan fokusera på mer strategiska initiativ. Automatisering är tidsbesparande för HR och ett sätt att eliminera mänskliga fel och fördomar i administrativa uppgifter.

4. Personlig anpassning av L&D 

Effektiv medarbetarutveckling bör alltid fokusera på individuella mål och karriärambitioner. Men med hundratals eller tusentals anställda kan det kännas som att bestiga Mount Everest att manuellt skapa skräddarsydda program för varje medarbetare. AI-teknik kan skapa individuella profiler för varje medarbetare med hjälp av data från utvecklingssamtal, kompetensbedömningar och prestationer.

AI-verktygen genererar sedan personliga utbildningsplaner, inlärningsförslag och utvecklingsmål för varje medarbetare med ett klick på en knapp. 

5. Analys av kompetensgap 

Personalteam saknar ofta en tydlig bild av sina medarbetares kompetens. Om du har svårt att förstå var du ska koncentrera dina initiativ för kompetenshöjning och omskolning kan AI automatiskt analysera medarbetarprofiler och jämföra dem med aktuella jobbkrav. Denna analys av kompetensgap gör det möjligt för företag att identifiera kritiska luckor som kan kräva omedelbar uppmärksamhet och skapa riktade utbildningsprogram eller hitta externa kandidater med specialkunskaper.

➡️ Lär dig hur du kan förnya din personalverksamhet med dessa viktiga AI-verktyg för HR. 

🤖 Hur används AI inom talent management? 6 viktiga användningsområden

AI är utmärkt på att ge sammanhang till HR-data, så att det blir lättare för ledare att fatta välgrundade beslut om alla aspekter av deras talent management-strategi. Från rekrytering och prestationshantering till medarbetarengagemang - så här förbättrar AI hela medarbetarens livscykel.

1. Förvärv av talanger 

Traditionella rekryteringsmetoder har varit fulla av fördomar. Rutiner som CV-granskning och panelintervjuer är mycket känsliga för mänskliga fel, vilket leder till dåliga rekryteringsbeslut och en DEI-mardröm, eftersom rekryterande chefer oavsiktligt bjuder in fler av samma sort att ansluta sig till deras led. 

Dagens AI-drivna rekryteringssystem eliminerar fördomar med hjälp av:

• Prediktiv analys för att identifiera de bäst lämpade kandidaterna
• Virtuella AI-drivna plattformar för intervjuer 
• Intelligent urval av potentiella kandidater 

Tekniken använder fördefinierade urvalskriterier under screeningen, vilket säkerställer lika villkor för alla sökande. På så sätt överbryggar AI geografiska klyftor, kulturella skillnader och tidszoner, vilket ger dig tillgång till en större och mer mångsidig pool av kandidater.

2. Inskolning 

Onboarding är ett känsligt skede i talangresan då nya medarbetare lär känna sina kollegor, arbetskraven och företagskulturen. AI kan hjälpa till genom att automatisera mycket av administrationen inför dag ett och de kommande veckorna. Chattbots för onboarding kan till exempel svara på vanliga frågor och guida nyanställda genom den första omgången av formulär som ska fyllas i.

➡️ Mer information finns i vår omfattande guide om hur du använder AI för onboarding av medarbetare.

3. Utveckling av talanger 

Genom att använda AI för lärande och utveckling kan man se till att medarbetarna hela tiden får de färdigheter och kunskaper de behöver för att utmärka sig i sina roller. Maskininlärning spelar en avgörande roll för att optimera denna process och göra den mer personlig, effektiv och ändamålsenlig: 

• Genomföra bedömningar av individuella utbildningsbehov. 
• Anpassning av utbildningsmaterial baserat på specifika utvecklingsområden för anställda. 
• Att leverera kompetensbaserad coachning.

➡️ Lär dig hur ett AI-baserat LMS ( Learning Management System ) är idealiskt för att frigöra potentialen hos varje elev i din organisation. 

4. Resultatstyrning

När dina rekryteringsteam har rekryterat rätt personer till rätt platser och har gett dem förutsättningar att lyckas med sina utbildnings- och utvecklingsplaner, är nästa steg att hantera och mäta deras medarbetarprestationer. 

AI stöder denna process genom att:

• Analysera en kontinuerlig ström av medarbetardata för att identifiera trender och mönster i prestationer.
• Ge rekommendationer om tillväxt baserat på feedback.
• Sammanfatta feedback från flera källor och lyfta fram de mest betydelsefulla utvecklingsområdena. 
• Erbjuder prediktiva insikter som hjälper chefer att fatta bättre beslut om befordran, ersättning och karriärutvecklingsmöjligheter.

➡️ För mer information, kolla in vår omfattande guide till AI inom prestationshantering. 

5. Engagemang och bibehållande av talanger

AI bidrar till att engagera och behålla medarbetare genom att automatisera uppgifter som medarbetarundersökningar, pulsmätningar och avgångsintervjuer. Med hjälp av NLP (Natural Language Processing) kan AI analysera ostrukturerad data från dessa interaktioner för att: 

• Förstå trender i engagemang och proaktivt ta itu med problem.
• Mät medarbetarnas inställning. 
• Analysera mönster för att förutsäga potentiell personalomsättning.
• Mät medarbetarnas engagemang.

➡️ Läs mer om hur du kan utnyttja AI i dina initiativ för att engagera medarbetare. Om ditt mål är att minska avgångarna kan du läsa vår guide om hur du använder AI för att behålla medarbetare. 

6. Planering av efterträdare

Genom att identifiera och utveckla framtida ledare säkerställer ni att ni investerar i er verksamhet idag för att förbereda er för morgondagen. Även om vissa talent acquisition-team kan behöva hitta externa rekryteringar för att fylla ledarpositioner är det mer kostnadseffektivt att satsa på successionsplanering inom det interna organisationsschemat.  

AI:s datadrivna insikter hjälper HR-teamen att identifiera medarbetare med hög potential som passar utmärkt för ledarskapsroller. Tekniken analyserar medarbetarnas prestationer och karriärutveckling för att hitta dem som har utmärkta ledaregenskaper. 

🤝 3 anledningar till varför samarbete mellan människa och AI är avgörande för talanghantering

Fördelarna med att använda AI-drivna verktyg för att stödja talent management är obestridliga. 

Men hur kraftfull AI än är så är den ingen trollkarl. Den behöver rätt data, rätt frågor och rätt mänsklig tolkning. Det är där du som HR-expert kommer in i bilden. AI-modeller är inte avsedda att ersätta din personalfunktion, men de är ett fantastiskt hjälpmedel. 

Därför rekommenderar vi alltid att låta människor ansvara för AI-baserade beslut: 

1. Hantering av etiska frågor 

AI låter som ett utmärkt verktyg för att rensa bort fördomar i rekryteringsprocessen, men det är inte så enkelt. AI-system byggs upp med hjälp av träningsdatauppsättningar. Om du använder dem vid screening kommer dessa historiska data att definiera framgång i specifika yrkesroller. 

Anta till exempel att högpresterare vanligtvis är vita kvinnor mellan 30 och 45 år. I så fall kommer ditt AI-screeningverktyg att fortsätta leta efter kandidater i denna demografiska grupp. Verktyget kan göra detta snabbare och mer effektivt än du tidigare hanterat uppgiften. Resultatet kommer dock fortfarande att vara partiskt och oetiskt.

I artikeln Building Ethical AI for Talent Management i Harvard Business Review konstateras följande: "Om träningsuppsättningen, data eller båda är partiska och algoritmerna inte granskas tillräckligt kommer AI bara att förvärra problemet med partiskhet vid rekrytering och homogenitet i organisationer."

Geoff Newmangrundare av rekryteringsannonseringsföretaget Starget, förklarar varför det är viktigt att mänsklig interaktion förblir kärnan i talanganskaffning. 

"Att integrera AI i HR-arbetet ger effektivitetsvinster och datadrivna insikter, men det innebär också en risk att avhumanisera själva kärnan i Human Resources. Det handlar om att balansera AI och den oersättliga "mänskliga kontakten" som kan upprätthålla empati, förståelse och kulturell sammanhållning.

Till exempel marknadsförde vi nyligen ett AI-verktyg för urval vid rekrytering. Det kunde bland annat upptäcka om en kandidat var överviktig och automatiskt utesluta dem från jobb där kondition var viktigt. Detta är ett skrämmande perspektiv, eftersom det skulle kunna vara ett förutbestämt kriterium för AI, vilket understryker varför människor bör vara involverade i bedömningen av mänskliga faktorer som en maskin kallsinnigt bortser från."

2. Hantering av känsliga personalfrågor

Med gratis AI-verktyg med öppen källkod som ChatGPT tillgängliga för allmänheten är det lätt för HR-proffs att dyka in och använda tekniken utan att tänka på konsekvenserna.

Det ena är det mycket olämpliga steget att dela känsliga uppgifter med en robot, vilket till och med ChatGPT avråder från.

Att mata in vissa typer av medarbetardata i ett AI-verktyg har konsekvenser för dataskyddet. Beroende på var du befinner dig kan du behöva följa GDPR (General Data Protection Regulations) i Europa eller olika sekretesslagar i USA, t.ex. California Privacy Rights Act (CPRA). För att säkerställa sekretess ska du använda humanbaserade metoder för att skydda dina anställda och deras personuppgifter. 

3. Skapa synergi inom er strategi för kompetensförsörjning 

Effektiv talent management består av olika pelare, och insikter om medarbetarna är ovärderliga för att säkerställa att dessa pelare fungerar sömlöst tillsammans. HR-personal kan koppla ihop de olika stegen i medarbetarnas livscykel med hjälp av: 

• Insikter om talangrekrytering för att underlätta utformningen av introduktionsprocesser och bättre integrera nya medarbetare i organisationen.
• Uppgifter om resultatstyrning för att vägleda talangutvecklingsinitiativ och identifiera områden där utbildning och coachning behövs mest.
• Uppgifter om engagemang kan användas för successionsplanering, eftersom engagerade medarbetare är mer benägna att ta på sig ledarroller.

Genom att använda AI för specifika funktioner inom varje pelare får HR-personalen mer tid och resurser att koppla samman dessa funktioner på ett sammanhängande sätt över hela talanghanteringsspektrumet. Personalen har dock den kontextuella kunskap som krävs för att säkerställa att de strategier som används inom varje pelare ligger i linje med organisationens övergripande mål och värderingar. 

Talar på HR Happy Hour podcast, Siobhan SavageVD och medgrundare av Reejig , förklarar: 

"Om du inte förstår dina medarbetare, och om du inte förstår jobbet eller arbetet, är matchningsalgoritmen inte en silverkula. Folk tror att AI är något som över en natt kommer att göra allting fantastiskt. AI behöver information; den behöver information för att kunna matcha människor med arbete."

➡️ Implementera nästa generations talanghantering med Zavvy AI

I en värld där agilitet och anpassningsförmåga är nyckelord genomgår talent management en omvälvande förändring. Att integrera artificiell intelligens (AI) i HR är inte längre en avlägsen dröm - det är en påtaglig verklighet. 

Zavvy AI står i framkant av denna revolution och omdefinierar talanghanteringslandskapet. Genom att införa AI i kärnan av talangutveckling förbättrar Zavvy AI inte bara processer - det revolutionerar dem. 

Här är några funktioner som kommer att ladda dina talent management-processer i kombination med kompetensen hos dina exceptionella personalteam. 

• 🤖 Zavvy AI är ett 360-graders tillväxtsystem som låter dig köra utvecklingsprogram 10 gånger snabbare än ditt traditionella, manuella tillvägagångssätt. 
• Med 🧑‍🎓 AI training software kan du skapa hela utbildningar, inklusive mikrokurser, workshops, självstudier och mycket mer, på några minuter. 
• 🌱 AI:s tillväxtplaner överbryggar klyftan mellan individuella mål och skräddarsydda utbildningsresurser. 
• 🧭 Karriärramverk är grunden för din talangutveckling, som du kan skapa med bara några få klick för att definiera kompetensbibliotek, nivåindelning och konsekventa arbetsbeskrivningar. 
• 📊 AI-feedback ger strukturerade, tillväxtorienterade utvärderingar som kopplas till utvecklingsplaner och utbildningskurser.

📅 Är du redo att ta dig an framtiden med vår nästa generations programvara för talent management? Boka en kostnadsfri Zavvy-demo idag.

❓ Vanliga frågor

Hur används AI inom rekrytering? 

Rekryterare kan använda artificiell intelligens för olika standardiserade rekryteringsuppgifter, inklusive att hitta kandidater, granska CV:n och genomföra intervjuer. Tekniken kan spara tid och resurser genom att automatisera repetitiva uppgifter och ge datadrivna insikter för prediktiva anställningsbeslut.

Hur ser framtiden ut för AI inom kompetensförsörjning?

I takt med att AI utvecklas kommer dess roll inom talangrekrytering bara att öka och rekryterare kommer att förlita sig ännu mer på den. Vi förväntar oss ett större fokus på att ta bort bias från träningsdatauppsättningar och tillgång till trendinformation. Till exempel kan ChatGPT nu få tillgång till realtidsinformation från internet, där det tidigare kunde visa data fram till september 2021. Detta är en betydande förändring som innebär att rekryterare nu kan söka efter lediga tjänster, aktuell löneinformation och de senaste förmånerna och trenderna för att locka kandidater. 

➡️ Kolla in vår bredare diskussion om framtiden för AI inom HR.