AI Oportunidades para os recursos humanos

AI is set to revolutionise the way we work, and will impact every part of our organisations, including both front and back-office functions. Whilst it’s essential to develop an estratégia geral para ai que está intimamente ligado aos seus objetivos de negócios, é igualmente importante considerar as oportunidades para cada função de negócios. Isso pode ajudar a IA a se sentir menos conceitual e esmagadora, e mais tangível e utilizável na prática. 

For human resources (HR), AI offers significant possibilities, but be aware of the limitations and determine your priorities carefully. 

Identificando possíveis casos de uso de IA para HR

Definição claramente casos de uso são vitais para o Adoção bem -sucedida de AI. Dividi-lo nesses pedaços pequenos trará foco, ajudará a entrega e permitirá que você rastreie os benefícios com mais facilidade. Cada caso de uso deve ser avaliado quanto a quão difíceis de alcançar e o retorno do investimento que eles entregam. Algumas das oportunidades mais interessantes incluem:

We believe organisations should choose the 4-6 that are most relevant for their specific circumstances and focus on getting them right. Some of the most interesting opportunities include:

1. Aquisição de talentos: algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar conjuntos de dados para identificar padrões em contratações de sucesso, permitindo que o RH tome decisões orientadas a dados. A IA pode ajudar a criar descrições de cargos com texto mais atraente e inclusivo para atrair melhor o talento diversificado com habilidades sob demanda. A triagem automatizada de CV pode otimizar os estágios iniciais do recrutamento, liberando um tempo valioso para as equipes de RH se concentrarem nos aspectos mais estratégicos do processo de contratação. Também pode ajudar a automatizar a redação de políticas e outros documentos, como ajudar a explicar regulamentos complexos em um formato simples de perguntas e respostas ou adaptar documentos a um público em particular. A tecnologia pode até ser usada para tarefas, como criar fotos de cabeça corporativas consistentes a partir das fotos pessoais das pessoas. A análise acionada pela IA pode acompanhar o progresso do aprendizado, fornecendo ao RH insights valiosos sobre a eficácia das iniciativas de treinamento.
2. HR operations: HR chatbots or virtual assistants can handle routine employee requests using human-like text, providing a better user experience at a low cost. It can also help automate the drafting of policies and other documents, such as helping to explain complex regulations in a simple Q&A format, or tailoring documents to a particular audience. The technology can even be used for tasks such as creating consistent corporate headshots from people’s personal photos.
3. Learning and development: AI can help to personalise training and other interactive experiences to drive better learning outcomes. AI-driven analytics can track learning progress, providing HR with valuable insights into the effectiveness of training initiatives.
4. Engajamento do funcionário: Ferramentas AI podem fornecer informações em tempo real sobre o sentimento dos funcionários, permitindo que o RH aborasse proativamente as preocupações e aprimore o envolvimento geral. Ele pode analisar uma infinidade de fontes de dados para criar uma imagem mais ampla do que a pesquisa da equipe sozinha. Por exemplo, o uso de IA para análise de risco de vôo ou análise de sentimentos é muito mais facilmente alcançado do que o uso da IA ​​para gerar materiais de treinamento. As limitações não serão apenas com a própria tecnologia de IA, mas também dados, fatores organizacionais e mercados em que você opera. Viés. Acordos restritivos com sindicatos ou conselhos de obras, ou restrições regulatórias em nível de país. Embora o Reino Unido esteja adotando uma abordagem de toque particularmente leve até agora, outros países são mais rígidos no momento.

Evaluating feasibility and implementation risks

Getting AI right is not straightforward, and certain use cases are not achievable right now. For example, using AI for flight risk analysis or sentiment analysis is far more easily achieved than using AI to generate training materials. Limitations will not only be down to the AI technology itself, but also data, organisational factors, and the markets you operate in.

Technical feasibility challenges include:

• Ease of access to the data required
• Complexity involved in building the models
• Level of customisation required vs off the shelf solutions
• Risk of biases.

Organisational feasibility factors include:

• Change management capability and employee adoption challenges
• Readiness of the infrastructure
• Overall organisational maturity and capacity for change
• Resource capacity and capability to deliver and support.

External factors can also pose limits, such as restrictive agreements with unions or works councils, or country-level regulatory constraints. Although the UK is taking a particularly light touch approach so far, other countries are stricter at present.

Considerações éticas também devem estar na vanguarda da implementação. O GuardaRrails deve ser estabelecido para garantir justiça, transparência e responsabilidade na tomada de decisões orientada pela IA. Você precisará monitorar e abordar ativamente quaisquer vieses incorporados em algoritmos, promovendo a diversidade e impedindo a discriminação. A comunicação clara com os funcionários sobre o papel da IA ​​nos processos de RH é essencial para criar confiança e aliviar as preocupações. Embora alguns investimentos gerais em recursos possam ser considerados uma sobrecarga estratégica, os princípios de casos de negócios de melhores práticas ainda devem ser seguidos para cada caso de uso. Os benefícios superam os custos? Existe um período de retorno razoável? Aprimore sua capacidade de medir o sentimento. A maioria dos casos de uso ainda exigirá um nível de supervisão humana, reduzindo o esforço geral, mas não a removendo, por isso é importante considerar se você pode

Calculating the return on investment

Companies are increasing their investment in AI and with significant levels of hype around the technology, it is easy to get carried away. Whilst some overall investment in capabilities may be considered a strategic overhead, best practice business case principles should still be followed for each use case. Do the benefits outweigh the costs? Is there a reasonable payback period?

For HR uses cases, the key categories of benefits are: 

Employee sentiment

Improve employees’ perceptions and feelings towards their employer through better interactions with processes, policies and tools. Enhance your ability to measure sentiment.

Recruitment and retention

Improve your ability to attract the best talent and react to your competitor’s actions in the competitive jobs market and enhance your employee value proposition.

Operational efficiency 

Reduce the time HR teams and line managers spend on undertaking HR processes. The majority of uses cases will still require a level of human oversight, reducing overall effort but not removing it, so it is important to consider whether you might reestruturar para realizar eficiências. As plataformas HCM estão integrando rapidamente a IA em seus produtos e serviços, mas também existem opções independentes. Você pode ficar tentado a manter plataformas simples baseadas no navegador, que são mais fáceis de lançar e podem ser muito eficazes para certos casos de uso, como descrições de cargos. No entanto, a maioria dessas soluções escala linearmente com descontos mínimos de volume e pode ser mais adequada para experimentação do que uma solução de longo prazo. As organizações devem priorizar a segurança de dados e a conformidade com os regulamentos de privacidade para proteger as informações dos funcionários. Começar dentro da organização, como no RH, pode ser uma boa aposta. Ele permitirá que você teste extensivamente com as partes interessadas internas e os casos de uso dos funcionários, antes de usar a IA para criar conteúdo voltado para o externo, onde há um risco maior de danos ao seu negócio. Embora as oportunidades de IA no RH possam não ser tão significativas quanto algumas outras funções de negócios, existem vários casos de uso viáveis ​​que são relativamente simples de progredir. 

The approach to technology is a key driver of costs. HCM platforms are rapidly integrating AI into their products and services, but there are also standalone options. You may be tempted to stick with simple browser-based platforms, which are easiest to roll out and can be very effective for certain use cases such as job descriptions. However, most of these solutions scale linearly with minimal volume discounts and may be more suitable for experimentation than a long-term solution.

In addition, limitations in exposing sensitive data may render cheaper solutions unsuitable when employee details are required. Organisations should prioritise data security and compliance with privacy regulations to safeguard employee information.

A pragmatic approach for AI in HR

When rolling out AI, mistakes will be made, and lessons will be learnt – this is a new discipline for many organisations. Starting inside the organisation, such as in HR, can be a good bet. It will allow you to test extensively with internal stakeholders and employee use cases, before using AI to create external-facing content where there is a bigger risk of harm to your business. Whilst the opportunities for AI in HR may not be as significant as some other business functions, there are several viable use cases that are relatively simple to progress. 

O importante é tratar um projeto de RH ai como qualquer outro investimento e fazer as perguntas certas. Você precisa avaliar os benefícios, os custos e os riscos. Para muitas organizações, pode haver Um portfólio mais amplo de mudança para que você precise avaliar como tudo se encaixa. Por fim, você não deve perder de vista o quadro geral e por que está realizando o investimento, garantindo que ele se alinhe à sua estratégia geral de negócios. Transformação