ხელოვნური ინტელექტის და ადამიანური რესურსების ახალი ერა

ხელოვნური ინტელექტის (AI) და ადამიანური რესურსების (HR) ახალი ერა

ხელოვნური ინტელექტი ახალ ეპოქას ქმნის ადამიანური რესურსების მართვაში, სადაც მონაცემთა ანალიტიკა, მანქანათმცოდნეობა და ავტომატიზაცია შეიძლება გაერთიანდნენ ადამიანების დროის დაზოგვისა და უმაღლესი ხარისხის შედეგების მისაღწევად. კომპანიებს აქვთ შესაძლებლობა დააკვირდნენ, თუ როგორ შეიძლება ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებმა გააუმჯობესონ ადამიანური რესურსების (HR) მუშაობა თანამშრომლებისთვის და სამუშაოს მაძიებლებისთვის. ეს არ არის მხოლოდ დროის დაზოგვა, არამედ ეხება ინფორმაციის, შეხედულებებისა და რეკომენდაციების მიწოდებას თითქმის რეალურ დროში და შეიძლება ითქვას, რომ ჯერ მხოლოდ დასაწყისია იმ ცვლილებებისა, რასაც ხელოვნური ინტელექტი გამოიწვევს ადამიანურ რესურსებში.

ტექნოლოგიური წინსვლის პარალელურად, სამუშაო ძალა განიცდის მნიშვნელოვან ცვლილებებს. IBM-ის ინსტიტუტის (IBV) გლობალური კვლევის მიხედვით, გამოკითხული აღმასრულებლები თვლიან, რომ მათი სამუშაო ძალის 40%-ს დასჭირდება ხელახალი კვალიფიკაცია მომდევნო სამი წლის განმავლობაში ხელოვნური ინტელექტისა და ავტომატიზაციის დანერგვის შედეგად. გამოკითხულთა 87%-ს მიაჩნია, რომ თანამშრომელთა როლები უფრო მეტად გაძლიერდება, ვიდრე ჩანაცვლდება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტით, ეფექტები განსხვავებული იქნება სამუშაო ფუნქციის მიხედვით.

ხელოვნურ ინტელექტზე გადასვლა პირდაპირ გავლენას მოახდენს HR დეპარტამენტებზე, რადგან ადამიანების როლი ფოკუსირდება გაძლიერებულ ამოცანებზე, ხოლო რუტინული შრომა ჩანაცვლდება ხელოვნური ინტელექტის მიერ. ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებას HR ტექნოლოგიაში აქვს პოტენციალი, დაეხმაროს HR გუნდებს ამ ახალ ლანდშაფტში. ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები შესაძლებელია იქცნენ ინოვაციის ინსტრუმენტებად, რომელთა მეშვეობითაც, გუნდის წევრებს უჩნდებათ მეტი თავისუფალი დრო იფიქრონ HR-ზე უფრო სტრატეგიულად, ვინაიდან ადამიანური ჩართულობა უფრო მნიშვნელოვანი გახდება.

როგორ იყენებენ HR დეპარტამენტები AI-ს

ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება HR-ში გულისხმობს მანქანური სწავლების (ML), ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP), ასევე სხვადასხვა AI ტექნოლოგიების გამოყენებას ადამიანური რესურსების ამოცანების ავტომატიზაციისა და გადაწყვეტილებების მიღების მხარდასაჭერად. ის იძლევა მონაცემთა ბაზაზე დაფუძნებულ მიდგომას ისეთ საკითხებზე, როგორიცაა უნარების გამომუშავება, თანამშრომლების წინსვლა, შენარჩუნება და გამორიცხავს მიკერძოებას.

AI ინსტრუმენტებს აქვთ შესაძლებლობები დაეხმარონ HR ლიდერებს ფართო სპექტრის საქმიანობის განხორციელებაში, მათ შორის:

• თანამშრომელთა მონაცემთა ბაზების მართვა;
• რეკრუტირებისა და შერჩევის პროცესები;;
• კომპენსაცია და ბენეფიტები;
• სამუშაოს შესრულების მართვა და შეფასებები;
• თანამშრომელთა სარგებლის სისტემის ადმინისტრირება;
• ახალი თანამშრომლების ადაპტაცია;
• HR მხარდაჭერა ან მომსახურება.

გთავაზობთ AI-ს გამოყენების რამდენიმე შესაძლო შემთხვევას:

• პროფესიული სწავლა და განვითარება: სად ხედავენ თავს თანამშრომლები ხუთ წელიწადში? AI-ს აქვს პოტენციალი, მიაწოდოს თანამშრომლებს პერსონალიზებული ტრენინგების მოდულების თაობაზე რეკომენდაცია, შემდგომი კარიერული მობილობისთვის. თითოეული თანამშრომლის მონაცემების გაანალიზებით, როგორიცაა მათი უნარები და პრეფერენციები, AI-ს შეუძლია მათი ტრენინგი პირადი მიზნების მიხედვით მოარგოს მათ. AI-ს ასევე შეიძლება ჰქონდეს პოტენციალი, დაეხმაროს HR მენეჯერებს ფარული ნიჭის ან დაწინაურებისთვის მზად მყოფი თანამშრომლების იდენტიფიცირებაში.
• კანდიდატების მოძიება და დაქირავება: დაქირავების პროცესისადმი საერთო საჩივარი არის ის, რომ ნელა წარიმართება. AI-ს შეუძლია ხელი შეუწყოს ტემპის აჩქარებას, მოახდინოს დაქირავების პროცესის ავტომატიზაცია.
• კადრების მოკლევადიანი დაქირავება: ხელოვნურ ინტელექტს HR-ში შეუძლია დაეხმაროს ორგანიზაციებს ღია პოზიციების სწრაფად შევსებაში, მოკლევადიანი და დროებითი პოზიციების ჩათვლით. ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) შესაძლებლობების გამოყენებით, HR ინსტრუმენტებს შეუძლიათ დაქირავების ამოცანების ავტომატიზაცია, რაც დაუზოგავს HR გუნდებს ძვირფას დროს სტრატეგიული ინიციატივების დაგეგმვისა და მიმდინარე ამოცანების გადასაჭრელად. მაგალითად, AI ინსტრუმენტებს შეუძლიათ დაეხმარონ მენეჯერებს შეადგინონ მოთხოვნები დაინტერესებული მხარეებისთვის და შემდეგ სისტემის მეშვეობით მოიძიონ პოტენციური კონტრაქტორები და დანიშნონ ინტერვიუები მათთან, ასევე AI ინსტრუმენტების გამოყენებით.
• ადაპტაცია: AI-ს შეუძლია ინფორმაციის შეგროვების პროცესი უფრო გამარტივებული და პერსონალიზებული გახადოს. AI-ზე მომუშავე ჩეთბოტებს შეუძლიათ ახალი თანამშრომლების მართვა „ბორტზე“ ასვლის პროცესში, უპასუხონ კითხვებს, მიაწოდონ ინფორმაცია და გაგზავნონ შეხსენებები ძირითადი დოკუმენტების შესახებ – შეამცირონ შრომატევადი ამოცანები და გააძლიერონ ახალი თნამშრომლების გამოცდილება.
• HR სერვისის ავტომატიზაცია: თანამშრომლების საჭიროებებზე დროული უკუკავშირი არის მათი ჩართულობისა და პროდუქტიულობის გაუმჯობესების გასაღები, მაგრამ ხშირად ხელი ეშლებათ თანამშრომლებს მათ კითხვებზე სწრაფად მოიპოვონ პასუხები, რაც იწვევს იმედგაცრუებას და დროის დაკარგვას. AI-ზე მომუშავე HR ჩეთბოტებს შეუძლიათ დაეხმარონ თანამშრომლებს სწრაფი პასუხებით და მხარდაჭერით.
• ხელოვნური ინტელექტის უპირატესობები HR-ში: კომპანიებისთვის, რომლებიც გადაწყვეტენ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებას HR-ში, რათა უკეთ მიაღწიონ სტრატეგიულ მიზნებს, საინტერესო იქნება შემდეგი უპირატესობები:
• თანამშრომელთა მხარდაჭერის გაძლიერება: 2022 წელს, ყოველი მეოთხე თანამშრომელი განიცდიდა გადაწვის სიმპტომებს, McKinsey Health Institute-ის გლობალური გამოკითხვის მიხედვით. ეს უქმნის გამოწვევას დამსაქმებლებს, რომლებიც დამოკიდებულნი არიან თანამშრომლების კმაყოფილებასა და შესრულებული სამუშაოს ხარისხზე. გუნდებისთვის, რომლებსაც სურთ უკეთ გაუგონ თავიანთ თანამშრომლებს, რათა გააუმჯობესონ სამუშაოთი კმაყოფილება და შესრულების ხარისხი, AI შეიძლება იყოს სასარგებლო რესურსი, თუ მისი გამოყენება მოხდება შესაბამისი ფორმით და პასუხისმგებლობით.
• გაზრდილი ეფექტურობა: როგორც ზემოთ აღინიშნა, ავტომატიზაციას და გენერაციულ AI ინსტრუმენტებს შეუძლიათ დაზოგონ HR გუნდის დრო რუტინული დავალებების შესრულებაზე. ხელოვნური ინტელექტი ასევე შეიძლება იყოს მონაცემთა შეგროვებისთვის დამხმარე წყარო, პროცესების უფრო სიღრმისეულად განსახილველად და უფრო ინფორმირებული გადაწყვეტილებების მისაღებად. მაგალითად, ხელოვნური ინტელექტი შეიძლება დაეხმაროს რეკრუტირებისას შედეგების ანალიზს, რაც საშუალებას მისცემს დამქირავებლებსა და დაქირავებულ მენეჯერებს მოახდინონ იდენტიფიცირება და დახვეწონ მათი ყველაზე წარმატებული სტრატეგიები.
• ტალანტების მოძიების უკეთესი გამოცდილება: დაქირავების პროცესის ყოველი ეტაპის განმავლობაში, დაქირავებიდან დაწყებული ოფისამდე, AI-ს შეუძლია დაეხმაროს მენეჯერებს დაზოგონ დრო და უკეთ მიაკვლიონ საუკეთესო ტალანტებს. მაგალითად, მენეჯერებს შეუძლიათ მოითხოვონ გენერაციული AI ინსტრუმენტებისგან, შექმნან მორგებული შეტყობინებები, რომლებიც ავტომატურად ეგზავნება თითოეულ კანდიდატს. ამ შეტყობინებებს შეუძლია ხელი შეუწყოს ჩართულობას და კანდიდატების მოძრაობას დაქირავების პროცესში.

ხელოვნური ინტელექტის გამოწვევები HR-ში

AI ტექნოლოგიას თან ახლავს გარკვეული გამოწვევები და გასათვალისწინებელი ფაქტორები:

• ხელახალი კვალიფიკაცია: ხელოვნური ინტელექტისა და ავტომატიზაციის გამოყენებას შეუძლია გააქროს გარკვეული ტიპის სამუშაოები, რომლებსაც ტრადიციულად ასრულებენ ადამიანები და შეიძლება გავლენა იქონიოს ზოგიერთი თანამშრომლის როლზე. უმჯობესია ამ გამოწვევას წინდაწინ გაუმკლავდეთ, უნარების ხელახალი კვალიფიკაციისა და სამუშაო როლების რესტრუქტურიზაციის გეგმით, ისე, რომ მხარდაჭერა გამოუცხადოთ თანამშრომლებს, რომლებიც განიცდიან ამ ცვლილებებს.
• თანამშრომლების კონფიდენციალურობა: ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებამ პროცესების ოპტიმიზაციისა და სამუშაოს შესრულების შესაფასებლად შეიძლება გამოიწვიოს შეშფოთება. თანამშრომლების კონფიდენციალურობა სერიოზულად უნდა იქნას მიღებული და გათვალისწინებული იყოს მონაცემთა მართვის სტრატეგიაში, სანამ ხელოვნური ინტელექტის სისტემები გამოიყენებენ პერსონალური მონაცემების შეგროვებას და ახდენენ მის ანალიზს. აცნობეთ თანამშრომლებს, რა მონაცემები გროვდება და გამოიყენება AI სისტემებისთვის. გამჭვირვალობაზე დაფუძნებული ხელოვნური ინტელექტის სისტემის შექმნა ან გამოყენება არის პირველი ნაბიჯი კონფიდენციალურობის პრობლემების მოსაგვარებლად.
• სიახლისთვის მზაობა: ორგანიზაციები მზად უნდა იყვნენ AI მოდელების განვითარებისთვის და გააგრძელონ პროცესების ოპტიმიზაცია. თავდაპირველმა გამოყენებამ შეიძლება გამოიწვიოს თანამშრომელთა სასურველზე ნაკლები ჩართულობა და საჭირო გახდეს ცვლილებები. კომპანიებს უნდა ჰქონდეთ მოქნილობა შეცვალონ ნაბიჯები და შეცვალონ საჭიროებისამებრ.
• კიბერუსაფრთხოება: AI მგრძნობიარეა ჰაკერების მიმართ, განსაკუთრებით სასწავლო პროცესების ნაწილში, სადაც იქმნება ML ალგორითმები. მონაცემების მოწამვლა პოტენციურად აინფიცირებს ML მოდელებს და საბოლოო ჯამში, კომპანიის ქსელს. ბიზნეს ლიდერებმა უნდა იმუშაონ ინფორმაციული ტექნოლოგიების და უსაფრთხოების ოპერაციულ ცენტრებთან ერთად, რათა შექმნან გეგმები, რომლებიც დაიცავს ხელოვნურ ინტელექტის პროექტებს მთელი სასიცოცხლო ციკლის განმავლობაში.

• წყარო: ibm.com
• თარგმანი: მარიკა შიოშვილის