היקף משאבי האנוש מתפתח בתוך זה של שותף עסקי אסטרטגי. לא מוגבל עוד לעיבוד יישומים ולמענה על שאלות הטבות, משאבי אנוש הם כעת תורמים פרואקטיביים להצלחה הכוללת של העסק. גם ערכת הכלים של משאבי אנוש מתפתחת, כאשר הבינה המלאכותית (AI) היא הפיתוח הבולט ביותר בטרנספורמציה הדיגיטלית המתמשכת שלו. למעשה, 38% ממובילי משאבי האנוש חקרו או יישמו פתרונות AI כדי לשפר את יעילות התהליך בארגון שלהם.

כאשר טכנולוגיית הבינה המלאכותית נפרסת ביעילות, יכולה להאיץ תהליכי משאבי אנוש ולשפר את האינטראקציות עם העובדים. עם זאת, אנשי מקצוע ומנהיגים רבים לא מבינים עד כמה בינה מלאכותית יכולה להיות מועילה באסטרטגיית משאבי אנוש. למדו את ההגדרה של בינה מלאכותית במשאבי אנוש, כיצד היא משפרת את פונקציות משאבי האנוש ואילו אתגרים יש להימנע בעת יישומן.

מהי בינה מלאכותית במשאבי אנוש?

בינה מלאכותית (AI) היא טכנולוגיה המאפשרת למכונות להדגים היגיון ויכולות דמויי אדם כמו קבלת החלטות אוטונומיות. באמצעות הטמעת כמויות עצומות של נתוני הכשרה, בינה מלאכותית לומדת לזהות דיבור, לזהות דפוסי נקודה ומגמות, לפתור בעיות באופן יזום ולחזות תנאים והתרחשויות עתידיים.

לניהול משאבי אנוש - המכונה לפעמים ניהול הון אנושי (HCM)- בינה מלאכותית עוסקת בשימוש במערך הולך וגדל של כלים כדי לבצע אוטומציה של חובות שגרתיות, מובנות ומוכוונות תהליכים. משתנה האופן שבו חברות מושכות, מגייסות, שומרות ומיומנות את עובדיהן.

טכנולוגיות בינה מלאכותית עבור משימות משאבי אנוש

המקום הטוב ביותר להתחיל הוא על-ידי הבנת הסוגים השונים של טכנולוגיות AI שמניעות בינה מלאכותית עסקית עבור משאבי אנוש. למרות שדיונים רבים מתייחסים ל-AI ככלי יחיד, הוליסטי, יש למעשה מספר טכנולוגיות נפרדות, כל אחת מתאימה למשימות משאבי אנוש מסוימות.

יישומים של בינה מלאכותית ב-HR

יישום בינה מלאכותית במשאבי אנוש יכול לשפר פונקציות רבות של משאבי אנוש, החל מגיוס והכשרה וכלה בהגברת מעורבות העובדים ושימור העובדים. מקרי השימוש עבור בינה מלאכותית, במיוחד בינה מלאכותית יצרנית, כדי למטב פונקציות משאבי אנוש ממשיכות לצמוח. להלן מספר דוגמאות לאופן שבו אנשי מקצוע בתחום משאבי האנוש יכולים להשתמש בבינה מלאכותית במשאבי אנוש כדי להתמודד עם אתגרי כוח העבודה המובילים.

ייעל גיוס

כמעט כל תהליך הגיוס יכול להיות מורחב באמצעות בינה מלאכותית, מה שמסייע למשוך ולגייס את המועמדים המתאימים תוך הפחתת זמן הגיוס הכולל ב- שבועות:

• השתמש במסגרת מיומנויות נפוצות כדי למשוך, לספק מקור ולגייס כישרונות בקנה מידה גלובלי עם תהליכים אוטומטיים, תקשורת מותאמת אישית ותהליכי עבודה חוצי חבילות

• פשט את תהליך הגיוס עבור מגייסים ומנהלים מגייסים באמצעות תוכנה לגיוס בינה מלאכותית שמבצעת אוטומציה של משימות שחוזרות על עצמן, כולל יצירת שאלות ראיון לא מוטה ותיאורי משרות המותאמים לתפקיד

• מעבר למילת המפתח 'קורות חיים' ו'פרופיל' התואמות לכלי ניתוח של ’גיוס חכם’ שמזהה את הכישורים הרלוונטיים שמגייס מחפש ומקדם קורות חיים מתאימים

• נהל מיומנויות ובדיקות התאמה כדי לדרג גיוסים פוטנציאליים עבור התאמת תפקידים

• ספק משוב על ריאיון ללא חיוב לאחר הערכת מגיש מועמדות

• פרוס ממשקי שיחה, כגון צ'אטבוטים לגיוס, כדי לתקשר ישירות עם מועמדים 24x7 ולהשאיר אותם מעורבים לאורך כל תהליך הגיוס

• גלו את "כוח העבודה הנסתר" עם כלי בינה מלאכותית המחפשים מגוון מקורות נתונים חיצוניים כגון לוחות דרושים, מדיה חברתית ורשתות מקצועיות כדי להסיק מיומנויות פוטנציאליות של מועמדים ולהזמין אותם להגיש מועמדות לתפקידים פתוחים

אוטומציה של שילוב עובד חדש

לאחר שהמועמדים מגויסים, משאבי אנוש יכולים להשתמש בבינה מלאכותית כדי לסלול את הדרך לתהליך שילוב חלק של עובד חדש - במיוחד עבור כוח העבודה המרוחק והזמני ביותר של היום שלא יכול לבצע מפגשים מסורתיים, פנים מול פנים:

• ספק שירותי onboarding 24x7 ברחבי העולם באמצעות צ'אטבוטים של משאבי אנוש, מה שמפחית את הצורך של צוות אנושי לבצע שיחות שדה, הודעות דוא"ל ופגישות

• צור מפגשים מותאמים אישית ומרתקים עם עובדים חדשים

• הפכו נתונים ותהליכי עבודה לאוטומטיים בתהליך שילוב העובד החדש באמצעות אספקה אוטומטית של מסמכי גיוס, מדיניות החברה, פרטי כניסה והרשאות ספציפיות לתפקיד

חייט בניהול מועמדים מובילים

שמירה על פיתוח עובדים ואסטרטגיית גיוס של חברות במסלול היא חיונית כדי שעובדים ירצו להישאר ולצמוח לצד העסק. אבל עם מאות או אפילו אלפי עובדים, זה כמעט בלתי אפשרי שצוותי משאבי אנוש יבינו את כל העצמי של כל אדם מבחינת היכולות והשאיפות.

כך בינה מלאכותית מסייעת למשאבי אנוש עם תהליכי ניהול מועמדים מובילים שתומכים בכוח עבודה מוכן לעתיד:

• מסגרות מיומנויות: הדר מסגרות כישורים מקיפות (המכונות אונטולוגיות של מיומנויות) שמזהות סטים של מיומנויות עובדים, מתאימות אותן לדרישות העבודה ומצמד מיומנויות סמוכות לפיתוח

• הערכות כישורים מדויקות: השתמש בלמידת מכונה ועיבוד שפה טבעית כדי להעריך מיומנויות אנושיות מורכבות כמו יצירתיות ובינה רגשית באופן אובייקטיבי יותר

• הזדמנויות צמיחה מותאמות אישית: מפה פעילויות למידה, מנטורים, הקצאות ונתיבי קריירה מותאמים אישית בהתבסס על מיומנויות, תחומי עניין ושאיפות ספציפיים של עובד

• Upskilling והרג מחדש: המלץ על תוכניות הכשרה מותאמות אישית כדי להכין עובדים להזדמנויות חדשות ולאפשר בכל זמן ובכל מקום

• ניידות טאלנטים: זהה ופתח כישרונות פנימיים על-ידי הכרה במיומנויות הניתנות להעברה של עובדים והצבעת תפקידים או פרויקטים חדשים, תוך תדלוק ניידות פנימית בקריירה

• ניתוח נתונים לביצועים בזמן אמת: בצע הערכות ביצועים שהופכות משוב מתמשך ומבוסס נתונים כדי לסייע למנהלים ולעובדים להשתפר בזמן אמת

• תכנון מועמדים מובילים אסטרטגי: השתמשו בכלי ניתוח בעלי יכולות חיזוי כדי לחזות צורכי מועמדים מובילים עתידיים, ומסייעים לתוכנית משאבי אנוש עבור רכישת הכישורים הנדרשים כדי לעמוד באתגרים עסקיים עתידיים

הגדילו את חוויית העובדים

היכולת לשמר ולעסוק בכישרונות מובילים היא מקור ליתרון תחרותי לכל חברה, אבל יש בה יותר מאשר רק לעזור לעובדים לגלות הזדמנויות לצמיחה בקריירה. משאבי אנוש יכולים להשתמש ב-AI כדי לספק אינטראקציות מספקות במספר דרכים.

• מסעות עובדים מותאמים אישית: התאם אישית תמיכה ומשאבים על בסיס ההעדפות, הצרכים ודפוסי העבודה של כל אדם, מה שגורם לעובדים להרגיש מוערכים ונתמכים בכל שלב בקריירה שלהם
• נגישות ויעילות משופרות: פרוס כלים כמו copilots של בינה מלאכותית כדי לסייע לעובדים לגשת למידע, להשלים משימות ולפתור בעיות במהירות - על-ידי הפחתת החיכוך בחיי העבודה היומיומיים, עובדים יכולים להתמקד במשימות משמעותיות ומספקות יותר
• תמיכה יזומה ברווחה בכוח העבודה: השתמשו בחיישני IoT כדי לעקוב אחר דפוסי לחץ, מצב רגשי ועומס עבודה כדי לקדם רווחה של עובדים נפשיים ופיזיים - הדבר יכול להפחית בעיות הקשורות להתפרצות, לפטירות ובריאות

• תמיכה ומשוב בזמן אמת: בצעו לולאות משוב מתמשכות שמספקות לעובדים הדרכה בזמן אמת ועידוד להישאר במסלול עם היעדים שלהם

• סיפוק אפשרויות שירות עצמי: הפחתת הצורך בתגובות אנושיות ידניות עם יכולות שירות עצמי שיכולות לגשת ולנהל פרטי ליבה של משאבי אנוש בזמן אמת. עובדים יכולים ליזום בעצמם פעילויות פשוטות כגון שינוי נתוני עובדים; הצגת מידע על פרופילים של עובדים אחרים ויצירת קשר עם פונקציות זמן, משכורת ותגמולים/הכרה.

בינה מלאכותית גנרטיבית מסייעת לעובדים עם משימות מורכבות יותר בשירות עצמי. הוא יכול לקלוט מסמכי הליכים ומדיניות חברה, ולאחר מכן לענות על שאלות משאבי אנוש בשפת שיחה, כגון שימוש בקופילוט או בצ'אטבוט כדי לענות על שאלת הטבות או להסביר תלוש שכר. הוא יכול לעזור למנהלים לחבר תיאורי תפקיד וליצור תפקידים חדשים.

יתרונות השימוש ב-AI ב-HR

ככל שטכנולוגיית הבינה המלאכותית ממשיכה להתבגר, היא הופכת לכלי מתוחכם יותר עבור ארגוני משאבי אנוש, משנה משמעותית את הדרך שבה עובדים צוותי משאבי אנוש ומשרתים את העסק.

הנה כמה דרכים בהן כלי בינה מלאכותית למשאבי אנוש הם הוספת ערך למעסיקים ולעובדים:

• האצת תהליכי משאבי אנוש, שחרור משאבים על-ידי הפחתת הזמן והמאמץ הנדרשים עבור משימות כגון גיוס, שילוב עובדים חדשים והערכות ביצועים

• הידוק היעילות והפרודוקטיביות על-ידי אוטומציה של עבודה עם ערך נמוך או עבודה ידנית אינטנסיבית

• הסרת הטיות לא מודעות בטקסט משאבי אנוש עבור פרסומי תפקיד/תיאורים, שאלות ראיון, הערכות ביצועים וניתוח תגמולים

• שיפור חוויות העובדים והמועמדים הכוללות באמצעות אינטראקציות מותאמות אישית במיוחד

• העצמת עובדים ומנהלים לעבודה מהירה וחכמה יותר עם יכולות בינה מלאכותית יצרנית שיכולות להטמיע ולסכם מידע מורכב ולאחר מכן לדווח במהירות על תוצאות או פלט תוכן

• הגיוני בהיקפים גדולים של קלט במהירות, מה שמאפשר למשאבי אנוש לקבל החלטות מונחות נתונים בביטחון

• חיבור עם מערכות אחרות ושילוב אנשים ונתונים תפעוליים לקבלת החלטות בעלות תמונה גדולה

• חיזוי והכנה לשינוי בכוח העבודה המונע על-ידי העסק עם ניתוח מיומנויות ותכנון תרחישים

אתגרים ודאגות עם בינה מלאכותית במשאבי אנוש

גם צוותי משאבי אנוש וגם עובדים אוהבים את הרעיון של שימוש ב-AI עבור משימות כמו רכישת מיומנויות חדשות, הזדמנויות פיתוח ואפשרויות שירות עצמי. הם פחות נוחים להשתמש בו למשימות כמו טיפול בנתונים רגישים, ביצוע הערכות ביצועים או ניטור פעילות עובדים.

גם העובדים מודאגים משקיפות. הם רוצים לדעת איך טכנולוגיית הבינה המלאכותית שבה המעסיק משתמש פועלת, הדיוק וההון העצמי של ההצעות שהיא מייצרת, והמקורות והפלט של הנתונים שכלי הבינה המלאכותית עובד איתם.

הנה כמה מהאתגרים שחברות המשתמשות בטכנולוגיית משאבי אנוש מותאמת ל-AI עשויות להיתקל בהן, וגם עצות כיצד לטפל בהן.

פיקוח AI ואימוץ AI

מחקר עדכני מצביע על כך שמושלת AI היא גורם מרכזי המחזיק בחברות גב - ואנשי משאבי אנוש - מאימוץ AI. לשני שלישים (67%) מהארגונים שרואיינו לא היה מודל ממשל כלל. בעוד שרוב הארגונים הללו נקטו בצעדים לפיתוח, חלק מהארגונים היו פחות פרואקטיביים, ותכננו לשלוט ב-AI כמו כל רכישה טכנולוגית אחרת או להסתמך על ממשל חיצוני ברמה פדרלית או אזורית.

ובכל זאת, בינה מלאכותית היא לא רק טכנולוגיה אחרת ודורשת גישה ייחודית. מודל ייעודי לפיקוח על בינה מלאכותית הוא חיוני להבטיח שעסקים מפתחים, בוחרים, פורסים ומשתמשים ב-AI באופן אחראי ואתי, כפי שנדון בהמשך. החדשות הטובות: יש הדרכה זמינה. הדוח המפורט על אימוץ AI מזהה 10 מההתערבויות המובילות שיש לשקול בעת עידוד כוח עבודה להתחיל להשתמש בכלי AI חדשים.

אוריינות בינה מלאכותית בעבודה

ההבנה של העובדים לגבי בינה מלאכותית משתנה באופן משמעותי. מחקר חדש שנערך על-ידי SAP, שסקר למעלה מ-4,000 מנהלים ועובדים ברחבי העולם, מצביע על כך שאוריינות בינה מלאכותית של עובדים משפיעה באופן משמעותי על תפיסות הטכנולוגיה שלהם ושל העובדים המשתמשים בה בעבודה. בנוסף, משתתפי הסקר הביעו עמדות מעורבות בנוגע לתפקיד השימוש בבינה מלאכותית בהחלטות כוח אדם חשובות.

כדי לטפל בכך, על ארגונים לתעדף ולהשקיע באוריינות בינה מלאכותית כדי להבטיח שהעובדים יבינו באופן מלא ויכולים לנווט ביעילות בטכנולוגיה חדשה זו.

שיקולים אתיים והטיה

כאשר הם לא נמצאים בשימוש אחראי, האלגוריתמים במודלי למידה עמוקים של בינה מלאכותית יכולים לפעמים להנציח הטיה. ארגונים חייבים לחפש ספקי טכנולוגיה שמגבשים את משאבי האנוש שלהם כלי בינה מלאכותית בעקרונות של שקיפות, יכולת הסברה והגינות.

לדוגמה, ברכישת מועמדים מובילים, לכלי AI שמנוהל באופן אחראי יהיו בדיקות הטיה מובנות המזהות ומסירות שפה סובייקטיבית, ומבטיחות שתיאורי משרות נכתבים למדי ומבוססים על קריטריוני הערכה רלוונטיים לעבודה.

סוגיות אבטחה, פרטיות ודיוק נתונים

כמו כל הכלים המונעים על ידי נתונים, בינה מלאכותית כפופה לעקרון של "אשפה פנימה, אשפה החוצה". אם הנתונים המשמשים את המודל פגומים, לא שלמים או לא הגיוניים, הדיוק של מה שהוא יוצר יהיה זהה. חברות מקוות לרתום את הכוח של HR AI יזדקקו לכלים הממנפים את הנתונים הפנימיים באיכות הגבוהה שלהם כדי להבטיח שפלט המערכת יהיה רלוונטי להקשר הספציפי.

יש גם את הנושא של פרטיות ואבטחת נתונים בכל הנוגע ל-HR ו-AI. בוטים של בינה מלאכותית מיינסטרים כבר היו מעורבים במספר פרצות נתונים הודות לפגיעות קוד, במיוחד בכלי קוד פתוח. דאגות אלה הן במיוחד חטיפת עצבים עבור עובדים שחייבים לשתף נתונים אישיים עם כלי בינה מלאכותית של משאבי אנוש, כגון כאשר צ'אטבוט שואל לגבי נסיבות אישיות כדי לסייע בשאלות של הטבות. הימנע מסיכון זה על-ידי שימוש בספק AI עבור פונקציות משאבי אנוש שלא משתפות נתוני חברה עם מודלים של שפות גדולות (LLMs).

סיכונים של הסתמכות יתר

משאבי אנוש, בשמו הרב, כולם בני אדם. בהתאם ל-AI לביצוע יותר מדי פונקציות משאבי אנוש יכולה להביא לחוויה רובוטית נטולת המגע האנושי ומשאירה את העובדים בתחושת חוסר מעורבות. זה נכון במיוחד במצבים שבהם נדרשת מידה גבוהה של חמלה, ופריסת בינה מלאכותית תפחית קבלת החלטות למשחק מספרים.

זה גם יכול להשאיר את החברה פתוחה להשלכות משפטיות. לחלק מהממשלות/סוכנויות יש תקנות ספציפיות, כגון GDPR באיחוד האירופי, האוסרות להשתמש בבינת מכונה כדי לקבל החלטות שמשפיעות על גיוס, קידום או שכר.

לדוגמה, שימוש ב-ChatGPT כדי לעזור בכתיבת תיאור עבודה מהווה סיכון מועט. עם זאת, הסתמכות עליה לערוך ראיון עבודה או הערכת ביצועים - שבה האינטליגנציה הרגשית והרגישות האנושית הן מרכזיות - לא יצליחו לספק את המידע הנכון וככל הנראה להרחיק את הפוטנציאל והעובדים הנוכחיים.

נוגע להעתקת משרות עבור תפקידי HR

הסקר של איגוד הפסיכולוגים האמריקאי (APA) 2024 Work in America מגלה ש-41% מהעובדים בארה"ב מודאגים מכך ש-AI תהפוך בסופו של דבר לחלק מחובות העבודה שלהם למיושנות בעתיד.

מובילי משאבי אנוש יכולים לסייע בהקלת חשאיות הצוות על-ידי עיגון ברור של אילו משימות יבצעו אוטומציה על-ידי בינה מלאכותית. בדרך כלל, הדרכים החוזרות על עצמן יכולות לעבור ל-AI, בעוד שהחשיבה המורכבת והאסטרטגית שקשורה ליעדים עסקיים תצטרך להישאר בתחום של מומחי משאבי אנוש.

העתיד של בינה מלאכותית במשאבי אנוש

ככל שההזדמנויות עבור בינה מלאכותית במשאבי אנוש ימשיכו להתפתח, המוקד עבור מומחי משאבי אנוש יעבור יותר ויותר כלפי תפקידים אסטרטגיים כגון ניהול מועמדים, פיתוח מנהיגות, רווחת עובדים ותרבות חיובית במקום העבודה. באמצעות משימות שגרתיות של טיפול ב-AI, צוותי משאבי אנוש חופשיים להקדיש זמן רב יותר לאזורים עם השפעה גבוהה אלה. הנה שתי מגמות מרכזיות של בינה מלאכותית של משאבי אנוש שצפויות בשנים הקרובות.

תפקידי הסטה ועיצוב מחדש של עבודות

בינה מלאכותית תשנה יותר ויותר את מבנה התפקידים בחברות. ככל שמשימות שגרתיות הן אוטומטיות, התפקידים ישתנו לקראת דרישת חשיבה אסטרטגית יותר, יצירתיות ויכולות מרובות מיומנות. מובילי משאבי אנוש יצטרכו לעצב מחדש עבודות, ולמזג משימות מיוחדות לתפקידים רחבים וגמישים יותר הממנפים כלי בינה מלאכותית. המשמרת הזו מקורה גם בביקוש לעבודות חדשות שמשלבות ידע עסקי עם בינה מלאכותית ומומחיות טכנולוגית.

העצמת מנהלים לשימוש יעיל ב-AI

בינה מלאכותית תשנה גם את האופן שבו מנהלים מפקחים על הצוותים שלהם, תוך שימוש בנתונים כדי לקבל החלטות מושכלות יותר לגבי פיתוח עובדים, יעדים ועומס עבודה. מנהלים יצטרכו לקבל החלטות לגבי שילוב כלי בינה מלאכותית בניהול ביצועים - תוך התחשבות בעובדים חסרי הקלות בנוגע להערכה בדרך זו.

האתגר יהיה להבטיח שמנהלים יבינו את הרמה המתאימה של שימוש בבינה מלאכותית ויוכלו למזג ביעילות תובנות מונחות בינה מלאכותית עם שיפוט אנושי. ככל ש-AI הופכת להיות אינטגרלית לפעולות היומיומיות, הכשרת מנהלים להשתמש בה באופן אחראי ויעיל תהיה חיונית.

מידע נוסף