在 AI 時代成為策略夥伴的 CHRO

透過了解員工對企業的績效以及領先的變革管理和對 AI 方案的培訓，人力資源主管可以實現其作為高階主管夥伴的承諾。

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對於一些人力資源長（CHROs）來說，擔任策略影響者更多的是一種目標，而不是現實。雖然頂尖的高階主管認為其角色至關重要，但我們最近對 500 多位高階主管進行的調查，包括執行長、財務長、人資長、CIO 和中小型企業的營運長，都顯示許多高階主管主管（42% 的受訪者）未將人力資源視為平等的夥伴。

雖然人力資源通常會與人力資源實務的其他部門（如僱用和訓練）協同合作，但不會自動轉換為策略方案的完整參與，例如市場拓展或產品開發。事實上，受訪的高階主管中，59% 表示人力資源對於支援高階主管優先事項所需的技能準備不足。

不過，那可能即將改變，科技是很大的原因。研究報告《提升人力資源在高階主管中的作用》結合調查結果和對來自不同地區和行業的 25 位高階主管的定性訪談，揭示人力資源在業務關鍵型技術工作中發揮積極、重要作用的兩種獨特優勢，進而鞏固其作為高管團隊重要合作夥伴的地位：

在 AI 方案中扮演領導角色。AI 的導入需要靈活且有效的變革管理。憑藉引領人才轉型與技能培訓的豐富經驗，人力資源無疑是推動此項工程的首選。AI 將影響每一個部門與職位，這不僅僅是單一團隊的升級，更是整間企業的全方位變革。
整合人員及企業績效資料。透過正確的資料，人力資源和高階主管可以有效地合作，制定更周全的決策、明智地支出，並實現 AI 投資的價值。

引領 AI

人力資源擁有獨特的定位，在企業執行 AI 方案時，能擔任勞動體系的代表心聲。調查顯示，92% 的高階主管認為，人力資源對於勞動力成功轉型並採用 AI，具備一定程度或極高的關鍵性。這顯示人們認識到人力資源在 AI 計畫中扮演著重要角色，而人力資源在這方面具有獨特的優勢。

這些角色最重要的就是組織變革管理。AI 有可能帶來組織變革，而這種變革的速度可能會超出許多公司的適應能力。例如，人力資源可以清除員工接受、理解和採用新技術的障礙，尤其是對於那些擔心 AI 的後果或在接受新技術方面需要額外支援的員工而言。如果人力資源不參與 AI 實施決策的製定以及如何將這些決策傳達給員工的策略制定，那麼成功推廣的幾率就會降低。

人力資源可透過下列數種方式協助確保 AI 建置成功：

教育與訓練。百分之九十的高階主管認為，人力資源應提供培訓計劃，協助員工了解 AI 工具、效益及使用方式。
引進變革倡導者。百分之八十三表示，人力資源必須找出並訓練團隊內的變革倡導者，以協助同儕並倡導 AI 採用。
試驗方案。七成二認為，人力資源必須先在小部分員工中推出試驗項目，讓他們熟悉組織採用的 AI 用例的效益和效果。
持續的支援和反饋。六成七認為，人力資源必須定期徵求員工對 AI 工具和流程的意見反應，並為員工提供持續的支援和資源，例如說明辦公桌或線上論壇，以協助解決 AI 相關問題。
領導支援及榜樣樹立。有六成的人認為人力資源必須確保領導階層積極支持和使用 AI 工具，突顯組織內部的成功案例，並為其他員工樹立正面的榜樣。

從主管們的回答中可以明確發現，人力資源長不能只是在原地等待高階主管的徵召。他們需要堅定地表明自己的技能和洞察在 AI 專案中的重要性。如果 AI 策略僅由組織的技術長或資訊長負責，或者由專門的 AI 團隊負責而沒有人力資源參與，那麼組織就有可能忽略變革管理、跨職能規劃和治理等重要議題。CHRO 必須強調從一開始就將這些要素融入 AI 策略的必要性。

人力資源如何在 AI 團隊中發揮關鍵作用的一個例子，可以從我們為撰寫這份報告而採訪的一家美國消費品公司的情況中看出。作為參與 AI 治理委員會的一部分，人力資源幫助分析了哪些業務流程最能從 AI 中受益，向治理委員會提交資料並獲得投資。目前，該公司正參與 AI 計畫的實施。

透過資料整合制定更完善的決策

人力資源與高階主管團隊之間建立強大夥伴關係的關鍵驅動因素是雙方對人員資料與業務績效資料整合程度的滿意程度。

當我們探討高階主管與人力資源緊密合作，以及那些尚未與人力資源密切合作之間的差異性時，資料整合的滿意度便成為關鍵因素。

特別是，高階主管領導者高度重視人力技能的整合資料。透過這項資料，他們能夠更準確地規劃潛在技能短缺、預測保留風險、策略性投資訓練和人才招聘，以及預測未來技能需求。

例如，我們訪問了一家旅遊運輸機構的 CHRO，他告訴我們，作為提高永續性和營運效率的商業策略的一部分，該公司正在對電動車進行重大投資。正如 CHRO 所言，這項工作涉及廣泛的培訓和變革管理。由於人力資源和營運資料已整合，團隊可以證明，對電動車的前期投資（包括監控技術和員工培訓）確實在環境和營運效率方面都取得了積極的成果。

然而，許多公司正處於整合人力和營運資料的早期階段。事實上，只有 38% 的高階主管對人力資源資料整合大多或完全滿意。23% 受訪者表示成功整合人力資源和其他業務資料，但只有 8% 能夠將此資料用於預測目的，僅有 3% 的人使用 AI 和機器學習達成預測分析。