Zephyrnet-logo

Kunstmatige intelligentie en een nieuw tijdperk van human resources – IBM Blog

Datum:

Kunstmatige intelligentie en een nieuw tijdperk van human resources – IBM Blog



HR-professional in interview

kunstmatige intelligentie (AI) kan helpen een nieuw tijdperk in te luiden human resource management, waar data-analyse, machinaal leren en automatisering kunnen samenwerken om mensen tijd te besparen en resultaten van hogere kwaliteit te ondersteunen. Nu AI-technologie verder gaat dan automatisering naar augmentatie, onderzoeken bedrijven mogelijk hoe AI-tools het werk van Human Resources (HR) beter kunnen maken voor werknemers en werkzoekenden. Het gaat niet alleen om het besparen van tijd; het gaat ook om het vrijwel realtime verstrekken van informatie, inzichten en aanbevelingen.

Deze gesprekken vinden plaats terwijl de beroepsbevolking een grote verandering ondergaat. Volgens een mondiale studie van het IBM Institute for Business Value (IBV)Ondervraagde leidinggevenden schatten dat 40% van hun personeelsbestand zich de komende drie jaar zal moeten omscholen als gevolg van de implementatie van AI en automatisering. Deze verschuiving wordt gezien als een uitbreiding van de werkgelegenheid. Sterker nog, 87% van de respondenten is van mening dat de rollen van werknemers eerder zullen worden uitgebreid dan vervangen generatieve AI, waarbij de effecten variëren afhankelijk van de functie.

Deze transitie zal een directe impact hebben op HR-afdelingen, aangezien bedrijven functies willen vervullen die aanvullende taken uitvoeren en werknemers nieuwe banen zoeken naarmate hun eigen functies veranderen. De adoptie van AI in HR-technologie heeft het potentieel om HR-teams te helpen in dit nieuwe landschap. Opkomende AI-tools gaan snel verder dan efficiëntie en worden tools voor innovatie – iets dat teamleden de ruimte geeft om strategischer over HR na te denken en tegelijkertijd een menselijk tintje te geven.

Hoe HR-afdelingen AI gebruiken

AI-gebruik in HR verwijst naar de inzet van machine learning (ML), natuurlijke taalverwerking (NLP) en andere AI-technologieën om HR-taken te automatiseren en de besluitvorming te ondersteunen. Het maakt een op data gebaseerde aanpak mogelijk voor de verwerving van talent, de promotie en het behoud van medewerkers, waarbij wordt getracht vooroordelen te verminderen en de ervaringen van werkzoekenden en werknemers te verbeteren.

AI-hulpmiddelen hebben de capaciteiten om HR-leiders te helpen op een breed scala aan gebieden, waaronder de volgende:

  • Beheer van personeelsdossiers
  • Wervings- en aanwervingsprocessen
  • Salarisverwerking
  • Prestatiemanagement en beoordelingen
  • Voordelen administratie
  • Onboarding nieuwe medewerkers
  • HR-support of servicedesks

Bedrijven hebben tegenwoordig het potentieel om kunstmatige intelligentie in HR-functies en -processen te gebruiken om de besluitvorming te onderbouwen, de interactie met HR voor werknemers gemakkelijker te maken en tijd vrij te maken om betere wervingsbeslissingen te nemen en te investeren in de tevredenheid en het behoud van werknemers.

Dit zijn enkele mogelijke gebruiksscenario's:

  • Professioneel leren en ontwikkelen: Waar zien werknemers zichzelf over vijf jaar? AI heeft het potentieel om te helpen bij het aanbevelen van gepersonaliseerde trainingsmodules voor loopbaanmobiliteit. Door gegevens over elke werknemer te analyseren, zoals hun vaardigheden en voorkeuren, kon AI hun training afstemmen op persoonlijke doelen. AI zou ook het potentieel kunnen hebben om HR-managers te helpen verborgen talent te identificeren of werknemers te identificeren die klaar zijn voor promotie.
  • Kandidaatwerving en -werving: Een veelgehoorde klacht over het wervingsproces is dat het traag is. AI kan helpen het tempo op te voeren door managers te helpen elke potentiële aanwerving automatisch te stimuleren, en stelt hen in staat meldingen te ontvangen wanneer een kandidaat solliciteert naar een openstaande functie.
  • Aanschaffing van kortetermijnarbeiders: AI in HR kan organisaties helpen openstaande vacatures snel in te vullen, inclusief kortetermijn- en uitzendfuncties. Door gebruik te maken van natuurlijke taalverwerkingsmogelijkheden (NLP), AI-tools voor HR kan handmatige inkooptaken automatiseren, waardoor HR-teams waardevolle tijd besparen bij het plannen van strategische initiatieven en het voldoen aan de behoeften van klanten. AI-tools kunnen managers bijvoorbeeld helpen bij het verzamelen van vereisten van belanghebbenden en vervolgens binnen een Vendor Management System (VMS)-systeem werken om een ​​verzoek bij leveranciers te openen om potentiële contractanten te vinden en interviews met wervingsmanagers te plannen.
  • Onboarding: AI kan de proces van het verzamelen van informatie soepeler en persoonlijker. Door AI aangedreven chatbots kunnen nieuwe medewerkers door het onboardingproces begeleiden, vragen beantwoorden, informatie verstrekken en herinneringen sturen over belangrijke documenten, waardoor tijdrovende taken worden verminderd en de ervaring van nieuwe medewerkers wordt verbeterd.
  • Automatisering van HR-service: Inspelen op de behoeften van werknemers is de sleutel tot het verbeteren van de betrokkenheid en productiviteit, maar het navigeren door complex bedrijfsbeleid en HR- en IT-ondersteuningsprocessen kan ervoor zorgen dat werknemers moeite hebben om antwoorden te vinden, wat frustratie en tijdverspilling veroorzaakt. Door AI aangedreven HR-chatbots kunnen werknemers helpen met snelle antwoorden en zelfbedieningsondersteuning.

Voordelen van AI in HR

Als bedrijven beginnen te gebruiken AI in HR om meer strategische doelen te bereiken, kunnen zij wellicht ook geavanceerde voordelen zien. Hier zijn enkele voorbeelden:

  • Verbeterde ondersteuning van medewerkers: In 2022 had één op de vier werknemers last van burn-outklachten, zo blijkt uit een wereldwijd onderzoek van McKinsey Gezondheidsinstituut. Dit vormt een uitdaging voor werkgevers op het gebied van de tevredenheid en prestaties van werknemers. Voor teams die hun medewerkers beter willen begrijpen om de werktevredenheid en prestaties te verbeteren, kan AI een nuttig hulpmiddel zijn als het op een verantwoorde manier wordt gebruikt.
  • Verhoogde efficiëntie: Zoals hierboven opgemerkt, kunnen automatisering en generatieve AI-tools HR-teams tijd besparen door routinematig werk op zich te nemen. AI kan ook een nuttige bron van datasets zijn om processen te beoordelen en dieper in te gaan op de manier waarop HR-personeel beter geïnformeerde beslissingen kan nemen of het werk kan stroomlijnen. AI kan bijvoorbeeld helpen bij het analyseren van de resultaten van rekruteringsinspanningen, waardoor recruiters en rekruteringsmanagers hun meest succesvolle outreach-strategieën kunnen identificeren en verfijnen.
  • Verbeterde kandidaat-ervaringen: Tijdens elke stap van het rekruteringsproces, van aanwerving tot onboarding, kan AI managers helpen tijd te besparen en toptalent beter te bereiken. Managers kunnen bijvoorbeeld generatieve AI-tools vragen om aangepaste berichten te maken die automatisch naar elke kandidaat worden verzonden. Deze berichten kunnen de betrokkenheid stimuleren en kandidaten verder helpen in het wervingsproces.

Uitdagingen van AI in HR

AI is een disruptieve technologie die een aantal uitdagingen met zich meebrengt en waar u rekening mee moet houden:

  • Omscholing: AI en automatisering kunnen bepaalde soorten werk elimineren dat traditioneel door mensen wordt uitgevoerd, en kunnen van invloed zijn op de rol van sommige werknemers. Pak deze uitdaging aan met een plan voor het omscholen van talent en het herstructureren van functies op een manier die empathisch is voor werknemers die deze veranderingen ondergaan.
  • Privacy van medewerkers: Het gebruik van AI om processen te optimaliseren en de prestaties te evalueren kan aanleiding geven tot zorgen. De privacy van werknemers moet serieus worden genomen en aangepakt in een datamanagementstrategie voordat AI-systemen worden gebruikt om persoonlijke gegevens te verzamelen en te analyseren. Laat werknemers weten welke gegevens worden verzameld en gebruikt voor AI-systemen. Het creëren of gebruiken van een AI-systeem dat is gebaseerd op transparantie is een eerste stap in de richting van het helpen aanpakken van privacyproblemen.
  • Hobbelige implementaties: Organisaties moeten bereid zijn om AI-modellen te ontwikkelen en processen te blijven optimaliseren. De eerste implementaties kunnen resulteren in minder dan gewenste werknemerservaringen en vereisen aanpassingen. Bedrijven moeten de flexibiliteit hebben om te veranderen en zich aan te passen als dat nodig is.
  • Cyberveiligheid: AI is vatbaar voor hacking, vooral tijdens de trainingspijplijn waar ML-algoritmen worden gemaakt. Gegevensvergiftigingsaanvallen verspreiden kwaadaardige code of informatie in de trainingssets, waardoor mogelijk talloze ML-modelruns en uiteindelijk het bedrijfsnetwerk worden geïnfecteerd. Bedrijfsleiders moeten samenwerken met IT en Security Operation Centers (SOC’s) om plannen te maken die AI-projecten gedurende hun gehele levenscyclus veilig houden.

IBM- en AI-tools voor HR

Het vinden en behouden van goede werknemers kan lonend en uitdagend zijn. Geef uw HR-team AI-assistenten die hen kunnen helpen bij het vinden, inwerken en ondersteunen van goede medewerkers.

  • IBM Watsonx Orchestrate: Deze AI-assistent kan uw HR-professionals bevrijden van repetitief werk en hen helpen beter geïnformeerde beslissingen te nemen en processen te stroomlijnen. Met behulp van natuurlijke taal kunnen HR-medewerkers de groeiende vaardighedencatalogus van Watsonx Orchestrate gebruiken om algemene en complexe talentmanagementtaken te delegeren, zoals het opstellen van een functiebeschrijving, zoeken naar kandidaatprofielen en cv's die overeenkomen met uw functiecriteria, waarbij gegevens worden verzameld voor analyse loopbaanmobiliteit kansen of het standaardiseren van het onboardingproces zodat elke nieuwe medewerker dezelfde informatie en dezelfde aandacht krijgt.
  • IBM watsonx-assistent: Deze AI-assistent kan uw medewerkers in staat stellen om 24/7 snel antwoord te krijgen op hun HR-vragen. IBM Watsonx Assistant maakt gebruik van Natural Language Understanding (NLU) om gemakkelijke toegang tot HR-beleid te bieden en veelgevraagde taken te automatiseren. IBM Watsonx-assistent conversatie AI kan worden geconfigureerd om uw bedrijf beter te leren kennen en te integreren met uw technologische oplossingen. Een uniforme ‘ask HR’-ondersteuningservaring kan de frustratie van medewerkers helpen verminderen, de betrokkenheid van medewerkers verbeteren en de operationele lasten voor uw HR-professionals verminderen.

Categorieën

Meer van Kunstmatige intelligentie

Bereik uw AI-doelen met een open data lakehouse-aanpak

3 min gelezen - Kunstmatige intelligentie (AI) loopt nu voorop in de manier waarop bedrijven met data werken om activiteiten opnieuw uit te vinden, klantervaringen te verbeteren en een concurrentievoordeel te behouden. Het is niet langer een ‘nice-to-have’, maar een integraal onderdeel van een succesvolle datastrategie. De eerste stap voor succesvolle AI is toegang tot vertrouwde, beheerde gegevens om de AI te voeden en te schalen. Met een open data lakehouse-architectuuraanpak kunnen uw teams de waarde uit hun data maximaliseren om met succes AI toe te passen en betere,...

IBM en ESPN gebruiken AI-modellen die zijn gebouwd met Watsonx om fantasievoetbalgegevens om te zetten in inzichten

4 min gelezen - Als je fantasyvoetbal speelt, ben je geen onbekende in datagestuurde besluitvorming. Elke week tijdens het voetbalseizoen verdiepen naar schatting 60 miljoen Amerikanen zich in spelersstatistieken, puntprojecties en handelsvoorstellen, op zoek naar die ongrijpbare inzichten om hun selectiebeslissingen te sturen en hen naar de overwinning te leiden. Maar cijfers vertellen slechts de helft van het verhaal. De afgelopen zeven jaar heeft ESPN nauw samengewerkt met IBM om het hele verhaal te helpen vertellen. En dit jaar gebruikt ESPN Fantasy Football AI-modellen...

Open source grote taalmodellen: voordelen, risico's en typen

6 min gelezen - Grote taalmodellen (LLM's) zijn basismodellen die gebruik maken van kunstmatige intelligentie (AI), deep learning en enorme datasets, waaronder websites, artikelen en boeken, om tekst te genereren, tussen talen te vertalen en vele soorten inhoud te schrijven. Er zijn twee soorten van deze generatieve AI-modellen: eigen grote taalmodellen en open source grote taalmodellen. https://www.youtube.com/watch?v=5sLYAQS9sWQ In deze video legt Martin Keen kort grote taalmodellen uit, hoe ze zich verhouden tot funderingsmodellen, hoe ze werken en hoe ze kunnen worden gebruikt…

De kracht van Presto ontketenen: de casestudy van Uber

7 min gelezen - De magie achter het datagedreven succes van Uber Uber, de taxigigant, is wereldwijd een begrip. We herkennen het allemaal als het platform dat passagiers met chauffeurs verbindt voor probleemloos transport. Maar wat de meeste mensen zich niet realiseren is dat Uber achter de schermen niet alleen een transportdienst is; het is een krachtpatser op het gebied van data en analyse. Elke dag gebruiken miljoenen passagiers de Uber-app, waardoor ze onbewust bijdragen aan een complex web van datagestuurde beslissingen. Deze blog neemt je mee op een reis naar…

spot_img

Laatste intelligentie

spot_img