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人工智能改善人力資源管理的潛力

人工智能
人力資源管理只是人工智能改變的眾多領域之一。最近的研究一致認為,人力資源管理的未來涉及人與機器之間的協作。

人工智能可以補充人類員工的努力,為他們騰出時間。人力資源專業人士可以利用這個機會更多地關注每個員工的需求。

在人力資源管理中的優勢

和其他所有領域一樣,人工智能在執行需要數據分析的任務時很出色。在人工智能供應商的幫助下,企業可以實施解決方案來優化其人力資源管理流程。

人力資源是一個需要人際溝通技巧的領域,所以人工智能不會取代人類工作者,而是提升他們的效率。這可以騰出時間來關注員工的幸福。

多虧了多年的軟件開發人員和人工智能供應商,如今人工智能可以執行各種各樣的任務。例如,它可以分析文本并確保它符合有組織的數據結構。在接受大量數據訓練時,人工智能還可以進行推理和做出商業決策。

整合了機器學習的軟件可以分析自己過去的表現,并糾正錯誤,以達到更高的準確性水平。公司可以利用這些功能來簡化他們的招聘流程,并更快地做出決定。

申請人篩選是一個很好的例子,可以利用人工智能簡化流程。有時,公司會被大量申請人淹沒,需要一個公正而有效的“法官”來篩選候選人。人工智能供應商可以為這個問題提供完美的解決方案,如果有必要,甚至可以幫助您設置篩選候選人的自定義標準。

人工智能的唯一缺點是,它缺乏人力資源專業人士的人類同理心。最終,僅僅因為這個原因,最重要的決定應該由人類來做出。盡管如此,人工智能仍然可以通過收集和展示數據來發揮重要作用。

大多數時候,人工智能提供的信息質量取決于輸入數據的質量。如果數據是有組織的,并且包含豐富的詳細信息,那么輸出也將包含有價值的信息。

讓我們看看人工智能在人力資源管理中的具體應用。

消除偏見

人工智能依靠數據分析得出結論,這使得它比人類工人更公正。在最好的情況下,人工智能可以評估每個候選人的優缺點,并呈現給人力資源專業人士,由他們做出最終決定。

有些公司在發布招聘啟事時傾向于使用不必要的復雜語言,比如行業術語或公司術語。人工智能供應商提供了簡化職位描述、去除不必要術語的工具。它還可以檢測出特定性別的語言,并刪除它們,因為工作不應該局限于任何性別。

改善用戶體驗(UX)

雇主也可以使用人工智能來發現用戶體驗有待改進的地方。例如,復雜的表格和糟糕的輸入組織等問題會阻止優秀的求職者申請你的工作。人工智能供應商提供軟件來分析你的網站并指出這些低效之處。

使用機器學習的解決方案可以通過查看不同的登錄頁面,找出哪些功能有效,哪些功能無效來進行學習。基于這些信息,它還可以對您的清單提出改進建議(這項能力也開始被用于針對客戶的智能營銷當中)。

尋找被動的候選人

有時候,最優秀的求職者并不會積極地找工作。人工智能可以預測誰可能對某個職位感興趣,并提出能夠激勵他們的因素。招聘人員可以利用這些信息來瞄準更大范圍的候選人。通過這種方式,公司可以潛在地雇傭最優秀的人才并實現最佳的績效。

人工智能供應商提供的解決方案還可以建議在哪里購買廣告,以吸引最有潛力的候選人的注意。通過這種方式,公司可以將其廣告預算用于獲得最優秀的候選人。

人工智能還可以減少人力資源部門內部溝通的延遲。精簡的溝通渠道可以使決策更快,這是吸引最佳候選人的必要條件。

新員工培訓

俗話說,第一印象決定一切。這一原則也適用于招聘過程。一旦招聘過程完成,人力資源經理的職責就是為新員工介紹企業和崗位。新職位的過渡應該是平穩的。這包括提供足夠的基礎培訓,包括通用和企業專用知識。人力資源經理還必須確保候選人收到所有適用于該職位的學習材料或小冊子。

人工智能可以了解員工是否得到了有關公司政策的信息,是否了解他們的工作崗位,以及他們將與哪些人一起工作。

由于這些功能,人工智能可以為每個人提供個性化的入職體驗,無論工作領域或資歷水平。例如,初級員工可能需要不同的入職流程,定制的入職指導。

員工管理

在發現并雇傭了最優秀的人才之后,你還需要管理他們。這一步驟的重要性怎么強調都不為過。意識到這一點,像Enable這樣的初創公司已經開始開發人工智能驅動的工具,將它們應用到人力資源管理過程中。他們衡量和量化了每一個員工的生產力。確定衡量員工生產力的關鍵指標,特別是在大多數工作都轉移到網上之后。

一旦這一類人工智能工具接受了足夠的訓練,還可以檢測出員工何時會辭職(這項功能可能會導致爭論,前不久國內某家公司爆出預測員工跳槽趨勢引起波瀾)。從正面來思考,這種功能可以讓企業認識到導致這一結果的因素,從而找出方法避免人才流失。

通過測量員工績效,人工智能工具可以為人力資源管理提供有價值的數據。例如,它們可以幫助您定義公司員工的薪酬、動機和績效之間的關系。

人工智能供應商可以提供解決方案(如HackerRank)來幫助你識別杰出人才。然后,人力資源團隊可以利用這些信息投入更多的金錢、時間和精力來吸引這些人才。這樣,高潛力的員工可以為公司帶來更多的價值。

人工智能對人力資源管理的影響

人工智能的發展對人力資源管理的影響,就像任何新技術對其應用領域的影響一樣。它將改變企業安排運營的方式,以及它們如何應對外部因素。對普通人來說,最關鍵的變化將影響他們的工作。這項技術將創造新的工作崗位,并消除一些現有的工作崗位。人力資源管理人員的日常工作任務將會有不同程度的改變。

例如,人工智能培訓師的工作目前還不存在,但很快對這一職業的需求將猛增。擔任這個角色的人必須有行業經驗,在這種情況下,就是人力資源管理。他們還應該熟悉現代工具背后的技術。最后,完成以前由人類執行的任務的解決方案必須由最有經驗的員工進行培訓。

在人力資源管理中,使用人工智能的好處最為顯著的一個領域是人才獲取。這就是為什么有許多現有的解決方案來幫助企業實施一個更有效的流程來尋找潛在的候選人。

使用人工智能解決方案的企業發現,篩選時間大幅減少,填寫求職申請表的求職者數量增加。通過遵循這個過程,他們可以提高求職者的滿意度,并為招聘人員騰出時間來專注于需要個人接觸的任務。在這種情況下,人類還將負責訓練由人工智能驅動的聊天機器人來收集候選人的回答。

在人工智能的幫助下,招聘經理有更多的空閑時間來篩選更多的候選人。正是由于這種技術因素的變化,企業正在改變他們尋找人才的方式。

在過去,他們通常要求有相關的大學學位,但現在,越來越多的企業優先考慮以技能為基礎的招聘。對于軟件開發行業來說尤其如此,潛在員工通常來自編程學校、新手訓練營,或者根本沒有接受過任何正式培訓。

許多軟件開發人員完全是自學的。只要求職者能展示出自己的才能,公司很樂意雇傭沒有大學文憑的人。

未來的前景

從目前從事人力資源管理領域的專業人士的角度來看,人工智能工具的發展既是一種威脅,也是一種機遇。

不可否認,人工智能技術的發展必然會改變包括人力資源管理在內的各個工作領域的專業人士的就業機會。人工智能可能會威脅到那些從事重復性、勞動密集型工作的人的工作。這類工作包括體力工作和日常的辦公室工作,這些工作很少或不需要腦力勞動。

如果上述描述適合你的工作,不要失去希望。這種變化將是漸進的,人工智能的發展也將創造大量的就業機會。即使你在人力資源領域是一個經驗豐富的專業人士,你也可以學到新的技能,變得更精通技術,從而在就業市場上保持長期競爭力。從這個角度來看,人工智能技術的發展是每個專業人士獲得新技能的機會。

計算機和機器在某些工作領域是強大的,但缺乏完全取代人力資源專業人員的關鍵特征。情商是這種技能的一個典型例子,擁有高情商的人會比現在更受賞識。這包括人際溝通和其他人際交往技能。

從企業的角度來看,鼓勵人力資源管理專業人士學習如何與人工智能合作,并更適應技術是至關重要的。這包括贊助培訓課程,并教育員工使用人工智能的價值。

如果在人力資源管理領域工作的專業人士能夠看到人工智能的價值,他們更有可能依靠技術來履行他們的日常職責。因此,公司應該雇傭或提拔能夠確保團隊成員積極接受的領導者。

隨著行業的轉型,高層管理人員需要了解人工智能在員工生命周期中的作用。首先,在人力資源管理部門工作的人應該有一個明確的招聘和員工管理目標。然后,領導者就有責任傳達人工智能如何幫助他們實現這些目標。

公司應該投入大量的資源來培訓在人力資源管理領域工作的員工,人力資源管理領域深受人工智能的影響。我們已經提到了人工智能在招聘領域的影響。該技術也影響了人力資源管理的其他方面,如入職和培訓計劃。

在這些領域工作的專業人士將不得不與各種人工智能工具和解決方案密切合作。因此,公司必須確保這些人知道如何最好地利用他們所掌握的技術解決方案。

為人力資源管理開發人工智能解決方案的初創公司

讓我們來看看三家開發人工智能技術的初創公司,它們有望改變人力資源管理領域。也可以為國內人力資源服務商提供參考學習。

Trabaajo

這家初創公司背后的團隊想出了一個簡單的方法來幫助公司找到符合他們要求的候選人。主要專注于以技能為基礎的招聘,并幫助公司招聘具有特定技能的個人。

Dockabl

一旦雇傭了員工,經理需要一個可靠的方法來跟蹤他們的表現和朝著目標的進展。Dockabl提供了各種各樣的工具,幫助企業管理員工的體驗。此外,它的目標是保證所有團隊成員的平等待遇。

Dockabl提供的解決方案可以用來設置個性化的目標,并加強員工和管理者之間的溝通。

Darwinbox

這家初創公司提供了解決人力資源管理專業人員面臨的各種問題的工具。例如,它幫助公司衡量每個員工的個人表現,跟蹤他們的敬業度和其他核心流程。工具主要托管在云上。

《財富》1000強公司在他們的招聘中使用他們。它幫助管理者制定招聘標準,并找到符合要求的最佳候選人。

到目前為止,您是否相信人工智能在人力資源管理中的應用是無止境的。并愿意嘗試一下?


責任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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