人力资源中的人工智能：人工智能如何改变人力资源的未来

近年来，人工智能在商业流程中的应用呈爆炸式增长。该技术融入人力资源（HR）工作流程也不例外。

探索人工智能的优势、常见应用、挑战和最佳实践，可以帮助指导您的实施策略，并引领您的公司进入人力资源的新时代。

将人工智能工具应用于人力资源工作流程的益处

劳动力技能提升需求

随着生成式人工智能的公开普及，许多员工都是第一次接触这些工具，他们可能需要培养一些特定的技能，才能学习如何利用这项技术最大限度地发挥其商业价值。

不同的运营管辖区和劳动力结构

在全球运营的公司需要应对各种复杂的劳动力要求。您选择的人工智能工具应该具有广泛的管辖范围。 确保技术使用经过审核的文章和政府来源，以确保正确的法律信息和合规支持。

在考虑不同的劳动力结构时，情况也是如此。例如，如果你的公司主要雇用独立承包商而不是雇员，那么你的人工智能技术必须了解这两种员工类型的法律区别，以防止出现问题。

负责任且有道德的求职申请

与劳动法一样，隐私法也因地而异。确保你选择的技术符合全球隐私标准，并具备强大的安全措施，以确保你的所有互动和数据安全。

克服人工智能实施挑战和法律风险的最佳实践

以下步骤详细说明了如何轻松地将人工智能融入人力资源管理：

1.制定人工智能实施战略。

了解如何、在何处以及何时将人工智能工具融入人力资源管理至关重要，这意味着要根据公司独特的目标和需求来设计蓝图。

首先确定哪些高价值工作流程最能发挥技术作用。这些通常是复杂的任务，而人工智能可以简化这些任务，从而最大限度地利用您的时间和资源。例如：

• 根据当地劳动法规审查和修订雇佣合同
• 为新地区定制员工手册
• 生成符合当地劳动法的录用通知书
• 分析复杂文档并提出改进建议。
• 识别并标记潜在的合规风险，以便主动调整

一旦确定了人工智能能够为公司创造价值的任务，就可以向利益相关者展示你的计划了。完善的、以数据为导向的实施战略对于成功部署和采用至关重要。透明并提供基本信息，例如

• 统计数据：用经过验证的指标证明人工智能如何节省时间和金钱。最近对35 、 000全球员工进行的一项调查发现，人工智能平均每天为员工节省一小时。德勤的研究表明，使用生成式人工智能的41 %的公司实现了11 %至30 %的投资回报率(ROI)。我们由人工智能驱动的全球人力资源代理 Gia 可以将合规成本和时间降低高达95 %。
• 基准测试：确定贵公司当前的 AI 成熟度水平，以便与竞争对手进行比较，并衡量未来的进展。
• 成功指标：记录贵公司成功实施和采用的标准。包括任何相关的里程碑，例如 beta 测试阶段，以及它们的完成时间。
• 衡量标准：决定要跟踪和监控哪些指标，以量化结果。例如，运营效率收益、用户采用率和投资回报率。

2.跨职能团队协作。

一个全面的人工智能战略要想成功，需要各个部门的投入——跨部门协作是不可或缺的。规划中应包含以下部门：

财务：找出人工智能可以简化流程以降低成本和提高效率的领域。财务团队应评估人工智能整合的长期财务影响，以确保与更广泛的增长目标保持一致。

IT：您部署的人工智能解决方案应与您现有的工具相辅相成，并保护人力资源工作流程中常见的大量个人信息。IT 专家可就兼容性和高级数据保护提供指导。

人力资源：一些公司通过特定人员和技能组合来完善其战略。例如，您可以聘请生成人工智能专家或人力资源创新员工来监督实施项目。 与招聘团队合作可以帮助您根据公司文化和需求，找到最适合这些职位的候选人。

3.优先考虑人的体验。

考虑为整个人力资源劳动力制定一个通用计划，其中包括以下模块：

1. 合规且负责任的求职申请：教导员工你的人工智能工具给哪些工作流程带来价值。 加强法律和组织合规的必要性，并解释保护隐私所需的任何数据安全程序。
2. 问责制：定义系统将如何跟踪和报告用户活动，以及您在每位员工使用人工智能工具时将要求他们遵守的标准。 您还可以修改员工手册，加入滥用标准，并让员工在培训结束时确认这些更改。
3. 规程和危险信号：教育员工如何识别人工智能幻觉。解释他们如何、何时以及向谁上报在使用工具时遇到的任何问题或潜在风险。

人类和人工智能作为一个团队可以共同取得最佳成果，但鉴于该技术的广泛功能，提高劳动力技能至关重要。

考虑对团队进行预测分析等方面的培训，以提高他们的决策能力。提升技能还有一个潜在的好处——提供技能发展机会是一种非常有效的员工保留策略。

4.选择合适的人工智能工具。

您独特的需求、目标和人力资源流程将决定最适合您公司的人力资源-人工智能工具。 然而，在评估人工智能解决方案时，您应该关注以下几个关键特性：

• 可靠性：人力资源人工智能技术必须符合您所在的每个司法管辖区的劳动法规和隐私法。
• 集成能力：您的 AI 工具应该与您依赖的其他工具集成，以优化工作流程和信息交换。
• 与分析工具的兼容性：人工智能能够检测数据中的模式并发现洞察，从而做出更明智的决策和制定增长战略。
• 可扩展性：成长型公司需要能够随着团队和运营规模扩展的动态人工智能技术。
• 安全性：数据安全是降低外泄风险和保护信息访问、完整性和隐私的关键。

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