היא פותחת אינסוף אפשרויות. עבור צוותי משאבי אנוש, היא יכולה לפשט את הציות הגלובלי. אבל צעד אחד לא נכון ואתה יכול למצוא את עצמך בסכסוכים משפטיים ומוניטין פגום.
מובילי טכנולוגיית מידע בכל מקום מגלגלים את שרווליהם ומתמודדים עם אימוץ AI. בסמינר מקוון שנערך לאחרונה, מריה לייז, מנהלת טכנולוגיית מידע בכירה ב- G-P, שיתפה כיצד צוותי משאבי אנוש יכולים לשלב בינה מלאכותית ולהקל על חששות בנוגע לאבטחת מידע, הטיה ופרטיות.
לייז הצטרף ל- G-P בשנת 2023, בערך בזמן שבו התחלנו לבנות את סוכן משאבי האנוש הגלובלי שלנו המופעל על ידי AI, G-P Gia™. Gia הוא AI סוכן עבור משאבי אנוש שיכול לקצץ את העלות ואת הזמן של ציות עד 95%. אז ליס יודעת דבר או שניים על אימוץ AI, שהיא מסתכמת בדבר חיוני אחד: שלמות נתונים.
"אי אפשר לזנק על צעדים בסיסיים", אומר לס. "חלק מהתפקיד שלנו כמובילי טכנולוגיית מידע הוא לעזור למנהיגות להבין את המסע הזה. מנהיג עשוי לבקש כלי AI סוכן שיכול לקבל החלטות מורכבות בכוחות עצמו, ובעוד זו מטרה גדולה ואני אוהב את זה, זה לא בהכרח מציאותי להגיע לשם בלי הבסיס הזה קודם. וכדי לבנות את הבסיס הזה, הצעד הראשון הוא לבסס אמון בנתונים שלך, והנתונים שלך טובים רק כמו המידע שאתה מזין אותו. אז אם זה מטומטם, זה לא מדויק, או שזה מבולגן - מה שאתה בונה על גבי זה הולך להיות פגום לחלוטין.
אמון הנדסי: גישור על פער של 3%
לי הוא מאמין נלהב ב"אמון באמצעות שקיפות". בעידן הבינה המלאכותית, חברות צריכות להיות מעוגנות על ידי המנטרה הזו ולהיות מוכנות להראות את המקורות ולהסביר את ה"למה" מאחורי כל המלצה לבינה מלאכותית. זהו הבסיס לאמינות המוצר ולאמון המשתמש.
"אמון ושקיפות הם משהו שלקחנו ללב כשבנינו את הבינה המלאכותית שלנו", מסביר לס. "ידענו שכדי שכל אחד יוכל לסמוך על התשובות של Gia, הוא יצטרך לסמוך על הבסיס שלה. והוא בנוי על טון של ניסיון, עשור של המומחיות הגלובלית של G-P. הידע שלו אינו אקראי. הוא כולל מיליון תרחישים בעולם האמיתי ויותר מ- 100,000 מאמרים ונתונים שנבדקו כחוק מיותר מ- 1,500 מקורות ממשלתיים.
כאשר משתמשים שואלים את Gia שאלה, הפלט מלווה תמיד במקורות מאומתים G-P , כלומר המומחים G-P אישרו את המידע. Gia בנוי לדיוק ללא תחרות, והמוצר הסופי הוא AI תלוי פטנט בשילוב עם מודל RAG קנייני המספק תוצאות כי הם פי 10 יותר טוב מאשר תקן תעשיית AI.
למרות ההתקדמות הברורה בתחום הבינה המלאכותית, השגת אמון כלל-חברתי בכלים היא עדיין אתגר מתמשך עבור מובילי טכנולוגיית מידע רבים. דו" ח 2025 World at Work גילה שרק 3% מהמנהלים יבטחו בבינה מלאכותית כדי לקבל כל החלטה. מחלקות טכנולוגיית מידע צריכות לעזור למנהיגים להרגיש בנוח עם אימוץ טכנולוגיות AI.
במילותיו של ליס: "ה- 3% הזה באמת אומר, וזה הגיוני לגמרי כרגע. יש הרבה לא ידועים שם בחוץ. ויש חוסר ידע והבנה, וכולם במירוץ להגיע לאנשהו. אבל זה באמת מדגיש פער אמון טבעי. וזה מראה כי האתגר שלנו כמנהיגים הוא לא רק על יישום הטכנולוגיה, אלא על בניית אמון בו. אז העצה שלי היא לחשוב על זה כמו חבר צוות חדש וחכם להפליא. צריך לבנות אמון באופן הדרגתי".
מסגרת התיקוף של האדם בתוך הלולאה
לא כל הכלים נוצרו שווים. ולא כל אחד יכול לבנות פתרונות משלו, ולכן חברות זקוקות לתהליך בדיקה חזק לכלים של צד שלישי. אז, איך צוותי טכנולוגיית מידע יכולים להעריך כלי AI לפני שהם מגלגלים אותם? "השאלה הזאת באמת מגיעה ללב הפילוסופיה שלנו כאן ב- G-P", אומר לי.
לייז משתמשת ביחסי העבודה שלה עם קוני דיאז, מנהלת משאבי אנוש בכירה ב- G-P , כדי להראות כיצד צוותי טכנולוגיית מידע מציגים בפני החברה שלהם טכנולוגיית AI חדשה . "אז כאשר כל צוות, במיוחד משאבי אנוש, רוצה לאמץ כלי חדש, התפקיד [טכנולוגיית מידע] של הצוות שלי הוא לא להיות שומר הסף בסוף התהליך. זה יותר להיות שותף אסטרטגי מההתחלה. זה שיתוף פעולה בין-תפקודי אמיתי שאנחנו לוקחים על עצמנו", היא אומרת.
טכנולוגיית מידע נוקט בגישה אנושית כדי לאמת כל כלי, שבו מומחיות חוצה-תפקידים מבטיחה ציות וביטחון. הצוות הטכני מעריך התאמה לסטנדרטים הנדסיים, טכנולוגיית מידע מנתחת סיכוני אבטחה, ביקורות משפטיות לציות גלובלי, מועצת הבינה המלאכותית מבטיחה יישור ממשל, ומשאבי אנוש נותנים את המקרה העסקי והאתי הקריטי.
"התבוננות בזה כמאמץ משותף עוזרת לבנות את יסוד האמון הזה", דיאז מסכים. "מעסיק או כמנהל, כלי בינה מלאכותית כמו Gia הוא לא רק קופסה שחורה, הוא כלי שמפוקח באופן פעיל ושקוף הן על ידי מומחי משאבי אנוש והן על ידי מומחי טכנולוגיית מידע. אנשים נוטים הרבה יותר לסמוך על התפוקות שהם מקבלים מזה".
משאבי אנוש נותנים את הביטחון כי הכלי משמש בצורה אתית והוגנת, בעוד ש-טכנולוגיית מידע נותן את הביטחון שהוא מאובטח ותואם. זוהי אחריות משותפת המדגימה מחויבות הן לאנשים והן לשלמות הנתונים.
התחל עם מקור נתונים נקי
ציר הזמן להשקה של כלי AI חדש יכול להימשך בין שבועות לחודשים. זה תלוי אם יש לך נתונים שמוכנים מיד לשימוש במודל AI או שהנתונים שלך אינם מלאים ומאוחסנים בפורמטים לא תואמים ש- טכנולוגיית מידע יצטרך לחלץ. ממליץ להתחיל בקטן. "אל תנסה להרתיח את הים. רק לבחור מקום אחד שאתה יכול להתמודד ולקבל ניצחון מהיר מזה. תתחילו לבנות את המומנטום שלכם משם", היא אומרת.
השאלות הגדולות הן בדרך כלל על פרטיות המידע.
ראשית: האם ניתן להשתמש בנתוני החברה כדי להכשיר את מודל הבינה המלאכותית?
שנית: כיצד טכנולוגיית מידע להגדיר בקרות גישה קפדניות כך שרק האנשים הנכונים יראו את המידע הנכון?
"מכיוון שאנחנו מטפלים בכל הנושאים הקריטיים האלה באופן קולקטיבי ומעשי, השיחה אינה עוסקת ברישום בעיות. מדובר במציאת הפתרונות האמיתיים", אומר לי. "כשאנחנו עוקבים אחרי התהליך הזה, זה win-win לכולם. "אנחנו יכולים לאשר בביטחון כלי AI שיעזור לעסק... זה תהליך שאפשר להסתכל עליו כמכשול, אבל הפכנו את זה לשותפות חזקה כדי לוודא שאנחנו מגינים על G-P ועל הנתונים שלנו".
טכנולוגיית מידע ו-HR: שותפים במוכנות הנתונים
עבור צוותים המתחילים את מסע הבינה המלאכותית שלהם, לייז הדגיש את חשיבות ההכנה. בחירת מודל AI על נתונים לא מלאים תגרום לתפוקות רעות שיפגעו באמון שאתה מנסה לבנות בארגון שלך. עצתו של לי היא שלפני שצוות בוחר כלי, בסיס הנתונים צריך להיות המחסום הראשון. וזה המקום שבו שותפות קרובה בין משאבי אנוש ו- טכנולוגיית מידע הופכת להיות כל כך חשובה.
ראשית, מחלקת טכנולוגיית מידע יכולה לעזור למשאבי אנוש על ידי ניקוי וריכוז הנתונים. משמעות הדבר היא איחוד מידע ממערכות שונות, כגון שכר, הטבות וסקירות ביצועים, למקור יחיד. בשלב הבא, טכנולוגיית מידע יכולה לסייע למשאבי אנוש לבסס ממשל נתונים ולהציב בקרות גישה חזקות כדי להגן על מידע רגיש של עובדים.
יצירת כללים ברורים לאופן שבו הנתונים נאספים ונעשה בהם שימוש היא חיונית לדיוק ולפרטיות.
צמצום עלויות וזמן הציות בעד 95% עם Gia
אל תתנו למכשולי הציות להאט את צוות משאבי האנוש שלכם. כלי AI שנבדק על ידי מומחה יכול להאיץ את המומנטום ולעמוד ברף הגבוה של צוות ה-טכנולוגיית מידע שלך לאבטחת נתונים, שקיפות אתית וציות ניתן לאימות. Gia זה הכלי הזה.
Gia הוכר כמוצר משאבי אנוש מוביל של 2025 על ידי מנהל משאבי אנוש. זהו AI סוכן שנועד לייעל את משאבי האנוש הגלובליים על ידי מענה על שאלות הציות הקשות ביותר שלך ב- 50 מדינות ובכל 50 המדינות בארה"ב.
לא עוד עו"ד משפטי משוכות או שעות יקרות לחיוב. עם Gia, הציות הגלובלי קל. רוצים לפשט את משאבי האנוש הגלובליים בעזרת הדרכה שהובחנה על ידי מומחים שתוכלו לסמוך עליה? הירשם למשפט חינם היום.
כדי ללמוד עוד ממריה לייז על האופן שבו טכנולוגיית מידע יכול לשתף פעולה בהצלחה עם משאבי אנוש, צפו בדיון המלא שלה עם עמיתה לעבודה קוני דיאז.
