בינה מלאכותית משנה את משאבי אנוש הגלובליים: כך תעשו את הצעדים הראשונים שלכם

נקודות מפתח

• בינה מלאכותית למשאבי אנוש: בינה מלאכותית מטפלת במשימות הכבדות של משאבי אנוש. זה יכול ליצור מסלולי למידה ופיתוח ( 7 &D) מותאמים אישית, להביא אובייקטיביות לניהול ביצועים ולהציע תמיכה 24באמצעות צ'אטבוטים.

• האלמנט האנושי: שיקול דעת אנושי הוא הדרך היחידה למנוע הטיה ולבנות קשר אמיתי עם עובדים. גישת "אדם בתוך הלולאה" לבינה מלאכותית מסייעת לצוותי משאבי אנוש לנהל סיכונים תוך שיפור קבלת ההחלטות.

• תאימות גלובלית: לא כל כלי הבינה המלאכותית נוצרו שווים. בינה מלאכותית כללית (כמו ChatGPT) אינה אמינה עבור דיני עבודה בינלאומיים. צוותי משאבי אנוש זקוקים לבינה מלאכותית ייעודית הבנויה על נתונים מאומתים וקנייניים כדי לקבל תשובות מדויקות בנוגע לתאימות.

• הצעד הראשון באימוץ בינה מלאכותית: התחילו בקטן, אך השתמשו תמיד במומחיות אנושית כדי לסקור ולאמת את פלט הבינה המלאכותית.

לתובנות נוספות, צפו בסמינר המקוון: "בינה מלאכותית, אסטרטגיית משאבי אנוש, והכוח עבודה גלובלי המתפתח"

אם אתם אנשי מקצוע בתחום משאבי אנוש או מנהיגים עסקיים המנהלים כוח אדם גלובלי, אתם יודעים שמעקב אחר תאימות הוא עבודה במשרה מלאה. כיום, השיחה אינה עוסקת רק במציאת דרכים לבדוק את כל הקריטריונים המשפטיים; מדובר בקבלת החלטות טכנולוגיות חכמות.

בינה מלאכותית משנה את משאבי האנוש בכך שהיא הופכת משימות יומיומיות לקלות ומהירות יותר. פישוט ומהירות עוזרים לצוותי משאבי אנוש להסתגל במהירות לסביבות ולתקנות משתנות. אבל אל תדאגו לגבי להיות המאמץ המהיר ביותר - המטרה היא פשוט לעמוד בקצב.

קוני דיאז, מנהלת בכירה למשאבי אנוש ב-G-P, ואנני דיוריו, מנהלת משאבי אנוש בקנדיום, הן מומחיות בהחדרת בינה מלאכותית לכוח עבודה בתנועה. הם בילו מספר שנים בהעברת הצוותים שלהם מעבר ל"פחד מבינה מלאכותית" כדי ליישם כלים שמצמצמים משימות ומחזירים את החשיבות האנושית למשאבי אנוש. מניסיון זה, הם פיצחו את הקוד לשילוב בינה מלאכותית.

התחל כאן: "רצף אימוץ הבינה המלאכותית"

עבור מנהלי משאבי אנוש רבים, תחילת העבודה עם בינה מלאכותית היא משימה מכריעה. אנני מציינת שאימוץ עובר רצף: "זה מתחיל באדישות, ואז עובר לפחד, ואז למבוכה, ביטחון ושינוי." 

הטריק כדי להימנע מליפול מאחור הוא פשוט: פשוט נסו את הכלים - בכל דרך שמתאימה לכם ולצוות שלכם. ברגע שמתחילים, מבינים כמה זה קל, וזה מהר מאוד בונה ביטחון עצמי.

"אני חושבת שאנשים מודאגים מכך שבינה מלאכותית תיקח להם את העבודה, ומה שאנחנו צריכים להיות מודאגים ממנו יותר הוא שמישהו שיודע איך להשתמש בבינה מלאכותית ייקח את העבודה." - אנני דיוריו, מנהלת משאבי אנוש, קנידיום 

שלב 1: מציאת בזבוז זמן במשאבי אנוש

ניתן לשלב בינה מלאכותית בכל היבט של משאבי אנוש. זה משמש כ"עמית לעבודה" כדי להפוך את הפעילות לחלקה יותר, להתאים אישית את חוויות העובדים ולחשוף תובנות חדשות. בינה מלאכותית לא מחליפה אנשי מקצוע בתחום משאבי אנוש – היא מגדילה את היכולות שלהם, הופכת משימות בנפח גבוה לאוטומטיות ומשחררת אותם להתמקד באסטרטגיה, תרבות ואינטראקציה אנושית אמיתית .

שלב 2: נקיטת גישה של "האדם בתוך הלולאה"

כדי לאמץ בינה מלאכותית, צריך קודם כל להכיר במגבלות שלה. הדרך להתמודד עם הסיכונים - כמו הטיה, פרטיות או "הזיות" - היא באמצעות פיקוח אנושי.

קוני שיתפה דוגמה מהחיים האמיתיים של שימוש בכלי בינה מלאכותית לחישוב ציוני שביעות רצון של עובדים חדשים:

"הורדתי את הנתונים הגולמיים מ-Workday והכנסתי אותם לתוך Gemini. זה אמר 38%. הייתי כזה, לא. זה לא הגיוני. היית צריך שהבן אדם הזה באמת ידע את ההקשר כדי להיות מסוגל לומר שזה לא נשמע בדיוק נכון."

מעבר לדיוק, בינה מלאכותית לא יכולה להחליף חיבור. אנני שיתפה סיפור על קרובת משפחה צעירה יותר שהחלה להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית כ"חברה", רק כדי להבין את מגבלותיה כשהיא לא הצליחה לזכור את האינטראקציות ביניהם.

"שום דבר לא מחליף קשר אנושי. "בינה מלאכותית היא ראשי תיבות של בינה מלאכותית", אמרה אנני דיוריו, מנהלת משאבי אנוש ושותפה עסקית בכירה בקנדיום. "אין לזה רגשות. זה לא אכפת לך."

כיום, בינה מלאכותית היא כלי שמפנה זמן למשאבי אנוש לבניית קשר אמיתי, לא תחליף לו.

ההבדל בין G-P ומדוע משאבי אנוש עולמיים זקוקים לבינה מלאכותית מאומתת

ההימור גבוה עבור מנהלי משאבי אנוש המנהלים עובדים ברחבי העולם.

"הזיה" של בינה מלאכותית אינה רק שגיאה - היא סיכון תאימות. כלי בינה מלאכותית כלליים שואבים מידע ישירות מהאינטרנט, המלא במידע סותר, מיושן ושגוי.

כאן בינה מלאכותית מאומתת על ידי מומחה הופכת לחשובה יותר ויותר. 

"אני אף פעם לא מחפשת בגוגל דברים על דיני עבודה בינלאומיים כי יש כל כך הרבה דברים שם בחוץ, ואני לא יודעת על מה לסמוך", מסבירה אנני. "אז זה ממש מועיל להשתמש ב-G-P Gia ™ כמקור בינה מלאכותית לשאלות בינלאומיות."

וזו הסיבה ש-G-P בנתה את ג'יה. בניגוד לבינה מלאכותית למטרות כלליות, Gia בנויה על בסיס ידע קנייני כדי לספק לכם הדרכה בנושא דיני עבודה שתוכלו לסמוך עליה. הוא מציע תשובות מאומתות ומצטט את מקורותיו, מה שמעניק למנהלי משאבי אנוש את הביטחון הדרוש להם כדי לקבל החלטות בעלות סיכון גבוה.

אבל מהו אימות בלי מהירות תואמת? עם ג'יה, את לא צריכה לחכות לתשובות. הבינה המלאכותית הסוכנתית שלנו תוכננה לחסוך לאנשי משאבי אנוש שעות עבודה.

הכוח האמיתי של בינה מלאכותית מאומתת הוא להפוך מחקר תאימות בסיכון גבוה למשימה של שתי דקות.

שלב 3: "נסה את זה, אבל קרא את זה"

צוות ניהול משאבי אנוש המתקדמים לעבר מקום עבודה המופעל על ידי בינה מלאכותית צריכים להיות בעלי מטרה אחת: להשתמש בשיקול דעת בכל הנוגע לתפוקה.

כלי בינה מלאכותית קלים לבנייה ושימוש, ועוזרים לך לעבור במהירות מ"פחד" ל"ביטחון". האסטרטגיה המנצחת לאימוץ ואינטגרציה? פשוט צלול פנימה. 

"כל מי שעדיין לא ניסה בינה מלאכותית, פשוט תנסה אותה, ותראה כמה היא יכולה לעשות בשבילך", אומרת אנני.

התהליך פשוט, אבל אנני גם מזהירה את חשיבות המגע האנושי עבור כל משתמש בינה מלאכותית. לדוגמה, מחפשי עבודה רבים משתמשים בבינה מלאכותית כדי להתאים קורות חיים לתיאורי תפקיד. למרות שזוהי פרקטיקה מקובלת, מועמדים לא תמיד סוקרים את הפלט ומשאירים הנחיות בינה מלאכותית כמו "[הכנס כאן את כישוריך]" במסמך הסופי.

"אני חושבת שבינה מלאכותית היא כלי מועיל להפליא", מסבירה אנני. "אבל אם מועמדים לא יעשו הגהה, זה פשוט זורק את זה מהחלון מבחינתי כי זה מראה על חוסר תשומת לב לפרטים."

משאבי האנוש של המחר זקוקים לשיקול דעת אנושי, מודעות להקשר ומומחיות בתאימות. בינה מלאכותית היא הכלי שעוזר לאנשי משאבי אנוש לקיים את ההבטחה הזו.

ראו את Gia™ בפעולה

למד כיצד הבינה המלאכותית הסוכנתית שלנו לתאימות גלובלית נותנת לך תשובות מאומתות לשאלות משאבי האנוש הקשות ביותר שלך במדינות 50 ובכל מדינות 50 ארה"ב.