近年来,业务流程中的 AI 实施激增。 该技术与人力资源 (HR) 工作流程的整合也不例外。

探索 AI 的优势、常见应用、挑战和最佳实践有助于指导您的实施策略,并将您的公司推向人力资源的下一个时代。

将 AI 工具纳入人力资源工作流程的好处

AI 工具在人力资源工作流程中的优势包括提高效率、提高员工敬业度、更好的沟通和竞争优势。

各种规模的公司都可以从将 AI 应用到人力资源流程中获得许多优势。

1. 提高效率

自动化工具和生成式 AI — 创建原始输出的技术 — 可以简化常规工作流程和耗时的任务。 这种能力使您的人类员工能够专注于更具战略性和影响力的责任。

2. 提高员工敬业度和运营成果

盖洛普的研究发现,提高员工敬业度可将员工流动率降低 21% 至 53%。 提高参与度还可以通过增加以下几点为您的公司带来额外利益

  • 盈利能力高达 23%
  • 客户忠诚度高达 10%
  • 整体生产率高达 14%

完成工作可促进这些成果并提高工作满意度。 借助 AI 工具,您可以最大限度地减少参与障碍,例如繁琐的手动管理任务,提高您的组织士气和生产力。

3. 更好的沟通

G-P Gia™ 这样的生成式 AI 可以帮助起草政策、手册和其他必要的人力资源文件。 这些工具在广泛的主题和法律框架上进行了培训,这降低了可能导致责任的偏见的可能性。 更高的准确性和清晰度还可改善与全球团队的沟通。

此外,AI 工具可实现更个性化的通信。 您可以使用该技术创建个性化消息,例如年度加薪通知或福利声明。

4. 更大的竞争优势

如今,公司在制定业务战略时正采用全球思维模式。 事实上,72% 的领导者已准备好与国际人才一起发展团队,以促进敏捷性、保持竞争力并开拓新市场。

AI 是制定这些战略的关键要素。 例如,49%的高管认为人工智能预测新市场挑战的能力对于成功是必不可少的。 我们的 AI at Work 报告还显示,65% 的高管认为 AI 对全球竞争至关重要,96% 的高管预测利用 AI 的公司将超越同行。

AI 在人力资源管理中的常见应用

AI 在 HR 中有许多相关应用。

候选人和员工体验

公司可以在从入职到离职的整个雇佣生命周期中实施 AI 技术。 这些解决方案有助于实现简单性,加快流程,甚至减少对外部顾问的依赖。

例如,AI 减少了对应用程序手动评估的需求。 您的团队可以专注于与那些最符合公司需求和开场白的人进行互动。

在雇佣期间,组织可以利用 AI 来协助入职、合规、绩效管理、福利管理和培训机会。 这些工具可以提供个性化的发展计划和福利建议,以获得更好的体验。

当分道扬镳时,AI 可以通过计算冗余付款和起草终止函来使流程无缝衔接,同时确保遵守当地法律。

文档创建和管理

人力资源流程不可避免地需要文件。 借助 AI,创建和管理这些文档比以往任何时候都更容易、更快。

生成式 AI 可以编写和自定义您的团队最依赖的文件,例如手册、雇佣合同和录用通知书。 您可以使用 Gia 快速提交文件以供审查,或使用经全球就业专家审查的可定制模板。 该技术需要几分钟才能创建合规、个性化和准确的文档。

遵守当地劳动法和就业法规

AI 是确保遵守当地劳动法律和就业法规的强大解决方案,尤其是在您在不同地区运营时。 这些工具可以帮助您:

  • 识别法律文件中的潜在陷阱,防止代价高昂的违规。
  • 获得与背景相符、细微的就业问题的答案。
  • 撰写符合法律要求的工作描述。
  • 降低工人分类错误的风险

虽然人工智能在日常运营中是一个很好的支持,但该技术不能替代人类的专业知识。

例如,Gia 利用数百名人力资源、税务和法律专业人士的知识,所有信息均得到经过验证、专家审查的来源的支持。 人工智能技术和人类专业知识的结合有助于为最棘手的人力资源问题提供最准确和细致的答案。

人力资源部门的实施挑战和 AI 法律风险

人力资源 AI 面临的挑战包括法律风险、提高劳动力技能、司法管辖区结构和道德应用。

在人力资源流程中引入 AI 会带来独特的挑战和需要考虑的潜在风险。

劳动力技能提升需求

随着公众获得生成式人工智能,许多员工第一次遇到这些工具,可能需要发展特定的技能来学习如何使用该技术来最大限度地发挥业务影响。

不同的运营司法管辖区和员工结构

在全球运营的公司应对各种复杂的劳动力要求。 您选择的 AI 工具应具有广泛的司法管辖区覆盖范围。 确保该技术使用经过审查的文章和政府来源,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也是如此。 例如,如果您的公司主要雇用独立承包商与员工,您的 AI 技术必须了解这两种工人类型之间的法律区别,以防止出现问题。

负责任和道德的应用

与劳动法一样,隐私法也因地点而异。 确保您选择的技术符合全球隐私标准,并采取了强有力的安全措施,以确保您的所有交互和数据安全。

利用 AI 克服实施挑战和法律风险的最佳实践

以下步骤详细介绍了如何轻松将 AI 融入 HR:

1. 制定 AI 实施策略。

了解如何、何时何地将 AI 工具纳入 HR 至关重要,这意味着要根据公司的独特目标和需求设计蓝图。

首先确定技术可以产生最大影响的高价值工作流程。 这些通常是 AI 简化的复杂任务,可以最大限度地利用您的时间和资源。 示例包括:

  • 根据当地劳动法规审查和修改雇佣合同
  • 为新地区定制员工手册
  • 生成符合司法劳动法的录用通知书
  • 分析复杂文档以提出改进建议
  • 识别和标记潜在的合规风险,以进行主动调整

一旦您确定 AI 为您的公司创造价值的任务,您就可以向利益相关者展示您的计划。 完善的数据驱动型实施策略对于成功部署和采用至关重要。 保持透明并提供重要信息,例如:

  • 统计:演示 AI 如何利用经过验证的指标节省时间和金钱。 最近对35,000名全球员工的调查发现,人工智能每天平均为工人节省一小时。 德勤研究表明,41% 使用生成式 AI 的公司实现了 11% 至 30% 的投资回报率 (ROI)。 我们的 AI 驱动型全球人力资源代理 Gia 可将合规成本和时间减少高达 95%。
  • 基准:确定贵公司当前的 AI 成熟度水平,以与竞争对手进行比较并衡量未来的进展。
  • 成功指标:记录贵公司的成功实施和采用情况。 包括任何相关的里程碑,例如测试阶段及其时间范围。
  • 指标:决定您将跟踪和监控哪些指标以量化结果。 示例包括运营效率提升、用户采用率和投资回报率。

2. 跨职能团队合作。

全面的 AI 战略需要各部门的意见才能成功——跨职能协作是不可协商的。 在您的规划中包括以下部门:

财务:确定 AI 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 AI 集成的长期财务影响,以确保与更广泛的增长目标保持一致。

IT:您部署的 AI 解决方案应补充您现有的工具,并保护人力资源工作流程中常见的大量个人信息。 IT 专家可以提供有关兼容性和高级数据保护的指导。

人力资源:一些公司用特定的人员和技能组合来增强他们的战略。 例如,您可以聘请生成式 AI 专家或人力资源创新员工来监督实施项目。 与您的招聘团队合作可以帮助您根据您的公司文化和需求确定这些职位的最佳候选人

3. 优先考虑人类体验。

人类和人工智能共同取得更好的成果。

将 AI 引入您的人力资源流程会影响您的人力。 有些角色会随着 AI 的发展而发展。 因此,投资于员工培训计划是关键。

考虑为您的整个人力资源员工制定一个普适计划,其中包括以下模块:

  1. 合规和负责任的应用程序:教导员工您的 AI 工具为哪些工作流程带来价值。 强调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,以及您在使用 AI 工具时将要求每个员工遵守的标准。 您还可以修改员工手册,以纳入误用标准,并让员工在培训结束时确认更改。
  3. 方案和危险信号:教导员工如何识别 AI 幻觉。 解释他们如何、何时以及向谁上报使用工具时遇到的任何疑虑或潜在风险。

作为一个团队,人类和人工智能可以共同实现最佳结果,但鉴于该技术的广泛能力,提高员工技能至关重要。

考虑在预测分析等领域对您的团队进行培训,以改进他们的决策。 提升技能还有一个基本的奖金——提供技能发展机会是一种高效的员工保留策略

4. 选择正确的 AI 工具。

您独特的需求、目标和人力资源流程将决定最适合贵公司的人力资源-人工智能工具。 但是,在评估 AI 驱动的解决方案时,您应该寻找几个关键功能:

  • 可靠性:适用于 HR 的 AI 技术必须与您运营所在的每个司法管辖区的劳动法规和隐私法律保持同步。
  • 集成功能:您的 AI 工具应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:AI 检测模式和在数据中发现见解的能力有助于做出更明智的决策和制定增长策略。
  • 可扩展性:不断增长的公司需要动态的人工智能技术,这些技术可以随团队和运营而扩展。
  • 安全:数据安全对于降低泄露风险、保护信息访问、完整性和隐私至关重要。

Gia 体现了所有这些原则。 其正在申请专利的人工智能为美国550个州和50多个国家提供了准确的劳动法指导。

我们已将 13 年以上的全球就业经验与近 100 万个实际情境和跨司法管辖区的法律专业知识相结合,以创建最终的全球人力资源代理。 在 Gia 的帮助下,您的公司可以:

  • 在几秒钟内生成特定地点的定制雇佣文件,例如手册、合同和录用通知书。
  • 通过对潜在违规、错误和差异的实时反馈,以及有关如何修复这些错误的建议,降低合规风险。
  • 获得复杂就业问题的特定背景答案。

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