שימוש בבינה מלאכותית במשאבי אנוש: שימושים ויתרונות

השימוש ב-AI במשאבי אנוש שינה מהיסוד את אופן התפקוד של אנשים בארגונים. ה-AI במשאבי אנוש מאפשר אוטומציה של משימות ומפנה זמן לצוותי משאבי אנוש להתמקד יותר בעבודה אסטרטגית.

אז האם ה-AI יחליף את משאבי האנוש? ה-AI בהחלט ישפר פרקטיקות מסוימות במשאבי אנוש, יפחית את העומס המנהלי, אך החלפה מלאה כנראה אינה מציאותית. פיקוח אנושי הכרחי בעת יישום AI. האלמנט האנושי חייב תמיד להישאר מכיוון שניהול אנשים כולל משתנים בלתי צפויים. אינטליגנציה רגשית היא מרכיב מפתח בניהול אנשים.

לכן, שילוב AI-משאבי אנוש יעיל יותר כהרחבה מאשר כמערכת אוטונומית לחלוטין. השימוש ב-AI גם הפך את תהליכי משאבי האנוש למהירים, קלים וחסכוניים יותר במשאבים.

מה זה בינה מלאכותית גנרטיבית במשאבי אנוש?

בינה מלאכותית גנרטיבית מתייחסת לבינה מלאכותית המסוגלת ליצור תוכן חדש, כולל תמונות, סרטונים וטקסט. היא משתמשת בלמידת מכונה, עיבוד שפה טבעית ולמידת תמונה כדי ללמוד מנתונים קיימים וליצור תוכן חדש. בינה מלאכותית גנרטיבית במשאבי אנוש משמשת לאוטומציה של משימות חוזרות, התאמה אישית של חוויות עובדים, אופטימיזציה של גיוס, ניתוח מאגרי נתונים גדולים, וקבלת החלטות מבוססות נתונים.

הנה כמה תחומים בהם משתמשים בבינה מלאכותית גנרטיבית במשאבי אנוש.

גיוס

בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה ליצור תיאורי משרה משכנעים וממוקדים בהתבסס על דרישות התפקיד ומגמות השוק. היא יכולה גם לסנן קורות חיים באופן אוטומטי ולתזמן פגישות וראיונות.

חניכה

בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה לאוטומט את תהליך החניכה עם חומרי קבלה ורשימות משימות לעובדים חדשים.

מעורבות עובדים

היא יכולה לנתח את תחושות העובדים באמצעות סקרי משוב כדי לזהות תחומים לשיפור.

תכנון כוח אדם

בינה מלאכותית גנרטיבית משמשת לזיהוי חוסרים פוטנציאליים במיומנויות והמלצה על יוזמות שדרוג כישורים. ניתוח חיזוי מנבא צרכי כוח אדם בהתבסס על מגמות עסקיות ושיעורי עזיבת עובדים.

שלבים ליישום בינה מלאכותית מחוללת במשאבי אנוש

השלב הראשון הוא לזהות תחומי מפתח לאוטומציה. לאחר מכן, יש לזהות אילו פונקציות משאבי אנוש יכולות להפיק את התועלת הרבה ביותר מבינה מלאכותית מחוללת. להעריך את כישורי כוח העבודה הנוכחי, לאתר תחומים בהם בינה מלאכותית מחוללת יכולה להעצים את יכולותיו, ולזהות מקרי שימוש פוטנציאליים בתוך פונקציות משאבי אנוש.

בעת בחירת פלטפורמת בינה מלאכותית מחוללת, ראשית יש להעריך פתרונות שונים על בסיס יכולת הרחבה, אבטחת מידע, ויכולות שילוב עם מערכות משאבי אנוש קיימות. לאחר מכן, יש לוודא שנתוני משאבי האנוש נקיים, נגישים ומאורגנים לאימון מודל הבינה המלאכותית המחוללת. לבסוף, יש לבצע פיילוט של הטכנולוגיה בפונקציה ספציפית כדי להעריך את ביצועיה ולזהות תחומים לשיפור.

יש להגדיר הנחיות ברורות לגבי אופן השימוש בכלי הבינה המלאכותית המחוללת, כולל שיקולים אתיים, פרטיות מידע ותהליכי קבלת החלטות. יש לספק הדרכה לצוותי משאבי אנוש על השימוש היעיל בכלי ופירוש תוצריו. יש לתקשר לעובדים את הכנסת הבינה המלאכותית המחוללת לגבי הציפיות וכיצד היא תשפיע על תפקידיהם.

לבסוף, יש לקבוע מדדים, להעריך באופן קבוע, ולהתאים את הפלטפורמה לטכנולוגיות בינה מלאכותית מחוללת חדשות כדי למקסם את הפוטנציאל שלה.

תפקידים חדשים פוטנציאליים של בינה מלאכותית גנרטיבית במשאבי אנוש

מומחה בינה מלאכותית גנרטיבית

אחראי על הבנת יכולות בינה מלאכותית גנרטיבית, זיהוי יישומים פוטנציאליים בתהליכי משאבי אנוש, ועיצוב הנחיות לשימוש יעיל בטכנולוגיה למשימות כמו יצירת משוב מותאם אישית לעובדים או יצירת חומרי הדרכה.

אנליסט נתוני משאבי אנוש של בינה מלאכותית גנרטיבית

מנתח מערכי נתונים גדולים באמצעות בינה מלאכותית גנרטיבית להפקת תובנות לתכנון כוח אדם, זיהוי פערי כישרונות וחיזוי שיעורי נטישה.

מעצב חוויית עובד מבוסס בינה מלאכותית

יוצר ומנהל כלים מבוססי בינה מלאכותית הפונים לעובדים כמו צ'אטבוטים שעונים על שאלות נפוצות במשאבי אנוש, מספקים המלצות למידה מותאמות אישית, ותומכים ביוזמות מעורבות עובדים.

אסטרטג גיוס כישרונות של בינה מלאכותית גנרטיבית

מנצל בינה מלאכותית גנרטיבית לייעול תהליך הגיוס על ידי אוטומציה של איתור מועמדים, סינון, ויצירת הודעות פנייה מותאמות אישית.

ארכיטקט למידה והתפתחות מונע בינה מלאכותית

מעצב ומפתח תוכניות למידה מותאמות אישית באמצעות בינה מלאכותית גנרטיבית ליצירת תוכן הדרכה אינטראקטיבי, הערכת צרכי למידה אישיים, ומתן משוב ממוקד.

יתרונות הבינה המלאכותית במשאבי אנוש

שיפור היעילות

מגיוס ועד קליטה, הכשרה ופיתוח, וניהול ביצועים, בינה מלאכותית יכולה להפחית זמני תגובה ולשפר פרודוקטיביות. על ידי אוטומציה של משימות מנהלתיות, בינה מלאכותית יכולה לפנות זמן לצוות משאבי אנוש.

בינה מלאכותית גם מותאמת אישית לחוויית העובד על ידי המלצה על הכשרות, מתן משוב על ביצועים, והצעת מסלולי התפתחות קריירה. בינה מלאכותית יכולה לנתח כמויות גדולות של מידע ולזהות מגמות ודפוסים לטובת קבלת החלטות.

הפחתת זמן גיוס

בינה מלאכותית יכולה לסייע בהפחתת זמן הגיוס של עובדים חדשים. בינה מלאכותית יכולה לסרוק כמות גדולה של קורות חיים באופן מיידי ולבחור את המתאימים תרבותית. כלי בינה מלאכותית יכולים גם לסייע בתזמון ראיונות ועריכת הערכה מקדימה של מועמדים.

הפחתת עלויות

השימוש בבינה מלאכותית מסייע בהפחתת עלויות על ידי חיזוי דרישות כוח אדם והצעת המלצות למידה מתאימות. בינה מלאכותית יכולה לנתח פערי מיומנויות ולתת המלצות, תוך אופטימיזציה של עלויות גיוס והכשרה.

אינטליגנציית החלטות

אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לספק תובנות המבוססות על דפוסי נתונים ומשוב לשיפור ביצועים. קבלת החלטות מבוססת נתונים מפחיתה הטיה ומסייעת לארגונים לשפר פרודוקטיביות.

זיהוי בעיות עובדים

בינה מלאכותית יכולה לסייע למשאבי אנוש לזהות עובדים שאינם מעורבים או אינם פרודוקטיביים ולסייע בפיתוח תוכניות לשימורם. על ידי ניתוח היסטוריה ודפוסי התנהגות, בינה מלאכותית יכולה לשפר מעורבות ושימור בחברה.

שיפור התפתחות העובדים

בינה מלאכותית יכולה לסייע בשיפור התפתחות העובדים על ידי איסוף נתוני ביצועים ויצירת תוכניות למידה מותאמות אישית. בינה מלאכותית יכולה גם לסייע בתכנון המשכיות, תוך הבטחה שהעובדים משיגים את הצמיחה וההתקדמות המקצועית הרצויה.

ההשפעה של בינה מלאכותית במשאבי אנוש

ההשפעה של בינה מלאכותית על משאבי אנוש הייתה אקספוננציאלית. אלגוריתמים ואפליקציות של בינה מלאכותית יכולים להעריך פוטנציאל וצמיחה של עובדים. היא משפרת תהליכי עבודה ומייעלת תהליכים. בתרחיש זה, יש לשמור על אבטחת מידע כדי להבטיח שימוש בטוח במידע אישי.

שילוב מוצלח של בינה מלאכותית במשאבי אנוש ידרוש תכנון וממשל זהירים. עם מערכות בינה מלאכותית, אנשי משאבי אנוש יכולים להתמקד ביצירת תרבות עבודה תומכת. יש להתייחס גם להשפעה האתית של התערבויות בינה מלאכותית בשימוש במידע אישי ובכל הטיה שעלולה להיווצר בתהליך.

יש לאמץ מסגרת בינה מלאכותית כדי להבטיח ניהול נתונים ותפוקה טובים יותר. המסגרת צריכה להיות גמישה כדי להתאים לצרכים ורצונות העובדים. ניתן לקבל החלטות מוחשיות באמצעות בינה מלאכותית, תוך הפחתת טעויות אנוש.

לאימוץ בינה מלאכותית תהיה השפעה עמוקה על דינמיקת כוח העבודה; לכן, יש לתת עדיפות למעורבות העובדים בתהליך האימוץ. כלי בינה מלאכותית יכולים לסייע גם במדידת תחושות ומשוב של עובדים. ניתן להפעיל התערבויות בינה מלאכותית בתהליכי משאבי אנוש ממוקדים להצלחה טובה יותר. אימוץ בינה מלאכותית דורש טיפוח תרבות אג'ילית עם למידה מתמשכת ותשתית דיגיטלית חזקה.

יישומי בינה מלאכותית במשאבי אנוש

גיוס

השפעת הבינה המלאכותית מורגשת בכל תפקודי משאבי האנוש, כולל בגיוס. בינה מלאכותית יכולה לסייע בגיוס על ידי סריקת כמות עצומה של קורות חיים. בינה מלאכותית יכולה גם לחפש בפלטפורמות מקוונות כדי למצוא מועמדים שאולי לא מחפשים במיוחד עבודה אך מתאימים לפרופיל הרצוי.

פתרונות בינה מלאכותית עוזרים לייעל ולאוטומט היבטים שונים של הגיוס, מה שמוביל להחלטות גיוס מהירות יותר ותחזיות משופרות להצלחת המועמדים. השימוש בבינה מלאכותית מגביר את היעילות, הדיוק והאפקטיביות בניהול כישרונות.

משימות מנהלתיות כמו איתור, סינון, תזמון ראיונות ותיאום עם חברי צוות הגיוס האחרים ניתנות לאוטומציה באמצעות יישומים מבוססי בינה מלאכותית. בינה מלאכותית יכולה גם להבטיח התאמה לערכים והעדיפויות הארגוניות בתהליך הגיוס. ניתן גם להפחית הטיה לא מודעת בתהליכי הגיוס והראיונות. בינה מלאכותית גם מסייעת בהערכה טובה יותר של כישורי המועמד ותכונות אישיות. בינה מלאכותית יכולה לסייע בקידום פיתוח קריירה פנימי.

אנליטיקה חזויה

בינה מלאכותית יכולה לנתח נתוני עבר כדי לחזות אילו מועמדים צפויים להצליח יותר בתפקיד, ולסייע למגייסים לקבל החלטות מושכלות. בינה מלאכותית יכולה לנתח ראיונות וידאו כדי לראות אם הם מתאימים תרבותית ולהעריך כישורים רכים.

תזמון ראיונות עם מועמדים

בינה מלאכותית יכולה לתזמן ראיונות באופן אוטומטי ולטפל בכל שאלה שיש למועמדים. כלי בינה מלאכותית יכולים גם למנוע התנגשויות אחרות בתזמון הנוגעות לצוות הגיוס. צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית יכולים לענות על שאלות מועמדים ואפילו לבצע ראיונות סינון ראשוניים.

תיאורי משרה מותאמים אישית

בינה מלאכותית יכולה להתאים אישית תיאורי משרה כדי למשוך מאגרי מועמדים ספציפיים על ידי התאמת השפה והדגשת כישורים רלוונטיים. תיאור משרה המתואר במדויק בהתבסס על היכולות והכישורים הנדרשים לתפקיד יכול לשפר את שיעורי ההצלחה של הגיוס.

קליטה

קליטה בסיוע בינה מלאכותית מאפשרת אוטומציה של תיעוד ומפחיתה ניירת. ניתן לשלוח תזכורות אוטומטיות לעובדים חדשים לגבי טפסים ובקשות.

מודולי קליטה מותאמים אישית

בינה מלאכותית יכולה להתאים חוויות למידה לצרכים אישיים בהתבסס על הניסיון והמומחיות של המגויס.

משוב ביצועים

ניתן לספק משוב בנוגע להשלמת משימות או מעורבות, תוך מתן משוב בזמן אמת ותחומי שיפור.

ניהול משימות אוטומטי

בינה מלאכותית יכולה לייעל משימות מנהלתיות כמו חתימה על חוזים, מילוי טפסים והקצאת גישה למערכות.

אלמנטים של משחקיות מבוססי בינה מלאכותית

משחקיות מבוססת בינה מלאכותית מגבירה מעורבות במהלך החניכה באמצעות אתגרים, תגמולים ומעקב אחר התקדמות.

בינה מלאכותית יכולה לנתח נתונים כדי לזהות תחומים לשיפור בתהליך החניכה. צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית יכולים לסייע בחניכה על ידי מענה לשאלות על מדיניות החברה, הטבות ונהלים.

תכנון כוח אדם

השימוש בבינה מלאכותית הפך ארגונים לישויות קוגניטיביות. הבטחת אספקת מיומנויות יציבה היא קריטית ובינה מלאכותית יכולה לשמש כיועץ קוגניטיבי. בינה מלאכותית יכולה גם לשפר את הניידות הפנימית בארגון.

בתגמול עובדים, איכות שיחות התגמול בין מנהל לעובד יכולה להשתפר באמצעות בינה מלאכותית. תחזיות מבוססות נתונים יכולות להיעשות על ידי בחינת מסלולי צמיחת החברה. ניתן לבצע התאמות בזמן אמת בשיטות החיזוי. בינה מלאכותית יכולה לנתח תוצאות פרויקטים ועל בסיס זה משאבי אנוש יכולים להחליט לגייס או להכשיר כדי לעמוד בדרישות החזויות.

בינה מלאכותית יכולה לסייע בשמירה על מצאי מיומנויות בנוגע למומחיות במיומנויות ודרישות ארגוניות עתידיות. ניתן לסווג ולדרג מיומנויות קיימות במלאי.

ניתן גם לנתח פערי מיומנויות. ניתן לבצע שדרוג מיומנויות היכן שנדרש. ניתנים גם ניטור ומשוב עם למידה מותאמת כשנדרש. בינה מלאכותית יכולה להוביל להקצאת כישרונות אסטרטגית טובה יותר וניהול סיכונים.

אנליטיקה חזויה

אנליטיקה חזויה משמשת לחיזוי צרכי כוח אדם עתידיים. בינה מלאכותית יכולה לנתח דפוסי גיוס היסטוריים, שיעורי עזיבת עובדים, מגמות בתעשייה ואינדיקטורים כלכליים כדי לחזות דרישות כוח אדם עתידיות.

זיהוי פערי מיומנויות ותכנון פרואקטיבי של יוזמות הכשרה או גיוס נעשה גם באמצעות אנליטיקה חזויה.

ניטור ביצועי עובדים

ניתוח ביצועי עובדים מבוסס בינה מלאכותית נעשה באמצעות מדדי שיפור דרך ניתוח נתונים.

זיהוי פערי מיומנויות

ניתוח מיומנויות כוח העבודה הנוכחי אל מול דרישות פרויקטים עתידיות לזיהוי תחומים בהם נדרש שדרוג או הסבה מקצועית. בינה מלאכותית יכולה להציע תוכניות הכשרה מתאימות לטיפול בפערי מיומנויות.

אופטימיזציית עלויות

חיזוי עלויות כוח אדם על בסיס ביקוש חזוי ואופטימיזציה של הקצאת כוח אדם למזעור הוצאות מיותרות ניתן לבצע באמצעות אלגוריתמים של בינה מלאכותית.

קבלת החלטות פרואקטיבית

בעזרת בינה מלאכותית חברות יכולות לקבל החלטות טובות יותר על ידי זיהוי בעיות פוטנציאליות ואתגרים עתידיים.

אופטימיזציית תזמון

באמצעות תכנות אילוצים ואופטימיזציה, ניתן להקצות משאבי אלגוריתם ביעילות כדי להתאים לוחות זמנים ולהבטיח כיסוי.

תכנון תרחישים

באמצעות סימולציה של תרחישים עסקיים שונים, בינה מלאכותית יכולה לעזור לאנשי משאבי אנוש להבין כיצד ירידות בשוק, התרחבויות או השקות מוצרים משפיעות על צורכי כוח אדם.

למידה והתפתחות

בינה מלאכותית מסייעת בכתיבת תוכן על ידי יצירת תיאורי משרה, תקשורת עובדים, חומרי הדרכה ומסמכי קליטה, ומאוטמטת משמעותית את יצירת התוכן.

בינה מלאכותית גם עוזרת לעקוב אחר התקדמות הלומדים, העדפותיהם וביצועיהם. תהליכים ידניים בניתוח לומדים יכולים להיות מופחתים משמעותית בדרך זו. מורים וירטואליים וצ'אטבוטים יכולים גם לספק תמיכה מיידית בתהליך הלמידה.

סביבות למידה אדפטיביות יכולות לספק חוויות למידה דינמיות בהתבסס על הצרכים והתגובות של הלומדים. בינה מלאכותית עוזרת לחזות תוצאות למידה ומשפרת את שיעורי ההצלחה של הלומדים. בינה מלאכותית עוזרת לזהות דפוסים ותובנות, תוצאות הדרכה ופערי ידע. יוזמות למידה והתפתחות יכולות גם לשפר את האוריינות בבינה מלאכותית.

מסלולי למידה מותאמים אישית

אלגוריתמים של בינה מלאכותית מנתחים נתוני לומדים כדי להתאים תוכן וקצב בהתבסס על צרכים אישיים, חוזקות וחולשות, ויוצרים מסלולי למידה מותאמים אישית.

ציונים אוטומטיים

בינה מלאכותית יכולה לתת ציונים למטלות באופן אוטומטי, לספק משוב מפורט על ביצועים ולזהות תחומים הדורשים שיפור.

חוויות למידה אימרסיביות

ניתן לשלב בינה מלאכותית בסימולציות מציאות מדומה (VR) ומציאות רבודה (AR) כדי ליצור סביבות למידה מציאותיות ומעורבות.

פיתוח תכנית לימודים

בינה מלאכותית יכולה לסייע ביצירת מסלולי למידה מיטביים על ידי ניתוח נתונים לזיהוי תוכן הלמידה הרלוונטי והיעיל ביותר.

עבודה מנהלית

בינה מלאכותית מאוטמטת חלק גדול מהעבודה המנהלית. בינה מלאכותית יכולה להפחית עבודה ידנית וטעויות אנוש. יישומים מבוססי בינה מלאכותית יכולים לתזמן פגישות, לענות על שאלות ולספק מידע על הטבות.

תקשורת

באמצעות צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית יוצרת, משאבי אנוש יכולים לשפר את מעורבות העובדים, להגדיל את הגישה למאגר הידע של משאבי אנוש ולהציע המלצות למידה מותאמות אישית בהתבסס על פערי מיומנויות. ניתן גם להשתמש בצ'אטבוטים אלה כדי לשפר את היעילות, הצמיחה האישית של העובדים וחווית ההתפתחות.

שיבוש כוח העבודה ובינה מלאכותית

עם הכנסת טכנולוגיות חדשות כמו בינה מלאכותית, ניתן לצפות שתפקידים קיימים ישתנו באופן דרסטי. למרות שבינה מלאכותית לא תחליף לחלוטין את משאבי אנוש או חלקים ממנו, היא בהחלט יכולה להעצים את הפונקציות.

גורם נוסף שיש לקחת בחשבון הוא שגם אם מושגת תפוקה גבוהה יותר באמצעות בינה מלאכותית בעבודה, זה לא בהכרח שווה לביקוש מוגבר למוצרים ושירותים. ייתכן שלא תהיה השפעה גבוהה על התפוקה הכלכלית בטווח הקצר.

שיתוף פעולה בין משפטים, טכנולוגיה ומשאבי אנוש בנושאי ציות ואבטחה יבוא לידי ביטוי עם טכנולוגיות בינה מלאכותית חדשות יותר. ממשל ואבטחת סייבר יהיו גם כן אלמנטים חשובים. אנו יכולים לצפות גם להטמעות רחבות יותר של יוזמות בינה מלאכותית בארגון.

לדוגמה, וולמארט הכפילה את ההשקעה שלה בבינה מלאכותית דור חדש. הגישה של החברה לפלטפורמת הבינה המלאכותית, מאי אסיסטנט, הורחבה ל-25,000 עובדים נוספים ב-10 מדינות.

יש להבטיח שימוש זהיר במודלים ציבוריים של שפה גדולה כמו צ'אטג'יפיטי כדי למנוע הפרה פוטנציאלית של חוקי זכויות יוצרים. חברות עם שיעורי אימוץ טובים יותר של בינה מלאכותית יכולות לצפות גם ליתרון תחרותי גבוה יותר.

על פי מחקרים אחרונים של איי.בי.אם אינסטיטיוט פור ביזנס ואליו, מנכ"לים רבים מודאגים מדיוק והטיה של בינה מלאכותית, תוך מתן עדיפות לממשל בינה מלאכותית יוצרת ושילובה מראש בשלבי התכנון. בנוסף, עסקים רבים מתכננים להכשיר מחדש את כוח העבודה שלהם עקב האימוץ הגובר של בינה מלאכותית יוצרת, ומצפים לגייס לתפקידים חדשים עם צמיחת הבינה המלאכותית היוצרת.

החלטות הנהגה יכולות להתקבל טוב יותר עם בינה מלאכותית. כדי לאמץ בינה מלאכותית, צריכות להיות אסטרטגיות ממשל במקום להבטיח שימוש אחראי ואתי. הכשרת אוריינות בינה מלאכותית תהיה חשובה לעובדים להבין וליישם יוזמות בינה מלאכותית.

אימוץ בינה מלאכותית בארגונים אינו זול בשום אופן. העלות מעורבת כי נדרש כוח מחשוב רב יותר. בינה מלאכותית כשירות הוא תחום פורח, עם סטארט-אפים וחברות המספקות שירותים וכלים מבוססי בינה מלאכותית.

השפעת הבינה המלאכותית עדיין לא נראית, בהבנה עד כמה ואילו משרות יהיו פגיעות. עיצוב מחדש של משרות יתרחש בהתאם למשימות שיוחלפו על ידי בינה מלאכותית.

בינה מלאכותית יכולה גם לעזור בציות רגולטורי כדי למנוע קנסות או בעיות משפטיות. מעורבות רבה יותר של מנהלי משאבי אנוש בכירים תבוא לידי ביטוי כדי לבטל עיצוב מחדש וחשיבה מחדש על משרות.

אסטרטגיות עסקיות הקשורות ל-Gen AI יהיו חלק חשוב מתהליכי הניהול האסטרטגי. נדרש ניתוח משימות עבודה כדי לקבוע אילו משימות ניתן להרחיב או לאוטומציה.

יש לגבש מפות דרכים למיומנויות Gen AI כדי להכשיר מחדש ולגייס עובדים. יש להעריך גם את בקרת האיכות של הנתונים והפלט בנוגע ל-AI.

על פי מחקר מ-McKinsey ומקורות אחרים, AI גנרטיבי עשוי לפנות 30 עד 70 אחוז משעות העבודה על ידי אוטומציה של משימות חוזרות, כאשר מחקרים מסוימים מצביעים על כך שעובדים המשתמשים בכלי AI גנרטיביים חוסכים בממוצע 1.75 שעות ביום, שמתורגמות ליום עבודה מלא שנחסך בשבוע.

גם המיומנות הטכנית של כוח העבודה צריכה להשתפר. יש ליישם אסטרטגיות ממשל. יש לבצע פיילוט ליוזמות AI לפני הטמעה בכלל הארגון. יש לאמץ מודלי שפה פרטיים לשיעורי הצלחה טובים יותר בארגונים.

עתיד משאבי אנוש ובינה מלאכותית

עתיד העבודה נקבע על פי האופן שבו בינה מלאכותית תחליף משרות או משימות בארגונים. בינה מלאכותית תסייע לאנשי משאבי אנוש להתמקד יותר בפונקציות אסטרטגיות כמו פיתוח מנהיגות וניהול קשרים. עם שגשוג הבינה המלאכותית בתחום משאבי האנוש, היא תהפוך את משאבי האנוש לדינמיים יותר ומונעי נתונים.

עובדים יידרשו לפתח כישורים חדשים באמצעות כלי בינה מלאכותית בחברות. הצלחתם של צוותי משאבי אנוש וארגונים תהיה תלויה במיצוי הפוטנציאל של מערכות בינה מלאכותית.

יש לבצע ביקורות נתונים כדי להבטיח את איכות הנתונים המשמשים למניעת הטיה ואי דיוק. יהיה חיוני גם שלעובדים תהיה הבנה טובה של יכולות ומגבלות הבינה המלאכותית. יוזמות חינוך והכשרה בתחום הבינה המלאכותית יהיו בעלייה כדי לשדרג ולהכשיר מחדש עובדים.

אימוץ רחב יותר של בינה מלאכותית יהיה בארגונים עם שיעורי אימוץ הולכים וגדלים. פיקוח אנושי יהיה חיוני להבטחת השימוש האתי והאחראי במערכות בינה מלאכותית. יהיה צורך גם בקווים מנחים אתיים להבטחת שקיפות ואחריותיות.

יש לבצע התאמה עם ערכי הארגון ויעדיו ליוזמות בינה מלאכותית לשם שיפור סטנדרטים ותפוקות בינה מלאכותית.

השימוש בבינה מלאכותית יכול גם לסייע בדירוג חוויית העובד ולשפר אותה. החלטות צריכות להיות נתמכות נתונים לשיפור הפרודוקטיביות, כאשר אינטליגנציית החלטות היא פרמטר מפתח. הכנסת ה'אנושי' ליוזמות בינה מלאכותית תהיה מפתח להצלחה, הופכת את מקום העבודה למרכז יותר בעובדים ובאנשים.