在人力资源中使用人工智能：用途与好处

人工智能在人力资源领域的应用彻底改变了组织内人员的工作方式。人力资源中的人工智能可以自动化处理任务，让人力资源团队有更多时间专注于战略性工作。

那么，人工智能会取代人力资源吗？人工智能肯定会增强某些人力资源实践，减少行政工作负担，但完全取代可能不会成为现实。在应用人工智能时，人工监督是必不可少的。由于管理人员涉及不可预测的变量，人为因素必须始终存在。情商是管理人员的一个关键要素。

因此，人工智能与人力资源的整合作为一种增强手段比完全自主系统更有效。人工智能的应用也使人力资源流程变得更快、更简单、更节省资源。

什么是人力资源中的生成式人工智能？

生成式人工智能是指能够创建新内容的人工智能，包括图像、视频和文本。它使用机器学习、自然语言处理和图像学习来从现有数据中学习并生成新内容。人力资源中的生成式人工智能用于自动化重复性任务、个性化员工体验、优化招聘、分析大型数据集和做出数据驱动的决策。

以下是生成式人工智能在人力资源中的应用领域。

招聘

生成式人工智能可以根据职位要求和市场趋势制作引人注目的定向职位描述。它还可以自动筛选简历并安排会议和面试。

入职

生成式人工智能可以通过欢迎材料和新员工任务清单自动化入职流程。

员工参与度

它可以通过反馈调查分析员工情绪，以识别需要改进的领域。

人力资源规划

生成式人工智能用于识别潜在的技能短缺并推荐技能提升计划。预测分析根据业务趋势和员工流失率预测人员配置需求。

在人力资源中实施生成式人工智能的步骤

第一步是确定关键的自动化领域。然后，识别哪些人力资源职能最能从生成式人工智能中受益。评估当前员工技能，发现生成式人工智能可以增强其能力的领域，并确定人力资源职能内的潜在使用案例。

在选择生成式人工智能平台时，首先要根据可扩展性、数据安全性以及与现有人力资源系统的集成能力来评估不同的解决方案。然后，确保您的人力资源数据清晰、可访问且有组织，以便训练生成式人工智能模型。最后，在特定职能中试点该技术，以评估其性能并确定需要改进的领域。

制定清晰的指导方针，说明如何使用生成式人工智能工具，包括道德考虑、数据隐私和决策过程。为人力资源团队提供如何有效使用该工具并解释其输出的培训。向员工传达生成式人工智能的引入，说明期望以及它将如何影响他们的角色。

最后，建立指标，定期评估，并使平台适应新的生成式人工智能技术，以最大化其潜力。

人力资源领域中潜在的新一代人工智能职位

生成式人工智能专家

负责理解生成式人工智能的功能，识别人力资源流程中的潜在应用，并设计提示以有效利用该技术完成诸如制定个性化员工反馈或创建培训材料等任务。

生成式人工智能人力资源数据分析师

使用生成式人工智能分析大型数据集，为劳动力规划提取见解，识别人才缺口，并预测离职率。

人工智能驱动的员工体验设计师

创建和管理面向员工的人工智能驱动工具，如回答常见人力资源问题的聊天机器人，提供个性化学习建议，并支持员工参与计划。

生成式人工智能人才招聘策略师

利用生成式人工智能通过自动化候选人sourcing、筛选和生成个性化外联信息来简化招聘流程。

人工智能驱动的学习与发展架构师

使用生成式人工智能设计和开发定制化学习项目，生成互动培训内容，评估个人学习需求，并提供针对性反馈。

人力资源中AI的优势

提高效率

从招聘到入职、培训发展和绩效管理，AI可以缩短周转时间并提高生产力。通过自动化管理任务，AI可以释放人力资源部门的时间。

AI还通过推荐培训、提供绩效反馈和职业发展路径来个性化员工体验。AI可以分析大量数据并识别趋势和模式以支持决策。

缩短招聘时间

AI可以帮助缩短招聘新员工的时间。AI可以即时筛选大量简历并选择文化契合的候选人。AI工具还可以帮助安排面试和进行候选人的预评估。

降低成本

AI的使用通过预测劳动力需求和提供适当的学习建议来帮助降低成本。AI可以分析技能差距并提供建议，优化招聘和培训成本。

决策智能

AI算法可以根据数据模式和反馈提供见解以提高绩效。数据驱动的决策可以减少偏见并帮助组织提高生产力。

识别员工问题

AI可以帮助人力资源部门识别不敬业或效率低下的员工，并帮助制定留住他们的计划。通过分析历史和行为模式，AI可以提高公司的员工参与度和保留率。

改善员工发展

AI可以通过收集绩效数据和创建定制化学习计划来帮助改善员工发展。AI还可以协助继任计划，确保员工实现预期的职业成长和晋升。

人工智能在人力资源中的影响

人工智能对人力资源的影响呈指数级增长。人工智能算法和应用程序可以评估员工的潜力和成长。它改进工作流程并简化流程。在这种情况下，必须保持数据安全以确保个人信息的安全使用。

人工智能在人力资源中的成功整合需要仔细的规划和治理。通过人工智能系统，人力资源人员可以专注于创造支持性的工作文化。在使用个人信息和过程中出现的任何偏见时，还需要解决人工智能干预的道德影响。

应采用人工智能框架以确保更好的数据管理和输出。该框架应具有灵活性以适应员工的需求和愿望。通过使用人工智能可以做出具体决策，减少人为错误。

人工智能的采用将对劳动力动态产生深远影响；因此，在采用过程中必须优先考虑员工参与。人工智能工具还可以帮助衡量员工情绪和反馈。人工智能干预可以在目标人力资源流程中进行试点以获得更好的成功。人工智能的采用需要培养持续学习和强大数字基础设施的敏捷文化。

人力资源中的人工智能应用

招聘

人工智能的影响已遍及所有人力资源职能，包括招聘。人工智能可以通过扫描大量简历来协助招聘。人工智能还可以搜索在线平台，找到可能并不特别在找工作但符合所需简历的候选人。

人工智能解决方案有助于简化和自动化招聘的各个方面，从而加快招聘决策并改善候选人成功预测。人工智能的使用提高了人才管理的效率、准确性和有效性。

招聘、筛选、安排面试和与招聘团队其他成员协调等行政任务可以使用基于人工智能的应用程序实现自动化。人工智能还可以确保招聘过程与组织价值观和优先事项保持一致。也可以减少招聘和面试过程中的无意识偏见。人工智能还有助于更好地评估候选人的能力和性格特征。人工智能可以协助促进内部职业发展。

预测分析

人工智能可以分析过去的数据来预测哪些候选人可能在某个职位上更成功，帮助招聘人员做出明智的决定。人工智能可以分析视频面试，以判断他们是否适合企业文化并评估软技能。

安排候选人面试

人工智能可以自动安排面试并处理候选人可能有的任何疑问。人工智能工具还可以避免与招聘团队相关的任何其他日程冲突。人工智能驱动的聊天机器人可以回答候选人的问题，甚至进行初步筛选面试。

定制职位描述

人工智能可以通过调整语言和突出相关技能来个性化职位描述，以吸引特定的候选人群体。根据工作所需的能力和技能准确描述的职位描述可以提高招聘的成功率。

入职

人工智能辅助入职可以使文档自动化并减少文书工作。可以向新员工发送有关表格和申请的自动提醒。

定制入职模块

人工智能可以根据新员工的经验和专业知识定制学习体验。

绩效反馈

可以提供关于任务完成或参与度的反馈，提供实时反馈和改进领域。

自动任务管理

人工智能可以简化合同签署、表格填写和系统访问权限设置等管理任务。

人工智能驱动的游戏化元素

人工智能驱动的游戏化通过挑战、奖励和进度跟踪来提升入职期间的参与度。

人工智能可以分析数据以识别入职流程中需要改进的领域。人工智能驱动的聊天机器人可以通过回答有关公司政策、福利和程序的问题来协助入职。

劳动力规划

人工智能的使用使组织发展成为认知型企业。确保稳定的技能供应至关重要，人工智能可以作为认知顾问。人工智能还可以改善组织内部的流动性。

在员工薪酬方面，使用人工智能可以提高经理/员工薪酬讨论的质量。通过examining公司增长轨迹可以做出数据驱动的预测。可以对预测方法进行实时调整。人工智能可以分析项目结果，人力资源部门可以根据此决定招聘或培训以满足预测需求。

人工智能可以帮助维护有关技能专长和未来组织需求的技能清单。可以对现有技能熟练程度进行分类和排名。

还可以分析技能差距。可以在需要时进行技能提升。在必要时还提供监控和反馈以及优化学习。人工智能可以带来更好的战略性人才分配和风险管理。

预测分析

预测分析用于预测未来的人员配备需求。人工智能可以分析历史招聘模式、员工流失率、行业趋势和经济指标来预测未来的人员配备需求。

通过预测分析还可以识别技能差距并主动规划培训或招聘计划。

监控员工绩效

通过数据分析进行基于人工智能的员工绩效改进指标分析。

技能差距识别

通过分析当前员工技能与未来项目需求来识别需要提升或重新培训的领域。人工智能可以建议适当的培训计划来解决技能差距。

成本优化

使用人工智能算法可以根据预测需求预测劳动力成本并优化劳动力分配以最大限度地减少不必要的支出。

主动决策

在人工智能的帮助下，公司可以通过识别潜在问题和未来挑战来做出更好的决策。

日程优化

使用约束编程和优化，算法资源可以被有效分配以调整日程并确保覆盖率。

情景规划

通过模拟不同的商业情景，人工智能可以帮助人力资源专业人员了解市场低迷、扩张或产品发布如何影响人员配置需求。

学习与发展

人工智能通过生成职位描述、员工沟通、培训材料和入职文件来协助内容创作，显著实现内容创建自动化。

人工智能还有助于追踪学习者的进度、偏好和表现。这样可以大大减少学习者分析中的手动流程。虚拟导师和聊天机器人也可以在学习过程中提供即时支持。

自适应学习环境可以根据学习者的需求和反应提供动态学习体验。人工智能有助于预测学习成果并提高学习者的成功率。人工智能有助于识别模式和洞察、培训成果和知识差距。学习和发展计划也可以提高人工智能素养。

个性化学习路径

人工智能算法分析学习者数据，根据个人需求、优势和不足调整内容和进度，创建个性化学习路径。

自动评分

人工智能可以自动评分作业，提供详细的表现反馈，并识别需要改进的领域。

沉浸式学习体验

人工智能可以集成到虚拟现实（VR）和增强现实（AR）模拟中，创造真实且引人入胜的学习环境。

课程开发

人工智能可以通过分析数据来识别最相关和有效的学习内容，协助创建优化的学习路径。

行政工作

人工智能自动化了大部分行政工作。人工智能可以减少人工操作和人为错误。基于人工智能的应用程序可以安排会议、回答查询并提供福利信息。

沟通

使用生成式人工智能聊天机器人，人力资源部门可以提高员工参与度，增加对人力资源知识库的访问，并根据技能差距提供个性化学习建议。您还可以使用这些聊天机器人来提高效率、个人成长和发展体验。

人工智能对劳动力的影响

随着人工智能等新技术的引入，现有岗位预计将发生巨大转变。尽管人工智能可能不会完全取代人力资源或其部分职能，但它确实可以增强这些功能。

另一个需要考虑的因素是，即使在工作中使用人工智能实现了更高的产出，也不一定意味着对商品和服务的需求会增加。短期内对经济产出可能不会产生重大影响。

随着新型人工智能技术的出现，法律、技术和人力资源部门在合规性和安全性方面的协作将发挥作用。治理和网络安全也将是重要元素。我们还可以期待更广泛的企业人工智能计划推广。

例如，Walmart已将其在生成式人工智能方面的投资翻倍。公司将生成式人工智能平台My Assistant的使用范围扩大到10个国家的25,000名额外员工。

必须确保谨慎使用ChatGPT等公共大型语言模型，以避免任何潜在的版权法违规。人工智能采用率更高的公司也可以期待获得更高的竞争优势。

根据最近IBM商业价值研究院的研究，许多CEO都关注人工智能的准确性和偏见问题，优先考虑生成式人工智能治理并在设计阶段就将其整合。此外，许多企业计划因生成式人工智能的日益普及而重新培训其员工，并期待随着生成式人工智能的发展招聘新职位。

人工智能可以帮助做出更好的领导决策。为了采用人工智能，需要制定治理策略以确保负责任和道德的使用。人工智能素养培训对于员工理解和实施人工智能计划将很重要。

在组织中采用人工智能绝非廉价之举。随着需要更多的计算能力，成本也随之增加。人工智能即服务（AIaaS）是一个蓬勃发展的领域，创业公司和企业都在提供基于人工智能的服务和工具。

人工智能的影响尚未可知，在理解哪些工作将受到影响以及影响程度方面。根据人工智能将取代哪些任务，工作岗位的重新设计将会发生。

人工智能还可以帮助遵守监管规定，避免罚款或法律问题。首席人力资源官将更多地参与进来，以抵消工作的重新设计和重新思考。

生成式人工智能相关的商业战略将成为战略管理过程中的重要组成部分。需要进行工作任务分析以确定哪些任务可以被增强或自动化。

需要制定生成式人工智能技能路线图以重新培训和招聘员工。还需要评估有关人工智能的数据和输出的质量控制。

根据McKinsey和其他来源的研究，生成式人工智能可能通过自动化重复性任务来释放30%到70%的工作时间，一些研究表明，使用生成式人工智能工具的员工平均每天节省1.75小时，相当于每周节省一整天的工作时间。

劳动力的技术能力也必须提高。需要制定治理策略。在全企业范围推广之前，必须首先试点人工智能计划。组织应采用私有语言模型以获得更好的成功率。

人力资源与人工智能的未来

工作的未来取决于人工智能将如何替代组织中的工作或任务。人工智能将帮助人力资源人员更多地关注领导力发展和关系管理等战略职能。随着人工智能在人力资源领域的蓬勃发展，它将使人力资源更加动态化和数据驱动。

员工将需要在公司使用人工智能工具发展新技能。人力资源团队和组织的成功将取决于如何利用人工智能系统的潜力。

还需要进行数据审计以确保所使用数据的质量，避免偏见和不准确。员工对人工智能能力和局限性的深入了解也很重要。针对人工智能的教育和培训计划将会增加，以提升和再培训员工。

组织中将会有更广泛的人工智能应用，采用率也会增加。人类监督对确保人工智能系统的道德和负责任使用至关重要。还需要制定道德准则以确保透明度和问责制。

人工智能计划需要与组织价值观和目标保持一致，以获得更好的人工智能标准和输出。

人工智能的使用还可以帮助评估员工体验并改善它。决策需要数据支持以提高生产力，决策智能是关键参数。将"人性化"注入人工智能计划将是成功的关键，使工作场所更加以员工和人为中心。