Była specjalistka HR w korporacji, obecnie edukatorka HR, wyjaśnia, czego wymaga się od liderów w świecie AI — i jak wybrać odpowiednie narzędzia AI dla organizacji

Połączenie technologii HR i AI w miejscu pracy

Uważam się za obserwatorkę branży, influencerkę i edukatorkę. Jestem założycielką i twórczynią Oops, Did I Think That Out Loud — platformy poświęconej szczerym rozmowom na temat styku HR i technologii.

Platforma powstała dwa lata temu, gdy wciąż pracowałam w dziale HR firmy. Zdałam sobie sprawę, że na rynku jest wiele osób, które nazwałabym „sfrustrowanymi nabywcami technologii HR”. To ludzie, którzy z tego czy innego powodu mieli bardzo złe doświadczenia z technologią HR.

Na rynku działają naprawdę, naprawdę świetni dostawcy, którzy być może wydali zbyt dużo pieniędzy na rozwój produktu i inżynierię, ale niewystarczająco dużo na marketing. Dlatego z czasem moim celem stało się łączenie nabywców technologii HR z naprawdę świetnymi rozwiązaniami, które są faktycznie zaprojektowane tak, aby rozwiązywać problemy bez zbędnych dodatków.

Poza tym moja kariera obejmowała rozwój produktów z zakresu technologii HR, strategie dotyczące pracowników oraz transformacje HR na dużą skalę. Przeanalizowałam ponad 800 rozwiązań technologicznych dla HR, zarządzałam portfelem HR o wartości 40 milionów dolarów i osobiście kierowałam wdrożeniem ponad 60 rozwiązań technologicznych. Współpracowałam też z organizacjami różnej wielkości — od szybko rozwijających się startupów po przedsiębiorstwa z listy Fortune 500 — pomagając im poruszać się po złożonym świecie technologii HR.

Dlaczego liderzy HR muszą zdobyć większą biegłość technologiczną w erze AI

Myślę, że sposób, w jaki HR postrzega, wykorzystuje i wybiera technologie, szybko zmienia się w świecie AI. Musimy kupować narzędzia w inny sposób.

W czasach tradycyjnych chmurowych rozwiązań SaaS zazwyczaj oceniano technologię na podstawie wymagań użytkowników, następnie oglądano demonstrację i decydowano, czy narzędzie jest w stanie spełnić te wymagania. Proste.

Teraz już tak nie jest. Komponenty i warstwy cyfrowe potrzebne do tworzenia narzędzi AI są znacznie bardziej złożone niż wcześniejsze wersje technologii oprogramowania HR — nie wszyscy dostawcy potrafią przechowywać i przetwarzać własne dane ani trenować własne modele AI. Oznacza to, że muszą korzystać z usług zewnętrznych dostawców w zakresie własnej infrastruktury technologicznej.

Z perspektywy nabywcy technologii HR zwiększa to złożoność i ryzyko związane z ochroną danych oraz bezpieczeństwem, ponieważ nie zawsze wiadomo, kto obsługuje dane organizacji ani gdzie są one przetwarzane.

Z tego powodu należy oceniać również zaplecze technologii, czyli warstwę zaplecza technicznego, która w rzeczywistości zapewnia platformie inteligencję.

Jak oceniać narzędzia AI dla HR przed wdrożeniem

Aby to zrobić, najpierw trzeba zrozumieć przeznaczenie narzędzia i dopasować je do problemów biznesowych.

• AI oparte na automatyzacji automatyzuje istniejące procesy. Sprawdza się, gdy firma po prostu potrzebuje wykonywać coś szybciej i sprawniej.
• AI wspomagające pomaga ludziom realizować przepływy pracy. Sprawdza się, gdy chcemy pomóc organizacji działać w bardziej spójny sposób.
• AI predykcyjne przewiduje wyniki. Sprawdza się, gdy chcemy rozumieć wzorce i zapobiegać ryzyku.
• AI adaptacyjne zapewnia spersonalizowane doświadczenia, dostosowując się do poszczególnych osób. Sprawdza się, gdy trzeba skalować kulturę organizacyjną i rozwój.

Gdy znajdziesz odpowiednie dopasowanie, zalecam zadać dostawcy oprogramowania trzy pytania — i sprawdzić, czy chce na nie odpowiedzieć:

1. Gdy wprowadzam dane mojej organizacji i otrzymuję wynik, dokąd trafiają moje dane, kto się nimi zajmuje i gdzie są przetwarzane?
2. Jaki model LLM wykorzystujecie jako zaplecze?
3. Jakie dodatkowe szkolenie przechodzi wasz model i w jaki sposób jest ono przeprowadzane?

Jak specjaliści HR mogą rozwijać kompetencje w zakresie AI

Równie ważne jest, aby specjaliści HR znacznie lepiej poznali i zrozumieli różnorodne rozwiązania zaplecza technicznego obsługujące AI, które są dostępne na rynku.

Jak zdobyć większą wiedzę? Obserwując mnie, LOL. A mówiąc poważnie, można zrobić kilka rzeczy:

• Bądź ciekawy. To, że coś brzmi technicznie, nie oznacza, że ChatGPT nie może rozłożyć tego na łatwiejsze do zrozumienia elementy.
• Nie bój się zadawać pytań. Dobrzy partnerzy technologiczni zawsze chętnie wcielają się w rolę edukatorów. Jeśli Twoje pytania pozostają bez odpowiedzi, wiele mówi to o rozwiązaniu.
• Rozmawiaj o tym. Dzieląc się swoimi wyzwaniami i najlepszymi praktykami w mniejszych społecznościach, możesz uzyskać znacznie bardziej całościową perspektywę od swoich rówieśników i nawiązać kontakt z osobami o podobnych doświadczeniach.
• Zakasać rękawy i działać. Nie możesz nauczyć się AI, studiując teorię i koncepcje w internecie. Musisz zdobyć praktyczne doświadczenie, aby naprawdę to zrozumieć.

Dlaczego liderzy HR muszą ponownie przeanalizować przepływy pracy przed dodaniem AI

Pamiętaj jednak, że AI to tylko kolejny element technologii. Jesteśmy w trakcie transformacji, ale w przeszłości wielokrotnie przechodziliśmy już przez takie transformacje. AI to po prostu inny element technologii, który umożliwia tę transformację.

Niektóre podstawowe zasady stosowane podczas wcześniejszych transformacji nadal będą miały zastosowanie w tym przypadku. To, że jest to nowa technologia, nie oznacza, że musimy odrzucić wszystko, co wiemy. Nadal musimy potrafić:

• Rozumieć i diagnozować obecne procesy
• Określać, jak wygląda generowanie wartości dla firmy
• Oraz współpracować z innymi interesariuszami z różnych obszarów i działać razem jako jedna organizacja, aby wprowadzić firmę w przyszłość.

Myślę, że wiele osób pomija ten pierwszy krok, czyli zbadanie obecnego stanu i dokładne zrozumienie, jak firma działa na poziomie przepływów pracy — oraz dlaczego poszczególne etapy przepływu pracy wyglądają właśnie tak.

Jeśli jesteś liderem, który chce przekształcić organizację za pomocą AI, ale nie czuje, że wie o niej wystarczająco dużo, powiedziałbym, że czas wrócić do podstaw. Zrozum, jak obecnie wykonywana jest praca, zanim spróbujesz przeprojektować przyszłość pracy. Następnie znajdź możliwości w ramach tych przepływów pracy. Wykorzystaj też kulturę swojej organizacji, aby przeprowadzić transformację.

Nowe definiowanie wartości biznesowej i zwrotu z inwestycji w erze AI

Nie chodzi tylko o to, jak działa organizacja; musimy również ponownie przeanalizować sposób, w jaki generujemy wartość.

Wcześniej, gdy tworzyliśmy uzasadnienia biznesowe i obliczaliśmy ROI, zakładaliśmy niezwykle liniową zależność między działaniami a rezultatami. Na przykład, gdy wdrażaliśmy platformę cyfrową, zakładaliśmy, że uzyskamy zwiększenie efektywności — czy to dzięki realokacji pracowników, czy ogólnemu ograniczeniu wydatków.

Jednak w przypadku AI droga do ROI nie jest już tak liniowa.

Na przykład, gdy dział HR wdraża określone rozwiązania AI, możesz nie zobaczyć bezpośredniego rezultatu w ogólnym PNL zespołu HR, ale zaczniesz zauważać różnicę w wynikach obsługi klienta, zespołów sprzedaży itp. pod względem ogólnych wskaźników zamykania spraw i podobnych kwestii.

W erze AI chodzi więc bardziej o to, aby cała organizacja współpracowała i działała ponad podziałami funkcjonalnymi w celu definiowania i generowania wartości dla całej organizacji, zamiast aby każdy obszar działał samodzielnie, jak obserwowaliśmy to w przeszłości.

Dlaczego firmy nie mogą traktować ery AI tak samo jak ery internetu

Nie możemy prowadzić firm w erze AI w taki sam sposób, w jaki robiliśmy to w erze internetu. Ta technologia wymaga fundamentalnej zmiany w naszym sposobie myślenia o działalności biznesowej, przepływach pracy i generowaniu wartości.

\u0026nbsp;

Nie możemy prowadzić firm w erze AI w taki sam sposób, w jaki robiliśmy to w erze internetu. Ta technologia wymaga fundamentalnej zmiany w naszym sposobie myślenia o działalności biznesowej, przepływach pracy i generowaniu wartości.

Share This Quote on:

• Share on Twitter
• Share on LinkedIn
• Share on Facebook

Lydia Wu

https://www.linkedin.com/in/lydiaywu/Opens new window

Na tym właśnie polega główne rozminięcie. Nadal oczekujemy, że AI będzie tworzyć wartość na bazie przestarzałych procesów zaprojektowanych z myślą o erze internetu. Oczywiście nakładanie narzędzi AI na istniejące procesy przyniesie pewną wartość, ale powoduje również problemy wyjaśniające, dlaczego firmy nie mogą wyjść poza etap dowodu słuszności koncepcji lub pilotażu i przejść do większych działań — technologia nigdy nie została zaprojektowana z myślą o tych starych procesach.

Transformacja w erze AI będzie wymagała od nas wszystkich powrotu do podstaw i przyjrzenia się temu, jak funkcjonują nasze firmy. Następnie będziemy mogli zmienić przestarzałe procesy, zanim zastosujemy AI do kluczowych zasad.

Wskazówka Lydii

Transformacja w erze AI będzie wymagała od nas wszystkich powrotu do podstawowego sposobu funkcjonowania naszych firm. Następnie będziemy mogli zmienić przestarzałe procesy, zanim zastosujemy AI w oparciu o podstawowe zasady.

Budowanie kompetencji w zakresie AI poprzez krótkie, praktyczne doświadczenia HR

Jak wspomniałem wcześniej, kompetencje w zakresie AI zdobywa się poprzez praktykę i taktyczną naukę opartą na działaniu. Cała kadra powinna być zachęcana do zakasania rękawów i samodzielnego działania.

Widziałem kilka przykładów, w których zrobiono to naprawdę dobrze, i wszystkie miały jedną wspólną cechę: zaczęto od małych kroków, a AI wykorzystano w bardzo praktyczny i skuteczny sposób.

Na przykład jedna z organizacji HR zorganizowała maraton tworzenia promptów, podczas którego globalny zespół HR spotkał się, aby opracować prompty, przetestować je w rzeczywistych warunkach, a następnie zebrać najlepsze z nich w bibliotece promptów, z której może teraz korzystać cała organizacja.

Innym przykładem jest zespół HR, który zachęca swoich członków do zastanowienia się, jak wykorzystują AI w życiu osobistym, oraz do dzielenia się najlepszymi praktykami wynikającymi z tych doświadczeń. Następnie próbują ustalić, jak można zastosować je w środowisku zawodowym.

Warto pamiętać, że zespoły HR nie muszą z dnia na dzień stać się ekspertami w dziedzinie AI. Swoboda w korzystaniu z AI wynika ze stopniowego zdobywania krótkich doświadczeń i praktyki.

Model operacyjny HR zmieni się w ciągu 12 miesięcy

Jeśli spojrzymy wstecz na funkcję HR od lat 70. i 80., zauważymy, że struktura funkcjonalna HR właściwie się nie zmieniła. Mam na myśli to, że używamy różnych nazw — rekrutacja, pozyskiwanie talentów, usługi operacyjne czy usługi wspólne — ale rzeczywistość jest taka, że praca jest wykonywana w różnych silosach funkcjonalnych.

Technologia AI wkrótce jednak zmieni model operacyjny HR — w ciągu najbliższych 9-12 miesięcy.

Aby w pełni wykorzystać wartość i korzyści płynące z AI, musimy zreorganizować sposób wykonywania pracy w HR i przełamać podziały funkcjonalne. Musimy skupić się na rezultatach końcowych.

Śledź na bieżąco

Możesz poszerzać swoją wiedzę i śledzić pracę Lydii na platformach LinkedIn, YouTube i Instagram. Nie przegap także programu Oops Did I Think That Out Loud.

Na People Managing People pojawi się więcej wywiadów z ekspertami!