人力資源中的人工智慧

Posted in 管理人力資源 | by Jiehui Kwa on 27 十一月 2018

Last updated on 27 十一月 2018

“人工智慧”–簡稱 “人工智慧”–是我們在互聯網上看到的一個以越來越快的速度嗡嗡作響的詞。 雖然像斯蒂芬·霍金這樣的人對 a i 的潛在破壞人類的可能性發出了警報, 但人力資源專業人員卻採取了更為樂觀的立場。

 

聊天機器人只是提供各種實際應用的簡單 a. i. 工具的一個例子。 這些程式本質上類比了人與人之間的交互, 允許使用者與 ai 進行全面的對話。

 

那麼, 這對人力資源領域意味著什麼呢? 答案是 “幾乎什麼都有”。

 

招聘

招聘可以說是人力資源專業人員最關鍵的職能之一。 這是防止雇用錯誤人員的第一道防線。 不幸的是, 不相容的候選人將不可避免地從縫隙中溜走, 結果在幾個月內辭職或被解雇。 在許多情況下, 這是由於人類的錯誤–a. i. 並不具備的陷阱。

 

光環效應

每個招聘人員都知道光環效應。 早在有抱負的招聘人員 (或其他人力資源專家) 進入工作場所之前, 這個話題就出現在教科書中。 簡單地說, 光環效應是人類根據第一印象對某人有利 (或不有利) 的傾向。 這是人類心理中的一個嚴重缺陷, 其後果可能相當嚴重。

 

ai, 比如聊天機器人, 永遠不會成為這類問題的受害者。 他們不能受到人類心理的影響, 因為–嗯–他們不是人類。 程式師可以插入一個系統的問題和理想的答案, 機器人遵循像一個公式。 毫無疑問, 沒有可能出現偏見, 剝奪了偉大的候選人寶貴的機會。

一致性

雖然組織對面試問題有不同的處理方法, 但它們通常遵循一定的公式或評分制度。 然而, 同樣, 人類的錯誤意味著即使是最好的公式也不是萬無一失的。

 

如果 a. i. 成為招聘的標準工具, 專案可以客觀地判斷受訪者的反應, 並提供公正的評價。 因此, 它可能會開創一個新時代, 在這個時代, 候選人無法用虛偽的行為或排練的答案來吸引招聘人員。

 

a. i. 為雇員

主管和人力資源人員每天都有很多需要處理的問題。 由於他們面前的所有任務, 處理問題或請求可能會變得具有破壞性。 再次, a. i. 是一個可行的未來解決方案。

 

一般諮詢

政策、程式和其他資訊可能隨時以書面形式提供, 但這並不理想。 在大量的段落和小標題中找到答案是令人生畏的, 導致誤解或對高級工作人員的問題進行轟炸。 但如果工人們能擁有兩個世界中最好的呢? 換句話說, 一種在不佔用別人時間的情況下提出具體問題的方式?

 

通過將資訊放入 a. i. 工具中, 員工只需鍵入他們的問題並獲得非常人性化的答案。 累積起來, 這就有能力為人力資源部門和主管節省大量的時間和生產力。

 

請求

在電腦–更不用說 a. i.–成為各地工作場所的常態之前, 諸如休假或休假請求之類的事情是在高級職員和工人之間直接處理的。 如今, 許多公司使用自助平臺為員工提交此類請求, 但這仍然需要某種形式的人與人之間的互動。 畢竟, 這些還是由管理層來批准的。

 

a. i. 可以很容易地程式設計來處理休假和休假等事情。 通過瞭解目前的人員配置水準和預測未來的業務需求, 這些系統有能力根據上述分析批准或拒絕休假。

 

a. i. 和培訓

很多組織很快就把員工業績不佳歸咎于員工。 但當它成為一種模式時, 問題可能就出在訓練本身。 學習的問題是有不止一種風格。 不幸的是, 學校和學習專案通常都是按照嚴格的公式設計的。 通常情況下, 這是以講座的形式出現的, 也許有一些動手的工作。 雖然對一些人來說可能是完美的, 但堅持一個策略會導致有才華的人從眾所周知的裂痕中溜走。

 

個人化輔導

想像一下, 能夠讓每個員工都能接觸到自己的個人化教練, 隨著時間的推移, 教練會逐漸得到改善。 在後勤和財務上, 聘請人為每個工人提供一對一的支援是不可能的。 但人工智慧的美妙之處在于, 該系統向使用者學習, 並適應培訓和指導, 以最大限度地發揮個人學習體驗的價值。 最終的結果是更全面、更有效的培訓, 整體組織績效更好。

 

對未來的期望

無論目前的用途或潛在的用途如何, a i 在 hr 領域的一般職能可以用一個詞來概括: “個人化”。 這項技術的學習和適應能力將使雇員和雇主都能與一個在個人層面上理解他們的系統進行互動。 在此過程中, 軟體可以學習如何以最有效的方式處理不同的功能, 並以最少 (如果有的話) 人機交互的方式處理。 雖然人工智慧的一些職能已經確立並付諸實施, 但不知道這項技術將用於人力資源和其他領域。

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