Spørgsmål og svar om AI til HR

Hvordan kan AI effektivisere arbejdsprocesserne i HR? Hvor er de største muligheder for at implementere AI i HR og løn? Hvad er de største udfordringer? For at hjælpe HR- og lønmedarbejdere med at komme i gang med AI,  frigøre tid og ressourcer til deres medarbejdere, vil vi forsøge at besvare nogle af de hyppigst stillede spørgsmål om AI til HR.

Under vores webinar "AI for HR - fra teori til praksis" modtog vi mange spørgsmål om emnet og besvarede nogle af dem på webinaret. Dette er en artikel, hvor vi forsøger at besvare nogle af de mest almindelige spørgsmål om AI til HR og løn, og hvordan man kommer i gang. Vi bad webinarets talere, Patrik Reman, HR- og ledelseskonsulent, og Magnus Eklöv, Business Solution Manager hos SD Worx, om at hjælpe med at besvare nogle af spørgsmålene.

AI kan automatisere mange HR-processer mere effektivt og intelligent end traditionelle metoder. Valget mellem at bruge AI eller ej afhænger af opgavens kompleksitet og virksomhedens behov.

Uden AI: Automatisering af gentagne opgaver med fokus på omkostningsbesparelser og effektivitet kræver faste rammer og processer, det er bedst til enkle, rutinemæssige, tilbagevendende opgaver som f.eks. behandling af transaktioner eller løn.

Med AI: Velegnet til komplekse opgaver, der kræver behandling og analyse af store mængder data. Kan give skræddersyede svar på komplekse spørgsmål, generere forudsigelige analyser og bruges til f.eks. rekruttering, onboarding, performance evaluering og personaleomsætning.

Stort set alle HR-processer kan strømlines med AI eller automatisering, især dem, der involverer store mængder data og gentagne opgaver.

 Eksemplerne omfatter:

• Rekruttering: Gennemgang af CV'er, planlægning af interviews.
• Onboarding: Personlige onboarding-planer.
• Lønadministration: Lønberegninger, administration af personalegoder.
  >> Læs mere: Hvordan kan AI hjælpe med lønadministration?
• Præstationsvurderinger: Indsamling af feedback, analyse.
• Personaleomsætning: Identificer risikofaktorer.

Magnus og Patrik nævnte automatisk genererede mødenotater som et eksempel på, at AI kan spare tid og ressourcer i webinaret. Som et opfølgende spørgsmål spurgte flere deltagere, hvilke værktøjer de kunne bruge til f.eks. at tage referat af interne møder.

"En personlig favorit er Otter.ai, som kan transskribere samtaler i nutid og skabe søgbare noter," svarer Patrik. "En anden mulighed er Klang.ai, som er specielt designet til at skabe automatiske mødenotater og højdepunkter. Hvis din organisation bruger Microsoft Teams, er der en indbygget funktion til at optage og transskribere møder. For dem, der kører Google Meet, er der integrationer med fireflies.ai, som gør det samme," fortsætter han.

"Først og fremmest skal virksomheden have en eller anden form for politik for brugen af AI i organisationen," siger Magnus.

Læs mere: De nordiske lande halter bagefter inden for AI - hvordan HR kan skabe fremskridt

Når det gælder de tekniske forudsætninger for at implementere AI i HR, har du brug for en stabil IT-infrastruktur med tilstrækkelig lagerkapacitet og computerkraft. AI-værktøjer skal også kunne integreres med dine eksisterende HR-systemer, og din data skal være struktureret og tilgængeligt. Du skal også have en vis ekspertise inden for AI, dataanalyse og HR.

Under webinaret talte Patrik om, hvordan man gennemfører en behovsanalyse. Men hvordan finder du det rigtige AI-værktøj til at udføre din behovsanalyse?

"Som med alle andre værktøjer handler det i høj grad om, hvad man er vant til. Jeg har brugt Chat GPT, næsten siden det blev lanceret, og har derfor lært værktøjet godt at kende. Chat GPT fungerer godt til at lave en behovsanalyse, men der er andre AI-værktøjer, som også er gode at bruge,« forklarer Patrik.

Den største udfordring er ofte at indsamle og strukturere data på en måde, der gør dem brugbare for AI-algoritmer. Mange virksomheder har data spredt på tværs af forskellige systemer og i forskellige formater. Derudover kan det være svært at sikre, at dataene er 'rene' og nøjagtige nok til at give pålidelige resultater.

En anden udfordring er, at opbygge tillid hos medarbejderne til at AI ikke vil erstatte dem, men i stedet understøtte deres arbejde.

Beskyttelse af persondata skal være en topprioritet, når man bruger AI i HR. For at sikre dette skal du sørge for, at alle følsomme data krypteres både under overførsel og opbevaring. Du skal også sikre, at alle medarbejdere giver deres samtykke til, at deres data behandles, og at du overholder alle GDPR-krav for at sikre, at persondata behandles lovligt og korrekt. Minimér dine data ved kun at indsamle og opbevare de nødvendige data.

Vælg leverandører med omhu. Før du vælger, hvilke AI-værktøjer og -platforme du vil bruge, skal du sikre dig, at de opfylder høje sikkerhedsstandarder.

Selv om AI giver spændende muligheder for at strømline og forbedre HR-processer, er det vigtigt at være opmærksom på nogle potentielle udfordringer:

• Bias i data: AI-systemer lærer af de data, de er trænet på. Hvis disse data indeholder ubevidste fordomme, kan AI-systemet utilsigtet forstærke disse. For at modvirke dette er det vigtigt at bruge repræsentative og forskelligartede datasæt og regelmæssigt evaluere og justere modellerne.
• Databeskyttelse: At arbejde med AI i HR indebærer håndtering af store mængder følsomme persondata. Det er derfor vigtigt at have robuste sikkerhedsforanstaltninger på plads for at beskytte disse oplysninger mod uautoriseret adgang.
• Tekniske begrænsninger: AI-systemer er komplekse og kan være modtagelige for tekniske fejl. Det er vigtigt at have redundante systemer og regelmæssige sikkerhedskopier for at minimere risikoen for datatab.
• Menneskeligt tilsyn: Selvom AI kan automatisere mange opgaver, er det stadig vigtigt at have menneskeligt tilsyn for at sikre, at systemerne fungerer korrekt, og at beslutningerne træffes retfærdigt og etisk.
• Balance mellem AI og menneskelig interaktion: Det er vigtigt at finde den rette balance mellem automatisering og menneskelig interaktion. For meget automatisering kan føre til, at medarbejderne føler sig mindre værdsat, og at vigtige bløde værdier går tabt.
• Tilpasning til forandringer: AI-systemer skal kunne tilpasse sig skiftende omstændigheder og nye krav. Det kræver løbende udvikling og opdatering af modellerne.

Ved at være opmærksom på disse udfordringer og træffe passende foranstaltninger kan man minimere risiciene og maksimere fordelene ved AI inden for HR og løn.