AI-revolutie geeft HR-functies opnieuw vorm

Er is niets kunstmatigs aan kunstmatige intelligentie (AI) die het landschap verandert, maar een overname door robots zit er niet aan te komen. Het zijn namelijk mensen die AI aan het werk zetten. Bedrijfstakken gebruiken AI op manieren waar mensen baat bij hebben, bijvoorbeeld om de productie van gewassen in de landbouw te verhogen of de betrokkenheid van patiënten in de gezondheidszorg te verbeteren.

Hetzelfde gebeurt bij het management van human resources (HR). HR-professionals gebruiken AI om de employee experience op de werkplek te verbeteren en de efficiëntie van HR-processen te verhogen. Bovendien laat AI zien dat het alles heeft om de volgende evolutie van het team van de CHRO te ondersteunen: samenwerken met de C-suite om een bedrijfsstrategie te creëren die inclusiever en holistischer is.

HR-functies transformeren voor de toekomst van werk

Volgens AI IQ: Insights on Artificial Intelligence in the Enterprise, een nieuwe enquête van Workday onder 1000 besluitvormers in bedrijven over de hele wereld, worden de belangrijkste HR-gerelateerde taken versterkt door AI. Dit zijn bijvoorbeeld recruitment en het volgen van kandidaten, business analytics en tools voor het beoordelen van vaardigheden. Bovendien zei 65% van de respondenten dat hun bestaande AI- en ML-implementaties de employee experience hebben verbeterd, een belangrijke bedrijfsindicator en een kerngebied van HR.

Hieronder gaan we dieper in op het voordeel dat HR-managers krijgen door de volgende HR-functies aan te vullen met AI.  

Een holistische kijk op workforcecapaciteiten en talentbeheer

HR-leiders moeten beschikken over technologie die het gebruik van vaardigheden ondersteunt voor de toekomst van werk die nu al is aangebroken: afstappen van het starre idee dat werk wordt gedaan via vaststaande functies en verantwoordelijkheden. In plaats daarvan moeten ze werk zien als een vloeiende compilatie van vaardigheden die kunnen worden ingezet voor de veranderende eisen van het bedrijf.  

"Als organisaties hun op vaardigheden gebaseerde talentstrategieën versnellen en opschalen, wordt het lastig om de huidige en toekomstige vaardigheden van hun personeel te kennen en handmatig te beheren", zegt David Somers, Group General Manager of Products for the Office of the CHRO bij Workday. "Het begrijpen, laat staan het afstemmen, van de vaardigheden van werknemers op de behoeften van het bedrijf is gewoon niet mogelijk zonder AI- en ML-tools die alle gegevens duiden."

AI en ML gaan verder dan het identificeren en in kaart brengen van de vaardigheden van werknemers voor verschillende projecten of functies, wat een typische aanpak is voor competentiemanagement. Technologieën die worden versterkt met AI en ML helpen organisaties te begrijpen hoe vaardigheden zich tot elkaar verhouden en hoe ze kunnen uitgroeien tot andere vaardigheden. Dit inzicht is cruciaal omdat vaardigheden voortdurend veranderen. Zo kan een werknemer met kennis van Microsoft Excel ook vaardigheden hebben in gegevensanalyse, rapportage en andere taken waarvoor Excel wordt gebruikt. Met AI en ML krijgen bedrijven toegang tot talloze interne vaardigheden en het benodigde inzicht voor competentiegerichte initiatieven.

Werkplekcultuur en werknemersbetrokkenheid begrijpen en verbeteren

Betrokkenheid van werknemers was vroeger een taak van de HR-afdeling, maar is nu een prioriteit van de C-suite geworden, waar veel andere zakelijke factoren van afhangen, van productiviteit tot innovatie en meer. Directieleden willen begrijpen hoe hun werknemers hun werkgever zien en welke voordelen die inzichten opleveren. HR-leaders nemen deze inzichten op hun beurt mee naar de C-suite en gebruiken ze om een aantrekkelijkere werkplek te creëren. 

De voorspellende kwaliteiten van AI helpen bedrijven meer inzicht te krijgen in een van de uitdagende aspecten van werknemersbetrokkenheid: begrijpen welke werknemers meer geneigd zijn om ontslag te nemen. HR-leaders gebruiken deze inzichten om voorzorgsmaatregelen te nemen en het risico op burn-out en verloop van medewerkers te beperken.

Somers geeft een voorbeeld van hoe natuurlijke taalverwerking, een ML-technologie, leaders helpt inzicht te krijgen in hoe werknemers zich voelen. Hij legt uit dat organisaties het intelligente luisterplatform Workday Peakon Employee Voice gebruiken om het risico op verloop te begrijpen en te bepalen. Het heeft een AI- en ML-functie om het personeelsverloop te voorspellen en maakt gebruik van een statistisch model dat is getraind op het vertrekgedrag in miljoenen enquêtegegevens in de database.

Volgens Somers: "Het model berekent het risico op verloop per werknemer op basis van hun antwoorden en scores over een bepaalde periode. Vervolgens wordt het risico op verloop onder werknemers gebruikt om het gemiddelde risico op verloop voor elk segment en voor het hele bedrijf te berekenen. Het vergelijkt ook het gemiddelde risico van elk segment met het gemiddelde risico van het bedrijf om een risiconiveau toe te wijzen. Het risico op verloop in het marketingsegment kan bijvoorbeeld in de bovenste 10% van uw organisatie zitten."

Deze inzichten helpen bedrijven bij het verbeteren van de werknemersbetrokkenheid, zoals het verhogen van het welzijn of het beoordelen van de werkdruk.

Repetitieve maar dynamische HR-functies automatiseren

Automatisering of de drang om taken niet handmatig uit te voeren was in de HR al lang voor de pandemie aan de gang. Maar door de ongekende disruptie is de behoefte aan digitale innovatie groter geworden en kwam de golf van AI-adoptie, agility en efficiëntie in de HR op gang: intelligente automatisering, waarbij data worden gelezen en voorspellingen worden gedaan op basis van die data. Met andere woorden, intelligente automatisering is automatisering op basis van machine learning.

Dat is vooral handig voor HR-taken die routinematig maar dynamisch zijn, zoals het inroosteren en aantrekken van voldoende personeel. Bedrijven maken bijvoorbeeld gebruik van AI om de vraag naar arbeidskrachten te matchen met de kwalificaties, vaardigheden, beschikbaarheid, voorkeuren en nog veel meer om de roosters voor zowel medewerkers als het bedrijf te optimaliseren. Dit komt vooral voor bij bedrijven met eerstelijnsmedewerkers, waar diensten voortdurend veranderen en managers op korte termijn moeten bijsturen en aanpassen. 

"Met AI die aanbevelingen doet voor de personeelsplanning door automatisch de beschikbaarheid en vaardigheden van medewerkers in kaart te brengen voor open diensten, zijn bedrijven in staat niet te veel of te weinig werk in te plannen, de arbeidskosten beter te regelen en burn-outs van medewerkers te voorkomen", aldus Somers. 

Hoe HR adequate gegevens levert voor verantwoorde AI

Het staat vast dat AI de rol van HR opnieuw vormgeeft, maar toch moeten HR-leaders samen met andere businessleaders de implementatie van AI nog meer stimuleren. 

Hier gaat het om bij AI: om taken zoals het maken van voorspellende analyses of nieuwe inhoud (generatieve AI) te kunnen uitvoeren, hangt alles af van hoe goed het AI-basismodel is en hoe goed de ingevoerde gegevens zijn. Het commitment aan datagovernance begint bij de overtuiging dat HR-data relevant zijn voor het hele bedrijf, en dat is precies waar Workday Human Capital Management (HCM) voor staat. Workday HCM is gebaseerd op een uniform datamodel en één beveiligingsmodel en is in staat verschillende datasets te lezen om voor het hele bedrijf talloze analyses uit te voeren en usecases te rapporteren.

"Daarom moet bij het implementeren van AI extra worden gelet op het bijhouden van adequate en samenhangende data om de nauwkeurigheid en kwaliteit te waarborgen", zegt Somers. "Als de datasets niet adequaat zijn, krijgen HR- en people leaders onnauwkeurige resultaten die kunnen leiden tot kostbare fouten."

HR-leaders zijn de drijvende kracht voor de werkplek van morgen.

Uit wereldwijde en landelijke (zoals Britse en Amerikaanse) enquêtes over de publieke opinie met betrekking tot AI komt naar voren dat steeds meer mensen zich een toekomst voorstellen waarin de kracht van AI een positieve impact heeft. Deze enquêtes laten echter ook de bezorgdheid omtrent AI zien, met name over de vraag of de regelgeving adequaat is.  

Waar het om gaat in elke usecase waarbij AI wordt gebruikt om de impact van HR te vergroten, is het verbeteren van de besluitvorming door middel van extra inzichten en verbeterde efficiëntie. Het gaat er niet om de unieke meerwaarde van HR-professionals te vervangen, die als behoeders van de bedrijfscultuur de activiteiten afstemmen op het doel en de waarden van het bedrijf.

Zoals Somers het zegt: "Uiteindelijk is het belangrijk om mensen centraal te stellen, zodat zij de uiteindelijke besluitvormers zijn. Door een op mensen gerichte benadering zorgen AI en ML ervoor dat werknemers productiever en beter geïnformeerd zijn. Zo zijn ze in staat problemen op te lossen die eerder onoplosbaar leken."