前言
自 ChatGPT 出現以來，生成式 AI （Gen AI ）一直是每個角落的火爆流行語。
從職能到產業，人人都對改變遊戲規則的影響感到好奇以及可能會對未來的工作產生什麼衝擊。
目前的熱門話題是 – 人工智慧在人力資源領域的未來是什麼，以及採用人工智慧後的工作是什麼樣子。
麥肯錫最近的一項研究顯示：
- 消耗員工 60% 到 70% 時間的任務可透過生成式 AI 和其他技術自動化。
- 技術工作結合 AI，生產力每年可提高 0.2 至 3.3 個百分點。
- 當跨行業應用時，GenAI 每年可創造 2.6 兆至 4.4 兆美元的額外價值。
本文人力資源中的人工智慧和自動化相關討論可幫助您
- 找出面臨直接影響的角色
- 為採用人工智慧的障礙做好防範與準備
- 探索人力資源專業人士對人工智慧的期望
- 了解如何衡量投資報酬率
- 深入了解高階領導的觀點
- 了解數據驅動的決策如何重塑工作
- 深入研究可以徹底改變的人力資源實踐
該報告融合了現實世界的例子、8 位人力資源領導者的見解、234 個企業組織的人力資源專業人員的調查結果以及前沿的行業趨勢，為您提供可行的人才策略。
5 大人工智慧在人力資源領域的趨勢一覽
趨勢 1 AI 應用評估期
人工智慧工具的採用尚處於早期階段，人力資源專業人員正在積極評估人工智慧工具
人工智慧的實際應用
在我們對 200 多家組織的調查中，我們發現只有約 9.4% 的人力資源專業人員目前正在使用人工智慧工具，並計劃在未來投資。
然而，有 39.3% 的人力資源專業人士正在積極探索人工智慧工具。有趣的是，在這一群體中，人力資源領導者處於領先地位，高達 58.6% 的人已經使用或正在採用人工智慧。
人力資源領域的人工智慧正在蓬勃發展，其廣泛影響迫在眉睫。這不是是否會發生的問題，而是何時、何時發生的問題，它將無所不在！
「坦白說，我沒有看到人工智慧或自動化解決方案的接受度方面存在挑戰。人們對使用人工智慧感到興奮。經理們同樣經歷著當今的人力資源挑戰，他們期待著解決方案。」 – CHRO – Abhay K Srivastava
採用障礙
儘管人工智慧大肆宣傳，尤其是圍繞 GenAI，但其採用速度卻出乎意料地緩慢。我們的調查指出了在人力資源領域採用人工智慧的三大障礙
- 投資報酬率的不確定性
- 衡量成功因素的不確定性
- 資料隱私和安全問題
然而，過去一年發生的一個令人著迷的變化是領導層越來越關注人工智慧的潛力，使其成為採用人工智慧的障礙極小的因素。
人工智慧將成為推動者 – Elton Nathan
多年前，人們談論谷歌奪走了我們的智慧和工作，甚至讓書籍過時。
但看看我們現在！我們現在都沉迷於搜尋引擎，它們實際上讓我們的生活變得更加輕鬆！
人工智慧只是一個推動者，可以顯著加快重複性任務的速度。我用人工智慧總結了簡歷，然後驗證了與領導角色所需能力的兼容性。我甚至用它來開發學習程式。本來需要幾天時間準備的事情可能只花了幾個小時就完成了。
所以人工智慧絕對不會搶工作。然而，使用人工智慧的人肯定會取代不使用人工智慧的人。
Elton Nathan – 研發、人才管理與人才參與主管
對實驗的渴望 – Dieter Veldsman
在人力資源部門，我們力求完美而不是實驗 – 這往往會阻礙進步。
我們需要真正開放自己進行實驗，並開始充分利用科技的潛力。
大多數人力資源專業人士都知道他們需要成為自動化和人工智慧的擁護者，但他們並不真正了解如何充分利用它的潛力並隨著時間的推移使其成熟。
我們需要擺脫僅有起動和實施的這種心態。你必須起動、實施、管理並使其成熟，具有成效。我們需要做對的事情，因為只有這樣做我們才能擴大規模。
Dieter Veldsman – 首席人力資源科學家兼前首席人力資源官
承認文化阻力 – Sanket Salvi
最明顯但最容易被忽略的挑戰是文化抵抗。 “我們之前沒有這樣做”、“你為什麼要這樣做？”、 “你真的想用機器的意見來代替我的意見嗎？”
想像一下那些因為他們的意見受到重視並且無數次都是正確的而晉升的人。現在，您介紹了一個人工智慧系統並建議：“嘿，這可以增強您的決策能力。”這幾乎就像挑戰他們的專業知識。
我想說的是文化抵抗，而不是個人抵抗。如何推動組織文化不斷學習和成長取決於您。Sanket Salvi – 人力資源總監
CHRO 面臨的人工智慧採用障礙 – Sanjay Singh
- ~ 厭惡改變
- ~ 價值創造的不確定性
- ~ 投資報酬率
- ~ 害怕流離失所
- ~ 定義結果不明確
- ~ 與現有系統整合
- ~ 準確性和可信度
- ~ 嘗試的意願有限
- ~ 文化抵抗
- ~ 技能差距
- ~ 資料隱私與安全
- ~ 科技與觸摸之間的平衡
- ~ 重新分配預算的成本
「人工智慧仍處於起步階段。我一直在努力尋找能夠以我可以清楚衡量投資回報率的方式解決問題的人工智慧應用程式。我很高興在其中投入時間、金錢和精力，因為我看到了未來明確的投資報酬率。 」
桑傑辛格 (Sanjay Singh) – 首席人力資源官
解決心態問題 – Abhay K Srivastava
今天的成功將取決於更快地採用技術。為了實現這一點，您的員工需要正確的心態。
在 IKS，我們專注於培養以技術為主導的成長心態，無論他們的年齡或在這裡工作了多久。我們強烈強調開放學習並擁抱你所遇到的一切。
對於您的員工來說，了解資金從何而來、他們如何為組織的使命做出貢獻以及這一切如何產生有意義的影響至關重要。這種心態奠定了基礎，使整個團隊保持一致，並使一切順利進行。
IKS CHRO – Abhay K Srivastava
趨勢 2 事務性工作轉變
人工智慧提供了從事務性工作轉變並重新定位人力資源的機會
角色轉變
人工智慧並不是一個新想法；而是一個新做法。
它已經存在了一段時間了。但有趣的是它不再處於觀望狀態。現在它已成為日常對話的一部分。
隨著人工智慧的興起，我們正在討論各種工作和角色中的人工智慧，甚至在人力資源領域。人工智慧將重塑工作的未來以及我們對人力資源工作的看法，數字也證明了這一點。
HR 對人工智慧快速興起的反應
- 76.5% 的人力資源專業人士預計舊有角色退休和新角色創建
- 71.4% 的人力資源專業人士正在接受人力資源人工智慧培訓
- 50.4% 的人力資源專業人士感受到追趕人工智慧的壓力
人們常常擔心人工智慧會搶走他們的工作，但現實是，它將自動化平凡的任務。它將為需要額外技能和教育的更高級角色打開大門。這是一個值得記住的關鍵轉變。 – Nathan SV – 合夥人兼（前）首席人才官
重新定位人力資源
AI 為我們重新定位 HR 提供了絕佳的機會。
自 20 世紀 90 年代以來，我們一直在談論技術和自動化，使我們能夠進行更具策略性的工作。現在我們終於進入了一個科技已經迎頭趕上的時代。我認為這是一次很棒的對話，而不是陷入「人工智慧會奪走我的工作嗎？」這個問題。
我們真正需要做的是把工作分解成更小的任務，然後確定人工智慧可以發揮什麼作用來真正取代其中的一些任務。那麼我們該如何以更有意義的方式重新建構工作，同時又確保不失去人性呢？
我們需要就人工智慧將如何改變工作進行全面對話。
我個人認為人力資源部門在組織中扮演著更多的外部角色，圍繞著諸如商譽、我們如何從道德角度表現、我們如何參與辯論以及我們的行業如何集體培養技能等方面發揮著更多的外部作用。- Dieter Veldsman – 首席人力資源科學家兼前首席人力資源官
AI 作為駕駛輔佐
儘管超過 75% 的人力資源專業人士認為人力資源角色正在發生變化，但仍有 71.4% 的人認為人力資源中的「人」不會消失。
事實上，如果只檢視人力資源領導者，79% 的人認為，即使人力資源走向高科技，與人的「高接觸」元素仍然至關重要。
洞察力很明確：
人力資源部門正在向那些讓我們「一切如常」忙碌了太久的重複性任務邁向自動化。
它為人力資源部門騰出了時間和精力，讓他們能夠專注於那些真正需要人性化的策略性舉措。
人工智慧就像副駕駛一樣，正在出現各種角色。副駕駛會做很多事務性的工作。
但是，問責制、責任和治理仍將由您承擔。 – Vaibhav Goel，勘探與生產資深副總裁兼人力資源主管
提出正確的問題
我們總是害怕那些我們不理解的事。如果我們對生活抱持著靜態的看法，就會有人搶走我們的工作。它可能不是人工智慧。這可能只是我們自己的過時。
但如果我們與它一起成長，學習人工智慧，並了解我們需要讓人們接受人工智慧，我們就可以更好、更便宜、更快地完成許多任務。
因此，我認為問題是，你如何處理被 AI 釋放的時間與資源？
我認為這是一個應該問的問題，而不是人工智慧會奪走我的工作嗎？
我是選擇縮小規模還是選擇承擔可以為業務增加價值的項目？
就我們而言，我們可能會圍繞人才和文化採取措施。在其他一些公司，可能是職業道路或效率。所以我會尋找哪些地方可以做得更好，哪些地方可以產生不成比例的影響。 – Sanjay Singh – CHRO CMS
趨勢 3 效率和生產力
CHRO 將繼續優先考慮效率和生產力，人工智慧將產生重大影響
挑戰與變化
效率和生產力永遠是領導者關注的主要焦點。但今天，我們要在應對工作世界最近的變化的同時實現這些目標。
提高效率的挑戰 – 這些是提高效率的三大挑戰
- 資源不足，無法推動努力
- 組織阻力
- 人力資源團隊的能力和能力有限
工作環境的 3 個變化
- Z 世代激增：到 2025 年，Z 世代將佔勞動力的 27%
- 經理不僅僅是主管：他們可以將績效提高 26%，並將成為高績效員工的可能性提高三倍。
- 生成式 AI 浪潮已經到來，人力資源部門正在帶著期望和適應來應對這項變革。
人力資源期望
- 82% 的人力資源專業人士預計採用人工智慧可以提高 HRBP 效率
- 57% 的人力資源專業人士期望透過使用 AI 來提高員工敬業度和生產力
在人力資源領導者的啟發下，探索接下來的 5 個實際步驟，以利用自動化和人工智慧克服這些挑戰並取得出色的成果。
1. 用更少的錢做更多的事
未來，效率和生產力將不再那麼重要。用更少的錢做更多的事 – 這是我們對效率和生產力最簡單的定義。
除了增值工作、組織結構和決策等常見指標之外，追蹤整個鏈條的責任對我們來說確實很有幫助。
從長遠來看，它不僅有助於提高效率，而且還有助於提高效率。它還有助於釋放額外的頻寬。
此外，不斷重新評估您的目標並專注於重要的事情也很重要。
- 您的責任是像組織架構圖一樣垂直流動還是呈之字形？良好的問責流程是曲折的。
- 您的問責流程與組織中目前的流程相同嗎？偏差可能需要您的注意。
- 組織中是否存在針對不再存在的問題或情況的過時做法？
- 您的組織策略是什麼？您希望在未來 2-3 年內實現什麼目標
2. 依賴數據主導的決策
利用歷史員工數據建立人才委員會，以獲得多樣化的見解。
使用此數據根據過去的員工經驗來評估個人。例如，利用這些數據來詢問：“我們目前的方法與過去五年收集的見解是否一致？”
直線經理和人力資源專業人員在技術平台上的聯繫方式可以非常有效率。
直線經理應該能夠獲得數據，以便在正確的時間快速、有效率地做出決策。這使得流程變得敏捷。
重點：敏捷性是關鍵 – 透過從回饋循環中學習，使用人工智慧和自動化來快速適應和提高人力資源效率和員工生產力。
3. 查看成功的領先指標
對於效率項目，請堅持傳統的投資報酬率追蹤。但對於有效性舉措，不要指望快速獲勝。
密切關注領先指標 － 留才率、領導力發展、敬業參與度分數等。
這些指標將是投資回報率很快反映在財務數據中的早期跡象。
幾年前，RIL 重新審視了所有人力資源政策，並對十多項政策進行了更改。這項變化導致敬業參與度分數激增了 15 個百分點。這是一個巨大的進步。
我堅信，所有財務指標都會告訴您過去的表現如何，所有人力資源領導 KPI 都會告訴您未來的表現如何。
4. 透過自動化和人工智慧擴展人力資源計劃
人力資源技術一直存在，但現在有了生成式人工智慧，它正在對整個人力資源產生巨大影響。
人工智慧將在擴展與人才規劃、職位描述、招募和薪酬基準相關的任務方面發揮關鍵作用。
自動化和人工智慧可以帶來巨大價值的一個領域是捕捉和管理員工體驗。
Amber 等工具不依賴直覺，而是提供即時的員工個人情緒 – 這非常強大。
它補充了傳統管道，例如跳過評論和與領導者聊天。這增加了個人化的即時聆聽層，提供定量和預測性的見解。
這一點至關重要，因為員工的需求會隨著時間的推移而改變。
從入職到確定的角色，自動化和人工智慧可以擴展人力資源流程，以在每個階段照顧您的員工。它不僅高效，而且高效。這是必要的。
5. 定義明確的投資報酬率指標
施維雅印度公司使用聊天機器人和人工智慧驅動的心理測試實現了招募自動化。
以下是您可以從他們那裡學到的關於在使用人工智慧實現人力資源流程自動化時設定目標和衡量投資回報率的資訊。
“我不認為人力資源技術會減少工作量。它可以提高您正在做的工作的品質。我們現在花在初賽篩選候選人上的時間更少了。從長遠來看，自動化將使我們能夠節省成本，促進組織效率，使我們更具競爭力。” – Sanket Salvi，人力資源總監
施維雅印度公司 3 等級的投資報酬率
招募效率
- 減少招募和入職障礙
- 招募的成功案例
- 透過存取即時數據更快修正航向
應徵候選人體驗
- 透過人性化聊天機器人強化與改善相關的候選人體驗
- 無論結果如何，都可以透過個人化回饋增加品牌價值
資源利用率
- 在員工辭職之前釋放不必要的人力投入，用於預測離職和人員流動等舉措
- 透過存取即時數據改善與業務職能部門的合作關係
趨勢 4 證據為導向 業務目標一致
人力資源領導者將廣泛依賴以證據為導向的人力資源實踐，這些實踐與業務目標一致，並為未來的工作提供預測性見解
人員分析
我們對人力資源專業人士進行了調查，詢問他們想從人工智慧中得到什麼，73% 的人選擇了操作實務的最佳解。這是第二高的選擇。
有趣的是，78% 的人力資源領導者選擇了更多分析，但有 59% 的從業人員直接將其視為最終結果。
19 個百分點的差距告訴我們，雖然 CXO 正在深入研究以證據為主導的人力資源，但普通員工可能需要一些時間才能趕上。
一位主管關於數據的故事…
在我們的一項員工回饋調查中，許多人認為組織缺乏公平性。領導階層最初對此不屑一顧，認為這只是升職減薪的抱怨。但當我們深入挖掘時，我們發現了一些令人驚訝的事情。
在一個地區辦事處，他們說，在我們的內部網路上，所有發布的員工和活動照片都來自北方，沒有來自南方的。
這裡的實際差距是，他們沒有分享任何照片 IT 團隊來發布特定於南部地區的內容。一旦我們彌合了這一差距，團隊就感覺到他們的聲音被聽到了。
我們為一家工廠做了類似的練習。他們抱怨說，所有其他工廠都有一個充滿遊戲和樂趣的大型家庭日，但他們沒有。所以，他們感到被冷落了。
這都是關於感知的。這些看法差異很大，這就是像 Amber 這樣的人工智慧工具真正派上用場的地方。它幫助我們理解這些個體差異。
簡化利害關係人的分析
組織常犯的一個常見錯誤（我過去也犯過）是，我們推動人員分析功能的成熟，而與業務實際感興趣的內容無關。
因此，我們在沒有真正提出問題的情況下進行了複雜的分析。 – “企業對我們有什麼要求？”。所以我認為有必要進行更緊密的協調。
向您的利害關係人提供人員分析—每次都突出顯示一組常用指標。
堅持相同的順序，並呈現新興趨勢。
當他們看到相同的數據並將這些點與它對他們或業務的影響聯繫起來時，你就讓他們著迷了。
談生意。跳過溫和的談話和浮誇的行話。討論如何增加每位員工的收入，如何提升每位員工的生產力，或如何透過提高敬業度來提升團隊的績效。
領導力的 3 種 KPI
流入與流出
- 您的 KPI 應反映勞動力的演變。深入研究角色轉變，以更豐富地了解員工隊伍。例如;
- 員工流動率
- 招募轉換率
- 多樣性
- 勞動力中的幾代人
敬業投入度
- 您應該在這裡深入了解員工的脈搏。我們正在談論檢查諸如以下的事情：
- 參與度得分
- 員工心聲
- 工作與生活的平衡
- 員公推薦值
未來的勞動力
- 最後，描繪出您組織的未來圖景。這就是戰略勞動力規劃將發揮關鍵作用的地方。
不斷變化的角色 - 新角色
- 新地區
- 關鍵技能
將數據轉化為洞見
人工智慧可以在組織中產生大量資料或儲存大量資訊的任何部分發揮重要作用。
它有可能徹底改變組織。想像一下，您可以將其整合到系統或子系統的任何部分，並觀看它創造奇蹟。人工智慧有能力即時提供這種情報。
軟體的作用是收集資料。它收集大量信息，因為這就是您輸入的信息。
現在，在人工智慧的幫助下，我們可以獲得對公司真正重要的可行見解。這將實時發生。
因此，人工智慧可以在公司整體、員工旅程的每個階段發揮作用。
趨勢 5 AI 強化員工體驗與工作環境
自動化和人工智慧將在實現個人化體驗和推進工作環境方面發揮關鍵作用
我們詢問人力資源人員什麼最消耗他們的時間，出現的前 3 個原因是：
- 與員工 1:1 對話
- 回答員工詢問
- 分析員工回饋並產生見解
77% 的人力資源人員尚未利用自動化和人工智慧來提高員工敬業度
81% 的人力資源人員尚未採用 GenAI 處理員工常見問題解答
這些數據，再加上人力資源人員對人工智慧的願望清單，響亮而清晰地呼喊著：人工智慧和自動化是您獲得個人化員工體驗的門票。
這不是要取代人力資源部門，而是將他們從日常工作中解放出來。將其視為您的盟友，減輕您肩上的負擔，以便您可以專注於真正重要的事情 – 大局。是時候換檔並讓技術來承擔重任了。
利用自動化來衡量投資報酬率
衡量員工敬業度計畫的影響力和投資報酬率的 5 種方法：
- 30-60-90 天檢查：定期獲取員工的體驗回饋
- 脈動調查：獲取員工對特定領域的回饋；例如員工滿意度調查或經理效能調查。
- 情緒分數：透過使用表示快樂、中性和悲傷的三個簡單表情符號來衡量員工的日常情緒。
- 焦點小組和現場文化調查：透過坦誠的對話獲得員工的定性回饋。
- 開放政策：確保員工感到被傾聽，並且他們分享回饋的管道不僅限於組織範圍內的調查
將高科技與高互動接觸結合
在遠端或混合設定的時代，我們需要高科技來與員工聯繫，並需要高互動接觸來實現真正的聯繫或團結。
定期與員工聯繫存在許多困難，我認為這就是自動化和人工智慧真正可以提供幫助的地方。
早期的員工滿意度調查時間長、範圍廣，要求員工花 30 分鐘分享他們的回饋。然後我們提出了較短的調查。今天，您每天都會查看情緒指標。
人工智慧將在應對重大挑戰方面發揮至關重要的作用，特別是在預測不同或偏遠地點的工作環境時。它將能夠篩選已收集的大量數據，並能夠就哪些體驗良好、哪些體驗中等、哪些體驗不太好提供可操作的見解。
IKS Health 有意義的參與策略
1. 設計思維解決方案
IKS Health 正在與設計思維合作夥伴合作。他們從基層開始深入挖掘，找出各層面的人們的需求。他們正在創建解決方案，對其測試，然後讓人們自己嘗試。沒有說教，只有親身實踐！
2. 人工智慧賦能的參與平台
他們擁有這個由人工智慧驅動的參與平台，就像員工的傾聽官。
它提出問題，閱讀答案，並在此基礎上告訴人力資源團隊誰在想什麼以及他們的參與程度。
這是一種與員工聯繫、了解員工並獲取更多資訊的快捷方式。
3. 管理者連接
正在醞釀的另一件事是：IKS Health 獨特的經理人與員工之間的連結。這個是規定性的。
他們創建了一個日曆周期，培訓管理人員遵循它，即時捕獲數據並查看真實情況。
這不僅僅是一個時間表；這是一種向管理者傳授與團隊進行一對一互動藝術的方法。
4. 總體文化
最後，他們正在與一些顧問公司合作，以確定面向未來的協作文化是什麼樣子，以及他們應該如何真正推動它。這是他們審視組織整體文化的地方。
人工智慧在人力資源的應用
- 個人化學習與發展
- 員工敬業度
- 人才情報、洞察與趨勢分析
- 機器人驅動的虛擬面試
- 勞資關係和政策制定
- 面試時對候選人的心理評估
- 人才管理
- 自動化福利偏好流程
- 員工常見問題自動化
- 職位說明創建
- 與外部人才庫的個性化接觸與體驗
一位主管關於使用人工智慧的故事
大約兩週前，我必須為我們的組織製作一個關於儀容標準的影片。
此前，製作這樣的影片需要數週時間。相反，我在將其輸入人工智慧之前準備了一份文件。
沒有花俏的行話，只有清晰的要點和我需要的內容，幾分鐘之內我就準備好了視訊腳本。
人工智慧不會讀懂你的想法，但如果你引導得好，它可以創造奇蹟。
此外，使用生成式人工智慧進行微學習可以改變遊戲規則。人工智慧可以讓您今天發現差距，並在一兩週內準備好微課程，而不是等待數月來製作和獲取內容。這意味著您可以在同一季度看到即時的影響，使整個過程更快、反應更快。
人力資源領域的人工智慧現狀
經過 8 個小時的採訪、與來自 230 多個組織的人力資源專業人士聊天並了解行業趨勢後，為了利用人工智慧實現人力資源流程自動化，需要開始（和放棄）以下 5 件事。
開始…
- 立即自動化事務任務
- 簡化業務與利害關係人的分析
- 嘗試利用人工智慧快速失敗並快速學習
- 查看投資報酬率和成功的領先指標
- 利用人工智慧與員工大規模互動
停止…
- 認為人工智慧對人力資源工作構成威脅；這是一個推動者
- 根據直覺做出決定；改為使用數據代替
- 自動化和人工智慧的思維是一個階段；它會一直在我們身邊
- 抵製成為「人工智慧素養」的需要；不要隨波逐流
- 將障礙作為不採用人工智慧的理由；尋找解決方案
定期調查效率低且費力，需要大量人工協調的工作。 Amber 提供即時分析，能夠制定反映員工即時需求的政策。
事實證明，技術優先的方法是成功的，平均回應率為 82%，高於 2022 年的 77%。－ Piyush Mehta，首席人力資源官
Genpact、索尼和三星等 275 多家組織的人力資源長使用 inFeedo 的自動化和人工智慧來：
- 即時收集員工回饋
- 自動化 HRBP 70% 的事務任務
- 在決策中利用人員相關數據來做商業分析
複製他們的成功是有可能的！
翻譯自 State of AI 2024 – Mendy
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本論壇專屬的 Line 群組討論 – 人力資源論壇 HR JOURNEY 國際 + 台灣
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