הבינה המלאכותית התפתחה והפכה מפתרון שיקרה בעתיד, לכלי שנמצא כבר בשימוש נרחב במשאבי אנוש במקומות רבים בעולם.
למרות שרוב הארגונים מסכימים שבינה מלאכותית הינה כלי מועיל, לרבות כ-68% ממנהלי משאבי האנוש שמסכימים שהיתרונות של הבינה המלאכותית עולים על הסיכונים הגלומים בה, על כל ארגון לזהות אילו פונקציות הקשורות למשאבי אנוש מתאימות ביותר לארגון.
הזיהוי הזה של אלו כלים טכנולוגים המתפתחים כל הזמן הם אלה שמתאימים ביותר לארגון ולדרך עבודתו, עלול להיות מסובך.
מסקרים שנערכו בארה"ב עולה, כי כ-22% בלבד ממנהלי משאבי אנוש מעורבים מאוד בדיונים ארגוניים הקשורים לטכנולוגיה.
המשמעות היא שמנהלי משאבי אנוש מתמודדים עם כמה מכשולים בכל הנוגע לאימוץ טכנולוגיות חדשות, במיוחד בינה מלאכותית, כדי לתת מענה לצרכי משאבי אנוש הספציפיים של החברה שלהם.
התגברות על מכשולים אלו היא חיונית למציאת הטכנולוגיה המתקדמת שתתאים בצורה הטובה ביותר לארגון.
טיפול במכשולים אלה באופן יזום ואימוץ גישה אסטרטגית לאימוץ טכנולוגיה, מאפשרים למנהלי משאבי אנוש לזהות את הפתרונות הטכנולוגיים המתקדמים שיתאימו בצורה הטובה ביותר לחברה שלהם ולצורכי משאבי אנוש הספציפיים שלהם.
זה יאפשר להם למנף את הבינה המלאכותית ואת הטכנולוגיות המתפתחות האחרות כדי להניע חדשנות, לשפר את היעילות ולשפר את חווית העובדים.
להלן 5 אתגרים מרכזיים שמנהלי משאבי אנוש נתקלים בהם בעת הטמעת מערכות בינה מלאכותית למחלקת משאבי אנוש ואיך להתגבר עליהם:
1 הבנת הטכנולוגיה:
מכשול אחד שעומדים בפני מנהלי משאבי אנוש הוא הבנת היכולות והמגבלות של הבינה המלאכותית וטכנולוגיות מתפתחות אחרות.
מנהלי משאבי אנוש חסרים לפעמים את המומחיות הטכנית או היכרות עם פתרונות בינה מלאכותית מה שמקשה על הערכת אפשרויות פוטנציאליות בצורה יעילה.
כדי להתגבר על מכשול זה, מנהלי משאבי אנוש צריכים להשקיע בתוכניות חינוך והכשרה כדי לפתח הבנה עמוקה יותר של בינה מלאכותית ויישומיה במשאבי אנוש.
זה יכול לכלול השתתפות בסדנאות, סמינרים מקוונים או כנסים בתעשייה, כמו גם חיפוש הדרכה מאנשי IT או יועצים חיצוניים בעלי מומחיות בבינה מלאכותית.
2 הערכת תאימות:
אתגר נוסף הוא הערכת התאימות של פתרונות בינה מלאכותית למערכות ותהליכי משאבי אנוש הקיימים של החברה.
מנהלי משאבי אנוש צריכים לשקול כיצד טכנולוגיות חדשות ישתלבו עם פלטפורמות תוכנה קיימות, מקורות נתונים וזרימות עבודה כדי להבטיח הטמעה חלקה ויכולת פעולה הדדית.
כדי להתמודד עם מכשול זה, מנהלי משאבי אנוש צריכים לבצע הערכה יסודית של תשתית משאבי האנוש הנוכחית שלהם ולזהות תחומים שבהם פתרונות של בינה מלאכותית יכולים להוסיף ערך.
כמו כן, עליהם לשתף פעולה באופן הדוק עם מחלקת ה-IT ובעלי תפקידים רלוונטיים אחרים כדי להעריך את אתגרי האינטגרציה הפוטנציאליים ולפתח תוכנית ליישום.
3 הבטחת פרטיות ואבטחת נתונים:
חששות לפרטיות הנתונים ואבטחה הם מכשולים משמעותיים לאימוץ בינה מלאכותית במחלקת משאבי האנוש.
מנהלי משאבי אנוש חייבים להבטיח שפתרונות בינה מלאכותית עומדים בתקנות הרלוונטיות להגנת המידע ולהגן על מידע רגיש של העובדים מפני גישה בלתי מורשית או שימוש לרעה.
כדי להפחית את הסיכון הזה, מנהלי משאבי אנוש צריכים לבדוק בקפידה את ספקי מערכות הבינה המלאכותית ולהעריך את פרוטוקולי אבטחת הנתונים שלהם ואת התאימות לדרישות הרגולטוריות.
כמו כן, עליהם ליישם מדיניות ונהלים חזקים של שליטה בנתונים כדי להגן על פרטיות העובדים ולשמור על שלמות הנתונים.
4 טיפול בהטיה והגינות:
אלגוריתמי בינה מלאכותית יכולים להנציח הטיה ואפליה אם הם לא מתוכננים ומיושמים מתוך מחשבה.
מנהלי משאבי אנוש חייבים להיות ערניים בזיהוי והפחתת הטיות בפתרונות בינה מלאכותית המשמשים לגיוס עובדים, להערכת ביצועים ולתהליכי משאבי אנוש אחרים.
זה יכול להיות כרוך בביצוע ביקורות סדירות של אלגוריתמי בינה מלאכותית כדי לזהות הטיה, יישום טכניקות בינה מלאכותית מודעות להוגנות, והבטחת ייצוג מגוון בפיתוח ובדיקה של מודלים של בינה מלאכותית.
מנהלי משאבי אנוש צריכים גם לספק הכשרה לעובדים על השימוש האתי בבינה מלאכותית ולקדם מודעות לבעיות הטיה אפשריות.
5 ניהול שינוי והתנגדות:
מנהלי משאבי אנוש עלולים להיתקל בהתנגדות לשינוי מצד עובדים החוששים מאימוץ טכנולוגיות חדשות.
התנגדות ליישום בינה מלאכותית יכולה לנבוע מחששות לגבי אבדן עבודה, אובדן אוטונומיה או פחד מהלא נודע.
כדי להתגבר על מכשול זה, מנהלי משאבי אנוש צריכים לתקשר בפתיחות ובשקיפות עם העובדים על היתרונות של הבינה המלאכותית, ולהסביר איך היא תשפר את היכולות האנושיות במקום להחליף אותן.
עליהם לערב עובדים בתהליך קבלת ההחלטות, לבקש משוב ותשומות, ולספק הדרכה ותמיכה כדי לעזור לעובדים להסתגל לטכנולוגיות חדשות ביעילות.
