HR ja tekoäly – usein kysytyt kysymykset

Miten tekoäly voi tehostaa HR-prosesseja? Mitkä ovat sen suurimmat mahdollisuudet henkilöstöhallinnossa ja palkanlaskennassa? Entä isoimmat haasteet? Tässä blogissa pyrimme vastaamaan joihinkin yleisimpiin kysymyksiin, jotka liittyvät tekoälyyn henkilöstö- ja palkkahallinnon alalla. 

Henkilöstöhallinnon ja palkanlaskennan automatisointi: tekoälyn kanssa vai ilman?

Tekoäly voi merkittävästi tehostaa monia HR-prosesseja verrattuna perinteisiin menetelmiin. Tekoälyn käyttö riippuu kuitenkin tehtävän monimutkaisuudesta ja yrityksen tarpeista.

Ilman tekoälyä: Perinteiset automaatiomenetelmät soveltuvat hyvin yksinkertaisiin ja toistuviin tehtäviin, kuten erilaisten manuaalisten tapahtumien käsittelyyn. Automaatiota käytetään silloin, kun tavoitteena on kustannussäästöt ja tehokkuuden parantaminen.

Tekoälyn kanssa: Tekoäly soveltuu monimutkaisempiin tehtäviin, jotka vaativat suurten tietomäärien analysointia. Tekoäly voi tarjota ennakoivia analyyseja ja räätälöityjä vastauksia esimerkiksi rekrytointiin ja suoritusarviointeihin sekä henkilöstön vaihtuvuuden hallintaan.

Missä HR-prosesseissa voi parhaiten hyödyntää tekoälyä?

Monet HR-prosessit hyötyvät tekoälyn ja automaation käytöstä. Näitä ovat etenkin prosessit, jotka käsittelevät suuria tietomääriä ja sisältävät toistuvia tehtäviä, kuten:

• Rekrytointi: ansioluetteloiden käsittely ja haastattelujen aikataulutus.
• Sisäänotto: Henkilökohtaiset perehdytysohjelmat.
• Palkkahallinto: Palkanlaskenta ja työsuhde-etujen hallinta.
• Suoritusarvioinnit: Palautteen kerääminen ja analysointi.
• Henkilöstön vaihtuvuus: Riskitekijöiden tunnistaminen.

Mitkä ovat parhaat tekoälytyökalut kokousmuistiinpanojen tekemiseen?

Tekoäly voi säästää aikaa ja resursseja automaattisilla kokousmuistioilla. Esimerkkejä suosituista työkaluista ovat:

• Otter.ai: Litteroi keskusteluja reaaliajassa ja luo hakukelpoisia muistiinpanoja.
• Klang.ai: Suunniteltu erityisesti luomaan automaattisia kokousmuistiinpanoja ja korostamaan tärkeimpiä kohtia.
• Microsoft Teams: Sisältää sisäänrakennetun ominaisuuden kokousten tallentamiseen ja litterointiin.
• Fireflies.ai: Integroitu Google Meetiin, mahdollistaa kokousten litteroinnin.

Mitkä ovat tekoälyn käyttöönoton edellytykset henkilöstöhallinnossa?

Tekoälyn käyttöönotto HR-prosesseissa vaatii ensisijaisesti selkeän politiikan sen käytöstä. Teknisiä edellytyksiä ovat vakaa IT-infrastruktuuri, riittävä tallennuskapasiteetti ja laskentateho. Tekoälytyökalujen tulee myös integroitua nykyisiin HR-järjestelmiin ja tiedon on oltava hyvin jäsenneltyä sekä helposti saatavilla. Lisäksi tarvitaan asiantuntemusta tekoälystä, data-analyysistä ja HR-alasta.

Miten löytää tekoälytyökaluja tarveanalyysiä varten?

Tarveanalyysin tekoon on saatavilla monia tekoälytyökaluja. Esimerkiksi ChatGPT on suosittu ratkaisu tarveanalyysin toteuttamisessa, mutta markkinoilla on myös muita vaihtoehtoja, joita voidaan hyödyntää.

Mitkä ovat tekoälyn käyttöönoton suurimmat haasteet HR-alalla?

Suurimmat haasteet liittyvät usein tiedon keräämiseen ja jäsentämiseen niin, että se on hyödyllistä tekoälyalgoritmeille. Tiedot saattavat olla hajallaan eri järjestelmissä tai eri formaateissa ja niiden "puhdistaminen" luotettavia tuloksia varten voi olla haastavaa. Lisäksi on tärkeää rakentaa luottamusta työntekijöihin, jotta he ymmärtävät tekoälyn tukevan heidän työtään eikä korvaavan sitä.

Miten suojata arkaluonteiset tiedot, kun alamme käyttää tekoälyä?

Henkilötietojen suojaus on ensisijaisen tärkeää tekoälyn käytössä. Kaikki tiedot on salattava sekä siirron että tallennuksen aikana. Lisäksi työntekijöiltä on hankittava suostumus tietojen käsittelyyn ja GDPR-vaatimuksia on noudatettava huolellisesti. Kerää ja säilytä vain välttämättömät tiedot ja valitse tekoälytoimittajat huolellisesti varmistaen, että he täyttävät korkeat turvallisuusvaatimukset.

Mitä haasteita tekoälyn hyödyntämisessä henkilöstö- ja palkkahallinnossa tulisi huomioida?

Vaikka tekoäly tuo mukanaan monia mahdollisuuksia – kuten HR-prosessien parantaminen ja tehostaminen – on tärkeää huomioida myös seuraavat haasteet:

• Ennakkoluulot: Tekoälyjärjestelmät oppivat niistä tiedoista, joilla ne koulutetaan. Jos tiedot sisältävät ennakkoluuloja, järjestelmät voivat vahvistaa niitä. Siksi on tärkeää käyttää monipuolisia tietoaineistoja.
• Tietosuoja: Tekoälyn käyttö henkilöstöhallinnossa edellyttää arkaluonteisten henkilötietojen käsittelyä. Siksi on tärkeää, että yrityksellä on käytössä vankat turvatoimet, joilla tiedot suojataan luvattomalta käytöltä.
• Tekniset rajoitukset: Tekoälyjärjestelmät ovat monimutkaisia ja niihin voi tulla teknisiä ongelmia. Varmuuskopiot ja redundanttiset järjestelmät ovat tärkeitä tietojen suojaamiseksi.
• Inhimillinen valvonta: Vaikka tekoäly automatisoi monia tehtäviä, ihmisten on valvottava järjestelmien toimintaa ja varmistettava niiden tekemien päätösten oikeudenmukaisuus.
• Tekoälyn ja ihmisten välisen vuorovaikutuksen tasapaino: Liiallinen tekoälyn ja automaatio käyttö voi vähentää työntekijöiden arvostuksen tunnetta. On tärkeää säilyttää oikea tasapaino automaation ja inhimillisen vuorovaikutuksen välillä.
• Sopeutuminen muutoksiin: Tekoälyjärjestelmien on pystyttävä mukautumaan muuttuviin olosuhteisiin ja uusiin vaatimuksiin, mikä vaatii jatkuvaa tekoälyn kehitystä ja päivityksiä.

Näiden haasteiden huomioiminen ja oikeiden toimien toteuttaminen voi maksimoida tekoälyn hyödyt HR- ja palkanlaskentaprosesseissa.