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“管人”的问题能交给AI解决吗?HR在变革面前要谨慎

日期:2019-03-05   人气:  来源:互联网
简介:“管人”的问题能交给AI解决吗?HR在变革面前要谨慎 AI潮流席卷各行各业,算法也让我们窥见未来全新的可能。人力资源管理也开始受到这股新潮流的影响。不过说到底,如同使剑,剑虽利,可削铁如泥,也可能误伤自己。工具虽好,还得用的妥当,才能发挥其最大……

“管人”的问题能交给AI解决吗?HR在变革面前要谨慎

AI潮流席卷各行各业,算法也让我们窥见未来全新的可能。人力资源管理也开始受到这股新潮流的影响。不过说到底,如同使剑,剑虽利,可削铁如泥,库卡机器人,也可能误伤自己。工具虽好,还得用的妥当,才能发挥其最大效能。AI目前的应用包括:筛选简历、HR聊天机器人(跟应聘者聊天,以加深HR对他们的了解)、线上面试后通过面试者的表现(表情、言语模式等)判断性格特征等等。然而,但凡是工具,都是有利有弊的。这时候就要看工具使用者的操作了。如果HR人能了解并用好这些工具,不仅能节省大量时间,甚至能实现整个行业的工作模式和战略转型。本文编译自Venturebeat的原题为AIcanrevolutionizeHR,butdeploywithcare的文章。

人工智能的出现,让各行各业都开始转型。人力资源业也不例外。

我们已经看到各式各样的HR工具数量的显著增长,机器学习和人工智能也渐渐开始解决工作范围内人的问题。越来越多的组织和企业开始迎接这股潮流,将权力逐渐分散,而那些能用好这项技术的人就能在这场竞争中领先。

风险高回报也大

人工智能和机器学习再神,也只是工具。就像所有其他工具一样,它们也是中性的,可能有益,也可能有害。如果这工具你用得不好,或者安置到不合适的地方,它们就可能对你的商业流程和企业文化不利。而HR专业人士又不想技术人员那样熟悉这些工具背后的运作机制,因此,他们也面临很大的风险,可能弄巧成拙。出发点是好的,但结果却可能不尽如人意。

那么,HR专业又该怎么做,才不会好心办坏事呢?

首先,要确保自己真的了解手头要处理的是什么问题。也就是说,问题里里外外,都弄得清清楚楚,理解透彻。只要你能意识到问题何在,能够确定要解决的是什么,这时候你就要问自己,是否确实需要这项技术来解决这个特定的问题。如果没有这项技术,工作是否会受到很大影响,甚至停滞不前?这项技术会让问题简单化,让你有更多时间精力去解决其他问题?还是说,你可以使用现有的技术,或者改变方法来解决当前的问题?

有足够的了解才有发言权。

如果你觉得你确实需要某个酷炫的AI技术来解决难题,那你就得好好教育自己,www.zr-kuka.com,去了解这门技术的优势和劣势。不是简单的百度一下就完事儿了,而是扎扎实实地花时间、真的深入了解你决定使用的工具。利用自己的专业人脉网,看看公司里其他人的经验能不能对你有所启发。你还可以让他们评估一下你考虑使用的技术,以帮助你做出更好的决定。

如果操作得当,那人工智能自然能帮你节省大量时间精力,让人力资源部从运营中心转向以战略为核心的部门。

工欲善其事必先利其器选择正确的工具很重要

你所面临的问题大大小小、方方面面可能都有所不同。各种算法也各有长处短处,但每个算法设计的时候,设计者也有不同考虑,因此,不是每个算法都适合拿来解决当前的问题。所以你要确定,KUKA机器人示教器维修,目前的问题可以用AI来解决。

算法对于下列的问题可能不太适合

产生的数据不多,或者数据不能准确表现出现实中的后果或者行为

极端的边缘个案会出现,或者数据有严重的偏差(但这个情况有办法做调整)

需要进行价值判断的情况(这种情况下,最好的办法是结合人类和算法做出决策)

往好的一面看,算法在以下几个方面很有优势

可以取得关键数据,而且数据与你所感兴趣的现实行为和后果直接相关的情况

你需要找出的模式是可预测的情况下(至少不会随着时间流逝而变化)

你需要知道,AI不能帮你让自己的团队在技能上有提高,所以那些仅仅是将流程自动化的工具可能给不了你想要的结果。如果你的目标是改变团队成员的行为,那你可以考虑使用帮助员工学习的工具。研究显示,用工具来向员工提出及时、具体又可行的建议或者反馈,在改变员工行为习惯方面是最有效的。

比如,Texito平台能字你写招聘广告的时候,向你提出建议,以便你能吸引到自己寻找的目标人才。Joonko公司可以分析企业的生产力和员工合作方面的活动,找出员工中无意识中的偏见,并且向该员工提出纠正的措施。

算法也是人设计的

设计人工智能,与其说是技术活,倒不如说像一门艺术。工具的创造者将自己的偏见设计进自己的作品中,也是不可避免的。谷歌以前就有过这个教训,曾有一个图像识别工具刚开发的时候,把肤色深的人识别为大猩猩

算法将图中的黑人识别为大猩猩

所以,在购买基于人工智能的工具之前,要做好功课,深入调查是不可少的。看看这些算法的设计基础是什么,算法开发过程中,人工的决策对工具运作时产生的结果有什么影响。准备好一个问题清单,比如:

在训练这个算法时,用的是什么数据?

这些数据中有什么样的偏见存在?这个模型又经过怎么样的调整?(比如,如果算法中的数据体现的是女性接受的主要是优先度不高的工作,那算法可能认为女性能力不足,不能胜任优先度高的工作。)

随着时间推移,使用增加,这个算法会怎样进化,设计者对于其中产生的偏差问题打算怎么解决?

底线在哪里

人工智能和机器学习有很大的潜力,或许能使得人力资源业角色上根本的转换,扩大该专业人士的积极影响。但是光靠人工智能和机器学习的应用,是无法在你的企业在创造出可持续的变化的。如果你用人工智能来加速现有的积极变化,那这些以技术为基础的改变,也可以通过同时运行其他战略性项目来得到强化。

机器人不会取代我们,他们会让我们看起来更睿智。

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