【讀者投書】生成式人工智慧正在推動人才轉型

作者/Debbie Liu

近年來,為解決人才問題,企業積極嘗試將生成式人工智慧應用於人才轉型上,這包含提高員工的技能,以便他們能夠承擔新的角色,適應新興技術並為創造優質產品做出貢獻,為了達到與提升個人績效,業者必須加緊培養新的想法與做法來因應人才轉型,以下是這項技術將對人才轉型造成影響的的三種方式。

1. 加強人才引進

傳統的招募流程通常涉及審查履歷、進行面試和檢查推薦信的循環,生成式人工智慧可以透過自動化各種任務來簡化這一過程,例如草擬職位需求與客製化潛在人才模樣,人工智慧可以分析大量數據,並根據技能、經驗和文化契合度定義最合適的候選人資料,這減少篩選申請人所需的時間和精力,使公司的招募人員能夠專注於更多提高附加價值的工作,另一個方面是勞動力規劃的能力,它可以透過預測未來的人才需求來幫助公司的部門設定人才招募參數。

2. 個人化學習與成長

培養員工目前或未來的技能並打造一支高績效的員工隊伍是任何組織發展的首要任務,生成式人工智慧工具具有顯著的優勢,可以透過為個人創造個人化的學習體驗來提高技能提升的品質和速度,透過使用人工智慧客製化學習和發展,公司能夠強化員工的知識、技能、活動/能力和任務偏好,並使用這些工具來整合個人化的成長軌跡,並鼓勵員工留在企業中,以便能夠以適合他們的速度發展。

3. 人才轉型智慧化

生成式人工智慧最重要的影響之一是讓人才管理專業人員能夠向高階主管及其董事會傳達訊息,它可以幫助領導層在製定策略或決策時環顧四周,而不僅僅是回顧過去,使用人工智慧連結影響員工體驗的各種元素,例如工作滿意度、工作量和員工情緒,讓公司獲得見解,例如,這些分析可以透過找出早期預警訊號來識別有離開組織風險的員工,那時,公司可以採取積極主動的預防措施,以確保您能夠留住有價值的人才,此外,人工智慧驅動的聊天機器人和虛擬助理可以透過為日常人力資源查詢、請求和政策資訊提供全天候支援來增強員工體驗。

當然,與任何科技一樣,只有在確保道德考慮符合公司文化和國家立法的情況下,才能充分利用生成式人工智慧對人才轉型的潛在影響。例如,如果沒有仔細的設計和培訓,人工智慧系統可能會無意中延續歷史偏見,導致人才獲取和管理的不公平做法,為了降低這種風險,公司必須保持透明度和問責制,定期審核人工智慧演算法和資料集對於識別和糾正偏見至關重要,此外,不同的資料科學家和倫理學家團隊必須參與系統的開發和驗證,以確保沒有價值觀與應用上的偏誤。

隱私是另一個主要問題,特別是考慮到人工智慧系統依賴存取敏感的員工資料。公司必須建立健全的資料保護和隱私權政策,以確保安全處理這些資訊,將人工智慧納入人才轉型工作時,優先考慮員工同意和資料安全相當重要。

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