Spørsmål og svar om AI for HR og lønn

Hvordan kan AI effektivisere arbeidsprosessene i HR? Hva er de viktigste mulighetene for å implementere AI i HR og lønn? Og hva er de største utfordringene? For å hjelpe HR- og lønnsmedarbeidere med å komme i gang med AI og frigjøre tid og ressurser for sine ansatte, skal vi prøve å svare på noen av de vanligste spørsmålene om AI for HR og lønn.

Under webinaret, «AI for HR - fra teori til praksis», fikk vi mange spørsmål om temaet, og vi besvarte noen av dem i løpet av webinaret. I denne artikkelen forsøker vi å svare på noen av de vanligste spørsmålene om AI for HR og lønn, og hvordan du kommer i gang. Vi ba foredragsholderne i webinaret, Patrik Reman, HR- og ledelseskonsulent, og Magnus Eklöv, Business Solution Manager i SD Worx, om å hjelpe oss med å svare på noen av spørsmålene.

Automatisering innen HR og lønn: med eller uten AI?

AI kan automatisere mange HR-prosesser mer effektivt og intelligent enn tradisjonelle metoder. Valget mellom å bruke AI eller ikke avhenger av oppgavens kompleksitet og virksomhetens behov.

Uten AI: Automatisering av repetitive oppgaver, med fokus på kostnadsbesparelser og effektivisering. Forutsetter faste rammer og prosesser. Best for enklere, rutinemessige, gjentakende oppgaver som for eksempel håndtering av transaksjoner eller lønnsadministrasjon.

Med AI: Passer for komplekse oppgaver som krever bearbeiding og analyse av store datamengder. Kan gi tilpassede svar på komplekse spørsmål, generere prediktive analyser og brukes til eksempelvis rekruttering, onboarding, prestasjonsvurderinger og personalomsetning.

Hvilke HR-prosesser passer best for AI?

Nesten alle HR-prosesser kan effektiviseres med AI eller automatisering, spesielt de som involverer store mengder data og repetitive oppgaver. Eksempler:

• Rekruttering: CV-gjennomgang, intervjuprogrammering. 
• Onboarding: Personlige onboardingplaner. 
• Lønnsadministrasjon: Lønnsberegninger, håndtering av fordeler.
• Prestasjonsvurderinger: Innsamling og analyse av tilbakemeldinger. 
• Personalomsetning: Identifisering av risikofaktorer.

Hvilke AI-verktøy kan jeg bruke til møtenotater?  

Magnus og Patrik nevnte autogenererte møtereferater som et eksempel på hvordan AI kan spare tid og ressurser i webinaret. Som et oppfølgingsspørsmål lurte flere av deltakerne på hvilke verktøy de kunne bruke til å ta referat fra for eksempel interne møter.

«En personlig favoritt er Otter.ai, som kan transkribere samtaler i sanntid og lage søkbare notater», svarer Patrik. 

«Et annet alternativ er Klang.ai, som er spesielt utviklet for å lage automatiske møtenotater og høydepunkter. Hvis organisasjonen din bruker Microsoft Teams, finnes det en innebygd funksjon for opptak og transkribering av møter. For de som bruker Google Meet, finnes det integrasjoner med fireflies.ai  som gjør det samme», fortsetter han.

Hva er forutsetningene for å implementere AI i HR?

«Først og fremst må virksomheten ha en eller annen form for policy for bruk av AI i organisasjonen, sier Magnus.

Når det gjelder de tekniske forutsetningene for å implementere AI i HR og lønn, kreves det en stabil IT-infrastruktur med tilstrekkelig lagringskapasitet og datakraft. AI-verktøyene bør også kunne integreres med de eksisterende HR-systemene, og dataene må være strukturerte og tilgjengelige. Du trenger også et visst nivå av kompetanse innen AI, dataanalyse og HR.

Hvordan finne AI-verktøy for en behovsanalyse?  

Under webinaret snakket Patrik om hvordan man gjennomfører en behovsanalyse. Men hvordan finner du det rette AI-verktøyet for å utføre behovsanalysen?

«Som med alle verktøy handler det mye om hva du er vant til. Jeg har brukt Chat GPT nesten siden det ble lansert, og har derfor lært meg verktøyet godt. Chat GPT fungerer godt for å gjøre en behovsanalyse, men det finnes andre AI-verktøy som også er gode å bruke», forklarer Patrik.

Hva er de største utfordringene med å implementere AI i HR og lønn?

Den største utfordringen er ofte å samle inn og strukturere data på en måte som gjør dem nyttige for AI-algoritmer. Mange bedrifter har data spredt på tvers av ulike systemer og i ulike formater. I tillegg kan det være vanskelig å sikre at dataene er «rene» og nøyaktige nok til å gi pålitelige resultater.

En annen utfordring er å bygge tillit hos de ansatte om at AI ikke skal erstatte dem, men i stedet støtte arbeidet deres.

Les også: Hvordan kan HR komme i gang med AI

Hvordan beskytte sensitive data når vi begynner å bruke AI i HR og lønn?

Beskyttelse av personopplysninger må ha høyeste prioritet når du tar i bruk AI i HR og lønn. For å sikre dette bør du sørge for at alle sensitive data krypteres både under overføring og lagring. Du må også sørge for at alle ansatte samtykker til at opplysningene deres behandles, og at du overholder alle GDPR-kravene for å sikre at personopplysningene behandles lovlig og korrekt. Minimaliser databehandlingen ved å samle inn og lagre bare de opplysningene som er nødvendige.

Velg leverandører med omhu. Før du velger hvilke AI-verktøy og -plattformer du skal bruke, må du sørge for at de oppfyller høye sikkerhetsstandarder.

Hvilke utfordringer bør jeg være oppmerksom på når jeg bruker AI i HR og lønn?

Selv om kunstig intelligens gir spennende muligheter til å effektivisere og forbedre HR-prosesser, er det viktig å være klar over noen potensielle utfordringer:

• Bias i data: AI-systemer lærer av dataene de er trent på. Hvis disse dataene inneholder ubevisste fordommer, kan AI-systemet utilsiktet forsterke disse. For å motvirke dette er det viktig å bruke representative og varierte datasett og å evaluere og justere modellene regelmessig. 
• Personvern: Når du jobber med AI i HR, håndterer du store mengder sensitive personopplysninger. Det er derfor viktig å ha robuste sikkerhetstiltak på plass for å beskytte denne informasjonen mot uautorisert tilgang.
• Tekniske begrensninger: AI-systemer er komplekse og kan være utsatt for tekniske feil. Det er viktig å ha redundante systemer og regelmessige sikkerhetskopier for å minimere risikoen for tap av data. 
• Menneskelig tilsyn: Selv om AI kan automatisere mange oppgaver, er det fortsatt viktig med menneskelig tilsyn for å sikre at systemene fungerer som de skal, og at beslutningene tas på en rettferdig og etisk forsvarlig måte.
• Balanse mellom AI og menneskelig interaksjon: Det er viktig å finne den rette balansen mellom automatisering og menneskelig interaksjon. For mye automatisering kan føre til at de ansatte føler seg mindre verdsatt, og at viktige myke verdier går tapt. Dette krever kontinuerlig utvikling og oppdatering av modellene.

Ved å være klar over disse utfordringene og ta de nødvendige grepene kan du minimere risikoen og maksimere fordelene med AI i HR og lønn. 

Les også: 5 tips: Hvordan kan AI effektivisere HR