Frågor och svar om AI för HR

Hur kan AI effektivisera arbetsprocesserna inom HR? Var finns de främsta möjligheterna med att implementera AI inom HR och lön? Och vad är de största utmaningarna? För att du inom HR och lön ska komma igång med AI och frigöra tid och resurser för dina medarbetare, försöker vi här besvara några av de vanligaste frågorna kring AI för HR.

Under vårt webinar, “AI för HR — Från teori till praktik”, fick vi in många frågor kring ämnet och tog upp vissa av dem under webinaret. Det här är en kompletterande artikel där vi försöker svara på några av de vanligaste frågorna kring AI för HR och lön, och hur du kommer igång. Vi bad webinarets talare, Patrik Reman, HR- och ledarskapskonsult och Magnus Eklöv, Business Solution Manager på SD Worx, om hjälp för att svara på vissa av frågorna.

Automatisering inom HR och lön: med eller utan AI? 

AI kan automatisera många HR-processer mer effektivt och intelligent än traditionella metoder. Valet mellan att använda AI eller inte beror på komplexiteten i uppgiften och verksamhetens behov.

Utan AI: Automatisering av repetitiva uppgifter, med fokus på kostnadsbesparingar och effektivisering. Förutsätter fasta ramar och processer. Bäst för enklare, rutinmässiga, återkommande uppgifter till exempel hantering av transaktioner eller lönehantering. 

Med AI: Passar för komplexa uppgifter som kräver bearbetning och analys av stora datamängder. Kan ge anpassade svar på komplexa frågor, generera prediktiva analyser och användas för exempelvis rekrytering, onboarding, prestationsbedömningar och personalomsättning.

Vilka HR-processer passar bäst för AI?

I stort sett alla HR-processer kan effektiviseras med AI eller automation, särskilt de som involverar stora mängder data och repetitiva uppgifter. Exempel inkluderar: 

• Rekrytering: CV-granskning, intervjuschemaläggning.
• Onboarding: Personliga onboarding-planer.
• Lönehantering: Löneberäkningar, förmånshantering.
  >> Läs mer: Hur kan AI hjälpa till med lönehantering?
• Prestationsbedömningar: Feedbackinsamling, analys.
• Personalomsättning: Identifiera riskfaktorer. 

Vilka AI-verktyg kan jag använda för mötesanteckningar?  

Magnus och Patrik nämnde auto-genererade mötesanteckningar som ett exempel där AI kan spara tid och resurser i webinaret. Som följdfråga på det, undrade flera deltagare vilka verktyg de kan använda för att föra protokoll av exempelvis interna möten.

“En personlig favorit är Otter.ai som kan transkribera samtal i realtid och skapa sökbara anteckningar", svarar Patrik. “Ett annat alternativ är Klang.ai som är speciellt utformat för att skapa automatiska mötesanteckningar och höjdpunkter. Om din organisation använder Microsoft Teams, finns det en inbyggd funktion för inspelning och transkribering av möten. För de som kör Google Meet, finns integrationer med fireflies.ai som gör samma sak”, fortsätter han.

Vilka förutsättningar krävs för att implementera AI inom HR?

“Först och främst behöver verksamheten någon form av policy gällande användningen av AI i organisationen”, säger Magnus.

Läs mer: Norden ligger efter med AI – Så kan HR driva på utvecklingen

När det gäller de tekniska förutsättningarna för att implementera AI inom HR krävs en stabil IT-infrastruktur med tillräcklig lagringskapacitet och beräkningskraft. AI-verktygen bör också kunna integreras med era befintliga HR-system, och er data måste vara strukturerad och tillgänglig. Ni behöver även en viss kompetens inom AI, data-analys och HR.

Hur hittar jag AI-verktyg för en behovsanalys?  

Under webinaret pratade Patrik om hur man genomför en behovsanalys. Men hur hittar du rätt AI-verktyg för att utföra din behovsanalys?

"Som med alla verktyg, handlar det mycket om vad man är van vid. Jag har använt Chat GPT nästan sedan det lanserades och har därför lärt mig verktyget väl. Chat GPT fungerar bra för att göra en behovsanalys, men det finns andra AI-verktyg som också går bra att använda", förklarar Patrik. 

Vad är de största utmaningarna med att implementera AI inom HR?

Den största utmaningen är ofta att samla in och strukturera data på ett sätt som gör den användbar för AI-algoritmer. Många företag har data spridd över olika system och i olika format. Dessutom kan det vara svårt att säkerställa att data är tillräckligt “ren” och korrekt för att ge tillförlitliga resultat.

En annan utmaning är att bygga förtroende hos medarbetarna för att AI inte kommer att ersätta dem utan istället stödja deras arbete. 

Hur skyddar jag känsliga uppgifter när vi ska börja använda AI inom HR?

Att skydda personuppgifter måste vara högsta prioritet när du använder AI inom HR. För att säkerställa detta bör du säkerställa att all känslig data krypteras både under överföring och lagring. Ni måste också se till att alla medarbetare ger sitt samtycke till att deras data behandlas, och att ni följer alla GDPR-krav för att säkerställa att personuppgifter behandlas på ett lagligt och korrekt sätt. Minimera er data genom att endast samla in och lagra nödvändig data.

Välj leverantörer med omsorg. Innan ni väljer vilka AI-verktyg och plattformar ni ska använda, säkerställ att de uppfyller höga säkerhetsstandarder.

Vilka utmaningar bör jag vara medveten om vid användning av AI inom HR och lön?

Även om AI erbjuder spännande möjligheter för att effektivisera och förbättra HR-processer, är det viktigt att vara medveten om några potentiella utmaningar:

• Bias i data: AI-system lär sig av de data de tränas på. Om dessa data innehåller omedvetna fördomar kan AI-systemet oavsiktligt förstärka dessa. För att motverka detta är det viktigt att använda representativa och mångfaldiga datamängder samt att regelbundet utvärdera och justera modellerna.
• Datasekretess: När man arbetar med AI inom HR hanterar man stora mängder känslig personuppgifter. Det är därför viktigt att ha robusta säkerhetsåtgärder på plats för att skydda denna information från obehörig åtkomst.
• Tekniska begränsningar: AI-system är komplexa och kan vara känsliga för tekniska fel. Det är viktigt att ha redundanta system och regelbundna säkerhetskopior för att minimera risken för dataförlust.
• Mänsklig övervakning: Även om AI kan automatisera många uppgifter är det fortfarande viktigt att ha mänsklig övervakning för att säkerställa att systemen fungerar som de ska och att beslut fattas på ett rättvist och etiskt sätt.
• Balans mellan AI och mänsklig interaktion: Det är viktigt att hitta rätt balans mellan automatisering och mänsklig interaktion. För mycket automatisering kan leda till att medarbetarna känner sig mindre värderade och att viktiga mjuka värden går förlorade.
• Adaptiv till förändringar: AI-system måste kunna anpassa sig till förändrade omständigheter och nya krav. Det kräver kontinuerlig utveckling och uppdatering av modellerna.

Genom att vara medveten om dessa utmaningar och vidta lämpliga åtgärder kan man minimera riskerna och maximera fördelarna med AI inom HR och lön.