ماذا نعني بالذكاء الاصطناعي؟
مصطلح الذكاء الاصطناعي متعدد المعاني ، تمامًا كما أن الذكاء الاصطناعي نفسه متعدد الأشكال. مخبأة وراء مفردات الذكاء الاصطناعي - من الخوارزميات ، والذكاء الاصطناعي للمحادثة والذكاء الاصطناعي الحسم إلى التعلم الآلي ، والتعلم العميق ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، وروبوتات الدردشة ، وروبوتات الصوت ، والتحليل الدلالي - هي مجموعة واسعة من التقنيات ، وعدد الأمثلة العملية آخذ في الازدياد أيضًا بسرعة. هناك أيضًا تمييز يجب التمييز بين الذكاء الاصطناعي الضعيف (الذكاء غير الحساس) والذكاء الاصطناعي القوي (آلة تتمتع بالوعي والحساسية والفكر) ، وتسمى أيضًا "الذكاء الاصطناعي العام" (آلة يمكنها تطبيق الذكاء على أي مشكلة بدلاً من لمشكلة معينة). "مع وجود الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي ، لا أعتقد أن هناك قدرًا كبيرًا من الذكاء ، ولا يوجد الكثير بشأنه مصطنع ... ليس لدينا حتى الآن أنظمة ذكاء اصطناعي ذكية بشكل لا يصدق والتي تركت البشر وراءنا. إنه المزيد حول الكيفية التي يمكنهم بها المساعدة والإنابة عن البشر "(مدير المشروع).


الذكاء الاصطناعي في الممارسة
بالنسبة لمديري الموارد البشرية ، يمهد الذكاء الاصطناعي الطريق لتوفير الوقت والإنتاجية جنبًا إلى جنب مع "تجربة الموظف المحسنة" (مديرو الموارد البشرية). بالنسبة للشركات الناشئة (وهناك 600 منهم يبتكرون في الموارد البشرية والتكنولوجيا الرقمية ، بما في ذلك حوالي 100 في الموارد البشرية والذكاء الاصطناعي) ، فإن وظيفة الموارد البشرية هي "سوق واعد".


الدعم الإداري والقانوني: المساعدة في توفير الوقت


يخفف الذكاء الاصطناعي الموارد البشرية من مهامه المتكررة التي تستغرق وقتًا طويلاً ، مما يعني أن موظفي الموارد البشرية ، بالإضافة إلى الفرق والمديرين الآخرين ، يمكنهم التركيز على مهام أكثر تعقيدًا.


يتجه العديد من مكاتب المساعدة الإدارية والقانونية إلى الذكاء الاصطناعي (عبر المساعدين الافتراضيين وروبوتات الدردشة) للرد تلقائيًا على الأسئلة التي يطرحها الموظفون - "أين تطبيق التدريب الخاص بي؟" أو "كم يوم إجازة يحق لي الحصول عليها؟" - في الوقت الفعلي وبغض النظر عن مكان إقامة الموظفين. يحيل الذكاء الاصطناعي المستجوبين إلى التوثيق القانوني الصحيح أو الخبير المناسب. على سبيل المثال ، اختارت EDF إنشاء روبوت محادثة قانوني لتحسين أدائه مع المستخدمين. برنامج chatbot مسؤول عن الجوانب التنظيمية لإدارة الموارد البشرية: غياب الموظفين ، والإجازات ، وكشوف المرتبات وسياسة الأجور: "كانت لدينا فكرة ابتكار روبوت محادثة قانوني للتوقف عن الاضطرار إلى الإجابة على نفس الأسئلة القانونية والمتكررة ، مما يسمح للمحامين بإعادة التركيز على الحالات ذات القيمة المضافة الأكبر. في البداية ، تضمن روبوت المحادثة 200 عنصر من المعرفة القانونية ، ثم 800 ... المستخدمون راضون عنها بنسبة 75٪ "(مدير المشروع).





يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في العثور على الوثائق القانونية الصحيحة أو الخبير المناسب ، ويمكن للذكاء الاصطناعي التحقق من دقة جميع الإعلانات ، ويمكن للذكاء الاصطناعي تخصيص المزايا الاجتماعية بناءً على ملفات تعريف الموظفين.





لا يقتصر استخدام الذكاء الاصطناعي على التعامل مع حالات الغياب والإجازات أو معالجة تقارير النفقات والتدريب ولكن أيضًا للجوانب الإدارية والقانونية لسياسة الرواتب والرواتب. بالنسبة للدفع ، يمكن استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لإصدار والتحقق من دقة واتساق جميع الإقرارات. في سياق آخر ، يقدم الذكاء الاصطناعي حزمًا من المزايا الاجتماعية الشخصية بناءً على ملفات تعريف الموظفين.


التوظيف: المساعدة في اختيار المرشحين


التوظيف هو مجال آخر يمكن أن يكون فيه الذكاء الاصطناعي مفيدًا: يمكن استخدامه لتبسيط البحث عن المرشحين ، وتصفح التطبيقات وإدارتها ، وتحديد الملفات الشخصية التي تفي بمعايير الاختيار لمنصب معين.


يمكن بعد ذلك استخدام Chatbots للتحدث إلى مرشح في شكل أسئلة مسجلة مسبقًا ، وجمع معلومات حول المهارات والتدريب والعقود السابقة. "هذه الروبوتات موجودة لتحل محل تفاعلات المستوى الأول بين مدير الموارد البشرية أو الموظفين والمرشحين. إنها توفر الوقت حتى يتمكنوا من الاستجابة للقضايا الأكثر أهمية بشكل أكثر فعالية" (مدير المشروع).


تقوم الخوارزميات بتحليل محتوى عروض العمل بشكل دلالي ، وتستهدف السير الذاتية للمتقدمين الذين هم الأنسب لتوقعات المجندين في قواعد البيانات الداخلية والخارجية عبر الشبكات الاجتماعية المهنية مثل LinkedIn. يمكن بعد ذلك تحديد ملفات تعريف السيرة الذاتية التي لم يتم اختيارها مسبقًا. تستخدم شركة Unilever الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع نهج علم الأعصاب الإدراكي للتوظيف منذ عام 2016. تقدم الشركات الناشئة خدمة حيث تسلط الضوء على ملفات المرشحين دون الحاجة إلى السير الذاتية أو الدبلومات أو الخبرة. يعتمد تحديد المواقع على التقارب والمطابقة التنبؤية أو بناء البيانات الفنية.


تستهدف هذه الأدوات في المقام الأول الشركات ذات الكميات الكبيرة من التطبيقات التي يجب معالجتها ، مثل البنوك لشغل وظائف خدمة العملاء أو كبار تجار التجزئة لمشرفي الإدارات. يتم إخطار المرشحين بالعملية ومنحهم الإذن بتنشيط ميكروفون الهاتف الذكي أو الكمبيوتر والكاميرا.


يبدو أن هذه التقنيات فعالة بالنسبة للوظائف التي تتطلب مهارات متدنية والأسواق التي تتعرض لضغوط. في الوقت نفسه ، كلما تطلبت الوظيفة مهارات عالية ومعقدة ، زادت قيود التكنولوجيا.


بينما تظهر أمثلة عملية جديدة بمرور الوقت ، تختلف آراء مديري الموارد البشرية في الشركات ومديري المشاريع فيما يتعلق بالقيمة المضافة للذكاء الاصطناعي في التوظيف. يعتقد البعض أن الذكاء الاصطناعي يساعد في إنشاء التطبيقات ؛ يحدد المهارات التي لم تؤخذ في الاعتبار في النهج التقليدي ؛ ويقدم المساعدة عند اختيار المرشحين. البعض الآخر أكثر حذراً: من الممكن كما تبدو الأمور ، كما يقولون ، أن الناس "يبالغون في الوعود" فيما يتعلق بما يمكن أن يجلبه الذكاء الاصطناعي إلى الطاولة.


التدريب والمهارات: مسارات مهنية شخصية


يتضمن نهج الذكاء الاصطناعي في التدريب تحولًا من اكتساب مهارات العمل إلى تخصيص المسارات الوظيفية. مع ظهور تحليلات التعلم ، تتطور تقنيات التدريب. يمكن استخدام البيانات الخاصة بتتبع أنماط التعلم (الوقت اللازم لاكتساب المعرفة ومستوى الفهم) لتمثيل الطريقة التي يتعلم بها الناس وتخصيص الاقتراحات لتنمية المهارات.


بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لمنح الموظفين فرصًا للتنقل الداخلي بناءً على رغباتهم ومهاراتهم والخيارات المتاحة داخل الشركة. تقدم الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي حلولاً لتبسيط إدارة التنقل التي تجمع بين التقييم والتدريب والاقتراحات حول المسارات والمواقف والبرامج لتطوير المهارات. هذه محدودة في فرنسا ، ومع ذلك ، مع RGPD (اللائحة العامة لحماية البيانات) ، على الرغم من أنها يمكن أن تكون فردية في بلدان أخرى.





نستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد المواهب التي لم تكتشفها فرق الموارد البشرية والفرق الإدارية ؛ واكتشاف المواهب ذات المخاطر العالية لترك الشركة.





قررت Saint-Gobain استخدام إمكانات التعلم الآلي لترقية الطريقة التي تدير بها مواهبها. تم إنشاء فريق مشروع ذي ملفات تعريف متنوعة (الموارد البشرية ، وعلماء البيانات ، والمحامين ، وخطوط الأعمال ، وما إلى ذلك) بهدفين: استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد المواهب التي لم تكتشفها فرق الموارد البشرية والفرق الإدارية ؛ واكتشاف المواهب ذات المخاطر العالية لترك الشركة. السرية مضمونة ، ولا يتم تفويض أي قرار للآلات.


الدافع والمناخ الاجتماعي: نحو فهم أفضل للالتزام


يوفر الذكاء الاصطناعي فرصًا لتحديد الموظفين المعرضين لخطر الاستقالة أو لتحسين فهمنا للظواهر الاجتماعية في الشركات.


"سنطرح أسئلة على الموظفين كل أسبوع أو أسبوعين في 45 ثانية على عشرات من أدوات المشاركة ... الردود مجهولة الهوية ومجمعة ، و- من منظور آخر - ستقدم مؤشرات لمختلف أصحاب المصلحة ، رئيس قسم الموارد البشرية ، والمدير ، والمسؤول ، وما إلى ذلك. سنكون قادرين على تحديد ما يروج للمشاركة أو يعرضها للخطر في الوقت الفعلي أثناء تقديم المشورة "(مدير المشروع).


بفضل هذا التطبيق ، يمكن لمديري الموارد البشرية والمديرين والموظفين الآخرين استخدام مؤشرات الوقت الفعلي التي تُظهر نقاط القوة والضعف للفرق دون معرفة من قال ماذا. "بالإضافة إلى المساعدة في تحسين عملك وأسلوبك الشخصي ، فإن هذه المتغيرات تعني أنه إذا تم اتخاذ إجراء تصحيحي ، فيمكنك معرفة تأثيره الحقيقي على الفور" (مدير الموارد البشرية).


بينما يمكن للذكاء الاصطناعي ، كما تظهر هذه الأمثلة المختلفة ، دعم إدارة الموارد البشرية ، لا يزال بعض هذه الاستخدامات الجديدة قيد الاختبار.


بالإضافة إلى طريقة تنفيذها ، لا تزال هناك أسئلة وانتقادات ، بما في ذلك مسألة بيانات الموارد البشرية ، والعائد على الاستثمار والحوكمة الحسابية.


جودة البيانات والكم المحدود
البيانات هي المكون الرئيسي للذكاء الاصطناعي ، ولجودتها أهمية قصوى. إذا كانت البيانات التي تم إدخالها غير جيدة ، فستكون النتائج غامضة أو مشوهة. يعتبر مثال أمازون رمزًا في هذا الصدد: بعد إطلاق أول برنامج توظيف لها ، قررت الشركة سحبها سريعًا من السوق لأنها كانت تميل إلى تفضيل السير الذاتية للرجال. في الواقع ، تم بناء برنامج الكمبيوتر الذي استخدمته أمازون على السير الذاتية التي تلقتها الشركة على مدار السنوات العشر الماضية ، وكان معظمها يعتمد على ملفات تعريف الذكور.


بالإضافة إلى ذلك ، تميل مجموعات البيانات في مجال الموارد البشرية إلى أن تكون أضيق مقارنة بالمجالات الأخرى. في الواقع ، يبدو أن عدد الأشخاص العاملين هنا - بما في ذلك في الشركات الكبيرة - منخفض بشكل خاص مقارنة بعدد عمليات الشراء التي يقوم بها العملاء. تعتبر كمية ملاحظات المبيعات لعنصر ما مهمة للغاية ، ويمكن تنفيذ تطبيقات البيانات الضخمة بسهولة. ولكن لا يوجد شيء من هذا القبيل بالنسبة للموارد البشرية!


يجب مراعاة كمية البيانات وجودتها ، وكذلك كيفية تضمينها في سياق وفاصل زمني التي تشجع على التحليل واتخاذ القرار. هذا هو الحال ، على سبيل المثال ، في مجال الصيانة التنبؤية ، حيث يمكن للأنظمة الخبيرة اكتشاف علامات التآكل في الجهاز قبل البشر: من خلال جمع البيانات المناسبة ، يمكن إجراء تدخلات في الوقت المناسب لإصلاح الماكينة. إنها مسألة مختلفة بالنسبة للأنظمة البشرية ، حيث لا يتم تتبع تصرفات الأفراد وردود أفعالهم (وهل ينبغي أن تكون كذلك؟) ، وقد يتضح أنها غير متوقعة تمامًا.


عودة عن الاستثمار ومخاطر GIMMICKRY
يمكن أن يكون الاستثمار في الذكاء الاصطناعي مكلفًا ، حيث يشعر مديرو الموارد البشرية بالقلق بشأن الميزانيات وعوائد الاستثمار.


"يجب تجديد مواقع الشركة وتحديثها على أساس منتظم ... ودعنا نكون واقعيين حيال ذلك ، فإن إنشاء روبوت محادثة سيكلفك حوالي 100000 يورو ، في حين أن إعادة إنشاء موقع الشركة على الويب سيكون أكثر تكلفة بعشر مرات ... و chatbot هو "الشيء الموجود" ويمنحك صورة حديثة ، وهناك الكثير من الضجيج ، و- ما هو أكثر من ذلك- إنه مرئي للشركة! إنه شيء يمكن رؤيته! " (مدير المشروع).


في العديد من المنظمات ، تثير القيود التي يفرضها الكم الصغير من البيانات ، والفرص القليلة لتكرار العملية ، مسألة فعالية التكلفة. سأل مديرو الموارد البشرية الذين التقينا بهم من أجل دراستنا أنفسهم: هل عليهم الاستثمار في الذكاء الاصطناعي؟ هل يجب أن يخاطروا بتقويض الثقة التي قد يتمتع بها الموظفون في الموارد البشرية لمجرد أن يكونوا أحد المتبنين الأوائل؟ وعلى الرغم من أن الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا الافتراضية في دائرة الضوء ، فهل يمثلان حقًا أولوية للموارد البشرية؟ خاصة وأن الاتجاهات تأتي وتذهب في تتابع سريع: الإصدار 3.0 بالكاد تم تثبيته قبل الإصدار 4.0 وقريبًا 5.0 يأتي على الساحة.


يكمن خطر آخر في انتظار الذكاء الاصطناعي: الانحدار إلى الحيل ، وهو دوامة هبوطية ، والتي يجب التأكيد عليها ، لا تهدد الذكاء الاصطناعي فحسب ، بل تهدد أيضًا أدوات الإدارة على نطاق أوسع. في حين أن برنامج الموارد البشرية الرئيسي مجهز الآن بتطبيقات يمكنها مراقبة الوفرة الحقيقية لمؤشرات الموارد البشرية ، ألا يزال هناك خطر أننا سنغرق في بحر من المعلومات التي تثير ملاءمتها وفعاليتها أسئلة؟ قل نعم لأدوات الموارد البشرية ولا للحيل!


غالبًا ما يكون لدى العديد من الشركات الناشئة العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي والموارد البشرية نظرة جزئية لوظيفة الموارد البشرية. يقترحون حلولًا في منطقة معينة دون التمكن دائمًا من دمجها في النظام البيئي المميز للشركة.





الخوارزمية
مصدر الصورة: Luca Bravo on Unsplash


الحوكمة الخجرية
في مواجهة النمو في الذكاء الاصطناعي والحلول المتنوعة المعروضة ، يسأل مديرو الموارد البشرية ، الذين يدركون نقاط القوة في الذكاء الاصطناعي ، أنفسهم: "هل وجدت متخصصين في الموارد البشرية يمكنني مناقشة الأمور معهم؟ لا. لقد أعطيت معلومات محدودة فقط ، متكررة من حالات تجارية معروفة لا تعني حقًا أنني أعرف أين أطأ قدماي ... أما بالنسبة للذكاء الاصطناعي ، يجب أن أقول ، لم أجدها. بناءً على هذه الملاحظات ، أعترف أنني لست مهتمًا جدًا بفكرة أن أصبح مختبِرًا تجريبيًا ، أعمى تعقيد الخوارزميات وبدون أي قدرة حقيقية على مقارنة دقة النتائج التي ستوفرها لي هذه التطبيقات. هل يجب علينا نخاطر بصفاتنا وأدائنا الأمثل ، ناهيك عن الثقة التي يضعها موظفونا فينا ، لمجرد أن نكون من بين أوائل المتبنين؟ " (مدير الموارد البشرية).


يتم تعريف المجتمع ككل من خلال تنوعه اللامحدود وانعدام الاستقرار. ألن تتعارض أتمتة الإدارة واتخاذ القرار في الموارد البشرية مع هذا الواقع النفسي والاجتماعي؟ لا يمكن تسجيل عدم القدرة على التنبؤ بالسلوك البشري في البيانات. مع الذكاء الاصطناعي ، ألا نجازف باستبدال الإدارة والتحليل والاختيارات المستنيرة بآلية تقضي على حيوية الابتكار؟


ما هي الغرفة التي ستتاح عندئذٍ للإبداع والإبداع الإداريين ، وهما أمران مهمان للغاية عند التعامل مع قضايا إدارية محددة؟ في حين أن الأسئلة المطروحة في الموارد البشرية عالمية (كيف يمكننا توظيف وتقييم وتحفيز ...؟) ، فإن الإجابات دائمًا تكون محلية. في الواقع ، لا يمكن فصل فن الإدارة عن سياقه.


في النهاية ، لا يكمن التحدي في التضحية بالأساليب الإدارية ولكن في الاستفادة من التقدم التكنولوجي لتشجيع رؤية شاملة ومبتكرة لوظيفة الموارد البشرية حيث سيلعب الذكاء الاصطناعي بالتأكيد دورًا أكبر في المستقبل ، لا سيما في تحليل البيانات التنبؤية