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AIGC+HR|AI 时代下,企业人力管理新解法

作者:TE产服
  • 2023-07-04
    北京
  • 本文字数:2022 字

    阅读完需:约 7 分钟

AIGC+HR|AI时代下,企业人力管理新解法


在 SaaS 的绝对明星赛道——人力资源管理,AIGC 已经开始崭露头角,有望为企业提供人力资源管理的新解法。

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传统人力,被 AI 之浪“拍”在沙滩上

在传统人力资源管理模式下,企业依赖招聘网站和猎头服务筛选海量简历进行招聘,依托人力和经验积累进行培训、绩效评估等任务。

在这种背景下,AIGC 技术能够在不同程度上,覆盖管理人力资源的全流程。相较于传统 AI,AIGC 更具有精准筛选能力、智能推荐能力和个性化处理能力。

  • 提高效率:AIGC 能够自动处理大量重复性工作,例如筛选简历、生成合同等,从而极大地提高人力资源管理的效率。这可以使得公司能够在较短的时间内完成工作,降低人力成本。

  • 减轻人力负担:通过 AIGC 的智能化处理,人力资源部门可以将更多精力投入到战略性工作上,例如组织发展、员工关系等,这将有助于公司更好地发展和留住优秀人才。

  • 更准确的决策:AIGC 可以对大量数据进行深入分析,为公司提供有针对性的建议,例如激励方案、继任计划等。这将有助于公司做出更准确、更科学的决策,以提高整体竞争力。

  • 个性化推荐:AIGC 可以根据员工个人特点生成个性化的学习路径、发展计划等,从而提高员工满意度和忠诚度,这对于公司在人才竞争中占据优势至关重要。

在此基础之上企业的人才管理与招聘变得更加自主,这对于猎头公司和招聘网站也提出了新的要求:

AIGC 能够根据企业需求和候选人特点进行智能推荐,提高匹配准确性。这使得企业可以更容易地找到合适人选,降低了对猎头公司服务的需求。

同时,AIGC 可以为企业提供员工能力评估、职业规划等服务,帮助企业更好地管理和发展人才。

这些 AIGC 的应用使得企业在人才管理方面更加独立,传统的猎头公司和招聘网站需要不断创新以适应变革。

猎头公司可能需要将更多精力投入到高端人才市场,提供专业化的服务。

招聘网站基于自身的数据资源为企业提供更加智能、便捷的招聘工具,进一步解决大量长尾客户的招聘问题。

AI 独立成事,未来可期

可以预见的是,AIGC 将快速渗透到 HR 的工作流之中,从招聘、培训到绩效评估等各个环节,都展示出了极高的参与度和实用性。

这种参与度逐渐模糊了人机协作的界限,使得人力资源管理人员在借助 AIGC 的辅助下,效率和必要性感知得到前所未有的提升。

“以员工为中心”的新一代人力资源管理可能会很快到来。

  • 招聘阶段:在筛选简历阶段,AIGC 会分析各个候选人的简历,生成匹配结果报告,并根据公司需求智能推荐合适的候选人。大幅提高筛选准确性和效率,减少人力资源部门的工作负担。

  • 测评阶段:生成岗位能力模型和分析报告,帮助 HR 更好地理解岗位需求。提高岗位配置的准确性,为招聘和培训提供有针对性的信息。

  • 入职阶段:自动生成合同内容和格式,减轻 HR 在合同管理方面的负担。提高合同管理效率,确保合同内容准确无误。

  • 人事阶段:在试用管理环节,生成试用期评估报告和管理策略,帮助 HR 及时了解员工试用期表现。提高试用期管理效果,为员工正式转正或解除劳动关系提供依据。

  • 考勤阶段:生成排班优化方案,使员工的工作时间更合理。提高排班效果和效率,提升员工满意度和工作效能。

  • 薪酬阶段:在激励分配环节,生成激励分配策略和方案,确保激励公平合理。提高激励方案的公平性和效果,增强员工的工作积极性。

  • 目标绩效阶段:可以生成项目绩效评估报告,使公司对项目的绩效有更准确的了解。提高项目考核的准确性和效率,为公司决策提供有力支持。

  • 学习阶段:生成个性化学习内容和路径,使员工的培训更具针对性。提高学习效果和效率,有助于员工能力的提升和发展。

监管是 AI 逃不掉的“祸”

通过技术的手段高效与“人”强相关的领域,既能放大价值, 也会放大风险与困难。

因此,AIGC+HR 需要监管的问题、难以解决的问题也一个不少。

与人高度相关的数据更加敏感,与人才招聘相关的偏见也因此会更加被重视,与人才评估相关的结果更难生成,与组织变革相关的调整更难落地。

  • 数据隐私与安全:在人力资源管理过程中,涉及大量员工的个人信息和敏感数据。AIGC 需要确保数据的隐私和安全,防止数据泄露或被滥用。

  • 法律与道德风险:AIGC 在人才选拔、薪酬激励等方面的应用可能涉及法律和道德风险。例如,算法可能存在偏见,导致某些群体在招聘过程中受到歧视。因此,需要对 AIGC 进行严格的审查和监管,确保其合法合规地运作。

  • 技术成熟度和准确性:虽然 AIGC 在某些方面表现出较高的准确性和智能化程度,但在实际应用中,其技术成熟度和准确性仍有待提高。例如,在人才评估和职业规划方面,AIGC 很长一段时间无法完全替代人类专家的经验和判断。

  • 组织和文化适应性:AIGC 的应用需要企业在组织和文化层面进行适应和调整。企业需要培训员工,提高他们对新技术的接受度和应用能力。此外,企业需要调整组织结构和流程,以充分发挥 AIGC 的优势,这可能会带来一定的组织变革挑战。

人力资源作为 SaaS 时代的明星赛道,在 AIGC 时代同样会是关注的焦点。

如同众多其他领域,AIGC 能够解决很多过往的“顽疾”。但是由于人力资源赛道的特殊性,从招聘到评测,人的价值如何评估并不能让 AI 来主导,故尚不敢断言其能在走多远、用多深。

(END.)



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