(P) Inteligenţa Artificială reinventează HR-ul. Cum poate AI să optimizeze munca profesioniştilor în resurse umane şi a angajaţilor

Autor: Publicitate 28.05.2021

Un angajat din cinci va lucra cu un asistent virtual care are la bază Inteligenţa Artificială, până în 2022, potrivit unui studiu Gartner. Realitatea anului 2021, în care HR-ul este tot mai digitalizat, confirmă ritmul accelerat cu care automatizarea şi Inteligenţa Artificială sunt integrate în activitatea de resurse umane. 

Cum funcţionează AI în domeniul HR, cum învaţă să preia sarcinile repetitive pe care le fac angajaţii, cum ştie să răspundă corect la cerinţe, cum poate fi AI antrenată să înveţe procese noi, explică Ovidiu Tudorache, managerul departamentului Dezvoltare din cadrul Romanian Software, într-un interviu acordat Ziarului Financiar. Ovidiu Tudorache este expert IT şi este direct implicat în proiectele de implementare a automatizării şi Inteligenţei Artificiale în procesele de resurse umane.

AI este o tehnologie care are abilitatea de a imita inteligenţa umană, ceea ce înseamnă că poate prelua taskurile manuale şi repetitive de la specialiştii HR, poate oferi angajaţilor răspunsuri la întrebări sau le poate genera documentele de care au nevoie, fără să mai fie necesar suportul departamentului de resurse umane.

Având capacitatea de a învăţa şi de a se adapta nevoilor specifice companiilor, AI poate fi integrată cu succes în activităţile de resurse umane, însă valoarea adăugată depinde de modul în care oamenii, procesele şi tehnologia se completează reciproc. Practica arată că AI poate fi integrată în procese de recrutare şi onboarding, în procese operaţionale de HR, cum ar fi salarizarea şi administrarea de personal, sau în procese care ţin de experienţa angajatului - evaluarea performanţei, traininguri, comunicarea internă.

Depinde de tipul de gândire la care ne referim. Ce vedem în ultimii ani, sunt exemple foarte bune de aplicări ale Inteligenţei Artificiale în diverse domenii care rezolvă probleme atacându-le analitic. Asemenea unui om care gândeşte analitic, procesul decizional poate fi simulat de către Inteligenţa Artificială pentru a găsi cea mai bună soluţie locală cu consum minim de resurse – în general, acesta fiind timpul, căci vrem un răspuns rapid, de calitate cât mai înaltă. Însă cât timp Inteligenţa Artificială va fi limitată (de timp de răspuns, putere de procesare, spaţiu de stocare, etc) putem vorbi doar de o tendinţă a Inteligenţei Artificiale de a da răspunsuri cât mai apropiate de răspunsurile acceptate drept corecte de către om.

Ne putem acum imagina scenariul în care eliminăm orice limitare. În acest scenariu, Inteligenţa Artificială va avea putere de procesare infintă, spaţiu de stocare infinit şi timp infinit de a răspunde. Întrucât nu există o metodologie de a determina dinainte dacă un program se va termina vreodată (şi Inteligenţa Artificială este până la urmă un program), este posibil să ne aflăm într-o lume în care Inteligenţa Artificială gândeşte fără oprire, pentru a da răspunsul, şi noi nu-l vom primi niciodată.

Se fac avansări foarte importante şi în alte forme de Inteligenţă Artificială care demonstrează capacităţi de simulare de alte tipuri de gândire specifice omului, precum cea critică (spre exemplu, pentru a depista un fals) sau gândirea abstractă pentru a corela diverse evenimente pentru a determina probabilitatea ca un anumit eveniment să se întâmple la un moment dat, însă capacitatea noastră creativă cu ajutorul căreia ne imaginăm lucruri şi creăm lucruri care nu au mai existat vreodată, momentan ne dă un avans considerabil în cursa Inteligenţa Artificială – om.

Chatbotul de HR, aşa cum este IRIS, reprezintă un mediu care le permite angajaţilor să interacţioneze direct cu tehnologia AI. De exemplu, IRIS comunică cu angajaţii atât în română, cât şi în engleză, simulând astfel comportamentul uman. Cu ajutorul lui IRIS, angajaţii îşi pot ţine evidenţa orelor lucrate, pot verifica soldul concediului de odihnă, zilele de concediu suplimentare, pot depune sau anula cererile de concediu sau pot solicita fluturaşul de salariu. Aplicaţia livrează răspunsurile rapid, ceea ce pentru angajaţi înseamnă un drum mai puţin la biroul de resurse umane, iar pentru oamenii de HR înseamnă mai puţină muncă administrativă şi mai mult timp pentru proiecte strategice.

Totul depinde de cât de bine este gândită interfaţa care se află între om şi Inteligenţa Artificială. Ideal, produsul care are la bază o Inteligenţă Artificială va face cât mai facil omului să afle ce poate face acest AI şi ce probleme poate rezolva. Totodată va răspunde la cerinţa solicitată precum i-ai fi cerut unui coleg binevoitor să te ajute şi acesta răspunde într-un timp foarte scurt. Deci, cu cât un astfel de produs este mai bine implementat, cu atât este mai mică nevoia de abilităţi digitale ale omului care-l foloseşte.

Pentru orice întrebare primeşte, IRIS se bazează pe două componente principale: sistemul de procesare a limbii naturale şi API-urile colorful.hr. Odată ce IRIS primeşte o întrebare (în română sau engleză), aceasta demarează un proces care are capacitatea de a mapa întrebarea pusă pe una dintre capabilităţile existente în API-urile colorful.hr. Spre exemplu, dându-se anul şi luna, API-ul ştie să extragă corect din baza de date zilele de concediu planificate în acea lună pentru persoana cu care interacţionează. Frumuseţea Inteligenţei Artificiale este aici puterea de a extrage din textul liber, trei lucruri esentiale: intenţia omului că îşi doreşte răspunsul la exact această întrebare şi nu alta, apoi anul şi luna la care ne referim. IRIS apoi trimite aceste informaţii către API-ul colorful.hr, primeşte datele brute şi le întoarce în formatul specific platformei prin care interacţionează cu angajatul: colorful.hr, Microsoft Teams, Facebook Messenger.

Inteligenţa Artificială convenţională se bazează în procesul de învăţare pe un set de date, o problemă şi răspunsurile corecte la problemă pentru datele din acest set. Apoi aceasta primeşte un nou set de date, însă cu aceeaşi problemă. Pe baza primului set de date şi răspunsuri, Inteligenţa Artificială poate da un răspuns pentru noile date, cu un grad de încredere asumat ca fiind răspunsul corect la problema data. Astfel, cu cât setul de date de training este mai mare, cu atât creşte probabilitatea ca încrederea răspunsurilor date pentru următoarele seturi să fie mai mare. Momentan, limitarea Inteligenţei Artificiale suntem noi – fie prin capacitatea limitată de a crea seturi de training exhaustive, fie prin abordarea noastră greoaie de a crea Inteligenţa Artificială care poate învăţa doar cu ajutorul nostru.

Odată ce ştim ce abilitate nouă vrem să o învăţăm pe IRIS, modificăm sistemele cu care aceasta interacţionează pentru a-i permite lui IRIS să primească răspunsul corect. Aceasta este partea uşoară. Partea mai puţin facilă este cea în care trebuie să o antrenăm pe IRIS să identifice în întrebarea utilizatorului faptul că aceasta-şi doreşte să afle fix noul lucru pe care noi l-am făcut. Apoi să extragă din întrebările utilizatorului informaţiile de care are nevoie pentru a da mai departe către celelalte sisteme. Şi dacă utilizatorul nu a furnizat informaţia, IRIS să revină cu întrebari suplimentare.

Spre exemplu, dacă utilizatorul spune că vrea o cerere de concediu, IRIS va reveni cu o întrebare suplimentară pentru a afla perioada pentru care acesta îşi doreşte concediul de odihnă. În schimb, dacă toate informaţiile sunt furnizate de către utilizator, IRIS va trebui să înţeleagă că are toate informaţiile necesare pentru a iniţia o cerere de concediu şi apoi să transmită comanda către celelalte sisteme.

Deci, învăţarea cu IRIS începe ca fiind un proces de trial and error. Este, totuşi, încântător momentul în care gradul de înţelegere a lui IRIS pare să fie similar unui om.

În general, îţi doreşti implementarea unei tehnologii AI într-o companie pentru a automatiza un proces sau un subset de activităţi din cadrul unui proces. Odată implementată şi demonstrată această tehnologie, nu mai este nevoie de intervenţie tehnică decât în momentul în care ne dorim îmbunătăţiri sau noi implementări pe alte procese. Astfel, odată automatizat un proces, trebuie să ne luâm gândul de la el şi să ne axăm pe alte lucruri. Spre exemplu, automatizarea celorlalte procese.

Depinde de problema pe care vrei ca un AI să ţi-o rezolve în cadrul companiei tale. Costurile dezvoltării unui software bazat pe Inteligenţa Artificială depind de mai mulţi factori: costuri de cercetare, de dezvoltare, costuri aferente puterii de calcul necesare, costuri de întreţinere etc. De obicei, costurile se ridică în momentul în care compania doreşte ca AI să rezolve o problemă specifică companiei tale. Cu cât te depărtezi de problemele generice (pentru care poţi găsi soluţii gratuite sau foarte ieftine) şi te situezi în aria cerinţelor specifice ţie, cu atât costul va creşte.

Există analize, precum cele făcute de Delloite, care spun că 83% din cei care au adoptat tehnologii AI au parte de beneficii economice din partea acestuia sau cele de la Markets and Markets, care spun că piaţa AI va ajunge să fie o industrie de 190 de miliarde în 2025. Însă valoarea pe care ţi-o va aduce, doar tu o poţi măsura corect.

Despre Romanian Software

Romanian Software este unul dintre liderii pieţei din România în domeniul dezvoltării şi implementării de soluţii software în domeniul resurselor umane. Compania administrează, prin intermediul platformei colorful.hr, datele a peste 250.000 de salariaţi din România. Platforma colorful.hr, disponibilă în cloud, oferă companiilor acces la aplicaţii de recrutare, administrare de personal, pontaj electronic, salarizare, training, evaluarea competenţelor, spaţiul personal al angajatului, comunicare internă, managementul documentelor, IRIS – chatbot HR, bugetare, HR Analytics. De asemenea, Romanian Software oferă servicii de externalizare a salarizării şi administrării de personal, recrutare şi leasing de personal, consultanţă fiscală şi în dreptul muncii.