과장된 광고 제거: 더 나은 인력 통찰력을 위한 인공 지능의 약속

미디어는 지능형 비서와 자율주행차에 대한 비전을 확산시켜 인공지능(AI)에 대한 소비자의 기대치를 높였으며, 현재의 AI 과대 광고 사이클을 그 어느 때보다 크게 만들고 있습니다. 그러나 이 과대 광고 주기는 지난 50년 동안의 다른 주기와 어떻게 비교할 수 있습니까? 분석가를 믿는다면 우리는 이제 '환멸의 저점'이 임박한 상태에서 다시 '기대 부풀려진 정점'에 서 있음을 알게 되었습니다.

그러나 이러한 AI 비전이 현실이 되기까지는 아직 멀었지만 AI는 여전히 중요한 기술이며 2030년까지 세계 경제에 15조 7000억 달러를 기여할 수 있습니다. 금융 서비스에 제조. HCM 분야의 조직은 특히 스마트 소프트웨어를 사용하는 공유 서비스 기능에서 AI를 향해 큰 진전을 이루고 있지만, 이러한 조직도 경계해야 하며 연설하기 전에 걷고 있는지 확인해야 합니다.

AI를 구현하려면 HR 부서 내에서 더 큰 기술적 이해를 얻기 위해 새로운 기술 세트가 필요합니다. 예를 들어 가상 비서가 직원 경험에 가치를 추가할 수 있는 방법과 이를 배포할 적절한 순간을 고려하는 것입니다. 즉, HR은 AI를 제공할 수 있는 인프라에 투자하기 전에 진정한 AI를 구성하는 요소와 직원에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 방법에 대한 명확한 아이디어가 있어야 합니다.

AI가 직원에게 미치는 영향

AI에 대해 회의적이기 쉽지만 저는 그렇지 않습니다. 저는 기술이 직원과 고용주 간의 관계를 변화시켜 직원 경험을 혁신할 수 있는 방법에서 엄청난 잠재력을 봅니다. 예를 들어 AI는 직원에게 혜택에 대해 교육하고 올바른 결정을 내릴 수 있도록 지원함으로써 직원 혜택에 중요한 역할을 할 수 있습니다.

최근 Employee Benefits Watch 2016/17 연구에 따르면 직원의 2/3가 결혼이나 출산과 같은 중요한 삶의 이정표에 관련 혜택에 대한 개인화된 정보를 듣고 싶어하는 것으로 나타났습니다. AI는 이러한 수준의 개인화를 대규모로 달성할 수 있는 수단을 제공합니다. AI는 직원의 인구 통계, 관심사, 건강 등과 같은 세부 사항에 대한 방대한 양의 데이터 세트를 보다 효과적으로 사용하여 직원에게 가장 적절하고 도움이 될 수 있는 혜택을 파악할 수 있습니다. 우리는 이미 데이터 분석을 사용하여 특정 직원의 프로필에 대한 혜택 커뮤니케이션을 목표로 하는 데 도움이 되는 단계를 밟고 있습니다. 예를 들어, 새로운 부모는 자동으로 고용주의 육아 휴가 프로그램에 대한 정보를 제공받을 수 있습니다.

AI를 HR 및 복리후생 시스템에 통합하면 직원 경험을 개선하고 조직에서 더 나은 서비스를 제공받을 수 있지만 일부 직원은 우려할 수 있습니다. 개인 데이터와 데이터 보호 및 보안과 함께 조직에서 개인 데이터를 사용하는 방법은 업계 전반에 걸쳐 공공 및 정치적 의제에 대해 중요하며 고용주는 이에 민감해야 합니다. 고용주가 이것이 어떻게 자신의 특정 요구를 충족하고 데이터가 사용되는 방식에 대한 모든 질문에 답할 수 있는 맞춤형 '서비스'를 만들 수 있는지 설명할 수 있는 것이 가장 중요합니다.

고용주 혜택

이점이 순전히 일방적이라면 AI는 그러한 관심을 불러일으키지 않을 것입니다. 이는 고용주에게도 엄청난 기회를 제공합니다. 복리후생은 조직을 상징하며 직원을 얼마나 지원하고 직원의 업무와 개인 생활을 합리화하기 위해 얼마나 헌신하는지를 나타냅니다. 이점이 전달되는 방식이 여기에 영향을 미칩니다. AI가 혜택을 제공하거나 편집할 수 있는 속도와 정확성(예: 출산 또는 육아 휴가 사용 시 자동으로 신생아를 의료 보험에 추가)은 조직에 긍정적으로 반영됩니다.

AI가 특히 유용할 수 있는 또 다른 영역은 질문 관리로 직원이 경험하는 문제를 긴 서비스 센터 티켓 시스템에 남겨두지 않고 신속하게 대응합니다. 소비자 기술과의 통합으로 직원들은 집에 있는 동안에도 쉽게 질문할 수 있습니다. 예를 들어 Alexa에 건강 프로그램에 대한 정보를 요청할 수도 있습니다. Bersin by Deloitte의 최신 연구에 따르면 가장 성숙한 HR 부서는 전체 시간의 29%만 트랜잭션 작업에 할애하므로 AI는 뒤처져 있는 덜 성숙한 회사가 더 효율적이고 효과적이 되도록 도울 수 있습니다.

마지막으로 AI는 개선된 혜택 설계로 이어질 수 있습니다. Thomsons Online Benefits 독점 플랫폼인 Darwin은 거의 2,000,000명의 사용자로부터 데이터를 생성합니다. 이 데이터를 분석하고 직원의 복리후생 행동이 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 학습함으로써 AI는 모든 개인을 위한 완벽한 복리후생 프로그램을 예상할 수 있습니다. 또한 예측 분석에서 처방 분석으로 전환할 수 있는 가능성을 제공합니다. 건강 보험료가 좋은 예입니다. 우리는 이미 과거 데이터를 활용하여 5년 후 인력의 건강 요구 사항을 예측할 수 있지만, 실제로 유용하려면 분석이 비만 증가, 기대 수명 연장 등과 같은 외부 추세를 고려해야 합니다. AI에는 잠재력이 있습니다. 인간이 할 수 있는 것보다 더 의미 있는 통찰력을 생성하기 위해 더 빠른 속도로 더 많은 양의 데이터를 분석함으로써 이를 수행합니다.

AI의 미래: 우리는 어떻게 거기에 도달할 수 있습니까?

5년 뒤에 AI와 분석을 제공할 수 있는 조직은 지금 변화를 만들고 있는 조직입니다. 우리는 지난 몇 년 동안 우리가 보유하고 있는 풍부한 데이터를 더 쉽게 분석할 수 있도록 데이터 아키텍처를 변경해 왔습니다.

현재 AI에 대한 기대가 부풀려져 데이터 사용에 대한 우려로 누그러질 수 있지만, 인공 지능의 잠재력은 놀랍습니다. 앞으로 몇 년 동안 의심을 뛰어넘고 거대하고 긍정적인 변화를 가져올 것입니다. 동료 기술 전문가에게 한 가지 물어보면 AI에 대해 지나치게 약속하지 말라는 것입니다. 그렇게 하는 것은 시장에 대한 신뢰를 무너뜨리고 그것이 가져올 수 있는 이점을 지연시킬 뿐입니다. 대신 기업은 채택을 위한 장기 계획을 세우고 성공을 위한 인프라를 구축해야 합니다. 그제서야 우리는 그 초인적인 이점을 깨닫게 될 것입니다.