Amit megtanul az „elektronikus agy”, az van a Te fejedben is, nem lesz nálad okosabb vagy hülyébb, csupán az adatok elemzésének sebességét növeli a mesterséges intelligencia használata.
A humán erőforrás kezelésében sokkal többször okoz kárt a lassú adatelemzési és adatkezelési eljárás, mint az embertelenség. A munkavállalók foglalkoztatásához rengeteg információ feldolgozására, tárolására és folyamatos frissítésére van szükség. A személyes adatok, béradatok, kompetenciák, képzési és termelési eredmények, értékelések és a toborzás-kiválasztás során keletkező adat-hegyek kezelése tölti ki a legtöbb idejét a HR-nek. Nem azért nem válaszolnak például a toborzók a jelentkezőknek, mert nem gondolják fontosnak a válaszadást, hanem azért, mert nincs rá elegendő idejük. Az a munkahely, aki nem tud elég erőforrást teremteni arra, hogy a dolgozók adatainak kezelésére elég idő jusson, nem tud feljebb lépni a munkáltatói brand lépcsőfokán. A legtöbb bosszúság az emberekben a hibás vagy lassú adatszolgáltatás miatt keletkezik, vagy ennek következményei miatt. Amikor az ember valamivel kapcsolatban információhiányban van, akkor bizonytalanság, félelem, bizalmatlanság alakul ki benne. A munkafolyamatok összeomlásának hátterében is a kommunikációs problémák állnak legtöbbször.
Annyi adatunk van, hogy már át sem látjuk
A sok információ rendezése, feldolgozása és kezelése egyszerűnek is tűnhet, de a mennyisége miatt mégsem az. A digitalizációs fejlődés nagyon sokat lendített a munkavállaók adatainak kezelési lehetőségein. Az emberi hiba lehetősége korlátozódott a beviteli pontokra, valamint az elemzési szabályok beállítására. Azonban a legtöbb digitális HR-eszköz már edukációt is ellát a szervezeteknél. A szoftver tanítja a HR-t az optimális adatkezelésre, a HR pedig a szoftvert a vállalat igényeire szabható rendszer kialakítására.
A digitális adatkezelés tehát csökkenti a hibalehetőséget, mert csupán egyszer kell az adatokat betáplálni, és azután rekord sebességű tömeges dokumentumkészítési és elemzési lehetőség tárul elénk.
A digitalizációnak köszönhetően a munkavállalók adatai és teljesítési eredményei könnyedén összeköthetők a különböző termelési egységek adataival, így könnyebbé és reálisabbá válik a kontrolling, a költség- és bevételtervezés, a beszerzés és a termelési folyamatok, projektek menedzselése is.
Mire jó még az adatelemzés?
A munkavállalókról keletkező adatokból táplálkozik a szervezetfejlesztés és az üzletfejlesztés is. A rendszeres elemzéssel megelőzhetők a válsághelyzetek, megtalálhatók a munkaköri elakadások, termelési blokkok, mérhetővé válik a valós termelés objektív szemszöggel, a fluktuáció és annak okai, a munkahelyi morál, valamint az egyéni és kollektív kompetencia-fejlődési lehetőségei.
Az AI megjelenése a HR területeken azonban ennél is nagyobb tornádót kavart, ami első pillantásra akár veszélyesnek is tűnhet, mert az is, amennyiben rosszul használjuk. Akkor kezdődik a probléma, ha az elemzéseket, és a világ minden irányából beszerezhető tudást nem tudjuk higgadtan és megfontoltan kezelni. Sok fontos és új információt kaphatunk az AI eszközök által, amelyet a világhálón elérhető tanulmányokból szednek össze nekünk, és a saját adathalmazainkból is kinyerhetünk korábban nem is feltételezett összefüggéseket, viszont ne felejtsük el, hogy a humán erőforrás kezelésének szakmája még mindig nagyon fiatal, és a gazdasági szaktudáson kívül keveredik a pszichológia tudományával is, amely szintén viszonylag fiatal tudománynak számít egyelőre. Ez azt jelenti, hogy rengeteg friss módszertan és filozófia terjed a világban, amelyek hasznosságát a jelentőségéhez képest még túl kevés tanulmány és kutatási eredmény tudja alátámasztani. Emberi sorsok, életutak, karrierutak mehetnek tönkre azáltal, hogy lustaságból vagy tudatlanságból nem foglalkozunk elég mélyrehatóan az emberekkel.
Ugyanis az emberi lény egy igen komplex és bonyolult „rendszer”. Amikor pszichometriai eszközökhöz nyúlunk, hogy elemezzük a munkavállalók viselkedését, személyiségét, a munkacsoportokhoz, munkakörökhöz való illeszkedését, motivációját, etikáját, tehetségét, fontos, hogy óvatosak legyünk. A legtöbb személyiségtesztet csupán indikátorként érdemes használni, tehát jelzésként arra, hogy figyelmünk legyen egy ember tulajdonságaira vagyis arra, ami abból látszik, és a gyakorlatban is megbizonyosodjunk a dolgozóink valódi jelleméről és képességeiről. Akkor válik embertelenné az emberek elemzése vagy a munkaerő kezelése, amikor elfelejtjük, hogy emberekről van szó.
A mesterséges intelligencia tehát elhozza nekünk a fénysebességűnek tűnő adatelemzés lehetőségét, és ez az, ami a HR-es munkánkat, és minden egyéb tervezői és elemzői feladatot egy cégnél misztikusan megkönnyít. Hiszen emberi agy ilyen sok adatot ilyen gyorsan nem tud elemezni, viszont az elemzések eredményével már tud mit kezdeni. Csökken tehát az adminisztrációs idő, a rutin kommunikációkra szükséges időráfordítás, az elemzési módszereken való gondolkodási szükséglet, a kulcsinformációk megtalálása az adathalmazokban és az elemzési módszertanok megtanulásának szükségessége. Az emberek megértése, a vállalatok működtetése, a felelős vezetés és döntéshozatal, az adatelemzéseken és adatkezeléseken való uralkodás fontossága azonban továbbra is a legfontosabb feladat marad.
