Digitalizáció vagy digitális munkaerő?

Cikkünk a digitalizációs szintek és fogalmak ismertetésén keresztül mutatja be a HR digitalizáció jelenét és jövőjét, különös tekintettel a mesterséges intelligencia felhasználásának lehetőségeiről, kihívásairól és az emberi erőforrás-gazdálkodási funkcióban gyakorolt hatásáról. Olvasóinknak segítséget és iránymutatást szeretnék nyújtani a jelenlegi trendekben, sikeresen alkalmazott módszerekben és a piac kínálta lehetőségekben. Tapasztalatok és tudományos cikkek összegzéséből adok tájékoztatást az olvasóknak, hogy racionális terveket és elvárásokat fogalmazhassanak meg a sikeres projektek érdekében.

A mai gyorsan változó üzleti világban a digitális korszak folyamatos lépésre kényszerít minden vállalatot, annak érdekében, hogy megfelelő stratégiai döntést hozzon, hogy mit és hogyan digitalizáljon, milyen innovációban láthatja a fejlődést. A jelenlegi időszakot “digitális kornak, ” nevezzük, ahol a digitális átalakulás globális konszenzussá vált a vállalkozások között. Az 5G, a felhőalapú számítástechnika, a nagy adatok, a mesterséges intelligencia, az IoT, a blockchain és más technológiák váltak a munka hajtóerejévé és a jövőt biztosító erővé. A digitális transzformáció hatásai ugyanakkor lényegi különbözőségeket mutatnak, különböző iparágak között, vagy egy adott szektoron belül. A digitális technológiák adoptálásának feltételei sem azonosak, az adottságokban és a technológiai fejlettségi szintben is mutatkoznak komoly különbségek.

Fontos különbséget tenni bizonyos „digitális” fogalmak között, mert a digitalizálás, a digitális átalakulás és a digitális innováció nem ugyanazt jelenti, bár egymásra épülő kapcsolatban vannak, nem árt tudni, hogy hogyan épül fel, mire használhatjuk és vállalatunk éppen milyen fázisban van.

Digitalizálás

„A digitalizálás olyan eljárás, amely az analóg felépítésű információt számítástechnikai eszközök számára feldolgozható, digitális információvá alakítja át”. Gondoljunk a dokumentumokra, az alap ERP, CRM rendszerekre, egy engedélyeztetési folyamatra, vagy egy teams meetingre, ahol chat és felvétel is készülhet. Ezen mondhatni részben túl van minden vállalat és évek óta rutinná vált a digitalizálás, gyakran visszamenőleg is. Ha mélyebbre ásunk és megvizsgáljuk az adatok tárolási helyét és minőségét, akkor kiderül, hogy nem konzekvens, értéktelen adatok, rengeteg duplikáció, lokálisan, szervereken, alkalmazásokban, felhőben, tároló eszközökön, mailboxban stb. Ez bizonyos határig kezelhető, és nem okoz különösebb problémát, de ha AI projektben gondolkodunk és releváns adatokkal szeretnénk ellátni a rendszert, akkor bizony megoldandó problémába ütközünk.

Digitális átalakulás

A digitális átalakulás kulcsfontosságú szervezeti változást jelent, mely megváltoztatja az üzleti folyamatokat, a szervezet működési módját olyan mértékben, hogy a vállalati stratégia alapvető részévé válik. A digitális átalakulás hatása megváltoztatja a fogyasztói magatartásokat a szolgáltatások és termékek értékelésében, valamint az elvárásokban. A piaci magatartás változásának kezelése érdekében sok vállalkozás felismeri az üzleti modellek átalakításának szükségességét, hogy fenntartható versenyelőnyt szerezzen, és lépést tartson iparágaik digitális fejlődésével.

Digitális innováció

A digitális átalakuláson felül a technológia és a szabályozási környezet is hat az innovációra, ami képlékeny, törékeny és robbanás szerű is lehet. A három szint különbségének egyszerű megértését az alábbi példán keresztül demonstráljuk:

A HR egyre bővülő és egyre összetettebb feladatinak megoldásához nagy segítség lehet az AI alapú eszközök, melyek a közelmúltban gyors fejlődésen mentek keresztül. Az OpenAI (például ChatGPT) igen népszerű és komoly hatással volt a különböző üzleti területekre, funkciókra, így a HR-re is. Különböző nagyvállalatok chatbotot használnak toborzási asszisztensként, felvételi folyamat elősegítésére, szabadság iránti kérelemhez vagy teljesítményértékeléshez.

Bár az OpenAI-ra fókuszálunk, de szeretnénk megemlíteni különböző AI eszközöket melyek különböző feladatokhoz és célokhoz állnak rendelkezésre. A Google Bard például az internetes kereséssel kapcsolatos ajánlásokat használja az idő szempontjából releváns válaszok megadására. Az antropikus Claude kiemelkedik azzal a képességével, hogy hosszú dokumentumokat kezeljen és strukturált összefoglalókat készítsen. A Synthesia a szövegből készült videó készítésére specializálódott, természetes hangzású hangokkal és fotorealisztikus avatárokkal.

De nem felhőtlen a fejlődés, hiszen az AI hatékony használata akár komolyabb kihívásokkal is járhat, például a lehetséges torzítással. Mivel az AI modellek csak a megadott adatokból tanulhatnak a rendelkezésre álló adatok bármilyen torzulása, pontatlansága elkerülhetetlenül tükröződik az eredményben! Két fő kategóriára bontható a OpenAI HRM asszisztensként történő felhasználása:

• munkavállalókkal kapcsolatos feladatok
• HRM stratégia támogatása

A munkavállalókkal kapcsolatos feladatokat 7 különböző funkcióra bonthatjuk:

1. recruiting and selecting employees
2. compensation management
3. performance management
4. benefits management
5. professional development and training
6. job analysis
7. retention and separation

Ha digitális munkaerőben gondolkodunk, akkor pont úgy kell eljárnunk mint a dolgozók esetében és késznek kell lennünk arra, hogy alkalmazni tudjuk a robotot.

1. Pontosan meg kell határozni a munkakört. (Munkaköri leírás) Mire akarjuk használni, milyen eredményt várunk el tőle.
2. Ki kell választani a megfelelő megoldást, robotot (Recruiting folyamat)
3. Meg kell teremteni a munkakörnyezetet, azaz megfelelő mennyiségü és minőségű adattal kell tudjuk ellátni a rendszert. (Onboarding)
4. Megfelelően be kell vezetni (Beillesztés)
5. Az első hónapokban nagy figyelemmel vizsgálni kell az eredményt (Próbaidős értékelés)
6. Módisítások, testreszabás, finomhangolás (Oktatás-fejlesztés)

Költségek

Egyik AI konferencián egy vezető elemző cég Senior Management Risk Advisory munkatársa mondta, hogy az AI-projektre szánt összeg, legtöbb esetben az adatok rendbetételének folyamata közben elfogy. Ez egyik oldalról azt jelenti, hogy az adatokkal baj van, mert nehezen találhatóak és sem a mennyiségük sem a minőségük nem megfelelő, vagy a másik eset, hogy nincs szakértő bevonva, így alul lett tervezve a költségvetés.