Kadrovska služba združuje dve vrsti dela, ki se pri avtomatizaciji obnašata zelo različno. Na eni strani so naloge, ki v veliki meri sestojijo iz fiksnih korakov: pisanje besedil po vnaprej določeni obliki, prenašanje podatkov iz enega sistema v drugega, načrtovanje sestankov glede na razpoložljivost. Na drugi strani so naloge, pri katerih je na kocki nekogaršnja kariera, zdravje ali dohodek. Ti dve vrsti dela zahtevata drugačen pristop, in naša taksonomija 53 nalog v tem področju to vzorec dosledno prikazuje.
Del kadrovskega dela je v osnovi administrativne ali besedilne narave, z jasnim začetkom in jasnim koncem. Pisanje besedil za zaposlitvene oglase na podlagi profila delovnega mesta je primer tega: vhodni podatki so znani, struktura je večinoma fiksna, rezultat pa vseeno gre na potrditev vodji zaposlovanja. Objavljanje oglasov za delo na kanalih spada v isto kategorijo: ko je besedilo enkrat potrjeno, je distribucija na spletna mesta za zaposlitve in socialna omrežja vprašanje sledenja formatom in povezavam, brez potrebe po presoji.
Tudi ustvarjanje kadrovske mape za novega sodelavca je v veliki meri strukturiran vnos: podatki in dokumenti se prenesejo v kadrovski sistem po vnaprej določenem postopku, z malo prostora za interpretacijo. Registriranje odsotnosti – zapisovanje datuma, razloga in pričakovanega trajanja – je podobno: prijava se zabeleži, ne presoja. Te naloge spadajo v kategorijo 1 ne zato, ker niso pomembne, ampak zato, ker je izid predvidljiv, brž ko so vhodni podatki pravilni, in ker si nekje naprej v procesu vseeno človek ogleda, ali se dokument uporabi.
Večji del kadrovskega dela je vmes: AI lahko poda predlog, osnutek ali prvo oceno, vendar mora nekdo to potrditi ali zavrniti in to znati utemeljiti. Presejanje prijav je tu najjasnejši primer. Ocenjevanje življenjepisov in motivacijskih pisem glede na zahteve delovnega mesta je mogoče v veliki meri avtomatizirano podpreti, vendar mora biti ožji seznam, ki gre k vodji zaposlovanja, razložljiv: zakaj ti kandidati in ne drugi. Brez te razlage obstaja tveganje, da merila izbire postanejo nepreverljiva, kar se neposredno navezuje na skrbnost, ki velja tudi pri skrbnosti pri ukinjanju delovnih mest, namreč, da avtomatiziran izid nikoli ne sme biti zadnja beseda, brez da bi lahko nekdo preveril razlog.
Pripravljanje pogodb o zaposlitvi spada v isto vmesno kategorijo: pogodbo je mogoče večinoma samodejno ustvariti na podlagi delovnega mesta, plače in kolektivnih pogodb, vendar je treba dokument preveriti, preden je pripravljen za podpis, saj imajo napake v pogojih zaposlitve neposredne pravne posledice. Tudi načrtovanje razgovorov za zaposlitev je mogoče v veliki meri avtomatizirati, dokler obstaja človek, ki lahko obravnava izjeme – kandidata, ki ne ustreza standardnemu razporedu, ocenjevalca, ki mora premakniti termin. Skupno tem nalogam je, da AI dostavi izid, ki ga mora nekdo s poznavanjem konteksta lahko potrdi ali vrne, z razlogom zraven. Kako je ta nadzor videti v praksi, je odvisno od naloge; glejte človeški nadzor nad AI, konkretno za način, kako je ta nadzor urejen.
Tretja skupina nalog vrti se okoli osebnega stika, presoje o ljudeh in občutljivih pogovorov. Vodenje razgovorov za zaposlitev zahteva oceno motivacije, drže in ujemanja, ki je ni mogoče zajeti v merila; poročilo o pogovoru z nasvetom je rezultat interakcije, ne izračuna. Preverjanje referenc zahteva podobno: gre za interpretiranje tega, kaj nekdo pove in kaj ne pove o nekdanjem sodelavcu, kjer ton in nianse povedo prav toliko kot dejstva.
Vodenje pogovorov o odsotnosti spada tudi sem: pogovor o okrevanju in obremenljivosti se dotika zdravja in dohodka sodelavca ter zahteva zaupanje, ki ga ni mogoče prenesti na sistem. Pogajanje o pogojih zaposlitve s kandidatom ali sodelavcem je prav tako delo ljudi: gre za tehtanje interesov znotraj okvira politike, pri čemer je izid odvisen od tega, kaj nekdo v tistem trenutku potrebuje in kaj lahko organizacija ponudi. Te naloge ostajajo delo ljudi ne zato, ker avtomatizacija tehnično ni mogoča, ampak ker je jedro naloge človeška interakcija, ki je ni mogoče nadomestiti brez izgube.
Premik v kadrovskem delu torej ni o tem, da izginjajo celotna delovna mesta, temveč o tem, da se spreminja sestava nalog: manj časa za vnos in distribucijo, več časa za pogovore, presojo in nadzor. To je drugačno vprašanje kot kadrovsko načrtovanje, in za odločitve, ki se tega dotikajo, veljajo lastne zakonske zahteve; te presegajo, kar lahko analiza nalog utemelji. Priporočljivo je pravočasno vključiti organe soodločanja zaposlenih, na primer prek obveščanja sveta delavcev o AI, ter preučiti, kako se kadrovske naloge odražajo na podobne premike drugod, kot je opisano v katero delo lahko AI prevzame na administraciji in katero delo lahko AI prevzame v službi za stranke.
Kdor želi izvedeti, kako se ta vzorec odraža na lastno vlogo ali ekipo, lahko izpolni brezplačni hitri pregled (quickscan) podjetja ftetoai: dvanajst vprašanj, brez računa, z rezultatom, ki pokaže oceno, kolikšen delež ur v tem profilu je danes mogoče prevzeti z AI. Celovita analiza dela (werkscan), ki zajame cel oddelek, je še v izdelavi; ta trenutno še ne obstaja, in to raje pošteno povemo, kot da bi jo ponujali.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.