采用AI的公司能够实现更好的决策、更高的生产力和更多的利润。这些好处也延伸到了人力资源职能——你只需要学会如何充分发挥其潜力。
随着AI能力的不断扩展和增长，在人力资源中使用AI有几个关键好处。AI可以帮助做出数据驱动的决策，减少员工人数和招聘成本，并改善员工体验。
然而，尽管80%的决策者认为采用AI是保持公司竞争力的必要条件，同时77%的人认为降低风险可能会增加其采用率。
本文讨论了AI在人力资源中的作用、影响、风险和益处，并为将AI应用于该职能的不同方面提供了一些最佳实践。
一、AI在HR应用发展简史
AI首次出现在人力资源领域是在20世纪90年代末和21世纪初，当时出现了简单的自动化工具，例如通过ATS（申请人跟踪系统）进行简历筛选，将关键词与职位描述进行匹配，以及更高效地处理大量求职者。
随后，基本的AI聊天机器人很快出现，它们能够管理候选人的查询并安排面试，无需人工干预。接着是预测分析技术的出现，它利用过往数据来预测结果（例如，候选人成功胜任某个职位的可能性有多大）。随着AI的发展，它从处理简单任务转向支持战略决策，比如劳动力规划。
如今，人力资源更多地依赖数据和机器学习来自动化、改进和简化流程，例如预测员工离职率、识别高风险团队或分析调查结果。
AI现已应用于人力资源的各个领域，包括招聘、入职和离职、人力规划、聊天机器人和虚拟助手、学习与发展（L&D）、分析、人才管理、AI辅导以及人力资源业务合作伙伴关系。然而，重要的是要记住，AI应该被视为一个副驾驶，而不是替代品。大多数人力资源任务仍然需要人类的判断力和同理心。
二、AI在人力资源中应用的五种类型
以下是一些在人力资源中使用AI的例子，以及相关的人力资源AI工具，可以帮助您将AI技术整合到您的组织中。
内容生成
AI帮助人力资源团队创建职位描述、个性化候选人电子邮件和起草政策。它还支持培训材料开发和模拟，您可以使用它为新员工生成欢迎视频，并在社交媒体上运行雇主品牌活动。
例如：DeepSeek、ChatGPT、Jasper AI、Pictory、豆包。
数据洞察
AI让分析绩效、薪资等变得轻松。它创建清晰的仪表板，并突出显示大型数据集中的模式，帮助您发现低团队绩效等趋势。此外，您还可以使用机器学习预测未来的人力资源需求。
例如 ：IBM Watson Analytics、MonkeyLearn
信息提取和摘要
您可以使用AI扫描和总结大型文档，如法律文本或公司政策，帮助员工尽快找到关键信息。它还可以提取与业务目标相关的见解，从而支持更好的人力资源决策。
例如：SummarizeBot、Tableau和Einstein Analytics
自动化和优化
AI在人力资源中的一个重要应用是自动化行政任务，如面试、入职、薪酬和绩效评估。您还可以使用它来发送电子签名文件、通过聊天机器人回答员工问题，以及根据员工数据个性化常规信息。
例如：用于Google Calendar的AI，Calend ly，Grammarly
提高生产率
AI可以标记紧急任务，管理不断变化的截止日期， 同步日历，分配任 务，并发送提醒。它还可以安排会议，做笔记，总结讨论，起草文件，帮助研究，并根据过去的绩效推荐任务。
例如：Asana、Clockwise、Otter.ai、Perplexity
三、AI在人力资源的九大领域应用
让我们通过一些AI工具的实际应用案例以及使用这些工具的公司，来探讨AI在人力资源中的益处。
1、AI帮助节省重复性任务的时间
AI使人力资源团队能够外包低价值、耗时的行政任务，例如筛选简历、安排会议、处理薪酬和确保合规。这提高了效率，让您有更多时间从事更具战略性、增值的工作，降低了人为错误的风险，并提高了整体准确性。
实际案例
Ambassador Cruise Line公司使用Sage HR来自动化其报告和休假预订和轮班安排，让人力资源团队可以专注于更多有价值的工作。
万事达卡与Phenom合作，使用AI进行面试安排。这使得安排速度提高了85%，并且88%的面试在请求后的24小时内完成安排。
2、AI提高招聘质量
AI可以提高候选人的匹配度，从而提高招聘质量。例如，你可以使用ChatGPT根据角色生成面试问题,要求并总结简历以加快筛选过程。您还可以使用技能测试和就业前评估等AI工具深入了解候选人的能力。
实际案例
HireVue等高级工具在视频面试中使用AI来评估面部表情、肢体语言和语调有助于确定一个人候选人是否适合这个职位。
欧莱雅的Mya AI机器人在候选人申请职位之前与他们聊天看看他们是否合适，并指导他们完成这个过程。这种预筛选为招聘人员节省了时间，并有助于提高求职者的质量。
3、AI提升员工体验
AI驱动的聊天机器人可以解答员工的咨询，并作为新员工入职的虚拟助手。与此同时，人力资源领域的AI生成技术（GenAI）可以分析技能、绩效数据和职业目标，以提供量身定制的学习与发展建议。此外，基于AI的辅导工具可以模拟面对面的辅导，并提供实时反馈。
实际案例：
Leena是一款虚拟人力资源助理，通过自动解决常见问题和简化工作流程来为员工提供支持。这使员工能够更快地获得支持，并让人力资源部 门腾出时间处理需要人际互动的任务。
联合利华使用像Degreed这样的AI集成平台，根据员工的角色、 兴趣和技能差距来个性化学习路径。
4、AI增强员工敬业度
AI工具可以帮助起草关于新举措、政策更新和奖励计划的清晰、引人入胜的公司通讯，而生成式AI（GenAI）可以定制员工沟通，使您的信息更具包容性和有效性。这些工具还可以帮助您构思如何改善员工体验（例如通过提高参与度）。
实际案例：
Jasper通过撰写个性化信息、通讯和学习材料来提高员工参与度，确保沟通的一致性和激励性。
Canva的Magic Write为人力资源视觉内容（如海报、幻灯片和活动资料）生成清晰、引人入胜的文本，轻松创建专业且引人注目的内容，吸引员工注意力并促进参与。
5、AI提供基于数据的决策
AI让您能够通过衡量任务完成率和同事反馈等关键绩效指标，利用数据做出基于证据的决策。这将使您能够通过个性化职业发展计划、识别未来领导者以及重新培训和提升组织员工的技能来规划未来。
实际案例：
RingCentral与Findem合作，结合外部和内部数据以简化招聘流程，包括候选人匹配。最终，其人才储备增加了40%，招聘质量提高了22%。
像Gloat和Eightfold AI这样的平台可以根据每位员工的当前技能、经验和职业目标，推荐内部工作机会、培训项目和导师配对。
6、AI预测劳动力趋势的能力
58%的人力资源领导者难以满足人才需求，40%的企业无法填补关键职位。AI驱动的预测可以预测劳动力趋势，并主动调整其战略。此外，您可以使用生成式AI（GenAI）分析来自不同来源的大型数据集，以获取关键洞察（例如，潜在的离职风险和未来的技能缺口）。
实际案例：
Aura可同步员工队伍数据，并将外部劳动力趋势、竞争对手招聘模式和经济因素整合到单一真实来源中，从而便于跟踪员工队伍趋势并优化策略。
可以使用ChatGPT从员工调查、绩效评估和离职面谈中总结趋势，找出员工流失的共同原因，并提出改进建议。
7、AI提高了HR生产效率
随着AI承担手工、重复的管理任务，您可以专注于更具战略性的任务， 并在关键领域提高人力资源生产力。例如，您可以使用AI工具评估申请人的反应，并快速起草职位描述、录用信和政策更新，从而使招聘过程更有效率。
实际案例：
通过使用机器学习工具分析申请者的面试回答和视频，联合利华简化了招聘流程，将招聘时间缩短了75%。
Grammarly通过提高电子邮件、政策和内部文件的清晰度、语气和正确性，帮助人力资源团队更快地工作。这减少了来回修改的次数，确保了专业且无错误的沟通。
Copy.ai通过为职位发布、员工更新、入职指南等生成现成可用的草稿，加快了人力资源的内容创作速度。这可以节省您写作的时间，帮助人力资源团队专注于更高价值的任务。
8、AI加强多元化、包容性及员工发展工作
AI在人力资源领域通过数据分析识别招聘、晋升和薪酬中的偏见，支持多元化、公平性、包容性和多样性（DEIB），帮助人力资源团队采取行动解决这些 差距。同时，像聊天机器人这样的AI工具通过为残疾员工提供实时支持，确保他们能够平等获取相关信息和帮助，从而促进包容性。
实际案例：
Diversio使用生成式AI（GenAI）处理员工调查中的开放式文本反馈，以检测暗示排斥或偏见的细微语言。然后，它将这些模式与某些群体的较低参与度或较慢晋升率等结果联系起来。
Textio实时扫描文本，以标记非包容性语言并建议中性替代词。例如，它会突出显示可能阻止少数族裔申请的短语，并提供替代词以吸引更广泛、更多样化的受众。
9、AI提高了政策和法规的合规
像预测合规分析这样的工具使用AI来分析历史数据和符合合规趋势，同时符合自动化软件简化合规任务。GenAI还可以帮助您起草、创建和根据公司政策更新政策文件和合同合规条例。
实际案例：
Compliance.ai实时监控合规更新，生成准确且更新的政策草稿，并提醒人力资源部门可能影响员工手册或合同的法律变化。这降低了手动研究和不合规的风险。
ADP使用AI驱动的合规工具，让人力资源团队随时了解劳动法的变化， 自动化政策和文档更新，并将法律风险降至最低。这有助于企业保持合规，减少人工工作，并保持审计准备就绪。
四、充分了解AI的风险，方能更好的应用
虽然在人力资源中使用AI有很多好处，但也存在需要意识到的风险和挑战。这些包括：
算法偏差：有偏见的算法可以产生不准确的见解，可能导致组织中的歧视和不平等。
数据隐私和伦理问题：AI系统可能会在用户不知情的情况下收集数据。这是一种隐私侵犯行为，引发了关于同意的伦理问题。
AI决策的透明度有限：围绕AI模型如何得出结果的透明度不足可能会削弱对所提供信息的信任。
过度依赖自动化建议：过度依赖AI是一个日益增长的担忧，因为它可能导致人类监管减少和决策失误。
集成复杂性：使用非AI集成设计的遗留系统的组织很容易在AI采用和可扩展性方面遇到问题。
缺乏内部AI专业知识： 81%的IT专业人士认为他们可以使用AI，但只有12%的人具备必要的技能，这意味着该领域存在69%的技能差距。
对变革的抵制：人力资源团队和员工可能不愿接受AI，要么是因为缺乏兴趣或能力，要么是因为担心它会取代他们的工作。
高昂的前期成本或不明确的投资回报率：人力资源中的AI需要大量的前期投资，而且很难证明这些成本是值得的。
监管不确定性：对AI技术越来越严格的监管可能会吓到一些组织， 阻止它们制定正式的AI路线图。
以下是将AI应用于人力资源的一些最佳实践：
1、从HR小需求着手
首先在某个人力资源领域，比如招聘或入职流程，测试AI，然后再将其推广到整个公司。尝试几种不同的工具，看看哪些有效，并评估其影响。从小处着手， 可以让你了解哪些工具适合你的流程，及时解决问题，并在扩展到其他领域，如学习、绩效或劳动力规划之前，获得内部支持。
2、选择与现有HR软件集成的工具
选择与现有系统（如ATS、HRIS或LMS）兼容的AI工具。这不仅避免了重复工作， 还促进了流程的顺畅。此外，集成还能减少手动数据传输的时间，从连接的系统中获得更可靠的数据洞察。
3、专注于解决痛点问题
你的公司应该采用AI，因为它解决了真正的商业需求，而不仅仅是跟随潮流。无论是缩短招聘时间、提高员工留存率，还是自动化管理任务，都应从明确的目标开始。这将帮助你选择合适的工具，证明其价值，并获得相关利益相关者的认可。
4、与IT和数据团队合作，确保顺利实施
尽早引入组织的IT和数据团队有助于您正确且安全地设置AI工具。这些团队可以帮助确保系统兼容性、数据整合以及符合法规要求。如果您没有内部专业知识，可以考虑聘请一家信誉良好的外部合作伙伴来指导整个过程。
5、优先考虑透明度
确保员工了解AI将如何使用、收集哪些数据以及如何做出决策。这有助于建立信任并防止抵触情绪。在绩效评估或内部调动等与AI建议直接影响到员工的领域，清晰的沟通尤为重要。
6、保持“人参与AI过程 ”的方法
AI应当辅助人力资源部门，而不是取代它。在审查由AI驱动的输出时，尤其是涉及组织员工决策时，务必让相关人员参与其中。 由人类进行的彻底检查对于发现错误、防止偏见以及确保最终决策的公平性和准确性至关重要。
7、定期审核AI工具是否存在偏差和性能问题
监控工具的性能，并检查结果是否存在任何偏差。定期审计有助于您及早发现问题，无论是招聘算法不公平地筛选特定候选人，还是不准确预测员工离职率。评估工具的数据、决策过程，以及结果是否公平可靠。
8、培训HR员工使用和解读AI输出
不仅要培训员工如何操作新软件，还要让他们学会解读数据结果并据此采取行动。他们需要明白数据揭示了什么信息，AI可能存在的局限性，以及何时需要借助人类的判断来做出决策。团队的培训越到位，从AI投资中获得的价值就越大。
在人力资源中整合AI工具和软件的好处是显而易见的。技术迅速发展，改变了工作和商业的世界不采用AI将会落后。然而，重要的是要意识到这一点。AI带来的挑战和广泛不受监管的潜在担忧以及以前未经测试的技术。
