AI v HR: Hype alebo realita?

Kde AI prináša reálnu hodnotu v HR, riadení zručností a talentov?

1. Párovanie zručností a vhodnosť kandidáta

Jednou z najoverenejších oblastí, kde AI v HR prináša hodnotu je nábor a interný „talent matching„. AI dokáže analyzovať životopisy, profil kandidáta či zamestnanca a porovnať ich so súborom požiadaviek na danú rolu. V praxi to znamená rýchlejšie a presnejšie spárovanie kandidáta s vhodnou pozíciou, či už ide o externý nábor alebo obsadenie interného projektu. Napríklad veľké firmy ako Workday využívajú AI na automatizované hodnotenie kandidátov a odporúčanie najlepších adeptov na otvorené pozície v rámci internej mobility. Výsledkom je zrýchlenie náboru a objektívnejšie posudzovanie vhodnosti kandidáta na základe zručností namiesto subjektívnych dojmov.

Pre delivery manažérov to má okamžitý prínos: predstavte si, že potrebujete do 48 hodín obsadiť nový projekt. AI asistent vám prehľadá databázu interných kapacít a navrhne 5 najvhodnejších ľudí, ktorí spĺňajú požadované technické aj soft-skills kritériá. Takéto nástroje existujú – či už v podobe samostatných platforiem (napríklad 365Talents alebo Gloat), alebo ako súčasť komplexných HR systémov. Spomínaný Workday po nasadení AI-driven talent orchestration zaznamenal 19% nárast interných presunov na nové roly a o 5% lepšiu retenciu zamestnancov, ktorí sa zapojili do interného výberu.

Netreba zabúdať, že presnosť takéhoto párovania závisí od kvality dát. Firma musí mať dobre definovanú taxonómiu zručností a aktuálne profily ľudí. Ak napríklad vývojár v profile nemá uvedené skúsenosti s určitým frameworkom, AI ho nemusí odporučiť na projekt, kde by sa inak hodil. Preto je dôležité investovať čas do mapovania zručností vo vašej organizácii.

Zhrnutie: AI už dnes spoľahlivo pomáha HR pri screeningu a priraďovaní kandidátov podľa zručností, čím šetrí čas a zvyšuje presnosť výberu. Firmy však musia udržiavať kvalitné dáta o zručnostiach a stále aplikovať ľudský pohľad na finálne rozhodnutie.

2. Predvídanie medzier v zručnostiach a rozvoj talentov

Ďalšou oblasťou s výrazným prínosom je identifikácia skill gapov a plánovanie rozvoja. Klasický problém: Firma má stratégiu na najbližších 3 – 5 rokov, no aktuálne zručnosti zamestnancov tomu nemusia zodpovedať. AI dokáže analyzovať súčasné kompetencie tímov a predikovať, aké zručnosti chýbajú pre dosiahnutie cieľov.

Napríklad Johnson & Johnson vyvinul AI platformu na skills inference (odvodzovanie zručností). Systém automaticky vyhodnocuje, aké schopnosti a na akej úrovni majú zamestnanci na rôznych pozíciách. Kombinuje dáta z HR systému, LMS (learning management system) a dokonca projektových nástrojov, aby vytvoril pre každého zamestnanca profil zručností. Tieto profily potom porovnáva s požadovanými budúcimi schopnosťami (J&J definoval spomínaných 41 kľúčových zručností ako cieľový stav). Výsledok? Firma zistila konkrétne medzery vo vedomostiach (napríklad že v Európe má slabšie zastúpené data science schopnosti oproti iným regiónom) a mohla cielene navrhnúť rozvojové programy. Do marca 2024 si už 90 % technologicky zameraných zamestnancov spoločnosti dobrovoľne zlepšovalo svoje zručnosti cez odporúčané kurzy.

Samozrejme, ľudský faktor zostáva dôležitý. AI vie indikovať, že napríklad určitej skupine programátorov chýbajú znalosti cloudu, no rozhodnutie, ktoré medzery sú kritické, musí urobiť manažment v kontexte biznisu. Tiež treba dáta interpretovať citlivo. Ak AI označí niekoho za menej „future-ready“, nemá to slúžiť na postihy, ale na pomoc pri rozvoji. J&J preto svoje zistenia používa čisto na osobné rozvojové odporúčania a strategické plánovanie, nie na hodnotenie výkonu.

Zhrnutie: AI v HR umožňuje firmám vidieť do budúcnosti ich tímu . Predvídať, aké zručnosti budú potrebovať a ktoré im aktuálne chýbajú. To pomáha cielene investovať do tréningov a náboru tam, kde to prinesie najväčší efekt. Dôležité je však zapojiť odborný pohľad a komunikovať výsledky tak, aby motivovali zamestnancov k rozvoju, nie vyvolávali obavy.

3. Odporúčania pre školenia a angažovanosť zamestnancov

S identifikáciou medzier úzko súvisí aj personalizované vzdelávanie a rozvoj. Moderné L&D (Learning & Development) platformy využívajú AI na odporúčanie školení a kariérnych ciest pre zamestnancov.

Napríklad LinkedIn Learning (a mnohé LMS systémy) majú algoritmy, ktoré na základe vášho profilu a porovnateľných užívateľov odporučia ďalší kurz či micro-learning. Podobne interné platformy vedia navrhovať mentoringové spojenia alebo mikroprojekty (ak chce napríklad vývojár prejsť do role architekta, systém mu môže odporučiť zapojiť sa do menšieho architektonického tasku pod vedením skúseného kolegu). Spoločnosť DHL napríklad nasadila interný kariérny trh (Career Marketplace). Ide o aplikáciu, kde zamestnanci uvádzajú svoje zručnosti a preferencie a AI im ukazuje vhodné otvorené pozície a mikropríležitosti v rámci firmy. Cieľom DHL bolo zvýšiť podiel interných kandidátov na voľné miesta smerom k 90 %, teda aby takmer všetky role obsadzovali vlastnými ľuďmi.

AI v týchto nástrojoch často využíva princípy odporúčacích systémov (podobne ako Netflix či Spotify, len tu „odporúča“ kariérny obsah). Výhodou je, že sa tým podporuje angažovanosť zamestnancov. Ľudia vidia, že firma sa zaujíma o ich rast a aktívne im ponúka možnosti. Podľa prieskumu SHRM až 76 % zamestnancov uviedlo, že by pravdepodobnejšie zostali u zamestnávateľa, ktorý ponúka kontinuálne vzdelávanie. Personalizované odporúčania k tomu prispievajú, lebo robia učenie relevantným a načasovaným.

Bank of America zašla v tréningu ešte ďalej. V rámci interného vzdelávacieho programu The Academy využíva AI simulátor rozhovorov, kde si zamestnanci môžu natrénovať náročné rozhovory s klientom alebo riešenie sťažností v bezpečnom virtuálnom prostredí. Simulátor (podobný chatbotovi) poskytuje v reálnom čase spätnú väzbu a koučuje zamestnanca, ako reagovať lepšie. Za rok 2022 zamestnanci banky absolvovali cez 1 milión takýchto simulovaných interakcií a mnohí potvrdili, že tréning formou praxe im zlepšil výkon pri reálnych stretnutiach so zákazníkmi.

Pri odporúčaniach na rozvoj však AI v HR naráža na svoje limity, pokiaľ ide o emocionálnu inteligenciu. Stroj možno odporučí perfektný kurz, ale už neodhadne, či má zamestnanec kapacitu alebo motiváciu ho absolvovať. To musí zohľadniť manažér. Tiež platí, že AI nevie (zatiaľ) priamo motivovať ľudí k učeniu; vie im len nastaviť čo najpríhodnejšie podmienky. Preto je ideálne kombinovať AI odporúčania s podporou od manažérov.

Zhrnutie: AI dnes umožňuje veľmi personalizované vzdelávacie cesty a kariérne príležitosti v rámci firmy. To vedie k vyššej angažovanosti a udržaniu talentov, lebo ľudia vidia konkrétne možnosti rastu. AI ale nie je samospásna – stále potrebujeme kultúru, ktorá učenie podporuje, a lídrov, ktorí ľudí na tej ceste sprevádzajú.

4. Strategické plánovanie pracovnej sily

V neposlednom rade, AI nachádza uplatnenie na strategickej úrovni HR pri plánovaní budúcich potrieb pracovnej sily. Klasické Strategic Workforce Planning (SWP) bolo často cvičenie raz do roka, kde HR s vedením odhadovali, koľko ľudí s akými zručnosťami budú potrebovať. Dnes môže byť SWP dynamickejšie a dátovo riadené práve vďaka AI.

Algoritmy vedia spracovať obrovské množstvo dát a prediktívne modely následne pomôžu HR identifikovať scenáre “čo ak”: Čo ak firma otvorí novú pobočku v zahraničí? Čo ak príde automatizácia určitej časti práce? Ktoré pozície ubudnú a aké nové vzniknú? McKinsey uvádza príklad mesta, ktoré chceli transformovať na technologické centrum. Až analytický prístup k dátam o talentoch im ukázal, že aktuálna pracovná sila nemá dosť kritických rolí a zručností na naplnenie tejto vízie, čo viedlo k investíciám do vzdelávania a prilákania odborníkov. Iná firma využila AI modely, aby zistila, že niektoré plánované operácie vie pokryť preškolením súčasných zamestnancov namiesto drahého náboru.

Zhrnutie: V strategickom plánovaní talentov funguje AI ako krištáľová guľa opretá o dáta. Pomáha modelovať budúcnosť a pripraviť firmu na rôzne scenáre. Umožňuje rýchlejšie presuny ľudí tam, kde sú potrební, a lepšie rozhodovanie o investíciách do ľudského kapitálu. Stále však slúži ako podporný nástroj. Finálnu stratégiu musia formovať lídri, ktorí zohľadnia aj veci mimo dát (napríklad firemnú kultúru, morálku, riziká a pod.).

Kde má AI rezervy alebo je nadhodnotená?

Etika, zaujatosť a kvalita dát

Pri všetkých benefitoch treba otvorene hovoriť aj o úskaliach AI v HR. Jedným z najväčších je otázka predpojatosti (bias) a etiky. AI modely sú len také dobré (a etické), aké kvalitné a objektívne dáta do nich vložíme. V HR to znamená, že ak sú historické dáta skreslené ľudskými predsudkami, AI ich môže prevziať a dokonca znásobiť. Známy je príklad Amazonu, ktorý si vyvinul AI nástroj na skórovanie životopisov, no po pár rokoch zistili, že systém systematicky znevýhodňuje ženské uchádzačky o technické pozície. Dôvod? AI sa učila z 10 rokov interných dát, kde väčšina najatých vývojárov boli muži (bežná realita v tech sektore), a „vydedukovala“, že mužský kandidát = lepší kandidát. Tento prípad je varovaním, že algoritmy môžu neúmyselne diskriminovať, a firmy musia veľmi dbať na audit a transparentnosť AI rozhodnutí.

Harvard Business Review zdôrazňuje, že AI má byť pomocníkom, ktorý dodá dáta a nové pohľady, ale konečný úsudok a empatia musia zostať na ľuďoch. Inak riskujeme dehumanizáciu HR rozhodnutí. Zodpovedné firmy už zavádzajú opatrenia: nastavujú AI etické zásady.

Ďalšou výzvou je kvalita a štruktúra dát. Kto pracoval v HR vie, že personálne dáta bývajú rozhádzané v rôznych exceloch, systémoch, často neúplné či neaktuálne. AI v HR potrebuje čisté a konzistentné dáta, inak môžu výstupy zavádzať. Preto nasadeniu AI často predchádza fáza dátovej prípravy a normalizácia názvov pozícií, zavedenie jednotného slovníka zručností, vyčistenie duplicít a pod. Bez toho by sme iba „automatizovali chaos“.

Zhrnutie: AI v HR je mocný sluha, ale zlý pán. Bez kvalitných dát a etických mantinelov môže skresľovať a diskriminovať, hoci nechcene. Kľúčové je ponechať človeka “v obraze” – na kontrolu dát, výstupov a finálne rozhodnutia. Firmy, ktoré to podcenia, môžu ohroziť nielen morálku a dôveru zamestnancov, ale aj právne riskujú (diskriminačné praktiky algoritmu môžu mať právne dôsledky).

Prehnané sľuby o úplnej autonómii

Mnohé AI riešenia využívajú termín “AI agent” , akoby samostatná entita, ktorá zvládne niektoré HR činnosti. Ale v skutočnosti sú to polautonómne nástroje, ktoré stále vyžadujú dohľad či spúšťanie človekom.

Čo si pod tým predstaviť? Napríklad chatbot pre zamestnancov, ktorý odpovedá na bežné otázky (zostatok dovolenky, postup pri žiadosti o benefity). Ten funguje autonómne do momentu, kým narazí na niečo, čo nepozná . Vtedy konverzáciu odovzdá živému HR špecialistovi. Alebo AI, čo prehľadáva CV a vyberá top kandidátov môže mať nastavené, že automaticky pozve vybraných ľudí na pohovor, ale finálny zoznam vždy prejde cez recruitera, ktorý ho schváli. Plne autonómne rozhodnutia (bez ľudského vstupu) sa v HR zatiaľ dejú iba pri celkom jednoduchých a nízkorizikových veciach, napríklad automatické vyradenie kandidáta, ktorý nespĺňa absolútne základné kritérium (nemá pracovné povolenie, nemá požadovaný jazyk a pod.).

Prečo tu ešte nie sme s plnou autonómiou? Nielen kvôli riziku biasu či nepresností, o ktorých sme hovorili, ale aj preto, že HR procesy často vyžadujú kreativitu a empatiu, čo AI (zatiaľ) nemá. Preto aj firmy, ktoré sú lídrami v AI, hovoria skôr o augmented HR (rozšírené HR) než autonomous HR. Bank of America, ktorá nasadila AI vo veľkom (ich interného chatbota Erica používa 90 % zamestnancov), stále kladie dôraz na to, že to má zvýšiť produktivitu ľudí, nie ich nahradiť.

Ďalší dôvod je akceptácia zamestnancov a kandidátov. Ak by ste dnes uchádzačovi o prácu povedali, že celý jeho prijímací proces posudzuje len počítač a nikto z firmy ho ani nevidel, asi by to nevzbudilo veľkú dôveru. Podobne interní zamestnanci by ťažko prijímali, keby im napríklad povýšenie alebo prepustenie oznámi algoritmus. Ľudia prirodzene očakávajú v HR rozhodnutiach ľudský prístup, vysvetlenie, možnosť diskusie, empatiu.

Gartnerov Hype cyklus pre AI v HR ukazuje, že niektoré vízie autonómnych riešení sú na vrchole nadsázky a realita ich možno nikdy plne nepotvrdí.

AI v Talendly: ukáže vám, kam smeruje váš tím

Na záver sa pozrime, ako k AI v talent manažmente pristupujeme my v Talendly. Naša filozofia je presne v duchu tohto článku: využiť silu AI tam, kde reálne pomáha manažérom a HR, a zároveň zachovať ľudský rozmer rozhodovania. Čo to znamená v praxi?

• Identifikácia zručností z CV či projektovej dokumentácie: AI v Talendly vám dokáže veľmi presne „vyťažiť“ zo životopisu všetky relevantné zručnosti a ich úroveň. Zároveň máte pri každom návrhu kvôli transparentnosti uvedné, ako AI prišla na toto rozhodnutie. Rovnako postupuje aj pri popise projektu či roly, projektovej dokumentácií či akomkoľvek dokumente, ktorý slúži ako podklad pre vašu maticu zručností. Stačí ho nahrať do systému a AI automaticky navrhne najlepšiu možnú štruktúru matice s jednotlivými skupinami a zručnosťami. Všetko, samozrejme, viete plne upravovať. Návrhy slúžia len ako odporúčania, ale vedia ušetriť enormné množstvo času.

Zručnosti, ktoré AI v Talendly identifikovalo zo životopisu vrátane vysvetlenia

• Talendly Asistent: V rámci aplikácie tiež máte k dispozícii Talendly Asistenta, ktorý funguje ako bežný chatbot. Svoje odpovede však čerpá z vašich dát, ktoré vložíte do aplikácie a vie vám preto relevantne odpovedať na akúkoľvek otázku o ľu´doch, zručnostiach, školeniach, certifikáciách. Dokonca dokáže navrhnúť aj vhodné rozvojové plány či identifikovať ľudí s najväčším potenciálom pre rozvoj.

• Human-in-the-loop: Uvedomujeme si, že rozhodnutia o ľuďoch robia ľudia. Preto Talendly AI vždy funguje tak, že poskytuje odporúčania alebo upozornenia, ale konečná kontrola je na používateľovi.
• Užívateľská prívetivosť a adopcia: Talendly prístup k AI je vysoko praktický. Náš asistent je integrovaný priamo v platforme, či už prideľujete ľudí na projekt, alebo hodnotíte splnenie cieľov, AI je po ruke s návrhmi.

Chceme, aby ste vďaka AI v Talendly videli do budúcnosti vášho tímu a firmy jasnejšie. Odstrániť ručnú prácu, získať objektívne insighty a urobiť rozhodnutia rýchlejšie a podloženejšie. Zároveň však zachovávame to, čo robí HR ľudským – férovosť, rozvoj ľudí a partnerský prístup manažéra ku každému jednotlivcovi.

Záver

Umelá inteligencia si nachádza pevné miesto v nástrojoch talent manažmentu a už dnes prináša hmatateľné výhody. Od presnejšieho párovania kandidátov na pozície, cez odhalenie medzier v zručnostiach a personalizované rozvojové plány, až po strategické plánovanie pracovnej sily. AI v HR pomáha robiť rozhodnutia rýchlejšie na základe dát. Pre firmy to znamená efektívnejšie využitie ľudského kapitálu, vyššiu flexibilitu a často aj konkurenčnú výhodu v boji o talenty.

Zároveň je však zrejmé, že AI nie je zázračný prútik. Má svoje obmedzenia, od kvality vstupných dát až po neschopnosť chápať ľudské nuansy. Preto musí zostať doplnením ľudského úsudku, nie jeho náhradou.

Ak nájdeme správnu rovnováhu, AI sa môže stať neoceniteľným pomocníkom pre HR oddelenia. Rutinné úlohy budú automatizované, komplexné dáta spracované, a HR sa tak môže viac sústrediť na strategickú a individuálnu prácu s ľuďmi. Presne o to sa snažíme aj v Talendly. Skombinovať to najlepšie z AI a ľudského prístupu. Veríme, že takto vyzerá budúcnosť riadenia talentov: data-driven a zároveň human-centric.

Máte otázky alebo sa chcete dozvedieť viac o praktickom využití AI v riadení talentov? Kontaktujte nás v Talendly a radi sa podelíme o naše skúsenosti.