作者：Mary Baker
来源：Gartner
翻译：HRoot
人工智能正在日益证明它在变革人力资源部门效率和绩效方面的价值。
根据高德纳2019人工智能调查显示，17%的企业在其人力资源部门中应用了人工智能解决方案，30%的企业计划在2022年开始应用。HR领导者认为，部署人工智能的最主要原因是：节约成本、强化基于数据的决策准确性和改善员工体验。
最早采用人工智能的企业中有三分之二的企业有1-3个活跃的人工智能项目，并计划在2022年底前将其项目数量翻一番。许多实践案例证明，这些人工智能项目已经为公司带来了显著的改善：
“对于那些早期采用人工智能的组织，报告显示其改进水平是显著的，特别是考虑到目前人力资源领域的大多数实践都是由‘有限的’人工智能解决方案支持的。”高德纳总监分析师Seyda Berger-B cker表示。
基于人工智能的解决方案可以发展出更快、更实用的人力资源服务，并帮助人力资源部门开发新的个性化策略，以吸引技术辅助式劳动力，改善员工绩效。采用更个性化和以用户为中心的员工体验方法的企业，员工的平均绩效提高了17%。
对于人工智能来说，人力资源的每个流程都是机会。但是大多数企业将人工智能集中在3个领域：人力资源运营(40%)，人才获取(38%)和员工敬业度监控(38%)。
随着人工智能在人力资源领域的持续改善，投资将会有所增加。高德纳调查发现，47%的HR领导者将增加投资，51%的HR领导者将维持当前投资。
01人力资源在人工智能应用上的三大挑战
在高德纳调查中，超过三分之一的HR领导者都认为在部署人工智能时存在3个相同的关键挑战：
1. 合理扶持人工智能创新项目
对HR领导者来说，量化人工智能提供的价值是一项主要挑战。
有些价值，比如员工的工作效率或节省的时间是很容易衡量的。其他的，比如对员工或候选人体验的影响，就比较难了。公司应该明确，何种人工智能创新项目值得投入资金，并且要规避其中的风险：
树立意识，并清晰地定义与业务优先级和其它HR相关挑战的案例；
通过对AI项目进行优先排序，来证明扶持的人工智能创新项目的合理性；
这些AI项目是否有助于部门应对关键挑战，比如改善基于数据的决策，加快推进员工体验或提高流程效率。
2. 安全和隐私问题
人工智能收集和分析大量结构化和非结构化数据，引发了人们对其应用和可信赖度等伦理问题的担忧。随着基于人工智能的解决方案在人力资源流程中的深入应用，公司应该合理化人工智能算法在决策过程中的角色
例如，确保人工智能的输入不会有偏见，以及证明数据使用的合理性等，来避免品牌和声誉风险。建立健全和透明的数据收集实践，并确保数据选择和管理方面的多样性。
几年前，微软开发的聊天机器人Tay在Twitter网站上变成了“流氓”，不但辱骂用户，还发表了种族主义评论和煽动性的政治宣言。后来，微软发表声明，人工智能聊天机器人Tay是个机器学习项目，专为与人类交流而设计。在学习过程中，它作出的一些回应是不合适的，也侧面反映出了有些人在使用不合适的语言类型与其进行互动。公司因此正在对Tay作出一些调整。
3. 将人工智能集成到现有内部基础设施的复杂性
这是最大的一个挑战，因为目前针对人力资源的人工智能解决方案往往是专门的、有限的、单一的。公司应该在决定从零开始构建解决方案之前，评估可定制的和现成的AI应用程序，用现成组件替换定制解决方案。
02 影响AI成功应用的因素是HR还是IT？
在成功应用人工智能的受访企业中，32%的受访者表示制定一个清晰的战略是成功的关键；35%的受访者提到，拥有足够数量和质量的数据也是成功实践AI的关键。高质量数据是基于人工智能解决方案的基本组成部分，也是确保人工智能算法准确性的前提。
41%的企业强调IT和HR之间的密切合作是它们成功的原因之一。公司应该利用这些可信赖的关系来评估潜在供应商的技术能力、可能的实践难点以及复杂性，并根据可行性对AI应用实践进行优先排序。
以下3点也很重要：
在人工智能、业务优先级和人力资源相关挑战之间建立清晰的联系
为改进数据收集实践提供一个稳健的计划
概述随着时间的推移，哪些实践将从这项新技术中获益最多，从而建立对人工智能的信赖
总而言之，成功实践人工智能需要HR和公司组织对其意义抱有共同的追求和愿景。
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