2024年解锁人工智能在人力资源管理中的影响力报告

行政视角 从 GenAI 解锁 Impact July 2024 在这个 BCG 高管视角中 ，我们将向您展示如何利用 AI在 HR 中实现转型和创造价值 Introduction 作为我们关于人工智能的高层对话系列的一部分，我们正在分享最新的研究成果，旨在帮助人们导航快速变化的人工智能世界。在过去一年与超过1,000位客户的合作中，我们发现人工智能正处于一个转折点：2024 年 ， 重点是将人工智能的潜力转化为实际利润。 在这个版本中 ， 我们讨论了人力资源的未来(HR)并且人工智能将在增强该功能满足前所未有的需求的能力方面发挥重要作用。我们针对人力资源领导者关心的关键问题进行了探讨，包括： •我的人力资源组织会是什么样子 - 我们的结构方式以及需要哪些工具和技能？•我们如何在构建必要功能的同时利用 AI 和 GenAI 实现近期性能提升 ？•鉴于我们工作的敏感性 ， 我们如何主动解决道德和员工 / 候选人经验风险 ？•我们如何推动采用、参与和坚持以获取价值 ？ 这份文件旨在为CEO和CHRO们提供指导，帮助他们穿透人工智能在人力资源领域的 hype，理解当前及未来创造价值的因素。 执行摘要 | 释放 GenAI 对人力资源的影响 随着未来工作的发展 ， 人力资源组织面临前所未有的需求 未来工作的主要趋势 HR 要求 在成本受限的环境中吸引和留住顶尖人才的个性化策略 •充满活力 ， 更具竞争力奖励 / 福利个性化 L & D•1通路和职业旅程DE&I•深度关注2- 在人员和技术方面 Up - / re - skilling•解决 GenAI 中断的非科技人才 (例如 ，86%预期近期需求) 持续重新设计•工作方式、团队、角色行为变化与人机信任• 技能中断和人机合作 •动态人才规划 ， 解决技术问题通过招聘和重新技能的技能差距(例如 ， 地址>3x过去 5 年对数据科学家的需求增加 ； 未来的需求可能因 GenAI 而异) 对技术人才的需求不断增加 ，但供应滞后 为了满足这些要求 ， 人力资源未来必须从根本上不同... ... 利用 GenAI 进行阶跃变化... 端到端过程重塑对于HR而言至关重要，以打破生产效率与员工参与度之间的历史权衡。 早期采用人工智能生成技术（GenAI）进行人力资源管理的公司正从低风险且能迅速提升短期生产力的“低垂果实”开始着手。 示例 1 | 招聘 -多年的旅程重新将招聘视为更广泛的专业服务人力资源转型的一部分 他们从哪里开始的 ？ 他们在做什么 ？ 已识别值 专业服务公司面临重大变化人才需求,包括: 75%+迄今为止 ， 解决方案的采用推动了大规模影响 ， 包括 ： From 2023-2024:From 2020-2022:诊断•包括痛点和区别点的识别合作伙伴•勤奋和选择体系结构定义•未来实验和飞行员 ，•包括工作流程重新设计和标准化, 培训, RAI 护栏, 变更管理E2E 缩放•使用敏捷方法 (例如 ，2 周冲刺 ， 专门的产品所有者)–从许多复杂的工作流整合到三个全球标准–精简从5x ATS 工具到 1 个 RAI 护栏•续细化•候选人沟通的迭代 ， 以确保持续透明度 •数量更大•更广泛的技能组合•增加多样性 减少时间和费用 并行,候选人和招聘人员不满意借助人才获取工具 ， 将品牌和捕获顶级人才的能力置于风险之中 总体招聘降低成本 公司制定了一个全组织的招聘愿景并在快速获胜方面取得了进展 ， 例如 ， 虚拟招聘工具 再加上更高数据保真度 ，全球KPI标准化,更好的招聘人员 + 候选人经验 作为下一步 ， 追求的欲望以 GenAI 为特色的 E2E 数字化转型加速性能 ， 为人类更深入的思考和参与解锁时间 经验教训通知更广泛的前发人力资源机会 示例 1 | 招聘 -E2E 重新设计为更具战略性、更具吸引力的工作释放了时间 全球航空公司增强示例 2 | HR 管理员 -在共享服务中使用 GenAI 的服务速度和质量 已识别值 全球航空公司运营全组织改进计划作为从COVID - 19 中恢复过来的一部分 ， 这对机组人员造成了重大影响 ： 传导整体评价跨公司职能 ， 包括 ： •共享服务中心 (这个例子的焦点)•招聘和雇用 •活动和时间分配•潜在的 GenAI 影响 ， 包括生产力、成本、参与度和技能中断 集中机会 ： 财务和人力资源 优先工作流的短列表基于痛点 ， 以及横向使用的评估数据能力跨组织 详细目标状态和业务案例优先机会 ， 包括成本节约、投资和技能要求 寻求打破这个循环重新建立员工满意度和运营稳定性 ，探索 GenAI 如何帮助实现这些战略目标 ... 加上更高效 ， 一致和更高质量的响应 已开发实施路线图包括快速赢得资金的旅程和长期投资 简化的共享服务工作流示例 2 | HR 管理员 -实现更快、更高质量的服务 为了释放价值 ， 人力资源领导者正在投资基础推动者 作模型 风险和负责任的AI 数据、技术和合作伙伴关系 变更管理 确保所有解决方案均符合 GenAI 法规， 尤其是那些以人力资源为重点的法规 开发人力资源的专业技能 ， 以执行新的角色和要求 不断发展的数据以充分利用 GenAI 和不断扩大的合作伙伴生态系统来组装工具组合 重组 HR ， 包括解决治理、数据维护和偏见的新角色 今天孤立的人力资源组织组织结构设计和操作模型 |将演变为围绕员工体验重新定位 Up / re - skilling and new hires will be required天赋和技能 |满足这些高度进化和网络新角色的需求 在业务影响最大的三个 HR 角色中 ， 在 55 - 75 ％ 的技能中断中需要深度提升 / 重新技能 ... 加上新的个人资料招聘 •RAI / 伦理专家•HR / IT 专家对于新角色 ，治理、塑造和构建GenAI... For需要更多专业化的演变角色， 高级学位持有者 主题包括...•行为科学•数据科学•编程 对于数据基础滞后的人力资源组织 ，数据、技术和合作伙伴关系 | 对于解决 GenAI 投资优先事项的前期和因素至关重要 人力资源组织通常需要克服 3 个障碍来为 GenAI做准备 有机会并行投资于数据就绪和 GenAI 解决方案 数据孤岛 示例 GenAI 追求的机会与 HR 数据准备并行 ： 人力资源数据通常存储在不同的孤立系统中 -需要在统一平台中集中 招聘和入职内容 ：•撰写职位描述、营销电子邮件、个性化入职培训 ； 依赖于现有的职位描述 / 材料 2 数据质量和不一致 不同的系统往往导致不一致的数据录入和格式——必须标准化并建立数据治理制度。 招聘管理员:•自动安排 ， 并生成提醒和后续通信 ； 不需要员 工数据 3 遗留系统 •建议开展培训并开发内容；需要基本的员工数据、培训记录以及现有易于清理和维护的内容。 人力资源部门经常使用legacy系统，这些系统无法与生成式人工智能（GenAI）工具集成——需要进行升级以实现数据集成和安全。 约 80 - 85 ％ 的人力资源组织完全是数据、技术和合作伙伴关系 |购买或组装内置 + 购买的解决方案 HR GenAI 伙伴关系决策的五个指导性问题 兼容性 解决方案有多好集成现有的人力资源系统和数据 ？ 功能 我能等得起吗为我的核心系统提供商添加 GenAI功能 ？ 还是我需要立即采取行动(即构建) ？ 数据安全性 / 合规性 是否解决方案提供足够的保护对于敏感的 HR 数据 ？ 遵守数据隐私和安全法规 ？ 可扩展性 解决方案能否随着我们不断变化的需求而扩展 ？ 成本 / ROI最初和正在进行的是什么费用， 并且预期ROI? 风险和负责任的 AI |许多新兴的 GenAI 法规明确鉴于 HR 对其数据和职责的高度敏感性 ... 强调人力资源合规和主动风险缓解的重要性 为了确保采用、参与和遵守 ，变更管理 |需要一个以行为科学为基础的主动变革计划 个性化更改旅程 闭合反馈回路 2 倍采用率利用基于行为洞察、痛点和心理特质的干预措施来打造个性化的用户旅程。 始终在线的变更监控 ， 例如 ， 通知反馈循环并响应90%寻求定期领导沟通的员工 轻推 共同创造 引导行为而不禁止选择或大幅改变经济激励；例如，改变默认选项，突出-peer-基准。提升所需行为 55- 60% 例如，与招聘人员合作重新设计人才 Acquisition 过程，并开发相应的 GenAI 解决方案。 HR 开始 GenAI 旅程的三个步骤 构建一个集成的 GenAI 路线图 ，接地人力资源战略目标,并与领导层合作绘制全企业转型之旅 人力资源和整个组织的 Upskill 领导者 ，包括正在进行的实践实验 (例如 ， 日常工具、定制 GPT和代理) 准备数据(e.g., 映射数据源、实施集中化的人力资源信息系统平台、标准化格式) 并开发护栏以确保可靠性和合规性 HR AI 转型的关键联系人BCG 专家 |