“管人”的問(wèn)題能交給AI解決嗎？HR在變革面前要謹(jǐn)慎
AI潮流席卷各行各業(yè)，算法也讓我們窺見(jiàn)未來(lái)全新的可能。人力資源管理也開(kāi)始受到這股新潮流的影響。不過(guò)說(shuō)到底，如同使劍，劍雖利，可削鐵如泥，庫(kù)卡機(jī)器人，也可能誤傷自己。工具雖好，還得用的妥當(dāng)，才能發(fā)揮其最大效能。AI目前的應(yīng)用包括：篩選簡(jiǎn)歷、HR聊天機(jī)器人（跟應(yīng)聘者聊天，以加深HR對(duì)他們的了解）、線上面試后通過(guò)面試者的表現(xiàn)（表情、言語(yǔ)模式等）判斷性格特征等等。然而，但凡是工具，都是有利有弊的。這時(shí)候就要看工具使用者的操作了。如果HR人能了解并用好這些工具，不僅能節(jié)省大量時(shí)間，甚至能實(shí)現(xiàn)整個(gè)行業(yè)的工作模式和戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。本文編譯自Venturebeat的原題為AIcanrevolutionizeHR,butdeploywithcare的文章。
人工智能的出現(xiàn)，讓各行各業(yè)都開(kāi)始轉(zhuǎn)型。人力資源業(yè)也不例外。
我們已經(jīng)看到各式各樣的HR工具數(shù)量的顯著增長(zhǎng)，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能也漸漸開(kāi)始解決工作范圍內(nèi)人的問(wèn)題。越來(lái)越多的組織和企業(yè)開(kāi)始迎接這股潮流，將權(quán)力逐漸分散，而那些能用好這項(xiàng)技術(shù)的人就能在這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中領(lǐng)先。
風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)也大
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)再神，也只是工具。就像所有其他工具一樣，它們也是中性的，可能有益，也可能有害。如果這工具你用得不好，或者安置到不合適的地方，它們就可能對(duì)你的商業(yè)流程和企業(yè)文化不利。而HR專業(yè)人士又不想技術(shù)人員那樣熟悉這些工具背后的運(yùn)作機(jī)制，因此，他們也面臨很大的風(fēng)險(xiǎn)，可能弄巧成拙。出發(fā)點(diǎn)是好的，但結(jié)果卻可能不盡如人意。
那么，HR專業(yè)又該怎么做，才不會(huì)好心辦壞事呢？
首先，要確保自己真的了解手頭要處理的是什么問(wèn)題。也就是說(shuō)，問(wèn)題里里外外，都弄得清清楚楚，理解透徹。只要你能意識(shí)到問(wèn)題何在，能夠確定要解決的是什么，這時(shí)候你就要問(wèn)自己，是否確實(shí)需要這項(xiàng)技術(shù)來(lái)解決這個(gè)特定的問(wèn)題。如果沒(méi)有這項(xiàng)技術(shù)，工作是否會(huì)受到很大影響，甚至停滯不前？這項(xiàng)技術(shù)會(huì)讓問(wèn)題簡(jiǎn)單化，讓你有更多時(shí)間精力去解決其他問(wèn)題？還是說(shuō)，你可以使用現(xiàn)有的技術(shù)，或者改變方法來(lái)解決當(dāng)前的問(wèn)題？
有足夠的了解才有發(fā)言權(quán)。
如果你覺(jué)得你確實(shí)需要某個(gè)酷炫的AI技術(shù)來(lái)解決難題，那你就得好好教育自己，m.twshmhelmet.com，去了解這門技術(shù)的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。不是簡(jiǎn)單的百度一下就完事兒了，而是扎扎實(shí)實(shí)地花時(shí)間、真的深入了解你決定使用的工具。利用自己的專業(yè)人脈網(wǎng)，看看公司里其他人的經(jīng)驗(yàn)?zāi)懿荒軐?duì)你有所啟發(fā)。你還可以讓他們?cè)u(píng)估一下你考慮使用的技術(shù)，以幫助你做出更好的決定。
如果操作得當(dāng)，那人工智能自然能幫你節(jié)省大量時(shí)間精力，讓人力資源部從運(yùn)營(yíng)中心轉(zhuǎn)向以戰(zhàn)略為核心的部門。
工欲善其事必先利其器選擇正確的工具很重要
你所面臨的問(wèn)題大大小小、方方面面可能都有所不同。各種算法也各有長(zhǎng)處短處，但每個(gè)算法設(shè)計(jì)的時(shí)候，設(shè)計(jì)者也有不同考慮，因此，不是每個(gè)算法都適合拿來(lái)解決當(dāng)前的問(wèn)題。所以你要確定，KUKA機(jī)器人示教器維修，目前的問(wèn)題可以用AI來(lái)解決。
算法對(duì)于下列的問(wèn)題可能不太適合
產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不多，或者數(shù)據(jù)不能準(zhǔn)確表現(xiàn)出現(xiàn)實(shí)中的后果或者行為
極端的邊緣個(gè)案會(huì)出現(xiàn)，或者數(shù)據(jù)有嚴(yán)重的偏差（但這個(gè)情況有辦法做調(diào)整）
需要進(jìn)行價(jià)值判斷的情況（這種情況下，最好的辦法是結(jié)合人類和算法做出決策）
往好的一面看，算法在以下幾個(gè)方面很有優(yōu)勢(shì)
可以取得關(guān)鍵數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)與你所感興趣的現(xiàn)實(shí)行為和后果直接相關(guān)的情況
你需要找出的模式是可預(yù)測(cè)的情況下（至少不會(huì)隨著時(shí)間流逝而變化）
你需要知道，AI不能幫你讓自己的團(tuán)隊(duì)在技能上有提高，所以那些僅僅是將流程自動(dòng)化的工具可能給不了你想要的結(jié)果。如果你的目標(biāo)是改變團(tuán)隊(duì)成員的行為，那你可以考慮使用幫助員工學(xué)習(xí)的工具。研究顯示，用工具來(lái)向員工提出及時(shí)、具體又可行的建議或者反饋，在改變員工行為習(xí)慣方面是最有效的。
比如，Texito平臺(tái)能字你寫招聘廣告的時(shí)候，向你提出建議，以便你能吸引到自己尋找的目標(biāo)人才。Joonko公司可以分析企業(yè)的生產(chǎn)力和員工合作方面的活動(dòng)，找出員工中無(wú)意識(shí)中的偏見(jiàn)，并且向該員工提出糾正的措施。
算法也是人設(shè)計(jì)的
設(shè)計(jì)人工智能，與其說(shuō)是技術(shù)活，倒不如說(shuō)像一門藝術(shù)。工具的創(chuàng)造者將自己的偏見(jiàn)設(shè)計(jì)進(jìn)自己的作品中，也是不可避免的。谷歌以前就有過(guò)這個(gè)教訓(xùn)，曾有一個(gè)圖像識(shí)別工具剛開(kāi)發(fā)的時(shí)候，把膚色深的人識(shí)別為大猩猩
算法將圖中的黑人識(shí)別為大猩猩
所以，在購(gòu)買基于人工智能的工具之前，要做好功課，深入調(diào)查是不可少的。看看這些算法的設(shè)計(jì)基礎(chǔ)是什么，算法開(kāi)發(fā)過(guò)程中，人工的決策對(duì)工具運(yùn)作時(shí)產(chǎn)生的結(jié)果有什么影響。準(zhǔn)備好一個(gè)問(wèn)題清單，比如：
在訓(xùn)練這個(gè)算法時(shí)，用的是什么數(shù)據(jù)？
這些數(shù)據(jù)中有什么樣的偏見(jiàn)存在？這個(gè)模型又經(jīng)過(guò)怎么樣的調(diào)整？（比如，如果算法中的數(shù)據(jù)體現(xiàn)的是女性接受的主要是優(yōu)先度不高的工作，那算法可能認(rèn)為女性能力不足，不能勝任優(yōu)先度高的工作。）
隨著時(shí)間推移，使用增加，這個(gè)算法會(huì)怎樣進(jìn)化，設(shè)計(jì)者對(duì)于其中產(chǎn)生的偏差問(wèn)題打算怎么解決？
底線在哪里
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)有很大的潛力，或許能使得人力資源業(yè)角色上根本的轉(zhuǎn)換，擴(kuò)大該專業(yè)人士的積極影響。但是光靠人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，是無(wú)法在你的企業(yè)在創(chuàng)造出可持續(xù)的變化的。如果你用人工智能來(lái)加速現(xiàn)有的積極變化，那這些以技術(shù)為基礎(chǔ)的改變，也可以通過(guò)同時(shí)運(yùn)行其他戰(zhàn)略性項(xiàng)目來(lái)得到強(qiáng)化。
機(jī)器人不會(huì)取代我們，他們會(huì)讓我們看起來(lái)更睿智。