根據國際工程與技術研究期刊(pdf)的研究，人工智慧(ai)融入人力資源(hr)實踐將使組織變得更好，因為這些應用程式可以分析、**和診斷，以幫助人力資源團隊做出更好的決策。
報告作者prasanna matsa和kusuma gullamajji在其2023年8月的報告中發現，人工智慧可以嵌入到招聘、培訓、入職、績效分析和保留等功能中。然而，他們補充說，由於成本問題，大多數組織在將人工智慧與人力資源實踐整合方面仍然落後。「人工智慧的實施應該被視為乙個樂觀的機會，因為人工智慧改善了生活。如果能被清楚地理解和恰當地利用，人工智慧將創造乙個更美好的未來。」
然而，其他報告認為人工智慧與人力資源整合是可行的。根據oracle/future workplace的乙份報告，大多數人力資源從業者歡迎將人工智慧整合到他們的人力資源流程中。事實上，在2023年甲骨文和未來工作場所的研究中，64%的受訪者表示，在徵求建議時，他們會更信任機械人，而不是經理。
此外，研究人員還發現:
future workplace研究主管丹•施瓦貝爾在乙份新聞稿中表示:「在過去兩年裡，我們發現，隨著員工在工作場所採用人工智慧，他們變得更加樂觀，人力資源部門正在引領這一趨勢。」「2023年的研究表明，人工智慧不僅重新定義了員工和經理之間的關係，也重新定義了經理在人工智慧驅動的工作場所中的角色。」
對於許多組織來說，「支援人工智慧還是不支援人工智慧」可能仍然是乙個問題，但有些組織已經加入了這一潮流。我們已經找到了一些公司投資人工智慧和人力資源工作流程認知計算的例子。
人力資源就是在個人層面上將公司與現有和未來的員工聯絡起來。pega首席人力資源官阿德里安娜•博克爾•赫爾德(adriana bokel herde)表示，要想大規模實現這一目標，人力資源部門需要利用可擴充套件的人工智慧技術。
例如，公司通常要求新求職者在新員工旅程的多個步驟中重新輸入相同的資訊。這種重複而乏味的工作可能會給他們留下不好的印象。為了緩解一些單調，企業正在使用人工智慧幫助求職者將簡歷中的資訊轉換到智慧型數字**中，從而更高效地完成申請。博克爾·赫爾德說:「這些資訊也可以通過背景調查和新的僱傭**自動傳送出去。」例如，人工智慧可以從應聘者的簡歷中識別出相關資訊，儲存起來，並自動輸入到未來的**中，這樣他們就不會被迫不斷地重複。」
博克爾•赫爾德表示，由於企業將應聘者的工作經歷作為招聘工作的優先考慮因素，許多企業已經在人工智慧方面進行了投資，以幫助它們分析應聘者之前的工作經歷和興趣，並將其與最適合自己的職位匹配起來。「許多人，」她說，「甚至在候選人與招聘人員通過**交談之前，就已經在利用人工智慧對他們進行評估。」
博克爾•赫爾德表示，人工智慧還幫助人力資源團隊更好地理解員工的推薦，方法是研究員工推薦的候選人型別，並了解誰推薦了最成功的人選。她說:「人工智慧還可以分析以前推薦的業績資料，並識別出哪些與成功員工相似的候選人被推薦了。」
人工智慧為人力資源部門提供了乙個機會，通過自動化重複的、低價值的任務來提高候選人和員工的經驗，並騰出時間來專注於人力資源團隊需要和想要完成的更具戰略性和創造性的工作。伯克爾•赫爾德補充說，這些步驟可以被智慧型地自動化，而不是花時間監督新員工入職過程中的每乙個步驟，這樣團隊就可以把更多時間投入到更重要的任務上，比如指導和收集反饋。「通過在候選人和員工生命週期中收集的所有資料，我們可以獲得很多深刻的見解，」bokel herde說。「公司需要利用這些資料來提高員工敬業度和留住員工。」
achievers的首席產品官麥可•科恩(michael cohen)表示，人工智慧為人力資源專業人士提供了資料支援的資源和直接從員工那裡收集來的見解。這就允許人力資源專業人士採取行動，提供員工想要和要求的員工體驗，從而提高員工參與度，降低人員流動率。科恩說:「世界對新冠肺炎的應對改變了我們的工作方式，它增加了對技術的需求，以連線乙個組織各級的工作人員。」「領導層傾聽員工的意見並採取行動，這也是至關重要的。人工智慧是我們連線整個員工群體並了解他們需要什麼的一種方式。」
根據科恩的說法，員工敬業度也是一門科學，而這門科學的一部分就是在日常基礎上測量和分析員工的情緒。人工智慧支援的聊天機械人能夠讓員工和人力資源專業人員整年都能進行互動對話。
科恩說:「聊天機械人可以提供一種自然的、類人的、隨時開機的交流工具，讓使用者進行個性化的對話。」然後分析並利用這些對話來解決員工的具體擔憂、願望和需求。但這還沒有結束。談話後的行動和第一時間尋求反饋一樣重要。」
人工智慧支援的聊天機械人讓人力資源從業者能夠理解員工的情緒，從而解決採取行動的潛在障礙，並向員工證明他們的聲音很重要，這將提高員工的參與度，減少人員流失。
on semiconductor全球學習與發展主管伊莉莎白•格林(elizabeth greene)表示，未來幾年，學習與開發部門使用人工智慧的前景將大幅增加。這些部門將被期望建立靈活和適應性強的學習專案，能夠滿足員工的個人需求。與此同時，他們將以更深入的方式使用資料和分析，向業務展示影響力。
她表示:「學習和發展不僅要教會人們人工智慧技能和數字技能，還要讓員工為新角色做好準備，這些新角色無疑將需要更多的人力技能:分析、戰略、批判性思維、文化意識和情商。」「為了適應這些變化，研發部門正在轉向支援個人學習的敏捷學習模式，而不是為整個組織提供基礎廣泛的解決方案。」
greene分享了她的公司通過採用人工智慧來建立員工體驗的資料第一心態的幾種方式:
kronos產品營銷高階總監傑森•薩巴(jayson saba)表示，人力資源團隊可以利用人工智慧來利用事務性勞動力資料來**員工的潛力、疲勞程度、離職風險甚至整體敬業度，最終實現更富有成效的對話，以改善員工體驗、留住員工和績效。
他說:「現在可以利用人工智慧構建更智慧型、個性化的日程安排，並利用人工智慧根據預先確定的業務規則實時審查休息和換班請求。」這賦予了員工，特別是那些必須在場的一線/小時職位的員工，更多地控制他們的工作/生活平衡。saba補充道:「使用人工智慧處理這些重要但重複的行政請求，也減輕了經理們的負擔，讓他們有更多的時間待在地板上，與客戶一起工作，以及培訓團隊。」
根據forrester tech tide:雲人力資本管理2023年第四季度的調查結果，組織機構正在轉向勞動力分析和計畫。在這些勞動力分析應用程式中，人工智慧和機器學習變得更加明顯。
薩巴說:「人力資源中的人工智慧賦予管理者解決問題的能力，並能促使他們做出更明智的決定，從而影響員工和組織的成功。」「例如，使用實時分析，可以讓管理者了解缺勤、開放式輪班和計畫外的時間表變化對關鍵績效指標的影響，讓他們做出更明智的決定，在問題出現之前就避免它們。」
甲骨文(oracle)人力資本管理雲業務部門高階副總裁艾公尺麗•何(emily he)表示，機器學習和人工智慧方面的最新進展正迅速成為主流。她在乙份有關甲骨文未來職場研究的新聞稿中表示:這導致世界各地的人們與科技及其團隊互動的方式發生了巨大變化。
她說:「在工作中，人類和機器之間的關係正在被重新定義，沒有一種放之四海而皆準的方法可以成功地應對這種變化。」「相反，組織需要與他們的人力資源組織合作，在工作中實施個性化的人工智慧方法，以滿足他們在世界各地的團隊不斷變化的期望。」
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