生成式人工智能和基础模型的出现，彻底改变了各行各业企业的运作方式。这在当前的关键转折点上尤为明显。尤其在人力资源职能方面，它已被推到新人工智能时代的前沿。根据最近的 IBV 研究，36% 的首席执行官认为劳动力和技能是影响企业的最重要因素。将人工智能能力扩展到招聘、留用和技能与人才发展的核心人力资源流程中，有望推动企业转型，并使组织能够在全球市场中竞争。
生成式人工智能下的人力资源与人才的未来
传统上，许多人力资源流程、应用和技术——从简历解析、人才搜寻与筛选，到候选人技能匹配——都受益于自动化和人工智能能力，并与之紧密结合。然而，在这个新时代，生成式人工智能能够通过定向顾问提供更多价值，其应用场景将不断扩展。诸如职位描述撰写、视频面试的自动评分以及智能搜索等流程，过去需要人工员工完成，如今可以通过数据驱动的洞察和生成式人工智能来实现。这不仅改变了人力资源流程并提升了业务运营，还赋能人力资源专业人士进行创新，专注于更高价值的工作。
人工智能在招聘和人才获取等应用场景中的能力不断演进，变得愈发复杂，从而降低了招聘新员工所需的成本和时间。通过根据岗位要求、人才供给和其他必要标准对招聘需求进行细分，招聘人员可以改善候选人技能匹配，吸引更多元化的人才，并提高生产力。
负责任地采用人工智能的关键考量
尽管可能性无限，但生成式人工智能在人力资源中的广泛应用也引发了关于滥用和潜在偏见的担忧。人工智能在 HR 应用中的普及带来了许多关于伦理影响以及员工在数据和隐私方面保护的顾虑。在采用人工智能之前，组织必须明确界定对其而言“负责任的人工智能”意味着什么，并识别出不仅愿意做的事情，还包括坚决不愿意做的事情。未能制定负责任的人工智能战略可能会带来严重的声誉、监管、法律甚至财务影响。
因此，负责任地使用人工智能对于整个员工生命周期的成功至关重要，必须纳入生成式人工智能战略之中。人力资源领导者不能仅依赖数据和人工智能来做决策。必须让员工参与整个过程，以确保信任并获得组织的支持。
为确保负责任地使用人工智能，公司建议组织遵循以下五大人工智能伦理支柱：
- 可解释性：通过明确晋升决策由人类员工做出，赢得并保持信任。
- 公平性：一致地应用规则，并为所有员工展示相同的数据。
- 稳健性：防范对抗性威胁和潜在入侵，保持系统健康。
- 透明性：通过与不同角色的利益相关者共享信息来促进并强化信任。
- 隐私：必须在整个生命周期中保护数据，从训练到生产再到治理。
尽管我们尚不清楚生成式人工智能的下一个阶段将如何发展，但组织必须将这些伦理支柱作为其文化的核心组成部分。人力资源领导者定下基调。他们必须推动整个企业思考人工智能和数据隐私的伦理影响。他们还必须能够向组织解释如何确保人工智能的使用值得信赖、合乎伦理并符合规范。
通过首先将组织的整体业务战略与生成式人工智能战略对齐，定义端到端的流程和工作流，并教育人员和技术如何协同工作，挑战就会变得不再突出。