Choose your language:

FORKLARING

AI i HR

AI i HR er et bredt begrep, og vi vil forklare konseptet spesielt i forhold til medarbeiderundersøkelser.

AI i HR er et bredt begrep, og vi vil forklare konseptet spesielt i forhold til medarbeiderundersøkelser.

Hva er KI i HR?

KI i HR refererer til bruken av kunstig intelligens (KI) innen human resources (HR) for å forbedre arbeidsplassopplevelsen, øke produktivitet og effektivitet, samt effektivisere prosesser. KI-teknologien inkluderer maskinlæring (ML), naturlig språkprosessering (NLP), prediktiv analyse, store språkmodeller (LLM, for eksempel Generative Pre-trained Transformers (GPT)), og mer. Noen sluttmodeller bygges ved å kombinere to eller flere modeller i lag.

Vanlige bruksområder er medarbeideropplevelse, medarbeiderengasjement, kulturutvikling, beslutningstaking, endring og transformasjon, rekruttering, oppbevaring av ansatte, læring og utvikling, people analytics, medarbeideres velvære, mangfold og inkludering, onboarding, administrasjon og prestasjonsstyring.

Feltet KI i HR utvikler seg raskt med økende tilgang til ny teknologi og økt bruk av KI. Gitt KIs brede muligheter, vedtok Europaparlamentet EUs KI-lov i mars 2024 for å «sikre bedre vilkår for utvikling og bruk av denne innovative teknologien.»

KI i HR er et bredt begrep, og vi vil forklare konseptet spesielt i forhold til medarbeiderundersøkelser.

AI-in-HR-2-480x550

Hvordan KI påvirker HR når det brukes i medarbeiderundersøkelser

KI i HR skal løse menneskelige eller organisatoriske utfordringer og bidra til arbeidet med å nå strategiske mål. Enten det handler om å øke produktiviteten, avdekke innsikt eller gi anbefalte tiltak, kan KI i medarbeiderundersøkelser tilføre stor verdi.

Analysen og innsikten KI genererer i en moderne medarbeiderundersøkelse gjør det mulig for HR å bevege seg bort fra det tradisjonelle administrative arbeidet med å forstå medarbeideropplevelsen og organisasjonens helhetlige status på menneskesiden. Ved å bruke medarbeiderundersøkelsen din gir KI en automatisk oppsummering av menneskesiden i organisasjonen, trekker frem relevante innsikter, forutsier fremtidige resultater basert på tidligere mønstre, og gir anbefalinger for forbedring.

I stedet for å arbeide tradisjonelt uten KI, kan HR rette oppmerksomheten mot å handle på måleresultatene. Fokuset flyttes til å sikre at organisasjonens rammeverk og grunnlag gir mennesker mulighet til å prestere, hjelpe ledere til å lede, og støtte medarbeidere i å jobbe smartere. Ikke bare HR, men også ledere, mellomledere og ansatte kan arbeide mer produktivt og effektivt, og fokusere på mer komplekse oppgaver og strategisk arbeid.

 

600x350_The-future-of-employee-surveys-1

"Where we see a higher engagement today, more people respond to the survey, and the measurement results increase. It is due to a collaboration that is not just the manager's responsibility but the result of an active workforce."

Anders Westerholm

HR Director at Ambea

Hvordan bruke KI i HR gjennom medarbeiderundersøkelsen din

I medarbeiderundersøkelser kan KI i HR brukes til å påvirke flere områder, for eksempel:

Medarbeideropplevelse: KI lar deg forstå medarbeidernes opplevelser knyttet til arbeid, karriereutvikling, arbeidsmiljø og hele medarbeiderreisen. Med en inkluderende prosess for medarbeiderundersøkelser kan medarbeiderne være med på å utvikle sine egne opplevelser, noe som øker den positive effekten.

Medarbeiderengasjement: KI hjelper medarbeidere med å engasjere seg i de riktige samtalene, fremheve hva som må endres, og vise hva som fungerer bra. Når du ber medarbeiderne om tilbakemelding, føler de seg hørt og blir mer tilbøyelige til å øke sitt engasjement i arbeidet.

Medarbeideres velvære: Nøkkelen til å bygge et miljø som fremmer trivsel er å endre det som hindrer den. KI gir ikke bare innsikt i nåværende status og atferdsmønstre knyttet til medarbeidernes velvære, men gjør det også mulig å forutsi sykefravær og gir anbefalinger for hvordan det kan forebygges.

Arbeidssikkerhet: En medarbeiderundersøkelse brukes ofte til å rette oppmerksomheten mot arbeidssikkerhet og avdekke problemer knyttet til dette. KI bidrar til å avdekke innsikter som ellers kunne vært vanskelige å finne.

Beslutningstaking: KI produserer avanserte analyser og innsikter om menneskesiden av organisasjonen og dens trender, og gir dermed et mer presist grunnlag for beslutninger.

Organisasjonskultur: KI i medarbeiderundersøkelsen din hjelper deg ikke bare med å forstå hva du bør bygge organisasjonskulturen på, men når du måler regelmessig, bidrar KI til å sikre at kulturen fungerer som den strategiske driveren du ønsker at den skal være.

Selvledelse: I en inkluderende prosess for medarbeiderundersøkelser kan medarbeiderne studere måleresultatene og reflektere over hva de kan gjøre for å forbedre sin egen og teamets prestasjon. KI gir personlig tilpasset analyse, innsikt og anbefalinger som gjør det mulig for medarbeidere å få en dypere forståelse av hvordan de kan forbedre sine og teamets resultater.

Endring og transformasjon: Regelmessige medarbeiderundersøkelser med KI gjør det mulig for organisasjonen å adoptere en kontinuerlig forbedringsmentalitet. Når en KI-drevet medarbeiderundersøkelse brukes til å følge opp et transformasjonsinitiativ, får du innsikt i hva som fungerer godt og hvor det bør gjøres endringer underveis for at initiativet skal lykkes fra et menneskelig perspektiv.

Oppbevaring av ansatte: KI hjelper deg ikke bare med å forstå medarbeideropplevelsen og hva folk verdsetter ved merkevaren din. Den gjør det også mulig å forutsi turnover og anbefale tiltak for å forhindre at medarbeidere slutter, basert på svarene i medarbeiderundersøkelsen.

Ytelsesstyring: En regelmessig og åpen tilbakemeldingsprosess der KI avdekker hindringer og gir anbefalinger, bygger en kultur for kontinuerlig forbedring. Leder og medarbeider kan ha en løpende samtale om utvikling og fremgang, som et supplement til eller erstatning for den tradisjonelle årlige medarbeidersamtalen.

Læring og utvikling: Når utvikling måles, rettes oppmerksomheten til både medarbeidere, ledere og organisasjonen. KI i medarbeiderundersøkelsen din avdekker hva som fungerer godt og hva som kan hindre medarbeidernes utvikling.

People analytics: Å forstå medarbeideropplevelsen innenfor organisasjonens viktigste fokusområder tilfører et nytt lag til people analytics. Medarbeiderundersøkelser kan enkelt integreres med HR-masterdata, og med bruk av KI tegnes et mye klarere og mer detaljert bilde av menneskesiden i organisasjonen. KI fremhever relevante innsikter om hva som fungerer godt og hva som kan stå i veien for ytelse, oppsummerer nåsituasjonen og gir forbedringsforslag på individ-, team-, leder- og organisasjonsnivå.

Mangfold og inkludering: Når du ber alle om konfidensiell tilbakemelding på hvordan de opplever inkludering, analyserer KI svarene og gir innsikt i hvordan du best kan forbedre arbeidsmiljøet.

Onboarding: I onboarding-undersøkelser avdekker KI hvordan nyansatte opplever arbeidet, introduksjonen, tidlige utfordringer og hva de trenger for å bli mer produktive og prestere bedre – og tidligere – i rollen sin.

Administrasjon: KI i medarbeiderundersøkelsen lar deg fjerne mye administrativt arbeid, som å oppsummere fritekstkommentarer, analysere svarene, gi anbefalte tiltak og ivareta konfidensialitet.

phone-yellow-outline

 

Eksempler på KI i HR

Tydelig datavisualisering og gode KI-modeller gjør det mulig å forstå helhetsbildet og samtidig undersøke detaljene i hvordan medarbeiderne opplever arbeidet sitt og arbeidsmiljøet. Du får et aggregert bilde på team- eller segmentnivå, og kan aldri se informasjon på individnivå.

Etter hvert som KI utvikler seg raskt, oppstår det kontinuerlig nye bruksområder. I dag finnes det flere typer KI-applikasjoner i en medarbeiderundersøkelse, for eksempel:

AI_in_HR-2
  • Analyse av fritekstkommentarer
    I CatalystOne Engage oppfordrer de fleste kvantitative spørsmål brukerne til å foreslå forbedringstiltak ved å skrive fritekstkommentarer. Å analysere disse manuelt ville tatt lang tid og er ikke et realistisk alternativ i store organisasjoner. CatalystOne Engage Comment Analytics er en KI-modell som automatisk analyserer fritekstkommentarer og organiserer dem i temaer og emner. KI-modellen er en stor språkmodell (LLM) med ekstra lag av naturlig språkprosessering (NLP), som gjør det mulig å gjenkjenne kommentarers sentiment, analysere kommentarer skrevet på alle språk, og trekke ut nøkkelord og emner. Du kan sortere etter tid og dykke ned i ulike organisasjonssegmenter for å for eksempel lære mer om tilbakemeldingene fra nyansatte eller ansatte i et bestemt land eller avdeling.
  • Forutsigelse og forebygging av sykefravær
    Når personer nærmer seg risiko for sykefravær, endrer ofte tilbakemeldingene deres i medarbeiderundersøkelsen seg. For å fange opp dette og forutsi hvilke segmenter som er mest utsatt, og hvilke måleområder som har størst effekt på å forebygge sykefravær, har vi bygget en KI-modell som oppdager dette. I samarbeid med en stor organisasjon ble modellen utviklet, trent og testet ved bruk av faktiske medarbeiderundersøkelser og sykefraværsdata. Den endelige versjonen brukes som grunnlag for prediksjon og forebygging av sykefravær. KI-modellen bruker tilbakemeldingene fra hver nye undersøkelse, kombinerer dem med historiske data, og oppdaterer risikostatusen og hvilke måleområder som bør forbedres for å redusere risikoen for sykefravær i segmentet.
  • Forutsigelse og forebygging av medarbeideravgang
    På samme måte som modellen for sykefravær, som forutsier hvem som er i risikosonen for sykefravær, forutsier KI-modellen for medarbeideravgang risikoen for at ansatte sier opp. Denne KI-modellen er bygget, trent og testet med faktiske data. Den gjør det mulig å identifisere hvilke segmenter som er mest utsatt, og hvilke måleområder som har størst betydning for å forhindre avgang.
  • Intelligent oppsummering av kommentarer
    I CatalystOne Engage-modellen for fritekstkommentaranalyse kan du raskt oppsummere statusen ved hjelp av en GPT-modell. Den bruker måleresultatene i kombinasjon med HR-masterdataene dine. Du kan filtrere basert på HR-segmentene som er koblet til medarbeiderundersøkelsen.
  • Generative anbefalinger
    Basert på resultatene fra medarbeiderundersøkelsen gir vår GPT-modell anbefalinger basert på din nåværende situasjon på menneskesiden. Dette lar deg raskt identifisere den beste veien videre. Du kan velge å generere oppsummeringen i ulike lengder og tonefall for å tilpasse den til ulike formål – enten det er til en teambeslutning, ledermøte, intern kommunikasjon eller en seksjon i årsrapporten.
  • Identifisering av sensitive kommentarer
    Selv om en inkluderende og transparent medarbeiderundersøkelsesprosess reduserer antallet ikke-konfidensielle eller upassende ord og kommentarer og hjelper medarbeidere å fokusere på konstruktiv tilbakemelding, kan noen slike fortsatt forekomme. For å beskytte alles konfidensialitet og sikre at språk og innhold er passende, har vi bygget en KI-modell som oppdager sensitive ord. Modellen fanger opp navn, banning og upassende språk eller tone. Kommentarene som inneholder dette blir skjult inntil HR har gjennomgått dem og bestemt hvilke som skal inkluderes i måleresultatene.

Hvordan implementere KI i HR ved hjelp av medarbeiderundersøkelsen din

En moderne medarbeiderundersøkelse og KI er en perfekt kombinasjon. Med store mengder data samlet over tid lar en medarbeiderundersøkelse deg enkelt bruke KI i HR for å få verdifull og relevant innsikt i menneskesiden av organisasjonen. Nøkkelen er å sikre den enkeltes konfidensialitet og å bruke KI-modeller av høy kvalitet. Mangler du konfidensialitet, vil du svekke medarbeidernes tillit, og tilbakemeldingene deres vil ikke være like autentiske. Uten kvalitetsmodeller vil heller ikke innsikten være like relevant.

Ved å kombinere konfidensielle data fra medarbeiderundersøkelser med HR-masterdata avdekkes innsikt om hvordan medarbeiderne oppfatter ulike deler av organisasjonen, samtidig som du får skreddersydde anbefalinger for forbedring. Du kan se trender, lære hvordan endringer i organisasjonen påvirker medarbeidernes oppfatninger, og få forståelse for status, temaer og stemninger i organisasjonen.

 

Her er en rask sjekkliste for å implementere KI i HR ved hjelp av medarbeiderundersøkelsen din:

  • Definer mål: Bestem hva du ønsker å bruke medarbeiderundersøkelsen til.
  • Sett strategien for hvordan du vil involvere medarbeiderne: Jo mer åpenhet og involvering du legger til rette for, desto mer eierskap tar medarbeiderne, og engasjementet øker. Dette gjør at KI kan påvirke organisasjonen i større grad.
  • Evaluer programvareleverandører: Undersøk hva ulike verktøy for medarbeiderundersøkelser kan – og ikke kan – gjøre. Husk at en integrasjon med HR-systemet ditt gjør den løpende dataoverføringen raskere og enklere. Sørg for at leverandøren håndterer data konfidensielt.
  • Kjør en pilot: Gjennomfør en første testrunde med en utvalgt gruppe, få deres tilbakemelding og gjør nødvendige justeringer.
  • Opplær superbrukere: Ofte er det HR som administrerer medarbeiderundersøkelsen, og superbrukere må lære verktøyet for å kunne støtte andre.
  • Kommuniser internt: Sørg for å kommunisere hvordan medarbeiderundersøkelsen vil fungere, hva formålet er, og hva som forventes av alle. Fremhev fordelene for hver enkelt medarbeider og forklar hvordan konfidensialiteten ivaretas. Gjør det tydelig hvilke forventninger som stilles til lederne, og hvordan de skal følge opp måleresultatene.
  • Overvåk og juster: Gjennomfør medarbeiderundersøkelsen og lær underveis hvordan du kan gjøre endringer for å sikre høy svarprosent og gjøre det enklere å bruke KI til å handle på resultatene.

Fordeler og ulemper med KI i HR

Det er viktig å kjenne til både fordelene og ulempene ved å bruke KI i HR. Det er flere faktorer å ta hensyn til når du skal vurdere om du skal ta i bruk KI i HR, og når du velger medarbeiderundersøkelse. De viktigste er:

 
Employee-survey

Pros

  • Forbedret dataanalyse og prediksjoner:

    KI kan analysere store mengder data, og medarbeiderundersøkelsen er en ideell kilde. KI kan ikke bare avdekke mønstre og innsikt i den nåværende medarbeideropplevelsen, men når den er riktig trent, kan den også forutsi fremtidige mønstre basert på historiske data.

  • Sanntidsanalyse:

    Med sanntidsanalyse kan HR forstå den nåværende situasjonen og handle raskt.

     
  • Fjerner menneskelig skjevhet:

    Når KI-modeller trenes med reelle og kvalitetsmessig gode data, analyserer de ny informasjon på et mer objektivt grunnlag enn et menneske kan. Mennesker har alltid en viss grad av ubevisst skjevhet, siden alle oppfatter virkeligheten ut fra sin egen forståelse, som i stor grad formes av erfaringer.

  • Personlig tilpasset innsikt:

    KI kan levere personlig tilpasset innsikt og anbefalinger til enkeltpersoner, team, HR, ledere og toppledelse – uten å kompromittere konfidensialiteten.

  • Tids- og kostnadseffektivitet:

    KI i medarbeiderundersøkelsen gir automatisk og umiddelbar analyse uten at HR trenger å bruke administrativ tid på å sammenstille eller analysere resultatene.

Cons

  • Når modellene har lav kvalitet: Når en KI trenes med dårlige data, blir resultatet en KI-modell av lav kvalitet. Det er derfor avgjørende å velge riktig leverandør av medarbeiderundersøkelser for å sikre at dataene dine analyseres med markedets beste og mest presise KI-modeller.
  • Programvareleverandører som ikke tar ansvar: Noen uansvarlige programvareleverandører kan unnlate å ta hensyn til sikkerhet, etikk eller personvern. Å velge riktig partner er derfor helt avgjørende. I CatalystOne Engage er dine data og datasikkerhet vår høyeste prioritet, og vi går aldri på kompromiss med konfidensiell informasjon.

  • Når konfidensialitet mangler: Selv om KI-modeller trenger individuelle ID-er for å kunne gi personlig tilpasset innsikt og anbefalinger, må leverandøren av medarbeiderundersøkelsen sikre at disse ID-ene er godt beskyttet. Uten riktig oppsett for konfidensialitet svekkes tillit og autentisitet, og dataene vil ikke gjenspeile medarbeidernes virkelighet like nøyaktig.

Vil du lære hvordan CatalystOne Engage kan hjelpe deg å utnytte KI i HR?

Enkelt for ledere, raskt for medarbeidere, kraftfullt for HR