HR er ett av områdene hvor AI nå for alvor er i ferd med å bli tatt i bruk. Er det bare bra? Eller finnes det også noen utfordringer ved å kombinere HR-systemer med AI-teknologi? Vi mener det uansett er avgjørende at man forstår hvordan teknologien virker slik at man kan ta velbegrunnede avgjørelser.
Det er nok fortsatt en viss frykt hos flere om at AI og roboter skal stjele arbeidsplasser, men det er trolig ennå flere som er usikre på hvordan deres arbeidsoppgaver vil bli preget av tettere samhandling mellom mennesker og maskiner.
Algoritmer er også sensitive for kultur
Josh Bersin er en av flere HR-eksperter som følger sammenhengen mellom menneske og AI-teknologi nøye. Bersin har sett på noen av utfordringene og risikoene som kan oppstå når bedrifter begynner å ta i bruk AI-teknologier. Et aspekt han peker på er at algoritmene i AI-systemene må trenes, og at algoritmene er avhengig av input fra mennesker. Dermed blir også algoritmene kultursensitive og kan bli påvirket av en virksomhets praksis, rutiner og verdier.
Mennesker og teknologi påvirker hverandre
Dette er også et grunnleggende poeng innenfor fagfeltet Science and Technology Studies: Teknologi og mennesker påvirker og påvirkes av hverandre. Det er derfor vi kan sammenligne situasjoner hvor ny teknologi blir introdusert i en bedrift med situasjoner som oppstår når nye ansatte kommer inn i en bedrift. På samme måte som nyansatte fort kan bli del av en kultur (assimileres inn en kultur) kan algoritmene i et AI-system også bidra til å institusjonalisere enkelte holdninger.
Garbage in, Garbage out
Alle har hørt en variant av det kjente ordtaket: Garbage in, Garbage out. Se for deg følgende case: Bedriften har i lang tid lykkes ved å ansette kandidater med profil X. Derfor læres det AI-baserte rekrutteringssystemet opp til å lete etter flere med tilsvarende profil. Dette kan føre til at rekrutteringsløsningen utelukker alle kandidater som ikke passer inn i profil X, for eksempel ved at kandidaten ikke bruker riktig nøkkelord i sin søknadstekst. AI har blitt opplært til å scanne søknadsbrev og CV etter en rekke forhåndsdefinerte nøkkelord, fordi det var det den ble programmert til. Dermed kan man ved å stole blindt på AI-systemet havne i en situasjon hvor kandidater blir sortert bort, uten å ha blitt vurdert av menneskeøyne. Med andre ord uten å ha blitt lest av noen som kan gjøre en subjektiv vurdering. Slike rekrutteringsprosesser skaper ikke kulturelt mangfold og bidrar heller ikke til et tverrfaglig arbeidsmiljø.
Transparente AI-systemer
For å unngå at slike systemer bidrar til å sementere slike praksiser, foreslår Bersin derfor at det må bygges mer transparente AI-systemer. Gjennomsiktighet gir også en økt trygghet for kunden, da det kan gi lokal IT-ekspertise mulighet til å forstå det som foregår inne i den «svarte» AI-boksen..
Menneske + maskin, ikke maskin istedenfor menneske
Ved å jobbe med systemer som bruker AI-teknologi kan HR-avdelingens ansatte få mer tid til å jobbe med langsiktige rekrutteringsprosesser, noe vi allerede ser tendenser til. Dog kan det medføre at ansatte i HR-avdelingen i større grad må kunne forstå AI-systemene for å kunne realisere potensialet som ligger i den digitale samhandlingen, mellom de objektive vurderingene som utføres av AI-systemet og de subjektive menneskelige vurderingene.
Må forstå hvordan teknologien virker
For å realisere effektiviseringspotensialet må man forstå hvordan teknologien virker, slik at man kan ta velbegrunnede avgjørelser med tanke på hvilke arbeidsoppgaver som kan delegeres til teknologi og hvilke som bør utføres av mennesket. Gjennom videreutvikling av ansatte og teknologi kan man utnytte styrken til begge. Slike prosesser har vi erfaring med og vet hvor viktig det er at informasjon om blant annet effektivisering blir gitt på riktig måte, for å unngå at det skapes negative holdninger.