Куда можно пускать ИИ, а куда пока не надо

Куда можно пускать ИИ, а куда пока не надо Gartner оценил влияние ИИ на 25 HR-процессов по трём параметрам: насколько он меняет процесс, улучшает решения и насколько зрелые решения уже есть на рынке. Хорошее сравнение, очень показательно и подтверждает уже мною сказанное . Автоматизация с помощью ИИ следует за наведением порядка с процессами . Похожий вывод делает и Gartner: 72% HR-руководителей считают, что для получения продуктивности от ИИ необходимо перестраивать сами рабочие процессы. Где ИИ полезен в HR? То, о чём я уже говорил раньше, никуда не делось: тексты, документы, стандартные коммуникации и другие повторяющиеся операции. В адаптации, например , ИИ может забрать часть такой работы. Gartner показывает ещё одну интересную вещь: большой потенциал есть в оценке кандидатов, определении дефицитных компетенций, карьерных маршрутах, стратегическом планировании и работе с данными. В преемственности и развитии руководителей ИИ скорее становится советником. А культурные, межличностные и другие подобные вопросы по-прежнему сильно зависят от человека. Не про HR один я говорю: эта логика применима к любому бизнес-процессу. Вот такой чек-лист я вам собрал, чтобы проверить применимость ИИ в процессе: 1️⃣ Много ли одинаковых операций? Чем больше объём и повторяемость операций, тем выше эффект. Ради нескольких редких случаев отдельное ИИ-решение может не окупиться. 2️⃣ Описаны ли процесс и правила? Если работа держится в голове опытного сотрудника, а решения принимаются “по ситуации”, ИИ масштабирует лотерею и беспорядок. В этом и состоит главное узкое место ИИ — он хорошо действует в чётко заданных границах. 3️⃣ Есть ли нормальные данные? Нужны единые определения, достаточная история и понятный результат, иначе ИИ будет уверенно предлагать то, чего в реальности не было. Он и на хороших данных может галлюцинировать, а тут тем более. 4️⃣ Можно ли проверить результат и сколько стоит ошибка? Расчёты проверить легко, а правильность выбора преемника или стратегии — только через время. Чем выше риск, тем важнее будет контроль человека. Ну и кто-то за такие решения должен брать ответственность. 5️⃣ Нужно ли межличностное взаимодействие? ИИ соберёт данные, найдёт противоречия и предложит сценарии. Но конфликт интересов, сложный разговор или кризисное решение машине не передашь, доверие она с человеком не выстроит. Поотвечав на эти вопросы, можно выйти на три рабочих варианта: ➡️ ИИ исполняет массовую и стандартную работу. ➡️ ИИ моделирует, готовит прогнозы и варианты для обсуждения. ➡️ ИИ помогает человеку, который принимает решение и отвечает за последствия. ➡️ Есть и четвёртый: ИИ пока не нужен. Если процесс нестабилен, не описан, данных мало, а пользу невозможно оцифровать. Если же ИИ всё же дал эффект, вопрос в решении — покупать или делать своё. Крупная компания может окупить собственное решение масштабом. Небольшому бизнесу чаще нужен готовый инструмент для отдельных операций. ИИ не стоит “внедрять в функцию”. Имеет смысл поручить ему конкретную работу, понимать ожидаемый эффект и заранее определять, где заканчиваются “полномочия технологии” и человек должен принимать решения самостоятельно. P.S.: Согласны? Ставьте 🔥 . И делитесь своими соображениями. #иишница #управление #эффективность #Серия_Человек_и_робот @PeopleManagementTech