Bloom Productions/Getty ImagesGenerativ AI er teknologien IT føler mest press for å utnytte, men ni av 10 IT-organisasjoner kan ikke støtte den økende etterspørselen etter AI-relaterte prosjekter. Forskning viser at C-suite-ledere er de #1-påvirkerne som krever rask generativ AI-implementering, foran andre interessenter. Nesten 3 av 5 IT-fagfolk sier at virksomhetens interessenter har urimelige forventninger til hastigheten og smidigheten til ny teknologiimplementering. Og 88 % av IT-profesjonelle hevder at de ikke kan støtte syndfloden av AI-relaterte forespørsler de mottar i organisasjonen sin.
Bedrifter i alle størrelser, inkludert små bedrifter, får nå i oppgave å implementere AI-løsninger. Etter hvert som bedrifter vokser i størrelse, vokser også de tekniske utfordringene i størrelse, inkludert integrering og datasiloer, og hindrer bedrifter i å akselerere sine AI-distribusjonsplaner. 90 % av IT-lederne sier det er vanskelig å integrere AI med andre systemer.
Presset for bedrifter om å ta i bruk og bruke AI er ikke eksklusivt for IT-avdelinger. Det er også et stort press på bedrifter for å redefinere og utvikle nye retningslinjer for hvordan deres ansatte kan bruke generative AI-løsninger. Nå mer enn noen gang får HR-eksperter i oppgave å definere selskapets AI-brukspolicyer.
Også: Hva er generativ AI og hvorfor er den så populær? Her er alt du trenger å vite
For bedre å forstå problemene HR-ledere står overfor når de adresserer den potensielle introduksjonen av AI i bedriften, gjennomførte Valoir en global studie av mer enn 150 HR-ledere over hele verden, inkludert ledere fra et bredt spekter av bransjer og bedriftsstørrelser. Her er de viktigste funnene i Valoirs studie:
De største mulighetene for HR til å dra nytte av AI i dag er rekruttering, læring og utvikling og talentledelse – men dette er også områdene som utgjør mest risiko. Nesten 25 % av organisasjonene har tatt i bruk en eller annen form for generativ AI for rekruttering i dag, noe som gjør det til det ledende området for AI-adopsjon til dags dato – og ytterligere 30 % planlegger å ta det i bruk i løpet av de neste 24 månedene, noe som gjør det til den desidert mest brukte anvendelsen av AI i HR i dag. HR-ledere mener at hovedhindringene for AI-adopsjon er mangel på AI-ekspertise (26 %), frykter av compliance og risiko (23%), og mangel på ressurser eller finansiering (21%).
De potensielle risikoene for AI i HR er forankret i mangel på tillit og potensiell skjevhet i AI som leverer anbefalinger eller forslag basert på modeller som kan ha blitt utilsiktet trent på datasett som forsterker skjevheter. Kjerne HR-funksjoner kan også bli påvirket av datakompromitteringer, AI-hallusinasjoner, skjevhet og toksisitet. Det felles temaet for alle disse områdene med potensiell risiko er de menneskelige skrittene som kan redusere dem.
AI-adopsjon i HR er på vei oppover. Valoir-undersøkelser fant at 50 % av organisasjonene enten bruker eller planlegger å bruke AI til rekrutteringsutfordringer i løpet av de neste 24 månedene, tett fulgt av talentledelse og opplæring og utvikling.
Valoir fant også at bare 16 % av organisasjonene har en policy for bruk av generativ AI, og enda færre har en policy for etisk bruk av AI. Bare 14 % av organisasjonene har en opplæringspolicy på plass for effektiv bruk av AI, og bare 8 % av organisasjonene har et opplæringsutviklingsprogram på plass for arbeidere hvis jobber kan erstattes av AI.
Også: Generativ AI i seg selv vil ikke forbedre kundeopplevelsen
Valoir anbefaler at HR-ledere ikke bare velger leverandører og teknologier som kan stole på, men setter på plass passende retningslinjer, prosedyrer, sikkerhetstiltak og opplæring for både HR-ansatte og den bredere medarbeiderpopulasjonen. HR-avdelinger må vurdere hvordan de kommuniserer disse retningslinjene og opplæringen til både sine interne HR-team og den bredere befolkningen.
2023 var året med generativ AI-forskning, utforskning og oppdagelse. 2024 er adopsjonsåret. HR kan spille en betydelig rolle for å sikre vellykket bruk av AI i virksomheten, men tillit er avgjørende. HRs rolle som både dataansvarlig og policyimplementer setter den som hjørnesteinen i enhver organisasjons evne til å maksimere AIs potensielle fordeler.