Využití AI v personalistice, kapitola 1.

Pro úplný začátek jsme se zeptali OpenGPT, jak může umělá inteligence pomoci v oblasti personalistiky? Obdrželi jsme odpověď, kterou jsme nijak neupravovali a chceme se s vámi o ni podělit.

"Umělá inteligence (AI) může mít v oblasti personalistiky mnoho přínosů a vylepšení. Zde je několik způsobů, jak může AI pomoci v personalistice:

1. Automatizace rutinních úkolů: AI může být použita k automatizaci mnoha rutinních úkolů spojených s personalistikou, jako je třídění a filtrování životopisů, plánování pohovorů, odesílání e-mailových upomínek a správa dokumentace.

2. Recruitment Chatbots: Chatboti s funkcemi AI mohou provádět předvýběr kandidátů, zodpovídat základní otázky od uchazečů o práci a poskytovat informace o volných pozicích a firmě 24/7.

3. Hledání talentů: AI může analyzovat velké množství dat, aby identifikovala potenciální talenty na základě specifických dovedností a zkušeností a doporučit je pro konkrétní pracovní pozice.

4. Predictive Analytics: AI může analyzovat historická data o zaměstnancích a pomoci personalistům předpovědět, jaké typy zaměstnanců budou nejúspěšnější a jak snížit fluktuaci zaměstnanců.

5. Onboarding a školení: AI může být využita k vytvoření personalizovaných plánů pro nové zaměstnance, které zohledňují jejich dovednosti a potřeby. Může také poskytovat školení a odpovědi na otázky nových zaměstnanců.

6. Zlepšení komunikace: AI může pomoci personalistům lepší komunikací s zaměstnanci a uchazeči o práci prostřednictvím chatbotů, automatizovaných e-mailových kampaní a interaktivních nástrojů pro zpětnou vazbu.

7. Analýza kultury a angažovanosti zaměstnanců: AI může pomoci personalistům analyzovat názory zaměstnanců a měřit angažovanost, což může vést k lepšímu porozumění pracovním podmínkám a lepšímu udržení zaměstnanců.

8. Diversifikace pracovní síly: AI může pomoci identifikovat potenciální způsoby, jak zvýšit diverzitu v pracovní síle tím, že identifikuje skryté stereotypy v náborových procesech a navrhuje opatření k zvýšení inkluzivity.

9. Analytika nákladů na zaměstnance: AI může pomoci personalistům sledovat náklady na zaměstnance, odhadovat náklady na nábor a školení a identifikovat oblasti, kde mohou být úspory nákladů.

10. Personalizace benefitů a odměn: Na základě dat o zaměstnancích může AI navrhovat personalizované benefity a odměny, které lépe odpovídají potřebám jednotlivých zaměstnanců.

AI může tedy značně zlepšit efektivitu a účinnost personalistiky, pomoci při lepším výběru a udržení zaměstnanců a podporovat celkový růst a úspěch organizace." 

To je velice hezky napsáno, ale jaké nástroje k tomu konkrétně potřebujeme? Tak zní náš další dotaz:

"Pro efektivní využití umělé inteligence (AI) v oblasti personalistiky budete potřebovat několik nástrojů a zdrojů. Zde jsou klíčové nástroje a technologie, které mohou být užitečné:

1. Analýza dat a strojové učení:

• Python: Programovací jazyk Python je často používán pro analýzu dat a strojové učení díky bohatým knihovnám, jako je TensorFlow, scikit-learn a pandas.

• R: R je další programovací jazyk a prostředí pro statistickou analýzu a vizualizaci dat.

2. Nástroje pro strojové učení a hluboké učení:

• TensorFlow: Framework vyvinutý firmou Google pro strojové učení a hluboké učení.

• PyTorch: Framework pro strojové učení vyvinutý firmou Facebook, který je oblíbený pro výzkum v oblasti hlubokého učení.

• scikit-learn: Knihovna pro strojové učení v Pythonu vhodná pro různé úlohy, včetně klasifikace a regrese.

3. Nástroje pro práci s daty:

• Jupyter Notebook: Interaktivní prostředí pro práci s daty, které umožňuje kombinovat kód, vizualizace a popisky.

• SQL databáze: Pro ukládání a správu dat o zaměstnancích a náborových procesech.

4. Nástroje pro analýzu textu:

• Natural Language Processing (NLP) frameworky: Nástroje jako spaCy nebo NLTK pro zpracování a analýzu textu, což je užitečné pro hodnocení životopisů a komunikaci s uchazeči.

5. Cloudové služby:

• Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure nebo Google Cloud Platform (GCP): Tyto cloudové platformy poskytují infrastrukturu pro ukládání a analýzu dat, včetně služeb pro strojové učení a analýzu dat.

6. Chatbot Platformy:

• Dialogflow, IBM Watson Assistant nebo Microsoft Bot Framework: Tyto platformy vám umožňují vytvářet chatboty s funkcemi AI pro komunikaci s uchazeči a zaměstnanci.

7. Nástroje pro vizualizaci dat:

• Matplotlib, Seaborn, Tableau nebo Power BI: Tyto nástroje umožňují vizualizovat data a výsledky analýzy, což může pomoci personalistům lépe porozumět trendům.

8. Nástroje pro automatizaci:

• Robotic Process Automation (RPA) platformy: Pomocí RPA můžete automatizovat rutinní administrativní úkoly v oblasti personalistiky.

9. Bezpečnostní nástroje:

• Nástroje pro ochranu dat: Pro zajištění bezpečnosti a ochrany citlivých dat zaměstnanců.

10. Nástroje pro analýzu a reporting:

• Business Intelligence (BI) nástroje: Pro tvorbu reportů a dashboardů, které pomáhají personalistům sledovat klíčové metriky a výsledky.

11. Odborníci na data a AI:

• Zkušení analytici dat a vývojáři AI jsou nezbytní pro návrh, vývoj a nasazení AI řešení v personalistice.

Není nutné používat všechny tyto nástroje a technologie najednou. Výběr závisí na specifických potřebách vaší organizace a schopnostech týmu. Je také důležité zajistit správnou ochranu dat a dodržování příslušných zákonů a nařízení v oblasti ochrany osobních údajů, zejména pokud se jedná o data zaměstnanců."

Mno … tak to bychom měli obecný průzkum. Je pravda, že některé nástroje už v praxi vidíme, například Chatboty v karierních stránkách. Minimálně pro poskytnutí základních informací o firmě to může být praktické a příjemně hravé předkolo výběrového řízení.

Dále si jdeme zaplatit spoustu nástrojů a o jejich praktickém využití v personalistice Vás budeme informovat v dalších kapitolách.