В конце концов, это наше решение, и мы должны принять правильное решение. Мы — те самые люди, которые выполняют реальную роль, переживают все события, и именно мы должны сделать этот окончательный выбор.
В конце концов, это наше решение, и мы должны принять правильное решение. Мы — те самые люди, которые выполняют реальную роль, переживают все события, и именно мы должны сделать этот окончательный выбор.
HR-команды получают максимальную пользу от ИИ, когда перестают просить его одобрять их планы и начинают просить бросить им вызов. Модель, указывающая на пробелы в тренинге или сложном разговоре, помогает руководителю подготовиться к реальной ситуации. Использование ИИ таким образом по-прежнему требует осторожности с конфиденциальной информацией сотрудников, и многие компании еще не установили правила для этого.
В BambooHR’s Redesigning Work: AI’s Performance Review report у 54% организаций нет четкой, задокументированной и последовательно доводимой до сведения сотрудников политики использования ИИ. Тот же отчёт показывает, что 59% работников используют личные учетные записи ИИ для работы, а 71% из этой группы вводили конфиденциальную информацию компании в инструменты, которые их работодатель не может видеть. Без политики эти решения ложатся на плечи отдельного сотрудника.
Билли Сурвис — руководитель отдела талантов и HRBP в Северной и Южной Америке ирландского молочного бренда Ornua. Ранее она работала в сфере подбора персонала, соблюдения требований к персоналу и обучения в Enerpac Tool Group, Flex, Northwestern Mutual и Rockwell Automation. Сурвис является активным пользователем ИИ, участвует в тестировании инструментов искусственного интеллекта и использует их для оттачивания собственного суждения.
«В конце концов, это наше решение, и мы должны принять правильное решение. Мы — те самые люди, которые выполняют реальную роль, переживают все события, и именно мы должны сделать этот окончательный выбор», — говорит Сурвис. Она вводит свой план, читает то, что возвращается в ответ, а затем подвергает это сомнению, иногда углубляясь на два, три или четыре уровня дальше, чтобы получить то, что ей нужно.
Поиск пробелов с помощью запросов
На ранних этапах Сурвис использовала ИИ в основном для самоуспокоения. Она описывала то, что собиралась сделать, и спрашивала, хорошая ли это идея, и ответ почти всегда был положительным. Это было приятно, но не улучшало ее работу, и теперь она считает это распространенной ловушкой для новых пользователей. «ИИ любит подтверждать, что я права, и ему нравится говорить мне, что я делаю хорошую работу. Так как же я могу использовать это лучше?» — отмечает Сурвис. Ее ответом было попросить модель найти то, что она упустила.
Сложный разговор — хорошее место для начала. Перед тем как войти в кабинет, руководитель может попросить модель посмотреть на ситуацию с позиции каждого человека — как сотрудника, так и его собственной. Промпт может быть довольно подробным, и он работает лучше всего, когда он напрямую просит модель указать на то, что упущено. «Вот что я собираюсь сделать. Покажи мне, где мои дыры, где мои логические пробелы. Как я могу посмотреть на это по-другому и на кого еще это повлияет?» — говорит Сурвис.
Тот же подход работает и для практики ролевых игр. Полезный сценарий начинается с общего описания, а детали утаиваются. Ценный сотрудник начал опаздывать, и руководителю нужно разобраться с этим, имея на руках только эту информацию. Как только разговор разворачивается, руководитель получает немного больше контекста. Возможно, сотрудник справляется с какой-то ситуацией дома, например, с больным супругом и детьми, которых нужно отвезли в школу. «Это не только бросило вызов моему мышлению, но я также думаю, что это помогло улучшить и сами эти сценарии обучения», — объясняет Сурвис.
Параметры перед доступом
Сурвис считает, что большинство компаний подходят к ИИ с осторожностью. По ее мнению, записи о сотрудниках, показатели зарплаты и заметки о планировании преемственности не имеют места в инструменте, который компания не одобрила. «Мы не хотим выкладывать какую-либо проприетарную информацию, информацию о сотрудниках, что-то действительно конфиденциальное», — говорит Сурвис.
Где компания проводит эту черту, зависит от того, какой риск она готова на себя взять, и установление этих правил требует привлечения партнеров за пределами HR. «Вам обязательно нужно работать в партнерстве с ИТ, с вашим юридическим отделом», — советует Сурвис.
Все, что модель дает Сурвис, проверяется, прежде чем она принимает какие-либо меры. Она читает это, а затем просит модель показать ей, почему конкретное изменение повлияет на ту или иную бизнес-функцию именно так, как утверждается. В том же отчете BambooHR 80% специалистов по управлению персоналом заявляют, что обнаружили предвзятость или другие проблемы в используемых ими моделях. «Это может ускорить процессы, но в то же время вы не всегда можете доверять этому. Вам нужно замедлиться, сделать паузу и действительно проверить информацию, которую предоставляет вам ИИ, чтобы убедиться в ее правильности», — говорит Сурвис.
Ответственность остается за людьми
Ответственность за решение, принятое с помощью ИИ, лежит на том, кто его принял. Тот, кто действует на основе рекомендации, отвечает за результат, поэтому никакой ответ от модели не следует считать окончательным. Проверка означает выход за рамки инструмента — к другим бизнес-функциям, коллегам и руководителям. Тест Сурвис для любого, кто полагается на модель, заключается в том, комфортно ли ему по-прежнему принимать решение самостоятельно.
Чрезмерная зависимость — это риск, за которым нужно следить, и обучение — это то место, где с ним следует бороться. Сотрудникам нужно дать пространство для тестирования инструментов с защитными механизмами в отношении того, что инструментам разрешено решать.
Компании поступают лучше, устанавливая правила для каждой роли. Рекрутер, использующий ИИ для создания руководств по собеседованию для нанимающих менеджеров, находится в зоне меньшего риска, пока соблюдаются параметры соответствия требованиям. Решение о найме или увольнении на основе того, что выдает модель, — это случай более высокого риска. Предоставление доступа сначала руководителям и движение несколько медленнее, наряду с обучением и письменными рекомендациями, дает компании время понять, где проходят ее собственные границы. «Мы действительно должны быть осторожны, и компании должны мигрировать этот риск индивидуально. Универсального ответа нет», — говорит Сурвис.
Если рассматривать ИИ как партнера по спаррингу, он может подтолкнуть руководителей подвергнуть сомнению собственные предположения и увидеть ситуацию глазами каждого, кого она касается. Решение и все, что за ним следует, по-прежнему принадлежит человеку. «Если что-то пойдет не так, по рукам получит не ИИ. Получим мы», — говорит Сурвис.
