AI inom HR: hur passar det in i EU:s AI-reglering?

Teknik har blivit en hörnsten inom HR, från effektiva rekryteringsprocesser till datadrivet beslutsfattande, vilket ökar både effektivitet och precision. Avancerade verktyg och plattformar har automatiserat tidskrävande och repetitiva uppgifter, och HR-avdelningar ses nu som strategiska partners i företagens tillväxt.

I det här inlägget tittar vi på hur användningen av AI förändrar HR och People Operations, från att effektivisera administrativa uppgifter och arbetsflöden till att underlätta prestationsutvärderingar och karriärutveckling. Vi går igenom hur dessa förändringar påverkar HR-processer och hur de samspelar med EU:s regler för AI-modeller och dataskydd.

Förstå artificiell intelligens inom HR

AI är ett stort och komplext område i ständig utveckling, vilket kan göra det svårt att hålla sig uppdaterad – särskilt för den som inte är expert. Men det behöver inte vara så. Här är några AI-begrepp som är nära kopplade till HR:s framtid och som hjälper dig att närma dig ämnet.

• Maskininlärning (ML): En gren av AI där algoritmer lär datorer att identifiera mönster och fatta beslut utan explicit programmering.
• Naturlig språkbehandling (NLP): NLP gör det möjligt för datorer att förstå, tolka och generera mänskligt språk, vilket underlättar kommunikationen mellan människor och maskiner.
• Djupinlärning: En del av ML som använder flerskiktade neurala nätverk för att automatiskt lära sig och representera data genom hierarkisk abstraktion.
• Neurala nätverk: Sammanlänkade noder inspirerade av den mänskliga hjärnan, som bearbetar information och gör det möjligt för AI att känna igen mönster och fatta beslut.
• Algoritmisk bias: Fenomenet att AI-algoritmer kan uppvisa partiskhet beroende på träningsdata, vilket kan leda till diskriminering eller orättvisor.
• Etisk AI: Utveckling och användning av AI med fokus på etik, för att säkerställa rättvisa, transparens och ansvar i beslutsfattandet.
• Förklarbar AI (XAI): Principen att AI-system ska kunna ge tydliga och begripliga förklaringar till sina beslut, vilket ökar transparens och förtroende.
• Övervakad inlärning: En ML-metod där modeller tränas på märkta dataset för att förutsäga utfall baserat på indata och kända resultat.
• Oövervakad inlärning: ML-metod där modeller analyserar data utan fördefinierade etiketter och själva identifierar mönster eller samband.

Även om AI har stor potential att förbättra processer inom people operations, kommer HR-uppgifter fortfarande att kräva en mänsklig touch – vissa mer än andra. Detta beror på hanteringen av känsliga personuppgifter och den mänskliga aspekten av HR-arbete. Här är några HR-processer som kan dra störst nytta av AI.

• Skapa och hantera jobbannonser: Ett värdefullt användningsområde för generativ AI är att skapa jobbeskrivningar baserade på standardiserade mallar.
• Rekrytering och kandidatgranskning: AI kan effektivisera rekryteringsprocessen genom att automatisera cv-granskning, analysera kandidatprofiler och identifiera de bästa kandidaterna utifrån fördefinierade kriterier.
• Onboarding av medarbetare: AI-drivna onboardingprocesser kan anpassa introduktionsprogram och erbjuda skräddarsydd information och utbildning baserat på den nya medarbetarens behov.
• Prestationsledning och feedback: AI möjliggör kontinuerlig prestationsövervakning och ger realtidsfeedback baserat på objektiva data. Det kan också förutse prestationstrender och underlätta proaktiva insatser.
• Medarbetarutveckling och utbildning: AI-drivna utbildningsplattformar kan analysera medarbetares färdigheter, preferenser och inlärningsstilar för att erbjuda personanpassade utbildningsprogram, vilket säkerställer effektivare kompetensutveckling.
• Medarbetarundersökningar: AI kan analysera sentiment i medarbetarfeedback och engagemangsundersökningar för att ge insikter om medarbetarnas nöjdhet, oro och förbättringsområden.
• Personalplanering och prediktiv analys: AI hjälper organisationer att förutse framtida personalbehov genom att analysera historiska data, personalomsättning och marknadstrender, vilket möjliggör mer träffsäker strategisk planering.
• Talent management: AI-system kan hjälpa till att identifiera och utveckla talanger inom organisationen, vilket gör det enklare för HR-team att fatta välgrundade beslut om befordringar, karriärvägar och kompetensutveckling.
• Löner och förmåner: AI kan analysera marknadstrender, branschstandarder och medarbetares prestationer för att optimera löne- och förmånspaket och säkerställa konkurrenskraft på arbetsmarknaden.
• Initiativ för inkludering och mångfald: AI kan identifiera och korrigera snedvridningar i HR-processer och främja inkludering och diversifiering genom rättvisa och objektiva beslut i rekrytering, prestationsbedömningar och befordringar.
• Exitintervjuer och analys av personalomsättning: AI kan analysera exitintervjuer och historiska personalomsättningsmönster för att förutse och motverka framtida uppsägningar, vilket möjliggör proaktiva strategier för medarbetarretention.

Potentiella utmaningar med AI inom HR

Trots sina tydliga fördelar kan AI i HR också innebära vissa risker, där partiskhet och diskriminering är de främsta. Om AI-algoritmer tränas på bristfälliga eller partiska data, eller speglar befintliga organisatoriska snedvridningar, kan de oavsiktligt förstärka dessa problem. HR-avdelningar måste kontinuerligt övervaka och justera algoritmer och processer för att hantera denna risk, säkerställa rättvisa och minska partiskhet.

Hur data behandlas och lagras är en annan viktig faktor som organisationer måste beakta när de inför AI i sina HR-processer. Som nämnts ovan är de data som HR hanterar ofta känsliga, men korrekt hantering är inte bara en fråga om etik och respekt för integritet. Det handlar även om lagstadgad efterlevnad, där olika regelverk världen över ställer krav på insamling och hantering av personuppgifter – och föreskriver höga böter vid felaktig hantering. Exempel på sådana regler är Europas GDPR, Kanadas PIPEDA och Kaliforniens CCPA.

En annan utmaning är potentiellt motstånd och brist på förtroende bland medarbetare. Införandet av AI kan väcka oro kring jobbsäkerhet och intrång i privatlivet. Att bygga och upprätthålla förtroende är avgörande och kräver transparent kommunikation om AI:s syfte och användning, att bemöta medarbetares farhågor och involvera dem i processen.

För att hantera dessa farhågor börjar institutioner att reglera AI och utveckla riktlinjer som främjar dess utveckling samtidigt som riskerna begränsas.

EU:s AI-förordning

AI-förordningen är världens första heltäckande juridiska ramverk för artificiell intelligens. Den är en del av ett bredare policypaket, inklusive AI Innovation Package och Coordinated Plan on AI, som alla syftar till att främja en pålitlig AI-utveckling.

Viktiga bestämmelser och mål

Riskbaserat tillvägagångssätt

Regelverket kategoriserar AI-system i fyra risknivåer. Hur ett AI-system bedöms och vilka begränsningar och regler det måste följa beror på dess risknivå. De fyra risknivåerna listas nedan:

Hur EU:s AI-förordning påverkar HR i praktiken

Utöver att använda AI-verktyg som är korrekt klassificerade och lagligt tillåtna, uppmanar AI-förordningen användare av AI-modeller att ha vissa faktorer i åtanke i sina strategier och processer. Det är därför viktigt att HR-ledare som planerar att integrera AI i sitt arbete alltid tar hänsyn till aspekter som de nedan.

Etiska överväganden och AI-transparens

" Den europeiska AI-förordningen betonar etiska aspekter och kräver att HR-processer prioriterar rättvisa, ansvarsskyldighet och transparens. AI-algoritmer som används inom rekrytering, prestationsbedömning och andra HR-funktioner måste vara transparenta för att säkerställa förklarbara och opartiska beslut. Denna bestämmelse stöder det övergripande målet att skapa förtroende för AI-system bland medarbetare och intressenter."

Dataskydd och integritetsfrågor

HR-avdelningar måste vara noggranna med att upprätthålla förordningens standarder för dataskydd och integritet. Lagstiftningen kräver uttryckligt samtycke för databehandling och säkerställer att personuppgifter hanteras ansvarsfullt. HR-system som använder AI måste införa robusta åtgärder för att skydda medarbetares data och främja en kultur av förtroende samt efterlevnad av strikta integritetsregler.

Ansvar och ansvarsskyldighet i AI-beslutsfattande

Förordningen kräver att organisationer bär ansvar för de beslut som fattas av deras AI-system, särskilt i kritiska HR-frågor. HR-ansvariga har i uppgift att säkerställa att AI-algoritmer är korrekta, effektiva och följer etiska riktlinjer. Denna bestämmelse betonar vikten av att organisationer tar ansvar för AI:s påverkan på arbetsstyrkan och minimerar potentiell partiskhet och diskriminerande effekter.

Krav på mänsklig översyn och intervention

EU-förordningen fastställer också vikten av mänsklig översyn och möjlighet till intervention i beslutsprocesser för att hantera ovan nämnda farhågor. Inom HR innebär detta att även om AI-drivna verktyg kan öka effektiviteten, måste mänskliga experter behålla möjligheten att ingripa, granska och justera AI-genererade beslut.

Strategier för att anpassa AI-användning till europeiska AI-regler

Bygga etiska AI-ramverk

HR-avdelningar måste prioritera utvecklingen av etiska AI-ramverk som överensstämmer med de värderingar som fastställs i den europeiska AI-förordningen. Detta innebär att:

• Upprätta riktlinjer för ansvarsfull AI-användning
• Säkerställa rättvisa, ansvarsskyldighet och transparens under hela AI:s livscykel

Säkerställa transparens i AI-algoritmer

Transparens är ett grundläggande krav enligt den europeiska AI-förordningen, vilket innebär att HR-ansvariga måste säkerställa att AI-algoritmer är begripliga och förklarbara. Detta innebär att ge tydliga insikter i hur AI-system fungerar och fattar beslut. Organisationer kan uppnå transparens genom att:

• Dokumentera sina AI-processer
• Göra information tillgänglig för medarbetare
• Hantera eventuell brist på insyn i algoritmiskt beslutsfattande

Etablera robusta dataskyddsåtgärder

Efterlevnad av standarder för dataskydd och integritet är avgörande. HR-team bör införa robusta åtgärder för att skydda medarbetardata och säkerställa dess konfidentialitet och integritet. Detta inkluderar:

• Inhämta uttryckligt samtycke för databehandling
• Implementera principer för dataminimering
• Regelbundet granska datasäkerhetsåtgärder för att uppfylla de strikta kraven i den europeiska AI-förordningen

Integrera människocentrerade metoder i AI-applikationer

För att uppfylla kraven på mänsklig översyn och intervention bör HR-ansvariga utforma AI-applikationer med ett människocentrerat angreppssätt. Detta innebär att integrera mekanismer som gör det möjligt för mänskliga experter att ingripa i, granska och justera AI-genererade beslut.

Regelverket är tydligt och vi förstår hur det ska fungera i teorin – men hur ser en regelriktig HR-strategi ut i praktiken?

Ta steget in i framtidens HR med Deel

Den dynamiska utvecklingen av både AI och regelverk understryker vikten av kontinuerligt lärande och anpassning. I detta snabbt föränderliga landskap måste HR-ledare hålla sig uppdaterade om de senaste framstegen inom AI-teknologi och regelkrav. HR-ansvariga bör aktivt delta i branschforum, satsa på kontinuerlig professionell utveckling och samarbeta med tillsynsmyndigheter för att säkerställa en ansvarsfull och etisk integration av AI inom HR.

På så sätt kan HR-team proaktivt hantera de utmaningar och möjligheter som uppstår. Genom att anta detta proaktiva arbetssätt säkerställs regelefterlevnad samtidigt som HR får en central roll i att driva innovation och positiv organisatorisk förändring.

Deel ligger i framkant när det gäller framtidens arbetsteknologier, inklusive AI. Från avtal som följer globala regelverk till arbetsmobilitet och en komplett uppsättning HR-verktyg – vi gör det möjligt för medarbetare och arbetsgivare världen över att fokusera på att leverera sitt bästa arbete medan vi tar hand om resten.