Što voditelj radne snage želi znati prije nego što AI utječe na plan zapošljavanja

Voditelj radne snage — često odgovoran za planiranje zapošljavanja, upravljanje kapacitetom ili poveznicu između HR-a i poslovanja — dobiva AI na svoj tanjur bez da mu je unaprijed objašnjeno što to znači za popunjenost radnih mjesta. Pitanje dolazi odozgo: manji priljev, drugačiji profili, fleksibilnije skaliranje. Voditelj radne snage mora imati odgovor na to, dok istovremeno sam ne zna je li organizacija posložila preduvjete da taj odgovor i ostvari.

Pitanje koje si postavlja

Pitanje nije hoće li AI utjecati na funkcije. Na to pitanje su već odgovorili drugi, više u organizaciji. Pitanje koje voditelj radne snage postavlja samom sebi je drugačije: na temelju kojih se pretpostavki sada prilagođava plan zapošljavanja, i koliko su te pretpostavke čvrste? Ako se scenariji kapaciteta grade na AI-obećanju koje pretpostavlja dobre podatke, funkcionalnu infrastrukturu i timove koji mogu raditi s rezultatima, a ti preduvjeti ne postoje, plan onda nije ispravan. To se ne primijeti danas. To se primijeti u trenutku kada je priljev već usporen a rezultat ne dolazi.

Što ima za izgubiti

Voditelj radne snage koji svoj plan zapošljavanja temelji na AI-učinku koji se ne ostvari, sam se nosi s posljedicama. Formacija je do tada već prilagođena, natječaji su zaustavljeni ili baš otvoreni, a poslovanje računa na kapacitet koji se ne pokaže ostvarivim. Popravljanje troši vrijeme koje plan zapošljavanja nema — priljev ima vrijeme provedbe, a rupa koja se prekasno primijeti ne zatvara se pritiskom na gumb. Taj rizik nije u tehnologiji. On je u pretpostavci da tehnologija već funkcionira u organizaciji koja za to još nije spremna.

Što ima za dobiti

Ako voditelj radne snage unaprijed zna koliko je organizacija zrela prije nego što počne planirati, njegova se pozicija mijenja. Može razlikovati scenarij kapaciteta koji je realan na kratki rok od scenarija koji ovisi o temeljima koje još treba izgraditi. Poslovanju može dati vremenski okvir koji je ispravan umjesto vremenskog okvira koji se nada. To nije garancija dobrog ishoda, ali je plan koji se ne raspada čim se prva pretpostavka ne ostvari.

Odgovor koji ne prihvaća

Što voditelj radne snage ne prihvaća jest AI-mapa puta koja govori o budućem kapacitetu bez da specificira što prije toga mora biti postavljeno. "AI će s vremenom zamijeniti dio priljeva" nije osnova za planiranje ako nitko ne može reći jesu li upravljanje podacima, IT-infrastruktura i organizacijska struktura već za to spremni. Ne prihvaća ni bilo kakav broj koji se temelji samo na osjećaju entuzijastičnog sponzora. Što mu je potrebno jest slika o tome gdje organizacija stvarno stoji, po dimenziji, s rasponom u tome što o tome misle različiti ljudi u organizaciji — jer taj raspon je sam po sebi već informacija o tome koliko je pretpostavka o kapacitetu stabilna.

Odakle dolazi ta slika

Mjerenje zrelosti hybridresourcing.com procjenjuje organizaciju na pet razina — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — kroz sedam dimenzija. Temeljne dimenzije kao organizacijska struktura, IT-infrastruktura i upravljanje podacima dolaze prije ovisnih dimenzija, ne zato što je to preferencija, nego zato što je to redoslijed po kojem to funkcionira: bez funkcionalne infrastrukture i pouzdanih podataka, AI ima malo na čemu se temeljiti, koliko dobro organizacijska struktura već i stoji. U rundi mapiranja više osoba ocjenjuje odvojeno, tako da postane vidljivo gdje se slika o organizaciji podudara a gdje se razilazi. Za voditelja radne snage taj raspon je često najkorisniji signal: velik raspon u upravljanju podacima znači da nitko nije siguran je li temelj postavljen, a upravo je to temelj na kojem počivaju scenariji kapaciteta.

Ovaj pristup dotiče i druge uloge u organizaciji, svaku iz vlastitog interesa: CEO-a koji traži odgovor na zaglavljene AI-pilote, COO-a koji mora procijeniti operativnu spremnost i CHRO-a koji čuva organizacijsku stranu AI-zrelosti. I sektorski se slika razlikuje, kao što se vidi u tome koliko je građevinski sektor napredovao s temeljima za AI i kako se to odnosi na stanje u instalacijskoj branši.

Granica ovog instrumenta

Mjerenje zrelosti govori nešto o strani nošenja: može li ova organizacija nositi AI, stoje li temelji, jesu li podaci u redu, je li infrastruktura za to spremna. Ne govori ništa o tome koji dio samog posla je moguće prepustiti AI-u. To je drugo pitanje, s drugim instrumentom. Kada slika o spremnosti bude gotova, logičan sljedeći korak je pitanje koje slijedi: koji dio posla, zadatak po zadatak, stvarno je moguće prenijeti. To izračunava radni skener FTE TO AI — po zadatku, na temelju toga što sam posao sadrži, a ne na temelju pretpostavke o organizaciji kao cjelini.

Status ovog instrumenta

Mjerenje zrelosti je u izradi. Trenutno se ne može naručiti izvještaj i ne postoji savjetnik koji dolazi prolaziti kroz dimenzije. Onaj koji želi koristiti mjerenje čim postane dostupno, može se prijaviti na listu čekanja.