Praktične naloge z umetno inteligenco za majhne kadrovske ekipe, s primeri, pregledi ravnanja s podatki in kontrolnim seznamom za izvedbo prvega pilotnega projekta.
V ponedeljek prihaja nov zaposleni, pojasniti je treba posodobljeno politiko, oglas za delovno mesto pa je še treba napisati. Umetna inteligenca lahko pri vsem tem pomaga pri pripravi prvega osnutka. Pomembno vprašanje je, ali preverjanje rezultata zahteva manj dela, kot bi ga porabili za samostojno pisanje.
V majhni ekipi začnite z eno ponavljajočo se nalogo, katere rezultat lahko preverite. Dogovorite se, katero orodje in katere informacije lahko zaposleni uporabljajo, kdo preveri rezultat in kdaj je ta pripravljen za delitev. Ti pet primerov ponuja izhodišče.
Orodju vnesite odgovornosti delovnega mesta, ključne veščine, pogoje dela in podatke o odobreni plači. Prosite ga, naj te podatke uredi v jasen oglas in opozori na morebitne pomanjkljivosti.
Primerjajte osnutek z dejanskim razpisom za delovno mesto. Odstranite izmišljene ugodnosti, nepotrebne kvalifikacije in besedilo, ki bi lahko izključilo primerne kandidate. Vodja kadrovske službe mora pred objavo potrditi vsako zavezo. Pri pripravi osnutka ne upoštevajte življenjepisov kandidatov.
Za pripravo načrta za prvi teden uporabite splošen opis delovnega mesta in odobrene korake za uvajanje novih zaposlenih. Prosite za predlog, kdo naj bo odgovoren za posamezno nalogo, in za časovni okvir izvedbe, nato pa to dajte v potrditev vpletenim osebam.
Preverite dostop, opremo, usposabljanje in uvajanje glede na način delovanja vašega podjetja. Lokalne roke za registracijo in zahteve glede zaposlovanja je treba preveriti ločeno. Tudi verodostojen kontrolni seznam lahko še vedno izpusti kaj bistvenega. Naš evropski kontrolni seznam za uvajanje novih zaposlenih je koristna izhodiščna referenca.
Ko je orodje odobreno za stopnjo zaupnosti dokumenta, mu posredujte veljavno politiko in prosite za kratko pojasnilo s sklici na ustrezne odstavke. Naročite mu, naj opredeli vprašanja, na katera politika ne daje odgovora.
Primerjajte pojasnilo z izvirnikom, zlasti glede izjem, upravičenosti in rokov. Ohranite povezavo do odobrenega pravilnika, da lahko zaposleni preverijo celotno besedilo. Osebo, odgovorno za pravilnik, prosite, naj odgovori na vprašanja o pravicah posameznega zaposlenega.
Opomnik o usposabljanju ali spremembi delovnega časa pisarne je lahko primeren prvi poskus. Navedite potrjene datume, ciljno skupino in zahtevane ukrepe. Zahtevajte kratko, neposredno sporočilo.
Preverite, ali osnutek ne vsebuje nenamernih obljub in ali je namenjen pravim osebam. Za začetno pilotno izvajanje iz odobrenega obsega izključite disciplinske zadeve, pritožbe, zdravstvene podatke in pogovore o individualnih plačah.
Umetna inteligenca lahko pripravi uporaben prevod uvodnega sporočila ali splošnega obvestila. Navedite ciljno publiko, želeno stopnjo formalnosti ter izraze, ki morajo ostati nespremenjeni.
Naj nekdo, ki obvlada oba jezika, primerja pomen, vključno z datumi, navodili in tonom. Pogodbe, obvestila o varstvu osebnih podatkov in pravice je treba pred uporabo ustrezno pregledati z jezikovnega in vsebinskega vidika. Tekoč prevod lahko spremeni obveznost, ne da bi bila napaka očitna.
Začnite z javno dostopnim besedilom, izmišljenimi primeri ali notranjim gradivom, za obdelavo katerega je orodje odobreno. Notranja pravila lahko vsebujejo zaupne informacije, tudi če ne vsebujejo podatkov o zaposlenih, zato pred nalaganjem preverite pogoje uporabe orodja in pravila vaše organizacije.
Pred uporabo osebnih podatkov določite namen in pravno podlago, omejite podatke na tisto, kar je nujno potrebno, ter ocenite morebitne dodatne pogoje za podatke posebnih kategorij, kot so podatki o zdravju. Privolitev je v delovnem razmerju običajno neprimerna, saj se zaposleni morda ne počutijo svobodni, da bi delodajalcu zavrnili. EDPB: zakonita obdelava
Preden začnete, preverite, ali je potrebna ocena učinka na varstvo podatkov. Člen 35 Splošne uredbe o varstvu podatkov (GDPR) jo zahteva, kadar je verjetno, da bo predlagana obdelava podatkov predstavljala visoko tveganje za pravice in svoboščine posameznikov. GDPR, člen 35
Odstranitev imena ne pomeni nujno, da je zapis anonimiziran. Vloga, lokacija in značilen dogodek lahko v majhni ekipi še vedno omogočajo identifikacijo posameznika. Pseudonimizirani podatki ostajajo osebni podatki, če jih je mogoče povezati s posameznikom. EDPB: anonimizacija in pseudonimizacija
Ponudnika vprašajte, kdo obdeluje vnosne podatke in izhodne podatke, kje poteka obdelava in dostop do podpore, kako dolgo se podatki hranijo, ali se uporabljajo za usposabljanje in kdo lahko do njih dostopa. Kadar ponudnik deluje kot vaš obdelovalec, je potreben sporazum v skladu s členom 28. Mednarodni prenosi podatkov zahtevajo ustrezna zaščitna ukrepa v skladu z GDPR; sama lokacija gostovanja v EU še ne zadostuje za oceno. Splošna uredba o varstvu podatkov (GDPR), členi 28 ter 44–49
Če ponudnik uporablja vnesene podatke za lastne namene, to obdelavo ocenite ločeno. Osebnih podatkov ne vključujte v pilotni projekt, dokler dogovor ni ocenjen in odobren. Naša vprašanja za ponudnike podrobneje obravnavajo te preglede.
Uporabite navodilo, ki osnutek poveže z znanimi dejstvi. Na primer:
Pripravite seznam nalog za prvi delovni dan za izmišljenega administrativnega delavca v pisarni. Uporabite le naslednje potrjene naloge: prevzem opreme pri oddelku za IT, srečanje z vodjo, udeležba na načrtovanem uvajalnem tečaju o varnosti, pregled odobrenega priročnika in preizkus dostopa do sistema. Predlagajte vrstni red. Manjkajoče čase in odgovorne osebe označite kot »za potrditev«. Ne izmišljujte si podjetniških pravil ali zakonskih zahtev.
Preverite, ali so prikazane vse potrjene naloge, ali ni bila dodana nobena nepodprta zahteva in ali so nerešeni podrobnosti še vedno vidni. Navodilo pomaga opredeliti nalogo; ne zagotavlja pa, da jo bo model upošteval.
Pri prvih nekaj poskusih beležite čas priprave osnutka, čas pregledovanja in popravke. V ta pilotni dnevnik ne vnašajte osebnih podatkov. Če pregledovanje večkrat traja dlje kot samostojno opravljanje naloge, spremenite nalogo ali prekinite poskus.
Razvrščanje kandidatov, ocenjevanje uspešnosti ali priporočanje odpustov zahteva drugačno oceno kot sestavljanje splošnega pozdravnega sporočila. Člen 22 Splošne uredbe o varstvu podatkov (GDPR) se nanaša izključno na avtomatizirane odločitve s pravnimi ali podobno pomembnimi učinki, ob upoštevanju določenih izjem in zaščitnih ukrepov. GDPR, člen 22
Čeprav je vključen korak človeške odobritve, to samo po sebi še ne pomeni, da je pravna ocena zaključena. Zakon o umetni inteligenci (AI Act) posebej obravnava določene sisteme zaposlovanja kot visoko tvegane, njegove zahteve pa imajo različne datume začetka veljavnosti. Pred uvedbo takšnega sistema preverite nameravano uporabo in veljavna pravila. Evropska komisija: Zakon o umetni inteligenci
Usposobite zaposlene za odobrene naloge, dovoljene informacije in verjetne napake. Vključite vaje za preverjanje napačnih odgovorov ter jasen postopek za poročanje o težavah. Člen 4 Zakona o umetni inteligenci zahteva, da ponudniki in organizacije, ki uvajajo sisteme umetne inteligence, sprejmejo ukrepe za spodbujanje pismenosti na področju umetne inteligence pri osebah, ki te sisteme uporabljajo v njihovem imenu. Komisija navaja, da ni potrebno nobeno posebno potrdilo. Vodite evidenco sprejetih ukrepov. Evropska komisija: Pismenost na področju umetne inteligence
To uporabite kot praktično pomoč pri načrtovanju, skupaj s pravnimi in organizacijskimi pregledi, ki so relevantni za vaš primer uporabe.
Koristen prvi rezultat je naloga, ki jo vaša ekipa lahko lažje opravi, hkrati pa ostanejo informacije točne in odgovornosti jasno razmejene.
Preizkusite PersoHR brezplačno 30 dni. Kreditna kartica ni potrebna.
Začnite 30-dnevni brezplačni preizkus