Vad är egentligen AI?
AI är egentligen inte en teknologi utan ett samlingsnamn för flera olika teknologier. Det är svårt att hitta en klart avgränsad och entydig definition, men förenklat kan man säga att AI handlar om datorer eller maskiner som försöker efterlikna mänsklig intelligens och mänskligt beteende. Istället för att systemet programmeras med specifika instruktioner tränas det att förstå problem, dra slutsatser av tidigare erfarenheter och vidta åtgärder på egen hand. Ju mer vi tränar och ”matar” AI med data, desto mer kraftfull och träffsäker blir den. Ofta pratar man om tre olika nivåer eller kategorier inom AI:
Snäv eller specifik AI är teknik som är specialiserad på en enda, mycket avgränsad uppgift och är den typ av AI som finns implementerad i produkter och tjänster redan idag. Snäv AI omfattar i sin tur flera olika metoder. En vanlig metod är till exempel maskininlärning, som lite förenklat innebär att datorn matas med stora datavolymer och med hjälp av algoritmer som ständigt förfinas lär sig att känna igen mönster och göra förutsägelser.
Generell eller stark AI (AGI) bygger på principen att datorn inte bara kan hantera en enda specifik uppgift utan i princip vilken uppgift som helst och att dra egna avancerade slutsatser utifrån viss grundläggande information. Än så länge är AGI endast något vi talar om på ett hypotetiskt plan och inget som på allvar kunnat förverkligas i praktiken.
Självmedveten AI är en hypotetisk superintelligens som är långt smartare än oss människor inom praktiskt taget alla områden. Den är dessutom medveten om sin egen existens och kan agera därefter – ett framtidsscenario vi känner igen från the Terminator och andra science fiction-filmer.
Automatisering, robotisering och AI – vad är skillnaden?
Automatisering, robotisering och AI är termer som ofta används synonymt med varandra – men det finns vissa skillnader. Låt oss guida dig i begreppsdjungeln!
Automatisering kan lite förenklat beskrivas som den enklaste varianten av att låta en dator eller maskin överta manuella moment i en process i syfte att effektivisera och avlasta.
Robotisering, eller mer korrekt Robotic Process Automation (RPA) kan i korthet beskrivas som en teknik inom automatisering, där någon form av mjukvara (robot) automatiserar enkla regelbaserade rutinuppgifter och fungerar som en länk mellan olika IT-system. RPA kan exempelvis användas för ifyllnad av formulär och överföring av data mellan olika källor. Man kan även tänka sig en trappa från låg till hög komplexitet, där automatisering befinner sig på det nedersta trappsteget, RPA en bit längre upp och fullt utvecklad AI på det översta steget.
Kort sammanfattat är RPA och automatisering tekniker som syftar till att avlasta i moment som är standardiserade, regelstyrda och egentligen inte kräver en högre nivå av intelligens, medan AI tar över komplexa uppgifter som är svåra för oss människor att hantera.
AI och HR – vilka är fördelarna?
Att AI + HR är lika med sant är något vi redan hintat om så smått. Men hur då egentligen? Jo, faktum är att AI (och automatisering av enklare slag) kan användas inom alla slags branscher för i stort sett alla typer av processer där det finns en önskan om att automatisera flöden och bli av med tråkiga, tidsödande och monotona arbetsmoment. Det innebär i sin tur att tiden och resurserna kan ägnas åt mer kvalificerade och värdeskapande uppgifter och att hanteringen blir säkrare med mindre risk för felinmatningar och andra mänskliga misstag.
AI är dessutom mycket effektivare än människor att vaska fram relevant information ur stora datamängder – som er medarbetardatabas och annan HR-data – och att upptäcka mönster och samband. På så sätt kan chefer och HR-personal både spara tid och göra mer informerade beslut och träffsäkra prognoser.
Användningsområden för AI och automatisering inom HR
Hur kan man då dra nytta av de fördelar vi just nämnde i företagets HR-processer på ett mer konkret plan? Och vilka nya möjligheter kommer AI-tekniken att kunna öppna upp framöver? Ingen vet med säkerhet vart utvecklingen kommer att leda oss, men här nedan försöker vi ringa in några praktiska användningsområden när vi pratar AI och automatisering – idag och i framtiden.
Boostar onboarding-processen
Verktyg för digital onboarding används redan idag i många verksamheter för att säkerställa ett smidigt flöde där inget faller mellan stolarna. Här ser många en stor potential i AI-tekniken som ett sätt att ytterligare boosta processen. Man kan exempelvis tänka sig lösningar som ser till att rätt avtal, blanketter och policys distribueras till den nyanställde med automatik, med minimal inblandning av chef och HR-personal.
Eller tänk dig en chatbot i personalsystemet som hälsar dig välkommen under dina första dagar och som du kan ställa frågor till om allt det praktiska som du kan tänkas ha som ny på jobbet.
Hjälper er att vaska fram nya talanger
Rekrytering och urvalsprocesser är andra områden där finns det en stor potential att automatisera och frigöra tid med hjälp av AI-teknik. Med stor sannolikhet kommer vi i framtiden att se allt fler AI-tjänster för dessa ändamål, såsom digitala assistenter i test- och intervjusammanhang och verktyg för textanalys som hjälper rekryteringsansvariga att sålla fram relevant information ur CV:s och andra ansökningshandlingar.
Fixar tidrapporten och reseräkningen i ett (kn)apptryck
Den löpande administrationen kring tidrapporter och reseräkningar riskerar att bli riktiga irritationsmoment och tidstjuvar, men digitaliseringen och automatiseringen skapar ständigt nya möjligheter att effektivisera och förenkla. I dagens smarta appar för tidrapportering och reseräkningar kan du till exempel redan nu spela in din bilresa och låta appen välja rätt projekt eller kund att stämpla din tid på med hjälp av telefonens platstjänster.
I takt med att tekniken kring AI och maskininlärning utvecklas finns en stor potential för smarta tjänster som automatiserar ännu fler moment i tidrapport- och reseräkningshanteringen – genom att systemen ”lär sig” användarens beteende, identifierar återkommande mönster och ger kvalificerade förslag under rapporteringens gång. Och när det sedan är dags för granskning och attestering, ja då kan AI-tekniken på samma sätt hjälpa cheferna i arbetet med att upptäcka misstänkta felaktigheter och inkonsekvenser som avviker mot det typiska mönstret.
Mindre kvittotrassel med smart kvittotolkning
Trassel med reseräkningar och borttappade kvitton är ett stående inslag för många som reser och har utlägg i jobbet. Dessutom tar det tid och energi för resenären att manuellt mata in belopp, moms, datum, utläggskategori och andra nödvändiga detaljer – och för attestanten att manuellt granska alla underlag. Men dagens digitala lösningar finns det dock sätt att bli av med trasslet kring utlägg och kvitton en gång för alla.
Såhär funkar det exempelvis när du låter vårt reseräkningssystem Flex HRM Travel automatisera jobbet: Säg att du parkerar bilen på din tjänsteresa. Du betalar med kort och fotar kvittot med mobilen. Med hjälp av AI tolkas sedan kvittot automatiskt av systemet, vilket innebär att belopp, moms och alla andra nödvändiga uppgifter automatiskt förs in på rätt ställe i reseräkningen. Dessutom hjälper systemet dig att matcha utlägget med rätt utläggskod för parkering. Klart!
Hur trivs medarbetarna? AI kan ge er svaret
Såhär långt har vi mest tittat på de rent administrativa delarna av HR-arbetet, men utöver det ser många också en stor potential för olika AI-lösningar inom de mer strategiska delarna av HR. Det kan exempelvis handla om verktyg för att mäta medarbetarnas engagemang och trivsel samt att ge beröm och motivation genom individanpassad feedback.
Det kan även handla om avancerade analysverktyg som hjälper chefer och HR att identifiera varningssignaler kopplade till medarbetarnas hälsa och trivsel eller till och med göra förutsägelser om att en anställd är på väg att säga upp sin anställning.
Det är också denna typ av användningsområden som leder oss in på de etiska frågeställningarna kring AI, exempelvis i fråga om riskerna för kränkning av den personliga integriteten. Vilken typ av information vill jag egentligen att min arbetsgivare ska kunna ta reda på om mig? Och hur agerar jag som chef på den information jag får om mina anställda? Som alltid i takt med att stora tekniska landvinningar görs uppstår hela tiden nya gränsdragningar och frågeställningar som vi behöver fortsätta att diskutera.
På Flex Applications är innovation en viktig del av vår vision och något som genomsyrar allt vi gör. Till vår kraftfulla produktportfölj adderar vi därför ständigt nya intelligenta funktioner och digitala arbetsflöden och kompletterar dessa med smarta integrationer som skapar sömlösa dataflöden mellan ditt personalsystem och dina andra favoritsystem. Målet? Att du ska få en enklare och mer meningsfull arbetsdag, där du kan lägga mindre tid på administration och mer tid på det som gör skillnad på riktigt.
Låter det intressant?
Läs mer om hur vårt webbaserade HRM-system Flex HRM ger chefer och medarbetare en smartare arbetsvardag eller kika in våra kostnadsfria webbinarier.
Snäv AI: de produkter och tjänster som förekommer på marknaden idag, exempelvis bild- och röstigenkänning, självkörande bilar, chatbotar inom kundtjänst och algoritmer som genererar rekommendationer på Spotify och Netflix. De övriga, ”högre” nivåerna av AI kallas generell AGI (AGI) samt självmedveten AI. Så långt har vi ännu inte kommit.
Maskininlärning: metod inom AI som innebär att tekniken ”tränas” att göra träffsäkra förutsägelser med hjälp av algoritmer som ständigt förfinas i takt med att den matas med stora mängder data. Exempel på maskininlärning är bildigenkänning, algoritmer på Spotify och Netflix, spamfilter i mejlprogrammet och röstigenkänning (Apples Siri och Googles Alexa).
Robotisering (RPA): en form av automatisering där inbyggda mjukvarurobotar tar över monotona, enkla och rutinmässiga arbetsuppgifter, främst genom att agera förbindelser genom olika system i den befintliga IT-miljön.