Sztuczna inteligencja
w SAP SuccessFactors

Potencjał generatywnej AI w HR jest olbrzymi – według BCG (How Generative AI will transform HR, August 2023) zastosowanie sztucznej inteligencji zwiększy produktywność w obszarach:

• rekrutacji – o 25-50%;
• administracji HR – o 25-50%;
• zarządzania efektywnością pracowników (cele, coaching, oceny) – o 10-25%;
• zarządzania wynagrodzeniami i benefitami – o 10-25%;
• planowania strategicznego HR – o 10-25%.

Firma SAP prowadzi intensywne prace mające na celu zaprzęgnięcie sztucznej inteligencji do procesów HCM wspieranych przez SuccessFactors. SAP rozwija swoje modele AI, ale wykorzystuje także narzędzia Microsoft (Microsoft 365 Copilot, Microsoft’s Azure OpenAI) i IBM (IBM Watson).

Przyjrzyjmy się temu, jak sztuczna inteligencja wspiera użytkowników SuccessFactors. W poniższej tabeli pokazano najważniejsze zastosowania AI, które są już dostępne dla klientów SAP.

Na szczególną uwagę zasługuje Joule, który ma docelowo wspierać wiele rozwiązań SAP (nie tylko SuccessFactors), ale to właśnie SF jest prekursorem w jego zastosowaniu. Joule to nowy chatbot, komunikującym się z użytkownikiem w języku naturalnym, udzielający odpowiedzi na pytania i wykonujący wybrane zadania. Joule realizuje 3 wzorce konwersacyjne:

• nawigacyjny – pomaga użytkownikom w poruszaniu się po systemie;
• informacyjny – dostarcza informacje na podstawie danych przechowywanych w SF;
• transakcyjny – wspiera użytkownika w wykonaniu zadania/transakcji.

Joule może udzielać użytkownikowi odpowiedzi na pytania dotyczące danych podstawowych pracownika. Poniżej pokazano przykładową interakcję dotyczącą informacji o własnych danych oraz podległych pracownikach.

Joule, realizując wzorzec transakcyjny, pomaga użytkownikowi tworzyć, wyświetlać, aktualizować i usuwać dane w SuccessFactors.

Poniżej pokazano przykład asysty Joule przy udzielaniu informacji zwrotnej dla pracownika

W module rekrutacji sztuczna inteligencja wspiera specjalistę HR i menedżera w przygotowaniu opisu stanowiska, tak by z jednej strony był kompletny, a z drugiej – atrakcyjny dla kandydatów. Dzięki integracji z Azure OpenAI Service wymagania dla roli mogą zostać dostosowane zgodnie z sugestiami AI a następnie opublikowane w SF.

Generatywna sztuczna inteligencja wspiera także rekruterów i kierowników w spotkaniach z kandydatami, proponując pytania na podstawie opisu roli i CV (z priorytetem inkluzywności języka). Wykorzystywana jest tutaj integracja SF z Microsoft Teams.

Uczenie maszynowe wykorzystywane jest m.in. do rekomendowania użytkownikowi ścieżki kariery. Proponowane role są podpowiadane na podstawie ścieżek karier podobnych do nas osób (kompetencje, predyspozycje, preferencje, historia w organizacji,…).

W module Opportunity Marketplace, dzięki uczeniu maszynowemu, użytkownik dostaje rekomendacje szkoleń, ról i przypisań (np. projektów wewnętrznych czy dynamicznych zespołów).

Narzędzie Job Analyzer, dostępne w SF Recruiting, pomaga tak sformułować opis w zapotrzebowaniu na rekrutację, by użyte sformułowania nie dyskryminowały żadnej płci a oferta płacowa była zoptymalizowana pod kątem branżowych wynagrodzeń i lokalizacji miejsca pracy. Tutaj także wykorzystywane jest uczenie maszynowe.

SAP zapowiada kolejne zastosowania AI w rozwiązaniach SuccessFactors, związane m.in. dalszym rozwojem Joule, definiowaniem celów rozwojowych czy budowaniem zespołów dynamicznych. Implementacja AI to proces organiczny, wymagający monitorowania i kontroli, ze względu na szereg ryzyk związanych ze sztuczną inteligencją.

Firma SAP dokłada wszelkich starań, by zastosowania AI w rozwiązaniach SF były etyczne, wiarygodne i gwarantowały poufność. W tym celu stworzono dokument polityki etycznej oraz zdefiniowano zasady przewodnie dla tworzenia i rozwijania sztucznej inteligencji. SAP już 5 lat temu powołał Panel Doradczy ds. Etyki AI (ang. AI Ethics Advisory Panel), zewnętrzną organizację, skupiającą ekspertów ze świata nauki i biznesu (m.in. Stanford University, Georgetown University, University of Pretoria, ICANN). Użycie sztucznej inteligencji (w szczególności generatywnej) jest obarczone ryzykiem (dotyczącym m.in. takich aspektów, jak halucynacje, jakość szkolenia, stronniczość rezultatów, własność intelektualna). Zanim podejmowane są prace rozwojowe, każde ryzyko jest poddawane ocenie przez Komitet Sterujący SAP AI Global Ethics.

Źródła:

BCG (Julie Bedard, Katie Lavoie, Renee Laverdiere, Allison Bailey, Vinciane Beauchene, and Jens Baier): “How Generative AI will transform HR”, August 2023

SAP: www.sap.com, systemy demo SAP SF