AI school by RedCore 5 donosi pet lekcija o razvoju i uvođenju internih alata umjetne inteligencije za ljudske resurse. U poslovnoj grupi RedCore, koja posluje s više brendova, radi gotovo 5.000 stručnjaka. Automatizacija rutinskih zadataka mogla bi osloboditi stotine radnih sati.
Voditeljica operacija ljudskih resursa Iuliia Shkut rekla je da RedCore neprestano traži zadatke koje može prepustiti tehnologiji. Tvrtka je razvila interni ChatBot za pretraživanje više od 10.000 korporativnih dokumenata, kao i AI Feedback Assistant za obradu procjena radne učinkovitosti i probnog razdoblja.
ChatBot: od razumijevanja žargona do dovršavanja zadataka
Iskustvo RedCorea pokazalo je koliko je dug put od prepoznavanja zadataka pogodnih za automatizaciju do alata koji se svakodnevno može upotrebljavati praktično, učinkovito i sigurno. ChatBot je najprije morao naučiti korporativni žargon. Korisnici su upisivali, primjerice, sikliv umjesto Sick Leave i kraticu BP umjesto Business Partner, miješali ćirilične i latinične znakove, koristili kratice i griješili u pisanju. Zbog toga bi se pojavljivala poruka Error 404.
RedCore je u testiranje uključio fokusnu skupinu stručnjaka iz različitih odjela. Tehnički stručnjaci, dizajneri, regruteri i poslovni partneri postavljali su pitanja kakva postavljaju u svakodnevnom radu, što je pomoglo u obuci alata.
U početku je ChatBot razlikovao samo uloge stručnjaka i menadžera. RedCore ga je poslije naučio prepoznavati i regrutere te poslovne partnere. Sustav prema položaju korisnika određuje razinu pristupa i prikazuje samo dopuštene informacije i dokumente. Može provjeriti koliko je godišnjeg odmora korisniku preostalo, izraditi zahtjev i poslati ga nadređenom na odobrenje. Time se izbjegava da korisnik nakon pronalaska informacije sam traži odgovarajući odjeljak u Confluenceu, tumači upute i dovršava postupak.
Feedback Assistant i važnost kvalitetnih podataka
S Feedback Assistantom se pokazalo da je lakše generirati sažetak nego izdvojiti najvažnije informacije i donijeti konkretne, dalje upotrebljive zaključke. Rana verzija nudila je općenite zaključke o rezultatima stručnjaka i mogućnostima poboljšanja. Pritom nije navodila što točno treba mijenjati. Uz to, nije mogla iz općenitih povratnih informacija prepoznati konkretne vještine, rezultate koji ih potkrepljuju ni područja za razvoj, pa je i sažetak ostajao općenit.
Zato je RedCore morao podučiti menadžere i stručnjake kako pružati kvalitetne povratne informacije: oni su glavni izvori informacija. Da bi umjetna inteligencija dala strukturiran rezultat, najprije treba urediti ulazne podatke, dokumente i nazive.
Feedback Assistant analizira isti skup podataka, ali rezultat prilagođava korisniku. Poslovnom partneru daje analitiku za daljnji rad, menadžeru strukturirani sažetak materijala za pregled kao potporu razgovorima sa stručnjakom, a stručnjaku pregled vlastitih rezultata. Obrada izvješća prije je trajala oko sat i pol do dva sata, a sada traje približno sedam minuta.
Ljudski nadzor i granice automatizacije
Na kraju probnog rada voditelj je već odlučio da neće nastaviti suradnju sa stručnjakom, a odluku je zabilježio u izvornom izvješću. Umjetna inteligencija točno je analizirala dostupne informacije, no ipak je predložila šestomjesečni plan razvoja. Feedback Assistant sada pri izradi preporuka uzima u obzir ocjene, povratne informacije i konačni status pregleda.
Poslovni partner i dalje završno pregledava rezultate te ih može izmijeniti, odbaciti ili nadjačati. Odluke o zapošljavanju donose ovlaštene osobe. Shkut je istaknula da sustav nema pristup svim informacijama koje čovjek može uzeti u obzir, primjerice neuobičajeno velikom opterećenju tima posljednjih mjeseci, mogućim negativnim povratnim informacijama nakon nedavnog sukoba ni cjelokupnoj povijesti odnosa stručnjaka i tima.
Automatizacijom se ne nastoji pod svaku cijenu ukloniti ljude iz procesa, nego utvrditi koje dijelove posla stroj obavlja bolje i gdje bi trebale biti granice njegovih ovlasti. Prema Shkut, poslovni partneri RedCorea i dalje su važni jer surađuju s menadžerima i timovima u stvarnom kontekstu kojem sustav nema pristup.
Alati se razvijaju uz ljudsko sudjelovanje
Oba RedCoreova proizvoda i dalje se razvijaju, iako ih zaposlenici već svakodnevno upotrebljavaju. Učinkovita primjena umjetne inteligencije traži ljudsko sudjelovanje. Razvojni proces ujedno brzo otkriva moguće nedostatke u podacima, dokumentaciji, poslovnoj logici i internim procesima.
Dok podučavaju umjetnu inteligenciju, tvrtke ujedno bolje upoznaju same sebe. Lekcije iz AI school by RedCorea 5 opisuju kako se alati razvijaju uz ljudski nadzor.
Prema mnogima najbolja kladionica u Hrvatskoj koja uz najveće kvote, najbogatiju ponudu nudi i najbolje bonuse na prvu registraciju.