Voor veel organisaties gaat het eerste gesprek over AI in HR over productiviteit: welke taken kan AI automatiseren en hoeveel tijd levert dat op? Harriet Newlyn, Chief Revenue Officer bij , en Andr谩s Cs铆k, Chief Customer Officer EMEA & MENA bij 麻豆原创 SuccessFactors, zien een bredere verschuiving. Naarmate AI een plaats krijgt binnen HCM, verandert de employee experience en krijgen organisaties een duidelijker beeld van de skills die ze in huis hebben. Dat roept ook een bredere vraag op: hoe richten we het werk zelf opnieuw in?
AI maakt dagelijkse taken eenvoudiger
Cs铆k geeft het voorbeeld van een medewerker die twee weken vakantie wil nemen. Traditioneel moet die de juiste applicatie zoeken en verschillende schermen doorlopen voordat de aanvraag ter goedkeuring wordt verstuurd. Met conversationele AI vraagt de medewerker gewoon om verlof. 鈥淚n plaats van vijftien keer te klikken en misschien vijf pagina’s te doorlopen, regel je dat even in een chatvenster tussen twee taken door鈥�, zegt Cs铆k.
麻豆原创’s AI-copilot Joule brengt dit soort conversationele interactie naar 麻豆原创 SuccessFactors. Medewerkers en managers gebruiken natuurlijke taal om informatie op te vragen en HR-taken uit te voeren.
Volgens Newlyn zit de waarde niet alleen in de tijdwinst. AI kan de employee experience verbeteren en mogelijkheden bieden die vroeger moeilijk te realiseren waren. Cs铆k omschrijft AI als een hulpmiddel dat medewerkers ondersteunt en tijd verschuift van routinetaken naar zinvoller werk.
Van afzonderlijke AI-toepassingen naar Autonomous HCM
De volgende stap is AI verbinden over de volledige employee lifecycle. Newlyn wijst op workforce planning als voorbeeld. AI kan personeelsplannen combineren met informatie over individuele skills en relevante leermogelijkheden voorstellen. Zo komen loopbaanontwikkeling, recruitment en performance dichter bij elkaar te liggen.
Dat maakt deel uit van 麻豆原创鈥檚 visie op Autonomous HCM. Newlyn benadrukt dat dit niet betekent dat HR aan machines wordt overgelaten. 鈥淎utonomous HCM is een visie鈥�, zegt ze. 鈥淗et gaat erom welke functionaliteiten evolueren en hoe de HR-functie evolueert om de workforce strategy beter te ondersteunen.鈥�
Administratieve processen en payroll bieden mogelijkheden voor meer autonomie. Meer geavanceerde skills intelligence en strategische workforce planning spelen vervolgens een rol bij het herinrichten van werk. 麻豆原创 biedt klanten een toolkit waarmee ze AI-agents kunnen bouwen voor prioriteiten die specifiek zijn voor hun organisatie, met ondersteuning van 麻豆原创 waar nodig.
Skills worden een strategische troef voor de organisatie
Skills worden in die context steeds belangrijker. Cs铆k verwijst naar de ervaring binnen 麻豆原创 zelf. Medewerkers hebben hun skills in kaart gebracht, inclusief expertise uit eerdere functies die mogelijk niet zichtbaar is in hun huidige functieomschrijving. Volgens Cs铆k heeft 麻豆原创 deze aanpak toegepast op een personeelsbestand van meer dan 110.000 medewerkers. Iemand in een commerci毛le functie kan bijvoorbeeld technische expertise hebben opgedaan in een eerdere rol. AI maakt die informatie zichtbaar wanneer de organisatie een bepaalde combinatie van skills nodig heeft voor een andere functie of een project.
鈥淛e krijgt een volledig beeld van wat je als organisatie in huis hebt en over welke skills je beschikt鈥�, zegt Cs铆k. 鈥淓n het gaat niet alleen om wat je vandaag hebt, maar ook om wat je kunt hebben als je mensen opleidt in andere domeinen.鈥�
Newlyn trekt die gedachte door naar workforce strategy. Traditioneel was het doel om de juiste persoon met de juiste skill op het juiste moment op de juiste plaats te krijgen. AI voegt daar een nieuwe variabele aan toe. 鈥淒e vraag is nu: hoe zorg je ervoor dat je de juiste persoon met de juiste skill combineert met het juiste niveau of de juiste vorm van AI, op de juiste plaats en op het juiste moment?鈥�
Organisaties kunnen vervolgens beslissen of ze de benodigde skills intern ontwikkelen of elders aantrekken, bijvoorbeeld via externe medewerkers. Zo worden AI en data over skills bouwstenen van de workforce strategy in plaats van afzonderlijke HR-tools.
AI verandert de manier waarop werk wordt ingericht
Meer effici毛ntie roept een nieuwe vraag op: wat doen organisaties met de capaciteit die AI vrijmaakt? 鈥淎ls ik twintig procent effici毛nter kan werken, of twintig procent meer inzicht en connectiviteit krijg, wat doen we daar dan mee?鈥�, vraagt Newlyn. 鈥淒at is de transformatie.鈥�
Organisaties moeten functies en processen opnieuw bekijken naarmate AI deel gaat uitmaken van het werk. Cs铆k adviseert klanten om te vertrekken van het probleem dat een proces moet oplossen en vervolgens te bekijken of AI tot een beter resultaat leidt. 鈥淎ls het niet past, doe het dan niet鈥�, zegt hij.
Dat verschil is relevant. Een AI-functionaliteit toevoegen kan een afzonderlijke stap verbeteren. Het proces opnieuw ontwerpen vanuit het onderliggende probleem kan tot een heel ander resultaat leiden.
Vertrouwen groeit wanneer medewerkers AI zelf ervaren
Niet elke medewerker zal AI even snel oppikken. Volgens Newlyn moeten organisaties daar rekening mee houden en een werkomgeving cre毛ren waarin medewerkers de ruimte krijgen om met AI te experimenteren.
Cs铆k zag die aanpak bij een klant in het Verenigd Koninkrijk. Voordat de organisatie nieuwe AI-functionaliteit introduceerde, liet ze medewerkers zien wat eraan kwam, hoe het eruitzag en hoe het zou werken. 鈥淭ransparant zijn en eindgebruikers informeren over wat eraan komt, wanneer het komt en hoe het werkt, helpt enorm鈥�, zegt hij.
Ook de technologie zelf moet transparant zijn. Klanten verwachten dat AI binnen HR voldoet aan wettelijke vereisten en controleerbaar is bij audits. Volgens Cs铆k bouwt 麻豆原创 zijn AI met strikte guardrails en transparante stappen: 鈥淗et mag geen black box zijn.鈥� Menselijk toezicht blijft deel uitmaken van het ontwerp.
鈥淲e zeggen nooit dat AI de controle heeft. Mensen houden de controle鈥�, zegt Newlyn. 鈥淎I kan aanbevelingen doen, processen versnellen en nieuwe mogelijkheden cre毛ren om dingen anders te doen. Maar mensen houden altijd de controle.鈥�
Waar beginnen organisaties met Autonomous HCM?
Wanneer organisaties Newlyn vragen hoe ze met Autonomous HCM moeten beginnen, is haar eerste reactie: 鈥淲aarom?鈥�
Het uitgangspunt hangt af van het bedrijfsprobleem. Een bedrijf dat bijvoorbeeld overschakelt van benzineauto鈥檚 naar elektrische voertuigen, krijgt te maken met een ingrijpende verschuiving in de vaardigheden die het nodig heeft. Talent, opleiding en omscholing verdienen daarom wellicht prioriteit. Een andere organisatie kan meer waarde hechten aan intelligentere en concurrerendere belonings- en erkenningsstrategie毛n om veelgevraagde vaardigheden te behouden.
Ongeacht het vertrekpunt ziet Newlyn betrouwbare data als een voorwaarde. Meer geavanceerde beslissingen over het personeelsbestand vereisen correcte workforce- en skillsdata.
Cs铆k voegt daar governance aan toe. De juiste stakeholders moeten mee bepalen hoe AI wordt ge茂ntroduceerd, van management en HR tot IT en eindgebruikers. Hun betrokkenheid helpt om de technologie op een re毛le behoefte te richten en geeft gebruikers een duidelijker beeld van wat er verandert.
Er bestaat geen universele roadmap. 鈥淓lk bedrijf is als een vingerafdruk鈥�, zegt Cs铆k. De juiste aanpak hangt af van de context van de organisatie, de jobarchitectuur en haar prioriteiten.
Vertrek van het probleem dat je wilt oplossen en kijk welke basis er al aanwezig is. Bepaal vervolgens waar AI echte waarde toevoegt. Zo krijgt HR een basis om vorm te geven aan de manier waarop mensen met AI samenwerken.
