Jasper wordt wakker met een glimlach. Afgelopen nacht is zijn zoon geboren. De bevalling verliep vlot en zijn vrouw ligt naast hem in bed. Jasper kijkt naar zijn pasgeboren zoon en geniet van het idee dat hij komende weken vaderschapsverlof kan opnemen om samen met zijn zoon en vrouw te zijn. Hij pakt zijn mobiele telefoon en opent zijn bedrijfsapp. De virtual agent vraagt hem waar hij hulp voor kan gebruiken. Jasper vertelt de chatbot dat zijn zoon net geboren is en hij graag vaderschapsverlof opneemt voor de komende vijf weken. De chatbot vraagt Jasper wanneer hij weer aan het werk wil en maakt automatisch een ticket voor hem aan. Een uur later ontvangt Jasper het bericht dat alles voor hem geregeld is en wenst de chatbot hem een prettige vijf weken toe plus felicitaties met zijn pasgeboren zoon. Een paar uur later ontvangt Jasper bericht van zijn team en manager met de beste wensen. Jasper kan zich volledig richten op zijn gezin en voelt zich gewaardeerd door zijn werkgever.
Medewerkerservaring automatiseren
De ervaring van Jasper is waar men binnen HR naar streeft. Een gelukkige medewerker leidt tot meer retentie, meer productiviteit en in het algemeen tot een prettigere werksfeer. Maar de ervaring van Jasper is niet het enige waar het om draait, alhoewel dit wel een heel belangrijk aspect is. Als HR-professional is het optimaliseren van processen met het oog op een betere medewerkerservaring eveneens een middel om druk te verlichten op de HR-afdeling. HR is van oorsprong een organisatieonderdeel dat altijd in beweging is met over het algemeen een hoge werkdruk. AI biedt HR de mogelijkheid om de gewenste medewerkerservaring te bieden en een groot deel van de service die HR verleent te automatiseren.
De grote vraag blijft: “Wat is ervoor nodig om als organisatie succesvol gebruik te kunnen maken van AI in HR?” HR-organisaties verkeren op verschillende niveaus van volwassenheid in hun HR-processen en zijn niet altijd klaar om te beginnen met AI. De mate van volwassenheid kan aan de hand van meerdere categorieën worden geclassificeerd, in de praktijk komt het vaak neer op het volgende:
- Onvolwassen: De organisatie werkt veelal vanuit Excel-lijsten, MS Teams (of zelfs lokale) folders waarin HR-data wordt opgeslagen; vragen komen binnen per mail of in persoon en worden beantwoord per mail of in persoon. De medewerker raadpleegt kennis aan de hand van verschillende bronnen en heeft geen centraal systeem. Hierdoor is de medewerker veelal zoekende en is er weinig selfservice mogelijk.
- Relatief volwassen: De organisatie heeft een gecentraliseerd systeem (een core HR-systeem zoals SAP SF, Workday, Oracle, etc.) waarin data gestructureerd is opgeslagen. Vragen komen nog wel binnen per mail, via MS Teams of in persoon. De kennisbank is verspreid over verschillende web- of interne pagina’s en bevat een duidelijk proces voor het reviewen en vernieuwen van kennisartikelen. De medewerker raadpleegt meerdere webpagina’s om de juiste informatie te vinden en vindt met enige regelmaat het juiste antwoord.
- Volwassen: Er is een core HR-systeem aanwezig met gestructureerde data. Over dat systeem heen bestaat een ‘experience layer’ (zoals bijvoorbeeld ServiceNow en Microsoft Viva) waarin medewerkers een kennisbank kunnen raadplegen en vragen kunnen stellen aan HR. De kennisbank heeft een goed werkend proces voor het ophalen van feedback, vernieuwen van artikelen en herzien van artikelen. De medewerker heeft één centraal punt waar alle vragen gesteld kunnen worden. Er is een chatbot aanwezig die de medewerker helpt met de zoekvraag en voorziet van het juiste antwoord. In sommige gevallen creëert de chatbot ook HR-tickets en hoeft de medewerker niet meer in contact te staan met de ticket verwerker.
Experience layer
De meeste MKB-organisaties bevinden zich op het onvolwassen niveau. Op dat niveau kan AI niet veel betekenen in het automatiseren van processen. Hiervoor is nodig dat de organisatie zich beweegt naar het relatief volwassen niveau. Wat namelijk enorm belangrijk is voor het inzetten van AI is de kwaliteit van de kennisbank. Veel (multi)nationals bevinden zich in het relatief volwassen niveau. De processen staan, en de kennisbank functioneert redelijk. De ‘experience layer’ ontbreekt echter vaak nog, waardoor de medewerker nog altijd op zoek is naar waar de juiste antwoorden staan. Voor die organisaties is het belangrijk naar één bron van informatie toe te bewegen. Het moment dat die bron bestaat, is het moment dat AI-toepassingen interessant worden en processen echt volledig geautomatiseerd kunnen worden.
Het belang van een goed ingerichte kennisbank, waarbij ‘knowledge owners’ zijn toegewezen om het informatieproces en de informatievoorziening te waarborgen, is de belangrijkste stap om de druk op de HR-organisatie te verlichten. Medewerkers in hun kracht zetten door zelf eenvoudig antwoorden op vragen te kunnen vinden, is de stap die daarna volgt en waar AI volledig tot haar recht komt.
