L'IA générative (GenAI) a pris le monde d'assaut. L'impact est évident tant sur le plan financier - les investissements dans la GenAI atteindront 21,3 milliards de dollars en 2023 - que sur le plan de son adoption généralisée, puisque 65 % des personnes interrogées dans le cadre d'une récente enquête de McKinsey déclarent l'utiliser dans au moins une fonction de l'entreprise, ce qui représente une augmentation significative par rapport au tiers seulement de l'année précédente. Cependant, la manière dont les choses changeront reste pour le moins obscure. Alors que des leaders du secteur comme Sam Altman mettent en garde contre une apocalypse de l'IA (voir "p(doom)") et que Google présente les capacités de l'IA dans une publicité olympique où elle aide les enfants à écrire des lettres de fans, il n'est pas surprenant que les gens soient incertains de la direction que prend cette technologie.
En gardant cela à l'esprit, il est utile de se concentrer sur des cas d'utilisation concrets et réels de la GenAI qui, même s'ils sont peut-être moins excitants, peuvent avoir un impact significatif et positif sur le travail effectué par les personnes et les organisations aujourd'hui. L'un des cas d'utilisation que nous avons identifiés, tant en interne qu'en externe, est l'automatisation et la normalisation des descriptions de postes. Si vous travaillez dans le domaine des ressources humaines (RH) ou si vous êtes curieux de savoir ce que la GenAI peut faire avec la spécificité dès maintenant, ce blog est pour vous. Nous couvrirons :
- L'importance de la structure organisationnelle dans la normalisation des descriptions de poste
- Comment normaliser et créer automatiquement des descriptions de postes avec GenAI ?
- Pourquoi il s'agit d'un cas d'utilisation idéal pour la GenAI
- Les avantages de l'automatisation des descriptions de poste avec GenAI pour les entreprises
- Comment démarrer avec cette application d'IA générative dans votre entreprise ?
Sautons à pieds joints !
L'importance de la structure organisationnelle dans la normalisation des descriptions de poste
Une structure organisationnelle bien définie est essentielle pour garantir la clarté des rôles et des responsabilités dans l'ensemble de l'entreprise. Elle jette les bases de la création de descriptions de postes qui sont non seulement cohérentes, mais aussi alignées sur les objectifs commerciaux globaux de l'entreprise. Vous trouverez ci-dessous un exemple d'organigramme avec des départements communs et des niveaux d'ancienneté.
Exemple de structure organisationnelle
Une application d'IA générative qui comprend la structure d'une organisation peut jouer un rôle central dans l'automatisation et l'adaptation de cette structure au fur et à mesure de l'évolution de l'entreprise. En comprenant la hiérarchie, les rôles et les relations interdépartementales, l'IA peut mettre en évidence les inefficacités et suggérer des modifications qui s'alignent sur la trajectoire de croissance de l'entreprise. Lorsque les entreprises évoluent ou pivotent, l'IA peut ajuster dynamiquement la structure organisationnelle, en veillant à ce qu'elle reste optimisée pour les nouveaux objectifs et défis.
Automatiser le changement organisationnel avec GenAI
Automatiser la standardisation et la création de descriptions de postes avec GenAI
L'une des applications les plus immédiates et les plus efficaces de la GenAI dans le domaine des ressources humaines est la capacité à normaliser et à créer automatiquement des descriptions de postes. Ce processus n'est pas seulement une question d'efficacité administrative ; il joue un rôle crucial en garantissant que les rôles professionnels sont clairement définis, alignés sur la structure organisationnelle et qu'ils soutiennent l'équité salariale tant interne qu'externe.
Commencer par la normalisation
La plupart des entreprises disposent d'un ensemble de descriptions de postes qui manquent souvent de cohérence en termes de format, de détails et de structure. Ces divergences peuvent être source de confusion, de désalignement et même de disparités salariales. En tirant parti de GenAI, les organisations peuvent automatiquement normaliser ces descriptions de poste, en veillant à ce qu'elles adhèrent à une structure uniforme qui s'inscrit dans la hiérarchie organisationnelle établie. Cette normalisation permet de clarifier les rôles, les responsabilités et les attentes au sein des départements et des niveaux d'ancienneté.
Création de nouvelles descriptions d'emploi
Au fur et à mesure que les organisations se développent et évoluent, de nouveaux rôles et de nouvelles responsabilités apparaissent. GenAI peut être utilisé pour créer de nouvelles descriptions de postes qui non seulement répondent au format normalisé, mais qui sont également adaptées pour s'intégrer parfaitement à la structure existante de l'entreprise. Cela garantit que les nouveaux postes sont clairement définis et alignés à la fois sur la hiérarchie organisationnelle et sur les objectifs de l'entreprise.
Soutenir l'équité salariale
Les descriptions de poste normalisées sont un élément clé du maintien de l'équité salariale interne et externe. Lorsque les rôles sont clairement définis et appliqués de manière cohérente dans l'ensemble de l'organisation, il devient plus facile de s'assurer que les employés sont rémunérés de manière équitable en fonction de leurs rôles, de leurs responsabilités et des références du marché. Cela permet non seulement de prévenir les disparités salariales, mais aussi de favoriser un environnement de travail équitable et inclusif, ce qui est de plus en plus important pour les employés et les parties prenantes.
Visualiser le processus
L'image ci-dessous montre comment GenAI peut transformer une collection existante de descriptions de postes non standardisées en un format standardisé, et comment elle peut être utilisée pour générer automatiquement de nouvelles descriptions de postes standardisées qui s'intègrent dans la structure organisationnelle.
Exemple de standardisation et de création d'une description de poste à l'aide de GenAI
En normalisant et en créant des descriptions de poste, GenAI s'assure que chaque rôle s'intègre parfaitement dans la hiérarchie organisationnelle existante. L'image ci-dessous montre comment ces descriptions de poste normalisées sont systématiquement organisées au sein des différents départements et à différents niveaux d'ancienneté.
Descriptions d'emploi normalisées intégrées dans la structure organisationnelle
Ce visuel montre comment les descriptions de poste, une fois normalisées par GenAI, sont intégrées dans la hiérarchie de l'entreprise. Cet alignement est essentiel pour maintenir la clarté des rôles et des responsabilités, en veillant à ce que chaque poste - du débutant au cadre supérieur - s'inscrive dans le cadre organisationnel plus large. En intégrant ces descriptions dans la structure, les entreprises peuvent mieux gérer les rôles et les responsabilités tout en soutenant des pratiques de rémunération cohérentes et équitables dans l'ensemble de l'entreprise.
Pourquoi il s'agit d'un cas d'utilisation idéal pour la GenAI
S'il est facile de s'imaginer que l'intelligence artificielle peut tout faire , il est plus constructif d'examiner les cas d'utilisation spécifiques dans lesquels la GenAI peut exceller aujourd'hui. Ce cas d'utilisation des RH est particulièrement bien adapté à une automatisation alimentée par la GenAI pour plusieurs raisons convaincantes :
Marges d'erreur
L'IA générative est connue pour parfois "halluciner" ou, plus simplement, fabriquer des informations dans ses résultats. L'adoption rapide de cette technologie s'accompagne d'efforts considérables pour en améliorer la fiabilité. Des stratégies telles que l'utilisation d'invites plus spécifiques, la définition de garde-fous, l'exploitation des modes de précision du modèle du grand langage (LLM) et l'intégration de mécanismes de vérification des faits sont toutes employées pour atténuer ces problèmes. Si les hallucinations restent un défi, elles ne sont pas insurmontables pour les entreprises qui utilisent cette technologie.
Dans le contexte de la normalisation et de l'automatisation des descriptions d'emploi, la précision requise est généralement moins stricte que pour des tâches telles que la rédaction de documents juridiques, où même des erreurs mineures ou des interprétations erronées peuvent avoir des conséquences graves. Cela ne signifie pas que la GenAI ne peut pas être utilisée pour des tâches exigeant une précision quasi parfaite, mais cela nécessite une conception plus minutieuse du processus d'automatisation et un examen approfondi des résultats finaux.
Connaissances fondamentales
Si vous avez utilisé des solutions GenAI comme ChatGPT dans votre travail ou dans votre vie privée, vous avez probablement découvert à quel point la spécificité et les détails de votre message-guide sont cruciaux pour la qualité du résultat. Au début du récent cycle d'engouement pour la GenAI, on a assisté à une vague d' offres d 'emploi bien rémunérées pour des "ingénieurs en messages-guides", car les entreprises recherchaient des spécialistes capables de maximiser le potentiel de ces modèles avancés.
Au fur et à mesure de la maturation de la technologie, il est devenu évident que de nombreux travailleurs du savoir devront développer leurs propres compétences en matière d'incitation pour exploiter pleinement les capacités de la GenAI. Heureusement, la plupart des entreprises, quelle que soit leur taille, possèdent déjà une grande partie des données de base nécessaires à la mise en place d'une automatisation efficace. Il s'agit notamment des hiérarchies organisationnelles établies et d'un corpus de descriptions de postes existantes.
En plus de ces données internes, les entreprises utilisent souvent des données de rémunération provenant de sources externes pour maintenir leurs offres compétitives sur le marché. Associées à la rémunération connue des employés existants, ces informations peuvent considérablement améliorer les performances et l'utilité d'une application GenAI conçue pour soutenir les départements des ressources humaines et les responsables du recrutement.
Surmonter les erreurs humaines
Traditionnellement, l'externalisation du traitement des affaires (BPO) se concentre sur l'automatisation des tâches répétitives telles que la saisie de données, où les erreurs humaines sont fréquentes en raison de la monotonie et de la difficulté à rester concentré. Bien que l'externalisation du traitement des affaires ait évolué pour gérer des processus plus complexes, notamment le service à la clientèle et les tâches analytiques, ces automatisations reposent encore souvent sur des systèmes rigides, fondés sur des règles. L'IA générative, cependant, étend l'automatisation au-delà des tâches mécaniques, offrant la flexibilité nécessaire pour gérer des responsabilités plus nuancées et plus complexes tout en assurant la cohérence que les humains peuvent avoir du mal à atteindre.
Par exemple, lors de la rédaction des descriptions de poste, de leur intégration dans une hiérarchie organisationnelle dynamique et de l'évaluation des rôles en fonction des priorités internes et des conditions externes du marché, GenAI peut maintenir un niveau de cohérence qu'il est difficile d'atteindre avec un groupe de personnes ayant des perspectives et des priorités différentes. Même quelque chose d'apparemment simple, comme faire en sorte qu'une cohorte de responsables du recrutement suive systématiquement un modèle standard pour les descriptions de poste, peut s'avérer difficile, sans parler de la prise en compte des préjugés et des préférences individuelles dans la hiérarchisation des rôles.
L'homme dans la boucle interne (HITL)
L'assurance qualité dans le domaine de l'intelligence artificielle dépend souvent de la supervision humaine. Qu'il s'agisse de la formation d'un nouveau modèle à l'aide de méthodes telles que l'apprentissage par renforcement avec retour d'information humain (RLHF), de l'étiquetage de grands ensembles de données ou de l'examen de la qualité des résultats de l'IA et de la création de boucles de retour d'information, les humains jouent un rôle crucial dans de nombreux projets d'intelligence artificielle les workflows. Cependant, toutes les unités opérationnelles ne disposent pas des ressources nécessaires pour maintenir une équipe dédiée de réviseurs, ce qui conduit à l'externalisation d'une grande partie de ce travail.
Heureusement, notre utilisation des RH dispose d'un mécanisme naturel d'évaluation humaine : les responsables du recrutement. Ces derniers, qui sont en fin de compte responsables du recrutement de nouveaux talents, ont tout intérêt à examiner les descriptions de poste générées par l'IA. Ils s'assurent que ces descriptions reflètent correctement les responsabilités du poste avant qu'elles ne soient publiées en interne ou en externe, ce qui constitue un processus de contrôle de la qualité efficace et intégré.
Comment cette automatisation alimentée par la GenAI profite aux entreprises
L'automatisation de la normalisation et de la création des descriptions de poste, ainsi que le maintien d'une hiérarchie organisationnelle dynamique, offrent des avantages considérables aux entreprises. En s'appuyant sur GenAI, les entreprises peuvent s'assurer que les descriptions de postes sont cohérentes, à jour et alignées sur les priorités internes et les conditions externes du marché. Cela réduit le temps et les efforts nécessaires à la création et à la mise à jour de ces documents, ce qui permet aux équipes RH de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
En outre, l'automatisation de ce processus minimise les erreurs humaines et les préjugés, ce qui permet d'obtenir des descriptions de postes plus précises et plus équitables. Elle facilite également un meilleur alignement entre les rôles et la structure évolutive de l'organisation, en veillant à ce que chaque poste soit clairement défini et valorisé de manière appropriée. Cela permet non seulement de rationaliser le processus de recrutement, mais aussi d'améliorer la mobilité interne et la gestion des talents, ce qui contribue en fin de compte à rendre l'entreprise plus efficace et plus compétitive.
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