HR-AI-checklista: Ställa rätt frågor

HR-personal känner pressen att implementera och ibland gör de det utan att stanna upp och ställa rätt frågor. Uppfattningen är ofta:”Det är AI – jag kommer antagligen inte att förstå det ändå.”  

Leverantörer förstärker ibland detta genom att använda alltför tekniska termer. Resultatet blir tystnad, och bristfälliga lösningar kan smyga sig igenom obemärkt. 

För att överbrygga denna klyfta har Assessio tagit fram en praktisk checklista. Syftet är enkelt: att ge HR-chefer, oavsett teknisk bakgrund, möjlighet att ställa rätt frågor när de utvärderar AI-lösningar.

När ska checklistan användas?

Checklistan är utformad för situationer när HR överväger AI-lösningar för rekrytering, utvärdering eller talangutveckling och behöver jämföra leverantörer eller säkerställa efterlevnad. Den är särskilt relevant när: 

• Jämförelse av olika AI-lösningar för rekrytering, utvärdering eller utveckling. 
• Förhandla med en potentiell leverantör eller partner. 
• Säkerställa att din organisation uppfyller regleringsmässiga och etiska standarder vid beslut om personalfrågor. 

Checklistan omfattar tre viktiga områden:datainmatning, datautmatning och efterlevnad. 

1. Datainmatning – vilka data matas in i AI:n?

Kvaliteten på AI-resultat är beroende av kvaliteten på den data som matas in. Ofullständig, irrelevant eller partisk input leder oundvikligen till missvisande resultat.

Ett system som enbart baseras på personlighetsdata kan till exempel överbetona vissa egenskaper och samtidigt förbise viktiga färdigheter. Om det enbart tar hänsyn till IQ riskerar det att ignorera faktorer som samarbetsförmåga eller empati. AI är inte felfritt – och irrelevanta indata kan lätt snedvrida beslutsprocessen.

Viktiga frågor för leverantörer:

• Hursupport de underliggande uppgifternasupport om arbetsprestanda?
• Vilken forskning stöder detta påstående?
• Hur övervakas och uppdateras datakällor för att förhindra att partiskhet påverkar resultaten?
• Hur arbetar du med datavariationer för att säkerställa att modellen förblir allmänt tillämplig och inte är partisk mot ett snävt resultat?
• Hur säkerställer systemet att endastarbetsrelateradedata används i prognoserna?

2. Datautmatning – hur tolkar AI data?

Även med högkvalitativa indata kan AI misslyckas om tolkningsramen är bristfällig. Utan tydliga riktlinjer kan systemet ”övertolka” eller dra slutsatser från fel källa. Att till exempel förutsäga inlärningsförmågan utifrån personlighetsdrag snarare än kognitiva data kommer att leda till felaktiga resultat.

Det är därför ramverk som Retrieval-Augmented Generation (RAG) är viktiga. De säkerställer att AI tittar på rätt typ av data beroende på den fråga som ställs. Utan sådana mekanismer ökar risken för felaktiga insikter avsevärt. 

Viktiga frågor för leverantörer:

• Vilka säkerhetsåtgärder finns för att säkerställa att AI tolkar data korrekt?
• Kan HR-användare se vilka datakällor som använts för att generera en viss utdata?
• Hur har resultatet validerats mot verkliga arbetsresultat? 
• Vilka alternativ finns för mänsklig granskning innan AI-rekommendationer tillämpas?
• Hur hanterar systemet fall med otillräckliga eller saknade uppgifter?

3. Efterlevnad – är integriteten och etiken tryggad?

HR hanterar några av de mest känsliga uppgifterna inom alla organisationer. Att säkerställa efterlevnad är därför inte förhandlingsbart. Frågor om integritet, säkerhet och etik är inte sekundära frågor, utan grundläggande. Varje överträdelse riskerar att orsaka både individuell skada och allvarliga konsekvenser för företagets anseende och ekonomi.

Viktiga frågor för leverantörer:

• Hur uppfyller lösningen kraven i EU:s AI-lag och GDPR?
• Var lagras uppgifterna och vem har tillgång till dem?
• Används kunddata någonsin för att träna modellen? Om ja, hur?
• Finns det regelbundna revisioner och övervakningsrutiner?
• Vilka skyddsåtgärder förhindrar att systemet skapar eller förstärker fördomar eller drar slutsatser som inte är lämpliga i ett arbets sammanhang?

Slutsats

Checklistan handlar inte om att förvandla HR-personal till datavetare. Den handlar om att möjliggöra en AI-strategi som stärker personalbeslut genom validitet, rättvisa, efterlevnad och förtroende. Genom att förse HR med ett tydligt, praktiskt verktyg hjälper checklistan dem att ställa rätt frågor och kräva transparenta svar.

👉Vill du förstå hur man gör detta i praktiken?
Ladda ner vår vitbok:Den kompletta guiden till AI inom HR