AI and the future of human resources (IBM)
AI နှင့် လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ်တို့ရဲ့ အနာဂတ်
Tags
Artificial Intelligence Business operations Business automation
Updated: 6 June 2025
Authors
Content Writer, IBM Consulting
IBM Blog
Inbound Content Lead, AI Productivity & IBM Consulting
HR မှာ AI ဆိုတာ ဘာလဲ။
လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ် (HR) နယ်ပယ်ရှိ ဉာဏ်ရည်တု (AI) ဆိုတာက မိရိုးဖလာ HR လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေနဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်တွေကို ပြောင်းလဲဖို့အတွက် AI နည်းပညာတွေကို အသုံးချခြင်းကို ဆိုလိုပါတယ်။ ၎င်းဟာ ထပ်တလဲလဲလုပ်ရတဲ့ လုပ်ငန်းတွေကို အလို အလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ HR အချက်အလက်တွေကနေ ပိုမိုနက်ရှိုင်းတဲ့ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုတွေ ရယူခြင်းနဲ့ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုလုံးရဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာမှာ အထောက်အကူပြုခြင်းတို့အတွက် algorithms တွေ၊ machine learning models တွေနဲ့ ဉာဏ်ရည်တုစနစ်တွေကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုခြင်းတို့ ပါဝင်ပါတယ်။ ဒီနည်းပညာတွေက ဝန်ထမ်းတွေအတွက် ပင်ပန်းမှုနွေကို လျှော့ချပေးခြင်းနဲ့ HR ပညာရှင်တွေကို ပိုမိုတီထွင်ဖန်တီးနိုင်တဲ့ သို့မဟုတ် သိမ်မွေ့တဲ့ ဝန်ထမ်းရေးရာကိစ္စရပ်တွေမှာ အာရုံစိုက်နိုင်စေခြင်းဖြင့် ဝန်ထမ်းအတွေ့အကြုံ ကိုလည်း တိုးတက်စေပါတယ်။
ဉာဏ်ရည်တု (AI) နည်းပညာဟာ လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ် (HR) နယ်ပယ်မှာ အချက်အလက် အမြောက်အမြားကို အချိန်နဲ့တပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်တဲ့၊ ပုံစံတွေကို မှတ်မိနိုင်တဲ့၊ အကြောင်းအရာတွေကို ဖန်တီးနိုင်တဲ့၊ လူသားဆန်တဲ့ အပြန်အလှန်ဆက်ဆံမှုတွေကို ပုံဖော်ပေးနိုင်တဲ့ နည်းပညာအမျိုးမျိုးကို အသုံးချပါတယ်။ ဒီစွမ်းရည်တွေက HR ဌာနတွေရဲ့ လုပ်ငန်းဆောင် တာပုံစံတွေကို ပြောင်းလဲလျက်ရှိရာ၊ ၎င်းတို့က အဓိကအားဖြင့် အုပ်ချုပ်ရေးဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းတွေကနေ အဖွဲ့အစည်းတွေအတွင်း ပိုမိုမဟာဗျူဟာမြောက်တဲ့ ကဏ္ဍတွေဆီသို့ ကူးပြောင်းနိုင်ဖို့ အခွင့်အလမ်းတွေ ပေးလျက်ရှိပါတယ်။
ယနေ့ခေတ် HR ခေါင်းဆောင်တွေဟာ စိန်ခေါ်မှုများစွာနဲ့ ရင်ဆိုင်နေရပါတယ်။ ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ မျှော်လင့်ချက်တွေ ပြောင်းလဲလာတာ၊ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ လုပ်သားရှားပါးမှုပြဿနာနဲ့ ကျွမ်းကျင်မှု ကွာဟချက်တွေ တိုးလာတာတွေဟာ အဓိက စိန်ခေါ်မှုတွေပါပဲ။ AI နည်းပညာက လုပ်ငန်းနယ်ပယ်ကို အရှိန်အဟုန်ပြင်းစွာ ပြောင်းလဲနေတဲ့အတွက် HR ဌာနတွေဟာ ဒီပြောင်းလဲမှုတွေကို စီမံခန့်ခွဲရာမှာ အရေးပါတဲ့ အခန်းကဏ္ဍကနေ ပါဝင်လာဖို့ ရှိနေပါတယ်။ IBM Institute for Business Value ရဲ့ သုတေသနပြုချက်တွေအရ အမှုဆောင်အရာရှိတွေရဲ့ ၂၀% သာလျှင် သူတို့ရဲ့ အဖွဲ့အစည်းတွေမှာ အနာဂတ်အလုပ်ခွင်ဗျူဟာကို HR က ပိုင်ဆိုင်တယ်လို့ ဆိုပါတယ်။ ဒါဆိုရင် ဒီမေးခွန်းပေါ်လာပါတယ်။ HR က အနာဂတ်အလုပ်ခွင်ကို ပိုင်ဆိုင်တာမဟုတ်ရင် ဘယ်သူက ပိုင်ဆိုင်မှာလဲ။ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တစ်ခုလုံးကို ပြောင်းလဲပစ်နိုင်စွမ်းရှိတဲ့ ဒီနည်းပညာဟာ IT နဲ့ သက်ဆိုင်သလိုပဲ HR က စတင်လုပ်ဆောင်သင့်တဲ့ အရာတစ်ခုလည်း ဖြစ်ပါတယ်။
လာမယ့်နှစ်တွေမှာ ဉာဏ်ရည်တု (AI) ရဲ့ အသုံးပြုမှုက လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ် (HR) ဌာနတွေကို သိသာထင်ရှားတဲ့ နည်းလမ်းနှစ်မျိုးနဲ့ သက်ရောက်မှုရှိလာမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ ပထမဦးစွာ၊ AI ဟာ HR လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေကို ပိုမိုချောမွေ့လွယ်ကူစေပြီး လုပ်ငန်းခွင်အချက်အလက်တွေကို အကျိုးရှိရှိ အသုံးချကာ ဝန်ထမ်းစီမံခန့်ခွဲမှုနဲ့ စီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်တွေကို ပိုမိုကောင်းမွန်လာအောင် ကူညီပေးပါလိမ့်မယ်။ ဒါက HR ဌာနတွေရဲ့ လုပ်ငန်းဝန်ကို လျှော့ချပေးပြီး ပိုမိုမဟာဗျူဟာမြောက်တဲ့ ကိစ္စရပ်တွေမှာ အာရုံစိုက်နိုင်စေမှာပါ။ ဒုတိယအနေနဲ့၊ AI နည်းပညာတွေ ဝင်ရောက်လာတာနဲ့အမျှ HR ဌာနတွေအနေနဲ့ အလုပ်လုပ်ပုံအသစ်တွေကို လက်ခံနိုင်စွမ်းရှိတဲ့၊ ပြောင်းလဲမှုကို ဦးတည်တဲ့ ယဉ်ကျေးမှုကို မြှင့်တင်ပေးဖို့ လိုအပ်လာပါလိမ့်မယ်။ ဒီလိုပြောင်းလဲမှုက အဖွဲ့အစည်းရဲ့ အတွင်းပိုင်းမှာ အနည်းငယ် ပြန်လည်ချိန်ညှိမှုတွေ လိုအပ်ပေမယ့်၊ ရရှိလာနိုင်တဲ့ အကျိုးကျေးဇူးတွေကတော့ အလွန်ကြီးမားလှပါတယ်။
ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ ပြောင်းလဲမှုကို ဆန့်ကျင်တွန်းလှန်တာဟာ တီထွင်ဆန်းသစ်မှုအတွက် အဓိကအတား အဆီးတွေထဲက တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ ဝန်ထမ်းတွေအတွက် အကောင်းဆုံးအတွေ့အကြုံတွေ ဖန်တီးပေးနိုင်တဲ့ လုပ်ငန်းတွေဟာ တခြားလုပ်ငန်းတွေထက် ဝင်ငွေတိုးတက်မှု ၃၁% ပိုမိုမြင့်မားလေ့ရှိပါတယ်။ စီးပွားရေးနယ်ပယ်ဟာ အဆမတန် မြန်ဆန်တဲ့နှုန်းနဲ့ ပြောင်းလဲနေတာကြောင့် HR ဌာနတွေဟာ မဟာဗျူဟာမြောက် လုပ်သားအင်အား စီမံခန့်ခွဲမှုရဲ့ အရေးပါတဲ့ မောင်းနှင်အားတွေ ဖြစ်လာနိုင်ပါတယ်။ ဒါ့အပြင် လျင်မြန်ပြီး အမြဲမပြတ် ပြောင်းလဲတိုးတက်နေတဲ့ လုပ်ငန်းတွေကို ထိန်းသိမ်းရာမှာလည်း အဓိကအခန်းကဏ္ဍကနေ ပါဝင်နိုင်စွမ်းရှိပါတယ်။ မကြာသေးခင်က IBM Institute for Business Value ရဲ့ တွေ့ရှိချက်အရ CEO တွေရဲ့ ၅၇% က ဒေတာအခြေပြု ပြောင်းလဲမှုတစ်ခုအတွင်း နည်းပညာဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုတွေကို ကျော်လွှားတာထက် ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာ ပြောင်းလဲမှုက ပိုအရေးကြီးတယ်လို့ ယုံကြည်နေကြပါတယ်။
အမြဲတမ်းလုပ်နေရတဲ့ လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်တွေကို AI ကို လွှဲပြောင်းပေးခြင်း၊ လုပ်ငန်းရဲ့ လုပ်သားအင်အားဆိုင်ရာ အချက်အလက်တွေကို အကျိုးရှိရှိ အသုံးချခြင်းနဲ့ AI စနစ်သုံး ကျွမ်းကျင်မှု စီမံခန့်ခွဲမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းအားဖြင့် HR ဌာနတွေဟာ ဒီပြောင်းလဲမှုရဲ့ မောင်းနှင်အားတွေ ဖြစ်လာနိုင်ပါတယ်။ HR မှာ AI ကို အသွင်ပြောင်းလဲ အသုံးပြုတယ်ဆိုတာဟာ လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ် စီမံခန့်ခွဲမှုထဲကို ဉာဏ်ရည်တု နည်းပညာတွေကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းတာ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီလိုလုပ်ခြင်းအားဖြင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေကို ပိုမိုထိရောက်စေပြီး အချက်အလက်အခြေပြု လုပ်ငန်းစဉ်တွေကို ဖန်တီးပေးနိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ ဒီလိုပြောင်းလဲမှုတွေ လုပ်ဆောင်နေရင်းနဲ့လည်း လူသားဆန်တဲ့ ထိတွေ့မှု (human touch) ကိုတော့ ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားနိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။
HR မှာ အသုံးပြုတဲ့ AI အမျိုးအစားများ
HR ဌာနတွေဟာ AI နည်းပညာအမျိုးမျိုးကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုကြပါတယ်။ တစ်ခုချင်းစီမှာ သီးခြားလုပ်ဆောင်ချက်တွေ ရှိကြပြီး များသောအားဖြင့် ဒီကိရိယာတွေဟာ အတူတကွ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်လေ့ရှိပါတယ်။ ဥပမာအနေနဲ့ ပြောရရင် ကိုယ်တိုင်ဝန်ဆောင်မှုပေးတဲ့ AI လက်ထောက်တစ်ခုဟာ အသုံးပြုသူရဲ့ မေးမြန်းမှုကို နားလည်ဖို့၊ တုံ့ပြန်ဖို့နဲ့ ဆောင်ရွက်ပေးဖို့အတွက် သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း (natural language processing)၊ စက်သင်ယူမှု (machine learning)၊ ထုတ်ပေးနိုင်တဲ့ AI (generative AI) နဲ့ ကိုယ်စားပြု AI (agentic AI) စတာတွေကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ HR မှာ အသုံးများတဲ့ AI နည်းပညာတွေကတော့-
AI ကိုယ်စားပြုစနစ်များ (AI agents) ဆိုတာ လူသားတွေရဲ့ ကြီးကြပ်မှု အနည်းငယ်နဲ့ သတ်မှတ်ထားတဲ့ လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေကို လုပ်ဆောင်နိုင်တဲ့ ဒါမှမဟုတ် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားတဲ့ ရည်မှန်းချက်တွေကို ပြည့်မီအောင် လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်တဲ့ ကိုယ်ပိုင်စနစ်တွေ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီ AI ကိုယ်စားပြုစနစ်တွေဟာ မှတ်ဉာဏ်ကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ပြီး အချိန်နဲ့အမျှ သင်ယူနိုင်တာကြောင့် သူတို့ရဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်တွေဟာလည်း တဖြည်းဖြည်း တိုးတက်ကောင်းမွန်လာပါတယ်။ ဥပမာအနေနဲ့ ပြောရရင် ဒီစနစ်တွေကို ဝန်ထမ်းလောင်း ရှာဖွေရာမှာ အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ သူတို့ဟာ အလုပ်ကြော်ငြာဘုတ်တွေနဲ့ ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ကွန်ရက်တွေကို လေ့လာစစ်ဆေးပြီး အလားအလာရှိတဲ့ ဝန်ထမ်းလောင်းတွေကို ဖော်ထုတ်ပေးနိုင်ပါတယ်။ ဝန်ထမ်းအကျိုးခံစားခွင့် စီမံခန့်ခွဲမှုမှာဆိုရင် AI ကိုယ်စားပြုစနစ်တွေက ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ အကျိုးခံစားခွင့် မှတ်ပုံတင်ခြင်း ဒါမှမဟုတ် လုပ်ငန်းခွင်ဆိုင်ရာ မူဝါဒတွေနဲ့ပတ်သက်တဲ့ မေးခွန်းတွေကို ဖြေကြားပေးနိုင်ပါတယ်။ ဒါ့အပြင် AI ကိုယ်စားပြုစနစ်တွေဟာ စည်းမျဉ်းစည်းကမ်း လိုက်နာမှုကို စောင့်ကြည့်ရာမှာလည်း ကျွမ်းကျင်ပါတယ်။ သူတို့ဟာ စည်းမျဉ်းအပြောင်းအလဲတွေကို ကြိုတင်စောင့်ကြည့်ပြီး ကုမ္ပဏီမူဝါဒတွေ ခေတ်မီနေစေဖို့ သေချာအောင် လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်ပါတယ်။
AI လက်ထောက်များ (AI Assistants)
AI လက်ထောက်များဆိုတာ သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း (Natural Language Processing - NLP) ကို အသုံးပြုပြီး အပြန်အလှန်တုံ့ပြန် ကူညီပံ့ပိုးပေးတဲ့ စနစ်တွေ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါတွေဟာ ပုံမှန် chatbot တွေရဲ့ နောက်ထပ် တိုးတက်လာတဲ့ ပုံစံတွေဖြစ်ပြီး၊ ပိုမိုများပြားတဲ့ ကိရိယာတွေကို အသုံးပြုနိုင်တာကြောင့် ပိုမိုရှုပ်ထွေးတဲ့ မေးခွန်းတွေကိုပါ ကူညီဖြေရှင်းပေးနိုင်ပါတယ်။ AI ကိုယ်စားပြုစနစ်တွေလိုပဲ AI လက်ထောက်တွေဟာ မှတ်ဉာဏ်ကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ပြီး အသုံးပြုသူတွေရဲ့ နှစ်သက်မှုတွေနဲ့ အရင်က အပြန်အလှန်ပြောဆိုခဲ့တာတွေကို မှတ်သားထားနိုင်ပါတယ်။ သူတို့ကို ပုံမှန်မေးခွန်းတွေ ဖြေကြားပေးဖို့နဲ့ ဝန်ထမ်းတွေကို သာမန် HR လုပ်ငန်းစဉ်တွေမှာ လမ်းညွှန်ပေးဖို့ မကြာခဏ အသုံးပြုကြပါတယ်။ ဝန်ထမ်းသစ်ခန့်အပ်တဲ့ လုပ်ငန်းစဉ် (onboarding process) မှာဆိုရင် AI လက်ထောက်တွေက ဝန်ထမ်းသစ်တွေကို လုပ်ငန်းမိတ်ဆက် အစီအစဉ်တွေနဲ့ စာရွက်စာတမ်းဆိုင်ရာ ကိစ္စရပ်တွေကို တစ်ဆင့်ချင်းစီ လမ်းညွှန်ပေးနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့် IBM ရဲ့ ပြည်တွင်းသုံး AskHR ကိရိယာဟာ ပုံမှန် HR လုပ်ငန်းစဉ် ၈၀ ကျော်ကို အလိုအလျောက် ဆောင်ရွက်ပေးနိုင်တာကြောင့် ဌာနတစ်ခုတည်းအတွက်ကိုပဲ သုံးလပတ်တစ်ခုအတွင်း နာရီပေါင်း ၁၂,၀၀၀ သက်သာစေခဲ့တယ်လို့ သိရပါတယ်။
လုပ်ငန်းအလိုအလျောက်စနစ် (Automation) နှင့် စက်ရုပ်လုပ်ငန်းအလိုအလျောက်စနစ် (RPA)
လုပ်ငန်းအလိုအလျောက်စနစ် (Automation) နဲ့ စက်ရုပ်လုပ်ငန်းအလိုအလျောက်စနစ် (RPA) တို့ဟာ ဒေတာထည့်သွင်းခြင်း (data entry) ဒါမှမဟုတ် လစာတွက်ချက်ခြင်း (payroll processing) လိုမျိုး ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ရတဲ့ အလုပ်တွေကို အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်ပါတယ်။ နည်းပညာအရဆိုရင် ဒါတွေဟာ တိကျတဲ့ AI မဟုတ်ပေမဲ့ HR နယ်ပယ်မှာ AI နဲ့ တွဲဖက်ပြီး အသုံးပြုနိုင်တဲ့ ကိရိယာတွေ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီနည်းပညာတွေဟာ သတ်မှတ်ထားတဲ့ စံနှုန်းတွေအလိုက် အလုပ်လျှောက်ထားသူတွေကို စစ်ထုတ်တာ၊ ဒါမှမဟုတ် ဝန်ထမ်းမှတ်တမ်းတွေကို ထိန်းသိမ်းတာလိုမျိုး ရိုးရှင်းတဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်တွေကို လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်ပါတယ်။
ထုတ်လုပ်ပေးနိုင်သော AI (Generative AI)
ထုတ်လုပ်ပေးနိုင်သော AI (Generative AI) ဆိုတာ လေ့ကျင့်ထားတဲ့ ဒေတာတွေကနေ ပုံစံတွေကို သင်ယူပြီး အကြောင်းအရာအသစ်တွေကို ဖန်တီးပေးနိုင်တဲ့ AI အမျိုးအစား ဖြစ်ပါတယ်။ HR နယ်ပယ်မှာဆိုရင် ဒီ AI ဟာ HR ဌာနတွေအတွက် ရက်ပေါင်းများစွာ ဒါမှမဟုတ် ရက်သတ္တပတ်တွေကြာအောင် လုပ်ဆောင်ရမယ့် အကြောင်းအရာတွေကို အချိန်တိုအတွင်း မြန်မြန်ဆန်ဆန် ဖန်တီးပေးဖို့ အသုံးပြုကြပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ထုတ်ပေးနိုင်သော AI ကို ပြည့်စုံတဲ့ အလုပ်ဖော်ပြချက်တွေ (job descriptions) ဒါမှမဟုတ် တစ်ဦးချင်းစီအတွက် ကိုက်ညီတဲ့ အင်တာဗျူးမေးခွန်းတွေ ဖန်တီးရာမှာ အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ လေ့ကျင့်ရေး ဒါမှမဟုတ် ဝန်ထမ်းအသစ်ခန့်အပ်တဲ့ လုပ်ငန်းစဉ် (onboarding) တွေမှာဆိုရင် ဝန်ထမ်းတွေအတွက် တစ်ဦးချင်းစီနဲ့ ကိုက်ညီတဲ့ သင်ကြားရေးဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာတွေကို ထုတ်လုပ်ပေးပါတယ်။ ဒါ့အပြင် ထုတ်ပေးနိုင်သော AI ဟာ ကုမ္ပဏီရဲ့ ဆက်သွယ်ပြောဆိုမှုတွေကို ရေးသားရာနဲ့ အပ်ဒိတ်လုပ်ရာမှာ၊ မူဝါဒမူကြမ်းတွေ ရေးဆွဲရာမှာ ဒါမှမဟုတ် ဝန်ထမ်းအဖွဲ့အစည်းအလိုက် သူတို့ရဲ့ လိုအပ်ချက်တွေကို အကောင်းဆုံးဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ဖို့ ပုံစံတူ မက်ဆေ့ချ်တွေ ဖန်တီးရာမှာလည်း အထောက်အကူပြုပါတယ်။
သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း (Natural Language Processing - NLP)
သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) ဆိုတာ စက်တွေက လူသားတွေရဲ့ ဘာသာစကားကို နားလည်ပြီး လုပ်ဆောင်နိုင်အောင် ကူညီပေးတဲ့ နည်းပညာဖြစ်ပါတယ်။ NLP ကို စိတ်ခံစားမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (sentiment analysis) အတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာအနေနဲ့ စစ်တမ်းတွေနဲ့ ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ ဆက်သွယ်ပြောဆိုမှုတွေကနေ အသုံးဝင်တဲ့ အချက်အလက်တွေကို ထုတ်ယူနိုင်ပါတယ်။ ဒါ့အပြင် အလုပ်လျှောက်လွှာတွေ (resumes) ကနေ အချက်အလက်တွေကို ထုတ်ယူပြီး အမျိုးအစားခွဲခြားတာ၊ လုပ်ငန်းစွမ်းဆောင်ရည် သုံးသပ်ချက်တွေ (performance reviews) မှာရှိတဲ့ ပုံစံတွေကို ဖော်ထုတ်တာနဲ့ ပြည်တွင်းဆက်သွယ်ရေးတွေကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတာ စတာတွေအတွက်လည်း NLP ကို အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ကြိုတင်ခန့်မှန်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (Predictive Analytics)
ကြိုတင်ခန့်မှန်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းစနစ်များ (Predictive analytics systems) ဆိုတာ အနာဂတ်မှာ ဖြစ်လာမယ့် အခြေအနေတွေကို ခန့်မှန်းနိုင်ဖို့ သမိုင်းဝင်အချက်အလက် (historical data) တွေကို အသုံးပြုတာ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီစနစ်တွေဟာ လုပ်သားအင်အား စီမံခန့်ခွဲမှု (workforce planning) မှာ အထူးအသုံးဝင်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဈေးကွက်လမ်းကြောင်းတွေနဲ့ လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်တွေအပေါ် အခြေခံပြီး အနာဂတ်မှာ လိုအပ်မယ့် ဝန်ထမ်းအင်အားကို ခန့်မှန်းပေးနိုင်ပါတယ်။ ဒါ့အပြင် အခါအားလျော်စွာ လုပ်ဆောင်တဲ့ လစာပြန်လည်သုံးသပ်မှုတွေ (periodic salary reviews) မှာ လစာဖွဲ့စည်းပုံတွေကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပါတယ်။ အချို့အသုံးချမှုတွေမှာဆိုရင် သူတို့ဟာ ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်လမ်းကြောင်းတွေကိုလည်း ခန့်မှန်းပေးနိုင်ပြီး၊ ဖြစ်လာနိုင်တဲ့ လုပ်သားအင်အားဆိုင်ရာ ပြဿနာတွေအတွက် ကြိုတင်သတိပေးချက်တွေ ပေးနိုင်တာကြောင့် မန်နေဂျာတွေအနေနဲ့ ပြဿနာတွေ ဒါမှမဟုတ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု လိုအပ်ချက်တွေကို ဖော်ထုတ်နိုင်ဖို့ ကူညီပေးပါတယ်။ ဒီစနစ်တွေဟာ AI စနစ်သုံး လုပ်သားအင်အားစုတွေဟာ နည်းပညာဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုတွေကို ပိုမိုလိုက်စားလာတာနဲ့အမျှ အနာဂတ်မှာ လိုအပ်လာမယ့် သင်ယူမှုအခွင့်အလမ်းတွေကို ခန့်မှန်းရာမှာလည်း အသုံးဝင်ပါတယ်။ဝန်ထမ်းသစ်ခန့်အပ်ခြင်း (Onboarding)
AI ကို အခြေခံတဲ့ ကိုယ်ပိုင်ပြုလုပ်မှုစနစ် (personalization) တွေဟာ ဝန်ထမ်းသစ်ခန့်အပ်တဲ့ လုပ်ငန်းစဉ် (onboarding process) ကို အကြီးအကျယ် တိုးတက်ကောင်းမွန်စေပါတယ်။ နည်းပညာမျိုးစုံကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုခြင်းအားဖြင့် လုပ်ငန်းတွေဟာ ဝန်ထမ်းသစ်တွေရဲ့ ရာထူးနဲ့ နောက်ခံအခြေအနေတွေပေါ် မူတည်ပြီး သူတို့နဲ့ ကိုက်ညီတဲ့၊ သက်ဆိုင်တဲ့ အတွေ့အကြုံတွေကို ဖန်တီးပေးနိုင်ပါတယ်။ Virtual orientation assistants တွေဟာ ဝန်ထမ်းသစ်တွေကို ကုမ္ပဏီမူဝါဒတွေနဲ့ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းတွေတစ်လျှောက် သူတို့ရဲ့ ကိုယ်ပိုင်နှုန်းထားနဲ့ လမ်းညွှန်ပေးတာကြောင့် အရေးကြီးတဲ့ အချက်အလက်တွေကို တသမတ်တည်း ပေးပို့နိုင်အောင် သေချာစေပါတယ်။ Agentic AI ကတော့ အကောင့်ဖွင့်တာနဲ့ စာရွက်စာတမ်းတွေ ဆောင်ရွက်တာလိုမျိုး လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်တွေကို လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်တာကြောင့် လူနဲ့ကိုယ်တိုင် လုပ်ဆောင်ရမယ့် လိုအပ်ချက်ကို အများကြီး လျှော့ချပေးပါတယ်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပဲ adoption monitoring software ကတော့ ထပ်ဆောင်းအကူအညီ လိုအပ်နိုင်တဲ့ ဝန်ထမ်းအသစ်တွေကို ဖော်ထုတ်ပေးပါတယ်။ ဒီလို AI ဦးဆောင်တဲ့ ဝန်ထမ်းသစ်ခန့်အပ်မှု တိုးမြှင့်ချက်တွေဟာ ဝန်ထမ်းသစ်တွေရော HR ပညာရှင်တွေအတွက်ပါ ပိုမိုထိရောက်ပြီး စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတဲ့ အတွေ့အကြုံတွေကို ဖန်တီးပေးပါတယ်။ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု (Professional Development)
AI စနစ်သုံး ကိရိယာတွေဟာ ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ အရေးကြီးတဲ့ ကျွမ်းကျင်မှုတွေကို သင်ယူနိုင်ဖို့နဲ့ သူတို့ရဲ့ ရည်မှန်းချက်တွေကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ဖို့ ကူညီပေးပါတယ်။ ကိုယ်ပိုင်သင်ယူမှုစနစ်တွေက ဝန်ထမ်းတစ်ဦးချင်းစီရဲ့ လိုအပ်ချက်တွေ၊ သင်ယူမှုပုံစံတွေနဲ့ အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းဆိုင်ရာ ရည်မှန်းချက်တွေအပေါ် အခြေခံပြီး ကိုက်ညီတဲ့ သင်တန်းအကြောင်းအရာတွေကို ပံ့ပိုးပေးတာကြောင့် ကျွမ်းကျင်မှုတွေကို ပိုမိုထိရောက်စွာ ရရှိစေပါတယ်။ ဒီ AI အသုံးချမှုတွေအားလုံးကို ပေါင်းစပ်လိုက်တဲ့အခါ၊ နည်းပညာဦးဆောင်တဲ့ ကမ္ဘာကြီးထဲမှာ လစ်ဟာနေတဲ့ ကျွမ်းကျင်မှုကွာဟချက်ကို ပိတ်ဆို့နိုင်ဖို့ ကူညီပေးပြီး မဟာဗျူဟာမြောက်ပြီး ပိုမိုကိုယ်ပိုင်ဆန်တဲ့ အရည်အချင်းမြှင့်တင်မှု နည်းလမ်းတွေကို ဖန်တီးပေးပါတယ်။ ဆက်ခံမှု ပုံဖော်ခြင်းကိရိယာများ (Succession-mapping tools) ကလည်း ခေါင်းဆောင်မှုရာထူးတွေအတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိတဲ့ ပြည်တွင်းကိုယ်စားလှယ်လောင်းတွေကို သူတို့ရဲ့ ကျွမ်းကျင်မှု ဒါမှမဟုတ် အတွေ့အကြုံတွေအပေါ် အခြေခံပြီး ဖော်ထုတ်ပေးနိုင်တာကြောင့် ပိုမိုခိုင်မာတဲ့ အရည်အချင်းရှိ ဝန်ထမ်းအင်အားကို ဖန်တီးပေးပါတယ်။ ပြည်တွင်း ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်ဖြစ်စေပြီး ကိုယ်ပိုင်ဆန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းအားဖြင့် လုပ်ငန်းတွေဟာ အမြဲမပြတ် တိုးတက်နေတဲ့ လုပ်သားအင်အားစုကို ဖန်တီးနိုင်ပါတယ်။ ဒါက ဝန်ထမ်းတွေ လုပ်ငန်းမှာ ဆက်လက်တည်မြဲမှုကို တိုးမြှင့်ပေးပြီး သူတို့ရဲ့ လုပ်ငန်းကို လျင်မြန်သွက်လက်နေစေဖို့ သေချာစေပါတယ်။စွမ်းဆောင်ရည် စီမံခန့်ခွဲမှု (Performance Management)
စွမ်းဆောင်ရည် စီမံခန့်ခွဲမှု လုပ်ငန်းစဉ်တွေကို AI စနစ်သုံး စဉ်ဆက်မပြတ် တုံ့ပြန်မှုစနစ်များ (continuous feedback systems) ကနေတစ်ဆင့် ပိုမိုတိုးတက်ကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါတယ်။ ဒီစနစ်တွေဟာ ပုံမှန် စွမ်းဆောင်ရည်ဆိုင်ရာ ဆွေးနွေးမှုတွေကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပြီး တုံ့ပြန်မှု ပုံစံတွေကို မှတ်တမ်းတင်ထားတာကြောင့် ပုံမှန်ပြန်လည်သုံးသပ်မှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို တိုးတက်စေပါတယ်။ စွမ်းဆောင်ရည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ကိရိယာတွေက အဖွဲ့တွေနဲ့ ဌာနတွေအလိုက် ပုံစံတွေကို ဖော်ထုတ်ပေးပြီး၊ လူကိုယ်တိုင် ရှာဖွေရခက်ခဲနိုင်တဲ့ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုတွေကို ပေးစွမ်းပါတယ်။ ဒီလို AI စနစ်သုံး တိုးမြှင့်မှုတွေဟာ ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနဲ့ လုပ်ငန်းရဲ့ အောင်မြင်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ပံ့ပိုးပေးနိုင်ဖို့အတွက် ပိုမိုတက်ကြွပြီး ဒေတာအခြေပြုတဲ့ စွမ်းဆောင်ရည် စီမံခန့်ခွဲမှု နည်းလမ်းတွေကို ဖန်တီးပေးပါတယ်။
ဥပမာတစ်ခုအနေနဲ့ ပြောရရင် IBM ဟာ HR မန်နေဂျာတွေကို သုံးလပတ်အလိုက် ရာထူးတိုးမြှင့်တဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက်လုံး ကူညီပေးဖို့အတွက် AI ကိုယ်စားပြုစနစ် (AI agent) တစ်ခုကို အသုံးပြုခဲ့ပါတယ်။ ဒီ agent က ဝန်ထမ်းပေါင်း ၁၇,၀၀၀ အထိရှိတဲ့ အချက်အလက်တွေကို စနစ်ပေါင်းများစွာကနေ စုဆောင်းတာနဲ့ ပုံစံချတာတွေကို အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်ပေးခဲ့တာကြောင့် HR ရဲ့ စီမံခန့်ခွဲမှုဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးခဲ့ပါတယ်။
ဝန်ထမ်းပါဝင်မှုနှင့် အတွေ့အကြုံ (Employee Engagement and Experience)
AI စနစ်ကို အသုံးပြုတဲ့ လုပ်ငန်းတွေဟာ ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ လိုအပ်ချက်တွေအပေါ် ကိုယ်ပိုင်ဆန်ပြီး တုံ့ပြန်မှုမြန်ဆန်တဲ့ နည်းလမ်းတွေကို ဖန်တီးပေးခြင်းအားဖြင့် ဝန်ထမ်းအတွေ့အကြုံကို တိုးတက်ကောင်းမွန်အောင် ဆောင်ရွက်ပေးပါတယ်။ ဒါက ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ စိတ်ကျေနပ်မှုကို တိုးမြှင့်ပေးပြီး လုပ်ငန်းမှာ ဆက်လက်တည်မြဲမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကိုယ်ပိုင်ပြုလုပ်ထားသော ဆက်သွယ်ရေးစနစ်များ (personalized communications systems) က ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ နှစ်သက်မှုတွေနဲ့ အပြုအမူပုံစံတွေအပေါ် အခြေခံပြီး လုပ်ငန်းတွင်း မက်ဆေ့ချ်တွေကို ချိန်ညှိပေးတာကြောင့် မက်ဆေ့ချ်တွေရဲ့ ထိရောက်မှုနဲ့ သက်ဆိုင်မှုကို တိုးမြှင့်ပေးပါတယ်။ ဝန်ထမ်းပါဝင်မှု စောင့်ကြည့်ရေး algorithm တွေကတော့ လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေမှာ ကြန့်ကြာမှုတွေ ဒါမှမဟုတ် တခြားပြဿနာတွေ ပေါ်ပေါက်လာတဲ့အခါ ကြိုတင်တုံ့ပြန် ဆောင်ရွက်နိုင်စေတာကြောင့် မလိုအပ်တဲ့ ပွတ်တိုက်မှုတွေကို လျှော့ချပေးပါတယ်။ AI စနစ်သုံး ကိုယ်တိုင်ဝန်ဆောင်မှု HR လုပ်ငန်းဆောင်တာများ (Self-service HR functions) က ဝန်ထမ်းတွေအတွက် စောင့်ဆိုင်းရတဲ့အချိန်တွေကို လျှော့ချပေးပြီး မလိုအပ်တဲ့ စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးတွေကို လျှော့ချပေးပါတယ်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပဲ HR ပညာရှင်တွေဟာ ဒေတာထည့်သွင်းတာနဲ့ တခြားလုပ်ရိုးလုပ်စဉ် အလုပ်တွေမှာ အချိန်ကုန်သက်သာတာကြောင့် သူတို့ရဲ့ လုပ်ငန်းအတွက် အကောင်းဆုံးနဲ့ အပျော်ရွှင်ဆုံး အတွေ့အကြုံတွေကို ပေးနိုင်ဖို့ ပိုမိုတီထွင်ဖန်တီးနိုင်တဲ့၊ လူသားချင်းထိတွေ့မှု မြင့်မားတဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်တွေကို ဖန်တီးဖို့ အချိန်ပိုရလာပါတယ်။စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများ (Administrative Operations)
HR လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေကို လုပ်ငန်းစဉ် အလိုအလျောက်စနစ် (process automation) ကနေတစ်ဆင့် ပိုမိုမြန်ဆန်လွယ်ကူစေလေ့ရှိပါတယ်။ ဒီစနစ်တွေက ဒေတာထည့်သွင်းတာနဲ့ အစီရင်ခံစာတွေ ထုတ်ပေးတာလိုမျိုး ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ရတဲ့ စီမံခန့်ခွဲမှုလုပ်ငန်းတွေကို လုပ်ဆောင်ပေးတာကြောင့် HR ပညာရှင်တွေဟာ မဟာဗျူဟာမြောက်တဲ့ လုပ်ငန်းတွေအတွက် အချိန်ပိုရလာပါတယ်။ AI စနစ်သုံး ဝန်ထမ်းကိုယ်တိုင် ဝန်ဆောင်မှု ပေါ်တယ်တွေ (Employee self-service portals) က ပုံမှန် HR မေးခွန်းတွေကို ဖြေကြားပေးပြီး လူသားရဲ့ ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုမရှိဘဲ လုပ်ရိုးလုပ်စဉ် တောင်းဆိုမှုတွေကို ဆောင်ရွက်ပေးတာကြောင့် တုံ့ပြန်မှုအချိန်တွေကို တိုးတက်စေပြီး ဝန်ဆောင်မှုရရှိနိုင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးပါတယ်။ စည်းမျဉ်းလိုက်နာမှု စောင့်ကြည့်ရေး ကိရိယာတွေ (Compliant monitoring tools) က ဖြစ်နိုင်ခြေရှိတဲ့ ပြဿနာတွေကို အချက်ပြပေးတာကြောင့် စွန့်စားရမှုကို လျှော့ချပေးပါတယ်။ ပြည့်စုံတဲ့ လုပ်သားအင်အား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (Comprehensive workforce analytics) က HR ဒေတာတွေကနေ လက်တွေ့အသုံးဝင်တဲ့ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုတွေကို ထုတ်ပေးပြီး လုပ်ငန်းတစ်လျှောက်လုံး မဟာဗျူဟာမြောက် ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချမှတ်ရာမှာ အထောက်အကူပြုပါတယ်။ ဒီလို လုပ်ငန်းဆောင်တာဆိုင်ရာ တိုးမြှင့်မှုတွေက ပိုမိုထိရောက်ပြီး တုံ့ပြန်မှုမြန်ဆန်တဲ့ HR လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေကို ဖန်တီးပေးပြီး ဝန်ထမ်းတွေရော လုပ်ငန်းကြီးတစ်ခုလုံးအတွက်ပါ ပိုမိုကြီးမားတဲ့ တန်ဖိုးကို ပေးစွမ်းပါတယ်။ ဒါ့အပြင် စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးတွေ လျော့ကျသွားတာကြောင့် HR ပညာရှင်တွေဟာ ပိုမိုကျယ်ပြန့်တဲ့ မဟာဗျူဟာမြောက် လုပ်ငန်းအစီအစဉ်တွေနဲ့ ပိုမိုကိုက်ညီအောင် အချိန်ပိုပေးနိုင်ပြီး ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ ကောင်းကျိုးချမ်းသာနဲ့ လူသားချင်း ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုလိုမျိုး ပိုမိုနက်ရှိုင်းတဲ့ လုပ်ငန်းတွေအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။HR တွင် AI ၏ အကျိုးကျေးဇူးများ
လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှု ထိရောက်မှုနှင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအား တိုးတက်လာခြင်း
HR မှာ AI ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းအားဖြင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာအားလုံးမှာ သိသာထင်ရှားတဲ့ ထိရောက်မှုနဲ့ ကုန်ထုတ်စွမ်းအား တိုးတက်မှုတွေကို ရရှိစေပါတယ်။ ပုံမှန်လုပ်ရတဲ့ လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းအားဖြင့် HR ပညာရှင်တွေဟာ ပိုမိုတန်ဖိုးရှိတဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်တွေအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်ပါတယ်။ AI စနစ်တွေဟာ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို ပိုမိုမြန်ဆန်စေပြီး၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်တွေကနေတစ်ဆင့် စာရွက်စာတမ်းတွေ လျှော့ချလိုက်တာကြောင့် ခက်ခဲတဲ့ စာရွက်စာတမ်းအခြေပြု HR လုပ်ငန်းအသွားအလာတွေကို ဖယ်ရှားပေးပါတယ်။ AI စနစ်တွေဟာ တစ်နေ့ကို ၂၄ နာရီ၊ တစ်ပတ်ကို ၇ ရက်လုံးလုံး ရရှိနိုင်တာကြောင့် ရုံးချိန်ပြင်ပနဲ့ အချိန်ဇယားမတူညီတဲ့ နေရာတွေက ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ တောင်းဆိုမှုတွေကို ဆောင်ရွက်ပေးနိုင်ပြီး လုပ်ငန်းရဲ့ လိုအပ်ချက်တွေကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်တဲ့ တုံ့ပြန်မှုမြန်ဆန်တဲ့ HR လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေကို ဖန်တီးပေးနိုင်ပါတယ်။
အချက်အလက်အခြေပြု ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်း (Data-driven Decision-Making)
AI ဟာ ပြည့်စုံတဲ့ အချက်အလက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းအားဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေပါတယ်။ ဒါဟာ ခံစားချက်နဲ့ ဆုံးဖြတ်တာမျိုးထက် သက်သေအထောက်အထားအပေါ် အခြေခံတဲ့ ရွေးချယ်မှုတွေကို ကူညီပေးပါတယ်။ AI စနစ်တွေရဲ့ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်း (predictive capabilities) က HR အဖွဲ့တွေအနေနဲ့ ဖြစ်လာနိုင်တဲ့ ပြဿနာတွေကို မပေါ်ပေါက်ခင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စေတာကြောင့် ကြိုတင်စီမံခန့်ခွဲမှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါတယ်။ AI ကနေတစ်ဆင့် လွယ်ကူချောမွေ့စွာ ပြုလုပ်နိုင်တဲ့ တသမတ်တည်း စံသတ်မှတ်ခြင်း (benchmarking) ဟာ ဌာနအသီးသီးမှာ အဓိက စွမ်းဆောင်ရည် ညွှန်းကိန်းတွေ (KPIs) ကို စံနှုန်းတစ်ခုတည်းနဲ့ တိုင်းတာနိုင်စေတာကြောင့် ပိုမိုအဓိပ္ပာယ်ရှိတဲ့ ခေတ်ရေစီးကြောင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (trend analysis) တွေကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါတယ်။ဝန်ထမ်းအတွေ့အကြုံ ပိုမိုကောင်းမွန်လာခြင်း (Enhanced Employee Experience)
AI ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းအားဖြင့် ဝန်ထမ်းတစ်ဦးချင်းစီရဲ့ လိုအပ်ချက်တွေနဲ့ နှစ်သက်မှုတွေအပေါ် အခြေခံပြီး တစ်ဦးချင်းစီအတွက် ကိုက်ညီတဲ့ ဝန်ဆောင်မှု (personalization) တွေ ပေးစွမ်းနိုင်တာကြောင့် ဝန်ထမ်းအတွေ့အကြုံကို သိသိသာသာ တိုးမြှင့်ပေးနိုင်ပါတယ်။ မည်သည့်အချိန်၊ မည်သည့်နေရာ၊ မည်သည့်အချိန်ဇယားမှာမဆို မေးမြန်းမှုတွေကို ချက်ချင်းတုံ့ပြန်နိုင်တဲ့ စွမ်းရည်က ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိစေပြီး ဝန်ထမ်းစိတ်ကျေနပ်မှုကို တိုးပွားစေတဲ့အပြင် စိတ်ပျက်စရာကောင်းတဲ့ စောင့်ဆိုင်းချိန်တွေကိုလည်း ပပျောက်စေပါတယ်။ AI စနစ်သုံး လုပ်ငန်းလည်ပတ်စီးဆင်းမှု(AI-powered workflows) က ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ လုပ်ငန်းခွင်ဆိုင်ရာ ပွတ်တိုက်မှုတွေနဲ့ မကောင်းတဲ့ အတွေ့အကြုံတွေကို ဖြစ်စေနိုင်တဲ့ စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးတွေကို လျှော့ချပေးပါတယ်။ AI စနစ်သုံး လမ်းညွှန်မှုစနစ်တွေကနေတစ်ဆင့် ပံ့ပိုးပေးတဲ့ အသက်မွေးဝမ်းကြောင်း ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဆိုင်ရာ ပံ့ပိုးမှုတွေဟာ သင်ယူမှုပုံစံ ဒါမှမဟုတ် တစ်ဦးချင်းစီရဲ့ ရည်မှန်းချက်တွေ ဘယ်လိုပင် ကွဲပြားပါစေ ပိုမိုလက်လှမ်းမီနိုင်တဲ့၊ ကိုယ်ပိုင်ဆန်တဲ့ ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု အခွင့်အလမ်းတွေကို ပေးစွမ်းပါတယ်။ ဒီလုပ်ဆောင်ချက်တွေအားလုံးကို ပေါင်းစပ်လိုက်တဲ့အခါ တုံ့ပြန်မှုပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး လူသားတွေအတွက် ပိုမိုအဆင်ပြေတဲ့ HR အတွေ့အကြုံကို ဖန်တီးပေးပြီး ဝန်ထမ်းစိတ်ကျေနပ်မှုနဲ့ လုပ်ငန်းမှာ ဝန်ထမ်းဆက်လက်တည်မြဲမှုကို မြင့်မားစေပါတယ်။ ဒါက နောက်ဆုံးမှာတော့ လုပ်ငန်းရဲ့ အမြတ်အစွန်းကိုပါ ပိုမိုအားကောင်းလာစေမှာ ဖြစ်ပါတယ်။မဟာဗျူဟာမြောက် စီမံကိန်းရေးဆွဲမှု ပိုမိုကောင်းမွန်လာခြင်း (Improved Strategic Planning)
AI ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းအားဖြင့် HR လုပ်ငန်းဆောင်တာကို စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်တွေကနေ မဟာဗျူဟာမြောက် လုပ်ငန်းမိတ်ဖက်အဖြစ် မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါတယ်။ AI ကနေ ထုတ်လုပ်ပေးတဲ့ လုပ်သားအင်အားဆိုင်ရာ အချက်အလက် (workforce intelligence) တွေဟာ ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ လှုပ်ရှားမှုနဲ့ လိုအပ်ချက်တွေကို ပိုမိုနားလည်စေပြီး၊ ပိုမိုထိရောက်တဲ့ အရည်အချင်း စီမံခန့်ခွဲမှု မဟာဗျူဟာတွေကို ဖန်တီးနိုင်စေပါတယ်။ လုပ်ငန်းခွင်ဒေတာတွေကို အကျိုးရှိရှိ အသုံးချခြင်းအားဖြင့် လုပ်ငန်းတွေဟာ အလုပ်လုပ်ပုံအသစ်တွေကို လက်ခံကျင့်သုံးဖို့အတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်တဲ့ အနေအထားကို ရောက်ရှိစေပါတယ်။ ဥပမာ၊ အလုပ်ရာထူးတွေနဲ့ ကျွမ်းကျင်မှုဆိုင်ရာ ဖွဲ့စည်းပုံတွေကို ပုံဖော်ခြင်းအားဖြင့် လုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်တွေဟာ အနာဂတ်အတွက် ရာထူးတွေကို ဘယ်လိုဖော်ဆောင်ရမယ်ဆိုတဲ့ အရေးကြီးတဲ့ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုတွေကို ရရှိပါတယ်။ HR ကို မဟာဗျူဟာမြောက် ပြန်လည်နေရာချထားခြင်းက လုပ်ငန်းအတွက် ပိုမိုကြီးမားတဲ့ တန်ဖိုးကို ဖန်တီးပေးတဲ့အပြင် HR ပညာရှင်တွေအနေနဲ့ လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ် စီမံခန့်ခွဲမှုရဲ့ အရှုပ်ထွေးဆုံး ကဏ္ဍတွေအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်စေဖို့ အခွင့်အလမ်းပေးပါတယ်။ကုန်ကျစရိတ် လျှော့ချနိုင်ခြင်း (Reduced Cost)
AI ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဟာ HR ဌာနတွေနဲ့ ဆက်စပ်နေတဲ့ ကုန်ကျစရိတ်တွေကို လျှော့ချပေးပါတယ်။ ဥပမာအနေနဲ့ ဝန်ထမ်းခေါ်ယူမှုအတွက် အချိန်လျှော့ချနိုင်တဲ့အတွက် ခေါ်ယူမှု ကုန်ကျစရိတ်တွေကို လျှော့ချနိုင်ပါတယ်။ ဒါ့အပြင် သင်ယူမှုနဲ့ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်တွေကို ပိုမိုထိရောက်စွာ ခွဲဝေပေးခြင်းအားဖြင့် သင်တန်းပေးမှု ထိရောက်မှုကို တိုးတက်စေပါတယ်။ AI စနစ်သုံး လုပ်ငန်းလည်ပတ်စီးဆင်းခြင်းကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (AI-powered workflow analysis) ကနေတစ်ဆင့် လုပ်ငန်းစဉ်တွေကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းအားဖြင့် ထပ်နေတဲ့ ဒါမှမဟုတ် ထိရောက်မှုမရှိတဲ့ HR လုပ်ငန်းစဉ်တွေကို လျှော့ချပေးပါတယ်။ ဒီလို ကုန်ကျစရိတ် သက်သာမှုတွေအားလုံး ပေါင်းစပ်လိုက်တဲ့အခါ AI ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုတွေအတွက် ဆွဲဆောင်မှုရှိတဲ့ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအပေါ် ပြန်ရငွေ (ROI) ကို ဖန်တီးပေးနိုင်ပြီး တခြားမဟာဗျူဟာမြောက် လုပ်ဆောင်ချက်တွေအတွက် အရင်းအမြစ်တွေကို လွတ်လပ်စွာ အသုံးပြုနိုင်စေပါတယ်။
HR ဌာနများ AI အသင့်ဖြစ်ရန် အကောင်းဆုံး လုပ်ဆောင်သင့်သည့် အချက်များ
HR လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေမှာ AI ကို အောင်မြင်စွာ ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းနိုင်ဖို့အတွက် လုပ်ငန်းတွေအနေနဲ့ ထိရောက်တဲ့ အကောင်အထည်ဖော်မှုအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်တွေကို အရင်ဆုံး ချမှတ်ထားရပါမယ်။ အကောင်းဆုံး လုပ်ဆောင်သင့်တဲ့ အချက်အချို့ကတော့-
AI vision နှင့် ရည်မှန်းချက်များ သတ်မှတ်ခြင်း
AI အတွက် ရှင်းလင်းပြတ်သားတဲ့ vision တစ်ခုကို ချမှတ်ခြင်းဟာ ဒီနည်းပညာက လုပ်ငန်းရဲ့ HR နဲ့ လုပ်ငန်းရည်မှန်းချက်တွေကို ဘယ်လိုပံ့ပိုးပေးနိုင်မလဲဆိုတာကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ဖော်ပြရာကနေ စတင်ပါတယ်။ HR ခေါင်းဆောင်တွေအနေနဲ့ AI ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းအားဖြင့် ဘယ်လိုတိကျတဲ့၊ တိုင်းတာနိုင်တဲ့ ရည်မှန်းချက်တွေကို အောင်မြင်အောင် လုပ်ဆောင်မလဲဆိုတာကို သတ်မှတ်ရပါမယ်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဝန်ထမ်းခေါ်ယူမှုအတွက် ကြာမြင့်ချိန်ကို သတ်မှတ်ထားတဲ့ ရာခိုင်နှုန်းတစ်ခုအထိ လျှော့ချတာ၊ ဝန်ထမ်းစိတ်ကျေနပ်မှု အမှတ်တွေကို တိုးတက်စေတာ ဒါမှမဟုတ် ဝန်ထမ်းဆက်လက်တည်မြဲမှုနှုန်းကို မြှင့်တင်တာမျိုး ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ ဒီ vision ထဲမှာ AI ကနေ အကောင်းဆုံးအကျိုးသက်ရောက်မှု ပေးစွမ်းနိုင်မယ့် ဦးစားပေးနယ်ပယ်တွေကို ဖော်ထုတ်သတ်မှတ်ထားသင့်ပါတယ်။
အချက်အလက် အသင့်ဖြစ်မှု (Data Readiness) ကို ထူထောင်ခြင်း
အချက်အလက် အသင့်ဖြစ်မှု (Data readiness) ဟာ AI ကို အောင်မြင်စွာ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ဖို့အတွက် အခြေခံအုတ်မြစ် ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီအတွက် လုပ်ငန်းတွေဟာ သူတို့ရဲ့ လက်ရှိ HR အချက်အလက် အခြေအနေကို စစ်ဆေးပြီး ကွက်လပ်တွေ၊ မကိုက်ညီမှုတွေ ဒါမှမဟုတ် အရည်အသွေးဆိုင်ရာ ပြဿနာတွေ ရှိမရှိ ဖော်ထုတ်ဖို့ လိုအပ်နိုင်ပါတယ်။ လုပ်ငန်းတွေအနေနဲ့ အချက်အလက်တွေ စနစ်အားလုံးမှာ တိကျပြီး လွယ်ကူစွာ ရယူသုံးစွဲနိုင်အောင် သေချာစေဖို့အတွက် ခိုင်မာတဲ့ အချက်အလက် စီမံအုပ်ချုပ်မှု အလေ့အကျင့်တွေကို ထူထောင်ရပါမယ်။ ဒီအထဲမှာ အချက်အလက်အစုံတွေကို စံချိန်မီဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်တာ၊ မှတ်တမ်းတွေကို သန့်ရှင်းအောင် လုပ်တာနဲ့ အချက်အလက်ရင်းမြစ်တွေ ဘက်လိုက်မှုကင်းကြောင်း သေချာစေတာတွေ ပါဝင်ပါတယ်။ ဒီလုပ်ငန်းစဉ်ကနေတစ်ဆင့် လုပ်ငန်းတွေဟာ အချက်အလက် စုဆောင်းခြင်း၊ ပိုင်ဆိုင်ခြင်း၊ သိမ်းဆည်းခြင်း၊ စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းနဲ့ အသုံးပြုခြင်းတို့အတွက် သီးခြားမူဝါဒတွေနဲ့ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းတွေကိုလည်း သတ်မှတ်သင့်ပါတယ်။
ထို့အပြင် လုပ်ငန်းတွေဟာ အချက်အလက် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ကာကွယ်ရေး စည်းမျဉ်းတွေကို လေးစားလိုက်နာရင်း လိုအပ်တဲ့ အချက်အလက်တွေကို စုဆောင်းနိုင်ဖို့ စုဆောင်းမှုပုံစံတွေကို အကဲဖြတ်သင့်ပါတယ်။ စံပြအနေနဲ့ ပြောရရင် AI အသွင်ပြောင်းလဲမှုတစ်ခုအတွင်းမှာ HR ဌာနတစ်ခုဟာ AI က ထိထိရောက်ရောက် အသုံးချနိုင်မယ့် ပေါင်းစည်းထားတဲ့ အချက်အလက်ရင်းမြစ်တွေကို ဖန်တီးဖို့အတွက် ဖြစ်နိုင်သမျှ အချက်အလက် ကွဲပြားမှုတွေ (data siloes) ကို ဖယ်ရှားပစ်ဖို့ ကြိုးပမ်းသင့်ပါတယ်။ သင့်လျော်တဲ့ အချက်အလက် အသင့်ဖြစ်မှုမရှိဘဲဆိုရင် ခေတ်မီဆန်းပြားတဲ့ AI စနစ်တွေပင်လျှင် စိတ်မချရတဲ့ ရလဒ်တွေကိုသာ ထုတ်ပေးပါလိမ့်မယ်။နည်းပညာဆိုင်ရာ အခြေခံအဆောက်အအုံ တိုးတက်ကောင်းမွန်အောင် ဆောင်ရွက်ခြင်း (Improving Technological Infrastructure)
ခိုင်မာအားကောင်းတဲ့ နည်းပညာဆိုင်ရာ အခြေခံအဆောက်အအုံ (technology infrastructure) ဟာ AI အသုံးချပရိုဂရမ်တွေကို ထိရောက်စွာနဲ့ လုံခြုံစွာ ပံ့ပိုးပေးနိုင်ရပါမယ်။ HR ဌာနတွေအနေနဲ့ သူတို့ရဲ့ လက်ရှိစနစ်ဖွဲ့စည်းပုံကို အကဲဖြတ်ပြီး AI ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းနိုင်မယ့် စွမ်းဆောင်ရည် — ဥပမာ- စီမံဆောင်ရွက်နိုင်စွမ်း (processing power)၊ သိုလှောင်နိုင်စွမ်း (storage capabilities) နဲ့ လုံခြုံရေး (security) — တွေကို ဆုံးဖြတ်ရပါမယ်။ ဒီလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်းမှာ လုပ်ငန်းတစ်ခုဟာ ရှိပြီးသား လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ် သတင်းအချက်အလက်စနစ်များ (HRIS) ကို စစ်ဆေးပြီး ဖြစ်နိုင်ခြေရှိတဲ့ AI ပေါင်းစပ်မှုတွေ ဒါမှမဟုတ် ထပ်နေတဲ့ စနစ်တွေကို ဖော်ထုတ်လေ့ရှိပါတယ်။
လုပ်ငန်းတစ်ခုရဲ့ နည်းပညာဆိုင်ရာ အခြေခံအဆောက်အအုံဟာ လုံခြုံစိတ်ချရရပါမယ်။ စာဝှက်စနစ် (Encryption)၊ ဝင်ရောက်ခွင့် ထိန်းချုပ်မှုများ (access controls) နဲ့ စစ်ဆေးနိုင်စွမ်း (auditing capabilities) တွေက အထိခိုက်မခံနိုင်တဲ့ ဝန်ထမ်းဒေတာတွေကို ကာကွယ်ပေးဖို့ ကူညီပေးပါတယ်။ ဒါ့အပြင် AI ကိရိယာတွေကို ရှိပြီးသား HR စနစ်တွေနဲ့ ချိတ်ဆက်ဖို့အတွက် ပေါင်းစပ်မှုများ (integrations) ဒါမှမဟုတ် API များကို ဖော်ထုတ်သတ်မှတ်ရမှာဖြစ်ပြီး၊ ဒေတာစီးဆင်းမှု လွယ်ကူချောမွေ့စေဖို့နဲ့ အသုံးပြုသူ အတွေ့အကြုံ ကောင်းမွန်စေဖို့ သေချာစေရပါမယ်။ နည်းပညာဆိုင်ရာ အခြေခံအဆောက်အအုံ စီမံကိန်းရေးဆွဲတဲ့အခါ လုပ်ငန်းတစ်လျှောက်လုံး AI ကို ချဲ့ထွင်သွားတဲ့အခါ လိုအပ်လာမယ့် ချဲ့ထွင်နိုင်စွမ်း လိုအပ်ချက်များ (scalability requirements) ကိုလည်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်ပါတယ်။
Comments
Post a Comment