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AI找資料、主管做決策…IBM人資怎麼用AI?邱纓琇揭選訓用留4作法

從面對部門外整個公司的員工,再到部門內處理選訓用留業務,台灣IBM正在人資領域加緊腳步使用AI。圖/曾子軒攝影
從面對部門外整個公司的員工,再到部門內處理選訓用留業務,台灣IBM正在人資領域加緊腳步使用AI。圖/曾子軒攝影

AI正在重塑企業營運的每個角落,IBM就把AI用在自家人資部門裡,不僅在員工平台上加入AI直接處理問題,也替人資同事守門;部門內部則將AI用在人資的選訓用留任務中,成為協助主管做出更好判斷的策略工具。究竟IBM人資怎麼用好AI?


若要切分IBM人資部門運用AI的範疇,可以分類為提供員工使用的自助助理「Ask HR」,以及人資團隊內部使用,輔助面試、預測離職、計算加薪的生產力工具。

員工人資問題平台,希望讓使用者不用「出站」

「我們在2017年的時候,就已經推出聊天機器人,即時回答同事的問題。」台灣IBM人資長邱纓琇回憶,公司很早就開始推行員工自助服務,以人資業務來說,便整合休假申請方法等流程相關資訊,讓同事不用自行查找網頁資訊。

隨著技術進展,系統也從只有自動回覆性質的知識整合,逐步向一站式服務升級。

台灣IBM人資長邱纓琇指出,提供給員工使用的AI平台功能是層層遞進,整合進新功能並擴大應用情境。圖/曾子軒攝影
台灣IBM人資長邱纓琇指出,提供給員工使用的AI平台功能是層層遞進,整合進新功能並擴大應用情境。圖/曾子軒攝影

剛開始時,先是整合差勤、報帳和人力等內部系統,透過對話就能改動地址、更新婚姻情況甚至調整員工保險等個人資料;而後,進一步將系統接入Slack一類的內部溝通平台,「有什麼問題,都可以透過不同載具24小時隨時詢問。」

加進生成式AI技術以後,員工也能收到對症下藥的個人化回應,甚至提供建議。若幾輪對話後,問題仍難以解決,系統便會自主將問題記錄在案,實際開票或者轉介給真人處理。

邱纓琇強調,Ask HR無法解決所有問題,定位上偏向員工遇上人資相關問題時的第一個接觸點,替人資同仁分攤許多簡單的行政工作,可以將時間花在更有價值的業務上。

台灣IBM技術長莊士逸補充,Ask HR和其他系統大幅改善工作效率,也讓人們開始重新自我審視,是否需要學習下一個階段的知識。「幫忙處理掉(瑣碎任務)之後,(員工)可以找到新的願景。」也才有辦法持續向前。

根據IBM去年(2024)內部統計,Ask HR全年就有超過1000萬次互動、自動化76萬筆任務,替人資部門降低40%營運成本,也扮演守門工作,在進入真人回覆前便處理掉94%的問題,使用者滿意度逐漸提升。

台灣IBM技術長莊士逸認為,技術進展到AI agentic workflow(AI代理工作流程)等技術正在實現,可以預期將持續提升工作者的生產力。圖/曾子軒攝影
台灣IBM技術長莊士逸認為,技術進展到AI agentic workflow(AI代理工作流程)等技術正在實現,可以預期將持續提升工作者的生產力。圖/曾子軒攝影

人資自用AI生產力工具,輔助決策、增加效率

除了服務員工以外,IBM也把AI應用在人資部門的四大核心任務:選、訓、用、留。

邱纓琇分享,在選才階段,IBM人資同事可以利用自家企業端AI平台Watson X,協助撰寫職務說明(job description)。

只要輸入中文需求,系統會先根據條件生成英文草稿,再轉回中文;準備進入面試環節時,也能生成與職位對應的問題建議,面試時則可以協助彙整紀錄,並且評估人選。

以訓練來說,則是發揮生成式AI驅動高度個人化的功力。Watson X會根據員工現有職位與技能,推薦潛在的職涯發展路徑,分析差距後再建議補強方向。「這些工具幫助員工準備好,帶著明確想法來找主管談職涯,而不是只說『我想升遷』。」

AI幫主管擬定績效回饋

至於在績效管理與日常任用上,有如其他AI生產力工具,Watson X可以協助主管草擬績效回饋內容、提供談話結構建議,避免用語不當或過度主觀。與市場是其他服務比較,邱纓琇認為差異主要在於,自家平台產出的內容更貼近公司調性,「ChatGPT 產出來的東西肯定沒有辦法那麼貼合公司內部的東西。」

在「用」與「留」的交會處,AI也可以用來輔助敘薪和調薪的決策。邱纓琇指出,以調薪來說,綜合技能與公司發展的連結、薪資市場競爭力、過往績效表現、職涯企圖心,讓主管掌握具體的加薪原因。

倘若發現員工有離職傾向,例如如薪資偏低、工作參與度下降等,也能預先預警,讓主管提前進行調整或溝通,例如預先加薪,藉此留住員工。

雖然AI已能預測離職、建議加薪,甚至撰寫面試記錄,但IBM明確劃下界線,AI只提供建議,決策權永遠在主管手上。

AI找資料,主管做決策

「原本主管可能矇著眼睛、憑感覺做決策。⋯⋯我們透過AI分析資料,給主管明確建議,但最後做決定的還是主管。」邱纓琇解釋。

不管是對內還是對外,IBM人資應用AI工具時,都成功省下人力與金錢。只是,無論AI進步速度有多快,在又有任務可以外包給AI之後,留下的人們要拿省下的時間做什麼,會是永遠都在的課題。

(本文出自2025.04.22《遠見》網站,未經同意禁止轉載。)

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