AI浪潮來勢洶洶，除了生活中常見的應用，究竟可以怎麼協助專業人士提升工作效率、幫助企業呢？
HR圓桌小聚邀請過去擁有豐富協助企業HR導入AI經驗的Darren分享：
一、AI 浪潮之下，HR如何升級戰力
二、AI 協助預測離職，輔助人資進行決策
三、透過AI深化、傳承組織智慧，打造幸福職場
ChatGPT對企業帶來的影響：AI工作者的形成
首先來看看ChatGPT會對企業帶來的影響，Darren引用OpenAI總裁Sam Altman的觀點：「取代人類？人們第一時間會擔心的這件事其實是不會發生的。Google出現前，記東西很重要；計算機出現前，算數的能力很重要，都這些都被取代了，而我們也活的好好的。
所以會取代掉你的人，不是AI，而是會使用AI工具的人。」
那麼在AI大革命中，我們需要具備什麼技能來因應呢？Sam Altman的回答是：「韌性、適應性、快速學習新事物的能力，能夠使用AI工具的創造力。」
AI 時代下的人才策略關鍵字：協作共創
根據IT研究與諮詢顧問公司顧能（Gartner）子公司 Capterra 對300位美國人資主管的調查，有98%的受訪者在2023年開始，會用演算法協助他們做出裁員決定，但只有7%的人資主管完全放棄用經驗或直覺做出裁員決策。簡單來說，AI只是協助你快速篩選出名單，告訴你可能該留誰、該錄取誰，但是最終的決定權還是在資深的HR身上。
由此可見，就算人資部門已經變得更加倚賴數據驅動決策，但只要是決策涉「人」，都會由人類做出最終決定。
人資部門的數位轉型，從基本流程數位化到AI賦能HR工作
Darren接著指出，公司進行數位轉型時，HR部門可以做些什麼？
從最基本的建立人事相關的流程，是HR 1.0。
再來是將這些作業流程系統化，譬如設置On-Premises（地端的、安裝和在公司內運作的軟體或系統，反之則是雲端）系統，這是HR 2.0。
再來就是今天要談的數據與AI，由於1.0~2.0階段累積了許多data（資料），包含進入公司前的履歷、薪資、教育訓練、績效考核等等人才庫的管理與紀錄，HR 3.0應該思考：如何善用這些數據和資料，導入AI，輔助預測、推薦，以節省時間並更精準、有效率的招募、選才，降低離職率、提升留任率。
Darren分享科技業翹楚IBM公司的例子，其CEO羅睿蘭（Ginni Rometty）在接受媒體採訪時表示，他們內部研發了一套運用AI的人力資源管理系統，預測哪些員工將要離職，準確度竟達到95%！
「挽留員工最好的時機，就是在他們做出離職決定之前。」譬如系統曾發現4名來自同樣大學科系的工程師、同樣都在IBM工作4年、分布在不同部門，但其中一名工程師的升遷速度卻不如其他3人，而他也意識此事。不過顯然該名工程師的主管若不曉得他的學歷和交友狀況，根本難以察覺，但有了這套AI系統，便能及時警示主管。除了離職和留才，在招募時應徵者的履歷中哪些因子會構成黃金比例，進入公司後會願意留在公司比較久，或者職務上員工應該加強那些技能？都能提供分析、建議。
根據報導IBM導入這套系統後，每年節省了高達3億美元（約92億台幣）的費用、精簡了30％的人事成本，效果驚人。
人才流失的成本與人力無法觸及的盲點：成為AI介入機會
為什麼一間公司通常都要努力降低離職率，究竟人才的流失企業要付出多少成本呢？仔細思考一下，失去員工的實際總成本包括：
。雇用新員工的成本（執行招募的人力、招募花費的時間……）
。入職和培訓新人的費用
。新員工學習和發展的時間
當員工離職後，該職務空缺需要找現有員工代理，不僅加重現有員工工作負擔，工作時間變長和效率也變差，此外從員工離職、找到適合人選到上任這段等待期也是隱形的成本，況且沒有到報到日那天，一切都還有變數。就算新人如期入職，至少也需要一段時間適應，到符合公司的發展期待、銜接上職務，其實也是一大成本。更不用說，如果該名離職員工，若為高潛力同仁對單位影響更甚，若是去了競爭廠商，等於間接茁壯了競爭對手，更可能讓產品開發的時間與機會成本倍增。Darren也提到他們竹科的客戶透露，離職的人才若是在資訊單位，公司付出的成本是其他單位的兩倍。
接著Darren分享過去輔導許多公司的經驗，從大多數公司的情況來看，若是單憑主管個人經驗與觀察來判定同仁離職風險，可能會有不夠客觀、影響離職的因素太多猜不到、光是自己的事情就太忙等等問題。再來是資料取得不易，包含從履歷管理到人才庫，像是薪酬、獎金、績效，可能都散落在不同的系統中。就算找了AI的資料科學家，自己去寫的演算法去建模，但是像資歷、薪資、績效、升遷等等較機密、敏感的資料，HR就無法提供給IT或資料科學家，但無法取得完整資料，建出來的模型也不漂亮，形成一個gap（差距、落差），往往使用者覺得不準，開發者覺得已經盡力完成這個模型了。
新系統自動化建模，大幅降低使用門檻
了解到上述困境，他們開發出一套快速、好上手的系統，整併了手動編碼的程，將建模自動化、流程化、標準化，HR不必再將資料丟給開發者，只要將員工的年紀、學歷、薪酬、職級、個人特質、職務內容、加班時數、出差次數、對工作滿意度、敬業度、員工的工作表現等資料上傳至平台，就能計算出該名員工可能的離職率，HR還可以自行依照需求增減影響離職率的因子。
而該系統不僅可針對單一員工作離職率預測，也可以做批次預測，並與現有的HR系統整合，結合個人資料頁面，顯示離職率警示燈，離職率若在50%以下為綠燈，50~70%是橘燈，70%以上就亮紅燈，整合在自己的系統中，以便採取對應的招募及留任措施，有效降低單位離職率，提高組織穩定度，降低招募遞補成本。
在基礎模型建立完成後，下一步可以思考如何快速拓展、換題目，進行更細緻的分析。譬如影響各部門、職級離職的主要因素都不同（如下圖），藉由不同影響因子，可以建立各單位或職級自己的模型，分析出人資的部門的離職率、產線的離職率、全公司的離職率，或者初階員工、中階主管甚至CXO（公司某一領域的最高階主管）等級的離職率。
此外HR在導入AI後，也要定期整理名單與因子，例如每一季新進、離職人員的資料，透過每季追蹤、探討，同時重新檢視是否有其他因子是過去沒想到的、沒丟進去的，有沒有其他新的想法，譬如同業提供的薪資、股票或福利待遇，除了基礎資料外，是否有其他延伸的數據應用，可以加入到影響因子中，不斷更新、優化模型，進而產生相對應的策略、措施，改善和優化公司留才制度。
Darren就分享了一個有趣的案例，有個竹科的客戶就希望把「午餐delay回來的時間／中午的門禁打卡記錄／員工儲值卡的紀錄」資料放進系統、加入成因子，原來在竹科，常會有獵才去和工程師約在午餐時間吃飯，但公司明明有員工餐廳，這很可能表示他是在跟外面的人接觸。
重視員工體驗，提升留任率
此外，想要提升員工的留任率，HR和管理層或許可以從下面這幾點來思考：
1.增加薪資
2.改善工作條件
3.提供培訓和晉升機會
4.提升團隊氛圍
重視員工到職後的後續體驗（Employee Experience），例如規劃更加個人化的職涯發展規劃與技能培訓、提供更加彈性的工作環境（如遠距工作）、重視員工的職場幸福感與健康，甚至到員工決定離開公司的離職流程等環節
尤其在員工體驗方面，知名商務社群網站Linkedin 最新發布的25個2023年成長最快的職位名單中，「員工體驗經理」竟高居第5名。其工作內容包含：
1.在招聘、入職階段打造好的「雇主品牌」
2.協助培養良好的雇主、雇員關係
3.傾聽員工心聲，營造良好的「回饋」環境
4.打造良好的企業文化（幸福職場）
因為「在金錢不再是員工主要工作動機的世界裡，專注於員工體驗將是企業最具競爭力的優勢。」
根據《財訊》的調查結果顯示，Z世代（1990年代末至2010年代前期出生的人）在求職時考慮的首要條件的已經不是薪資（如下圖），而是職涯發展機會。至於要如何收服Z世代工作者的心？韋萊韜悅管理顧問公司魏美蓉提出3個C和3個P—Change（改變）、Connect（連結）、Care（關心），Professional（專業領導）、Pr（人際領導）工作以及Pioneering（前瞻領導）。
結束前Darren分享，快速變動下HR轉型5大關鍵指標，包括：
。重塑數位化人才樣貌
。從員工體驗帶動客戶（供應商、投資者）體驗
。具備前瞻性的數據AI預測能力
。塑造目標導向的企業文化
。以人為本的組織設計思維
最後Darren總結，未來讓同仁學習蒐集數據、理解數據，擁有解讀數據、應用數據的能力將至關重要，鼓勵公司導入AI賦能HR，提升組織競爭力，勉勵大家保持好奇心、樂在學習。