Combler l'écart de capacité croissant des RH avec l'IA

Si vous êtes un dirigeant des RH, vous connaissez déjà la vérité inconfortable : l'écart entre ce que votre organisation attend et ce que votre équipe peut réellement fournir se creuse, au lieu de se réduire. On vous demande d'agir en tant que partenaire stratégique pour la croissance et la transformation des entreprises, tout en gérant simultanément un volume sans précédent de problèmes complexes et émotionnellement intenses concernant les employés, le tout avec essentiellement le même effectif et les mêmes outils que vous aviez avant que la pandémie ne remodèle fondamentalement le travail.

Il ne s'agit pas de travailler plus dur ou d'être plus efficace ; les calculs ne fonctionnent tout simplement plus. La volatilité post-pandémique, les pénuries chroniques de compétences et les changements organisationnels constants ont mis les départements RH en mode de crise quasi permanent. Dans le même temps, les employés de cinq générations exigent une personnalisation de qualité consommateur pour tout, des avantages sociaux au développement de carrière, tandis que les dirigeants attendent de vous que vous résolviez des défis stratégiques tels que la planification de la succession pour une main-d'œuvre vieillissante, que vous produisiez des résultats commerciaux mesurables à court terme et que vous prépariez la main-d'œuvre à un avenir augmenté par l'IA.

Un défi croissant pour la rentabilité

La tension se fait sentir. Des recherches récentes révèlent que 84 % des responsables RH signalent un stress fréquent, 81 % se sentent épuisés et 95 % décrivent le travail comme "trop de travail et de stress". D'autres enquêtes rapportent que les départements RH sont de plus en plus "poussés au-delà de leurs capacités", les participants aux enquêtes signalant une détérioration de la qualité et de l'efficacité de leur travail.

Les implications pour les entreprises sont énormes, avec des taux de recrutement et de rétention des employés en baisse liés à une équipe RH surchargée, ce qui rend plus difficile pour les organisations de pourvoir adéquatement les postes pour répondre aux demandes actuelles, sans parler de l'avenir. Avec le coût mensuel d'un poste non pourvu allant de 5 000 $ à 25 000 $, selon le niveau du poste et le secteur, et des coûts de remplacement pouvant atteindre 200 % du salaire annuel d'un employé typique, tirer le meilleur parti des employés existants est absolument essentiel.

L'engagement des employés est également en déclin en raison du manque de soutien, d'engagement et de clarté de carrière, le "quiet quitting" devenant une norme croissante. C'est une tendance troublante lorsqu'une baisse de quelques points de pourcentage de l'engagement des employés peut se traduire par des millions de dollars de production perdus pour une entreprise.

Clairement, quelque chose doit changer, et de plus en plus, la réponse n'est pas plus d'effectifs ou une autre solution ponctuelle. Les organisations qui prennent de l'avance ne font pas plus avec moins ; elles repensent fondamentalement ce que font les RH, ce que fait l'IA, et où les deux se rencontrent.

Le parcours de transformation de l'IA pour les RH

Dans toute conversation autour des RH et de l'IA, il est important de reconnaître l'impact limité de l'IA à ce jour. Dans une récente enquête de Gartner auprès des responsables RH, 88 % ont déclaré ne pas avoir obtenu de valeur commerciale significative des outils d'IA malgré les tentatives généralisées d'infuser l'IA dans leurs organisations. Les outils d'IA ont eu un impact sur des tâches RH étroitement définies telles que le sourcing et la recherche de talents, le filtrage des CV et la prise de notes et le résumé des entretiens, mais la confiance reste un obstacle fondamental à une adoption plus large pour les fonctions de gestion de la main-d'œuvre plus complexes.

Malgré cela, dans de nombreuses enquêtes, les responsables RH continuent d'exprimer leur optimisme quant à la transformation à long terme des fonctions RH avec l'IA et continuent de croître leurs investissements dans cette technologie. Ce que beaucoup de ces organisations réalisent, c'est que la transformation pilotée par l'IA n'est pas une solution miracle aux besoins organisationnels de longue date, mais un outil qui peut être intégré soigneusement et progressivement dans les processus existants ainsi que dans les processus réarchitecturés à mesure que les capacités techniques évoluent et que les politiques et pratiques de gouvernance émergent. Cette approche réimagine la transformation non pas comme un état binaire atteint ou non par un département RH, mais comme un voyage à long terme de changement incrémental et d'amélioration des processus qui offre des avantages croissants au fil du temps.

Un chemin éprouvé vers le succès

Ensemble, MathCo et Databricks ont permis à un large éventail d'équipes RH d'intégrer l'IA dans le tissu de leurs processus. L'approche que nous avons trouvée pour offrir les meilleurs résultats se déroule en une série de phases, chacune s'appuyant sur le succès des précédentes et offrant une valeur commerciale incrémentale en cours de route (Figure 1).

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Phase 1 : Construire la base de données

Ce n'est qu'en combinant les actifs d'information propriétaires de votre organisation avec des modèles d'IA prêts à l'emploi que vous pourrez obtenir la valeur que vous recherchez. Cela soulève deux défis pour la plupart des équipes RH : comment rassembler les employés de toute l'entreprise et comment garantir au mieux la sécurité de ces informations sensibles.

Les équipes marketing ont depuis longtemps reconnu ces défis en ce qui concerne les données clients. Le modèle principal adopté par la plupart de ces équipes consiste à construire un référentiel centralisé d'informations pertinentes, connecté autour d'un concept partagé d'identité d'un consommateur individuel. Ce référentiel d'informations, souvent appelé Customer 360, est facilement adaptable aux informations sur les employés.

Au sein de l'Employee 360, les données des employés sont centralisées de toute l'entreprise. Les informations structurées provenant de divers systèmes opérationnels sont répliquées, tout comme les informations non structurées provenant d'une variété de systèmes de gestion et de communication. Les métriques et classifications utiles de ces données sont extraites, et des informations prédictives sont également générées. L'objectif est de rendre les données brutes stockées dans l'Employee 360 plus immédiatement exploitables par les équipes RH et d'apporter une certaine standardisation aux interprétations critiques des signaux dans les informations sur les employés.

La gouvernance des données est absolument essentielle ici. Bien que nous accordions beaucoup d'attention à garantir que l'accès approprié aux données soit accordé et soigneusement audité, il est également essentiel que nous prêtions attention à la qualité des informations dans le référentiel. Prendre des décisions concernant la main-d'œuvre sur la base d'informations peu fiables est non seulement préjudiciable à l'entreprise, mais peut avoir des implications réglementaires et juridiques pour l'entreprise.

Phase 2 : Réviser les informations sur la main-d'œuvre

Avec une base de données solide, fiable et sécurisée en place, la prochaine étape consiste à mettre cette base de données au travail. Plutôt que de continuer à s'appuyer sur des rapports manuels et des analyses ponctuelles, les organisations peuvent désormais fournir des produits d'informations sur la main-d'œuvre réutilisables, construits directement à partir de l'Employee 360, intégrant les données dans les flux de travail RH critiques où elles sont le plus importantes : embauche, gestion des performances, rémunération, attrition et planification de la main-d'œuvre.

Ce changement fait plus qu'améliorer l'efficacité. Pour les organisations qui ont fonctionné avec une visibilité limitée des données, il place l'intelligence de la main-d'œuvre au centre de chaque décision RH clé, en développant la fluidité analytique dont les responsables RH, les managers et les analystes auront besoin à l'avenir. Dans le même temps, l'élargissement de l'accès à une source d'informations sur les employés partagée et faisant autorité sert de test de pression naturel pour les données elles-mêmes.

Au début de cette phase, les décideurs rencontreront inévitablement des conclusions qui remettront en question leurs attentes. Certains de ces défis mettront en évidence de véritables problèmes de données ou de logique qui méritent d'être corrigés. Plus souvent, ils révéleront quelque chose de plus précieux : l'écart entre les hypothèses de longue date et le fonctionnement réel de la main-d'œuvre.

Les deux résultats sont constructifs. Les organisations qui traversent cette phase émergent avec des données plus propres, des instincts analytiques plus aiguisés et, peut-être le plus important, une équipe de direction qui a vu de première main où la pensée conventionnelle échoue. C'est précisément l'état d'esprit requis pour repenser les flux de travail RH de A à Z.

Phase 3 : Augmenter les flux de travail avec l'IA

L'organisation est maintenant prête à tirer parti de l'IA, mais des problèmes de confiance dans la technologie subsistent. Plutôt qu'une refonte radicale des flux de travail RH, il est préférable de commencer par l'amélioration des flux de travail RH existants, en gardant les humains dans la boucle pour l'interprétation des résultats générés par l'IA et toutes les prises de décision critiques.

Bien qu'une cartographie exhaustive de tous les processus RH serait extrêmement bénéfique, cette phase commence souvent par une simple énumération des flux de travail qui sont limités en ressources et qui reposent sur une interprétation humaine considérable des informations. La capture de ces flux de travail, leur intégration dans un outil de gestion des flux de travail capable d'employer l'IA, et l'utilisation sélective de l'IA pour les tâches chronophages, répétitives et interprétatives commencent à apporter plus de structure aux flux de travail et fournissent la base pour capturer des avantages mesurables pour l'équipe.

La transparence est essentielle à cette phase. Chaque fois que l'IA est utilisée, les décideurs humains doivent avoir accès à des détails non seulement sur la décision prise, mais aussi sur les raisons. Ces décideurs doivent pouvoir fournir des commentaires et des corrections à l'IA, et ces commentaires doivent être utilisés pour affiner les résultats au fil du temps. Nous ne nous attendons jamais à ce que l'IA fournisse des résultats parfaits et purement déterministes, mais avec une utilisation appropriée des commentaires, elle peut fournir des résultats dépassant la fiabilité et la cohérence d'un professionnel expérimenté. Mais il faut du temps pour y parvenir.

Phase 4 : Construire des processus optimisés par l'IA

Une bonne partie du temps sera consacrée à la Phase 3, à l'amélioration des flux de travail existants grâce à une utilisation plus limitée de l'IA. Des avantages considérables peuvent être obtenus dans cette phase, mais à mesure que les équipes deviennent plus à l'aise avec l'utilisation de l'IA et plus familières avec leurs propres flux de travail, il arrive un point où l'organisation est prête pour une refonte radicale dans certains domaines.

À ce stade, la conversation passe de la manière dont l'IA peut atténuer les contraintes de ressources au sein de l'organisation à la manière dont l'IA peut aider l'organisation à transformer la gestion des RH et de la main-d'œuvre en une capacité différenciatrice.

Il n'y a pas une seule voie à suivre dans cette phase, car les besoins de chaque organisation diffèrent, mais en ayant adopté l'approche incrémentielle décrite ici, les organisations disposent des données et de la base technologique nécessaires pour soutenir un tel effort. Elles ont également établi la familiarité et la confiance de l'équipe RH ainsi que des responsables du personnel dans toute l'entreprise pour explorer le plus large éventail d'opportunités que l'IA peut débloquer pour leur main-d'œuvre.

Tirez parti de l'expérience de MathCo

Transformer cette feuille de route en quatre étapes en réalité demande plus que de l'intention. Cela exige une base technologique appropriée pour donner vie à la stratégie. MathCo comble cette lacune grâce à NucliOS, une plateforme d'IA de niveau entreprise conçue pour accélérer la transformation des entreprises (Vidéo 1).

Vidéo 1. Le studio NucliOS de MathCo présentant des blocs de construction modulaires et des modèles préconfigurés

Plutôt que de partir de zéro, NucliOS applique des blocs de construction modulaires et des modèles RH préconfigurés qui aident les organisations à passer rapidement de données fragmentées à une vue unifiée et sécurisée des employés 360. Cette approche raccourcit les délais de mise en œuvre et garantit que la base est gouvernée, fiable et adaptée aux nuances uniques des données de la main-d'œuvre.

À mesure que les équipes progressent dans les phases ultérieures, NucliOS fournit des accélérateurs intégrés qui rendent l'adoption de l'IA évolutive et contextuelle. Chaque modèle et chaque aperçu, des recommandations d'embauche aux alertes d'attrition, est transparent et explicable, permettant aux équipes RH de conserver une visibilité complète sur le fonctionnement de l'IA et de maintenir les personnes impliquées dans la direction et l'affinage de ses résultats.

Aligné sur les quatre phases de transformation, NucliOS offre trois environnements intégrés pour soutenir les progrès continus :

• Data Studio automatise et sécurise la base de données.
• AI Studio opérationnalise les modèles et garantit que les boucles de rétroaction humaine restent centrales.
• Decision Studio permet la création d'applications personnalisées qui transforment les aperçus matures en actions stratégiques.

Ensemble, ces capacités donnent aux RH les outils nécessaires pour faire évoluer leurs processus au rythme des affaires, passant de l'automatisation de base à l'excellence pilotée par l'IA, fondée sur la transparence, la gouvernance et l'innovation durable.

Alimentez la transformation avec Databricks

Chaque transformation réussie de l'IA commence par des données fiables et de haute qualité. Databricks fournit la base qui rend cela possible : l'environnement sécurisé et gouverné dans lequel l'Employee 360 prend forme. Agissant comme hub central pour toutes les données de la main-d'œuvre, Databricks unifie les informations structurées et non structurées de tous les systèmes RH, garantissant une vue cohérente, auditable et conforme à la confidentialité de l'organisation.

Construit sur une architecture lakehouse, Databricks combine la fiabilité des entrepôts de données d'entreprise avec la flexibilité des data lakes, permettant le partage transparent des données et la collaboration en temps réel entre les équipes. Des contrôles d'accès robustes, le suivi de lignage et les vérifications de qualité protègent les informations sensibles des employés tout en maintenant la transparence et la traçabilité requises pour la conformité réglementaire.

Crucialement, Databricks va au-delà du stockage sécurisé. Son intégration approfondie avec des capacités avancées d'IA et d'apprentissage automatique permet aux données de circuler de manière sûre et intelligente vers des outils tels que NucliOS, où elles alimentent les modèles prédictifs, les flux de travail humains et l'optimisation continue des processus. Cet équilibre entre protection et innovation garantit que les données de la main-d'œuvre ne sont pas verrouillées, mais activées de manière responsable pour libérer une nouvelle valeur stratégique.

Commencez votre parcours de transformation RH

L'écart de capacité croissant dans les RH ne se comblera pas tout seul, mais avec une base de données appropriée, une IA fiable et des partenaires expérimentés, il peut devenir un catalyseur de changement organisationnel. L'approche éprouvée de MathCo, alimentée par Databricks, aide les responsables RH à transformer la vision en action grâce à une transformation de l'IA sécurisée, transparente et évolutive.

Si vous êtes prêt à explorer comment l'IA peut réimaginer les RH dans votre organisation, contactez MathCo pour commencer votre voyage vers une main-d'œuvre plus agile, axée sur les données et prête pour l'avenir.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original