A vállalatok egyre gyakrabban helyezik a HR-t az AI-irányítás középpontjába – a toborzástól a teljesítményértékelésen át az együttműködési eszközökig. Ez logikusnak tűnik, hiszen a HR érti az embereket és a folyamatokat. A probléma ott kezdődik, hogy a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) technikai sajátosságait a legtöbb HR-funkció nem ismeri kellő mélységben, és ez komoly kitettséget teremt.
Nem minden LLM egyforma: a GPT-4 és az ehhez hasonló modellek más feladatokban erősek, mint a Gemini, a Claude vagy a kisebb, specializált megoldások. Egyes modellek jobban kezelik az empatikus kommunikációt, mások a strukturált adatelemzést, megint mások a jogi és megfelelési szövegeket. Ha a HR nem tudja megkülönböztetni ezeket, és rossz eszközt alkalmaz a rossz kontextusban – például érzékeny munkavállalói adatoknál –, az nemcsak hatékonysági, hanem etikai és jogi kockázatot is jelent.
A HR-szakemberek számára az üzenet egyértelmű: az AI-irányítás nem delegálható el a technológiai csapatnak, de az sem fenntartható, hogy a HR vak felelősséget vállaljon ismeretlen eszközökért. A megoldás a tudatos kompetenciafejlesztés: a HR-eseknek nem kell programozni tudniuk, de érteniük kell az általuk felügyelt eszközök lehetőségeit, korlátait és kockázatait.
