近年來，AI的應用逐漸成為熱門的話題，人資領域也不利外。大家都希望導入各種工具和應用，讓流程能夠自動化、提升效率。然而，AI並不僅僅是個工具，它可能更是一種對於工作方式的深層變革——從依據經驗、對於個案的判斷，轉變成基於數據、資料到標準、規則，甚至是對於組織文化的認知。人資要導入AI，不只是「開始使用」，而是要「準報好接住它」。
在前一段時間，我以「系統分析師」的角色，協助團隊建立了屬於組織的招募系統。在這個實作的過程當中，我逐漸摸索出，人資該如何「準備好使用AI」。這不只是能夠針對人資領與的導入經驗，而應該可以是一套任何團隊導入AI前做好準備的通用框架。
AI與系統加入工作的起跑線：流程制度化
不論是要讓工作自動化還是導入AI增進效率，讓流程「制度化」都是關鍵的一步。制度化意味著流程清晰、角色明確、工作步驟有邏輯；透過制度化，不論是人還是機器，才能夠順利「理解」與「參與」到工作當中。
要達到流程的制度化，會有以下的特徵：
- 明確角色：流程當中有哪些角色？
- 明確工作任務與行為：這些角色會承擔什麼任務？什麼事情先做、什麼事情後做？
- 明確交付成果：完成任務之後，會產生的成果或是變化為何？是否需要判斷交付成果好壞？如何判斷？
以「招募系統」為例，
在整個招募流程當中，還涉及了兩個「判斷」行為：HR篩選履歷、面試官對候選人進行評估。這些判斷如果沒有相應的「標準依據」，就會導致評估結果因人而異、AI也無法有所依循，無法支撐起後續的「工作自動化」與「判斷智慧化」。
AI與系統理解工作的語言：執行數位化
當流程都完成「制度化」之後，接下來就可以讓流程進入系統、留下痕跡。重點就是讓工作的進行與結果都可以被系統記錄，轉化為可以被分析、追蹤、優化的資料內容。
我通常會再將執行數位化分為兩個層次：結果記錄、過程導入。
結果記錄
結果記錄是「執行數位化」最基本的層次，也是建立資料基礎的第一步。工作結果並不能只是存在私訊對話、口頭溝通或是紙本文件當中，而是需要轉化為結構化資料與非結構化資料，才有辦法進行後續的再應用。
- 結構化資料：已經被標準化整理過後的資料，例如招募流程當中的面試評分（溝通能力的1~5分、面試總分的0~100分）、面試結果（通過 / 未通過）。
- 非結構化資料：通常是形式比較自由的文字資料，例如面試評語、面試對話逐字稿等。
過程導入
更進一步的數位化，則是將整體的工作過程都由系統進行記錄。在這個階段，系統還沒有完全開始取代人工，而是讓人進行的所有操作都能夠被記錄、有跡可尋。例如HR在每個招募階段聯絡求職者的時間、不同面試官進行面試的順序等。
過程資料可以用來記錄流程是否被順暢進行、分析工作量與耗時，同時為後續的自動化設定建立基礎。
結果記錄，是讓人和系統知道「事情做完了」；而過程則是代表「事情是怎麼做的」。
系統成為人類的手腳：工作自動化
當流程明確、工作又能夠在系統被完整記錄之後，接下來就可以開始進行「工作自動化」——讓系統接手那些不需要人進行判斷、重複性高的任務，來解放人類進行更有價值的工作內容。
那些適合自動化的工作，通常有這些特徵：
- 觸發條件明確：只要發生特定狀況，就應該執行某項動作
- 執行步驟固定：處理方式清楚、流程不需要彈性調整
- 不需人類判斷：輸出內容不需要人類進行判斷
例如在招募流程當中，「求職者完成指定問卷，就在系統上標示已填寫」、「當求職者被標記為不通過，便自動寄發感謝函」。
在設計自動化的過程當中，另外一個很重要的事情是「讓結果可見」，讓人類能夠發現例外或錯誤狀況並且介入處理。
所以自動化不代表人類可以「完全放手不管」，而是從「執行者」改為「監督者」，確認系統是否正常進行、優化這些自動化的邏輯跟規則。
AI成為人類的助手：判斷智慧化
當工作能夠在系統中記錄並且進行之後，就可以開始思考如何在工作流程中導入AI。
AI並沒有辦法取代人類的判斷，而是利用AI的資料處理能力、生成式AI的模糊面試能力，大概將目前AI可以在工作當中產生的應用分成這幾個大類：
- 內容生成：根據指定素材產生內容。
- 行為監控：觀察系統操作或是數據異常，提出需要人類留意的訊號。
- 預測分析：根據過往資料，預測未來趨勢作為決策參考。
- 對話機器人：包含「內容生成」，也包含資料蒐集。
以招募系統而言，或許就可以思考以下的幾個應用：
- 透過面試錄音，自動產出面試記錄逐字稿以及面試記錄摘要。
- 監控面試結果，即時偵測面試標準浮動的面試官。
- 透過面試資料及績效資料，預測求職者未來的工作表現。
- 建立跟求職者的對話機器人，協助安排、邀約面試。
這些應用都不是要「代替人類做決定」，而是讓人類可以更快看到關鍵訊號、具備更多資訊進行判斷。
自動化與智慧化並不是單向列車，而是不斷優化的歷程
在進行工作自動化和導入AI之後，其實並沒有這一條路——人的行為會改變資料、資料的應用會改變工作流程，工作流程又會再次改變人類的行為與判斷習慣。
而環境與商業世界的運行也隨時隨地都在發生變化：市場需求轉向、組織策略調整、新技術出現……這些變化又會再一次影響企業經營與工作內容。
我在文章中一再強調的事情是，AI與自動化的目的並不是要取代人類工作，而是改變我們對於工作的認知，同時解放我們的時間與精力，放在更重要、更能夠產生價值的生產行為上。
小結：AI不是萬靈丹，但我們要準備好接住他
AI並不是萬靈丹，不能夠解決所有事情；而導入AI，也不一定能夠馬上減少我們的工作負擔——AI的本質始終只是一個工具，我們能做的事情，則是調整好我們對於工作的認知、調整好我們自己的心態，讓AI能夠逐步應用到我們的工作當中，並且讓我們發揮更大的價值。
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