为了帮助满足消费者需求和战略业务目标，当今的公司越来越多地转向外部劳动力，包括承包商、顾问、自由职业者等提供专业技能的人员。在劳动力多元化的背景下，企业也在寻找新的创新方式来利用人工智能等技术。
事实上，最近的一则经济学家影响报告这表明，随着组织寻求在竞争格局中保持领先地位，人工智能的崛起可能会继续这种向更多外部劳动力的转变。这一趋势不仅重塑了劳动力的构成，还凸显了公司如何利用生成式人工智能来提高临时劳动力的投资回报率。
我们已经看到人工智能被嵌入到供应商采购中，并解决了外部劳动力不断增长带来的合规挑战。现在，随着人工智能的不断发展，其与业务流程的集成不仅是一种选择，而且是一项战略要求，这将有助于面向未来的入职培训。
简化当今日益复杂的劳动力
一个简单的事实是，公司越来越依赖外部劳动力。但他们是否拥有适当管理人才和内部员工的工具还有待观察。
研究来自德勤表明劳动力的构成变得如此复杂，以至于领导者意识到他们当前的系统无法应对弥合内部和外部贡献者之间差距的挑战。改善这些资源的管理不仅可以简化薪资等核心职能，还可以使企业领导者能够探索应对未来中断、增加产能或降低成本的策略。
为此，管理人员必须表现出更高水平的敏捷性和协作性，特别是人力资源和采购职能部门之间的协作性。以前的外部劳动力方法使采购和人力资源部门各自为政，不仅限制了对劳动力的全面了解，而且限制了可以实现的价值。
组织应该寻求集成能够实现无缝协作和实时可见性的工具。人工智能和数据分析等先进技术可以帮助确保采购和人力资源同步运行，并确保所有临时工与更广泛的战略目标保持一致，无论是解决短期业务问题还是改善现有技能差距。
正确的信息带来正确的人才
随着越来越多的企业聘用外部人才，他们仍然面临着识别和选择优秀候选人的挑战。当前的过程繁琐、耗时，并且容易产生无意识的偏见。公司需要一种可靠且有效的方式来吸引这些外部员工。
例如，在招聘过程中，公司可以利用人工智能驱动的简历排名来帮助招聘经理快速找到理想的职位候选人。这种方法可以筛选提交的文件，剔除个人身份信息 (PII)，并根据谁拥有该职位所需的技能和经验来列出候选人。如果经理有数百份简历需要审查，他们可以轻松识别符合要求的申请人。这有助于更快地识别最适合的候选人，同时还引入了更加无缝的重新雇用资格流程。
另一方面，整个外部劳动力供应链中创建的大量数据可以带来巨大的价值。例如，当2023年通货膨胀急剧上升时，许多公司看到外部员工加薪的要求激增。许多人难以确定限制成本的领域，无法理解如何利用数据来分析趋势和有效谈判。
相反，与供应商进行建设性的、基于事实的讨论可能会产生成本率演变报告和共同的通胀影响关键绩效指标。利用这些数据可以提高高管对全球临时员工生产力能力的信任。
通过统一的分包商网络视图，公司可以做出更快、更明智的招聘决策，并无缝管理内部和外部员工。
生成式人工智能如何改变人才环境
吸引新的供应商进入并不容易。最简单的挂断（包括不清楚的项目描述）都会减慢它的速度。研究表明88% 的招聘信息的描述少于 100 个字符，这意味着招聘经理没有向供应商清楚地传达工作要求。这会增加混乱并常常导致更多的来回。
招聘经理的首要目标是将正确的技能放在正确的位置。生成式人工智能可以通过起草更好、更全面的工作描述来帮助实现这一目标，帮助在流程的早期阶段识别出符合其需求的候选人。然后，这些帖子可以通过人工智能进行翻译，从而使区域合作伙伴能够更快地找到高质量的候选人。
在消除流程中的偏见时，人工智能可以删除个人信息，因此仅根据候选人的资格进行比较，并快速突出简历中列出的关键技能，从而减少招聘经理审查申请的时间。
人工智能不仅正在塑造公司的工作方式，还正在塑造他们在世界各地建立和管理员工队伍的方式。为了在当今的商业环境中保持竞争力，企业领导者应该明智地改变他们对人工智能的看法，让人工智能不再是一种奢侈，而是一种强制要求。