Apa itu otomatisasi sumber daya manusia (SDM)? 

Otomatisasi SDM menggunakan perangkat lunak dan algoritme untuk menangani aktivitas yang sebelumnya dilakukan secara manual oleh profesional SDM. Kegiatan ini meliputi pencatatan data untuk pelacakan pelamar, penyusunan deskripsi pekerjaan, orientasi karyawan baru, prosedur offboarding, dan pengelolaan permintaan cuti. Pendekatan ini memungkinkan pemanfaatan data untuk proses perekrutan, pengembangan karier, dan retensi karyawan, dengan tujuan mengurangi bias dan meningkatkan pengalaman bagi pencari kerja serta karyawan.

Dengan menggunakan otomatisasi, kecerdasan buatan (AI), machine learning (ML), dan pemrosesan bahasa alami (NLP), organisasi dapat menyederhanakan proses SDM dengan lebih sedikit tugas manual. Teknologi AI terbaru yang digunakan dalam konteks otomatisasi SDM adalah asisten AI dan agen AI. Asisten AI adalah model AI canggih yang mampu membuat berbasis konten baru, dan agen AI dirancang untuk bertindak dengan lebih banyak otonomi, atas nama pengguna, dalam ruang lingkup yang ditentukan.

Agen AI agen dapat membantu mengurangi beban kerja administratif untuk staf SDM, sehingga mengurangi kesalahan, meningkatkan efisiensi, memastikan konsistensi, dan meningkatkan pengalaman karyawan secara keseluruhan. Fungsi ini memungkinkan para profesional SDM untuk lebih fokus pada aspek sumber daya manusia dari pekerjaan mereka, seperti membangun budaya perusahaan, mendukung mobilitas karyawan, dan membuat keputusan strategis terkait pertumbuhan organisasi.

Kemajuan dalam AI generatif dan AI agen dapat secara signifikan meningkatkan Otomatisasi SDM, meningkatkan daya tanggap, mengurangi upaya manual, dan meningkatkan akurasi proses SDM. Namun, alat-alat ini memiliki tanggung jawab untuk menerapkannya secara etis dan transparan, menghormati privasi data, dan meminimalkan bias.

Otomatisasi proses SDM lebih dari sekadar menghemat waktu. Penerapan otomatisasi SDM—atau bahkan hiperotomatisasi yang menggabungkan berbagai teknologi dan alat—membekali profesional SDM dengan data dan insight penting secara nyaris seketika. Metode ini membantu para profesional untuk mengambil keputusan yang tepat di tengah perubahan lingkungan ekonomi, teknologi, dan tenaga kerja.

Dengan meningkatnya prevalensi kecerdasan buatan (AI) dan otomatisasi cerdas di berbagai industri dan skill karyawan, kebutuhan akan otomatisasi SDM menjadi semakin penting.

Kemajuan teknologi yang lebih baru, seperti asisten AI dan agen AI, melanjutkan untuk mengotomatiskan proses SDM, menyelesaikan tugas untuk pengguna dan mengevaluasi kebutuhan pengguna berdasarkan prompt awal. Dengan otomatisasi, tim SDM kini memiliki alur kerja otomatis dan informasi yang diperlukan untuk pengambilan keputusan berbasis data yang lebih real-time. Alat otomatisasi dapat menawarkan dasbor komprehensif yang menyimpan dan mengelola informasi karyawan dengan aman tanpa perlu pekerjaan manual yang terkait dengan dasbor.

Organisasi terus-menerus mengalami perubahan besar. Menurut studi global dari IBM Institute for Business Value (IBV), para eksekutif memperkirakan bahwa 40% tenaga kerja mereka perlu meningkatkan keterampilan sebagai hasil dari penerapan AI dan otomatisasi. Proses peningkatan keterampilan ini diperkirakan akan terjadi dalam tiga tahun ke depan. Pergeseran ini dipandang sebagai perluasan kemungkinan pekerjaan.

Sebanyak 87% responden menyatakan bahwa lebih cenderung melengkapi peran karyawan daripada menggantikannya dengan AI generatif, meskipun dampaknya dapat berbeda-beda tergantung pada jenis pekerjaan.

Departemen SDM memimpin dalam menghadapi perubahan signifikan di tempat kerja dalam ekonomi, pasar tenaga kerja, dan teknologi. Kelangkaan talenta dan meningkatnya biaya merupakan hal yang lazim terjadi, dan alat bantu AI serta kemajuan teknologi lainnya menjanjikan perubahan digital yang lebih cepat. Tim SDM menghadapi tantangan dalam mengelola mobilitas karier karyawan dan memastikan sumber daya yang memadai dalam konteks yang kompleks ini. Berikut adalah beberapa manfaat perangkat lunak otomatisasi SDM dalam membantu departemen SDM mengatasi berbagai tantangan.

perangkat lunak otomatisasi SDM mengurangi waktu yang dihabiskan oleh profesional SDM untuk tugas-tugas rutin seperti entri data, pelacakan pelamar, pengelolaan cuti berbayar (PTO), manajemen lembur, dan pendaftaran tunjangan bagi karyawan baru. Hal ini memungkinkan tim SDM untuk mengatasi tantangan terkait sumber daya manusia yang kompleks dan memberikan keterlibatan tatap muka yang diinginkan.

Teknologi SDM seperti otomatisasi membantu memastikan efisiensi, akurasi, dan konsistensi, yang pada akhirnya meningkatkan pengalaman karyawan, kepuasan, dan tingkat retensi. Otomatisasi SDM juga membantu perusahaan menangani peningkatan permintaan untuk pertumbuhan cepat.

Agen AI agentic dapat mempercepat proses peninjauan dengan menggali lebih dalam data dan membantu staf SDM membuat keputusan yang lebih tepat atau menyederhanakan pekerjaan. Misalnya, agen dapat menganalisis hasil dari upaya perekrutan, membantu perekrut dan manajer perekrutan untuk mengidentifikasi dan mengoptimalkan strategi penjangkauan mereka yang paling berhasil.

Alat hemat waktu lainnya adalah AI yang dapat memilih keterampilan yang relevan dari katalog yang sudah ada untuk menjalankan tugas-tugas khusus di bidang SDM, serta terintegrasi dengan aplikasi yang sudah digunakan oleh departemen SDM. Pemrosesan bahasa alami dapat digunakan untuk membuat alat yang mempercepat interaksi dan pengambilan data.

Tim SDM menggunakan otomatisasi SDM untuk menyelaraskan pekerjaan mereka dengan strategi perusahaan yang lebih luas. Dengan menghasilkan data, insight, dan analitik, otomatisasi SDM memberdayakan para profesional SDM untuk mengidentifikasi tren, membuat keputusan berdasarkan data, dan merumuskan strategi SDM yang efektif. Agen AI dapat mengotomatiskan proses penyaringan awal dengan mengevaluasi resume terhadap kriteria pekerjaan, memberi peringkat dan mengidentifikasi kandidat yang paling sesuai dengan persyaratan.

Pendekatan ini dapat mencakup pengembangan hipotesis berdasarkan sistem pendengaran karyawan dan mengumpulkan insight tentang kerja jarak jauh dengan menggunakan korelasi data tingkat lanjut yang dapat mendorong keputusan budaya. Ini juga melibatkan penggunaan analitik lanjutan untuk merancang dan memberikan produk internal untuk meningkatkan pengalaman karyawan. Produk berbasis bukti seperti ini, yang dimungkinkan oleh data yang merupakan hasil sampingan dari otomatisasi, memberikan nilai bisnis, mengamankan posisi departemen SDM di meja strategi perusahaan.

Otomatisasi SDM akan mendukung pergeseran yang sudah berlangsung dari ulasan kinerja tahunan tradisional ke manajemen kinerja berkelanjutan. Masukan waktu nyata, pelacakan tujuan, dan percakapan kinerja yang tangkas membantu tim SDM melalui alat bantu otomatisasi, mendorong peningkatan kinerja yang berkelanjutan dan pengembangan talenta.

Kelelahan dan tingkat pergantian tim SDM dapat dikurangi dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin, sehingga para profesional SDM dapat lebih fokus pada pekerjaan yang ingin mereka lakukan dan dilatih untuk melakukannya. Kepuasan yang lebih besar ini dapat mendorong operasi SDM yang lebih mendukung dan sukses.

AI adalah teknologi disruptif yang hadir dengan beberapa tantangan yang mungkin perlu diingat oleh organisasi.

Pergeseran budaya: Para profesional SDM memainkan peran penting dalam membangun jaringan talenta dan melatih karyawan untuk posisi bernilai tambah, sehingga memungkinkan perusahaan untuk tetap kompetitif di tengah-tengah disrupsi teknologi. Namun, jika tim TI mengambil kesempatan untuk mengawasi inisiatif otomatisasi SDM, maka ada risiko profesional SDM terotomatisasi dari peran mereka.

Society for Human Resources Management menekankan bahwa memahami dan menggunakan kekuatan otomatisasi dapat menentukan kemajuan atau keterpinggiran para profesional SDM.¹ Dengan menggunakan perangkat lunak otomatisasi untuk mengurangi waktu yang dihabiskan untuk entri data rutin, para profesional SDM dapat fokus untuk menangani perubahan eksternal yang signifikan ini.

Keamanan siber: AI rentan terhadap peretasan, terutama selama fase pelatihan, saat algoritma machine learning dibuat. Serangan keracunan data menyebarkan kode atau informasi berbahaya dalam set pelatihan, yang berpotensi menginfeksi banyak sekali model machine learning dan, akhirnya, jaringan perusahaan. Para pemimpin bisnis dapat bekerja sama dengan pusat operasi TI dan keamanan (SOC) untuk membuat rencana yang menjaga proyek AI tetap aman sepanjang siklus hidupnya.

Privasi karyawan: Penggunaan AI untuk mengoptimalkan proses dan mengevaluasi kinerja mungkin menimbulkan kekhawatiran. Organisasi dapat menganggap serius privasi karyawan dan menangani privasi dalam strategi manajemen data sebelum sistem AI digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data pribadi. SDM dapat memberi tahu karyawan data apa yang dikumpulkan dan digunakan untuk sistem AI. Membuat atau menggunakan sistem AI yang didasarkan pada transparansi merupakan langkah pertama untuk membantu mengatasi masalah privasi.

Integrasi: Beberapa program SDM yang berdiri sendiri mungkin sulit diintegrasikan ke dalam infrastruktur TI yang ada. Sebaliknya, apabila data yang ditangkap tidak terintegrasi sepenuhnya, ini dapat menyebabkan beberapa nilai data tidak saling berkaitan.

Pelatihan ulang: AI dan otomatisasi dapat menghilangkan jenis pekerjaan tertentu yang secara tradisional dilakukan oleh manusia dan mungkin berdampak pada peran beberapa karyawan. Atasi tantangan ini secara langsung dengan rencana untuk melatih kembali bakat dan merestrukturisasi peran pekerjaan.

Waktu untuk mengimplementasikan: Mengotomatisasi proses SDM membutuhkan investasi waktu awal untuk mengonfigurasi sistem otomatisasi, migrasi data, menganalisis proses, dan mendesain ulang proses tersebut untuk meningkatkan otomatisasi. Sebelum penerapan di seluruh perusahaan, tim SDM yang menerapkan otomatisasi dapat melatih dan membiasakan diri dengan alat baru tersebut, lalu melakukan pengujian dan pemecahan masalah untuk memastikan bahwa otomatisasi bekerja secara optimal. Namun, jika semuanya berjalan dengan baik, tim yang menjalani otomatisasi telah meletakkan dasar untuk penghematan waktu jangka panjang.

Sistem otomatisasi SDM mencakup fungsi untuk melacak pelamar, mengelola kinerja, kehadiran dan penggajian dan portal layanan mandiri. Namun, kemajuan dalam kecerdasan buatan dapat meningkatkan kemampuan alat SDM. Contoh-contoh otomatisasi SDM meliputi:

Mengelola tunjangan dan kelayakan karyawan, termasuk asuransi kesehatan, pensiun, pensiun dan PTO dapat menjadi beban administrasi yang sangat besar bagi tim SDM. Alat bantu administrasi manfaat dapat memusatkan data manfaat karyawan ke satu platform untuk visibilitas semua orang. Memungkinkan karyawan untuk mengakses informasi yang mereka butuhkan saat dibutuhkan guna meminimalkan upaya administrasi SDM. Perusahaan dapat menggunakan data yang dikumpulkan oleh alat ini untuk mengelola pengeluaran dan anggaran manfaat dengan lebih baik di masa depan. Beberapa alat bahkan menawarkan analisis perawatan kesehatan untuk membantu pemberi kerja mengambil keputusan dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan seperti Undang-Undang Perawatan Terjangkau.

Portal layanan mandiri karyawan adalah situs online terpusat atau gateway di mana pemangku kepentingan karyawan dapat mengakses informasi dan melakukan transaksi. Portal layanan mandiri memungkinkan karyawan untuk mengakses dan memperbarui informasi pribadi, melihat potongan gaji, mengajukan cuti, dan mengakses kebijakan SDM dan sumber daya—mengurangi waktu administratif bagi para profesional SDM. Menurut Forbes, “Portal layanan mandiri telah menjadi semakin umum di beberapa bidang, mulai dari layanan pelanggan hingga perawatan kesehatan dan banyak lagi. Portal layanan mandiri juga telah mengambil peran penting di tempat kerja, meskipun masih banyak perusahaan yang belum menggunakan teknologi ini.”²Layanan mandiri portal adalah salah satu cara untuk memenuhi permintaan karyawan untuk akses dan transparansi yang lebih mudah.

Keluhan umum tentang proses perekrutan adalah bahwa prosesnya lambat. Agen AI dan asisten dapat membantu meningkatkan kecepatan dengan membantu manajer memelihara setiap karyawan potensial secara otomatis. Teknik ini memungkinkan mereka untuk menerima pemberitahuan, misalnya, ketika seorang kandidat melamar untuk posisi yang tersedia.

Sistem pelacakan pelamar tingkat perusahaan dapat menyentuh setiap bagian dari proses rekrutmen. Mulai dari membantu perusahaan mengiklankan lowongan pekerjaan, mengumpulkan resume, membuat daftar kandidat terpilih, menjadwalkan wawancara dengan kandidat terpilih, mengelola proses wawancara, dan memberikan penawaran kepada kandidat yang dipilih.

Sepanjang setiap langkah proses rekrutmen, mulai dari perekrutan hingga orientasi, AI dapat membantu manajer menghemat waktu dan menjangkau talenta terbaik dengan lebih baik. Misalnya, manajer dapat menggunakan alat AI generatif untuk membuat pesan yang dipersonalisasi dan mengirimkannya secara otomatis ke setiap kandidat. Pesan-pesan ini dapat mendorong keterlibatan dan menggerakkan kandidat dalam proses perekrutan.

AI juga dapat membantu organisasi dengan cepat mengisi posisi jangka pendek dan sementara. Dengan kemampuan pemrosesan bahasa alami, alat AI untuk SDM dapat mengotomatiskan tugas-tugas perekrutan yang biasanya dilakukan secara manual, sehingga menghemat waktu. Misalnya, alat AI dapat membantu manajer menyusun persyaratan dari pemangku kepentingan. Kemudian, gunakan  sistem manajemen vendor (VMS) untuk membuka permintaan kepada vendor guna menemukan kontraktor potensial dan menjadwalkan wawancara dengan manajer perekrutan.

Perusahaan dapat memastikan bahwa mereka beroperasi sesuai dengan peraturan lokal, negara bagian, federal, dan internasional. Kepatuhan ini dapat berarti apa saja, mulai dari membayar pajak tepat waktu, mematuhi undang-undang dan peraturan ketenagakerjaan, dan keselamatan di tempat kerja, hingga memastikan bahwa lisensi, izin, dan sertifikasi apa pun tetap mutakhir.

Ketika tenggat waktu atau tanggal kedaluwarsa menjelang, perusahaan dapat mengambil tindakan segera. Dan, ketika perusahaan memulai proses transformasi digital dan menjadi lebih bergantung pada ruang hukum yang ambigu seperti kecerdasan buatan (AI), komputasi cloud, 5G dan Internet of Things (IoT), peraturan kepatuhan baru, dan masalah akan muncul. Mengotomatiskan kepatuhan jika memungkinkan akan meringankan beban kerja administratif tim SDM dan sangat mengurangi kesalahan manusia. Otomatisasi ini tidak hanya merampingkan alur kerja SDM, tetapi juga memungkinkan departemen SDM untuk melacak dan menganalisis data untuk pengoptimalan.

Orientasi karyawan baru memerlukan pengiriman dan penerimaan dokumen yang ditandatangani, pemberian akses perangkat lunak, membuat permintaan perangkat, mengirimkan dokumen pajak, dan menyiapkan alat. Selain itu, karyawan baru diperkenalkan kepada tim mereka dan diberikan semua yang mereka butuhkan untuk memulai peran baru mereka dengan percaya diri. Sistem otomatisasi onboarding dapat mengelola akses ke sumber daya TI dan alur kerja, termasuk pemberitahuan otomatis, atau seperti, push notification dan persetujuan. Aplikasi ini dapat mengumpulkan formulir yang ditandatangani secara elektronik dan menghasilkan dokumen PDF resmi. Aplikasi ini dapat memberikan perangkat kepada karyawan tanpa menunggu dukungan TI dan memastikan pendaftaran tanpa hambatan ke dalam program manfaat.

AI dapat membuat proses pengumpulan informasi lebih lancar dan lebih personal. Chatbot yang didukung AI dapat memandu karyawan baru melalui proses orientasi, menjawab pertanyaan, memberikan informasi, dan mengirim pengingat tentang dokumen-dokumen utama—mengurangi tugas yang memakan waktu dan meningkatkan pengalaman perekrutan baru.

Otomatisasi SDM juga dapat menyederhanakan proses offboarding dengan secara otomatis mencabut akses TI dan menjadwalkan wawancara keluar bagi karyawan.

Menanggapi kebutuhan karyawan adalah kunci untuk meningkatkan keterlibatan dan produktivitas. Namun, menavigasi kebijakan perusahaan yang kompleks serta proses dukungan SDM dan TI terkadang membuat karyawan kesulitan untuk menemukan jawaban—yang menyebabkan frustrasi dan membuang-buang waktu. Chatbot SDM yang didukung AI dapat membantu memberdayakan karyawan dengan jawaban cepat dan dukungan layanan mandiri.

Chatbot SDM yang menggunakan pemrosesan bahasa alami dan machine learning dapat memahami, berkomunikasi, dan bahkan mengotomatiskan tindakan untuk mendukung kandidat dan karyawan. Misalnya, bot SDM cerdas dapat menjawab pertanyaan umum, menyarankan sumber belajar, dan membantu karyawan mengajukan cuti atau memeriksa sisa cuti mereka. Platform chatbot juga dapat memberikan pengingat, melakukan survei, dan mengumpulkan masukan untuk meningkatkan pengalaman karyawan.

Dengan mengumpulkan data produktivitas untuk individu, tim, dan organisasi, alat manajemen kinerja dapat menampilkan data tersebut dalam templat yang mudah diulas di lokasi pusat. Data ini memberikan insight kepada departemen SDM dan manajer tentang beban kerja karyawan dan memungkinkan mereka untuk membuat keputusan berdasarkan informasi tentang alokasi sumber daya, delegasi, pelatihan, dukungan, dan promosi untuk karyawan yang mereka awasi.

Ketika SDM menerima karyawan baru, menerapkan kebijakan perusahaan baru, atau memulai pelatihan untuk menjaga karyawan tetap mematuhi peraturan, sistem manajemen pembelajaran dapat membantu. Berbagai platform perangkat lunak otomatisasi ini mengotomatiskan pengiriman kursus online dan pelacakan kemajuan karyawan.

AI dapat merekomendasikan modul pelatihan yang dipersonalisasi. Dengan menganalisis data setiap karyawan, seperti keterampilan dan preferensi mereka, AI dapat menyesuaikan pelatihan sesuai dengan tujuan pribadi. AI juga memiliki potensi untuk membantu manajer SDM mengidentifikasi talenta tersembunyi atau mengidentifikasi karyawan yang siap untuk promosi.

Beberapa alat otomatisasi SDM melacak waktu dan kehadiran karyawan untuk membantu perusahaan beroperasi dengan kapasitas optimal dan memastikan bahwa mereka memiliki sumber daya manusia yang cukup untuk memanfaatkan peluang pertumbuhan. Jika sebelumnya tim SDM mencatat PTO dan kehadiran secara manual dalam spreadsheet, perangkat lunak pelacakan kehadiran yang baru memungkinkan tim untuk meninjau dan menyetujui lembar waktu dan permintaan cuti atau istirahat. Sekarang, mereka dapat dengan cepat memverifikasi jumlah PTO yang tersedia, memberi tahu anggota tim ketika rekan kerja akan cuti, serta menganalisis tren waktu istirahat karyawan untuk membantu mencegah kelelahan.

Mengingat perubahan teknologi yang cepat dan terus menerus - khususnya AI - mengetahui kapan harus beralih ke HR automation atau beralih ke sistem yang lebih canggih bisa menjadi tantangan tersendiri. Pembaruan lain atau solusi TI baru mungkin juga memerlukan perencanaan terperinci untuk integrasi. Dengan mengingat semua itu, berikut ini adalah beberapa pemicu potensial untuk memulai perpindahan ke HR automation atau HR automation yang lebih canggih.

SDM berkinerja buruk: Setelah fungsi terpenting SDM disepakati dan dipahami, seberapa baik kinerja tim? Penundaan atau ketidakefisienan dalam perekrutan, orientasi, pelaporan, atau pemrosesan penggajian akan menjadi tanda bahaya bahwa perubahan diperlukan.

Pertumbuhan organisasi yang cepat: Jika karyawan baru masuk lebih cepat daripada yang dapat ditangani SDM, terlalu banyak permintaan akan memperlambat efektivitas organisasi, atau pelatihan akan tertunda. Kemudian, SDM mungkin akan mempertimbangkan otomatisasi SDM untuk membantu mempercepat proses.

Anggaran terbatas: Ketika perekrutan baru terbatas, mengotomatiskan tugas-tugas SDM dapat membantu mengurangi beban kerja dan meningkatkan efisiensi meskipun staf terbatas. Memastikan tim SDM berfokus pada tugas inti tidak hanya membantu mencegah kelelahan, tetapi juga membantu menjaga anggaran yang tersedia.

Risiko ketidakpatuhan audit: Jika praktik pencatatan yang diwajibkan tidak dikelola dengan baik, organisasi mungkin akan menghadapi risiko—dan sistem yang lebih otomatis dan andal mungkin menjadi jawabannya.

Pendekatan sistematis untuk HR automation sering kali mencakup langkah-langkah ini.

Pertama, tim SDM mengidentifikasi tugas administrasi manual dan proses SDM lainnya yang dapat diotomatisasi. Tim ini dapat mengidentifikasi berbagai tugas kompleks dan berulang dalam rekrutmen, orientasi, pengelolaan SDM/talenta, pelacakan waktu dan kehadiran, administrasi manfaat,pemrosesan penggajian, dan lainnya. Otomatisasi proses robotik (RPA) dapat membantu meringankan berbagai tugas yang berulang.

Berikutnya adalah penelitian. Tim peninjau dapat membandingkan paket perangkat lunak otomatisasi SDM dan memutuskan pengeluaran. Atau, ajukan kepemimpinan perusahaan untuk persetujuan anggaran. Alat otomatisasi SDM yang dipilih dapat berkisar dari perangkat lunak SDM khusus untuk tugas dan contoh penggunaan tertentu. Untuk mengintegrasikan sistem manajemen sumber daya manusia (HCM) yang mencakup beberapa fungsi SDM, termasuk otomatisasi rekrutmen karyawan, pelatihan, dan perencanaan manajemen.

Setelah memilih alat otomatisasi, tim dapat meluncurkan perangkat lunak baru dan mengintegrasikannya ke dalam sistem SDM yang sudah ada. Seperti Sistem Informasi Sumber Daya Manusia (HRIS), sistem penggajian, sistem pendaftaran tunjangan, atau sistem pelacakan pelamar—untuk memastikan kelancaran arus data dan sinkronisasi.

Setelah alat otomatisasi baru tersedia, tim SDM tidak lagi bertanggung jawab untuk memasukkan data secara manual. Jadi, mereka sekarang dapat secara otomatis mengumpulkan dan menyimpan data karyawan yang relevan, seperti informasi pribadi, metrik kinerja, catatan kehadiran, dan riwayat pelatihan. Untuk melakukannya dengan baik, tim SDM harus memastikan kepatuhan, etika, dan privasi data ini, yang juga akan berfungsi sebagai dasar untuk analisis prediktif, pelaporan, dan keputusan pengoptimalan di masa depan.

Setelah otomatisasi berjalan, tim dapat meninjaunya untuk membantu memastikan bahwa alat atau proses otomatisasi baru memberikan nilai maksimum kepada karyawan. Audit otomatisasi yang diterapkan akan mengungkapkan area untuk ekspansi, perampingan, atau peningkatan lainnya.

Ketika data mulai mengalir, insight tidak jauh ketinggalan. Analitik otomatisasi mungkin digunakan untuk membuat keputusan dan rekomendasi berbasis data kepada pimpinan perusahaan. Analitik dapat membantu profesional SDM memantau kinerja karyawan, mengevaluasi efektivitas program dan kebijakan SDM. Dan mengidentifikasi tren dengan implikasi bisnis yang berarti—yang kemudian dapat dibawa ke perhatian C-suite untuk investasi.

Otomatisasi SDM memerlukan pemeliharaan, pembaruan, dan pemeriksaan sistem secara berkala untuk memastikan keakuratan data, keamanan, dan kinerja yang optimal. Proses ini mungkin melibatkan pemantauan integrasi data, penerapan patch perangkat lunak manajemen, dan mengatasi masalah apa pun yang muncul.

Bisa jadi terasa merepotkan bagi tim HR dan karyawan untuk bekerja di berbagai peranti lunak otomatisasi HR yang ada di pasaran, yang masing-masing menangani satu tugas atau tindakan HR. Salah satu kemajuan yang akan terjadi adalah integrasi alat bantu ini ke dalam satu platform.

Di masa depan, solusi otomatisasi SDM, termasuk watsonx Orchestrate®, akan memberikan solusi SDM komprehensif untuk otomatisasi seluruh fungsi SDM. Solusi ini dapat mencakup rekrutmen, orientasi, manajemen kinerja, penggajian, manfaat, dan analitik—solusi lengkap untuk semua otomatisasi SDM. Hal ini dapat memungkinkan aliran data yang mulus untuk analisis prediktif.

Kemajuan terbaru dalam kecerdasan buatan dan machine learning memungkinkan tim SDM untuk mengurangi lebih banyak lagi tugas-tugas manual, sekaligus menawarkan personalisasi yang lebih besar dari perspektif karyawan. Misalnya,chatbot yang didukung AI sudah dapat memberikan dukungan SDM setiap saat kepada karyawan, dan asisten virtual sudah dapat mengotomatiskan tugas-tugas rutin. Kemajuan baru dalam analisis sentimen dapat memungkinkan bot untuk mengukur kepuasan karyawan di seluruh komunikasi.

Analitik tingkat lanjut dan pemodelan prediktif dapat membantu tim SDM memprediksi atrisi dengan lebih baik dan mengidentifikasi karyawan yang berpotensi tinggi. Kemajuan dalam pemrosesan bahasa alami mungkin akan membuat keterlibatan karyawan dengan alat bantu ini menjadi lebih mulus.

Dengan meningkatnya pekerjaan jarak jauh, kerja hybrid, dan tenaga kerja mobile, otomatisasi SDM melayani kebutuhan tim yang terdistribusi. Aplikasi seluler dan platform berbasis cloud akan memberikan akses tanpa batas ke sistem SDM, portal layanan mandiri, dan alat kolaborasi, memastikan pengalaman SDM yang konsisten di mana pun lokasinya.

Karena otomatisasi SDM menjadi lebih bergantung pada AI, para profesional SDM dapat memastikan penggunaan AI secara etis dan melindungi data karyawan. Departemen SDM perlu menetapkan praktik tata kelola data yang kuat, memastikan keadilan dan transparansi dalam algoritme AI dan mematuhi peraturan perlindungan data.

Pandemi global COVID-19 menyoroti perlunya perusahaan menangani kesejahteraan dan kesehatan mental karyawan dengan cara yang bermakna, dan hal ini telah menjadi prioritas utama bagi karyawan dan kandidat. Chatbot dan asisten virtual dapat menyediakan sumber daya, panduan swadaya, dan akses ke layanan dukungan kesehatan mental, yang mempromosikan kesehatan karyawan dan keseimbangan kehidupan kerja.