AI heeft de mogelijkheid om administratieve taken zoals salarisadministratie, verlofbeheer en personeelsplanning te automatiseren. Dit betekent dat HR-professionals meer tijd kunnen besteden aan strategische vraagstukken die bijdragen aan de lange termijn van het bedrijf, zoals talentontwikkeling, bedrijfscultuur en medewerkersbetrokkenheid. AI helpt bij het analyseren van grote hoeveelheden HR-data, waardoor HR-teams sneller en nauwkeuriger kunnen beslissen.

Bijvoorbeeld, een bedrijf kan AI inzetten om automatisch verlofaanvragen te verwerken, de aanwezigheid van medewerkers te monitoren en loonstroken te genereren. Hierdoor blijft er meer tijd over voor HR-teams om te focussen op andere initiatieven die de bijvoorbeeld werkervaring verbeteren, zoals het ontwikkelen van interne groeiprogramma's voor medewerkers en het versterken van de bedrijfscultuur.

Bovendien kan AI patronen in werkprestaties en productiviteit analyseren, waardoor HR de juiste medewerkers kan identificeren die extra ontwikkeling of ondersteuning nodig hebben. AI helpt hierbij door gegevens uit kwantitatieve en kwalitatieve bronnen snel te verwerken en verbanden te leggen, zodat HR effectievere strategieën kan ontwikkelen.

© BCG

AI is niet alleen een hulpmiddel om processen te automatiseren, maar kan zelf ook actief bijdragen aan strategische besluitvorming binnen HR. Door middel van data-analyse helpt AI HR-teams om toekomstige personeelsbehoeften te voorspellen en zich voor te bereiden op veranderingen in de arbeidsmarkt. Het kan ook bijdragen aan het identificeren van nieuwe vaardigheden die nodig zullen zijn om concurrentieel te blijven.

Een praktisch voorbeeld hiervan is het gebruik van AI om trends in de arbeidsmarkt te analyseren en toekomstige competentievereisten in kaart te brengen. HR kan deze inzichten gebruiken om proactief in te spelen op de behoeften van de toekomst door trainingen en ontwikkelingsprogramma’s aan te bieden die gericht zijn op deze opkomende vaardigheden. Bijvoorbeeld, als AI voorspelt dat er in de komende jaren een toenemende vraag naar digitale marketingvaardigheden zal zijn, kan HR een opleidingsprogramma opzetten voor medewerkers om deze vaardigheden te ontwikkelen.

Bovendien maakt AI het mogelijk om HR-beslissingen te baseren op objectieve data in plaats van intuïtie. Dit kan bijdragen aan een eerlijker en transparanter HR-beleid. Het blijft wel cruciaal dat HR-professionals betrokken blijven bij het interpreteren en implementeren van AI-inzichten, om ervoor te zorgen dat beslissingen ethisch verantwoord en mensgericht blijven.

De opkomst van AI in HR creëert nieuwe rollen, zoals AI-ethiekexperts en HR-data-analisten. HR-professionals moeten niet alleen traditionele kennis en vaardigheden bezitten, maar ook digitale geletterdheid, analytische vaardigheden en kennis van AI-ethiek. Dit vraagt om een herdefiniëring van de vaardigheden binnen HR-teams.

Een praktisch voorbeeld hiervan is het gebruik van AI voor wervingsdoeleinden, bijvoorbeeld om sollicitaties te analyseren of kandidaten te screenen. Hierbij komt de rol van een AI-ethiekexpert in beeld, die ervoor zorgt dat de technologie eerlijk en onpartijdig blijft, zonder vooroordelen in het systeem. Daarnaast kunnen HR-data-analisten samenwerken met HR-managers om trends te identificeren, zoals bepaalde kenmerken die consistent worden geassocieerd met succesvolle medewerkers, en bepalen hoe deze inzichten effectief kunnen worden toegepast.

Daarnaast zullen HR-professionals zich moeten richten op het beheren van ‘hybride’ teams waarin mens en AI zullen samenwerken. Dit betekent dat training en bijscholing cruciaal zijn om werknemers voor te bereiden op en ondersteuning te bieden bij de samenwerking met AI-tools, zodat zij AI als een waardevolle aanvulling op hun werk kunnen zien.

De toekomst van HR ligt in een geïntegreerd model: een combinatie van data-inzichten, AI-automatisering en menselijke expertise. Bedrijven die deze balans weten te vinden, zullen het meeste voordeel halen uit AI-technologie. Dit houdt in dat HR zich continu moet blijven ontwikkelen en innoveren, niet alleen om bij te blijven met technologische trends, maar ook om een werkomgeving te creëren waarin zowel technologie als menselijk talent optimaal benut worden. Organisaties moeten investeren in transparante AI-systemen, continue monitoring en bijscholing van HR-teams, zodat AI bijdraagt aan een inclusieve, efficiënte en toekomstgerichte HR-strategie.

AI is niet langer slechts een ondersteunende technologie binnen HR, maar een drijvende kracht achter fundamentele veranderingen. Van de verschuiving van administratieve taken naar strategisch HR-beheer tot ht ontstaan van nieuwe rollen en vaaridgheden – AI transformeert de HR-afdeling op elk niveau.

Door AI strategisch in te zetten, kunne HR-teams meer tijd en aandacht besteden aan taken zoals talentontwikkeling, medewerkersbetrokkenheid en het versterken van de bedrijfscultuur. Tegelijkertijd biedt AI diepgaande data-inzichten die helpen bij strategische besluitvorming, waardoor HR-beleid niet alleen efficiënter maar ook eerlijker en transparanter wordt.

De sleutel tot succes ligt in een geïntegreerd HR-model, waarin data, AI en menselijke expertise hand in hand gaan. Organisaties die deze balans vinden en investeren in ethische, transparante AI-oplossingen, zullen niet alleen efficiënter werken maar ook een aantrekkelijkere en inclusiervere werkplek creëren. Zo wordt HR niet alleen slimmer, maar vooral mensgerichter – precies waar de toekomst van werk om vraagt.

Wil je nog meer inspiratie over HR-analytics en AI in HR? Schrijf je dan zeker in voor onze tweemaandelijkse nieuwsbrief met tips en trends over HR-analytics, volg ons gratis webinar of contacteer ons.

• Ahmed, O. (2018). Artificial Intelligence in HR. Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research). https://doi.org/10.5281/zenodo.3932403
• Chakraborty, S., Giri, A., Aich, A., & Biswas, S. (2020). Evaluating Influence of Artificial Intelligence on Human Resource Management Using PLS-SEM (Partial Least Squares-Structural Equation Modeling). International Journal of Scientific & Technology Research, 9, 5876-5880.
• Chen, L., & Chien, C. (2011). Manufacturing intelligence for class prediction and rule generation to support human capital decisions for high-tech industries. Flexible Services and Manufacturing Journal, 23(3), 263–289. https://doi.org/10.1007/s10696-010-9068-x
• Jerman, A., Bach, M. P., & Aleksić, A. (2019). Transformation towards smart factory system: Examining new job profiles and competencies. Systems Research and Behavioral Science, 37(2), 388–402. https://doi.org/10.1002/sres.2657
• Lin, Y., Wang, X., & Xu, R. (2020). Semi-supervised human resource scheduling based on deep presentation in the cloud. EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking. https://doi.org/10.1186/s13638-020-01677-6