自动化已经被谈论了很多年了。人们对自动化所带来的潜力反应不一。有些人担心这对他们的工作意味着什么。其他人则松了一口气，因为这会让他们不再做那些单调乏味的工作，这样他们就可以用时间做一些更有价值的事情。
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人力资源在自动化方面处于一个独特的位置。最近的研究试图了解人力资源专业人士对自动化的看法。这项由催化公司进行的研究被称为“自动化进展的真实状态报告”。我最近采访了Jeff Grisenthwaite，他是催化的,有关结果。
人力资源每日顾问：你是否了解为什么这么多（89%）的人力资源专业人士乐观地认为自动化将使他们的工作更轻松？你知道他们有多乐观吗？
格里森特瓦特：人力资源专业人士看到了他们实际做的事情和他们理想的时间花在哪里之间的差异。根据我们的研究，人力资源专业人士将以下工作列为自动化后将产生最积极影响的顶级工作类型：在系统中输入和更新数据、跟踪进度和跟踪人员、在电子表格中工作和创建报告。
这些自动化耗时的手动任务的手段HR将有更多的时间投入到工作中最人的因素，这可以解释我们所看到的报告的乐观情绪。In fact, our data show that if automation freed up 40% of HR professionals’ time, they would choose to focus on the following components of their jobs: employee training (53%), recruitment (41%), and employer-employee relations (35%).
特别是人工智能（AI）的承诺和宣传也可能是乐观前景的一个因素。随着人工智能和自动化的出现，数字平台和能力的发展速度比以往任何时候都要快。
人力资源每日顾问：你认为他们的乐观态度是正确的吗？为什么？
格里森特瓦特：人力资源比许多其他行业更适合自动化和数字化。执行人力资源战略需要大量的日常工作。简单的事情，如从多个人收集信息、将文档或报告放在一起、从一个系统获取数据以更新另一个系统（转椅工作），都是自动化的主要目标。
此外，多年来，人力资源最佳实践的发展速度比人力资源技术更快。有一种被压抑的需求，即利用现代技术能力（如机器学习、自然语言处理和应用程序编程接口（API）集成）重新构思人力资源流程。
人力资源每日顾问：你的调查结果显示，只有27％的人力资源专业人士感到他们的部门有能力无缝地采用自动化工具。问题有多严重的是多少的人力资源？HR人员的帮助怎么能得到他们的部门准备采纳？
格里森特瓦特：人力资源领导人需要定义合适的角色及其自动化策略的目标。在人力资源团队不是每个人都将是最适合打造自动化。梅奥诊所的人力资源管理部门，例如，开发一个正式的自动化模型，在地方还提出参数，以帮助他们在扩展整个企业的一种有组织的，深思熟虑的方式自动化。人力资源技术团队组织谁是致力于帮助HR领导者和员工不仅范围和优先自动化项目，而且还建立和维护他们的三四十人的核心小组。通过保持集中在实用过程改进，梅奥诊所的人力资源团队成员看到与每一个过程中，他们审查和建设增加质量。
在更大的人力资源生态系统中，一些人力资源专家可以利用与人工智能和自动化相关的学习计划，提高技能和新技能，以适应未来的工作。
人力资源每日顾问：人力资源技术一直是人力资源部用来腾出时间做真正重要工作的一种方式。你在这方面的发现是什么？
格里森特瓦特：我们的发现确实说明了人力资源专业人士希望看到的自动化工作类型，这为他们在人力资源技术领域寻找什么提供了强有力的信息。
这就是说，虽然许多HR技术具有自动化功能，大多数都没有全面的自动化平台，这是需要注意的重要的是在不同的部门和业务单位，并与多个系统进行交互的过程可以提供帮助。一些平台能够自动化的人力资源流程，同时满足服务等功能的企业为龙头，以效率和生产率的提高在处理整个组织。此外，大多数HR部门有超越他们现有的人力资源系统的刚性束缚的独特需求。随着现代工作流程自动化平台，HR部门有灵活性，符合其特定组织的方式来定义流程和自动化步骤。
人力资源每日顾问：你是否同意，如果自动化接管了更平凡的工作，人力资源专业人士真的会有更多的时间做其他工作？
格里森特瓦特：绝对地。作为一个例子，梅奥诊所的人力资源团队已经获得了超过40000小时节省时间的单年（其第一个完整年度自动化工作）。该部门已经能够能够扩大方案，使更多的人，更稳健，以及像认证续展和工资报销办理行政流程，像继任计划和领导力发展领域，以提供更多的价值。这使得人力资源专注于内容创作和交付，而不是行政工作。
人力资源每日顾问：你有关于如何自动化工具可能被滥用的任何问题？
格里森特瓦特：企业领导人有责任把合适的团队结构和控制措施。有了正确的管理和清晰的可见性被自动化的东西，也没有理由认为该工具会被滥用。集中化云平台内所有的自动化，使监督的HR和IT更简单。当HR流程中应用机器学习，我们的建议是，从开始使用机器学习模型提出建议的人，继续让人们作出最终决定，除非模型达到的信心和精度高的水平。