🎯 為什麼 HR 需要懂 AI?
在 AI 重塑職場的时代,HR 專業人員的角色正經歷前所未有的轉變。從傳統的行政支援,進化為企業 AI 轉型的關鍵推手。
📋 課程架構:兩天十模組
Day 1:認識 AI × 重新定義 HR
模組 1:AI 趨勢與 HR 的未來(90 分鐘)
- •全球 AI 發展現況與產業影響
- •HR 角色的進化:從行政到策略夥伴
- •案例分享:領先企業的 AI×HR 實踐
模組 2:AI 工具概覽與實作(120 分鐘)
- •生成式 AI 工具生態系導覽
- •實作:ChatGPT / Gemini / Copilot 基本操作
- •小組競賽:用 AI 完成 HR 日常任務
模組 3:Prompt 工程基礎(90 分鐘)
- •RTIF 框架實戰演練
- •撰寫有效的 AI 提示詞
- •練習:用 AI 撰寫 JD、面試題、績效回饋
Day 2:人才管理 × AI 賦能
模組 4:AI 輔助選才(90 分鐘)
- •AI 履歷篩選的優勢與風險
- •結構化面試搭配 AI 輔助
- •實務操作:設計 AI 輔助的面試流程
模組 5:人才九宮格 2.0(90 分鐘)
- •傳統人才評鑑的侷限
- •AI 驅動的多維度人才數據分析
- •實作:建立數據化的人才發展地圖
模組 6:AI 時代的培訓設計(90 分鐘)
- •個人化學習路徑設計
- •AI 輔助課程開發工具
- •混成學習模式的規劃與執行
🔄 選→用→育→留的 AI 賦能
選(Recruitment)
- •AI 履歷解析與候選人 matching
- •結構化面試題自動生成
- •企業文化適配度評估
用(Deployment)
- •數據化的人崗匹配
- •AI 輔助績效目標設定
- •即時回饋與輔導機制
育(Development)
- •個人化學習推薦系統
- •能力落差智能分析
- •學習成效預測模型
留(Retention)**
- •離職風險預測
- •員工情緒分析
- •留才策略智能建議
⚖️ HR AI 合規治理
導入 AI 工具時,HR 特別需要注意以下合規議題:
- 1個資保護:求职者資料的 AI 處理必須符合個資法
- 2偏見防範:AI 模型的決策可能隱含偏見,需要定期審核
- 3透明度:AI 輔助決策的過程需要可解釋
- 4資安管理:員工資料的安全等級與存取控制
💡 結語
AI 不會取代 HR,但懂 AI 的 HR 將取代不懂 AI 的 HR。讓我們一起擁抱這場變革,成為企業 AI 轉型中最關鍵的人才戰略夥伴!---
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