AI-governance en AI-beleid voor werkgevers

Technologie speelt inmiddels een centrale rol binnen HR. Van efficiëntere recruitmentprocessen tot datagedreven besluitvorming: geavanceerde tools en platforms maken het mogelijk om tijdrovende en repetitieve taken te automatiseren. Daardoor kunnen HR-afdelingen zich steeds meer ontwikkelen tot strategische partners binnen de organisatie.

In dit artikel bekijken we hoe AI HR en People Operations verandert, van het stroomlijnen van administratieve taken en workflows tot het ondersteunen van functioneringsgesprekken en loopbaanontwikkeling. Daarnaast bespreken we hoe AI-governance helpt om deze ontwikkelingen verantwoord te benaderen en hoe HR-processen zich verhouden tot Europese AI-regelgeving en gegevensbescherming en privacy.

Inzicht in artificial intelligence binnen HR

AI is een omvangrijk en complex vakgebied dat voortdurend verandert. Het kan daarom lastig zijn om alle ontwikkelingen bij te houden, zeker als AI niet je expertisegebied is. Toch hoeft dat geen belemmering te zijn. De volgende AI-concepten hangen nauw samen met de toekomst van HR en helpen je om AI-governance en het gebruik van AI binnen HR beter te begrijpen.

• Machine learning (ML): Een onderdeel van AI waarbij algoritmen computers in staat stellen patronen te herkennen en voorspellingen of beslissingen te maken zonder dat ze daarvoor expliciet zijn geprogrammeerd.
• Natural language processing (NLP): NLP stelt computers in staat menselijke taal te begrijpen, interpreteren en genereren. Zo wordt communicatie tussen mensen en machines mogelijk.
• Deep learning: Een vorm van ML waarbij gebruik wordt gemaakt van neurale netwerken met meerdere lagen. Hierdoor kunnen systemen automatisch leren en gegevens op verschillende abstractieniveaus verwerken.
• Neurale netwerken: Onderling verbonden knooppunten die zijn geïnspireerd op het menselijk brein. Ze verwerken informatie zodat machines patronen kunnen herkennen en beslissingen kunnen nemen.
• Algoritmische bias: AI-algoritmen kunnen vooroordelen overnemen uit de gegevens waarmee ze zijn getraind. Dit kan leiden tot discriminatie of oneerlijke uitkomsten. Het herkennen en beperken van deze risico’s is daarom een belangrijk onderdeel van AI-governance.
• Ethische AI: Het ontwikkelen en gebruiken van AI-systemen met aandacht voor ethische overwegingen, zoals eerlijkheid, transparantie en verantwoordelijkheid bij besluitvorming. Deze principes vormen een belangrijke basis voor verantwoorde AI op de werkvloer.
• Explainable AI (XAI): Het principe dat AI-systemen duidelijke en begrijpelijke uitleg moeten kunnen geven over de totstandkoming van hun beslissingen. Dit bevordert transparantie en vertrouwen.
• Supervised learning: Een vorm van ML waarbij modellen worden getraind met gelabelde datasets en op basis van invoergegevens en bekende uitkomsten voorspellingen leren maken.
• Unsupervised learning: Een ML-methode waarbij modellen gegevens zonder vooraf bepaalde labels analyseren en zelfstandig patronen of verbanden identificeren.

AI biedt veel mogelijkheden om taken en processen binnen People Operations te verbeteren. Toch blijft bij veel HR-taken menselijke betrokkenheid nodig. Dat geldt voor sommige processen meer dan voor andere, onder meer vanwege de gevoelige persoonsgegevens waarmee HR werkt en het menselijke karakter van het vakgebied. Een duidelijk AI-governanceframework helpt werkgevers bepalen waar automatisering verantwoord is en waar menselijke controle nodig blijft.

Dit zijn enkele HR-processen die het meest kunnen profiteren van AI:

• Functieomschrijvingen schrijven en beheren: Generatieve AI kan bijvoorbeeld worden gebruikt om functieomschrijvingen op basis van gestandaardiseerde templates op te stellen. Een AI-governancebeleid kan daarbij vastleggen hoe gegenereerde content wordt gecontroleerd voordat deze wordt gebruikt.
• Recruitment en screening van kandidaten: AI kan het talentacquisitieproces stroomlijnen door cv’s automatisch te screenen, kandidaatprofielen te analyseren en geschikte nieuwe medewerkers te identificeren aan de hand van vooraf bepaalde criteria. Goede AI-governance in HR is hier extra belangrijk vanwege het risico op bias in geautomatiseerde besluitvorming.
• Onboarding van medewerkers: AI-gestuurde onboardingprocessen kunnen introductieprogramma’s personaliseren en nieuwe medewerkers informatie en trainingsmodules aanbieden die aansluiten op hun individuele behoeften.
• Performance management en feedback: AI kan doorlopende prestatiemonitoring ondersteunen en medewerkers realtime feedback geven op basis van objectieve gegevens. Daarnaast kunnen systemen prestatietrends voorspellen, waardoor HR eerder kan ingrijpen wanneer dat nodig is.
• Ontwikkeling en training van medewerkers: AI-gestuurde leerplatforms kunnen vaardigheden, voorkeuren en leerstijlen beoordelen om gepersonaliseerde trainingsprogramma’s aan te bieden en zo de ontwikkeling van vaardigheden effectiever te ondersteunen.
• Medewerkersbetrokkenheid: AI kan sentiment in feedback en engagement surveys analyseren. Dat geeft HR inzicht in tevredenheid, zorgen van medewerkers en mogelijke verbeterpunten.
• Personeelsplanning en predictive analytics: AI kan organisaties helpen toekomstige personeelsbehoeften te voorspellen aan de hand van historische gegevens, verloopcijfers en markttrends. Hierdoor kan strategische personeelsplanning nauwkeuriger worden.
• Talentmanagement: AI-systemen kunnen helpen talent binnen een organisatie te identificeren en verder te ontwikkelen. HR-teams kunnen deze inzichten gebruiken bij beslissingen over promoties, carrièrepaden en ontwikkeling van vaardigheden.
• Analyse van beloning en secundaire arbeidsvoorwaarden: AI kan marktontwikkelingen, benchmarks binnen de sector en prestatiegegevens analyseren om belonings- en arbeidsvoorwaardenpakketten te optimaliseren en concurrerend te houden.
• Initiatieven rond diversiteit en inclusie: AI kan helpen vooroordelen in HR-processen te identificeren en corrigeren en zo diversiteit en inclusie ondersteunen bij recruitment, prestatiebeoordelingen en promoties. Tegelijk vraagt dit om goed AI-risicobeheer voor werkgevers: AI kan bestaande bias immers ook versterken wanneer systemen of trainingsdata niet zorgvuldig worden beoordeeld.
• Exitgesprekken en voorspelling van personeelsverloop: AI kan gegevens uit exitgesprekken en historische verloopgegevens analyseren om mogelijk toekomstig personeelsverloop te voorspellen. Werkgevers kunnen vervolgens eerder maatregelen nemen om medewerkers te behouden.

Voor al deze toepassingen geldt dat AI-governance op de werkvloer meer omvat dan alleen bepalen welke technologie een organisatie gebruikt. Ook duidelijke verantwoordelijkheden, menselijk toezicht, gegevensbescherming en controle op mogelijke risico’s zijn belangrijk om AI verantwoord in HR-processen in te zetten.

Mogelijke aandachtspunten bij AI in HR

Ondanks de duidelijke voordelen brengt het gebruik van AI binnen HR ook risico’s met zich mee. Bias en discriminatie behoren tot de belangrijkste aandachtspunten. Wanneer AI-algoritmen worden getraind op gebrekkige of bevooroordeelde data, of bestaande vooroordelen binnen een organisatie weerspiegelen, kunnen deze problemen onbedoeld worden versterkt. HR-afdelingen moeten algoritmen en processen daarom voortdurend controleren en bijstellen om eerlijkheid te waarborgen en bias te beperken. Goed AI-risicobeheer voor werkgevers is daarmee een essentieel onderdeel van AI-governance.

Ook de manier waarop gegevens worden verwerkt en opgeslagen vraagt extra aandacht wanneer organisaties AI inzetten binnen people management. HR-teams werken van nature met gevoelige persoonsgegevens. Correcte verwerking is daarom niet alleen een kwestie van ethiek en privacy, maar vaak ook van naleving van wet- en regelgeving. Wereldwijd gelden regels voor het verzamelen en beheren van persoonsgegevens, vaak met stevige sancties bij misbruik. Voorbeelden zijn de Europese AVG, de Canadese PIPEDA en de Californische CCPA. Voor internationale organisaties maakt naleving van AI-regelgeving voor HR daarom deel uit van een breder AI-governancebeleid.

Een ander risico is weerstand onder medewerkers en een gebrek aan vertrouwen. De introductie van AI kan zorgen oproepen over baanzekerheid of inbreuk op privacy. Vertrouwen opbouwen en behouden vraagt om transparante communicatie over het doel en gebruik van AI, serieus omgaan met zorgen van medewerkers en hen betrekken bij het proces.

Om deze aandachtspunten aan te pakken, werken overheden en andere instellingen steeds vaker aan regelgeving die de ontwikkeling van AI ondersteunt en tegelijkertijd de mogelijke nadelen beperkt.

De EU AI Act

De AI Act is het eerste uitgebreide wettelijke kader voor artificial intelligence ter wereld. De wet maakt deel uit van een bredere reeks beleidsmaatregelen, waaronder het AI Innovation Package en het Coordinated Plan on AI. Deze maatregelen zijn gericht op de ontwikkeling van betrouwbare AI. Voor AI-governance vormt de AI Act daardoor een belangrijk onderdeel van de Europese AI-regelgeving voor bedrijven.

Belangrijkste bepalingen en doelstellingen

Risicogebaseerde aanpak

Het regelgevingskader deelt AI-systemen in vier risiconiveaus in. De classificatie bepaalt welke beperkingen en regels voor een systeem gelden. Voor organisaties vormt deze indeling een praktische basis voor een AI-governanceframework.

Hoe de EU AI Act HR-processen beïnvloedt

Naast het gebruik van AI-tools die correct zijn geclassificeerd en wettelijk zijn toegestaan, vraagt de AI Act organisaties om bepaalde aandachtspunten centraal te stellen in hun strategie en processen. Voor HR-leiders die AI in hun workflows willen integreren, betekent goede AI-governance daarom dat zij rekening moeten houden met de volgende punten.

Ethische overwegingen en transparantie van AI

De Europese AI-regelgeving legt sterk de nadruk op ethische overwegingen. HR-processen moeten daarom prioriteit geven aan eerlijkheid, verantwoordelijkheid en transparantie. AI-algoritmen die worden ingezet voor recruitment, prestatiebeoordelingen en andere HR-taken moeten transparant zijn, zodat beslissingen uitlegbaar en vrij van bias zijn.

Deze vereisten sluiten aan bij het bredere doel om het vertrouwen van medewerkers en andere belanghebbenden in AI-systemen te vergroten. Voor verantwoorde AI op de werkvloer is het daarom belangrijk dat werkgevers niet alleen kijken naar wat een AI-systeem kan, maar ook inzicht houden in hoe het tot resultaten en beslissingen komt.

Gegevensbescherming en privacy

HR-afdelingen moeten erop toezien dat zij voldoen aan de normen voor gegevensbescherming en privacy. De regelgeving vereist expliciete toestemming voor gegevensverwerking, zodat persoonsgegevens verantwoord worden behandeld.

HR-systemen die AI gebruiken, moeten daarnaast robuuste maatregelen treffen om gegevens van medewerkers te beschermen. Dit draagt bij aan vertrouwen en aan de naleving van strenge privacyregelgeving. Gegevensbescherming is daarmee een belangrijk onderdeel van zowel AI-governance in HR als het bredere AI-governancebeleid van een organisatie.

Verantwoordelijkheid voor AI-besluitvorming

Volgens de regelgeving blijven organisaties verantwoordelijk voor beslissingen die door hun AI-systemen worden genomen, met name bij belangrijke HR-kwesties. HR-professionals moeten ervoor zorgen dat AI-algoritmen nauwkeurig en effectief zijn en in overeenstemming met ethische normen worden gebruikt.

Organisaties moeten dus verantwoordelijkheid nemen voor de impact die AI op hun personeel heeft. Daarbij hoort ook het beperken van mogelijke bias en discriminerende uitkomsten. Een duidelijk AI-governanceframework helpt om verantwoordelijkheden vast te leggen en AI-risicobeheer voor werkgevers structureel onderdeel te maken van HR-processen.

Menselijk toezicht en ingrijpen

De Europese regelgeving benadrukt ook de noodzaak van menselijk toezicht en de mogelijkheid om in te grijpen bij besluitvormingsprocessen. Dit is bedoeld om de hierboven beschreven risico’s te beperken.

HR-professionals moeten daarom een actieve rol blijven spelen bij belangrijke beslissingen die door AI worden ondersteund. Zo blijft er ruimte voor menselijke beoordeling en kan worden ingegrepen wanneer een geautomatiseerde uitkomst bijvoorbeeld onjuist, oneerlijk of onvoldoende verklaarbaar is. Menselijk toezicht vormt daarmee een belangrijk onderdeel van AI-governance op de werkvloer.

Strategieën om AI af te stemmen op Europese AI-regelgeving

Een ethisch AI-governanceframework opstellen

HR-afdelingen moeten prioriteit geven aan een ethisch AI-governanceframework dat aansluit bij de waarden uit de Europese AI-regelgeving. Dit betekent onder andere:

• Richtlijnen opstellen voor verantwoord gebruik van AI
• Eerlijkheid, verantwoordelijkheid en transparantie waarborgen gedurende de volledige levenscyclus van AI

Een dergelijk framework geeft organisaties een basis voor verantwoorde AI op de werkvloer en helpt om AI-governance structureel onderdeel te maken van HR-processen.

Transparante AI-algoritmen waarborgen

Transparantie is een belangrijke eis binnen de Europese AI-regelgeving. HR-professionals moeten ervoor zorgen dat AI-algoritmen begrijpelijk en uitlegbaar zijn. Dat betekent dat duidelijk moet zijn hoe AI-systemen werken en hoe ze tot beslissingen komen.

Organisaties kunnen de transparantie vergroten door:

• AI-processen te documenteren
• Informatie toegankelijk te maken voor medewerkers
• Onduidelijkheid rond algoritmische besluitvorming aan te pakken

Dit zijn belangrijke best practices voor AI-governance, zeker wanneer AI wordt gebruikt voor beslissingen die gevolgen kunnen hebben voor medewerkers.

Robuuste maatregelen voor gegevensbescherming invoeren

Naleving van normen voor gegevensbescherming en privacy is essentieel. HR-teams moeten stevige maatregelen nemen om gegevens van medewerkers te beschermen en de vertrouwelijkheid en integriteit ervan te waarborgen.

Dit omvat:

• Expliciete toestemming verkrijgen voor gegevensverwerking
• Dataminimalisatie toepassen
• Maatregelen voor gegevensbeveiliging regelmatig controleren om aan de strenge eisen van de Europese AI-regelgeving te blijven voldoen

Deze maatregelen maken gegevensbescherming onderdeel van het AI-governancebeleid en ondersteunen de naleving van AI-regelgeving voor HR.

Een mensgerichte aanpak voor AI-toepassingen

Om te voldoen aan de eisen voor menselijk toezicht en ingrijpen, moeten HR-professionals AI-toepassingen vanuit een mensgerichte benadering ontwerpen.

Dit betekent dat AI menselijke besluitvorming ondersteunt in plaats van vervangt. HR-professionals moeten de mogelijkheid behouden om in te grijpen wanneer dat nodig is. Een dergelijke aanpak helpt organisaties AI-risicobeheer voor werkgevers in de praktijk te brengen en tegelijkertijd de voordelen van AI te benutten.

De regelgeving is dus duidelijk en we weten hoe AI verantwoord zou moeten worden toegepast. Maar hoe ziet een compliant aanpak van AI binnen HR er in de praktijk uit?

Omarm de toekomst van HR met Deel

De snelle ontwikkeling van zowel AI als regelgeving benadrukt hoe belangrijk het is om voortdurend te blijven leren en aanpassen. In dit snel veranderende landschap moeten HR-leiders op de hoogte blijven van de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van AI-technologie en regelgeving. HR-professionals kunnen actief deelnemen aan vakgerichte communities, zich blijven ontwikkelen en samenwerken met toezichthouders om de verantwoorde en ethische toepassing van AI binnen HR vorm te geven.

Zo kunnen HR-teams proactief omgaan met nieuwe uitdagingen en kansen. Deze aanpak ondersteunt niet alleen de naleving van regelgeving, maar stelt HR ook in staat een belangrijke aanjager te zijn van innovatie en positieve veranderingen binnen de organisatie.

Deel loopt voorop op het gebied van technologie voor de toekomst van werk, waaronder AI. Van wereldwijd conforme contracten tot internationale mobiliteit en een volledige reeks tools voor HR-management: Deel helpt werknemers en werkgevers wereldwijd zich te richten op hun belangrijkste werk. Ontdek wat het Deel HR Platform voor jouw organisatie kan betekenen en breng het aannemen, beheren en betalen van je internationale workforce samen op een verbonden platform. Klaar om te zien hoe dat in de praktijk werkt? Boek een gratis demo.