Feedback i sprawiedliwe wynagradzanie
Zbuduj przejrzysty system premii oparty na wynikach.
Przeczytaj artykuł
AI w HR: pięć zadań, które wykonuje już dziś, i jak każde z nich wygląda w PeopleForce
Ktoś z zespołu zadał dziś AI pytanie związane z pracą. Może o politykę firmy, może o to, czy ktoś ze współpracowników jest dostępny, a może: „przeredaguj tę informację zwrotną, żeby brzmiała łagodniej”. AI jest już częścią pracy HR. Otwarte pozostaje tylko pytanie, czy działa w systemach, nad którymi organizacja ma kontrolę, czy w karcie przeglądarki, której dział HR nigdy nie zobaczy.
Dla kogo jest ten artykuł
Zarząd poprosił o „nasz plan na AI” i potrzebna jest rzetelna odpowiedź zamiast prezentacji dostawcy.
Zespół już wkleja pytania służbowe (czasem z prawdziwymi danymi pracowników) do publicznych chatbotów.
Każda platforma HR z krótkiej listy deklaruje, że jest „oparta na AI”, i trudno ocenić, co jest prawdą.
Celem jest skorzystanie z zalet AI bez stania się firmą, przez którą arkusz z wynagrodzeniami wyciekł do okna czatu.
Krótka odpowiedź: większość zastosowań AI w HR mieści się dziś w pięciu zadaniach
Odpowiadanie na pytania ludzi na podstawie danych firmy.
Łączenie danych HR z narzędziami AI, z których ludzie już korzystają.
Screening kandydatów i parsowanie ich CV.
Wizualizacja danych o pracownikach na żądanie.
Wykonywanie części pracy wprost, w roli współtwórcy, za którego wynik nadal odpowiada człowiek.
Istnieją też inne zastosowania, takie jak przewidywanie rotacji czy optymalizacja grafików zmianowych, ale w segmencie średnich firm wciąż są rzadkie.
Ten artykuł omawia każde z zadań i pokazuje, jak wygląda dziś w PeopleForce, łącznie z tym, co jest we wczesnym dostępie lub dostępne na życzenie, a na koniec przedstawia zasady bezpieczeństwa i pięć pytań, które warto zadać każdemu dostawcy. Przykłady pochodzą z PeopleForce, naszej własnej platformy. Pięć zadań, zasady i test dotyczą jednak każdej ocenianej platformy HR.
Narzędzia AI, z których zespół już korzysta bez pytania o zgodę
Zacznijmy od niewygodnej liczby i zwróćmy uwagę na jej źródło. Raport Cyberhaven Labs 2026 AI Adoption & Risk Report wykazał, że 39,7% interakcji pracowników z AI dotyczy danych wrażliwych, a mniej więcej jedna trzecia pracowników korzysta z narzędzi AI przez prywatne konta: poza logowaniem jednokrotnym, poza centralnym rejestrowaniem i poza zasadami przechowywania danych obowiązującymi w firmie.
Tak w praktyce definiuje się shadow AI: służbowe korzystanie z AI, którego nie widzi ani dział IT, ani HR.
Dla HR to nie jest abstrakcyjny problem z zakresu ładu korporacyjnego. Pytania, z którymi ludzie idą do publicznego chatbota, to często pytania o HR („jak sformułować tę informację zwrotną”, „jak zwykle wygląda urlop rodzicielski”), a tekst wklejony razem z pytaniem może zawierać czyjeś nazwisko lub wynagrodzenie. Ludzie wklejają dane, bo to najszybszy sposób na uzyskanie odpowiedzi. Prawdziwym ryzykiem są dane HR, do których nie ma dostępu tam, gdzie ludzie pracują, albo do których można dotrzeć tylko, wklejając je tam, gdzie nie powinny trafić.
To punkt odniesienia dla wszystkiego, co poniżej: zadaniem AI w HR jest dać ludziom kontrolowany sposób robienia tego, co i tak już robią bez żadnej kontroli.
Zastosowanie AI w HR przeszło od pilotażu do praktyki
Wdrożenie AI da się już zmierzyć i jest ono mniejsze, niż sugeruje marketing dostawców. Według raportu SHRM State of AI in HR 2026:
Wdrożenia są wąskie: większość zastosowań to kilka konkretnych, rutynowych czynności. Z takim właśnie oczekiwaniem warto podejść do pięciu zadań.
Zadanie 1: odpowiadanie na pytania, które zapełniają skrzynkę HR
Na czym polega
Asystent konwersacyjny, który odpowiada na pytania pracowników i managerów na podstawie firmowej bazy wiedzy i danych kadrowych: co mówi polityka podróży służbowych, kto jest nieobecny w przyszłym tygodniu, ile zostało urlopu, kto komu podlega. Zastępuje codzienny strumień pytań, z których każde zabiera minutę uwagi HR, a przychodzą ich dziesiątki.
Jak wygląda dobre rozwiązanie
Trzy testy odróżniają prawdziwego asystenta od wyszukiwarki w kształcie czatu:
Rozumie parafrazy (nikt nie zadaje pytań językiem polityk firmowych).
Podaje źródła, dzięki czemu można otworzyć oryginalny dokument, zamiast ufać streszczeniu.
Odpowiada w granicach uprawnień osoby pytającej, więc dwie osoby zadające to samo pytanie dostają odpowiedzi ograniczone do tego, co każda z nich może zobaczyć.
W PeopleForce
To zadanie realizuje nasz chatbot AI, wbudowany w platformę. Chatbot:
przeszukuje bazę wiedzy semantycznie (pytanie „czy mogę wziąć wolne, gdy dziecko jest chore?” prowadzi do polityki urlopu rodzicielskiego i opiekuńczego)
cytuje treść polityki z klikalnymi źródłami
dopasowuje odpowiedzi do roli i lokalizacji osoby pytającej
wyszukuje osoby, sprawdza, kto jest nieobecny, salda urlopowe i status wniosków o nieobecność
odczytuje sekcję „Odebrane”, spotkania 1:1 i cele osoby pytającej
Działa w wersji webowej i w aplikacji mobilnej PeopleForce. Każda odpowiedź jest ograniczona uprawnieniami osoby pytającej na poziomie pól.
Wczesny dostęp
Zespół PeopleForce włącza chatbota AI dla każdego konta osobno, dlatego należy zwrócić się do Customer Success Managera (CSM). Następnie administrator przyznaje dostęp rola po roli, tak jak w przypadku każdego innego dostępu do danych.
Zadanie 2: łączenie danych HR z narzędziami AI, z których zespół już korzysta
Na czym polega
To jedna z odpowiedzi na shadow AI. Zamiast udawać, że ludzie porzucą asystenta, w którym już pracują, platforma udostępnia temu asystentowi dane HR: w sposób kontrolowany, z uwzględnieniem uprawnień i z możliwością odwołania dostępu. W branży działa to w oparciu o Model Context Protocol (MCP), otwarty standard, który pozwala asystentom AI łączyć się z systemami biznesowymi; coraz więcej dostawców systemów HR oferuje integracje MCP.
Jak wygląda dobre rozwiązanie
Autoryzacja na poziomie użytkownika, dzięki której każda osoba łączy własnego asystenta i może cofnąć to połączenie. Ten sam model uprawnień co w samej platformie, dzięki czemu asystent widzi tylko to, co może zobaczyć jego użytkownik. I lista możliwości, którą da się przeczytać na głos: nazwany, zamknięty zestaw zamiast „agent może zrobić wszystko”.
W PeopleForce
To zadanie realizuje PeopleForce MCP, nasz własny serwer MCP. Za jego pośrednictwem asystent może sprawdzić, kto jest nieobecny, ile urlopu komuś zostało oraz kto gdzie pracuje i kto komu podlega. Każde zapytanie jest wykonywane w imieniu osoby pytającej: w przypadku obecnych pracowników każda odpowiedź jest ograniczona rolą tej osoby, widocznością w katalogu pracowników i ograniczeniami na poziomie pól, tak samo jak w PeopleForce.
Włączanie | Podobnie jak chatbota AI, integrację najpierw włącza dla konta zespół PeopleForce. Następnie administrator (lub każda osoba z uprawnieniem do ustawień integracji) włącza MCP w sekcji Ustawienia → Integracje → Model Context Protocol (MCP). |
|---|---|
Łączenie | Każda osoba łączy własnego asystenta i loguje się na swoje konto, więc nie powstaje żaden klucz API. |
Odwoływanie | Każda osoba widzi swoje połączenia w sekcji Preferencje → Bezpieczeństwo → Połączenia i może odwołać dowolne z nich; administratorzy widzą wszystkie połączenia w firmie i mogą każde z nich odwołać. Gdy ktoś odchodzi z firmy, PeopleForce automatycznie odwołuje połączenia tej osoby. |
Dane pozostają pod kontrolą organizacji i trafiają do asystentów pracowników na jej warunkach. To, co otrzymuje asystent, staje się częścią rozmowy w tym narzędziu i podlega jego własnym ustawieniom danych. Dzięki temu narzędzia, z których ludzie już korzystają, dostają kontrolowany strumień danych HR, a te same dane nie muszą wyciekać przez prywatne konta.
Zadanie 3: screening kandydatów i parsowanie CV
Na czym polega
Jedno z najdłużej obecnych zastosowań AI w HR i najczęstsze w badaniu SHRM: czytanie CV, aby rekruterzy nie musieli ręcznie przeprowadzać pierwszej selekcji. Presja stale rośnie: 84% osób szukających pracy korzystało z AI w poszukiwaniach, a mediana liczby kandydatów na obsadzone stanowisko wzrosła do 69 z 58 rok wcześniej (Workday Global Workforce Report, październik 2026). Parsowanie zamienia przesłane CV w uporządkowane pola; ocena dopasowania porównuje kandydatów z kryteriami określonymi dla procesu rekrutacyjnego; generowanie tworzy szkic kryteriów selekcji na podstawie samego opisu stanowiska.
Jak wygląda dobre rozwiązanie
W rekrutacji AI ma realne znaczenie z punktu widzenia regulacji i równego traktowania. Unijny AI Act klasyfikuje AI wykorzystywaną w rekrutacji jako system wysokiego ryzyka i choć pakiet Digital Omnibus (rozporządzenie (UE) 2026/1744) przesunął te obowiązki na 2 grudnia 2027 r., obowiązki i tak nadejdą. Dlatego poprzeczka to jasne kryteria spisane przez ludzi, widoczne uzasadnienie i decyzja człowieka na końcu.
W PeopleForce
PeopleForce realizuje to zadanie za pomocą trzech funkcji rekrutacyjnych.
Parsowanie CV przez AI | Uzupełnia pola kandydata na podstawie przesłanego CV; funkcja jest domyślnie włączona, a administrator może ją wyłączyć w Ustawieniach. Rekruterzy mogą też przesłać do 25 CV naraz i zamienić każde nowe CV w profil kandydata; duplikaty są wychwytywane, zamiast być dodawane dwukrotnie. |
|---|---|
Generowanie kryteriów | Rekruter spisuje kryteria albo generuje je jednym kliknięciem na podstawie opisu stanowiska. Aby można było włączyć ocenę dopasowania dla procesu rekrutacyjnego, potrzebne jest co najmniej jedno kryterium dowolnego typu. |
Ocena dopasowania przez AI | Dostępna na życzenie od wersji 2.48. Sprawdza każdą nową aplikację zawierającą CV pod kątem wymagań obowiązkowych, mile widzianych i czerwonych flag określonych dla procesu rekrutacyjnego, kryterium po kryterium, wydaje ogólny werdykt (Genialnie, Dobrze, OK lub Brak dopasowania) i pokazuje uzasadnienie. Starsze aplikacje można ocenić, ręcznie uruchamiając ocenę ponownie. |
Ocena dopasowania uwzględnia wyłącznie kryteria z tej listy, a język, w którym napisano CV, nigdy nie jest traktowany jako dowód, chyba że kryterium dotyczy znajomości języków.
Każdy wynik ma etykietę „Wygenerowane przez AI — sprawdź przed podjęciem decyzji”.
Rekruterzy mogą sortować i filtrować kandydatów według werdyktu AI, ale nic w PeopleForce nie przenosi ani nie odrzuca kandydata na tej podstawie: decyzja należy do rekrutera.
Zadanie 4: wizualizacja danych na żądanie
Na czym polega
Analityka konwersacyjna polega na tym, że wpisuje się pytanie o dane i otrzymuje w odpowiedzi wykres, bez korzystania z kreatora raportów. Trend zaczął się w narzędziach BI, a teraz dotarł do danych o pracownikach. Jego prawdziwy efekt jest organizacyjny. W wielu firmach tylko jedna lub dwie osoby wiedzą, jak wydobyć odpowiedzi z systemu HR; analityka konwersacyjna sprawia, że odpowiedź na pytanie o dane może uzyskać każdy, kto ma do nich dostęp.
Jak wygląda dobre rozwiązanie
Wykres powinien pojawić się tam, gdzie padło pytanie, i korzystać wyłącznie z danych, do których osoba pytająca ma dostęp. Powinien też informować, co liczy każda wartość, aby przed podjęciem działań można było sprawdzić wykres.
W PeopleForce
W PeopleForce to zadanie realizuje chatbot AI, odpowiadając wykresami: na prośbę o „liczbę osób w poszczególnych działach jako wykres słupkowy” rysuje wykres bezpośrednio w rozmowie (słupkowy, kołowy lub liniowy, do 50 punktów danych), a odpowiedzi z wieloma atrybutami formatuje jako tabele, w tych samych granicach uprawnień co wszystko inne, co robi. Obecnie wykresy pokazują liczbę osób pogrupowaną według pól takich jak dział, lokalizacja, stanowisko czy rok zatrudnienia; średnie, trendy i rotacja nadal są dostępne w raportach.
Zadanie 5: wykonywanie części pracy
Na czym polega
Najnowsze zadanie, które wielu dostawców właśnie promuje: nie asystent odpowiadający na pytania o pracę, ale agent, który sam wykonuje jej część, przedstawiany na rynku jako rozwiązanie „przejmujące pierwsze 80%” procesu albo jako agenci nadzorujący, którzy koordynują podległych im agentów wykonawczych. Kategoria przesuwa się od odpowiadania do współtworzenia. SAP na przykład udostępnił nowych agentów dla swojego Performance and Goals Assistant w III kwartale 2026 r. i wprowadza ich ogólną dostępność etapami: Goal Creation Agent pisze cele efektywności SMART na podstawie strategii firmy i roli pracownika, a Calibration Equity Agent sygnalizuje niespójne oceny przed kalibracją lub w jej trakcie.
Jak wygląda dobre rozwiązanie
Uczciwa wersja tego zadania to nie agent, który podejmuje decyzje. To agent, który dostarcza pracę, za którą odpowiada człowiek, a o tej różnicy decydują trzy rzeczy:
Nazwany, zamknięty zestaw źródeł danych, z których agent może korzystać, wybrany przez administratora, a nie przez agenta.
Instrukcje napisane przez firmę, dzięki którym standardy agenta są standardami firmy.
Widoczne oznaczenie autorstwa, dzięki któremu wszyscy widzą, która część wyniku pochodzi od agenta, i mogą odpowiednio ją ocenić.
Bez tych trzech elementów nie ma mowy o współtwórcy. Jest tylko niepodpisana opinia w dokumentacji firmy.
Wkrótce w PeopleForce
Aktywnie wbudowujemy w PeopleForce agentów, którzy wykonują część pracy, a chatbot AI będzie mógł działać na danych firmy, a nie tylko odpowiadać na pytania na ich temat.
Zasady, które odróżniają AI pod kontrolą od wycieku danych
Pięć zadań to „co”, a te zasady to „jak”. Dotyczą każdej platformy HR, także naszej. Jeśli do osoby zatwierdzającej plan AI w firmie ma trafić tylko jeden ekran tego artykułu, powinna to być ta lista. Odpowiedzialność to luka, którą należy zamknąć w pierwszej kolejności: w badaniu Gartnera obejmującym 297 CHRO, opublikowanym w październiku 2026 r. tylko 24% stwierdziło, że ich zespół kierowniczy jest zgodny co do tego, kto odpowiada za agentów AI.
Uprawnienia są dziedziczone | Każda odpowiedź, ocena i każdy wykres powinny być ograniczone do tego, co osoba pytająca już może zobaczyć; AI nigdy nie dostaje własnego dostępu. W PeopleForce na przykład wyniki chatbota AI z bazy wiedzy są sprawdzane pod kątem uprawnień, zanim AI je odczyta, a wynagrodzenie widzi tylko osoba, której rola już daje do niego dostęp. |
|---|---|
Odczyt i działanie to różne uprawnienia | Asystent odpowiadający na pytania to inna klasa ryzyka niż agent, który coś tworzy lub zmienia, i oba zasługują na osobne przełączniki. W PeopleForce ta granica jest widoczna: chatbot AI odpowiada, wyszukuje osoby i rysuje wykresy, a obecnie nie wykonuje żadnych działań. Funkcje, które wytwarzają pracę, takie jak ocena dopasowania CV, mają własne przełączniki. Przy ocenie dowolnej platformy należy ustalić, które z tych dwóch rozwiązań się włącza i co stoi między poleceniem a rekordem w systemie. |
Widoczne źródła, oznaczone AI, decyzje ludzi | Cytowana treść polityki jest lepsza niż pewna siebie parafraza. Etykieta „Wygenerowane przez AI — sprawdź przed podjęciem decyzji” jest lepsza niż ciche oceny. Decyzję podejmuje rekruter lub manager. W UE to już nie tylko dobra praktyka, ale i prawo: obowiązki w zakresie przejrzystości wynikające z AI Act dla systemów wchodzących w interakcję z ludźmi obowiązują od 2 sierpnia 2026 r. |
Świadome włączanie | Każda funkcja AI opisana w tym artykule ma własny przełącznik. Zespół PeopleForce włącza chatbota AI i MCP dla każdego konta osobno; następnie administrator przyznaje dostęp do chatbota rola po roli i włącza MCP, a każda osoba łączy własnego asystenta. Rekruterzy włączają ocenę dopasowania przez AI osobno dla każdego procesu rekrutacyjnego. Wyjątkiem jest parsowanie CV: jest domyślnie włączone, a administrator może je wyłączyć. Każdego dostawcę warto zapytać, jak szczegółowo można włączać AI i które funkcje są włączone od początku. |
Bezpieczeństwo, które można udokumentować | Należy zapytać, gdzie platforma przechowuje dane i jakie ma certyfikaty. PeopleForce przechowuje wszystkie dane klientów w UE, w Google Cloud w Holandii, przestrzega RODO i posiada certyfikat ISO/IEC 27001:2022, co zostało udokumentowane w Trust Hub. Funkcje AI przesyłają dane potrzebne do obsługi zapytania zewnętrznym dostawcom AI wymienionym w Aneksie AI PeopleForce, a ani PeopleForce, ani ci dostawcy nie wykorzystują danych klientów do trenowania modeli. Chatbot AI indeksuje też opublikowane artykuły z bazy wiedzy za pomocą Vertex AI firmy Google, aby przeszukiwać je według znaczenia. Następnie te same pytania o AI (dostawcy, okres przechowywania danych, trenowanie modeli) warto zadać bezpośrednio każdemu dostawcy, w tym dostawcom publicznych narzędzi, z których zespół korzysta nieoficjalnie. Taki kontrast często jest mocnym argumentem za tym, by dać ludziom kontrolowaną alternatywę. |
Pięć pytań, które warto zadać każdemu rozwiązaniu AI dla HR przed wdrożeniem
Zamiast przeglądać listę funkcji, lepiej przeprowadzić ten test. To pięć pytań, a pierwsze z nich zajmuje trzydzieści sekund podczas każdego demo.
Zapytać „kto jest nieobecny w tym tygodniu?” własnymi słowami, bez scenariusza. Prawdziwy asystent odpowiada na podstawie bieżących danych; wyszukiwarka w kształcie czatu zmienia temat.
„Co widzi i z czyich uprawnień korzysta?” Jedyna akceptowalna odpowiedź: z uprawnień osoby pytającej, wszędzie, bez żadnych bocznych drzwi dla AI.
„Czy może wykonywać działania, a jeśli tak, to co stoi między poleceniem a zmianą w moich danych?” Asystent, który tylko odpowiada, to uprawniona odpowiedź. Podobnie działanie wymagające wyraźnej zgody człowieka albo agent, którego wynik trafia do systemu jako podpisany wkład, a nie cicha zmiana. „Po prostu to robi” nie jest dobrą odpowiedzią.
„Skąd pochodzą odpowiedzi i czy można je sprawdzić?” Warto szukać cytowanych źródeł w odpowiedziach dotyczących polityk i jasnych kryteriów przy ocenach.
„Kto to włącza i jak szczegółowo?” Przełączniki na poziomie konta, roli i funkcji pozwalają wdrażać AI we własnym tempie; jeden duży przełącznik AI na to nie pozwala.
Sprzedajemy platformę HR z wbudowaną AI, więc nie jesteśmy tu neutralni. Te pięć pytań warto zadać także nam podczas demo i oceniać nasze odpowiedzi według tych samych standardów.
Fundament danych pod wszystkimi pięcioma zadaniami
Każde zadanie opisane w tym artykule zależy od jednej mało efektownej rzeczy: dane pod spodem muszą być kompletne, aktualne i objęte uprawnieniami w jednym miejscu. Asystent jest tak dobry, jak dane, na podstawie których odpowiada; ocena jest tak sprawiedliwa, jak kryteria i dane, na których się opiera. Badania Gartnera to potwierdzają (październik 2026 r.):
Oto właściwa kolejność działań w przypadku AI w HR: najpierw objąć dane kontrolą, potem dopuścić do nich AI. Jeśli dane o pracownikach są już w jednym, kontrolowanym miejscu, włączenie pięciu zadań jest znacznie łatwiejsze. Jeśli nie, to właśnie jest projekt do zrobienia, a korzyści z niego wykraczają daleko poza AI.
Najczęściej zadawane pytania
Czy AI zastąpi dział HR?
Pięć zadań opisanych w tym artykule to rutynowe czynności: odpowiadanie na powtarzające się pytania, bezpieczne przekazywanie danych do narzędzi, z których korzystają ludzie, wstępny screening, rysowanie wykresów i tworzenie pierwszego szkicu, za który odpowiada ktoś inny. Każde z nich zwalnia czas na pracę wymagającą osądu. Decyzje (zatrudnienie, awans, działania na podstawie wyników ankiet) powinny pozostać w rękach ludzi i w PeopleForce tak właśnie jest.
Jakie zastosowanie AI w HR jest najbezpieczniejsze na początek?
Odpowiadanie na pytania. Nie dotyczy żadnych decyzji, jego błędy łatwo wychwycić (odpowiedź dotycząca polityki cytuje artykuł, z którego pochodzi, więc błędne streszczenie dzieli od źródła jedno kliknięcie) i najbardziej zmniejsza codzienne tarcia. Na drugim miejscu jest screening, z jasnymi kryteriami i weryfikacją przez człowieka.
Jak postępować, gdy pracownicy już zadają pytania służbowe publicznym chatbotom?
Należy dać im kontrolowaną alternatywę w sprawach dotyczących HR i jasne wytyczne co do reszty. Zakazy rzadko wygrywają z wygodą; szybsza odpowiedź w platformie daje ludziom powód do zmiany. Na tej logice opierają się zarówno nasz chatbot AI, jak i PeopleForce MCP.
Co PeopleForce faktycznie oferuje już dziś?
Najważniejsze funkcje:
Chatbot AI, we wczesnym dostępie: odpowiedzi, wyszukiwanie osób, informacje o nieobecnych, salda urlopowe i wnioski, sekcja „Odebrane”, spotkania 1:1 i cele, wykresy w rozmowie, w wersji webowej i w aplikacji mobilnej.
PeopleForce MCP dla zewnętrznych asystentów AI.
AI w rekrutacji: parsowanie CV, domyślnie włączone, a także generowanie kryteriów i ocena dopasowania CV, dostępne na życzenie, z zastrzeżeniami o konieczności weryfikacji.
AI w ocenach efektywności, dostępne na życzenie: asystent pisania wersji roboczych ocen, wnioski AI dotyczące zakończonych ocen oraz recenzent AI, którego można dodać do cyklu ocen.
Każda z nich ma własny przełącznik, a dostęp do chatbota AI przyznaje się dodatkowo rola po roli.
Zespół redakcyjny PeopleForce tworzy i udoskonala materiały o zarządzaniu personelem, rekrutacji, rozwoju zespołów i technologiach HR. Każdy artykuł przechodzi weryfikację redakcyjną pod kątem rzetelności, aktualności i zrozumiałości. Materiały opierają się na sprawdzonych źródłach, badaniach branżowych, praktycznym doświadczeniu oraz własnej analityce PeopleForce, w tym na zanonimizowanych danych, aby dostarczać specjalistom HR, menedżerom i właścicielom firm przydatnych i wiarygodnych informacji.
Twój bezpieczny hub HR
Zarządzaj cyklem życia pracownika na jednej intuicyjnej platformie – od pierwszego dnia po sprawny offboarding. Zautomatyzuj powtarzalne zadania i wyeliminuj błędy ręcznego przepisywania danych, zyskując czas na budowanie relacji z zespołem.
Ostatnie artykuły
O co zespół może zapytać chatbota AI w PeopleForce i co pojawi się wkrótce
Chatbot AI wbudowany w PeopleForce odpowiada na pytania o polityki, ludzi, urlopy i wykresy na podstawie danych firmy, w granicach uprawnień każdej osoby. Co potrafi dziś i co pojawi się wkrótce.
Automatyzacja polityk nieobecności: jak zastąpić papierowe wnioski i Excel systemem HR
Czym jest automatyzacja polityk nieobecności, które zasady Kodeksu pracy da się odwzorować w systemie i jak wdrożyć ją krok po kroku.
Nadgodziny: limity, dodatki 50% i 100% oraz jak obliczyć wynagrodzenie
Kiedy można pracować w nadgodzinach, jaki obowiązuje limit, kiedy przysługuje dodatek 50%, a kiedy 100% i jak obliczyć wynagrodzenie krok po kroku.