Kort sammanfattning:
- AI inom HR har enorm potential, men bara om dataskydd och säkerhet tas på allvar.
- 63 % av HR-ansvariga anger dataskydd som sin största oro vid införande av AI-verktyg.
- Ansvarsfull AI kräver intern infrastruktur, transparent logik bakom besluten och regelbundna bias-granskningar.
- Du behöver inte vara jurist för att undvika fallgropar - välj verktyg som är byggda med “privacy by design” och har en tydlig styrning från start.
AI har snabbt blivit en självklar del för HR i allt från att skriva jobbannonser och granska CV:n till att automatisera onboardingmejl. I samband med det så är det lätt att låta tekniken ta över, men med AI:s stora möjligheter så följer också ett stort ansvar, speciellt när det handlar om känsliga data.
HR sitter på enorma mängder personuppgifter och när AI börjar användas mer och mer blir frågor som “vem ser vad?”, “hur används informationen?”, “var lagras den?” och “vad händer om algoritmen har fel?” snabbt centrala.
I den här artikeln tittar vi på var riskerna faktiskt finns, hur du håller dig compliant utan att vara expert på lagstiftning och hur du väljer AI-verktyg som hjälper dig framåt utan att sätta dig i en knepig sits.
|
🤖 Testa din AI-mognad och följ vår AI-serie |
|
Det här inlägget är en del av Talentechs AI-serie och bygger vidare på vår populära AI-check för HR-team. AI-checken hjälper dig att förstå din AI-mognadsgrad, ger dig nya insikter inom AI, tips på nästa steg och relevanta lästips. Du hittar AI-checken för HR-team här. |
AI inom HR: Stora möjligheter, höga krav
Att AI kan stärka HR är tydligt. Det kan till exempel:
- Identifiera risker för utbrändhet innan det är för sent.
- Hitta toppkandidater som gömmer sig i din ATS.
- Automatisera repetitiva uppgifter så du får mer tid till att fokusera på människan.
Undersökningar från 2024 och 2025 visar att 55 % av HR-personal är oroliga för AI och dataskydd, och 63 % ser dataintegritet som sin största utmaning vid en AI-implementation. Och de är inte ensamma, även hälften av alla medarbetare anger att cybersäkerhet är en av deras största farhågor kring AI på arbetsplatsen.
AI:s potential är stor, men det är också pressen på att göra rätt.
Så ser HR på AI:s koppling till dataskydd - i siffror
Talentechs AI-lösning för HR är utvecklad för att leva upp till, och överträffa, kraven på säkerhet och transparens.
Vilka risker innebär det att använda AI för HR?
1. Brister inom datasäkerhet
AI behöver data och HR sitter på mängder av det: CV:n, löner, sjukfrånvaro, prestationer och ibland till och med hälsouppgifter. Det är riktigt bra data för prediktiva AI-typer men som enkelt tyvärr kan förvandlas till en mardröm om det hanteras fel.
Till år 2025 så förväntar sig företag att cybersäkerhetsrisker kommer att öka med hela 44 % på grund av AI, och hälften förväntar sig fler utmaningar inom compliance (HireBee). Datasäkerhet är inte bara en utmaning för IT längre, det är en utmaning för HR också.
2. Omedveten bias i algoritmer
AI är aldrig smartare än den data och information den tränas på. Till och med modeller som egentligen menar väl kan omedvetet diskriminera på grund av kön, ålder, etnicitet eller funktionsnedsättning utan att någon märker det.
Ett känt exempel är när Amazon skrotade sitt AI-rekryteringsverktyg efter att det systematiskt nedrankade CV:n som inkluderade ordet “kvinnor”. AI-modellen hade tränats på ansökningar och rekryteringsdata sedan tio år tillbaka som mestadels bestod av ansökningar från män inom techindustrin. Den typen av bias är inte bara oetisk, det kan vara olagligt.
3. Brist på transparens och samtycke
Många medarbetare vet inte hur AI används i deras arbetsvardag. Det skapar oro och misstro.
Faktum är att 78 % av anställda förväntar sig insyn i hur AI påverkar beslut som rör rekrytering, befordran och övervakning på jobbet(HireBee). Samtidigt känner nästan hälften en oro för att bli övervakade av AI i sitt arbete. (HireBee).
|
🦾 PRODUKTFOKUS: Så skyddar Talentechs AI din data |
|
På Talentech bygger vi AI med säkerhet som standard. “All vår AI-infrastruktur är utvecklad internt,” förklarar Malin Gustafsson, CPO på Talentech. “Vi delar inte data med tredjepartsleverantörer och är inte beroende av plattformar som ChatGPT. Det ger våra kunder kontroll över både data och användning.” |
Så är du compliant när du använder AI inom HR
Du behöver inte vara expert på GDPR eller AI-lagstiftningen för att arbeta tryggt och lagenligt, men du behöver ha koll på de viktigaste och grundläggande principerna.
1. Skydda din data
Enligt GDPR och kommande AI-lagstiftning ansvarar HR för hur AI samlar in, lagrar och använder persondata.
Det innebär bland annat att:
- Endast samla in den data som behövs.
- Kryptera all data ordentligt.
- Endast behålla data under en viss tidsperiod (lämna den inte liggandes i era system för länge)
- Säkerställa att medarbetare är informerade om deras rättigheter
Tips: Använd verktyg som är byggda med dataskydd och datahantering i åtanke.
2. Få samtycke från dina medarbetare
Du kan inte bara aktivera AI och hoppas på att ingen märker något. Du behöver också säkerställa att samtycke finns..
Informera anställda tydligt om:
- Vilken typ av data ni samlar in.
- Hur AI används (t.ex. vid urval, kandidatranking eller bevakning)
- Hur medarbetare kan ställa frågor eller tacka nej till att få sin data behandlad av AI.
Om du är osäker på var du ska börja: tänk efter hur du själv hade velat bli informerad, så har du kommit en bra bit på vägen.
3. Undvik AI-lösningar där besluten är svåra att förstå
Vissa AI-verktyg är så stängda att inte ens leverantören vet hur besluten fattas, och det är en stor risk. HR behöver AI-verktyg som faktiskt går att förklara (explainable AI) och som tydligt visar hur och varför ett beslut tagits. Om du inte kan spåra hur ett resultat kom till, går det heller inte att lita på det.
Som Malin Gustafsson, CPO på Talentech, säger: ”Vi sätter människan först, med AI som stöd. Det betyder att transparens inte är en funktion – det är en självklarhet.”
Vad HR bör kräva av AI-verktyg
Att välja rätt AI-lösning handlar inte om snygga funktioner och dashboards. Det handlar om att skydda dina medarbetare, din data och din trovärdighet.
Det här bör du kräva av AI-leverantörer, tillsammans med signaler att se upp för.
1. Intern infrastruktur utan beroende av tredjepartsleverantörer
AI som hanterar HR-data bör byggas med samma säkerhetstänk som för vilket annat företagssystem. Om din leverantör förlitar sig på externa plattformar som ChatGPT för att behandla kandidat- eller medarbetardata innebär det en stor risk. Du behöver ha koll på var din data finns, vem som har tillgång till den och om den används för att träna andra företags AI.
❓ Fråga leverantören: Är AI:n utvecklad och hanteras den på era egna servar? Används tredjeparts-API:er? Vem äger all data som samlas?
🚩 Se upp för: Om leverantören inte kan svara på var och hur din data behandlas eller ger vaga svar som “det är anonymiserat” eller "det är säkert per automatik"– gå därifrån.
2. Regelbundna bias-granskningar
Bias behöver granskas löpande. När modeller utvecklas och ny data tillförs kan AI:s resultat gradvis förändras på sätt som påverkar både rättvisa och compliance. Om ett verktyg lovar ”helt biasfritt beslutsstöd” utan att kontinuerligt testas, då är det mest tomma löften.
❓Fråga leverantören: hur ofta de testar för bias och på vilket sätt de gör det. Använder de medvetet snedfördelad data i sina tester? Följer de upp resultaten över tid för att upptäcka eventuella skillnader mellan exempelvis ålder, kön, etnicitet eller funktionsnedsättning?
Hos Talentech gör vi till exempel veckovisa kontroller och stresstester för att tidigt hitta eventuella risker innan de påverkar människor på riktigt.
🚩 Se upp för: Om en leverantör säger att deras modell klarade ett rättvisetest för ett år sedan men inte har följt upp sedan dess, eller bara testar när en kund klagar, då tar de inte säkerheten för din data på tillräckligt stort allvar.
3. Transparent logik och förklarbar AI
HR behöver ta flera viktiga beslut. Oavsett om det gäller anställning, befordran eller om någon anses vara på väg att sluta måste du kunna förstå och tydligt förklara varför beslut har fattats. Då krävs AI-verktyg med transparent logik, inte slutna system som ingen kan förklara.
❓ Fråga leverantören: Ger AI:n spårbarhet? Kan leverantören visa vilka faktorer som vägs in bakom besluten? Är det tydligt som användare varför en rekommendation ges, eller ges bara ett resultat utan någon motivering?
🚩 Se upp för: Om leverantören säger att modellen är ”för komplex för att förklara” eller att du inte behöver fundera över det, då kan det innebära stora risker både för ert anseende och för efterlevnad av regler (compliance).
4. Anpassning, kontroll och tydlig styrning
Varje organisation har sina egna policys, prioriteringar och risknivåer. Dina AI-verktyg bör spegla det. Färdiga standardmodeller som inte går att anpassa eller följa upp kan bli rena minfält, särskilt om du inte kan styra vilken data som används, hur den fungerar eller när den går in i processen.
❓ Fråga leverantören: hur mycket kontroll ni har själva. Kan ni anpassa hur rekommendationer eller beslut tas? Går det att stänga av vissa funktioner eller själv granska systemet? Finns det ett uppföljningsramverk som HR faktiskt kan använda utan att ha en data science examen?
🚩 Se upp för: om leverantören säger att allt måste gå via deras tekniker, eller har en ”ställ in och glöm”-attityd, så saknar ni i praktiken kontroll. Det är en tydlig varningssignal.
Slutsats
AI har blivit vardag inom HR – men det har också kraven på förtroende, integritet och bra etik. Du behöver inte välja bort något av det viktiga.
Om du väljer AI-verktyg som är transparenta, säkra och byggda för att följa regler kan du använda AI fullt ut och ändå känna dig trygg hela vägen.
Kom ihåg: AI ska stärka ert HR-team, inte stjälpa det. Fokusera på människorna först, skydda era medarbetares data och jobba med leverantörer som tar sitt ansvar på allvar.
Redo att ta in säker och compliant AI i ert HR-arbete?
Hos Talentech får du mer än smarta funktioner. Vår allt-i-ett HR-plattform kombinerar praktisk, behovsanpassad AI med den säkerhet och flexibilitet ditt team behöver för att lyckas. Från rekrytering till onboarding, policy till planering – allt hänger ihop så att du kan fokusera på människor istället för att försöka lappa ihop olika system.
Är du redo för AI som är byggd för HR – och inte bara tillagd i efterhand? Hör av dig till oss!
Mer från AI-serien:
