Celonis et Uniper ont démontré que les agents d’IA ont besoin d’un contexte opérationnel adéquat pour fonctionner avec plus de précision, de rapidité et de rentabilité. Uniper utilise un agent basé sur Celonis Context Model et développé par Microsoft Copilot Studio pour améliorer les processus clés de la gestion des ressources humaines : la sélection et le contrat de talent.
« L’IA entreprise peut à elle seule exploiter tout son potentiel lorsqu’elle comprend comment fonctionner réellement une entreprise et comment faire en sorte qu’elle fonctionne mieux », affirme Lars Reinkemeyer, évangéliste en chef de Celonis. « Les résultats impressionnants que l’Uniper a démontré comme les entreprises peuvent générer une valeur tangible et créative pour transformer les opérations critiques pour le commerce grâce à l’IA entrepreneuriale basée sur le modèle de contexte Celonis ».
« Avec Celonis comme notre chef de contexte, nous avons créé des solutions d’intelligence artificielle qui ne sont pas des outils seuls avec ceux que nous expérimentons, mais nous aidons ceux que nous confions », indique Robert Daamen, directeur du Centre d’excellence d’intelligence des processus de l’Uniper. « Celonis Context Model offre à nos équipes de RR. HH. une transparence totale dans le processus de contrat et de sélection du personnel, et élimine les obstacles inutiles qui empêchent l’incorporation de nouveaux talents dans notre équipe ».
Le contexte est vraiment important
En collaboration avec Celonis et un consultant indépendant, Uniper a recruté et testé un agent d’IA utilisant Microsoft Copilot Studio, conçu pour améliorer le processus de sélection et de contrat de talent de premier niveau.
L’agent utilise une interface de langue naturelle pour fournir aux responsables de contrat des informations pertinentes sur le processus de sélection, comme les offres d’emplois actifs et les candidats présélectionnés. Identifier également et établir les tâches urgentes et vendues pour les responsables de la sélection et les directives. De plus, coordonnez les actions personnelles de RR. HH., comme rédacteur et envoyé des courriers électroniques aux compañeros et aux candidats.
Uniper a développé et testé un agent d’IA utilisant Microsoft Copilot Studio
Pour évaluer l’agent, l’équipe a exécuté les mêmes instructions des deux mêmes : un, avec l’agent, utilise uniquement les données sans traiter le propre système de RR. HH. de Uniper; et d’autres, en utilisant le contexte opérationnel du modèle de contexte Celonis. Les résultats seront fascinants.
Concrètement, l’agent formule la question suivante : « Quelles sont les pièces de monnaie dans le processus de sélection et de contrat ? ». Basé uniquement sur les données d’Uniper, l’agent a fourni une liste de réponses générales, comme « fragmentation des données », « responsabilité du contrat » et « faute de visibilité des comptes ». Cependant, lorsque l’agent est basé sur le contexte opérationnel fourni par le CCM, il facilite les réponses détaillées, spécifiques à l’équipe de RR. HH. de Uniper, également pour chacun des membres de l’équipe. Par exemple : « Il y a 27 candidats dans diverses offres d’emploi qui arrivent plus de 14 jours sur la liste des présélectionnés ».
À partir de ces excellents résultats, l’équipe peut diriger l’agent de production et il a enregistré d’importantes améliorations opérationnelles, entre autres :
· Réductions drastiques de la durée des cycles : le temps moyen jusqu’à ce que l’entreprise des candidats soit réduite en 27 jours, pendant que la phase de sélection est prolongée en 13 jours.
· Précision et fiabilité de l’IA : les responsables de la sélection et les directeurs reçoivent des informations précises en matière de réponses générales.
· Contrôle du processus par le maire : el equipo de RR. HH. a amélioré la transparence, ce qui vous permet de mieux comprendre le processus en agissant de manière proactive. · Efficacité optimisée des jetons : en basant l’agent d’IA dans le contexte commercial, il élimine le besoin de jetons en remplaçant les inférences probables par une logique commerciale préalablement structurée.
Vous devez également améliorer les processus de RR. HH., Uniper, Celonis et Microsoft collaborent pour transformer d’autres processus commerciaux critiques, comme la gestion des centrales, la gestion de l’énergie hydraulique, la gestion des services de TI (ITSM), la vente et le commerce de l’énergie, les services financiers et l’auditoire interne.
Par exemple, la division Ventas y Comercio de Uniper réalise des centres d’opérations par heure. Grâce à Celonis Data Core, le Centre d’Excellence de Intelligence de Processus de l’entreprise peut transmettre ces données à Celonis en temps réel, ce qui permet à l’Uniper de prendre les décisions appropriées et d’actuar au moment opportun. La clé pour diriger cette expansion est la collaboration et l’agent des directeurs d’Uniper, entre autres le CIO, le CFO et le CPTO (directeur des personnes et de la transformation), responsable de la transformation des zones de RR. HH. et technologie.
