進化し続けるHRテクノロジーの世界では、常に可能性の限界が押し広げられていますが、「倫理的なAI」という原則が揺らぐことはありません。それは単にイノベーションを追い求めることではなく、誠実さと共感をもってAIのパワーを活用することです。人事と最先端のAIが交差する地点には、従業員の経験を再定義できる重要な分岐点があります。倫理的なAIが、従業員のことを真に理解し、サポートして、力を与える職場作りを促進するのです。
AI はプロセスの自動化にも有効であり、私たちの仕事を最適化し、より効率的にすることができます。その一方で、一見しただけではわからない相関関係を明らかにすることもできます。そうならば、それはもはや人間の知性に匹敵するものだと言えるでしょう。
これら2つの要素を組み合わせることで、人事プロセスを大幅に改善できますが、アルゴリズムは自分自身で考えることはできません。だからこそ、倫理について議論し、アルゴリズムの動作を設計段階で組み込む方法を検討することが不可欠なのです。
人事イノベーションにおけるAIの課題
私たちはAIが不確実性とリスクを生み出すという事実を無視することはできません。それは人事の分野においても同様です。
よく議論される例として、採用アルゴリズムにフィルタリングされていない人物データを使用したことで、ジェンダーに基づく差別が生じたというケースがあります。このような事態が生じるのは、AIが開発に使われた大量のデータの中から反復的なパターンを探し出すように動作する場合が多いからです。このとき、そのデータは時代遅れの現実を反映している可能性があります。例えば、特定の役職に就いている人のほとんどが男性であるといったことです。
そのため、AIによる自動化に取り組む企業は、このテクノロジーを効果的に活用するために、データエンジニアと人事専門家、倫理専門家を結集しなければなりません。
人財の学習と開発におけるAIの重要性
近年は次に挙げる要因がより顕著となっており、この領域でイノベーションを追求する必要性が高まっています。
●スピード
●量
●急速な変化
●従来の手作業によるプロセスの限界
例えば、変化に適応するためにリスキリングに基づく学習戦略 を取り入れたいという企業について考えてみましょう。手作業によるプロセスには、量と品質の両面で限界があります。AIを活用してプロセスを自動化することで、プロセスをより迅速に管理し、確実に機能させることができます。
ただし、これを達成するためには、人事部門は自らをアップデートしてAIの専門家 、より正確には「AIの専門家ユーザー」になる必要があります。それに当たっては、以下の2つの重要事項について検討してください。
適切なデータの選択 ─ アルゴリズムの開発にどのようなデータを使用するのか。もし過去のデータを使う場合は設計の際に考慮が必要となるかもしれません。
アルゴリズムの使用 ─ アルゴリズムが実装されたら、そのユーザー、つまり人事チームは、結果の正確性を評価してエラーを修正し、リスクを減らし、AIの改善に貢献するために、そのAIの仕組みを学ばなければなりません。
これらは人事部門に新たな仕事をもたらすとともに、人事部門がスキルアップとリスキリングによってスキル拡大を図る絶好の機会を提供します。
倫理的なAIに焦点を当てる
コーナーストーンは、倫理的なAIに求められる7つの要件 （人間の主体性と監督、技術的な堅牢性と安全性、プライバシーとデータガバナンス、透明性、多様性／非差別／公平性、社会および環境の福祉、説明責任）を念頭に置き、倫理に焦点を当ててイノベーションに取り組んでいます。
AIは非常に強力なツールですが、それをどのように活用するかは私たち人事担当者次第です。
コーナーストーンのAIソリューション が、最先端のテクノロジーと揺るぎない誠実さを融合させ、人事の世界にどのような革命をもたらすのかをご確認ください。
