AIがHRにある場合の利点は何か

• ヒューマンバイアスの削減：AIは、人間の直感や知覚ではなくデータに依存しているため、人間の視点が歪曲されて意思決定プロセスが阻害される可能性がなくなります。これにより、組織を差別訴訟から保護することができますが、よりまとまりのある、コミュニケーションのとれる職場を作り出すこともできます。
• 既存の従業員との関係の改善：AIのさまざまな側面を活用して、エンゲージメント調査やその他のツールを使用して各従業員の微妙な個人特性を見つけ、特定の役割、部門、同僚と性格や気質を最適に組み合わせることができます。
• 候補者の評価における効率と洞察力の向上：ニュアンスを認識して解釈する能力に再び依存して、AIは単純な履歴書、カバーレター、候補者とのコミュニケーションを洞察力のある強力なツールに変換し、個人が自分に適しているかどうかを迅速かつ効率的に判断できます。
• 予測データの意思決定の向上：AIに洞察力と先見性のある機能を提供するアルゴリズムにより、AIがデータセットを解釈し、今日および明日に影響を与える意思決定を下すことがで、過去のデータから信頼できる予測品質を意思決定に役立てるために使用できるモデルを作成できます。
• リソースとしてのHRの拡大：従来、HR部門の全体的な注意を薄めてきたリソース消費の多くの責任を取り除くことにより、AIはHRにより多くの時間と自由を与え、パフォーマンス管理に集中します。

戦術的および戦略的資産になる人事分析から得られたデータを活用することで、HRは、データの信頼できる肩の上で、運用効率を高める戦略を設計および実装するための実用的な洞察の強力なソースになります

• HRにより多くの「人的時間」を許可する：リソースとしてのHRを拡大する可能性と同様に、AIはHRが貴重な時間を解放して、時間の制約と作業負荷のために従来は不可能だった実践的なアプローチで従業員のエクスペリエンスの改善に専念できます。
• 意思決定の改善と結果の推進：予測分析により、AIは経営陣に従業員の満足度レベルに関する洞察を提供し、将来の離職の可能性のあるソースを予測して、問題が発生して費用がかかる前に個人、部門、またはシステムの問題を特定して修正できます。

職場で人工知能を使用するためのベストプラクティス

ほとんどのイノベーションと同様に、特定の強みに従ってAIを実装すると、企業がその使用から得られるメリットを最大化できます。 HRの場合、特定の役割をAIに依存すると、可能な限り最も効果的な方法でテクノロジーを活用できます。

• 感情分析：真のフィードバックは、定量的と定性的の組み合わせです。 AIベースのテキスト分析システムは、フィードバックをポジティブ、ニュートラル、ネガティブの感情バケットに配置することで、組織全体の感情を理解するのに役立ちます。これにより、リーダーは組織を正確に把握し、フィードバックを行動に変えることができます。たとえば、従業員のエンゲージメントは、従業員の感情の静的でまれなスナップショットから、社会的枠組みの重要なリアルタイム分析に変換できます組織全体をサポートします。 AIを使用した従業員のコミュニケーションの監視では、メッセージ自体だけでなく、自然言語を分析して基礎となる感情を定量化することにより、従業員の満足度も測定できます。
• 職場の問題の理解：フィードバックを洞察に富んだスライスに整理および分割することは、HRにとって非常に時間がかかります。機械学習は、フィードバックデータをワーク/ライフバランス、報酬、福利厚生などの事前定義されたHRカテゴリに自動的に分類し、組織が適切な行動を効率的に計画できるよう支援します。従業員のフィードバックとテクノロジーから得られた洞察を最適に統合することを学びます。
• スマートアシスタント：AIベースの支援により、組織内で発生する会話に基づいて関連するコンテキストアラートをマネージャーに送信し、時間を無駄にせずに対処する必要があるものを特定できます。 AmazonのAlexa、MicrosoftのCortana、およびCiscoのSparkスマートアシスタントシステムのリードに従って、さまざまな企業がスマートアシスタントと同期するためのさまざまな職場アプリケーションを設計しています。
• 才能の理解：スマートAIメカニズムは応募者をスキャン、読み取り、評価できるため、応募者の75％を採用プロセスから迅速に排除できます。これにより、採用決定の質が大幅に向上し、HRの時間を大幅に節約できます。 AIは、履歴書だけでなく、ソーシャルプレゼンス、過去の職務経験、その他の要因も分析して、最初の面接前であっても候補者を分析することができます。
• チャットボットのインタラクション：AIを活用したチャットボットは、すべての従業員との個人的なやり取りに基づいて、合理化されたユニークな従業員エクスペリエンスを作成できます。これは、AIの支援がなければ非常に時間がかかり、オンボーディング手順、トレーニング要件などにメリットをもたらします。 HRのリーダーは、従業員のエクスペリエンスに対するテクノロジーの重要性をすでに認識しており、92％がチャットボットが将来の従業員のサービスを強化する上で重要な役割を果たすと述べています。新しい効率性、必要なリソースの最小化、結果の最大化。特定の組織内の他の部門で既に楽しんでいるHRは、チャットボット、スマートアシスタントです。

予測およびセンチメント分析のさまざまなアプリケーションを使用して、人材プログラムから最も実用的な洞察を引き出します。ビジネスの未来に向けて最初の一歩が踏み出されましたが、それは組織が航海する必要がある旅です。

まとめ

人事システムに人工知能活用を採用したことから、人事業務がなくなると指摘する人がいます。しかし、これはちょっとオーバーでしょう。パターン化された定型的な判断に人工知能は役立ちますが、想定外の事象には人間の介在が必要です。人と人工知能の職務分担が求められる時代となっていくと思われます。