AIが日常業務にさらに深く組み込まれるにつれ、従業員は安全で倫理的、かつ効果的にこの技術を活用するために、基本的な技術知識以上のものが必要になっています。出力の解釈から、より良い質問の仕方、潜在的リスクの発見まで、AIリテラシーには現在、判断力、自信、批判的思考が求められます。
この新たな導入の波を導くHRや人材リーダーにとって、課題はAIを分かりやすく説明し、好奇心を促進し、倫理的で人間中心の使用を強化する学習体験を構築することにあります。その取り組みを支援するため、フォーブス・ヒューマン・リソース・カウンシルのメンバーたちが、従業員が安全かつ効果的に技術を活用できるよう、組織全体でAIリテラシーを強化するための実践的な方法を共有します。
1. AIリテラシーを核となるスキルとして構築する
AIリテラシーは、他の核となるスキルと同様に、意図的、包括的に、そしてビジネス成果に結びつけるアプローチが必要です。AI教育へのアクセスを民主化し、それを学習プログラムに組み込むことで、HRリーダーは従業員がAIを責任を持って使用できるよう支援しながら、その価値への信頼を強化します。- エイミー・カッペランティ＝ウルフ氏、Dayforce
2. AIリテラシーのフレームワークを早期に確立する
通常、組織はまずAIリテラシーのフレームワークを開発し、それを学習・開発プログラムに統合します。批判的思考と品質保証の行動を促進・モデル化し、実践的な経験を提供し、AIを責任を持って使用する方法を強化することが重要です。これは事前の学習・開発プログラムの一部であるべきです。- フラン・マクスウェル氏、Protiviti
3. AIをパートナーとして見る
AIを競合相手としてではなく、批判的思考のパートナーとして見る考え方に転換しましょう。HRリーダーは日常の学習にAIリテラシーを組み込み、従業員に出力を質問、検証、解釈する方法を教えながら、責任ある使用と共有責任を促進する安全でガイド付きの環境で、企業が承認したツールを提供すべきです。- エリザベッタ・バルトロニ氏、Heidrick & Struggles
4. AI導入を文化的変革として扱う
AIは単なる技術のアップグレードではなく、文化的変革です。リーダーはAI学習とオープンな対話のための場を作り、従業員が安心して質問し探求できるようにすべきです。それに加えて、責任ある使用を概説し、効果的なプロンプトの作成など実践的なスキルを教える、明確な全社的ポリシーとトレーニングを提供しましょう。そして何よりも、AIは人間の可能性を置き換えるのではなく、高めるものだということを強調しましょう。- ニキ・ヨルゲンセン氏、Insperity
5. AIの基礎と倫理の基本から始める
実践的な第一歩は、従業員にAIの基礎、一般的なツール、潜在的リスク、そして公平性、一貫性、バイアスなどの主要な倫理的考慮事項についてトレーニングすることです。重要なのは、論理的思考だけに頼るのではなく、人間らしさを保ちながらAIツールを効果的に使用することです。従業員はAIの役割が効率性を向上させ、データ駆動型の意思決定を支援し可能にすることであると理解する必要があります。- ナラ・リングローズ博士、Cyclife Aquila Nuclear
6. AI学習を協力的な取り組みとしてアプローチする
AIリテラシーを協力的な取り組みとして位置づけることが重要です—それはコーチングとメンタリングを伴うもので、使用や導入だけでなく、出力の質とパフォーマンスによって成功が測定されるものです。義務ではなく協力的な取り組みとして展開されれば、組織と個人の両方が成功する可能性がはるかに高くなります。- サンヤ・リシナ氏、QuestionPro
7. 実際のAI課題を日常業務に組み込む
AIリテラシーはツールの習得ではなく、人間の判断力を形成することです。HRは実際のAI課題をワークフローに組み込み、従業員に仮説のテスト方法、決定の追跡方法、リスクの評価方法を示すべきです。その結果、AIを洞察力を持って解釈し、戦略的に活用し、責任を持って適用し、人間の判断が組織の成果を導く労働力が生まれます。- カトリーナ・ジョーンズ氏
8. 実践的なタスクベースの学習を通じてAIを教える
ツールから始めるのではなく、実際の業務から始めましょう。従業員が実際のタスクを持ち寄り、AIへの指示方法、出力の評価、改善方法を学ぶ「AIオフィスアワー」を開催しましょう。これはプラットフォームの習得ではなく、正しい質問をする自信を身につけ、実際の意思決定におけるリスクを発見する能力を構築することです。- ニコール・ブラウン氏、Ask Nikki HR
9. 倫理的なAI思考を導くガードレールを提供する
HRおよび人材リーダーは、従業員にAIの使い方だけでなく、AIと共に考える方法を教える必要があります。ガードレールやコンテキストなしにスキルを適用すると、意図せぬ誤用につながる可能性があります。HRおよび人材リーダーは、AIが高品質のデータセットとプロンプトで訓練されていることを確認し、それらが倫理的で、十分に文書化され、信頼でき、同意に基づいた概念であり、すべての多様な従業員に対する公平性と公正さを確保する必要があります。- ケビン・ウォルターズ氏、Top DEI Consulting
10. 人間の判断を最終ステップにする
従業員に出力を質問、検証、解釈する方法を教えましょう。あなたが主題の専門家であり、その結果の正確さを検証できる場合にAIを活用しましょう。生成された結果を検証できない状況ではAIを活用しないでください。AIリテラシーをオンボーディングと学習・開発に組み込みましょう。責任ある使用をモデル化し、実例を共有し、「人間の判断」を最終ステップにしましょう。コンプライアンスではなく、好奇心を育てましょう。- ジャクリン・パグノッタ氏、Rose Associates Inc.
11. 継続的な会話主導のAI学習を作る
AIを非公式な会話に取り入れ、マイクロラーニングセッションを開催し、公式会議中にスペースを確保することは、従業員のAIリテラシーを高める優れた方法です。共有プロンプトライブラリを作成し、成功事例や学んだ教訓について議論する場を設けることで、継続的な進化の文化を作り、ツールの適切な使用を促進します。- メリッサ・ヴァン・ダイン氏、Ravago
12. AIを批判的思考として位置づけ、ボタン押しではない
HRはAIをボタン押しではなく、批判的思考として教える必要があります。従業員はAIの限界を知り、出力を検証し、それを副操縦士として使用すべきです—決して自動操縦ではありません。明確な使用ルール、役割に基づく練習、「AIに挑戦する」マインドセットは誤用を防ぎ、生産性を向上させます。リテラシーとはAIを使うことではなく、それを疑問視することです。AIはプロンプトと同じくらい賢いだけです。従業員にプロンプトの作り方を教えなければ、AIはあなたのために機能しません。- サマン・エフェンディ氏、HRSG
13. AIを近道ではなく協力ツールとして位置づける
HRリーダーは従業員がAIを近道ではなく、協力者として見るよう支援すべきです。実際の例を通じてリテラシーを構築し、より良い質問の仕方、結果の検証方法、判断の適用方法を人々に教えましょう。真のAI流暢さは、理解、好奇心、倫理、そしてより良い決断を導く人間の洞察力を融合させたものです。- ニコール・ケーブル氏、Blue Zones Health
14. 人間とAIのモデルを通じて労働力の流暢さを構築する
人間とAIの流暢さモデルは、リーダーを知的作業の次の時代に備えさせます。それは3つの柱に基づいています：認識—AIの可能性とその限界を把握すること；協力—AIを代替品ではなく戦略的パートナーとして扱うこと；誠実さ—すべての決定を人間の判断、倫理、共感に基づかせること。ピア主導のプログラムでは、異なる部門から早期採用者や好奇心旺盛な学習者を選び、AIチャンピオンとして活動させます。- シーナ・ミンハス氏、ST Microelectronics
