データ駆動型の意思決定が競争優位性を左右する時代において、人事チームには精度と公平性を備えた報酬計画の革新が求められ続けている。生成AIは、複雑な報酬シミュレーションの自動化、従業員データからの実用的なインサイトの生成、市場ベンチマークや社内公平性の目標に沿った報酬シナリオの作成を可能にする。
しかし、こうした機会と並行して、機密性の高い従業員データを扱う際に求められる慎重な監督、アルゴリズムバイアス、倫理的利用の枠組みといった重要な考慮事項が存在する。人事チームが生成AIツールを成功裏に活用し、リスクを軽減できるよう、フォーブス・ヒューマンリソース・カウンシルのメンバーが最良のヒントを共有する。
1. 自動化を適用し、報酬計画を効率化する
生成AIは、プロジェクト計画、ベンチマーキング、生活費分析、給与バンド計算といったタスクを自動化することで、人事担当者の報酬計画を効率化する。また、従業員やマネージャー向けのコミュニケーション文書の草案作成も可能だ。ただし、人事部門はデータの正確性を検証し、成果を自社の総報酬戦略および信頼できる市場情報源と整合させる必要がある。- ミシェル・レイ氏、 ブラックウェルHRソリューションズ
2. データインサイトを活用し、一貫性を高め、バイアスを検出し、公平性を確保する
生成AIは、データ駆動型のインサイトを通じて一貫性を高め、バイアスを検出し、公平性を確保することで、報酬計画を簡素化できる。しかし、公正な報酬決定には、明確な職務記述書、堅固な報酬フレームワーク、人間による監督が依然として必要だ。AIは過去のデータから学習するため、偏ったデータや不適切なインプットは、偏った結果や不正確な結果につながる可能性がある。- ジェイミー・ビラモンテス氏、 コネクト
3. 市場データを処理し、報酬シナリオをモデル化し、離職リスクを予測する
生成AIは、膨大な量の市場データを処理し、さまざまな報酬シナリオをモデル化し、離職リスクを効果的に予測するために使用できる。これらのインサイトは、より公正で競争力のある報酬計画の構築に役立つ。リスクには、データバイアス、透明性の欠如、文脈や共感を欠いたAI生成の回答、プライバシー侵害の可能性などが含まれる。したがって、人間による監督と倫理的ガバナンスが不可欠だ。- ゴードン・ペロス氏、 AICerts
4. 報酬決定をキャリアジャーニーに結びつける
生成AIは、複数のソースからの複雑なデータを分析してトレンドや潜在的な不公平を明らかにすることで、報酬計画をより効率的かつ公平にできる。また、報酬決定をキャリアジャーニーに結びつけることで、従業員体験を向上させることも可能だ。最大のリスクは、バイアス、データへの過度な依存、セキュリティである。人間による監督とガバナンスが最も重要だ。- エヴァ・マジェルチック氏、 ジェネシス
5. 判断を適用し、企業の文脈を意思決定に重ね合わせる
報酬は芸術であり科学である。生成AIは、モデル、より迅速な反復、検討すべきより多くのシナリオを提供することで、人事部門の定量的かつ科学的な能力を高めるのに非常に役立つ。これらの追加データはすべて、人事担当者が判断を適用し、組織の文脈を報酬決定に重ね合わせるための情報をより適切に提供する。- モーリーン・バーク・コーリー氏、 サートヴァ
6. 適切な人材を特定し、維持する
人事チームが報酬決定に生成AIを使用する創造的な方法は、シナリオプランニングを行うことだ。人材の需給に大きな変化があり、特に特定のスキルに対する需要が変化する可能性がある。生成AIは、どの人材がより重要で維持が困難かをチームが特定し、主要なチームメンバーを積極的に維持できるよう報酬計画を立てるのに役立つ可能性がある。- サンジャ・リチナ氏、 クエスチョンプロ
7. 報酬格差を浮き彫りにする
生成AIは、シナリオをモデル化し、データを分析し、報酬格差を浮き彫りにすることで、報酬計画を加速し、人事部門に迅速なインサイトを提供する。しかし、AIは意思決定を支援するものであり、決定を下すものではない。報酬には依然として、人間の判断、文脈、共感、そして決定の背後にある「理由」の明確化が必要だ。最大のリスクは、前提を検証したり従業員への影響を考慮したりせずに、AIの出力に依存することだ。- シャリファ・マステン氏（CMM）、バーバリカムLLC
8. ポリシーとガバナンスを確立し、安全な組織ツールを活用する
報酬計画に生成AIを使用するリスクは重大である可能性がある。まず、ポリシーとガバナンスを確立し、安全な組織ツールを活用することから始める。それが概説されれば、総報酬戦略、同一賃金コンプライアンス、予算編成のための分析とモデリング能力が加速される。人事部門は、インサイトと経験を適用して選択肢を提供し、情報に基づいた意思決定を可能にできる。- メリッサ・ヴァン・ダイン氏、ヴァン・ダイン・コンサルティング・グループLLC
9. 数値計算、数式生成、実行を加速する
人事チームは、生成AIを使用して、数値計算、数式生成、実行を加速することで、報酬計画を効率化できる。しかし、AIのみに依存することには、特に市場データを調達する際に重大なリスクがある。市場データは自己申告であったり、信頼性に欠けたりする可能性がある。人間による監督がなければ、重要な文脈や意味のあるつながりが失われる可能性がある。- ジェニファー・ロゾン氏、 マクリーン・アンド・カンパニー
10. 「全体像」を把握する
生成AIは、市場の変化、パフォーマンス、社内公平性を結びつけることで、チームが「全体像」を把握するのに役立ち、報酬決定が場当たり的にならないようにする。しかし、モデルが意図を理解していると仮定することはリスクがある。AIは、適切に検証されなければ、バイアスを増幅したり、市場データを誤読したり、報酬の透明性に違反したりする可能性がある。リーダーは、最終決定が単なるデータではなく、判断と文化を反映していることを確認する必要がある。- スーラブ・デオラ氏、 アドバンテージクラブ.ai
11. ストーリーベースのナラティブで明確なインサイトを受け取る
人事チームは、生成AIを活用して、報酬バンドとモデリングを自動化し、公平性のギャップを早期に発見し、リーダーにストーリーベースのナラティブで明確なインサイトを提供し、影響力のある意思決定の前にシナリオをテストすることで、報酬計画を管理できる。リスク：AIは、人間による監督と倫理的セーフガードが整備されていない場合、バイアスを反映したり、微妙な状況を見落としたり、過度に標準化したりする能力を持つ。- シェリー・リース氏、 ソールズベリー大学
