今日の雇用市場の見通しは厳しいものとなる可能性がある。特に、最新のAI駆動型ツールやピープルアナリティクスが人材ライフサイクルを再構築している中ではなおさらだ。アルゴリズムが面接に値する人物を決定したり、説明なしに誰かを離職リスクとしてフラグ付けしたりする力を持つとき、組織はこれらのツールやデータが何ができるかだけでなく、何をすべきかを問わなければならない。
透明性、同意、監視に関する倫理的境界線を設定することは、単なる倫理的な管理業務ではなく、人々が認められ、評価され、公正に評価されていると感じられる職場を育むために必要なことである。以下、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、採用、パフォーマンス管理、人材定着においてAIとピープルアナリティクスが果たすべき役割、そして倫理に関してどこに線を引くべきかについて論じる。
1. 表面的なパターンを明らかにし、摩擦を取り除いて質の高い意思決定を増幅させる
これらは報告ツールから意思決定の増幅装置へと移行している。適切に使用されれば、パターンを表面化し、摩擦を取り除き、意思決定の質を支援する。倫理的な一線が越えられるのは、基礎となるロジックが不透明になり、人間の説明責任が置き換えられ、人々が文脈なしに罰せられるときだ。境界線はシンプルである。AIは意思決定を明確にすべきであり、隠すべきではない。そして人間が常に最終判断を下さなければならない。- ソニア・ヴォラ氏
2. リーダーが客観性を保つのを支援する
AIとアナリティクスは一貫性を向上させ、隠れたスキルを表面化し、リーダーがより迅速で客観的な意思決定を行うのを支援している。しかし、適切に管理されなければ、容易に侵入的または曖昧なものになり得る。倫理的境界線は、透明性、説明可能性、そして予測と処方の明確な分離を中心に据えるべきだ。AIは意思決定に情報を提供できるが、人間の判断に取って代わるべきではない。- スティーブ・ペンバートン氏、 Seramount（セラマウント）
3. スキルギャップを表面化し、離職を予測し、バイアスを取り除く
AIピープルアナリティクスは、スキルギャップの表面化、離職の予測、大規模なバイアスの除去により、企業がより良い採用、パフォーマンス、定着を実現するのをすでに支援している。倫理的な一線は、AIが人間の入力なしに意思決定を行うところに引かれる。透明性、説明可能性、同意、人間の説明責任は維持されなければならない。AIは従業員の監視や、不適切な意思決定の責任転嫁に使用されるべきではない。- ゴードン・ペロス氏、 AI Certs（AIサーツ）
4. 人間の責任を明確にする
AIとアナリティクスは、パターンを明らかにするのに有用であり、人間の意思決定を行うためのものではない。私は、リーダーを説明責任から遠ざけるためにツールを使用することに厳しい一線を引く。アルゴリズムが誰を採用し、昇進させ、または退職させるかを決定するとき、信頼は損なわれる。テクノロジーは責任を明確にすべきであり、希薄化すべきではない。- エイプリル・エバンス氏、 USA for UNHCR（国連難民高等弁務官事務所米国協会）
5. 人間の明確性のためにデータ量をトリアージする
AIは、パターンを発見し、大量のデータをトリアージするために最もよく使用される。最終的な判断を下すためではない。私の境界線は、"ブラックボックス"の意思決定は許可されないということだ。アルゴリズムが採用やパフォーマンスに影響を与える場合、従業員はその方法を知る権利がある。リーダーが平易な言葉で結果を説明できない場合、それは使用できない。AIは意思決定に情報を提供できるが、人間がそれを所有しなければならない。- ニコール・ブラウン氏
6. 一貫したパフォーマンスレベルを向上させ、定着を構築する
AIは意思決定を強化するが、採用を完全に自動化したり、バイアスを許容したりしてはならない。AIは確実にパフォーマンスの一貫性を向上させ、効果的な定着戦略を提供する。倫理的境界線は、責任あるデータ使用、透明性、コンプライアンス、人間による監視を優先すべきだ。最後に、AIは人間の判断を置き換えるのではなく、支援すべきである。責任は常に人間にあるからだ。- ナラ・リングローズ博士、 Cyclife UK Limited（サイクライフUKリミテッド）
7. 組織のガバナンスと倫理的に対応する
AIとピープルアナリティクスは、採用、パフォーマンス、定着のあらゆる側面に関与できる。そのレベルは、組織固有の人材戦略とテクノロジー投資に依存する。倫理的な使用は組織のガバナンス計画と対応する必要があり、これは透明で監査可能かつ説明可能なAI駆動型ワークフローを構築するために不可欠である。- ステファニー・マンゼリ氏、 Employ Inc.（エンプロイ）
8. ポジティブな採用プロセスと結果を確保する
AIとピープルアナリティクスは、人間的要素を維持しながらプロセスをよりデータ駆動型にすることで、採用方法、パフォーマンス管理、定着の改善を変えている。これは人材を特定し、パフォーマンスを予測し、より良い適合性を確保するのに役立つ。しかし、倫理に関しては、公平性についてであり、AIがバイアスを強化しないこと、そして意思決定が透明で人々の最善の利益になることを確実にすることだ。- スミティ・バット・デオラ氏、 AdvantageClub.ai（アドバンテージクラブ）
9. 目標設定と達成サマリーを簡素化する
私たちは、AIとアナリティクスを自律的な代替物としてではなく、信頼とパフォーマンスの実現手段として使用している。パフォーマンスにおいて、AIは目標設定と達成サマリーを簡素化し、人間の会話を優先する。給与の公平性において、私たちの"インテンショナルAI"はギャップを特定し、昇給の提案を行い、チームがコンプライアンスを維持し、定着を改善するのを支援する。私たちは意思決定に倫理的な一線を引く。人間がコントロールを維持する。- ヘイリー・バッカー氏、 beqom（ビーコム）
