ローナ・ボレンスタイン氏は、フォーチュン1000企業の従業員とビジネス成果を支えるエンゲージメントエンジンを提供するGrokkerの最高経営責任者（CEO）兼創業者である。
AIから逃れることは不可能だ。人事部門のリーダーとして、あなたは「AIで何かしなければ」というプレッシャーを感じているかもしれない。もしかすると、頭の中でパニック状態の声が聞こえているかもしれない。「私には技術的な知識が足りない！」しかし、その必要はないのだ。
人事部門のリーダーは実際、AI導入を主導するのに最適な立場にある。組織内で、従業員や課題について最も明確な視点を持っているのは、他でもないあなただ。真の課題がどこにあるかを理解しているからこそ、それらを解決できるAIソリューションを特定する資格があるのだ。
AI導入を支援する際、あなたの目標は一夜にして専門家になることではない。適切な質問を知っている、情報に基づいた判断ができるリーダーになることだ。
人事部門のリーダーがAIについて学ぶべきこと
AIは大きく、抽象的で、過度に技術的に感じられる。RLHF（人間のフィードバックからの強化学習）のような略語を耳にすると、思考が停止してしまう。しかし、AIの背後にあるアルゴリズムを解読するのはエンジニアの仕事だ。あなたが焦点を当てるべきは、AIが何を可能にするか、そしてその限界は何かを理解することだ。そうすれば、どのソリューションを信頼し、どのように実装するかについて、情報に基づいた選択をする準備が整う。
以下は、あなたが学ぶべき基本的な側面である。
プライバシーとセキュリティ
Traliantの「AIに関する人事部門レポート：人事部門の準備態勢とリスク管理に関する洞察」によると、調査対象となった人事部門の専門家の63％が「データのプライバシーとセキュリティをAIに関する最大の懸念事項として挙げている」という。そのため、検討するソリューションは、強固なプライバシーとセキュリティ基準の上に構築されている必要がある。
実際には、以下のようなものだ。
• データは転送中と保存時の両方で暗号化されている（つまり、読み取り不可能な形式にスクランブルされている）。さらに、データ管理プロトコルは、HIPAAやSOC 2コンプライアンスなどの高いセキュリティ基準を満たしている。
• レポートは匿名化され集約されているため、従業員の詳細を公開することなく洞察を得ることができる。厳格なアクセス制御により、少数の審査済みチームのみが特定可能な従業員データにアクセスできる。従業員は自分の情報がどのように使用されているかを知り、削除を求めることができる。
• サードパーティベンダーはあなたのデータを長期間保存せず、そのシステムは必要なときにのみ情報にアクセスできる。また、リスクを早期に特定して対処するため、プロアクティブで継続的なセキュリティ監視と定期的な監査を実施している。
会話型AIとチャットボットの違い
前世代のチャットボットは、自動音声応答システムからのアップグレードだった。それらは硬直的で事前にプログラムされた決定木に従っており、事前に決められた質問に対して事前に決められた言語で応答するように特別に教えられていた。そのため、従業員の質問がそのプログラミングの範囲外の言葉を含んでいたり、質問がニュアンスに富み複数の部分を含んでいたりすると、チャットボットは文字通り応答できなかった。結果として、人々を終わりのない堂々巡りに送り込んだり、無関係なリソースに誘導したりすることになった。
しかし、会話型AIエージェントの発明がそれを変えた。これらのツールは、複雑で自然な言語と文脈を理解する。そのため、エージェントは従業員の問題を数秒で実際に解決する、カスタマイズされたリアルタイムの応答を生成できる。
データの質と完全性
AIは、アクセスできるデータと同じくらい優れているに過ぎない。たとえば、従業員の福利厚生ナビゲーションの改善が目標である場合、AIエージェントは個々の従業員を考慮し、その従業員が何を受ける資格があるかを調べ、数秒以内にパーソナライズされた理解しやすい回答を提供する必要がある。選択したツールは、すべてのクエリを同じベンダープログラムに誘導したり、尋ねられた質問のみに基づいて一般的なガイダンスを提供したりすべきではない。
従業員と福利厚生ポートフォリオ全体に関する完全で最新の情報について、エージェントが確実に解釈して適用できる方法で構造化されたデータでAIをトレーニングする必要がある。適切なデータがあれば、エージェントは場所、雇用形態、組合員資格、その他のプラン規則など、資格を決定する詳細を考慮し、必要に応じてスマートなフォローアップ質問をすることができる。
その基盤がなければ、従業員は「プログラムXの資格がある可能性があります。詳細についてはウェブサイトをご覧ください」のような曖昧な応答を受け取る。それは彼らをPDFと専門用語の迷路に押し戻し、フラストレーションと離脱を増加させる。完全で構造化されたデータがあれば、エージェントは従業員がその瞬間に実際に必要としていることを実行できる。
独自データ
関連性だけでは有効性は保証されない。独自データは、AIツールを真にユニークにする秘密のソースだ。
たとえば、優れたシェフなら誰でも食事制限について尋ねることができる。しかし、アレルゲンフリーの料理でトレーニングを受け、オリジナルレシピを動的に作成する知識を持つシェフを想像してみてほしい。そのため、単にバーガーをレタスで包むのではなく、キビと米粉でグルテンフリーのバンズを作り、グルテンフリーのパン粉を使ってバーガーに水分と食感を加えることができる。そのレベルのイノベーションは、深い専門知識に根ざしていることから生まれる。
AIエージェントも同じように機能する。開発者の独自コンテンツとドメイン専門知識に基づいて、パーソナライズされ、正確で、情報に基づいた応答が必要だ。その層は、あなたが重視する成果を促進する可能性を高めるものであることが多い。
AIの未来には人間のリーダーが必要だ
人事部門で働いているなら、人を動かすものが何かを知っている。その洞察こそがあなたの最大の強みであり、AIの未来が必要としているものだ。
この変化を主導するために、コーディングや技術用語を知る必要はない。最も重要なのは、適切な質問ができるように適切な基礎知識を構築することだ。それにより、AIをバズワードから、あなたの従業員にとっての真の強みに変えることができる。
