アミーは、先進的な組織にコスト削減と定着率向上をもたらすAI搭載の報酬プラットフォームStello AIのCEOである。
過去10年間、私はUber、Expedia、IBMといった世界で最も急成長しているテクノロジー企業でチームを率いる特権に恵まれてきた。これらの組織すべてにおいて、人事部門は企業の最も機密性の高いデータと最も重要な意思決定の交差点に位置していた。この重要な立場は、何か問題が発生した場合、これらのチームが事業のほぼすべての他の部門よりも失うものが多いことを意味する。そのため、より多くの組織がAIの導入を始める中、私が知るすべての人事リーダーが、自分たちも追随すべきかどうかで悩んでいるのは驚くことではない。
しかし、私の答えはイエスだ。なぜなら、AIは人事部門の核心的な緊張を和らげる方法を提供するからだ。その立場は極めて重要だが、大規模に手動で管理するには複雑すぎるという緊張である。鍵は、明確な視点、強固な原則、意図的な出発点を持ってアプローチすることだ。なぜなら、本当の問題はAIが人事部門に属するかどうかではなく、従業員が私たちに寄せてくれた信頼を損なうことなく、どのようにAIを活用できるかということだからだ。
人事部門が抱える重責
人事チームは、信じられないほど大量の機密従業員情報を扱っている。給与、生年月日、自宅住所、扶養家族の情報、銀行口座情報、社会保障番号などだ。これは、不適切に扱われた場合、個人を個人情報盗難にさらし、どのCHROも取締役会に説明したくない規制上の影響を招く可能性のある種類の情報である。
AI技術は、給与予算の作成、報酬レンジ、福利厚生の照合、給与未払い計算などのプロセスを自動化する、多くの人事関連アプリケーションに導入されている。しかし、それを採用することへのためらいがある。OpenAI、Claude、Geminiのような大規模な基盤モデルは、人間の判断を真に補強するレベルで要約、分析、起草、推論を行うことができる。しかし、これらのモデルが入力されたデータにアクセスし、処理し、保存する方法は、ほとんどの企業バイヤーには完全には透明ではない。さらに、多くの企業がデータの上にアプリケーション層を構築している。そのため、そのチェーンのすべての追加ベンダーは、もう1つの疑問符となる。データはどこに行くのか？将来のモデルのトレーニングに使用されるのか？誰がアクセスできるのか？
人事リーダーの慎重さは理解できるが、目標はAIを完全に避けることではないはずだ。代わりに、賢明に採用する必要があるだけだ。
人事チームがAIの使用を開始する方法
AIに関心のある企業の人事チームのために、プロセスを開始するための5つのステップを紹介する。
1. 制御機能を備えたエンタープライズグレードのバージョンを入手する
職場で何をする必要があるかに応じて、AIツールには複数の選択肢がある。Stello AIでは、モデルを構築するためにOpenAI、Gemini、Claude Codeを実験してきた。私たちが行う作業の多くは非常に分析的で詳細志向であるため、福利厚生の照合、休暇の発生計算、ボーナス支払いの計算などのタスクの構築と自動化に効果的なClaudeで最良の結果が得られている。しかし、何を選択するにしても、エンタープライズ版を選ぶことで、無料版よりも高いセキュリティが提供される。
2. ダミーデータを使用して、さまざまな大規模言語モデル（LLM）ができることを実験する
AIがどのようなタイプのタスクをうまく実行できるか、そしてハルシネーション（幻覚）が発生しやすい場所を判断することが重要だ。しかし、実際の従業員情報の使用をためらう場合は、LLM自体からダミーデータを取得できる。「200人の従業員を含む従業員名簿を作成してください。すべての従業員がマネージャーを持ち、最終的にはすべてCEOに報告するように、完全な管理階層を構築してください。すべての職位が正しい職務ファミリーに属していることを確認してください。必要なフィールドは、従業員名、所在地、レベル、職位、職務ファミリー、マネージャー名、マネージャーID、基本給、通貨、ボーナス目標です」のようなプロンプト例を提供することを検討してほしい。
3. チームにAIを使用する方法を探求するよう奨励する
AIの採用は、トップダウンの取り組みではなく、技術に精通した人事チームを構築するための有機的な方法であるべきだ。組織が犯す一般的な間違いの1つは、AI採用をロールアウトとして扱うことだ。つまり、トップから発表され、その後トレーニングプログラムを通じて推進されるものとして扱うことだ。私の経験では、最高の人事チームは、リーダーがチームが探求し、実験し、発見したことを共有するための心理的安全性を作り出すときに、AI志向になる。最良の方法は、小さな成功を祝うことだ。誰かが職務記述書を作成する時間を大幅に短縮する方法を見つけた？誰かが報酬ベンチマークレポートをフォーマットするより良い方法を見つけた？それを広く共有してほしい。
4. 構築する際にITチームを巻き込む
特に構築と購入を検討している場合は、AI採用の概念を早期に会社のITチームに紹介してほしい。構築が容易になっている一方で、社内で何ができるかを確認したいだろう。ITを巻き込むことで、ユースケースを理解してもらうことができる。基本的なアプリケーションまたはワークフローを構築して検証したら、ITは誰が何にアクセスできるか、システム間でデータがどのように流れるか、どのようなログと監査証跡が必要か、そしてツールが既存のIDとセキュリティインフラストラクチャとどのように統合されるかを設定するのに役立つ。
5. AI使用ポリシーを確立する
人事リーダーは、AI採用がまだ比較的初期段階にある間に、何が許容されるかを定義しなければならない。どのデータカテゴリーが外部モデルに触れてはならないか？新しいAIツールを導入する前に、どのような承認プロセスが必要か？どのような従業員開示義務が存在するか？ベースラインポリシーができたら、エンジニアリング、IT、法務の同僚と話し合ってほしい。
結論
AIは、それを思慮深く受け入れる人事部門と、そうでない人事部門を差別化するだろう。適切なガードレールを持って今学ぶチームは、より迅速で、より戦略的で、今後の人材課題を通じて組織をサポートするためのより良い立場にあるだろう。
