人工知能 (AI) の危険性についてはさまざまな情報が飛び交っています。 それが世界にどのようなマイナスの影響を与えるかについてはたくさん耳にするでしょうが、プラスの面もたくさんあります。 AI を正しく使用すれば、逆効果になる可能性さえあります。より公平で包括的なビジネス世界を生み出す可能性があります。
AI は企業の働き方を何らかの形で変えるでしょう。 重要なのは、この変化が確実にポジティブなものになるようにすることです。 ここでは、AI が企業の公平性と包括性をどのように高めることができるかを見てみましょう。
包括的な雇用のための AI
「一部の AI ツールはテキストをスキャンして、一部の候補者を拒否する可能性のある非包括的または有害な言語をアプリケーションから検出します。」
AI を採用プロセスに適用することは、テクノロジーがダイバーシティとインクルージョンを促進できる最良の方法の XNUMX つです。 応募者の経歴や、名前や容姿など潜在意識の偏見を引き起こす可能性のある要因に関係なく、応募者の履歴書を検索して強調表示できます。
AI を使用して、採用や新人研修のプロセスにおけるバイアスを見つけて対処することもできます。 一部のツールでは、テキストをスキャンして、一部の候補者を拒否する可能性のある非包括的または有害な言語をアプリケーションから見つけます。 Nvidia は、 申請数が 28% 増加 2018 年にこのように AI を使用した後、女性の応募者からの応募が増えました。
AI ツールが発展するにつれて、新たな可能性が生まれます。 機械学習モデルをカスタマイズして、多様性、公平性、包括性 (DEI) の目標に沿って応募者を探したり、採用候補者に連絡したりすることができます。 過小評価されているグループから人材を見つけることが容易になります。
パーソナライズされたキャリア開発
人工知能は従業員のさまざまなニーズに応えることで、職場をより公平にすることができます。 継続的なキャリア開発は長期的な成功の鍵であり、多くの組織は従業員がこれらの目標を達成できるようトレーニングの機会を提供しています。 ただし、すべてのプログラムがすべての人にうまく機能するわけではありません。 AI はこれらのトレーニング リソースをパーソナライズして、物事をより公平にすることができます。
機械学習は、人々の好み、歴史、習慣に合わせて物事を調整することに優れています。 おそらくこれがパーソナライズされたマーケティングで実際に行われているのを見たことがあるでしょうが、これはキャリア開発にも当てはまります。 AI 従業員を新しい役割に適合させることができる 従業員のスキルや経験に基づいて、さまざまな従業員が理解し、参加しやすいように、継続的なトレーニング リソースを調整または調整します。
継続的なトレーニングを改善することには多くの利点があります。 あらゆる背景を持つ従業員の昇進の機会を平等にすることに加えて、効率も向上します。 一部の企業では、 何十万時間もの時間を削減 AI が改善する OJT によるオンボーディング時間の短縮。
DEI の分析とレポート
「AI がプロセスの非効率性を見つけて改善を推奨できるのと同じように、DEI の問題を明らかにし、解決策を提示することができます。」
AI を活用した分析を使用して、会社の DEI を向上させることもできます。 人工知能がプロセスの非効率性を見つけて改善を推奨できるのと同じように、DEI の問題を強調し、解決策を提示することができます。
AI は表面レベルで、現在の従業員の人口統計と傾向を企業の DEI 目標と比較できます。 これによりレポートにかかる時間が節約されますが、より深く掘り下げることができます。 AI を使用して、ドキュメント内の偏った表現を探したり、包括的ではないポリシーを強調したり、DEI 関連の傾向に関する従業員のフィードバックを解析したりすることもできます。
この分析により、DEI の取り組みがどこで不足しているのか、またどのように改善できるのかが簡単にわかります。 検討中 DEIリーダーのほぼXNUMX分のXNUMXが こうした取り組みを組織全体で調整するのは難しいため、AI を活用したロードマップがあると役立つ、と言う人もいます。
残された障害と潜在的な解決策
これらの例が示すように、AI はビジネスをより公平で包括的なものにする多くの可能性を秘めています。 同時に、考慮すべき倫理的な欠点も数多くあります。 これらの問題を回避することは可能ですが、最初にそれらの問題を認識しておく必要があります。
「AI モデルにはそれ自体のバイアスはありませんが、トレーニング データの中で人間の偏見を継承し、その上に構築することができます。」
偏見が最大の問題です。 人工知能モデルには独自のバイアスはありませんが、トレーニング データ内で人間の偏見を継承し、その偏見に基づいて構築することができます。 最も悪名高い例は、Amazon が 2018 年に閉鎖した雇用 AI です 女性応募者の順位が低くなった後, 主に男性の履歴書について研修を受けてきました。
同様の状況を防ぐ鍵となるのは、AI のトレーニング データにさらに注意を払うことです。 モデルのトレーニング データ セット内のバイアス、またはバイアスを促進する可能性のある要因を積極的に探して削除します。 多様な AI チームを構築すると、これらの問題を発見して解決することが容易になるため、役立ちます。
AI への過度の依存も問題を引き起こす可能性があります。 非常に強力ですが、それでも問題が発生する可能性があり、場合によっては、エラーが発生するまでこれらのエラーを特定するのが難しい場合があります。 企業が AI の提案を額面どおりに受け取ると、非効果的な DEI 戦略を追求する可能性があります。
この問題の解決策は、人々が常に最終決定権を持っているようにすることです。 何か行動を起こす前に、理想的にはさまざまな背景を持つ人間の専門家に AI の推奨事項をレビューして検証してもらいます。
AIは注意深く使えば、より包括的な世界を作ることができる
問題は、人工知能が職場の公平性や包括性に影響を与えるかどうかではありません。 このテクノロジーは強力すぎて人気がありすぎて、効果がありません。 問題は、その影響がプラスになるかマイナスになるかであり、それはユーザー次第です。
AIを公平に利用するには注意が必要です。 ただし、適切に注意して取り組めば、DEI 戦略の革新的なツールとなる可能性があります。 それは、それをどこにどのように適用するかを認識することから始まります。
また読む、 ラボ環境における AI の可能性
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源： https://www.aiiottalk.com/ai-helps-create-a-more-equitable-and-inclusive-corporate-world/
