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HR における AI: ビジネスと人事のリーダーのためのガイド

プラトン再発行
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人事リーダーの 76% 信じる 今後 XNUMX ～ XNUMX 年以内に AI ソリューションを導入しなければ、組織は後れを取ることになります。 AI イノベーションの急速なペースにより、AI は従業員のライフサイクル全体にわたって人事の役割に大きな影響を与えることが予想されます。

まず、AI は、新入社員が採用やオンボーディングからトレーニングやキャリア管理に至るまで、HR や HR テクノロジーとどのように関わるかについての期待を高めることになります。 時間が経つにつれて、AI は個々の人事の役割とチームの目的と構造を完全に再定義する可能性があります。

関連性と競争力を維持するために、ビジネス リーダーと人事マネージャーは、倫理的および法的考慮事項を念頭に置きながら、人事における AI の中核的な機能と使用例を理解する必要があります。

HRにおける予測型AIと生成型AI

予測 AI アプリケーションは、より適切な意思決定を支援し、効率を向上させ、従業員エクスペリエンスを向上させることで、人事の分野で大きな進歩を遂げています。 以下に、従業員のライフサイクル全体にわたって予測 AI がどのように採用されているかを示す例をいくつか示します。

  • タレントアクイジション: 予測 AI は履歴データを分析して、特定の役割で成功する可能性が最も高い候補者を特定し、採用プロセスを迅速化し、より良いマッチングを保証します。
  • トレーニング及び人材開発: 予測 AI は、スキル、パフォーマンス、キャリア目標に基づいて従業員の学習パスをパーソナライズし、継続的なスキル開発をサポートします。
  • パフォーマンスマネジメント: 予測モデルを使用して、従業員の生産性のパターンを分析し、改善の余地がある領域を特定できます。
  • 労働力計画：予測モデルは、市場動向やスキルギャップなどの要因を分析することで労働力の需要を予測し、的を絞った採用とトレーニングを可能にします。
  • 従業員の定着: 予測 AI モデルは従業員のエンゲージメントと満足度を分析して、離職のリスクがある従業員を特定できるため、人事部は人材を維持するための事前の措置を講じることができます。
  • 多様性と包摂: 予測 AI は、採用プロセスや業績評価プロセスにおけるバイアスを特定し、軽減するのに役立ちます。
  • 報酬および福利厚生の管理: 予測モデルは市場データと福利厚生の利用状況を分析し、福利厚生を最適化した競争力のある給与パッケージを設計できます。

生成 AI の最近の進歩は、時間のかかるタスクの高速化、コミュニケーションのパーソナライズ、人事の役割のその他の側面の強化により、人事プロセスに革命をもたらす可能性を実証しています。 ここではいくつかの例を示します。

  • タレントアクイジション: 生成 AI は、職務内容や候補者へのパーソナライズされたメッセージを作成し、採用プロセスを合理化し、候補者のエクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。
  • 従業員のオンボーディング: 生成 AI を使用すると、パーソナライズされたオンボーディング プラン、契約書、その他の管理書類を設計でき、オンボーディング プロセスをより効率的に行うことができます。
  • 学習と開発: 生成 AI は、個人の役割、スキル レベル、学習の好みに基づいてカスタマイズされた学習コンテンツを作成し、効果的なスキル開発を可能にします。
  • パフォーマンスマネジメント: 生成 AI は、マネージャーが従業員にパーソナライズされたフィードバックを提供し、改善すべき領域を特定して、パフォーマンス評価プロセスを合理化するのに役立ちます。
  • 社内コミュニケーション: 大規模言語モデル (LLM) を利用したチャットボットを社内に導入して、人事関連の質問に答え、さまざまな指標に関する最新情報を提供し、従業員からのリクエストを受け入れることができるため、人事担当者はより戦略的なタスクに集中できるようになります。
  • 多様性と包摂: 生成 AI を使用すると、人事文書やコミュニケーションにおける偏った言葉を特定して修正し、より包括的な職場を促進できます。
  • 従業員の関与: 生成 AI は、従業員のエンゲージメント、満足度、その他の関連指標を測定するためのパーソナライズされた調査の作成に役立ち、人事チームに貴重な洞察を提供します。

次に、HR における最も一般的な AI アプリケーションを詳しく見てみましょう。

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採用と雇用のための AI

採用は時間と費用がかかるプロセスであることで知られていますが、AI は採用までの時間を大幅に短縮し、コストを削減できるツールを使用してこの分野を変革しています。

採用における AI の主な用途の XNUMX つは、候補者の調達と選考の自動化です。 AI を活用したプラットフォームは、求人サイト、ソーシャル メディア、企業データベースなどのさまざまなソースからの膨大な量のデータを検索して、潜在的な候補者を特定できます。 また、履歴書や応募書類を大規模に審査し、事前に決定した基準に基づいて最も適任な候補者を特定することもできます。 さらに、自然言語処理 (NLP) アルゴリズムを使用して履歴書の意味論的な内容を評価することができ、候補者のスキルや経験をより深く理解できるようになります。

面接のスケジュール設定と候補者のエンゲージメントも、AI が大きな影響を与えている分野です。 チャットボットと仮想アシスタントは、面接のスケジュール設定を自動化し、候補者の問い合わせにタイムリーに応答し、採用プロセス全体を通じてスムーズで魅力的な候補者のエクスペリエンスを保証します。

いくつかの企業が AI を採用活動に統合する取り組みを主導しています。 たとえば、HireVue の AI を活用したビデオ面接と評価を仮想採用アシスタントと組み合わせることで、企業を支援できます。 最大 4 倍の速さで採用。 Textio の拡張ライティング ソリューションは、求人情報の偏りを排除することで、企業が多様でパフォーマンスの高いチームを構築できるように支援します。 また、hireEZ のオールインワンのアウトバウンド採用プラットフォームは、CRM または応募者追跡システム、GPT で生成された電子メールとテンプレート、自動スケジュール、リアルタイム分析との統合を通じて、人材の魅力と採用を強化します。

人材管理のための AI

AI は、機械学習、予測分析、自然言語処理の力を活用することで、組織の従業員の管理と育成に対する、よりパーソナライズされたデータ駆動型のアプローチを促進します。

人材管理における AI の主な応用は、従業員の個別の能力開発です。 AI を活用したプラットフォームは、個人のスキル、パフォーマンス指標、キャリア願望を分析して、学習および能力開発プログラムをカスタマイズできます。 そうすることで、これらのプラットフォームはスキルのギャップを埋めるだけでなく、継続的な学習と成長の文化の育成にも役立ちます。 さらに、予測分析により、組織内の潜在的な将来のリーダーを予測できるため、後継者計画とリーダーシップの育成に役立ちます。

いくつかの企業やツールが AI の使用を先駆けて人材管理とキャリア管理を変革しています。 例えば、 Workday のスキル インテリジェンス基盤 企業が現在および将来のスキルのニーズを理解するのに役立ち、従業員に関連性があり、状況に応じた、魅力的でパーソナライズされた学習を提供します。 HiredScore は、組織内外の優秀な人材を発掘し、パーソナライズされたキャリア コー​​チングを可能にし、多様性の目標達成に役立つ洞察を提供する AI を活用したソリューションを提供します。

人事における AI の使用に関する法的および倫理的懸念

AI を取り巻く興奮と誇大宣伝にもかかわらず、 人事リーダーの 77% ビジネスのユースケースに適用する場合、その精度と複雑さが懸念されます。 さらに、AI アプリケーションを使用する際のプライバシーと機密性の確保にも懸念があります。

人事業務への AI の導入を成功させるためには、いくつかの点に留意する必要があります。

  • 倫理と公平性。 AI モデルはトレーニング データにバイアスを永続させ、不公平な結果を招く可能性があります。 企業は多様なデータを使用し、AI システムにバイアスがないか監査する必要があります。
  • データのプライバシーとセキュリティ。 企業はデータ保護規制を遵守し、安全なデータの保管および処理方法を使用する必要があります。
  • 透明性と説明可能性。 AI が人事プロセスでどのように使用されるか、特に雇用や昇進などの意思決定に影響を与える場合、従業員が AI をどのように使用するかを確実に理解することが重要です。 透明性は、職場への AI 導入に対する従業員の抵抗を減らすのにも役立ちます。
  • スキルアップ。 ビジネス リーダーは、AI が仕事や仕事の設計に与える潜在的な影響について計画を立てる必要があります。 理想的には、AI によって人事担当者が費用対効果の高い方法でより良い成果を達成できるようにする必要があり、これに関連して、人事チームは AI を理解し効果的に使用するためのスキルアップが必要になります。

人事における人工知能の統合は、データ駆動型で効率的かつパーソナライズされた人事業務へのパラダイムシフトを促進しています。 AI テクノロジーが進歩するにつれ、採用、人材管理、その他の機能への AI の適用により、人事プロセスが大幅に最適化され、組織の効率化に貢献できるようになります。 ただし、AI を責任を持って実装し、マネージャーや従業員に AI について教育して、テクノロジーによって組織内の全員がパフォーマンスと仕事の満足度の両方を効果的に向上できるようにすることが重要です。

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