AIは無限の可能性を開拓します。 人事チームにとっては、グローバルコンプライアンスを簡素化できます。 しかし、1つの間違ったステップは、法的紛争や評判の低下に陥る可能性があります。
世界中のITリーダーがスリーブをまとめ、AIの採用に取り組んでいます。 GのIT担当シニアディレクターであるMaria Lees氏は、最近のウェビナーで G-P、人事チームがAIを統合し、データセキュリティ、バイアス、プライバシーに関する懸念を緩和する方法を紹介しました。
Leesは 2023年に G-Pに入社しました。その頃、AIを活用したグローバルHRエージェント G-P Gia™の構築を開始しました。 Gia は、コンプライアンスのコストと時間を最大 95% 削減できる HR 向けのエージェント AI です。 リーズはAIの採用について何かを知っていますが、それを1つの重要なこと、つまり データの完全性にまとめています。
“You can't leapfrog foundational steps” リーズは言う。 ITリーダーとしての私たちの役割の一部は、リーダーシップがこの道のりを理解するのを助けることです。 リーダーは、自分で複雑な意思決定を行えるエージェントAIツールを求めるかもしれません。それは素晴らしい目標であり、私はそれを愛していますが、その基盤なしに最初にそこにたどり着くことは必ずしも現実的ではありません。 そして、その基盤を築くための最初のステップは、あなたのデータへの信頼を確立することです 、そして、あなたのデータはあなたがそれを提供する情報と同じくらい良いものです。 だから、それがサイロ化されている、それは不正確である、またはそれが厄介であるならば、あなたがその上に構築するものは完全に欠陥があるでしょう。
エンジニアリング信頼： 3%のギャップを埋める
リーズは“透明性を通じた信頼”を信じている。 AIの時代には、企業はこのマントラに固執し、情報源を示し、AIの推奨の背後にある理由を喜んで説明する必要があります。 これは、製品の信頼性とユーザーの信頼の基盤です。
“信頼と透明性は、私たちが独自のAIを構築したときに心に留めたものです”とLeesは説明します。 私たちは、誰もが Giaの答えを信頼するためには、その基盤を信頼しなければならないことを知っていました。 そして、それは、 G-P自身のグローバルな専門知識の10年の経験に基づいて構築されています。 知識はランダムではない。 これには、100万の現実世界のシナリオと、 1,500 以上の政府情報源からの100,000 以上の法的に精査された記事とデータが含まれています。
ユーザーが Gia に質問をすると、出力は常に G-P 検証済みソースが伴います。つまり、 G-P の専門家が情報を検証したということです。 Gia は 比類なき精度で構築されており、最終製品は特許出願中の AI と独自の RAG モデルの組み合わせで、AI 業界標準の 10 倍以上の結果を提供します。
AIの明らかな進歩にもかかわらず、ツールに対する全社的な信頼を得ることは、多くのITリーダーにとって継続的な課題です。 2025 World at Work のレポート によると、AI を信頼して意思決定を行えるのは 3% に過ぎません。 IT部門は、リーダーがAIテクノロジーの採用に慣れるように支援する必要があります。
3%は本当に言ってるし、今は完璧な意味がある。 そこには未知のものがたくさんあります。 知識と理解が不足しており、誰もがどこかに辿り着くためのレースに参加しています。 しかし、それは本当に自然な信頼のギャップを強調しています。 また、リーダーとしての私たちの課題は、単にテクノロジーを実装することではなく、テクノロジーに対する信頼を築くことであることを示しています。 私のアドバイスは、それを新しい、信じられないほど賢いチームメンバーとして考えることです。 徐々に信頼を築かなければならない。
ヒューマン・イン・ザ・ループ検証フレームワーク
すべてのAIツールが同じように作られているわけではありません。 また、誰もが独自のソリューションを構築できるわけではないため、企業はサードパーティ製ツールの強力な審査プロセスを必要としています。 では、ITチームはAIツールを展開する前にどのように評価できるのでしょうか？ “この質問は、本当に G-Pにおける私たちの哲学の核心をなすものだ”とリーズは言う。
Leesは、 G-P の人事担当シニアディレクターであるConnie Diazとの仕事上の関係を利用して、 ITチームが新しいAIテクノロジーを自社に導入する方法 を紹介しています。 ですから、どのチーム、特に人事部も新しいツールを採用したいと思っているとき、私のチームの[IT]役割はプロセスの最後にゲートキーパーになることではありません。 最初から戦略的パートナーになるのが一番です。 これは、私たちが引き受ける真の部門横断的なコラボレーションです。
IT部門は、すべてのツールを検証するために 人間のループ内 アプローチを採用しており、部門横断的な専門知識によってコンプライアンスと信頼性が保証されています。 技術チームはエンジニアリング基準との整合性を評価し、IT部門はセキュリティリスクを分析し、グローバルコンプライアンスの法務レビューを行い、AI協議会はガバナンスの整合性を保証し、HRは重要なビジネスと倫理のケースを提供します。
“これを共同の努力として見れば、信頼の基盤を築くのに役立つ”とディアスは同意する。 だから、雇用主として、あるいは幹部として、 Gia のようなAIツールは単なるブラックボックスではなく、HRとITの専門家の両方によって積極的かつ透明性を持って監督されるツールです。 人々はそこから得られるアウトプットを信頼する可能性がはるかに高い。
人事部は、このツールが倫理的かつ公正に使用されることを保証 し、IT部門は、このツールが安全でコンプライアンスに準拠しているという確信を与えます。 これは、人とデータの完全性の両方に対するコミットメントを示す共有責任です。
クリーンなデータソースから開始
新しいAIツールの導入には、数週間から数か月かかることがあります。 これは、AIモデルですぐに使用できるデータがあるか、データが不完全でITが抽出する必要がある互換性のない形式で保存されているかによって異なります。 リーズは小さめのスタートをおすすめします。 海を沸騰させてはいけない。 取り組むことができる点を1つ選んで、その点から素早く勝つ。 そこから勢いをつくり始める”と彼女は言う。
大きな問題は、データプライバシーです。
1つ目は、同社のデータをAIモデルのトレーニングに活用できるか？
第二に、IT部門はどのようにして厳格なアクセス制御を設定し、適切な人々だけが正しい情報を見ることができるでしょうか？
我々はこれらの重要な問題すべてに集団的かつ先行して取り組んでいるので、会話は問題を列挙することではありません。 それは実際の解決策を見つけることだ”とリーズは言う。 私たちがこのプロセスに従うとき、それはすべての人にとってウィンウィンです。 ビジネスに役立つAIツールを自信を持って承認できます...それはハードルとして見るかもしれないプロセスですが、G G-P とデータを確実に保護するために強力なパートナーシップに変えました。
ITおよびHR：データレディネスのパートナー
AIの旅を始めるチームにとって、リーは準備の重要性を強調しました。 不完全なデータでAIモデルを選択すると、出力が悪くなり、組織内で築こうとしている信頼が損なわれます。 Leesのアドバイスは、チームがツールを選択する前に、 データ基盤が最初のチェックポイントでなければならないということです。 そこで、人事とITの緊密な連携が非常に重要になります。
まず、IT部門は、データをクリーニングして一元化することでHRを支援できます。 これは、給与、福利厚生、業績評価など、さまざまなシステムからの情報を1つのソースに統合することを意味します。 次に、IT部門はHRがデータガバナンスを確立し、機密性の高い従業員情報を保護するための強力なアクセス制御を導入するのに役立ちます。
データの収集方法と使用方法 に関する明確なルールを作成することは、正確性とプライバシーにとって非常に重要です。
コンプライアンスのコストと時間を最大 95%削減 Gia
コンプライアンスのハードルが人事チームを鈍化させないようにしてください。 専門家による検証済みのAIツールは、勢いを加速し、データセキュリティ、倫理的透明性、検証可能なコンプライアンスに関するITチームの高い水準を満たすことができます。 Gia その道具です。
Gia は、 HRエグゼクティブによって 2025 のトップHRプロダクトとして認識されました。 これは、 50 か国と 50 の米国全州で、コンプライアンスに関する最も厳しい質問に答えることで、グローバル HR を合理化するために設計されたエージェント AI です。
弁護士のハードルや費用のかかる請求可能時間はありません。 Giaがあれば、グローバルコンプライアンスは簡単です。 信頼できる専門家による綿密なガイダンスで、グローバルHRを簡素化したいですか？ 今すぐ無料トライアル にご登録ください。
マリア・リーズから、IT部門が人事部門とうまく連携できる方法についてさらに詳しく学ぶには、 同僚のコニー・ディアスとの話し合いを詳しく見てください。
