人工知能(AI)は無限の可能性を広げます。 人事、人事部チームにとっては、グローバルコンプライアンスを簡素化できます。 しかし、たった一度のミスで、法的紛争に巻き込まれたり、評判を落としたりする可能性がある。
IT リーダーは平等な機会を世界中のすべての人へ。 力を尽くして人工知能 (AI) の導入に真っ向から取り組んでいます。 最近のウェビナーで、 G-Pの IT シニア ディレクターである Maria Lees 氏は、人事チームが人工知能 (AI) を統合し、データ セキュリティ、偏見、プライバシーに関する懸念を軽減する方法を共有しました。
Lees は2023にG-Pに入社しました。ちょうど、人工知能 (AI) を活用したグローバル人事、人事部エージェントG-P Gia™の構築を開始した頃でした。 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、人事、人事部向けのエージェント型人工知能 (AI) です。 つまり、リース氏はAIの導入についてよく知っているということだ。 彼女はそれを一つの重要な点に集約している。それはデータの整合性だ。
「基礎的なステップを飛び越えることはできない」とリーズ氏は言う。「ITリーダーとしての私たちの役割の一つは、経営陣がこの道のりを理解できるよう支援することです。」リーダーは、複雑な意思決定を自律的に行えるエージェント型（AI）ツールを求めるかもしれませんが、それは素晴らしい目標であり、私も賛成ですが、まずその基盤がなければ、そこに到達する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第一歩は、データに対する信頼を確立することです。そして、データの価値は、それに入力する情報の質によって決まります。つまり、情報が分断されていたり、不正確だったり、整理されていなかったりすれば、その上に構築するものはどれも完全に欠陥のあるものになってしまうだろう。
エンジニアリングにおける信頼： 3 ％のギャップを埋める
リーズ氏は「透明性を通じた信頼」を強く信じている。人工知能 (AI) の時代には、企業はこの信念をしっかりと持ち、人工知能 (AI) の推奨事項の背後にある「理由」を積極的に情報源を示して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となるものです。
「信頼と透明性は、私たちが独自の (AI) を構築する際に最も重視した点です」とリース氏は説明します。 「 Giaの回答を信頼してもらうためには、まずその基盤を信頼してもらう必要があることは分かっていました。」 そしてそれは、G-Pが10年間培ってきたグローバルな専門知識という、膨大な経験に基づいて構築されている。その知識は無作為に得られたものではない。これには100万件の現実世界のシナリオと、 100 、 000以上の法的検証済みの記事、そして1 、 500以上の政府機関からのデータが含まれています。
ユーザーがGia質問をすると、出力には必ずG-P検証済み情報源が付随します。これは、 G-P専門家がその情報を検証済みであることを意味します。 Giaは比類のない精度を実現するために設計されており、最終製品は特許出願中です。(AI)と独自のRAGモデルを組み合わせることで、業界標準の(AI)よりも10倍優れた結果を実現します。(AI)業界標準よりも4倍優れた結果を実現します。
人工知能（AI）の明らかな進歩にもかかわらず、多くのITリーダーにとって、企業全体でAIツールへの信頼を得ることは依然として継続的な課題です。 2025 World at Work レポートでは、意思決定において人工知能 (AI) を信頼している経営幹部はわずか3 % であることが明らかになりました。 IT部門は、リーダーがAI技術の導入に安心感を持てるよう支援する必要があります。
リース氏の言葉を借りれば、「その3 ％という数字は非常に意味深く、今の時代においては完全に理にかなっている。」世の中には未知の要素がたくさんある。知識や理解が不足していて、誰もがどこかへ到達しようと競争している。しかし、それはまさに根深い信頼のギャップを浮き彫りにしている。そしてそれは、リーダーとしての私たちの課題は、単にテクノロジーを導入することではなく、むしろテクノロジーに対する信頼を築くことにあることを示している。だから私の助言は、それを非常に優秀な新しいチームメンバーだと考えてみることです。信頼関係は段階的に築いていく必要がある。
人間参加型検証フレームワーク
すべての人工知能 (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。 誰もが自社で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に対して厳格な審査プロセスを設ける必要がある。では、IT チームは人工知能 (AI) ツールを導入する前に、どのように評価できるのでしょうか? 「この質問は、 G-Pにおける私たちの哲学の核心を突くものです」とリースは語る。
Lees 氏は、 G-Pの人事部シニア ディレクターである Connie Diaz 氏との仕事上の関係を利用して、 IT チームがどのように新しい人工知能 (AI) テクノロジーを自社に導入しているかを紹介します。 「ですから、チーム、特に人事部が新しいツールを採用したいと考えたとき、私のチーム（IT）の役割は、プロセスの最後で門番になることではありません。 最初から戦略的なパートナーになる、という方がより適切でしょう。「これはまさに、部門横断的な真のコラボレーションです」と彼女は言う。
IT部門は、あらゆるツールの検証において人間が関与する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を確保している。技術チームはエンジニアリング標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、グローバルなコンプライアンスに関する法的レビューを行い、人工知能 (AI) 評議会はガバナンスの整合性を保証し、人事部は重要なビジネスと倫理のケースを提示します。
「これを共同作業と捉えることで、信頼関係の基盤を築くのに役立つ」とディアス氏は同意する。「つまり、雇用主や経営者にとって、 Giaのような人工知能 (AI) ツールは単なるブラックボックスではなく、人事、人事部、IT 専門家の両方によって積極的かつ透明性をもって監視されるツールなのです。 人々はそこから得られる結果をはるかに信頼するようになるだろう。」
人事部はツールが倫理的かつ公正に使用されていることを保証し、IT 部門はツールが安全で法令に準拠していることを確信します。 これは、人々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、共通の責任です。
クリーンなデータソースから始めましょう
新しい人工知能 (AI) ツールの展開には、数週間から数か月かかる場合があります。 これは、すぐにAIモデルで使用できるデータがあるかどうかによって異なります。 データが不完全で、IT部門が抽出する必要のある互換性のない形式で保存されているかどうかによって異なります。 リーズ氏は、まずは小規模から始めることを勧めている。「海を沸騰させようとするな。」取り組める場所を一つ選んで、そこから手っ取り早く勝利を掴みましょう。「そこから勢いをつけていきましょう」と彼女は言う。
大きな問題は概してデータプライバシーに関するものだ。
第一に、会社のデータを人工知能 (AI) モデルのトレーニングに使用できるか?
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、適切な人物だけが適切な情報にアクセスできるようにできるでしょうか？
「私たちはこれらの重要な問題すべてに集団で、そして率直に取り組んでいるので、議論は問題点を列挙することではありません。」「重要なのは、実際の解決策を見つけることだ」とリーズ氏は語る。「このプロセスに従えば、誰にとってもメリットがある。」私たちは自信を持って承認できます ビジネスに役立つ（AI）ツール…これは一見ハードルのように思えるプロセスですが、私たちはそれを強力なパートナーシップに変え、 G-Pと私たちのデータを確実に保護できるようにしました。」
IT と人事、人事部: データ準備のパートナー
Lees 氏は、人工知能 (AI) への取り組みを開始するチームに対して、準備の重要性を強調しました。 不完全なデータに基づいて（AI）モデルを選択すると、組織内で築こうとしている信頼を損なうような、質の低い結果を招くことになります。 リース氏のアドバイスは、チームがツールを選択する前に、データ基盤を最初のチェックポイントとする必要があるということだ。そこで人事、人事部、IT 間の緊密なパートナーシップが非常に重要になります。
まず、IT はデータを整理して一元化することで、人事部を支援できます。 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単一の情報源に統合することを意味します。次に、IT は、人事部がデータ ガバナンスを確立し、従業員の機密情報を保護するための強力なアクセス制御を導入できるように支援します。
データの収集方法と利用方法に関する明確なルールを定めることは、正確性とプライバシーの保護にとって極めて重要である。
Gia を使用すると、コンプライアンスのコストと時間を最大95 % 削減できます。
コンプライアンスのハードルによって人事、人事部チームの活動が遅れ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、勢いを加速させ、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チームの高い基準を満たすことができます。 Giaはそのためのツールです。
Gia 、人事、人事部エグゼクティブによって、 2025人事、人事部のトップ製品として認められました。 これは、 50国とすべての米国の50州にわたるコンプライアンスの最も難しい質問に答えることで、グローバルな人事、人事部を合理化するように設計されたエージェント型人工知能 (AI) です。
弁護士への相談といった煩わしさや、高額な弁護士費用はもう不要です。Giaを使えば、グローバルなコンプライアンスは簡単です。信頼できる専門家による指導を受けて、グローバルな人事、人事部を簡素化したいですか? 今すぐ無料トライアルに登録しましょう。
IT部門が人事部とどのように効果的に連携できるかについて、マリア・リース氏からさらに詳しく知りたい方は、同僚のコニー・ディアス氏との対談をご覧ください。
