実験から実行へ: AIがHRと給与処理で水準を上げる方法

AIは、生産性と効率性の向上による利益が真正に変革的であるため、過去数年間でビジネス技術の会話を支配してきました。しかし、McKinseyの報告によると、企業のAIの状況は、ほとんどの回答者が何らかの形でAIツールを使用しているものの、ほとんどがまだ実験段階にあることがわかります。

調査対象の企業のほぼ3分の2が、まだ技術を組織全体に拡大して価値を提供する方法で実行していないという事実と同時に、技術は急速に進化しています。AIは動的であるため、AIの話から計測可能な結果への移行方法を探しているビジネスリーダーにとって、別の課題となります。

HRと給与処理は、実験から実行への旅の中で試験場として浮上しています。ここでは、HRリーダーが直面している課題の概要、人間の監視がなぜ重要であるか、そしてビジネスに最もポジティブな影響を与える方法で進む方法について説明します。

HRと給与処理プロセスにAIを適用するための独自の課題

理論的には、HRと給与処理機能は、多くの高容量、データ集中型プロセスが必要であり、精度と効率が求められるため、AIを適用するための理想的な分野です。ただし、従業員の健康、仕事のパフォーマンス、給与に関する情報などのデータは、どれほど機密性が高いかというと、ほとんどのデータよりも機密性が高くなります。

この背景を考えると、HRと給与処理のコンテキストでAIを展開したいリーダーが直面している主な課題は2つあります。第一はデータのセキュリティです。個人情報（PII）をセキュアされていないパブリックAI環境に置くことは、単純に受け入れられないリスクです。

HRと給与処理のAI機能は、HIPAA準拠のセキュアな環境で実行される必要があります。パブリックのChatGPTインスタンスではありません。それが最初のガイドレールであり、交渉する余地はありません。

AIをどのように適用するかを決定することが2番目の課題です。AIツールは、比較分析の実行や給与処理の異常のスキャニングなどの労働集約型タスクを実行できますが、データの精度が成功の鍵です。HRと給与処理のスペースでは、従業員に直接影響を与えるため、間違いを許す余地はありません。99%のスコアはHRではFです。

これらの理由により、HRリーダーは、プラットフォーム固有の専門知識とガバナンスに強い焦点を必要とします。一般的なAI理論の知識だけでは十分ではありません。また、AIツールがインターネットからの一般的な情報だけでなく、組織独自のデータから学習できるプラットフォームを選択することも重要です。

人間の監視は重要な成功要因

HRと給与処理アプリケーションがAIが計測可能な結果を提供できることを証明するにつれて、効果的なAI戦略は、ガバナンスとデータの完全性だけでなく、人間の監視にも基づいていることが明らかになっています。

ベストアプローチは、組織独自のデータを使用して、AIを実際のワークフローに埋め込み、人間がAI分析を検証することです。この戦略により、組織は、オンラインソースからのパブリックデータを使用するスタンドアロンツールとしてAIを使用する一般的な落とし穴を回避できます。そのアプローチはリスキーです。なぜなら、最も熱心な支持者が認めるように、AIは100%正確ではなく、リスクを最小限に抑えるためにレビューが必要です。

給与バンドの定義を伴うプロセスは、慎重な人間の監視を必要とするHRタスクの良い例です。企業は、高品質の候補者を引き付けるために、競争力のある給与バンドが必要です。いくつかの州には、給与透明性に関する法律があります。HRチームが正確なデータに基づいて決定を下していることを確認することが重要です。

給与バンドの最適化には、ロケーションに関する考慮を含むいくつかの要素が含まれます。したがって、パブリックに利用可能なデータを使用するChatGPTスタイルのプラットフォームに頼るHRチームは、オーランド、フロリダの給与バンドを決定する際に、不注意にニューヨーク市からのデータに基づいている場合、不利になります。

HRチームが、強力なガバナンスコントロールを備えたHIPAA準拠のプラットフォームにアクセスし、組織独自のデータに基づいて分析を実行する場合、実際の結果を示し始めることができます。ただし、人間の要素は、HRと給与処理で精度が選択肢ではないため、依然として重要です。したがって、AIに割り当てられる役割は重要です。

給与バンドを設定したり、税率を特定したりするようにAIに依頼するのではなく、AIを分析に使用し、人間が実行する他のタスクを作成する必要があります。たとえば、AIは、HRが税金を時間通りに支払うためのリマインダーを生成し、システムからのデータに基づいてユーザーにレポートを提供できますが、インターネットからのものではありません。

AIを価値創出に活用する

AIの特徴の1つは、その驚くほどの速さで進化していることです。AIは常に学習し、機能を拡大しているため、どこに、どのようにAIを展開するかを決定することは、常に動的ターゲットを撃つようなものです。

検討すべき戦略の1つは、HRリーダーが最も時間のかかるプロセスのトップ3〜5を特定し、AIがそれらのタスクをどのように効率化することができるかを判断することです。ヘルプは、ワークフローに組み込まれてタスクを完了できるエージェントAI、またはデータ分析を実行できるLLMモデルなど、さまざまな形式で利用可能です。

例えば、ソフトウェア企業は、人工知能を使用して、知的翻訳者として機能することで、従業員の福利厚生の管理を大幅に合理化しています。従業員の福利厚生の管理を必要とする人間リソース情報システム（HRIS）の構造化された構成ルールを満たすために、複雑な福利厚生プラン文書や福利厚生の概要を読み取ることで、AIは、資格要件、カバレッジの階層、自己負担額、寄付上限などの重要なデータポイントを自動的に抽出できます。次に、これらの変数をHRソフトウェアが固有に理解する特定のデジタル形式とロジックに直接マッピングおよび変換します。この自動化により、従来の手動データ入力の手間とエラーが大幅に軽減され、HR部門は、年度の変更、コンプライアンスルールの更新、または新しいオファーのロールアウトを以前よりも速く、正確に、簡単に実行できます。

これは、HRと給与処理のリーダーが実験から実行への移行する際のAIの機能性に関する基本的な真実を示しています。将来、自律エージェント間の会話など、興奮するような可能性がありますが、最終的には、決定は人間のリーダーが下す必要があります。

HRリーダーがガバナンスを中心としたシステムを構築し、データの完全性を確保し、人間の監視を不可欠なコンポーネントとして統合するにつれて、AIはワークフローに埋め込まれたときに負担を担うことができますが、人間が責任を負うことになります。それが、HRと給与処理のパフォーマンスを高めるためにAIを使用する場合にはそうであるべきです。