実験から実行へ：AIがHRと給与処理で成果を上げる方法

AIは、生産性と効率性の向上という点で、ビジネス技術の会話を支配してきた。マッキンゼーのレポートによると、ほとんどの企業がAIツールを使用しているが、ほとんどがまだ実験段階にある。

約2/3の企業がまだ技術を組織全体に拡大して価値を生み出していない。同時に、技術は急速に進化している。AIは動的ターゲットであり、ビジネスリーダーがAIのハYPEから計測可能な結果に移行するためのもう1つの課題である。

HRと給与処理は、実験から実行への旅の試金石として浮上している。以下は、HRリーダーが直面している課題の概要であり、人間の監督がどのように重要であるか、そしてどのようにして最も良い影響を与えることができるかである。

HRと給与処理プロセスにAIを適用する独自の課題

理論的には、HRと給与処理機能は、AIを適用するのに理想的な分野である。多くの高容量、データ集中型のプロセスがあり、精度と効率が必要である。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、データは非常に機密性が高くなる。

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2つの主な課題がある。第一の課題は、データのセキュリティである。個人情報を非セキュアなパブリックAI環境に置くことは、受け入れられないリスクである。

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する必要があり、パブリックのChatGPTインスタンスでは実行できない。これが最初のガイドラインであり、交渉する余地はない。

第二の課題は、技術をどのように適用するかである。AIツールは、比較分析を実行したり、給与処理の異常をスキャンしたりするような、労働集約型のタスクを実行できる。しかし、HRと給与処理の分野では、データの精度が成功の鍵である。従業員に直接影響を与えるため、エラーの余地はない。HRでは99%のスコアはFである。

これらの理由により、HRリーダーは、HRと給与処理でAIを効果的に適用するために、プラットフォーム固有の専門知識と強力なガバナンスに焦点を当てる必要がある。一般的なAI理論の知識だけでは不十分である。また、組織独自のデータからAIツールを学習できるプラットフォームを選択することも重要である。

人間の監督は重要な成功要因

HRと給与処理のアプリケーションがAIを使用して計測可能な結果を生み出す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、人間の監督も重要な成功要因であることが明らかになっている。

最も効果的なアプローチは、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組み込み、人間がAIの分析を検証することである。この戦略により、組織は、パブリックデータをオンラインソースから取得するスタンドアロンAIツールを使用するという一般的な落とし穴を避けることができる。このアプローチはリスクが高い，因为、AIは100%正確ではなく、リスクを最小限に抑えるためのガイドレールとしてのレビューが必要であることを、最も熱心な支持者も認識している。

給与バンドの定義プロセスは、慎重な人間の監督が必要なHRタスクの良い例である。企業は、高品質の候補者を引き付けるために、競合力のある給与バンドが必要であり、いくつかの州には給与透明性法が存在する。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ある。

給与バンドの最適化には、ロケーションに関する考慮など、複数の要素が関係する。したがって、パブリックデータにアクセスする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、ニューヨーク市のデータに基づいて給与レベルを誤って設定する可能性がある。

HRチームが、組織独自のデータに基づいて分析を実行する強力なガバナンスコントロールを持つ、HIPAA準拠のプラットフォームにアクセスできる場合、実際の結果を示し始めることができる。しかし、精度はHRと給与処理では必須であるため、人間の要素は依然として重要である。したがって、AIに割り当てられる役割は重要である。

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、人間が実行するタスクを作成する必要がある。たとえば、AIは、税金を時間通りに支払うためのリマインダーを生成し、システムのデータに基づいてユーザーにレポートを提供することができる。

価値を生み出すためにAIを展開する

AIの特徴の1つは、その急速な進化である。AIは常に学習し、能力を拡大しているため、AIをどのように展開するかを決定することは、動的ターゲットを打つようなものである。

1つの戦略は、HRリーダーが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簡素化できるかを判断することである。agentic AIやLLMモデルなどのフォームで、すでにヘルプが利用可能である。

例えば、ソフトウェア企業は、従業員の福利厚生の管理を大幅に簡素化するために、AIを使用し始めている。人間とHRシステムの両方が理解できるように、複雑な福利厚生プラン文書や要約を読み取り、重要なデータポイントを自動的に抽出するために、AIは高度な自然言語処理を使用する。次に、AIはこれらの変数をHRソフトウェアが理解する特定のデジタル形式と論理に直接マッピングし、変換する。従来の手動データ入力の手間とエラーを自動化することで、HR部門は、年次プランの変更、コンプライアンス規則の更新、または新しいオファーの導入を以前よりも迅速に、正確に、簡単に実行できるようになる。

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において、AIの能力に関する基本的な真実を示している。将来、自律エージェント間の会話など、興奮する可能性があるが、最終的には、人間のリーダーが決定を下す必要がある。

HRリーダーが、ガバナンスを中心に据え、データの完全性を確保し、人間の監督を不可欠なコンポーネントとして統合するシステムを構築するにつれて、AIはワークフローに組み込まれたときに負担を担うことができる。しかし、HRと給与処理のパフォーマンスを高めるためにAIを使用するリーダーにとって、人間は依然として責任を負う。そうするべきである。