CHROの人事部門におけるAIガイド：神話、騒乱、測定可能な影響

IBMの人事部門では、10年近くにわたってデジタル変革に取り組んできました。私たちはその過程で多くのことを学びましたが、明確に言えることがあります。最も効果的な教訓は、テクノロジーの実装についてではないということです。

直感に反するように聞こえるかもしれませんが、私たちは行動、文化、リーダーシップについてさらにクリティカルな教訓を学びました。

2016年、当社はWatson Assistantと呼ばれる製品をIBM従業員に提供しました。この製品により、コーディングの知識がないIBM従業員全員が、基本的な質問と回答のチャットボットを開発できるようになりました。これは素晴らしかったですが、2017年初頭までに、人事部門ではさまざまなチャットボットが動作していました。私たちは冗談交じりに「ひどいSF映画」と呼んでいました。人事部だけでも30以上のボットがありました。この体験により、従業員は混乱と不満を感じており、どの人事プロセスにどのチャットボットを使用すればよいか分からず、私たちは変更を加えなければならないと認識しました。

その変化に対応するために、すべてのチャットボットをAskHRという使いやすい1つのインターフェースに統合しました。従業員はどのボットを使えばいいかを心配する必要がなくなりました。すべてが1つのインターフェースにまとめられていました。それによって、AskHRは人事へのデジタル・フロントドアとなりました。唯一の問題点は、IBM従業員が使っていないということでした。1～800の番号に電話したり、Eメールを送信したり、廊下をすぐに歩いてHRパートナーに助けを求めることすらまだできるのに、なぜチャットボットを使用する必要があるでしょうか。

真の行動変革には、時として大胆な行動が必要です。2018年、IBM従業員の行動を変える大きな一歩を踏み出しました。一晩で、35万人のIBM従業員全員の「1～800」の電話番号とEメールアドレスを閉鎖し、世界中の第一線マネージャー向けのHRパートナー・サポートを解除しました。チームが新しいデジタル・フロントエンドを人事部門に強制的に使用させるには、これが必要であることを私たちは直感的に知っていました。最終的に、私たちは正しかったのですが、その道のりは困難なものでした。

「ビッグバン」になり、Eメール、電話番号、ファースト・ライン・マネージャーのHRパートナー・サポートを停止する前の人事部門のネット・プロモーター・スコア（NPS）は+19でした。その後すぐに-35まで下がりました。これは54ポイントの減少です。

最高のテクノロジー、ワークフロー、プロセスを持っていても、ある時点で、決断しなければならない場合があります。-35を乗り切れるか？会社と従業員にとって正しいことをしていると信じるか？それとも別の意思決定を下すか？すべての企業がそのような嵐を乗り切る文化を持っているわけではありません。

私たちにとって、この低下は痛みを伴うものでしたが、予期せぬものではありませんでした。それでも、私たちは正しい道を進んでいると確信していました。18カ月後、NPSは回復し始めました。今では+74になっています。

人々がAIのハルシネーションやバイアスを恐れているため、私たちがHR変革のストーリーを伝えると、反発を受けることもあります。それに対する私たちの答えは、「人間は常にコントロールされている」ということです。皆さんはリーダーでありAIをいつ、どこで、どのように導入するかを決めるのはユーザー自身です。これはツールであり、自由に動作することはありません。ただし、そのアプリケーションは実用的である必要があります。

FOMO（取り残されることへの恐れ）に突き動かされて、AIによる意思決定を推進しないでください。それはどういう意味でしょうか。近所の会社の取り組みに基づいて意思決定を行わないでください。それがエキサイティングだから、あるいはメディアやソーシャルメディアで注目を集めているからです。あなたの会社の価値観やあなたの事業での収益方法に合致しない場合は

単純なことのように聞こえますが、それだけではありません。「AIの取り扱いにどのような安心感を抱いていますか」など、事前に質問する必要があります。「お客様の会社の価値観と一致するものは何ですか？」

IBMでは、どのようなAIの用途にも、常に人間が関与します。人間は最終的な意思決定者であり、それが当社の中核となる価値観の1つです。例えば、AIを使用して、従業員のスキル、市場での希少性、在職期間に基づいて、昇給を推奨します。しかし、どれだけの量を与えるか最終決定を下すのは常にマネージャーです。マネージャーへの報酬提案にAIを使用することに抵抗はありません。貴社はそうならないかもしれません。

ただし、当社では候補者のスクリーニングにAIを使用していません。スキル重視の企業として、当社は候補者の技術的なスキルを重視しており、技術的なスキルを獲得した背景については重視していません。私たちは、アルゴリズムが非伝統的な背景の候補者を排除するのではないかと懸念しています。企業はAIを使って正反対のことをしたいと思うかもしれませんが、それは大丈夫です。ビジネスに何が適合しているかがすべてです。

どこでどのようにAIを使用するかに関係なく、ガバナンスが組み込まれた状態で監視するツールを持つことが重要です。AIが、期待する回答から逸脱し始めたら、すぐに警告を受け取る必要があります。

AIがエンドユーザーに対してどのようなパフォーマンスを発揮しているかを認識する必要があります。フィードバック・メカニズムはクリティカルです。最初は、単純な親指を上げたり、下げたりするだけで十分かもしれませんが、ユーザーは書き込みコメントを通じてフィードバックを提供したいと考えます。継続的なフィードバックにより、データの傾向を把握し、プログラムとポリシーをより迅速に更新することもできます。

例えば、AskHRは当社のAIエージェントに進化しましたが、ツールをどのように強化および改善できるかについて、年間何千ものコメントが寄せられています。問題点をヒアリングして対処していることを従業員が知れば、すぐに賛同してくれます。

「どのようなAIやオートメーションのプロジェクトを実装するのか、どのように決定しているのですか」とよく尋ねられます。選択肢がたくさんあるので難しいですが、まずは自分自身にいくつかの基本的な質問をすることから始めます。

1. どんな問題を解決しようとしているのか？
2. 本当に問題を解決しているか？
3. 解決する価値のある問題か？
4. 得られる利益は何なのか？

なぜこれらの質問をするのか？潜在的なすべてのAIプロジェクトを実装するのに十分な予算、時間、技術スキルなどはありません。優先順位をつけなければなりません。ご自身が抱えている事例を考えてみてください。実際の問題を解決し、従業員の悩みを解決し、組織で拡張して活用するのに十分な規模のユースケースを検討してください。

パイロットを恐れないでください。自社の福利厚生コンテンツについて、従来型から生成AI（生成AI）への移行を検討していたとき、懸念の声もありました。福利厚生にグレーゾーンはなく、答えは正しいか誤っているかのどちらかである可能性があるため、パイロット試験を実施しました。

福利厚生チームは、生成AIがマルチターンで会話を記憶することから、生成AIによって提供できる従業員エクスペリエンスの強化を望んでいました。従来のAIにはメモリーがありません。私たちは人事部門内で90日間のパイロットを実施しましたが、一部の質問は従来型のAIにのみ適切で、生成AIの方が優れていることがわかりました。このような変数により、パイロットが不可欠になります。拡張する前に、リスクに対応した十分な規模のグループで十分にテストを行っていることを確認してください。

AI導入の準備が整っていないなら、無駄にする時間はありません。従業員の小さな問題点を見つけて、それを自動化して始めましょう。そこから規模を拡大できますが、すぐに始められます。

すでにクラウドへの移行を進めている企業にとって、AIは、言い表せないほどの従業員のエクスペリエンス、生産性、トランスフォーメーションを解き放つことができることを知っておいてください。大胆になりましょう。