AIは無限の可能性を広げます。 人事チームにとって、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、AIの導入に正面から取り組んでいます。 最近のウェビナーで、G-PのIT担当シニアディレクターであるMaria Leesが、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エージェントであるG-P Gia℠の構築を開始しました。 Gia は HR 向けのエージェント AI で、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。 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” とリーズは言います。 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、その基盤を最初に持たず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、100,0001,500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、出力には常に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 は比類のない精度で構築されており、最終製品は特許申請中の AI と独自の RAG モデルの組み合わせで、AI 業界標準の 10 倍の優れた結果を提供します。
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獲得することは、多くのITリーダーにとって継続的な課題です。 2025年のWorld at Workのレポートによると、AIが意思決定を行うと信じているエグゼクティブはわずか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。
リーの言葉では、“その3%は本当に示唆的で、今は完璧に理にかなっています。” そこには未知のものがたくさんあります。 そして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、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、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場合、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、あらゆる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確保されています。 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評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もって監督されるツールです。 人々はそこから得られる成果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ていることを保証します。一方、IT部門は、このツールが安全でコンプライアンスを遵守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ツールの展開には、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スポットを1つ選んで、そこから素早く勝利を収めてください。 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のでしょうか？
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ことができるプロセスですが、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と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単一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、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。
Giaでコンプライアンスのコストと時間を最大95%削減
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。 専門家が厳選した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 はその道具です。
Giaは、HRエグゼクティブによって2025年のトップHR製品として認められました。 これは、50か国とすべての50の米国の州で、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。
