人事、人事部のリーダーは常により速く動くよう圧力にさらされていますが、中核業務は頑なに手作業にとどまっています。 チームは依然として現地労働法の調査、給与ルールの検証、多州入社プロセスの調整に時間を費やしています。 問題は人工知能(AI)ツールの不足ではなく、それらを展開するための明確な戦略がないことです。 標準化されたワークフローやガードレールがなければ、臨時の人工知能(AI)実験は節約する時間よりも混乱を招くことがあります。
G-P同僚であるGiaの副社長兼プロダクトカウンセル兼法務責任者のエイドリアン・ドリュー氏と、Giaのプロダクトマーケティングディレクターであるアーロン・ブレナン氏と共に、人工知能(AI)を人間の判断に委ねながら最も重い管理上のボトルネックに応用する方法を学ぶ実践的なワークショップに参加しましょう。あなたは以下のことを学びます：
- 最大の摩擦ポイントを狙いましょう: コンプライアンスや従業員業務の繰り返し作業を見つけ出し、人工知能(AI)が即座に時間短縮をもたらす場所を見つけましょう。
- レビュールールの作成: 人工知能(AI)生成ドラフトのレビューと承認のための明確で人間主導のガードレールに置き換えてください。
- 戦略的インパクトを拡大する：事後対応型の火消しから積極的なリーダーシップへと移行し、政策調査やルーチン的なライフサイクルワークフローに75時間以上を費やすことができる。