人工智慧開啟了無限的可能性。 對於人力資源團隊而言，它可以簡化全球合規性。但只要走錯一步，您就可能陷入法律糾紛和聲譽受損。
IT 領導者為世人打造求職機會均等的世界。 在最近的網路研討會中，G-P 資深 IT 總監 Maria Lees 分享人力資源團隊如何整合人工智慧，並減少對資料安全、偏見和隱私的疑慮。
Lees 在2023 加入G-P ，就在我們開始建立人工智慧-powered 全球人力資源代理的時候、 G-P Gia™. Gia 是適用於人力資源的人工智慧 (Agentic AI)，可降低合規成本與時間，最高可達95% 。因此，Lees 對於人工智慧的採用瞭如指掌，她將之歸結為一件重要的事：資料完整性。
"Lees 說：「你不能跨越基礎步驟。"作為 IT 領導者，我們的部分職責就是幫助領導階層瞭解這個旅程。領導者可能會要求一個能夠自行做出複雜決策的代理人工智慧工具，雖然這是個很棒的目標，我也很喜歡，但如果沒有這個基礎，要達到這個目標不一定很現實。 而要建立這樣的基礎，第一步就是要建立對資料的信任，而資料的好壞只取決於您提供給它的資訊。因此，如果它是孤立的、不準確的或混亂的，那麼您在其上建立的任何東西都會是完全錯誤的。
工程信任：彌合3 %的差距
Lees 堅信「透過透明度建立信任」。在人工智慧時代，企業必須以此為根基，並願意展示人工智慧建議背後的來源和解釋「為什麼」。 這是產品可信度和使用者信心的基礎。
“Trust and transparency is something that we took to heart when we built our own AI,” Lees explains. “We knew that for anyone to trust Gia’s answers, they'd have to trust its foundation. And it's built on a ton of experience, a decade of G-P’s own global expertise. Its knowledge isn't random. It includes a million real-world scenarios and over 100,000 legally vetted articles and data from over 1,500 government sources.”
當使用者向 Gia 提出問題時，其輸出總會附有 G-P Verified Sources（G-P 經驗證的來源），表示 G-P 專家已驗證這些資訊。Gia 是專為無與倫比的精確度而打造，其最終產品是正在申請專利的人工智慧，結合專屬的 RAG 模型，其結果比人工智慧的業界標準高出10倍。
儘管人工智慧有明顯的進步，但對許多 IT 領導者而言，如何取得全公司對這些工具的信任，仍是一項持續的挑戰。2025 World at Work 報告顯示，只有3% 的主管會信任人工智慧來做任何決定。 IT 部門需要協助領導人放心採用人工智慧技術。
用 Lees 的話來說"那個3% 真的很有說服力，現在看來非常有道理。外面有很多未知數。我們缺乏知識和了解，每個人都在爭分奪秒。但這確實凸顯了天然的信任差距。這也顯示出我們身為領導者所面臨的挑戰不只是實施科技，而是要建立對科技的信心。所以我的建議是，把它當成一個聰明過人的新團隊成員。您必須逐步建立信任"。
人機互動驗證框架
不是所有的人工智慧工具都是一樣的。 而且不是每個人都能建立自己的解決方案，因此公司需要一個強大的第三方工具審核程序。那麼，IT 團隊如何在推出人工智慧工具之前對其進行評估？ "Lees 說：「這個問題確實觸及我們在 G-P 的核心理念。
Lees 利用她與 人力資源資深總監 Connie DiazG-P 的工作關係，展示 IT 團隊如何將新的人工智慧 技術 引進 他們的公司。"因此，當任何團隊（尤其是人力資源部）想要採用新工具時，我的團隊 [IT] 的角色不是在流程的最後把關。更多的是從一開始就成為戰略合作夥伴。她說：「這是我們真正的跨功能合作。
IT 採用人為迴圈的方式來驗證每個工具，跨功能的專業知識可確保合規性和信心。技術團隊會評估是否符合工程標準，IT 部門會分析安全風險，法律部門會審查全球合規性，人工智慧委員會會保證治理的一致性，而人力資源部門則會提供重要的商業和道德案例。
"Diaz 同意：「將此視為一項共同努力，有助於建立信任的基礎。"因此，作為一名雇主或執行人員，像Gia 這樣的人工智慧工具不只是一個黑盒子，而是一個由人力資源和 IT 專家共同積極且透明地監督的工具。 人們更有可能相信他們從中獲得的成果。
人力資源部可保證工具的使用符合道德與公平，而 IT 部門則可確保其安全性與合規性。這是一項共同的責任，展現出對人與資料完整性的承諾。
首先要有一個乾淨的資料來源。
推出新人工智慧工具的時間表可能需要幾週到幾個月不等。 這取決於您是否擁有可立即用於人工智慧模型的資料，或是您的資料不完整且以不相容的格式儲存，而 IT 將需要擷取這些資料。 Lees 建議從小事做起。"別想把大海煮沸只要挑選一個您能攻克的地點，就能快速獲勝。她說：「從那裡開始建立你的動力。
主要問題通常都與資料隱私有關。
首先：公司的資料可以用來訓練人工智慧模型嗎？
第二：IT 如何設定嚴格的存取控制，讓只有正確的人才能看到正確的資訊？
「因為我們是集體且正面地解決所有這些關鍵問題，所以談話的內容並不是羅列問題。Lees 說：「關鍵在於找到實際的解決方案。"當我們遵循這個流程時，對每個人來說都是雙贏。我們可以有信心地批准一個能幫助業務的人工智慧工具......這個過程可能會被人看成是一個障礙，但我們已經把它變成了一個強大的合作夥伴關係，以確保我們能保護G-P 和我們的資料"。
IT 與人力資源：資料就緒的合作夥伴
對於剛開始人工智慧之旅的團隊，Lees 強調準備工作的重要性。 在不完整的資料上選擇人工智慧模型，將導致不良的輸出，損害您試圖在組織中建立的信任。 Lees 的建議是，在團隊選擇工具之前，資料基礎必須是第一個檢查點。這就是人力資源與 IT 密切合作的重要性所在。
首先，IT 可以透過清理和集中資料來協助人力資源部。這意味著將來自不同系統的資訊，例如薪資、福利及績效評估等，整合為單一資訊來源。接下來，IT 可以協助人力資源部門建立資料管理，並設置強大的存取控制，以保護敏感的員工資訊。
制定清晰的資料收集和使用規則對於確保準確性和隱私至關重要。
使用 Gia 可節省合規成本和時間高達95%
不要讓合規障礙拖慢您的人力資源團隊。經過專家審核的人工智慧工具可以加速動力，並滿足 IT 團隊對資料安全性、道德透明度和可驗證的合規性的高要求。 Gia 就是這樣的工具。
Gia榮獲 評選為 最佳人力資源產品2025 。它是專為簡化全球人力資源而設計的人工智慧 (Agentic AI)，可回答50 國家和美國各州 (50 ) 最棘手的合規問題。
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若要從 Maria Lees 瞭解更多關於 IT 如何與人力資源成功合作的資訊，請觀賞她與同事 Connie Diaz 的完整討論。
