Kryterionポッドキャスト「Certified Skills in Tech + AI」の最新エピソードでは、Alter Ego Acceleratorsの共同設立者であるインドラニル・センに話を聞いた。インドラニル・センは、従業員中心主義に重点を置いて職場文化を再構築する先駆的な提唱者である。彼の戦略哲学は、EXイコールCXという方程式を中心に展開され、従業員体験（EX）と顧客体験（CX）の本質的なつながりを強調している。
アメリカン・エキスプレスやIBMのような有名企業で培った豊富な企業経験を持つインドラニルは、従業員を第一に考え、彼らの満足を顧客ロイヤリティの触媒と考えている。
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AIの台頭とその生産性や企業への影響について考えるとき、自分の主要なスキルが自動化されると感じて躊躇する人が多い中で、AIが仕事の生産性や、AIを導入するために企業を変革する経験全体にどのような影響を与えるとお考えですか？
ここ数年で大きく成長したAIは、世界中で大きな勢いとペースを取り戻していると思う。それはテクノロジー・プラットフォームや領域を横断している。私の専門分野である人事領域では、人事がさまざまな形でAIを受け入れています。中小企業と仕事をしていると、彼らの多くがビジネス・ニーズのためにテクノロジー・ソリューションの導入に非常に熱心に取り組んでいるのを目にする。彼らは期待を高め、プロセスを自動化し、アナリティクスの形で直感的な洞察を提供するテクノロジー・ソリューションを求めている。
大企業は、意思決定を支援するために必要なロジックとアルゴリズムを介してデータセットを適用するAI機能を備えた技術プラットフォームを採用しています。私たちのクライアントの多くは、AIの能力に興味を持ちつつも、限られた認識と高額な投資のために懐疑的であることがあります。私たちは、シミュレーションを紹介し、AIの能力を証明し、採用を奨励するためにお客様と関わっています。私たちは、同じ業界における同様の導入事例を紹介し、AIを使用して望ましい結果を達成できるよう支援します。重要なのは、要件を正確に収集し、最適なロジックとアルゴリズムを構築して、その成果を達成するためにAIを統合することです。正しく行わなければ、結果に悪影響を及ぼしかねない。
つまり、HRにおけるAIの受容と需要は著しく高まっている。AIは人材分析や行動傾向の複雑なアルゴリズムをまだマスターしていないが、採用、人材獲得、学習・開発などの領域はAIを受け入れ始めており、望ましい結果をもたらしている。
AIとトレーニングについてどう思いますか？AIの分野では人材の再教育が必要です。エグゼクティブにはさまざまなスキルセットや経歴があることを考えると、何から始めればいいのでしょうか？AIが急速に変化する中で、企業はどこに時間とエネルギーを投資すべきかをどのように判断するのでしょうか？
トレーニングや能力開発は、ここ数年でAIが勢いを増し、成熟してきた。一般的な行動介入に基づくクラスルームトレーニングのような伝統的な介入は、個別の提供へと進化している。AIは、コンピテンシーやスキルに基づいた個人のプロファイリングを学習・開発チームが行うのを助ける。AIがパフォーマンス管理と統合されると、学習コンサルタントやトレーナーは、学習介入を導入する機会領域について、より良い洞察を得ることができる。
学習チームは、どのような介入が個人にとって最も効果的かを判断できるようになった。万能の解決策はない。ラーニング・コンサルタントは、外出先での学習、柔軟なタイムライン、測定可能な成果など、個人のためにオーダーメイドの介入策をカスタマイズできるようになった。例えば、ゲーミフィケーションを通じて学習介入を理解する場合、AIはトレーニング・プログラムをゲーミフィケーション・モデルに変換する手助けをする。ビジュアルやケーススタディを通してよりよく理解できれば、AIは私の学習ニーズに関連するケーススタディを引き出してくれる。
AIは行動パターンとパフォーマンスデータを統合し、学習コンサルタントが個人に最適な学習プログラムと提供方法を決定し、望ましい結果をもたらすのを支援する。人間の心理や行動の解釈にはまだ長い道のりがありますが、私たちは大きな進歩を遂げました。現在のL&D介入は、望ましい結果をもたらすために、多くのカスタマイズと個別化を伴う。
AIが急速に変化する中、企業はどこに時間とエネルギーを投資するのか？Kryterion最高業務責任者ロブ・アームストロングが、AI時代の労働力強化に関する7つの洞察を語ります。
AIに関して、簡単に勝てるものはありますか？今すぐにでも導入すべきものは何でしょうか？
私の経験では、AIはここ3年から5年の間に、リクルート、採用、人材獲得の分野で最も迅速かつ効率的に導入された。その主な理由は、彼らの仕事が大量にあるためだ。採用要件があると、数多くの履歴書や応募書類が採用担当者のもとに届く。従来は、これらを個人でふるいにかける必要があり、時間と手間がかかっていた。多くのHRMSテクノロジー・プラットフォームは、適切なスキルセットやコンピテンシーを特定するのに役立つアルゴリズムやロジックで体系化されたATS（応募者追跡システム）を導入しており、キーワードや望ましい行動を用いて職務内容と照合する。
これにより、世界中の人材獲得チームは、履歴書をふるいにかけて最適な候補者を見極める時間を短縮できるようになった。さらに、ロボット面接を採用している人材紹介会社もある。以前は個人によって行われていた最初のスクリーニングは、現在では事前に入力された質問と回答によって処理され、チャットボットやロボット面接プロセスによってフロントエンドが行われる。このプロセスは、ボディーランゲージ、熟練度、自信のレベルをより深く洞察し、人手をあまりかけずに迅速かつ効率的に適切な候補者を選ぶのに役立っている。
採用や人材獲得は、AIが世界的に足場を固めている分野のひとつだ。
多くの候補者にとって、それは少し怖いことだと思いませんか？おそらく、このすべてには多くの脅迫がある。
もちろんです。これは私の専門分野なので研究してきました。私が考えるリスクは、ユーザーが効率的に訓練されなければ、バイアスが入り込む機会があるということです。このようなバイアスは、組織にとって決して健全でも望ましいものでもない。今まさに起こっていることです。例えば、インドの業界全体の離職率は際立って高い。人事チームは、AIが効果的に導入された場合、なぜ従業員の間にこれほど多くの離職、怒り、不安があるのかを自問する必要がある。
対面式面接に慣れていた大衆や団塊の世代が、遠隔式面接に移行するリスクがある。ロボットやチャットボットを目の前にすると、圧倒されるかもしれない。テクノロジー・プラットフォームにロジックとアルゴリズムを送り込みながらバイアスを克服するのは、多くのテスト実行、シミュレーション、手取り足取りを必要とする複雑なプロセスだ。適切なトレーニングがなければ、AIを活用した採用プロセスの効率は上がらないだろう。
AIは多くのデータセットを使ってアルゴリズムの技術を完成させたが、相互作用やチームの仲間意識といった人間的な要素にはまだ人間の経験が必要だ。人間同士の交流には、物事をより確かなものにする何かがあり、人生の機微をAIが捉えるのは難しい。AIが私の脳をスキャンし、あなたの脳とマッチさせることができたとしても、人間の経験の複雑さゆえに、何かが浮かび上がってきて、それを狂わせてしまうだろう。
AIについて考えている経営者の皆さんにアドバイスがあるとしたら、それはどんなメッセージですか？
ある経営幹部はAIを何でも受け入れる方向に大きく傾いており、またある経営幹部はAIを使った仕事に対して非常に後退的でコミットしていない。今日のAIの段階を考えると、バランスの取れたアプローチが必要だ。適切な人材の採用や財務予測の構築といった重要なビジネス上の意思決定において、AIを盲目的に頼ることはできない。AIやアナリティクスを使用する際にはバランスを保つ必要があるが、事後データとの関連性を考慮する必要がある。データセットの精度と統計的信頼性のレベルを見て、AIを盲目的に信頼できるのか、それとも主に自動化と作業負荷の最適化のために活用し、重要な意思決定の大部分は統計・分析技術を用いて人間の脳に任せるべきなのかを結論づける。
KryterionAIを統合したテスト開発と提供へのアプローチ
Kryterion では、AI が私たちの業界にもたらすチャンスと破壊を明確に認識しています。私たちの最優先事項は、テスト開発と配信のためのツールにおいて、セキュリティ、イノベーション、サービス、価値のベストミックスをお客様に提供することです。AIは、私たちの製品や方向性において、急速に不可欠な技術になりつつあります。私たちがAIとともに歩む道は、AIがもたらす直接的なメリットを網羅する一方で、AIの進化を鋭く意識することで、私たちの製品がお客様のニーズに応え、あるいはそれを上回ることを保証し続けることができるのです。
私たちの将来とクライアントにとってAIがいかに重要か、さらに話し合いたいので、ミーティングを設定するためにご連絡ください。
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