人的資本管理システムの進歩、より戦略的でデータ主導の人材および才能管理の実践、偏見に対する注目の高まりはすべて、人材の雇用、育成、昇進、解雇の方法を変える要因となっています。
私はタレントマネジメントとリーダーシップ育成の分野で教鞭をとり、またその分野で活動しています。これらのプログラムや実践を実社会で活用し、これらの実践がどのように変化しているかを学び、研究し続けています。人工知能（AI）とシステムはすでに大きなビジネスとなっており、2021年には380億ドル以上の市場規模を誇ります。AIを基盤としたソフトウェアは、間違いなく急速に進歩し、企業が従業員に関する戦略的意思決定を行う方法を変革する可能性を秘めています。
この加速があなたにとって何を意味するか、以下に示します。
AIがあなたの求人応募書類を審査します
近い将来、仕事に応募するところを想像してみてください。会社のウェブサイトから、丹念に書き上げた履歴書をアップロードすると、そのプラットフォームが、これまで他の仕事に応募した際に使ったプラットフォームと不気味なほど似ていることに気づきます。履歴書が保存された後、人口統計情報を入力し、履歴書と同じデータで無数の項目を埋めていきます。そして「送信」をクリックし、担当者からのフォローアップメールを期待します。
あなたのデータは、今やこの会社の人材管理システムの中に保存されています。たとえデータが収集されていたとしても、履歴書を見る企業はほとんどなく、小さなボックスに入力された情報を見て、あなたと他の数十人、数百人の応募者、そして求人要件を比較しています。たとえ履歴書であなたが最も適任であることを示したとしても、それだけでは採用担当者の目に留まる可能性は低いでしょう。なぜなら、採用担当者の関心は他のことにあるからです。
あなたは仕事に就きました。今度はAIがあなたのパフォーマンスを評価します
電話がかかってきて、面接も無事に通過し、採用が決まったとしましょう。あなたの情報は、企業のデータベース、つまりHCM（人事管理）の中で、次の段階、つまり「現役従業員」へと送られます。これにより、あなたのパフォーマンス評価やその他の雇用に関するデータがあなたのプロフィールに紐付けられ、HCMと人事部門が監視・評価するためのデータがさらに増えることになります。
AI、テクノロジー、そしてHCMの進化により、人事部門は従業員データをより深く分析することが可能になります。得られた知見は、従業員が退職した後に重要なリーダーシップポジションを担う可能性のある優秀な従業員を特定し、昇進の判断を導くのに役立ちます。また、採用や昇進におけるえこひいきや偏見を特定することも可能です。
職務を継続していく中で、あなたのパフォーマンスに関するデータが追跡・分析されます。これには、パフォーマンス評価、上司からのフィードバック、専門能力開発活動（あるいはその欠如）などが含まれます。あなたと他の従業員に関する膨大なデータを長期にわたって蓄積することで、人事部門は従業員が組織の成長をより効果的にサポートできる方法を検討できるようになります。
たとえば、人事部門はデータを使用して、特定の従業員が退職する可能性を特定し、その喪失の影響を評価することができます。
多くの人が既に日常的に使用しているプラットフォームは、サインインからサインオフまでの生産性データを集約します。Teams、Outlook、SharePointといった広く利用可能なMicrosoftツールは、職場分析ツールを通じて管理者にインサイトを提供するのに役立ちます。Microsoft生産性スコアは、プラットフォーム全体の使用状況を追跡します。
「良い」または「悪い」パフォーマンスを定義する指標や行動さえも変化し、管理者の認識にあまり依存しなくなる可能性があります。データが増えるにつれて、コンサルタント、医師、マーケティング担当者といった専門家の仕事でさえ、定量的かつ客観的に評価されるようになるでしょう。2022年のニューヨーク・タイムズの調査によると、従業員の生産性と責任感を向上させるために設計されたこれらのシステムは、士気を低下させ、恐怖心を植え付ける効果があったことが明らかになりました。
アメリカの従業員は、私たちのデータがどのように使用されているのか、そのデータがどのような物語を伝えているのか、そしてそれが私たちの将来をどのように左右する可能性があるのかについて考え始めるべきなのは明らかです。
AIでキャリアを最適化し理解する
すべての企業がHCMを導入しているわけではなく、人材データを意思決定に活用する先進的な企業も存在しません。しかし、多くの企業が人材データ活用のノウハウを蓄積しており、中には極めて先進的な企業もあります。先日参加したMicrosoft Vivaサミットでは、PayPalやRio Tintoといった企業の最高人事責任者（CHR）が、こうした先進的な取り組みをどのように活用しているかを概説しました。
一部の研究者は、AIは採用や昇進における暗黙の偏見を排除することで公平性を促進できると主張していますが、人間が構築したAIは古い問題を新しい箱に詰め替えるだけになるという危険性を指摘する研究者もいます。Amazonは2018年、履歴書を分類するAIがプログラミングの職種に男性を優遇したため、開発中止を余儀なくされた際に、この教訓を痛感しました。
さらに、データ収集と分析の増加により、組織は明確な立場を保っている一方で、従業員は自分の立場が曖昧になる可能性があります。AIが職場をどのように変えているのかを理解し、雇用主に透明性を求めることが最善です。従業員は次回の人事評価の際に、以下のデータポイントについて質問することを検討すべきです。
あなたは私を将来有望な従業員だとみなしていますか?
私のパフォーマンスは他の人と比べてどうですか?
あなたは私をあなたや他の人の役割の後継者とみなしていますか?
職場の文化、政治、人間関係といった従来の側面を習得する必要があるのと同様に、これらのプラットフォームをうまく利用し、自分がどのように評価されているかを理解し、新しい、よりデータに基づいた方法で自分のキャリアをコントロールする方法を学ぶ必要があります。
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キャサリン・リムシャ、マサチューセッツ大学ローウェル校経営学客員講師
この記事はクリエイティブ・コモンズ・ライセンスに基づきThe Conversationから転載されました。元の記事はこちらです。
