AI がキャリアに与える影響: 雇用の変革と職場の偏見の検出

: By キャサリン・リムシャ

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人工知能からの洞察は昇進に影響を与え、職場の偏見を検出します。 茅野祐一郎/ゲッティイメージズ経由のモーメント

私たちが意識しているかどうかに関係なく、人工知能私たちのキャリアの道にますます影響を与えています。

の進歩人的資本管理システム、より戦略的かつデータドリブンな人材とタレントマネジメントの実践、増加偏見に注意これらはすべて、人々の雇用、育成、昇進、解雇の方法を変える要因です。

I 教えて働く人材管理とリーダーシップ開発において。私はこれらのプログラムと実践を現実世界で使用しており、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。人工知能とシステムすでに大企業であり、収益は超過している 38のUS $ 2021億。間違いなく、AI 主導のソフトウェアは急速に進歩し、企業が従業員に関して戦略的な意思決定を行う方法を変える可能性があります。

その加速があなたにとって何を意味するのかを以下に示します。

適用

非常に近い将来、仕事に応募すると想像してください。あなたは、そのプラットフォームが他の仕事に応募するために使用した他の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、慎重に書いた履歴書を会社の Web サイトからアップロードします。履歴書を保存した後、人口統計情報を入力し、履歴書と同じデータを無数のフィールドに入力します。あなたそれから「送信」を押してくださいそして誰かからのフォローアップメールを期待します。

あなたのデータは現在、この会社の人的資本管理システム内に保存されています。たとえ履歴書を集めていたとしても、履歴書を見ている企業はもうほとんどありません。彼らは情報を見ていますあなたはその小さなボックスに入力しますあなたと他の数十、数百人の応募者、そして仕事の要件を比較するのに役立ちます。たとえあなたの履歴書があなたが最も適任な応募者であることを証明したとしても、採用担当者の注意は他のところにあるため、それだけが採用担当者の目に留まる可能性は低いです。

仕事を得る

電話を受けて面接に合格し、その仕事があなたのものになったとします。あなたの情報は、会社のデータベース、つまり HCM 内の別の段階、つまり現役の従業員に到達します。あなたの業績評価や雇用に関するその他のデータがあなたのプロフィールに関連付けられるようになり、HCM と人事リソースが監視および評価するためのデータがさらに追加されます。

AI、テクノロジー、 HCM は HR を可能にします従業員データをより深いレベルで見ることができます。収集された洞察は、従業員が退職した場合に重要なリーダーシップの役割を担うことができる才能ある従業員を特定し、誰を昇進させるかについての決定に役立ちます。このデータは、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できます。

あなたがその役割を続けるにつれて、あなたのパフォーマンスに関するデータが追跡され、分析されます。これには、あなたの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 – またはその欠如。あなたや他の人に関するこの大量のデータを長期間にわたって保有することで、人事部が従業員が組織の成長をより適切にサポートできる方法を考えるのに役立ちます。

たとえば、人事部はデータを使用して、特定の従業員が辞める可能性が高いそしてその損失の影響を評価します。

多くの人がすでに毎日使用しているプラットフォームには、サインインからサインオフまでの生産性データが集約されています。 Teams、Outlook、SharePoint などの広く利用可能な Microsoft ツールは、管理者に洞察を提供するのに役立ちます。職場分析ツール。 Microsoft の生産性スコアは、プラットフォーム内の全体的な使用状況を追跡します。

メトリクスや行動の定義「良い」または「悪い」パフォーマンスは、マネージャーの認識にあまり依存せずに変化する可能性があります。データが増大しても、専門家の仕事コンサルタントのように、医師そしてマーケターは定量的かつ客観的に測定されるようになるでしょう。 2022年のニューヨーク・タイムズ紙の調査では、労働者の生産性と説明責任を向上させるために設計されたこれらのシステムには、次のような効果があることが判明した。士気を傷つけ、恐怖を植え付ける.

米国の従業員が、データがどのように使用されているのか、データがどのようなストーリーを語っているのか、データが私たちの将来をどのように決定するのかについて考え始めるべきであることは明らかです。

自分のキャリアを最適化し、理解する

すべての企業が HCM を持っているわけではありませんし、意思決定のための人材データの使用が進んでいるわけでもありません。しかし、多くの企業はより知識を深めており、中には信じられないほど先進的な企業もあります。私が参加した最近の Microsoft Viva サミットでは、PayPal や Rio Tinto などの企業の最高人事責任者が、これらの進歩を活用する方法について概説しました。

一部の研究者が主張する AI は雇用と昇進から暗黙のバイアスを取り除くことで公平性を促進できると考えていますが、人間によって構築された AI が単に再パッケージ化されるだけであるという危険性を多くの人が認識しています。古い問題を新しいボックスに入れる. アマゾンはこの教訓を苦労して学んだ 2018年に遡ると、同社が構築した履歴書分類AIは放棄されなければならなかった。プログラミングの役割には男性が有利だった.

さらに、データの収集と分析が増加すると、組織は非常に明確であるにもかかわらず、従業員が自分の立ち位置を不明確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かを理解し、雇用主に透明性を要求することが最善です。従業員が次回のレビューの際に質問することを検討すべきデータポイントは次のとおりです。