AIはスマートシティの人材採用に役割を果たすのでしょうか?

AI ツールとテクノロジーはスマート シティと IoT 主導の業界にとってゲームチェンジャーとなっていますが、スマート シティの人材を発掘して採用する上でのその役割は明確ではありません。

人工知能 (AI) 技術の進歩により、AI 技術は私たちの日常生活やビジネス ソリューションの多くの側面に統合されるようになりました。携帯電話や家庭内の仮想アシスタントから防犯カメラや自動運転車まで、人工知能技術は現代社会に広く浸透しています。おそらく、AI の最も大きな舞台裏の影響は、ビジネス アプリケーションにあります。

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AI テクノロジーは、スマート シティや、製造、ヘルスケア、物流、農業などの IoT 主導の産業にとって、ゲームチェンジャーとなっています。人工知能は、人材採用という従来の人間中心の分野にも応用されています。 AI は人材獲得プロセスを効率化し、人事および人材担当者に多大な価値をもたらしますが、適切に管理されなければ意図しない結果をもたらす可能性もあります。

候補者を見つける

候補者の発掘は、人材獲得プロセスの中で最も困難で面倒な部分であることが多いです。 AI は、何百万ものプロフィールや履歴書を解析して、潜在的な積極的候補者と消極的候補者を特定する上で大きな価値を提供できます。これは、最大規模の採用チームでも達成できない偉業であり、その結果、チームのリーチが大幅に拡大します。一部の AI ソリューションでは、候補者に自動的にパーソナライズされたメッセージを送信することもできます。

スマート シティ ソリューションやコンサルティング サービスを提供する多くの大規模組織は、AI を活用して履歴書を解析し、適格な候補者を特定するソフトウェアである応募者追跡システム (ATS) を活用しています。

AI は人間が達成できる目標の範囲を広げることができますが、潜在的な候補者を見つける能力が必ずしも優れているとは限りません。人材の充足が難しい専門職の場合、採用担当者は業界、テクノロジー、企業文化、職務の範囲について深い理解を持っている必要があります。データに依存するあらゆるプロセスと同様に、最良の結果を実現するには、データの正確性、包括性、最新性が重要です。不正なデータが入力されると、不正なデータが出力されます。

候補者との良好な関係を構築し維持するには、タイムリーで効果的なコミュニケーションが不可欠です。人事や採用担当者の中には、業務に圧倒され、これらの業務を支援するために人工知能に頼る人もいます。 OCDX のデジタル アシスタントのようなチャットボットなどのテクノロジーは、Facebook、WhatsApp、Line、さらには SMS など、多くの一般的なプラットフォームを通じて応募者からの質問に答えることができます。これらのソリューションにより、候補者は求人に応募し、質問に自律的に回答し、面接をスケジュールすることさえ可能になります。

しかし、一部の候補者はチャットボットを煩わしいものとみなし、採用プロセス中に非人間的だと感じています。スマート シティの人材を採用する際の現実は、人材プールが限られており、頻繁にアクセスされるということです。ほとんどの応募者はパーソナライズされたメッセージに返信すらしないので、チャットボットは不利になります。

人事および人材獲得担当者が多くの時間を費やすもう 1 つの分野は、応募書類と履歴書の審査です。これは重要なタスクですが、候補者を適切に特定するための経験、スキル、知識を持たない人に委任または外注されることがあります。一部の企業はすでに、これらのタスクを達成するために AI ソリューションを活用し始めています。

AI は、応募書類内の特定のキーワードを認識し、履歴書を確認して最も適切な候補者を絞り込むようにトレーニングできます。一部の AI アプリケーションでは、候補者データ フィードを分析し、予測分析を使用してどの候補者が成功する可能性が高いかを判断することもできます。候補者と求人の適合性を評価するのに AI を信頼する人もいますが、ほとんどの人は AI が文化的適合性を判断できるとは思っていません。しかし、文化的適合性を判断できないことは、これらのタスクに AI を使用する際の最大の欠点ではありません。

無意識の偏見

ほとんどの人は、自分の信念や人生経験に基づいて、何らかの暗黙的または無意識的な偏見を持っています。このバイアスは個人には知られていないため、意思決定に微妙ではあるが測定可能な影響を及ぼす可能性があります。チームを構築する際、採用プロセスにおける差別は意図しない結果をもたらす可能性があります。採用マネージャー、人事担当者、または採用担当者が、知らないうちに特定の会社を他の会社よりも好んでいると想像してください。その人は、その会社の候補者をリストの一番上に載せる可能性が高く、その結果、その候補者はより頻繁に面接され、より頻繁に採用される可能性があります。

特定の企業から多くの人を雇用すると、企業文化に何が起こるか想像してみてください。この結果は会社にプラスにもマイナスにも影響を与える可能性がありますが、重要な点は、それが計画的ではなく偶然に起こったということです。一部の組織では、この問題を解決するために AI ソリューションを導入していますが、AI をどのようにトレーニングするかが成功の鍵となります。人工知能は人間の偏見を再現し、悪化させる能力を持っています。報告された最も注目すべき例の1つは、Amazonが採用プロセスでAIを使用し、女性候補者に対する明らかな偏見をもたらしたことです。 AIに欠陥があることが発覚した後、Amazonはその技術の使用を中止した。

候補者が特定されたら、評価を行う必要があります。これは、ポジションに応じて、複数回の面接を含む多段階のプロセスになる場合があります。ほとんどの専門家は、採用マネージャーとの面接が採用プロセスの重要なステップであることに同意していますが、人事や人材開発の専門家などのプロの面接官との会話は、潜在的な従業員について総合的に理解するために不可欠です。

つまり、面接回数を増やすことで、候補者の個人的スキルや技術的スキルに関する洞察が深まり、より幅広い候補者を引き付けることができるのです。これは最善のプロセスではありますが、多くの時間もかかります。そのため、一部の企業はこのプロセスを支援するために AI を活用し始めています。一方向のビデオ インタビューなどの AI ソリューションは、面接の質問に対する回答を分析し、単語の選択、単語の使用頻度、目の動き、さらには顔の表情まで調べて、誰が最も成功する可能性が高いかを判断するのに役立ちます。

実際には、これらの AI ベースの評価は、雇用主が何百人もの応募者を受け入れるエントリーレベルの職種に主に適用されます。スマート シティ分野では、ほとんどの求人広告ではごく少数の自発的な応募者が集まり、最終的には候補者の直接採用につながります。

AI は、ハードスキルを特定するだけでなく、コミュニケーション、チームワーク、批判的思考スキルなどのソフトスキルの評価にも使用されます。近年、仕事の能力やハードスキルだけが高業績チームを構築する唯一の要素ではないことを理解している組織にとって、これらのスキルはますます重要になっています。通常、採用マネージャーやリクルーターは、顔の表情や直感に頼ってこれらのスキルを評価します。このアプローチは、採用担当者または採用マネージャーの経験とトレーニングに大きく依存します。

Predictive Index などの AI ツールは、簡単な質問をすることで、候補者の職業上の行動やチームの他のメンバーとの適合性についての洞察を得ます。これにより、最終評価の一部として使用できる客観的な視点が提供されます。

長所と短所

全体として、人事および人材獲得の専門家は、人手不足または過密な労働市場で AI を使用することで、日常的な反復的な作業を効率化し、評価や面接などの価値の高いタスクに集中する時間を確保できます。 AI アルゴリズムは採用プロセスから無意識の偏見を取り除くことができますが、アルゴリズムが正しくない場合は偏見を生み出す可能性があります。

AI は、候補者が選択したプラットフォーム上で候補者と迅速にやり取りするのに役立ちますが、これは非人道的であると見なされる可能性があります。人材獲得は人材重視のプロセスです。

AI はプロセスの効率化に役立ちますが、現時点では、最適な採用決定を行う上で重要なすべての変数を考慮できるほどには進歩していません。 IoT およびスマート シティ業界では人材プールが限られており、候補者を引き付けるのが難しいため、最初の採用段階を過ぎた時点で AI が人間の採用担当者に取って代わることは考えられません。