AIは現(xiàn)在、誰が滯在し、誰が行くかなど、企業(yè)が下す最も困難な決定のいくつかに影響を與えています。 AI駆動型のレイオフに関する見出しが広がり続けているため、多くの従業(yè)員が自動化を脅威と見なしているのも不思議ではありません。しかし、物語はより複雑です。 AIは人間のタスクを自動化し、時には交換することができますが、再訓(xùn)練やジョブローテーションなどのレイオフの代替品を提供することもできます。

內(nèi)部の意思決定をサポートするだけでなく、AIは従業(yè)員のレイオフプロセスをよりスムーズにすることもできます。候補者のエクスペリエンスを向上させるために採用と雇用を強化するために使用されているように、AIはアウトプレースメントに適用でき、従業(yè)員がより効率的かつより自信を持って就職活動をナビゲートできるようにします。

AIツールは、候補者がアプリケーションを調(diào)整するために、およびそれらをスクリーニングするためにチームを雇うために使用される両側(cè)の就職検索プロセスの一部になりました。そのため、AIが雇用主と求職者の両方の経験をどのように形成するかを理解しているアウトプレースメントプロバイダーと協(xié)力することが重要です。

レイオフにAIを使用するときに回避する落とし穴

ギャラップの調(diào)査では、アメリカ人の75％がAIが今後10年間で米國の仕事の數(shù)を減らすと考えていることが明らかになりました。最近のレイオフの発表は、これらの懸念を強化するだけです。 AIが透明性や人間の監(jiān)視なしに求人を推進しているように見える場合、それはテクノロジーが公平性や思いやりなしに使用されていることを恐れます。信頼を維持するために、雇用主はAI支援の労働力の決定に注意を払ってアプローチしなければなりません。

レイオフ計畫でAIを使用する際に避けるべき重要な失敗は次のとおりです。

1.不正確または不完全なデータに基づいて決定を下さないでください。AIは、データ入力の品質(zhì)に基づいてのみ推奨を行うことができます。レイオフの場合、これらの入力には、従業(yè)員のスキル、トレーニング記録、パフォーマンス履歴、給與情報が含まれる場合があります。ただし、データが制限または不正確な場合、AIプラットフォームから欠陥のある推奨事項を受信する可能性は大幅に増加します。 Gartner Researchは、データの品質(zhì)やその他の要因が低いため、生成AIプロジェクトの最大3分の1が企業(yè)によって放棄されると予測しています。

2。AIと分析ツールが完全に客観的であると仮定しないでください。不正確なデータがAIの推奨事項を歪める可能性があるように、データを偏らせることができます。実際、ソフトウェアとアルゴリズムを使用して人件費を削減することを計畫しているCapterraが調(diào)査したHRの専門家の98％のうち、このテクノロジーが公平な推奨事項を作成すると確信しているのは半分だけです。バイアス検出ツールは、レイオフの決定において格差にフラグを立てるのに役立ちますが、それらは絶対確実ではなく、常に人間の判斷と監(jiān)視と組み合わせる必要があります。

3. AIツールを過度に依存しないでください：重要な決定についてAIのみに依存することはめったにお勧めしません。また、レイオフも例外ではありません。たとえば、レイオフの推奨事項を作成する場合、AIツールは、従業(yè)員の將來の成長の可能性や會社への獨自の貢獻などの定性的要因を正確に評価しない場合があります。さらに、AIに依存していると、通知期間の誤りや退職契約條件など、コンプライアンスの間違いにつながる可能性があります。

4.透明性の懸念や要件を無視しないでください。州は、企業(yè)が雇用決定におけるAIの役割をどのように開示するかを規(guī)制しようとしています。たとえば、ニューヨークは、労働者の調(diào)整と再訓(xùn)練通知（警告）を修正した最初の州となり、大量のレイオフがAIの使用にリンクされている場合に雇用主に開示するよう要求します。

レイオフでAIを効果的に使用する方法

AIは労働力削減において成長している役割を果たしていますが、関係者全員のレイオフプロセスを改善することもできます。効率を向上させ、より多くの情報に基づいた意思決定をサポートし、従業(yè)員の公平性を高めるのに役立ちます。

以下のプラクティスは、レイオフ中にAIを責(zé)任を持って効果的に使用することを組織に導(dǎo)くことができます。

1.レイオフの代替案を特定する：AIは、広範な従業(yè)員データセットを分析して、レイオフシナリオ計畫を強化し、レイオフの潛在的な代替案を特定することさえできます。たとえば、維持されるべきユニークな資格を持つ個人を強調(diào)し、他の役割に再スキルと再展開の機會を提案することができます。 IkeaやDeloitteなどの企業(yè)は、AIを使用して従業(yè)員を解雇するのではなく、再スキルして再配置することにより、このアプローチを?qū)g裝しました。

2。退職プロセスの自動：AIツールは、さまざまな管理タスクを合理化することができました。レイオフのコンテキストでは、これには最終的な給料と退職パッケージの計算、従業(yè)員が正しい通知期間を受け取るようにすること、従業(yè)員のレイオフ通信の追跡が含まれます。

3.従業(yè)員のオフボーディングの改善：レイオフを含む職場の決定でAIを使用することに反対することを示すPew Research Surveyにもかかわらず、AIは実際に従業(yè)員に利益をもたらします。たとえば、出口エクスペリエンスをパーソナライズして、影響を受けた従業(yè)員の獨自のニーズを満たすことができます。たとえば、その役割、在職期間、場所に基づいてアウトプレースメントサービスを推奨するなどです。

4.レイオフ後の結(jié)果を追跡する：AIツールは、人事チームがレイオフの後遺癥を理解するのに役立ちます。たとえば、リハイアに適している従業(yè)員を特定するなど。

AIの時代における人間の駆動型の外れ

テクノロジーが多くのプロセスで人間の要素をますます置き換えるにつれて、アウトプレースメントの個人的なタッチを維持することがこれまで以上に重要です。 AIツールは、求職者が履歴書の構(gòu)築と洗練を支援するか、LinkedInプロファイルが特定の求人とどれだけうまく調(diào)和しているかを分析することにより、求職者をサポートできます。これらのツールは、ジョブ検索を合理化できる実用的でデータ駆動型の洞察を提供しますが、パーソナライズされたガイダンスとサポートと組み合わせると最適に機能します。

ただし、AIには異常に明確な制限があります。多くの組織は現(xiàn)在、従業(yè)員の「ゾンビ」に取り組んでいます。レイオフ後に孤立し、切斷され、さらには落ち込んでいると感じる個人です。長年にわたる外れの參加者の調(diào)査は、一貫した傾向を明らかにしています。人々は、A-Assistedの履歴書開発以上のものよりも、プログラムの他のすべての要素よりも廃止コーチとの関係を大切にしています。

AIは従業(yè)員のオフボーディングの特定の側(cè)面を合理化できますが、経験豊富なアウトプレースメントキャリアコーチだけが提供できる貴重な感情的なサポートとパーソナライズされたガイダンスに置き換えることは決してありません。代わりに、AIはアウトプレースメントプロセスを補完および強化し、影響を受ける従業(yè)員の移行をよりスムーズで効率的にする必要があります。

ここにいくつかの例があります：

• AI搭載のチャットボット：これらのツールは、従業(yè)員にパーソナライズされたコミュニケーションと関連する廃止リソースを提供することにより、キャリアコーチの仕事を補完します。
• 履歴書および求職者プロファイルのAI ：AIツールは、履歴書、カバーレター、ソーシャルプロファイルを最適化およびカスタマイズすることができ、個人が自分の強みを強調(diào)し、特定の雇用機會に合わせてアプリケーションを調(diào)整することができます。求職者は、AIに生成されたヘッドショットを作成して、LinkedInおよびソーシャルプロファイルの専門的な外観を強化することもできます。
• 自動化された就職活動：AIツールは、就職活動プロセスを自動化し、関連する求人情報を追跡し、求職者が管理タスクではなくネットワーキングと接続の作成により焦點を合わせることができます。
• AIアシストインタビューの準備：會話型AIアシスタントやその他のプラットフォームは、従業(yè)員がインタビューの準備を支援するために、練習(xí)の質(zhì)問、シミュレーション、フィードバックを提供します。

キャリアの変化や失業(yè)など、高い感情的な強さの瞬間には、人間のつながり、共感、または思いやりを置き換えることはできません。 2025年3月、ADPによると、Rehires（または「Boomerang Employees」）は、前年の31％から新規(guī)採用の35％を占めています。この貴重な才能プールを活用するには、レイオフ中にAIを思慮深く使用し、従業(yè)員と雇用者の関係の人間側(cè)を常に尊重してください。

ローレン?ヘリングは、世界最大のキャリアおよびリーダーシップ開発會社の1つであるImpact GroupのCEOです。彼女は2009年からC200メンバーでした。

以上がレイオフにAIツールを使用する場合、リーダーが間違っていることの詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。