HR Tech導入の課題とは
はじめに
様々な企業でHR Techの導入、AIを用いた人事アナリティクスの実行が謳われていますが、超えなければならないハードルがいくつかあります。下の記事を参考に、私なりに課題を４つまとめてみました。
４つの課題
- 機密情報の取り扱い
普通のデータとは違い、人事課が持つデータは個人情報が膨大にあります。もし、他のHR Tech会社と協力して人事のデジタル化を進めるとしても、全部のデータを共有することはできません。どのデータが共有できる範囲でなおかつ、データ分析として有用であるかを明確にする必要があります。
- ブラックボックスに対する不安
機密情報の取り扱いであるため、人事データのセキュリティは守られる必要があります。しかし、AIといったブラッククボックス化された技術にはセキュリティの不安が付きまといます。
また、過程が分からないまま、AIが出した結果に満足することはできないかもしれません。例えば、「○○様、AIの分析の結果こちらの応募者が会社にふさわしいと思われます。」とデータが出たとして、100％その意思決定を信用することはできません。
- 人事課のITリテラシー
人事課の人にデータ解析能力やITリテラシーの高さを要求する会社はあまりないです。そのため、一般的に人事課のITリテラシーはそれほど高くないです。ITリテラシーが低い人を説得してHR Techの導入をすすめる、もしくはITに抵抗がある人でも使いやすい、HR Techサービスを見つけなければならないかもしれません。
こちらは、グローバル企業に対する課題です。国によって文化が違うため、HR Techもローカライズする必要があります。仮に、採用のHR Techをグローバルで用いたとして、日本とブラジルのオフィスで求める人材が同じということはありません。その地域に応じたローカライズ化が必要です。
最後に
上に示した通り、HR Tech導入には大きな課題が4つあります。これらの課題をふまえることで、HR Techの導入がより効果的になると考えられます。
