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未来招聘：2025年7大人才招聘战略
重要启示
未来 10 年，美国经济将增加近 700 万个工作岗位。
在取得积极成果方面，传统招聘方法的效果越来越差。
2025 年，灵活性和创新性是人才招聘成功的两个最关键因素。
进入 2025 年，人才招聘（TA）专业人员面临着越来越复杂的招聘形势。求职者偏好的变化、技术的进步以及竞争激烈的人才市场都大大提高了风险。
美国劳工统计局（BLS）预计，从 2023 年到 2033 年，美国经济将新增 670 万个工作岗位，年增长率为 0.4%。根据美国劳工统计局的预测，医疗保健和社会援助行业将增长最快，技术和商业服务行业将紧随其后。
众所周知，传统的招聘方法已无法达到预期效果，招聘人员发现他们必须不断调整以吸引高质量的求职者。为了保持领先地位，他们需要优先考虑员工体验，利用新技术，并采取灵活、前瞻性的策略。
在此，让我们探讨七大策略，帮助招聘专家适应不断变化的就业市场，利用新技术，打造敏捷团队，并将公司定位为 2025 年的首选雇主。
1. 拥抱灵活的人才解决方案
大流行病极大地加速了向远程工作和自由职业模式的转变，从根本上改变了工作的性质。截至 2023 年 8 月，12.2% 的美国工人完全是远程工作，470 多万人至少有一半时间是远程工作。预计到 2025 年，将有 3260 万美国人（近 20%）从事虚拟工作。
如今，灵活的人才解决方案已不再是一种选择，而是一种必需。随着 “打工经济 ”的蓬勃发展，越来越多的工人开始寻求自由职业或合同制工作，以获得更大的自主权和工作与生活的平衡。
企业应通过实施可扩展的劳动力解决方案，兼顾全职员工和按需人才，充分利用这一转变。这种混合方法使企业能够根据当前需求扩展员工队伍，降低管理成本，同时保持对专业技能的获取。例如，企业可以使用远程或自由职业者来完成短期项目或应对季节性高峰，同时保留核心团队以保持长期稳定性。
招聘营销人员应展示这些解决方案，以便更好地满足企业需求，同时为求职者提供所需的灵活性。
2. 在招聘中利用人工智能和高级分析技术
人工智能（AI）和高级分析正在改变招聘流程，使招聘专业人员能够做出更明智、更快速的决策。人工智能驱动的工具可简化候选人筛选、将申请人与职位要求相匹配并进行初步面试。这些技术节省了时间，减少了人为偏见，使招聘人员能够专注于与候选人建立关系等高价值活动。
在招聘中应用人工智能时，法律和道德方面的考虑至关重要。招聘专家必须确保人工智能算法的透明度，避免强化现有的偏见。通过谨慎平衡创新与道德实践，招聘人员可以利用人工智能的力量提高招聘结果，同时维护招聘流程的公平性。
预测分析可根据历史数据和市场趋势预测未来的人才需求，从而加强劳动力规划。这有助于企业发现潜在的技能差距，优化招聘预算，并战略性地将人才招聘工作与长期业务目标相结合。
3. 优先考虑基于技能的招聘
学历和资历曾经是潜在求职者的 “决定性因素”，但随着企业转向技能型招聘，对学历和资历的传统强调正在逐渐消失。TA 专业人员越来越多地超越正规教育要求，而注重与职位相符的实用技能。这种方法提供了一个更广泛、更多元化的人才库，让企业有机会接触到以前可能因非传统背景而被忽视的求职者。
将技能评估、实践测试和工作模拟融入招聘流程，可让雇主根据应聘者执行特定任务的能力对其进行评估。它减少了对冗长的求职面试的依赖，因为面试往往无法评估求职者的能力。
4. 以价值观为重点，培育强大的雇主品牌
如今的求职者，尤其是千禧一代和 Z 世代，比上一代人更重视公司的价值观、文化和社会影响。因此，企业有必要培育一个强大的雇主品牌，以反映这些优先事项。
可持续发展、社会责任和企业道德是求职者关注的关键领域。招聘营销专业人员应强调公司在这些领域所做的努力，以吸引那些优先考虑目标驱动型工作的求职者。突出展示环境管理、多样性、包容性或社区参与等方面的举措，可以使公司从竞争对手中脱颖而出。
5. 实施创新的员工推荐计划
员工推荐计划（ERP）是快速利用现有网络并找到优质候选人的高效方法。据《福布斯》报道
82%的雇主使用员工推荐来寻找候选人
88% 的雇主表示，通过员工推荐寻找候选人的投资回报率最高
被推荐的求职者从申请到被聘用的转化率最高
企业资源规划充分利用了社交媒体和专业网络的力量。招聘专业人员可以利用数字技术设计创造性的激励计划。这些计划鼓励员工从个人网络中推荐优秀人才，将员工队伍变成招聘引擎。
为了不断优化企业资源规划战略，企业可以利用先进的跟踪工具将推荐计划游戏化，以衡量其有效性。
企业还应考虑利用新员工网络来寻找新鲜人才。新员工通常会与具有相似技能和价值观的专业人士建立联系，从而为潜在候选人提供宝贵的人才库。对新员工的推荐进行激励，可以进一步扩大公司的人才覆盖面。
6. 提供有竞争力、灵活的全面奖励方案
随着求职者将工作与生活的平衡、个人成长和精神健康放在首位，仅靠有竞争力的薪酬已不足以吸引优质人才。奖励方案必须与时俱进，以满足多代员工的不同需求。眼光独到的求职者会寻求薪酬、福利和工作生活奖励的组合。
定期的市场分析可确保薪酬方案保持竞争力，然而，除了基本工资外，公司还应提供灵活、可定制的福利，允许员工根据自身情况进行选择。这些福利可能包括心理健康支持、健康计划、远程工作津贴和职业发展机会。
提供灵活的工作安排，如压缩工作周或无限制休假政策，可以使公司对寻求更大职业自主权的求职者更具吸引力。
7. 将人才招聘与整体业务战略相结合
招聘不再是一项独立的职能，而是组织战略不可分割的一部分。2025 年，企业应将人才招聘工作与更广泛的业务目标相结合。招聘专业人员应与高层领导密切合作，确保招聘实践支持长期目标，促进创新、增长和应变能力。
这种协调包括定期审查招聘战略，确保其与不断变化的业务需求相关联。举例来说： 如果公司计划拓展新市场或开发新产品线，其招聘工作就应积极主动地将重点放在寻找具备必要技能的人才上，以支持这些计划。
领导层的参与对于制定人才招聘战略也至关重要。通过促进 TA 团队与公司高管之间的坦诚沟通，招聘专业人员可以更好地理解组织的愿景，并建立一支推动成功的员工队伍。当人才招聘完全融入企业战略时，就会成为实现组织目标的有力工具。
2025 年，灵活性和创新性将成为人才招聘取得成功的最关键因素。随着就业市场的发展和求职者期望的转变，招聘营销专业人员应做好 “调整风帆 ”的准备--调整战略以保持竞争力。
招聘人员可以通过采用灵活的人才解决方案、利用人工智能、优先考虑基于技能的招聘以及培养强大的雇主品牌来吸引和留住优质人才。提供灵活的整体奖励方案、加强员工推荐计划，以及将人才招聘与更广泛的业务目标相结合，将使企业能够建立有弹性的团队，以应对未来的挑战。
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未来生产力：2025年四大变革预测
我们的工作方式正在以前所未有的速度发生变化。从传统的、以直觉为基础的管理方法到数据驱动的方法，正在发生重大转变。展望 2025 年，数据驱动的洞察力显然将成为有效劳动力管理的基石。以前，有关劳动力生产率和参与度的决策在很大程度上是以主观评估和 “直觉 ”为指导的。依靠直觉的管理者可能无法识别出那些表现不突出或不显眼的高绩效员工，从而导致员工不参与或错失晋升机会。同样，基于一般看法而非可衡量结果的无效绩效考核往往会让员工感到价值被低估或与组织目标不一致。
随着优化绩效和留住顶尖人才的压力与日俱增，企业现在认识到迫切需要客观、基于数据的洞察力，以便更清晰地了解生产率、参与度和员工福利。
这种转变不仅与技术有关，还与赋予组织做出明智决策、提高员工福利和实现可持续增长的能力有关，而所有这些在应对管理混合型和远程工作团队的复杂性方面正变得越来越重要。以下是最具变革性的生产力转变，以及新兴工作场所趋势如何推动数据驱动型生产力管理的发展。
员工生产力解决方案占据中心位置
仅凭直觉决定生产率的时代已经一去不复返了。当今的竞争格局需要一种更加精确和积极主动的方法。领先的企业正在采用先进的分析和生产力解决方案，以便更深入地了解员工如何、何时、何地最有效率。
例如，有些人在远程环境中工作效率更高，而有些人则在办公室环境中茁壮成长。有了客观的数据，企业就能对员工的工作地点做出更明智的决策，从而使员工更加成功，并最终推动企业的发展。有了正确的数据，企业领导者还可以确定一天中哪些时间段的工作效率最高，哪些时间段的会议最多，会议的数量和时间长短对工作效率的影响如何，何时工作量无法控制等。
通过利用数据的力量，企业可以优化工作量、提高保留率、提高产出，并培养一种持续改进的文化。这些解决方案的早期采用者已经从中获益，显示出明显的竞争优势。
组织网络分析（ONA）的崛起： 开启协作
随着远程工作和混合工作对传统协作方式的重塑，领导者开始转向组织网络分析（ONA），以更好地了解团队动态和沟通模式。ONA正在成为一种重要工具，它不仅能将这些新因素可视化，还能让领导者真正了解员工如何在整个组织内相互联系、分享知识和相互支持。
协作指标提供的洞察力远远超出了办公室内的互动。通过绘制沟通模式图，ONA 数据有助于识别作为知识枢纽的关键角色，发现协调和连接团队的个人，并发现可能阻碍进步的孤岛或瓶颈领域。这些指标还能轻松发现潜在的领导者，并凸显可能阻碍员工成长的管理者的无效沟通模式。
以人为本、以数据为中心的协作方法有助于企业加强内部沟通、简化工作流程、创建更敏捷的团队，并全面改善团队的协作方式。
混合工作革命
尽管一些公司在推动回归办公室，但混合工作模式已经证明了其持久的生命力。员工看重的是灵活性，接受这种模式的企业更能吸引和留住顶尖人才。由于许多员工将灵活性视为选择雇主的关键因素，因此很少有公司能够完全强制推行全办公室模式，而不冒人才大量流失的风险。此外，采用混合办公模式不仅能提高员工满意度，还能扩大人才库，让公司从更广泛的地域范围内招聘人才，促进多样性和包容性。
混合办公已成为一种行业标准，企业通过制定政策和采用工具，实现了远程办公和办公室办公之间的无缝过渡。2025 年，我们将继续强调支持远程工作和办公室工作之间的无缝过渡。
赋予员工数据权力
在传统的自上而下的数据处理方式中，只有管理者才能获得绩效指标，而这种方式正在让位于一种更加透明的模式。具有前瞻性思维的公司正在授权员工访问自己的生产力数据，为他们提供有价值的洞察力和发展自主权。这种转变鼓励员工进行自我辅导，使个人目标与组织目标更加一致。当员工感到自己有能力时，他们就会更加投入和积极，从而促进持续改进的文化，让员工感到自己作为成功的积极参与者是有价值的。
前进之路
在我们应对现代工作场所的复杂性时，数据驱动的洞察力为我们提供了一条清晰的前进道路。通过拥抱这些趋势，组织可以：
优化生产力： 深入了解工作模式，做出数据驱动的决策，提高产出。
提高员工参与度： 培养透明、授权和持续改进的文化。
吸引并留住顶尖人才： 通过数据驱动的洞察力，提供灵活性并支持员工发展。
打造具有应变能力的团队： 利用 ONA 了解并加强混合工作环境中的协作。
未来的工作是数据驱动的。通过利用分析的力量和拥抱透明文化，企业可以在 2025 年及以后取得成功。
请记住 这不仅与技术有关，还与人有关。将数据交到员工手中，让他们掌握自己的工作效率，我们就能为每个人创造更加投入、富有成效和充实的工作体验。
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超自动化浪潮：2025年人类与机器协作时代
在不断发展和竞争激烈的商业环境中，对精确操作和灵活性的需求使超自动化成为最重要的商业促进因素之一，而不仅仅是一种新技术。事实上，在迈向 2025 年甚至更远的未来，超自动化并不是人力资源技术的补充，而是人力资源技术的重生，因此也是人力资源管理的重生。它有助于企业打破传统模式，实现更高的效率、灵活性和创造力。
1. 解码人力资源技术中的超自动化
超自动化超越了自动化，因为它在互联环境中利用了人工智能、ML、RPA、NLP 和分析。它超越了流程自动化的概念，创造了一种类似网络的结构，在这种结构中，程序不断进行微调，行动计划基于预测而非反应，决策是智能的、因地制宜的。
超自动化通过招聘、入职、人才管理、薪资和合规等整体流程，重新设计了员工的工作历程。这不仅能提高组织流程的效率，还能将人力资源的目的与公司更广泛的战略目标相结合。
2. 对人力资源核心职能的战略影响
2.1 彻底改变人才招聘方式
超自动化通过使用算法来分析候选人的资料、进行匹配并选择最佳候选人，从而对人才招聘产生影响。人工智能，特别是基于 NLP 的虚拟助理，有利于与候选人的初次见面，因为它们促进了这一过程并使之个性化。人力资源业务流程外包增强组织决策的另一个领域是人才招聘，组织可以识别潜在员工并评估这些员工在组织中可能取得的成功。
这种复杂程度确保了招聘不再仅仅是填补现有工作岗位的过程，而是获得满足未来组织要求的人力资本的过程。此外，超自动化有助于加快招聘过程，从而为企业在相关市场领域获得最佳人才做好准备。
2.2 优化入职生态系统
入职流程至关重要，因为它决定了新员工的留任和对组织的产出。它允许入职流程以自我学习的方式进行建模，并与不断更新的数字数据相对应。入职前活动可确保新员工获得必要的工具、培训和授权，而以人为本的数字环境则可帮助他们从一开始就提高工作效率。
在优化流程之外，超自动化还能帮助人力资源部门实时监控入职流程的效率。在此基础上，可以确定并消除组织层面的主要瓶颈，从而改进入职流程，进而提高组织发展的整体效率。
2.3 提升员工体验和参与度
如今，员工在工作过程中的体验成为关注的焦点。在超级自动化的驱动下，自助服务解决方案让员工只需管理团队提供最少的协助，就能满足他们的要求，无论是福利注册还是疑问解决。通过基于人工智能的聊天机器人和持续的情感分析提供实时会话支持，以深入了解员工和提高员工参与度。
积极关注员工不满情绪的超自动化是提升组织文化和员工保留率的工具。有了这些洞察力，人力资源领导者就有可能制定出吸引员工的计划，并实现他们的目标和价值观。
2.4 先进的薪资与合规管理
不正确的薪资处理会造成损失，并破坏管理层与员工之间的信任。通过对重复性工作实施 RPA，对合规性工作实施人工智能，超自动化可实现薪资处理的准确性。自动监控系统的修订可有效反映劳动法的变化，从而保护组织免受违法行为的侵害。
这种对超自动化的审慎使用不仅能静态地解决错误，还能为服务于大型全球环境的公司提供解决方案，这些环境可能具有不同的法律背景和不同的人员配置模式。
2.5 实现战略性劳动力洞察力
超自动化使人力资源部门成为更具战略性和洞察力的合作伙伴。分析工具可以揭示劳动力的模式，在需要时更有效地利用资源，并对任何人力资本举措的结果进行比较。分析模型可帮助组织为应对技能不足或人员流动率上升等各种挑战做好准备，及时加以防范。
如果将超自动化作为整体劳动力计划的一部分来执行，它就会与其他计划融为一体，成为加强人力资源人才管理战术方法的坚实基础。
3. 应对挑战和道德考量
人力资源技术中的超自动化是一项能提供更高价值的活动，也是一项需要解决其挑战的战略举措。值得一提的关键问题包括：在组织内部实施新的、令人兴奋的系统与过时的系统，保护数据，以及组织为应对挑战做好准备。此外，人工智能的伦理问题，如算法偏见和数据隐私，也需要持续监控，以确保人们对人工智能应用的信任。
为了克服这些障碍，企业必须投资于强大的变革管理计划和透明的沟通策略。通过强调超自动化的长期价值，企业可以促进各级员工的认同。
4. 人力资源技术的未来： 战略推进的催化剂
超自动化在人力资源技术领域的发展轨迹凸显了其作为变革力量的作用。到 2025 年及以后，超自动化将：
催化劳动力复原力： 通过实时适应市场变化，超自动化支持混合和远程操作等动态劳动力模式。
增强劳动力的多样性： 先进的分析技术可以发现并减少无意识的偏见，促进公平的招聘和职业发展实践。
不断提高技能： 由人工智能驱动的个性化学习平台可确保员工为未来做好准备，从而提高组织的灵活性。
简化战略调整： 预测性洞察力将使人力资源部门能够主动调整劳动力战略，使其适应不断变化的业务环境，从而确保竞争优势。
结论
超自动化正在重新定义人力资源技术，使之成为卓越组织的基石。对于 B2B 企业来说，这不仅仅是一次技术升级，更是一项战略要务。通过将超自动化整合到人力资源职能中，企业可以实现无与伦比的效率，促进创新，并在快速数字化的世界中巩固自己的竞争地位。
展望 2025 年及以后，采用超自动化的企业不仅能使其人力资源职能面向未来，还能使其员工队伍在永恒变革的时代中茁壮成长。
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智能时代：技术如何重塑员工参与？
在技术进步的推动下，工作场所正在以惊人的速度发展。从员工参与到任务管理，新的工具、平台和流程正在重新定义一切，改变着企业吸引、留住和聘用人才的方式。如今，现代工作场所不仅仅是设立一个办公室或实施远程站点。而是要创建一个能增强员工能力、鼓励成长和培养目标的生态系统。
对于快速发展的公司而言，这包括吸引和留住顶尖人才。技术正在重塑一切，从我们如何让员工参与进来以创建强大的组织文化，到自动化重复性任务，从而为员工更有效地利用自己的技能创造机会。以下是技术改变工作场所的一些具体方式。
轻松吸引员工
如今，让员工参与其中意味着在他们所在的地方接触到他们，其中越来越多地包括数字空间。新平台提供自助服务功能，让员工无需等待他人即可访问资源、跟踪进度并参与公司活动。这种可访问性是一种能力。现在，协作、学习管理、绩效评估和表彰平台可以让团队以更高的透明度无缝运作。
例如，数字化的点对点表彰工具可以让员工轻松地庆祝彼此的成就。员工使用点对点工具庆祝工作纪念日、重大项目里程碑或出色完成的工作。该工具鼓励员工互相认可，并加强了公司内部的联系。在此基础上，工作场所捐赠工具还能让员工为他们关心的慈善机构或事业做出贡献。
简化沟通与协作
随着远程和混合工作的持续开展，数字协作工具正在改变组织与员工的沟通方式以及员工之间的沟通方式。其中许多平台能够以超越地域界限的方式实现实时沟通、视频会议和团队协作。无论身处何地，团队都可以集思广益、共同决策和解决问题。
加强学习和发展
专业成长是支持员工参与和留住员工的核心。许多在线学习平台为员工提供了丰富的课程，以拓展他们的技能，而许多组织现在使用学习管理系统（LMS）来提供定制的培训计划。员工可以参加课程、获得认证并跟踪自己的学习进度，所有这些都可以在一个专为可访问性而设计的平台上实现。在 Datasite，职业和个人发展通过在线直播课程得到优先考虑，课程主题包括职业发展、高效领导力和压力管理。这些课程为员工提供了与同事互动、交流思想和协作学习的机会，从而培养了一个相互支持、以成长为导向的社区。
通过自动化提高生产力
自动化是技术在工作场所最具变革性的方面之一。通过将重复性的耗时任务自动化，员工可以专注于需要创造力和战略思维的高价值工作。例如，在人力资源领域，自动化系统可以处理工资单、福利管理和日程安排等任务，让人力资源专业人员腾出手来专注于人才管理和员工福利。
聊天机器人还能提供全天候客户援助，回答许多常见问题，减少等待时间，更重要的是，它还能让客服团队处理更复杂的询问。例如，在 Datasite，我们根据成千上万的客户参与和我们长期服务团队的知识记录训练了一个模型，以确保客户在他们想要参与的时间和方式得到最佳答案。此外，该模型还能让我们的团队成员在与客户的每次互动中利用数百名服务专家的知识。为员工创造机会，让他们更有效地利用自己的技能。
增强绩效管理能力
先进且用户友好的人力资源平台使招聘、入职和绩效评估管理变得更加容易。例如，员工自助服务门户网站允许个人访问其福利、跟踪其绩效并更新其信息，而无需依赖人力资源部门代劳，而绩效管理系统则用于设定目标、跟踪进度并实时提供持续反馈。通过提供持续的反馈和认可，这些平台可以帮助员工成长并保持参与度，而管理者则可以在问题出现时及时处理。
支持灵活性
技术使随时随地工作并保持联系成为可能。虚拟专用网络、安全云存储和协作工具使员工能够访问所需的文件和应用程序，同时保证公司数据的安全。这些工具对于 Datasite 等快速发展的公司尤为重要，因为它们不仅支持远程工作，还能创造利用全球人才库的机会，促进多样性并为组织带来不同的视角。
建立强大的组织文化
技术不仅能提高生产力。它也是建立积极工作场所文化的一股力量。类似于社交媒体的交流渠道鼓励员工互动、协作，并了解最新公告和成就。当员工感到自己与他人联系紧密时，他们就更有可能投入工作，提高工作效率。
展望未来
随着新工具和新平台的出现，企业需要不断调整以保持竞争力。然而，创造一个让员工感到参与、支持并能全力以赴工作的环境的目标依然不变。成功的关键在于深思熟虑地拥抱技术，选择符合公司目标和支持员工需求的工具。
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未来视野：AI与DEI的协同进化
对于许多组织来说，人工智能是提高生产力和保持竞争优势的关键。
然而，说到多样性、公平性和包容性（DEI），我们却看到了一种说法的转变。多元化、平等与包容（DEI）既不是快速实现的，也不倾向于竞争。相反，它需要长期持续的努力，朝着对组织、员工和大环境有利的方向发展。
这两者之间的核心矛盾在于： 人工智能旨在加速变革，而 DEI 必须培育变革。
那么，这些实体如何共存？组织是否有可能既利用人工智能的效率，又坚持发展创新所要求的系统转型？
平衡短期胜利与长期进步
主要矛盾之一是人工智能承诺的短期收益与 DEI 要求的长期进步。
生成式人工智能系统可提供规模化的快速结果，这符合业务目标以及客户和顾客的需求。
然而，这些受众同时也希望 DEI 计划能够实现深度包容性。人们普遍认为，这些计划的运作时间较长。根据其人文本质，这些举措不能一蹴而就；要确保工作场所中的每个人都能感受到自己的代表权、价值和权力，这需要时间。
短期效率与长期包容之间的这种分歧，正是组织有时会陷入困境的原因所在。人工智能的快速效果很诱人，尤其是在企业面临业绩压力的时候。
企业需要认识到，提高工作效率的动力不能无意中驱赶 DEI 的生育力。所有企业主都需要接受两个关键教训......
偏见放大
如果不对人工智能加以控制，企业可能会在无意中忽略 DEI 工作。一种可能的情况是，人工智能实际上可能会无意识地复制和放大它们所训练的数据中蕴含的偏见，从而强化 DEI 所要消除的不平等现象。
例如，人工智能对历史数据的依赖意味着它从可能反映系统性偏见的模式中学习。如果这些偏见得不到解决，人工智能的快速决策可能会加速招聘、晋升和客户互动等关键领域的歧视。人工智能带来的短期效率可能会在长期的 “发展与平等”（DEI）努力受到损害时迅速消失。多元化代表、包容性和公平性是员工队伍蓬勃发展的基础，但它们需要时间、意图和深思熟虑的行动来发展。快速的人工智能解决方案可能会有意破坏这一进程，将边缘化的声音进一步推向边缘。
成功指标盲点
与生成式人工智能不同，DEI 的工作不是线性的，也不容易量化。
在人工智能发展的浪潮中，企业有可能会忽略 DEI 更广泛、更包容的成功定义。
DEI 的成功尺度有更广泛的衡量标准和目标；接纳不同的代表，坚持公平，发掘并倡导真正的包容性。这些都不是通过速度就能实现的目标。然而，人工智能仍然可以为这一困境提供巨大支持......
为了弥补这一差距，各组织必须有意识地将 “促进可持续发展 ”纳入其人工智能计划的制定过程中。必须在人工智能系统的设计和实施过程中纳入不同的声音，并从一开始就优先考虑偏见的检测和缓解，而不是在事后。
在员工入职培训过程中纳入 “伦理信息 ”和人工智能偏见培训，以及制定负责任的人工智能政策，都是支持以合乎伦理的方式应用这项技术的关键步骤。这种方法可能需要暂时放慢人工智能的发展速度，以确保全面整合 DEI。虽然这一策略在当今快节奏的商业环境中可能显得有些生硬，但它对于防止人工智能系统快速构建时可能出现的意外后果至关重要。
这不是一场竞争
事实上，人工智能和可持续发展（DEI）并不是相互竞争的优先事项，而是相辅相成的。一个合乎道德、具有包容性的人工智能系统可以加快生产力、减少偏见、突出差异，并促进更公平的结果。但要做到这一点，企业必须抵制不惜一切代价优先考虑速度的冲动。企业必须转变观念，不要认为发展智能是一个不错的选择，而是企业保持与时俱进、富有创造力并跟上新兴技术发展的当务之急。
归根结底，AI 和 DEI 的成功取决于组织是否愿意接受长期变革而非短期效率。人工智能在推动创新和提高生产力方面的潜力毋庸置疑，但其部署绝不能以影响员工为代价。DEI 不是一个复选框或一次性举措，而是一个持续、不断发展的过程，需要时间、关注和坚定不移的承诺。要创造一个不仅高效，而且能造福于人类的未来，在人工智能的快速发展与缓慢而深思熟虑的发展之间取得平衡是一项挑战，但却是必要的。
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“停止雇用人类！”旧金山广告挑衅传统就业，引发AI热议
旧金山公交站惊现挑衅广告：人工智能冲击传统就业模式
近日，旧金山市中心的公交站台广告牌上出现了一则引人注目的广告，由AI初创公司Artisan投放。广告牌上大字写着“停止雇用人类”（Stop Hiring Humans），副标题则写道“人工智能员工时代已然来临”（The Era of AI Employees Is Here）。这则广告不仅直接挑战了传统的就业观念，还将人工智能的角色推到了大众的视野中，迅速成为热点话题。
广告背后的技术：低成本、高效率的AI员工
Artisan公司的核心产品是一款名为Ava的AI销售工具。根据公司介绍，Ava能够全自动化完成寻找潜在客户、发送邮件和跟进的销售流程，且无需人工干预。据悉，与雇佣一名人类销售相比，使用Ava的成本可降低多达96%。公司CEO Jaspar Carmichael-Jack坦言：“虽然这些广告语带有一定的挑衅性，但它们反映了我们所处的技术发展趋势。”他进一步强调，Ava的推出是为了帮助企业在日益激烈的竞争中获得优势。
Artisan的广告选择了公交车站这样高流量的公共场所，以直接对话城市中的上班族、招聘经理和企业主。标语大胆而直接，吸引了路人的目光，同时也在社交媒体上掀起了广泛讨论。
类似案例：AI如何颠覆传统行业
Artisan并不是唯一一家通过AI广告引发热议的公司。近年来，多个AI企业通过类似的方式将其技术推向市场：
麦肯锡AI招聘系统
全球知名咨询公司麦肯锡（McKinsey）在招聘流程中引入AI，用于分析简历和筛选候选人。据报道，AI筛选的效率是人类的3倍，并能更精准地匹配岗位需求。
亚马逊仓储机器人
亚马逊广泛使用的Kiva机器人被称为“AI时代的仓库工人”。它们负责运输货架、分拣商品和优化物流。据悉，这些机器人极大地提升了亚马逊的订单处理效率，但也减少了对人工的依赖。
广告行业的AI文案生成
例如OpenAI推出的GPT模型已被多家广告公司采用，用于生成广告文案、品牌宣传材料等。相比人类，AI能在短时间内完成高质量创作，并基于数据分析实时优化内容。
公众反应：AI是否会取代人类？
Artisan的广告不仅引发了对AI技术的关注，也再次点燃了关于“AI是否会取代人类”的辩论。一些评论认为，AI的引入能够提升企业效率，为经济创造更多价值；但也有声音指出，过度依赖AI可能导致大规模失业，尤其是对一些重复性工作依赖度高的行业。
专家观点：AI和人类的未来关系
对此，知名技术专家艾瑞克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）在其研究中提出：“AI并不会完全取代人类，而是与人类形成协作关系。那些能够善用AI的个人和企业将在未来占据主导地位。”换句话说，人类在面对技术变革时，如何利用AI来增强自身能力，才是解决问题的关键。
总结：技术变革带来的新就业思考
无论是Artisan的广告，还是类似案例中的AI应用，都揭示了一个不可回避的现实：技术正在以前所未有的速度改变我们的社会结构。企业需要平衡技术优势与社会责任，而个人也需要不断提升自身技能，以适应快速变化的职场环境。
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2025年每个企业领导者都需要规划的三大技术大趋势
由惠普实验室的HPE Fellow、副总裁兼IEEE Fellow Dejan Milojicicic撰写
询问任何C级高管他们关注的前10大趋势，人工智能通用技术（AGI）、可持续性、数字化转型可能会出现在他们的名单上。通过对这三个方面进行技能提升，企业人力资源专业人士可以确保他们不仅能够支持整个组织的需求，还能够支持他们自己部门的需求。
这一观点基于IEEE最新的技术大趋势报告，该报告确定了2025年值得关注的前三大趋势：
AGI将继续加速增长，协助人类工作，并需求越来越多的能源。 随着新的数据中心采用创新能源，可持续性将补充跨地理边界的工作负载转移，以增加脱碳和水资源消耗。 数字化转型将采用增强现实和虚拟现实（AR/VR）技术，与集合技术相辅相成，重点放在那些可能或已经规模化自动化的技术。
目前，最常见的AGI类型是生成性AI，如Azure AI、ChatGPT和Gemini。生成性AI的能力和用例创造了许多人力资源考虑因素。例如，人力资源可以帮助IT制定全组织的政策和最佳实践，以避免使用导致性别或种族偏见的数据等已知问题。
除了帮助组织实现多样性、公平性和包容性（DEI）目标外，避免偏见还有强烈的商业理由：如果AGI产生与目标市场某些成员不共鸣的设计，可能会破坏产品的收入潜力。一个例子是销售到撒哈拉以南非洲的智能手机应用，这些应用没有针对该市场进行优化。与其反映那里生活的人们的多样性，特别是黑人女性，它们是为设计这些应用的白人男性优化的，而这些人是其他地区的主要用户。
一些AGI应用涉及分析有关人员的数据，如员工、学生或病人。在这些情况下，另一个可能的政策是要求所有数据在AGI工具被允许处理之前都必须匿名化。根据国家的不同，这种匿名化可能由法律要求，如欧盟成员国的GDPR。
不涉及人员的数据也需要剥离识别特征。一个例子是，一家卡车制造商想要使用AGI来了解其交付车辆的性能和健康状况。这些嵌入式物联网（IoT）模块的数据不应包含可以用来识别交付路线和停靠点的信息。
人力资源还可以帮助教育所有员工哪些AGI工具已经过审查并被批准使用。这有助于避免将专有公司或客户数据存储在公共云中和/或被生成性AI供应商用来训练其大型语言模型（LLMs）的问题。它还有助于避免不必要的成本，如部门或个人员工使用他们的预算直接支付生成性AI工具，而不是公司已经订阅的那些。
所有这三个大趋势是相互关联的，而不是孤立的。例如，AGI使用大量的数据和计算资源。数字化转型也使AGI的使用成为可能。这意味着这两个大趋势直接影响可持续性，因为需要越来越多的电力来为数据中心供电和冷却。
为了实现可持续性目标，如碳中和，组织可能需要增加对太阳能、风能和水能的使用。他们还可能需要加强他们的节能计划，以抵消额外的使用，如使用AI驱动的智能建筑技术，根据与会者的数量、透过窗户的阳光量和由投影仪等AV设备散发的热量自动调节会议室的温度和通风。
所有这些大趋势的例子都强调了技能提升的重要性。例如，人力资源不能帮助制定AGI政策和最佳实践，除非它对这些工具的所有能力和风险都有所了解。这些技能还使人力资源能够与IT使用相同的语言，帮助制定和执行政策和最佳实践。
这是一个需要考虑的很多问题，这突出了人力资源为什么需要优先考虑的重要性。每个制造商、学区、医院、保险公司和其他类型的组织都将有自己的时间表来实施推动这些大趋势的单项技术。
例如，一些组织今天开始实施生成性AI，但在未来几年内不会使用其他形式的AGI。一些组织开始制定可持续性战略，而其他组织已经实施了多年。通过了解全公司范围的举措路线图以及部门用例，人力资源可以确定今年需要关注哪些大趋势支持技术，以及哪些需要开始为2025年做计划。
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观点
应对工作场所假期压力的五大技巧
在这个日新月异的工作世界里，员工对健康的工作与生活平衡的渴望从未如此强烈。
Randstad 最近的一份调查报告显示，超过 89% 的求职者认为工作与生活的平衡至关重要，他们可以在薪酬和福利之间取得平衡。
因此，随着节假日的临近，工作与生活的平衡变得更加重要，因为员工要面对年终工作的最后期限和额外的社交活动。
员工非但不会感到轻松愉快，反而常常被倦怠和压力所拖累。
一项全球调查显示，70% 的员工在节假日期间压力更大。对于许多组织而言，这一数字并不利于在一年中的关键时刻取得良好业绩。
因此，在这个假期里，应该帮助人力资源部门和组织领导者创建一个安全、积极的企业文化，通过以下几个小贴士来减轻员工压力，提高组织的应变能力。
1. 安排工作量
节假日期间，员工既要履行职业责任，又要承担个人责任，工作任务相当繁重。因此，保持两者之间的平衡需要大量的计划工作；首先，人力资源专业人员必须仔细规划休息日，以便员工可以在不错过任何截止日期的情况下处理个人事务。你可以鼓励员工在假期前完成任务，还可以引导他们、赏识他们，这将有助于激励他们高效地工作。
2. 利用交叉培训
由于大多数员工都希望在节假日期间享受同样的假期，因此有些职位可能会在这几天空缺。因此，各部门往往会面临员工危机。为了消除这些问题，人力资源专业人员必须主动实施交叉培训计划，帮助员工了解在缺勤时如何处理队友的任务和职责。不过，在开始实施任何计划之前，一定要让每位员工及早做好准备。通过这种方法，他们可以在事情变得繁忙之前，自如地讨论不同的任务。
3. 鼓励团队合作
年终岁尾，员工往往会试图让自己超负荷工作，但在接手项目后，员工最终会感到困惑和压力。与此相反，应注重团队合作，与可信赖的同事讨论自己的烦恼，并尽量将任务分配给所有员工。此外，与其他部门合作还能找到创造性的解决方案，并在遇到困难时增加第二种说法。因此，加入一个相互支持的团队，可以让假期压力更容易控制，让这个季节更加愉快。
4. 保持有效沟通
德勤最近的一项调查显示，75% 的 Z 世代和千禧一代表示，他们的工作量和工作与生活的不平衡严重影响了他们的压力水平。这种压力往往导致沟通减少或没有沟通，最终在团队成员之间产生问题。人力资源专业人员可以考虑选择由公司赞助的计划，为员工提供保密的专业咨询和援助，以应对压力、心理健康问题和个人问题等个人挑战。这些减压技巧有助于实现更健康的工作与生活平衡。
5. 节假日健康倡议
最后，实施健康倡议，如虚拟健康挑战、正念课程，或提供专为节日季节设计的压力管理资源，可以促进员工身心健康，有助于打造一支更健康、更有韧性的员工队伍。例如，鼓励员工每周三进行一次引导式冥想，并在当天晚些时候谈论自己的体验；这将有助于了解员工的心态，同时为他们提供一个无压力的环境。
最后的思考
以积极的方式结束一年的工作对于员工的参与度和满意度来说是非常重要的。因此，希望实施上述策略的公司可以在节日期间创建一个支持性的、无压力的工作场所。有了这些技巧和窍门，人力资源专业人员就可以轻松制定战略，减少与员工倦怠相关的持续问题，重点培养积极的工作文化。
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观点
全面解析Gartner人力资源转型的四大关键要素
随着企业环境的快速变化，HR职能的转型已成为提升组织竞争力的关键所在。Gartner提出了人力资源转型的四个关键要素，涵盖领导力、运营模式、团队能力与技术支持，帮助企业应对不断变化的市场需求，优化人力资源的运营效率。
下面将详细介绍这四大要素，帮助企业HR领导者更好地理解和应用。
1. 卓越的HR领导力
成功的人力资源转型始于卓越的HR领导力。作为企业人力资本和文化的领导者，CHRO（首席人力资源官）需要从传统的职能管理角色转向更具战略性和前瞻性的业务伙伴。他们不仅要制定HR战略，还需根据市场变化和企业目标调整这些战略，确保HR职能能够支持业务需求。
CHRO的五大角色：
企业文化的引领者：塑造以人为本的企业文化，提升员工敬业度。
动态人才市场中的竞争者：面对人才短缺和高竞争的市场，制定具有竞争力的招聘和保留策略。
战略变革的推动者：推动企业战略转型，确保人力资源管理符合业务目标。
利益相关者的调和者：在不同部门和领导层之间平衡各种需求，推动跨部门协作。
值得信赖的顾问：为CEO和高层提供有力的决策支持。
2. 现代化的HR运营模式
HR的运营模式是HR转型的核心所在。现代化的HR运营模式强调灵活性和敏捷性，以应对企业的不断变化需求。根据Gartner的建议，HR运营模式的转型需从以下四个方面着手：
重新定义HRBP角色：HR业务伙伴（HRBP）的角色将从事务性管理者转型为战略人才领导者。他们需要具备更强的分析能力和战略思维，以推动各业务部门的人才管理策略。
创建HR问题解决专家团队：该团队作为HR的“弹性肌肉”，能够灵活应对各类战略性问题，开发并优化HR流程、政策和实践。
建立下一代卓越中心（COEs）：未来的COEs将更加灵活，依赖于外部专业资源，与HR其他职能协同工作，确保HR政策和实践的专业性和灵活性。
打造HR运营和服务交付团队：通过HR技术支持和共享服务，HR运营团队能够更高效地服务于员工和管理层，确保企业日常运作顺利进行。
3. HR团队能力提升
HR团队的能力建设是HR转型成功的基石。随着混合工作模式的普及，企业对数据驱动的HR决策和战略性人才管理的需求愈发强烈。Gartner指出，HR团队需具备以下三大关键能力：
数据驱动的HR洞察力：HR团队需要掌握如何通过数据分析洞察员工行为和需求，并将这些数据转化为切实可行的战略决策。通过有效使用人才分析技术，HR可以找到关键人才的“热区”，制定针对性的培养和保留计划。
HRBP角色分化与专业化：HRBP将进一步细化为多个角色，包括战略人才领导者、问题解决专家和人员关系管理者。每个角色都需要具备项目管理、战略咨询和关系管理等核心能力。
跨部门创新与合作：HR不仅要提升内部能力，还需通过引入外部创新和跨部门合作来解决新出现的劳动力问题。HR应成为企业创新的推动者，引导跨部门合作，确保创新想法能够在企业内部落地。
4. HR技术支持
HR技术的进步为HR转型提供了强大动力。随着生成式AI、机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）等技术的普及，HR流程的数字化转型加速推进。Gartner指出，HR技术的应用不仅应提升员工体验，还需帮助HR实现流程自动化和数字化，从而提升整体运营效率。
HR技术战略的核心：
以人为本的HR技术应用：HR技术的目标是为员工提供无缝的工作体验，确保技术在工作流程中发挥支撑作用，而非增加负担。
平衡技术投资与风险：HR技术领导者需在创新和成本之间找到平衡，确保技术投资既能推动业务转型，又能控制潜在风险。
数据安全与隐私保护：随着远程办公的普及，HR技术需确保员工数据的隐私和安全，采用更灵活的访问管理策略，防止数据泄露。
总结
人力资源的转型不仅仅是对现有流程和职能的升级，更是对HR领导力、运营模式、团队能力和技术支持的全面重构。通过Gartner提出的四大关键要素，企业HR团队能够更好地应对未来的挑战，提升业务支持能力，推动企业实现可持续发展。
详细可以访问Gartner的官网
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观点
AI招聘时代，HR如何平衡数据隐私与伦理挑战？
人工智能（AI）与人力资源（HR）流程和现代人力资源技术的融合从根本上改变了劳动力管理。从招聘到员工参与和绩效评估，人工智能已成为追求效率和效益的组织在人力资源技术方面的重要选择。然而，人力资源职能对人工智能的依赖日益增加，这就提出了重大的道德问题，需要仔细审查，以维护招聘实践中的公平和诚信。
在人工智能驱动的招聘中，最主要的道德挑战之一是可能导致偏见长期存在。人工智能系统从历史数据中学习，如果这些数据反映了过去的偏见，那么人力资源技术就会在无意中强化歧视模式。为了解决这个问题，企业必须确保人工智能不是招聘流程中唯一的决策者。相反，人工智能应与人类的判断相辅相成；它可以协助初步筛选候选人，而将最终的招聘决定权交给人类评估者。这种方法保证了观点的多样性，促进了对包容而非排斥的承诺。
此外，企业必须严格遵守数据保护法规，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）和美国的《加州消费者隐私法案》（CCPA）。遵守这些法律要求实施强有力的数据保护措施，包括加密、匿名化和安全数据存储，以保护候选人信息免遭未经授权的访问和潜在的泄露。
让我们来探讨一下人工智能驱动的人力资源流程和使用人工智能驱动的人力资源技术的伦理考虑因素；
人工智能在招聘中的优缺点以及过多的人工智能在人力资源技术中的应用
优势
1、效率人工智能驱动的招聘系统擅长以人类招聘人员无法达到的速度分析大量简历、求职申请和候选人资料。这种效率大大减少了初步筛选候选人所需的时间和精力，使招聘人员能够将精力转向更具战略性的增值任务。
2、增强候选人匹配 利用先进的算法，人工智能可以根据具体的工作要求，更准确地评估候选人的资质、技能和经验。这种能力提高了识别最合适候选人的可能性，最大限度地降低了招聘过程中出现偏见或主观决策的风险。
3、减少偏见 招聘决策往往会受到与性别、种族或年龄有关的人为偏见的影响。经过适当设计和培训的人工智能系统可以减少这些偏见，只关注相关的资质和经验，从而促进更公平的招聘流程。
4、改善应聘者体验 由人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助理可为应聘者提供实时支持，解决咨询问题并指导他们完成申请流程。这种个性化的互动不仅能提升应聘者的体验，还能对雇主的品牌形象产生积极影响。
缺点
1、缺乏语境理解 人工智能驱动的人力资源技术系统往往难以把握人类交流的细微之处，包括讽刺或微妙的语言暗示。这种局限性可能导致对求职者回答的误解或错误判断，从而可能导致不公平的拒绝或不合适的聘用。
2、过度依赖算法 完全依赖人工智能算法会削弱人的判断和直觉在招聘过程中的关键作用。虽然人工智能是辅助决策的重要工具，但它不应取代人工参与和专业知识的必要性。
3、数据偏见和隐私问题 人工智能算法从历史数据中学习，而历史数据本身可能包含偏见或歧视模式。如果不加以适当处理，这些偏见可能会长期存在，甚至在候选人甄选过程中被放大。此外，人工智能在招聘中的应用还引发了对数据隐私和安全的担忧，尤其是这些系统在处理和存储个人信息时。
4、意想不到的后果 人工智能技术的飞速发展使预测招聘实践中可能出现的意想不到的后果变得更加复杂。对人工智能系统性能的持续监控和评估对于确保符合道德和法律标准至关重要。
人工智能招聘中的数据隐私原则
人工智能招聘中的数据隐私基于三项基本原则：同意、透明和安全。各组织必须确保应聘者充分了解其个人数据的使用方式，并且必须征得应聘者的明确同意。对透明度的承诺还包括明确人工智能在招聘流程中的作用，让候选人了解人工智能如何影响他们的申请流程。此外，保护数据本身也至关重要；企业必须实施最先进的安全措施，包括加密，以防止未经授权的访问和数据泄露。
同意和透明度： 培养信任
获得候选人的明确同意对于建立信任至关重要。组织必须保持候选人数据使用方式的透明度，确保个人了解自己的权利以及同意后的影响。
数据最小化： 只收集必要的信息
各组织应践行数据最小化原则，只收集招聘流程所必需的信息。这种方法不仅能确保符合数据隐私法规，还能降低因处理不必要数据而带来的潜在风险。
加密在保护数据方面的作用
在整个招聘过程中，采用强大的加密技术对保护敏感的候选人信息至关重要。通过保护数据免受未经授权的访问，企业可以加强对数据隐私的保护，并提高人工智能招聘实践的整体完整性。
在人工智能驱动的招聘和使用人工智能驱动的人力资源技术时应对道德挑战
随着企业越来越多地集成基于人工智能的招聘工具，他们面临着一系列需要仔细考虑的道德难题。为了有效地应对这些挑战，企业应该采用一个道德决策框架，其中包括了解和降低风险、确保透明度和维护隐私。
算法偏见是一个重大问题。为了应对这一问题，企业必须在其人工智能系统中采用无偏见的算法并利用多样化的数据集。有必要进行定期审核和调整，以识别和纠正可能出现的任何偏见，确保公平的招聘行为。
隐私问题是另一个关键难题。企业必须制定明确的数据收集和使用政策，表明尊重候选人数据隐私的承诺。数据处理方式的透明化可以建立信任，保障所有相关方的利益。
招聘过程中的非人性化风险也很普遍。为了降低这种风险，企业应该在人工智能的使用和人工判断之间取得平衡。在整个招聘过程中保持人工监督，可确保做出的决定保持同理心和语境相关性。
透明度问题会使人工智能招聘的道德问题更加复杂。各组织应明确解释人工智能如何影响招聘过程中的决策。就人工智能的使用进行公开交流，可以营造一种信任和负责任的环境，鼓励候选人充满信心地参与招聘过程。
通过解决这些道德难题，企业可以创造一个更公平、更值得信赖的人工智能驱动的招聘环境，确保技术能够促进而不是破坏招聘流程。
在人工智能驱动的招聘中解决数据隐私问题的最佳实践
为了确保人工智能驱动招聘中的数据隐私，企业必须实施最佳实践，优先考虑透明度、公平性、多样性、数据保护和法规遵从性。这些原则共同提高了候选人的信任度，并确保以负责任的方式利用人工智能技术。
选择保护隐私的人工智能工具
企业应选择专门设计的具有强大数据保护机制的人工智能招聘工具。优先选择符合全球隐私标准的解决方案至关重要，因为这不仅能确保符合法规要求，还能促进候选人的信任。合适的工具应包含数据匿名化和加密等功能，以保护敏感的候选人信息。
持续监控合规性
采用人工智能工具只是一个开始；企业必须进行持续审计，以保持符合不断发展的数据隐私法规。定期评估人工智能系统可使企业识别潜在漏洞并及时解决。这种积极主动的方法可确保数据隐私实践保持有效并符合法律标准。
教育利益相关者了解数据隐私规范
让人力资源专业人员和其他利益相关者全面了解数据隐私原则至关重要。培训计划应强调负责任地处理数据和遵守隐私法规的重要性。通过培养负责任的数据文化，企业可以让其团队倡导合乎道德的招聘实践，确保所有流程都尊重候选人的隐私。
人工智能在招聘领域的应用，以及人工智能与人力资源技术的进一步融合，既带来了机遇，也带来了道德责任，企业必须谨慎驾驭。企业在评估是否构建或购买人工智能工具时，面临着平衡道德考量与追求投资回报率（ROI）的挑战。关键是要认识到，用于训练人工智能模型的大部分数据可能存在偏差，尤其是在领导力历来单一的行业。
要解决这些问题，就必须承诺使用符合道德标准的数据，同时在人工智能系统的整个生命周期内对其进行严格的监控和审计。各组织还必须制定政策来识别和减少偏见，确保人工智能的使用不会强化现有的差距。
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