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数据分析
调查显示：超过50%的员工更信任AI而非HR专业人士
AI在HR中的作用 人工智能（AI）在“人力资源”（HR）领域的应用，乍一听似乎有些矛盾。毕竟，这个领域名为“人力资源”，强调的是“人”。然而，最近的一项研究表明，事实可能并非如此。我们对不同行业的员工进行了调查，以更好地了解他们对人工智能在人力资源领域未来发展的看法。结果显示，大部分人对AI持非常积极的态度。许多员工在多种情境下更愿意依赖AI，这引发了对HR角色未来发展的深刻思考。
根据对800多名目前在美国工作的专业人士的调查，有超过50%的受访者表示，他们比起人类HR专业人士更信任AI。这反映了对AI高度的信任，同时也揭示了对人类HR的某种不信任。在本文中，我们将探讨这些调查结果及其可能的意义。
关键发现：
超过50%的员工比起人类HR专业人士更信任AI。
超过50%的员工相信AI驱动的HR工具可以避免种族、性别或年龄偏见。
超过60%的员工认为AI生成的个性化绩效目标非常有用。
超过75%的员工愿意选择AI进行绩效评估，而不是传统的人类经理反馈。
40%的员工最信任AI在培训和绩效评估中的应用。
超过50%的员工信任AI多于人类HR专业人士
AI在HR中的应用趋势越来越明显。超过半数（54.99%）的受访者表示，他们比起人类HR专业人士，更信任AI。这反映了两方面的趋势：员工对AI能力的高度信任，同时也显示出对人类HR专业人士的某种不信任。
当问到员工愿意让AI负责哪些HR任务时，67.21%的受访者表示，他们对AI处理入职培训和员工培训感到放心。这反映了对AI在帮助新员工适应岗位能力方面的信任。此外，近60%的员工更愿意选择AI生成的绩效反馈，而非人类HR提供的反馈，进一步显示出对AI公正性和一致性的信赖。
这些数据表明，员工对AI的信任并不局限于观念，而是已体现在具体行动上。不仅如此，许多员工希望AI能够负责关键的HR任务，这一趋势将显著影响未来HR的发展。
超过50%的员工相信AI HR工具可以避免偏见
关于AI偏见的问题一直是讨论的焦点，尤其是在像HR这样敏感的领域。然而，人工评估也未必能完全避免偏见。根据2023年的一项研究报告，25%的员工认为他们的绩效评估因上司的个人偏见而受到负面影响。
在本次调查中，64.75%的受访者对AI HR工具的公平性充满信心。其中，38.9%的受访者非常有信心，25.85%的受访者比较有信心。这一比例反映了对AI在避免偏见方面的高度信任。
此外，20.45%的受访者认为AI工具可以提供无偏见的绩效评估，表明许多人相信AI能够缓解人类主观性带来的问题。受访者还认为，AI在入职培训（38.31%）、绩效评估（39.13%）以及薪资谈判（33.25%）等关键领域都具有公平性。
这些数据表明，无论AI工具如何训练，其基于数据驱动的方法被广泛视为更公平。相比之下，人类可能无法完全公正地分析所有因素。因此，许多员工更倾向于依赖AI处理HR中的某些关键问题。
超过60%的员工认为AI生成的绩效目标有用
AI在人力资源中是否能促进职业发展和个人成长？我们的研究给出了肯定的答案。超过64%的受访者表示，他们认为AI生成的绩效目标很有用，其中40.78%的受访者认为“非常有用”，23.38%认为“比较有用”。
这种对AI指导职业发展的偏好可能源于员工对个性化体验的需求。例如，专为HR设计的AI工具可以根据员工的个人表现、公司目标以及行业基准生成个性化绩效目标。这不仅有助于满足员工需求，还能显著提高工作表现。
这一结果与另一个问题的答案相一致：26.44%的员工信任AI在职业发展中的应用。这种乐观的态度进一步强化了员工对AI的信任。
超过75%的员工愿意选择AI进行绩效评估
如果64%的员工愿意接受AI生成的绩效目标，那么在绩效评估中会是什么情况？数据显示，绝大多数员工更倾向于选择AI进行绩效评估。
事实上，超过75%的员工更愿意接受AI的反馈，而不是传统人类经理的评估。原因可能包括：员工觉得AI能够更客观地提供反馈；人类经理可能不够坦率或透明；员工对AI的信赖感更强。
此外，我们发现，25%的员工相信AI驱动的HR服务在可用性上优于人类经理。员工可能更信任AI能全面分析绩效数据并提供准确反馈，而人类经理在某些情况下可能无法达到这样的标准。
值得注意的是，这种偏好并不仅限于绩效评估。67.21%的员工表示，他们对AI指导完成入职流程感到满意，而36.19%的受访者认为生成式AI可以改善入职培训。这表明，AI在这些关键任务中的应用为员工的长期成功奠定了基础。
40%的员工信任AI在培训和绩效评估中的应用
最后，我们调查了员工对AI在员工体验中的信任领域。39.13%的受访者表示，他们最信任AI用于绩效评估和培训，26.44%认为AI在职业发展中也有助益。总的来看，受访者选择了多个信任领域，表明AI的适用范围和信任度较广。
这一比例在人力资源专业人士中更高。数据显示，超过50%的人力资源专业人士信任AI进行绩效评估。这不仅证明了员工对AI的信任，也表明HR从业者本身对AI在关键任务中的认可。
AI的使用如何增强HR的信任感
总体数据表明，在HR中使用AI实际上增强了员工对HR的信任，而非削弱。这一发现颠覆了许多关于AI的偏见，也为HR部门提供了新的启示。
行动建议：
投资AI入职工具：HR部门应考虑至少投资AI驱动的入职和培训工具。可以先进行试点项目，根据反馈优化后再大规模实施。
采用混合模式：如果还没有准备好全面采用AI，可以尝试混合模式。利用AI处理数据分析和反馈等优势任务，同时在人类判断力至关重要的决策中保留人工干预。
试验AI绩效评估：使用例如Campbell、DeepReview或ServiceNow等AI工具辅助绩效评估，同时辅以人类的互动支持。
培训HR团队适应AI：HR专业人士需要掌握数据解读、伦理AI实践和变革管理等技能，以确保团队能够顺利过渡。
结论 使用AI技术不仅可以提高HR部门的效率，还可以增强员工对HR的信任。企业如果不抓住这一趋势，可能会错失改进HR流程和提升员工体验的机会。
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数据分析
【马德里】企业和保险业心理健康解决方案公司ifeel获得2000万美元B轮融资，用于节约与心理健康相关的风险成本
ifeel是欧洲企业和保险业心理健康解决方案，已获得2000万美元的B轮投资，由FinTLV Ventures和Korelya Capital共同领投，现有投资者SCOR Ventures、Nauta和UNIQA Ventures也参与了投资。
对企业来说，这些成本最终会因越来越多的员工请心理健康病假而触及底线。然而，ifeel 的数据显示，倦怠、焦虑和抑郁在普通员工中已司空见惯，而不仅仅是在高风险人群中普遍存在。
这意味着，防止轻微病例恶化不仅有助于公司底线，也有助于公司文化。解决这种倾向是 ifeel 产品的核心，该产品非常适合满足全方位的心理健康需求。ifeel 的方法服务于高层管理人员，通过人性化但数据优先的方法帮助管理人员处理心理健康问题；它还服务于全体员工（无论高风险还是低风险），通过一整套治疗和自助模式找到摆脱心理困扰的可持续途径。
对于保险公司来说，成本来自于对心理健康护理需求的不断攀升所带来的索赔额的飙升；同时也来自于被保险人的低续保率，因为他们的需求没有得到系统的满足，系统需要长达 6 个月的时间才能提供护理服务，而且往往太晚或太少。事实证明，ifeel 的数据明显优于当前的承保方式，尤其是对团体（雇主）计划而言，因此对开放团体保险市场起到了巨大的推动作用。
“ifeel 首席执行官 Amir Kaplan 说：”心理健康行业需要结构性变革。
ifeel结合了先进的数据分析、临床研究和最先进的人工智能模型，为雇主和保险公司提供管理终端员工和被保险人心理健康的正确工具。凭借专有的心理健康模块化风险方法，ifeel 能够优化资源分配，帮助有需要的人，改善心理健康结果，节省数百万美元的伤残、生产力和索赔费用。
FinTLV Ventures 创始人兼管理合伙人 Gil Arazi 表示： “我们认识 ifeel 已经有五年多的时间，他们坚定不移地致力于为企业和保险公司革新心理健康护理，这给我们留下了深刻的印象。这项投资非常及时，也非常必要，因为它解决了员工和投保人群面临的日益严峻的心理健康挑战。它还支持了我们的观点，即保险业应优先考虑预防和预防性解决方案。ifeel 的卓越团队与其先进的技术堆栈相结合，不仅提供了创新的解决方案，还确保了大量的成本节约和心理健康结果的改善。在 FinTLV，我们很高兴能支持 ifeel 为世界带来可持续、有效的心理健康护理。
Korelya Capital 合伙人 Franco Danesi 补充说："Amir 和 ifeel 团队肩负着应对当代最大社会挑战之一的使命，他们在创建业务时考虑到了心理健康生态系统中主要群体的需求，包括患者、服务提供商、保险公司和企业。ifeel的产品给我们留下了深刻的印象，我们相信它在市场上确实是独一无二的。心理健康内容、与医疗专业人士的联系以及人工智能辅助分诊引擎的结合，确保了为患者提供适合其需求的产品，同时保险公司和企业也能有效管理其人群日益增长的心理健康成本。”
自成立以来，ifeel 总共筹集了 4000 万美元，此次新增的2000万美元投资将用于在现有市场和新市场发展其商业引擎，并深化其在心理健康领域的产品和创新能力。
“我们非常高兴地看到 ifeel 的创始人 Amir、Martin 和 Gabriele 达到这一里程碑。UNIQA Ventures 首席执行官 Andreas Nemeth 表示："自上一轮融资以来，他们一直在努力工作，并实现了所有共同设定的里程碑，这使得 ifeel 能够在未来一段时间内触及并改变成千上万人的生活。
此外，Alessandro Verrini 加入 ifeel 担任首席营收官，推动其在所有市场的商业成功。Alessandro 曾在 Coachhub、Criteo 和 Linkedin 领导商业团队，在该领域拥有丰富的管理经验和卓越成就。Amir Kaplan对新员工表示欢迎： “亚历山德罗加入我们的管理团队，我们深感兴奋。我们相信，我们将共同抓住未来的发展机遇。
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数据分析
工作的未来：利用人工智能增强员工能力，实现更快、更智能的流程--谷歌Next大会官方介绍的案例
在当今的商业环境中，各行各业的公司正积极采用生成型人工智能（Gen AI）技术，以提高员工生产力和优化工作流程。这些技术的应用广泛，覆盖了从日常管理到高级数据分析的多个方面，极大地提升了工作效率和协作质量。
例如，Avery Dennison公司利用生成型AI，使员工能够进行安全、灵活且无国界限制的协作，从而推动生产力的提升和公司成长。同样，Bayer公司正在建立一个放射学平台，该平台通过数据分析和智能搜索帮助放射科医生创建符合健康监管要求的文档，加速医疗批准过程。
在临床试验文档处理方面，Bristol Myers Squibb公司通过使用Vertex AI和Google Workspace，将原本需要科学家们数周完成的文档草稿时间缩短到了几分钟内。此外，大型零售商如Home Depot利用名为“Sidekick”的应用程序帮助店员管理库存，并通过视觉模型优化库存补充的优先级。
这些案例显示，通过AI技术，企业不仅能够简化复杂的流程，还能在提供个性化服务和改善客户体验方面取得显著成效。AI的集成使得员工可以从繁琐的任务中解放出来，专注于更有价值的工作，从而推动业务发展和创新。这种技术的应用正在逐步改变传统工作方式，预示着一个更智能、更高效的未来工作环境。
谷歌Next大会中推荐了101个企业使用GenAI的案例，我们特别介绍在企业员工工作方面的应用企业案例，一起来看看：
Avery Dennison（艾利丹尼森）通过生成式AI赋能员工，以实现安全、灵活且无边界的协作，增强生产力以推动增长。
Bank of New York Mellon（纽约梅隆银行）建立了一个虚拟助手，帮助员工找到相关信息和问题的答案。
Bayer（拜耳）正在建设一个放射学平台，将协助放射科医生进行数据分析、智能搜索，并创建符合健康保障要求的文档，以获取监管批准。这家生物科学公司还在利用BigQuery和Vertex AI开发额外的数字医疗解决方案和更高效的药物。
Bristol Myers Squibb（百时美施贵宝）正在使用Vertex AI和Google Workspace转变其临床试验的文档处理流程。现在，原本需要科学家几周完成的文档，现在几分钟内就能完成初稿。
BenchSci开发了生成式AI解决方案，赋能科学家理解生物研究中的复杂联系，为他们节省时间和财务资源，并最终更快地将新药带给患者。
Cintas 正在利用 Vertex AI Search 建立内部知识中心，帮助客服和销售团队轻松获取关键信息。
加州的医疗保险市场 Covered California 正在使用Document AI帮助改善消费者和员工的体验，通过自动化居民申请保险时的文档和验证过程的部分。
Dasa（达莎），巴西最大的医学诊断公司，正在帮助医生更快地检测出测试结果中的相关发现。
DaVita利用DocAI和Healthcare NLP改造肾脏护理，包括分析医疗记录、揭示关键的患者洞察以及减少错误。AI使医生能够专注于个性化护理，从而显著改善医疗服务的提供。
Discover Financial（发现金融）帮助其10,000名联系中心代表在通话期间搜索和综合详细的政策和程序信息。
HCA Healthcare正在测试名为Cati的虚拟AI护理助手，帮助确保一个护理班次结束和另一个开始时的护理连续性。他们还在使用生成式AI改善诸如临床文档这类耗时任务的工作流程，使医生和护士能够更多地专注于患者护理。
Home Depot（家得宝）建立了一个名为Sidekick的应用程序，帮助商店助理管理库存并保持货架存货；值得注意的是，视觉模型帮助助理确定采取哪些行动。
Los Angeles Rams（洛杉矶公羊队）在内容分析到球员侦察等方面都在利用AI。
McDonald’s（麦当劳）将在其数千家餐厅中利用数据、AI和边缘技术来实现更快的创新，并增强员工和客户体验。
Pennymac（宾尼迈克），一家领先的美国全国性抵押贷款贷方，正在使用Gemini跨多个团队，包括HR，其中Gemini在文档、表格、幻灯片和Gmail中的应用帮助他们加速招聘、雇佣和新员工入职。
Robert Bosch（罗伯特·博世），世界上最大的汽车供应商，通过生成式AI驱动的解决方案，革命性地改进了营销，简化流程，优化资源配置，并在100多个分散的部门中实现效率最大化。Symphony（交响乐），金融服务行业的通信平台，使用Vertex AI帮助金融和交易团队跨多个资产类别进行协作。
Uber（优步）正在使用AI代理帮助员工提高生产力、节省时间，并在工作中更加有效。对于客服代表，他们推出了新工具，总结与用户的通信，并甚至可以从以前的互动中提取上下文，因此一线员工可以更有帮助和有效。
U.S. Dept. of Veterans Affairs（美国退伍军人事务部）正在使用AI在边缘改善对服务成员和退伍军人的癌症检测。部署在世界各地的远程军事治疗设施中的增强现实显微镜（ARM）正在帮助病理学家更快、更准确地找到癌症。
U.S. Patent and Trademark Office（美国专利和商标局）通过实施AI驱动的技术，提高了他们的专利和商标审查过程的质量和效率。
Verizon（威瑞森）正在使用生成式AI帮助网络运营和客户体验团队更快地获取所需答案。
Victoria’s Secret（维多利亚的秘密）正在测试AI驱动的代理，帮助其店内助理查找有关产品库存、库存以及合身和尺寸提示的信息，以便他们能够更好地为客户提供个性化建议。
Vodafone（沃达丰）使用Vertex AI搜索和理解超过10,000份合同中的特定商业条款和条件，这些合同涉及超过800个通信运营商。
WellSky正在整合Google Cloud的医疗保健和Vertex AI能力，减少工作时间外完成文档的时间。
Woolworths（澳大利亚沃尔沃斯），澳大利亚领先的零售商，通过在Google Workspace产品中使用“帮我写”功能，提升了超过10,000名行政员工在通信中的信心。它还在使用Gemini为客户服务代表创建下一代促销活动，并快速协助他们实时总结所有之前的客户互动。
Box, Typeface, Glean, CitiBank（花旗银行）和Securiti AI讨论了跨企业开发AI驱动的应用程序的情况，这些应用程序为营销、金融服务和HR用例带来了可衡量的投资回报。
Highmark Health和Freenome与Bristol Myers Squibb一起探索AI如何在护理交付、药物发现、临床试验规划和将药物推向市场等方面提高效率和创新。
我们可以看到以下几个特点，Gen AI在工作场所带来的可能：
工作效率和流程优化：通过自动化重复任务和加快文档处理，如Bristol Myers Squibb利用AI加速临床试验文档的编制。
信息获取与决策支持：银行和服务公司使用AI辅助工具改善信息检索和客户服务，例如Bank of New York Mellon的虚拟助手。
医疗诊断与患者护理：如DaVita和Dasa利用AI提高诊断效率和准确性，改善病理检测和患者护理。
个性化服务和客户体验：零售和服务业通过AI优化库存管理和顾客互动，如Victoria's Secret使用AI提供个性化购物建议。
跨地域协作与通信：例如Avery Dennison使用AI支持全球员工的协作和通信。
市场营销和资源优化：如Robert Bosch利用AI精细化营销策略和资源配置。
确保总结中包括了生成型AI对企业运营效率提升、员工工作满意度增加、以及企业服务质量和创新能力提高的综合影响。
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数据分析
华人姐妹创办的AI人才技能评估公司Searchlight被纽约的Multiverse收购！
还记得双胞胎姐妹Anne Wang 和 Kerry Wang 2018年的创业公司吗？担任CEO的Kerry Wang 和CTO的 Anna Wang 于 2018 年创立了 Searchlight。作为双胞胎姐妹，不仅外表相似，而且表面上都拥有在斯坦福、谷歌和麦肯锡的工作经历，她们有动力创造一个人们都可以参与的世界。他们因其独特的技能而被理解，并与合适的公司相匹配。斯坦福大学的毕业生从 Y Combinator 开始了他们的旅程，此后获得了福布斯 30 位 30 岁以下人士的认可，并从风险投资基金 Founders Fund 和 Accel 获得了融资。（点击可以了解）
祝贺他们的公司被Multiverse收购！ 这里是他们的最新进展，一起来了解下！
2024年4月8日美东 — 科技公司Multiverse宣布收购Searchlight，这是一个借助AI帮助企业解决技能缺口的人才智能与技能评估平台。
位于加利福尼亚的Searchlight由双胞胎Anna Wang和Kerry Wang在2018年创立。这对斯坦福大学毕业生的创业之旅起步于Y Combinator，随后获得了福布斯30位30岁以下青年才俊的认可。该公司还成功吸引了Founders Fund和Accel等顶尖风投公司的投资。
[caption id="attachment_67581" align="alignnone" width="2560"] Searchlight Founders - Kerry and Anna Wang[/caption]
在过去的六年里，Searchlight始终致力于AI与技能领域的融合，开发出了一款无偏见的AI引擎。该引擎能够理解人的能力、软技能、工作风格以及工作要求，其数据显示，相比传统招聘方法，该引擎能以四倍的准确率识别候选人是否匹配。
将Searchlight的技术和人才资源并入Multiverse，将大大推动后者在生成式AI（Generative AI）和机器学习领域的应用。Searchlight开发的定制无偏见AI引擎将提升Multiverse在识别、分析及弥合组织内部技能差距方面的能力，进而为客户提供更贴合商业需求的培训方案。
Multiverse目前与超过1000家组织合作，在数据分析、软件工程等领域提供培训。它所倡导的新型学徒制模式强调测量、应用、指导和公平，旨在确保学习者能享受到高质量、个性化的学习体验，同时为雇主创造可衡量的投资回报。
继2023年5月收购Y Combinator公司Eduflow后，Searchlight成为Multiverse的第二次收购。
Searchlight团队将加盟Multiverse，负责将其人才智能技术融入Multiverse平台，并领导后者的AI项目。Searchlight的CEO Kerry Wang将出任产品总监，CTO的Anna Wang将成为AI负责人。
Searchlight联合创始人兼CEO Kerry Wang表示：“创建Searchlight的初衷是帮助企业公平地组建优秀团队，并助力个人找到有意义的工作。与Multiverse团队的首次会面就让我深刻感受到我们的目标高度契合，致力于解决相似的挑战。通过这次合作，我们将能够将Searchlight的技术和专长在全球最大公司中进行规模化应用，共同打造未来的劳动力发展平台。”
Searchlight联合创始人兼CTO Anna Wang表示：“在过去六年中，Searchlight建立了定制的数据流和专有的、道德的AI模型，这些模型全面理解人才并预测业务成功所需的技能。将Searchlight现有的AI和技能专长与Multiverse的丰富数据结合，我们将共同成为利用AI进行技能发展的领导者。”
Multiverse创始人兼CEO Euan Blair表示：“在深入了解Searchlight产品后，我对他们使用AI识别模式、发现技能解决方案的方法感到非常兴奋。多数公司都在经历技术转型，他们希望这一过程既公平又有效。但往往他们的转型愿景与实现这一愿景所需的技能之间存在差距。Searchlight的AI技术、平台和优秀团队将使我们更好地诊断企业内部所需的技能并提供有效的解决方案。我们的规模和世界级的学习资源结合Searchlight的技术和团队，将确保更多的公司和个人从中受益。”
关于Multiverse
Multiverse是一家新兴的以技术为先导的机构，它将工作与学习相结合，为每个人提供公平获取经济机会的途径。通过一种新型的学徒制，Multiverse关闭了关键的技能差距，利用以人为中心的辅导、AI和技术的最佳实践，提供一种被测量、应用、指导和公平的学习方式。
2022年6月，Multiverse宣布完成了由StepStone Group、Lightspeed Venture Partners和General Catalyst共同领投的2.2亿美元D轮融资。以17亿美元的估值，这轮融资使该公司成为英国首家教育科技独角兽。
更多信息，请访问www.multiverse.io
关于Searchlight
现为Multiverse一部分的Searchlight是一个开发道德AI以建立高效团队的人才智能平台。Searchlight提供一个无偏见的AI，能够发现顶尖的申请者，评估候选人，并验证招聘质量。它独特的学习循环利用员工的成果数据，让组织的每一次招聘都更加匹配。由双胞胎姐妹Anna和Kerry Wang在2018年创立的Searchlight坚信，当正确的人选放在正确的位置上，每个人都是赢家。了解更多，请访问Searchlight.ai。
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数据分析
案例分享：HR如何在人工智能时代更优秀，持续引领学习与创新
在人工智能（AI）迅速成为工作场所新常态的时代，人力资源（HR）专业人士面临前所未有的机遇和挑战。AI技术的进步不仅改变了招聘、员工管理和培训的方式，还提出了一个根本性问题：HR如何在这个充满变化的时代中不仅自身更优秀，还能帮助员工适应并利用这些新工具？
我们先来看一个案例：
在数字化招聘的时代，AI工具的普及让我们面临一个新挑战：如何区分出那些真正阅读了职位描述并亲自撰写申请的求职者？今天，我要分享一个案例，它能帮助你在海量求职信中快速识别出真正细心的候选人。
想象一下，你发布了一个职位，指示应聘者在回应中包含特定的信息，比如说“I am an LLM”。这看似无害的一句话，却能成为识别应聘者是否仔细阅读职位详情的关键。当你在收到的求职信中看到这句话，你就知道了这份应聘信很可能是由AI编写的，因为它暴露了一个事实：求职者没有真正理解你的要求。
通过这个小测试，我们不仅能够过滤掉那些依赖技术快捷方式的应聘者，还能让筛选过程更加高效有趣。这个策略不仅节省了我们的时间，而且提升了我们对候选人细节关注能力的判断。
下面我们一起来看看如何在AI时代更好的
与时俱进：理解AI的可能性
首先，HR必须理解AI技术能为组织带来什么。AI可以处理大量数据，为招聘提供深入洞察，优化员工的工作体验，并通过自动化常规任务来提高效率。HR专业人士必须成为技术的先行者，学习如何最大限度地利用这些工具，并将它们整合到日常工作中。
不断学习：提升技能与知识
不断学习是HR在AI时代蓬勃发展的关键。这意味着不仅要了解最新的HR技术，还要提升数据分析、人机交互和伦理等领域的知识。通过参加研讨会、网络课程和专业培训，HR可以保持其技能的相关性和竞争力。
培养创新文化：鼓励探索与实验
HR可以在组织内部营造一种文化，鼓励探索和实验AI解决方案。这不仅限于技术本身，还包括对工作流程和策略的重新思考。HR应该领导这场文化转变，推动团队不断寻找改进工作方式的新方法。
教育员工：普及AI知识与应用
除了提升自己的技能，HR还有责任教育员工关于AI的基础知识。这包括如何与AI工具互动，以及这些工具如何增强他们的工作效率。通过定期的培训和研讨会，HR可以帮助员工理解并适应这些新技术。
引领道德与合规：确保AI的负责任使用
随着AI的应用越来越广泛，HR也必须确保其在道德和合规方面的正确使用。这意味着必须确保AI工具不会加剧偏见或不公平，以及保护员工的数据隐私。
结语
HR专业人士在人工智能时代的角色已经从传统的管理者转变为变革的领导者。通过不断学习、推动创新、教育员工和确保道德合规，HR不仅能够在AI时代中更加优秀，还能帮助整个组织发展和增长。随着技术的发展，HR的这些角色将变得更加重要，不仅是为了他们自己的职业发展，也是为了他们所服务的组织和员工的福祉。
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数据分析
2024指南：人力资源管理与数字化转型
当今世界正经历着各种数字化变革，人力资源（HR）的角色也在经历着深刻的转变。但什么是人力资源转型？
随着我们在当今世界经历的所有数字化变革，人力资源（HR）的角色正在经历深刻的转型。但什么是 HR 转型？
从本质上讲，HR 转型是在组织内彻底重塑和重新设计 HR 功能的全面过程，其目标是创造一个更高效、有效和战略性的部门。
这种转型不仅仅是更新系统或自动化流程。这是 HR 角色的根本性转变，从行政到战略，从孤立到集成，从传统到创新。它涉及利用数字技术，如人工智能、数据分析和基于云的系统，以增强 HR 运营并提供更加动态和吸引人的员工体验。
让我们进一步探索，同时看看不同的策略、利用技术的好处以及 HR 转型的未来。
了解 HR 转型 HR 转型的需求 这一切都源于不断变化的商业环境，这一环境以技术进步、不断变化的劳动力期望和日益激烈的全球竞争为特征。
传统的 HR 实践，通常是孤立和流程驱动的，变得不足以应对组织和员工的动态需求。在这种背景下，HR 转型模型对于适应和保持相关性至关重要。它涉及重新思考 HR 策略，使其更加敏捷、数据驱动和以员工为中心。
这种转变不仅仅是接受新技术，而且还涉及培养一种重视持续学习、适应性和创新的文化。HR 转型路线图对于在竞争激烈的市场中吸引、发展和留住人才以及确保 HR 在推动业务成功中发挥战略作用至关重要。
HR 转型的好处
HR 转型提供了许多好处，这些好处显著有助于组织的整体健康和效率：
首先，它提升了员工体验，导致参与度、满意度和留存率的提高。 数字化转型的 HR 流程更高效，减少了在行政任务上的时间花费，使 HR 专业人员能够专注于战略性举措。 它还通过数据驱动的见解实现了更好的人才获取和管理，从而带来了更明智的决策。 最后，它通过利用技术消除招聘和绩效评估中的偏见，培养了更具包容性和多样性的工作场所文化。 总的来说，HR 转型使 HR 功能与组织的战略目标更加紧密地对齐，推动了更好的业务成果，并培养了一个更加敏捷和有韧性的劳动力。
HR 转型的关键组成部分 HR 转型由几个关键组成部分共同推动其成功：
技术处于前沿，例如人工智能、机器学习和基于云的 HR 系统在自动化和简化流程中发挥着关键作用。 数据分析提供了对劳动力趋势和行为的见解，有助于战略决策。 变革管理至关重要，因为转型 HR 不仅需要新工具，还需要文化和心态的转变。这涉及培训和发展，以使 HR 专业人员和员工具备数字化工作场所所需的技能。 专注于员工体验至关重要，确保转型为劳动力带来积极成果。 将 HR 策略与业务目标对齐，确保转型相关并有助于组织的整体目标。 当这些组成部分有效整合时，它们为成功的 HR 转型创造了一个坚实的基础。
成功的 HR 转型策略
进行需求评估
成功的 HR 转型始于全面的需求评估。这个过程涉及评估 HR 功能的当前状态，确定流程和技术中的差距，并了解组织及其劳动力的具体需求。
评估应包括从各种利益相关者（包括 HR 工作人员、管理层和员工）那里收集见解，以获得对现有挑战和机会的全面了解。
通过分析这些数据，组织可以确定需要转型的领域，并优先考虑与其战略目标一致的举措。这种有针对性的方法确保了转型工作的重点和相关性，最大限度地提高了它们的影响力和效率。
制定 HR 转型路线图
一旦明确确定了需求，制定详细的路线图就是下一个关键步骤。这份路线图作为战略计划，概述了 HR 转型的具体目标和目标。它应该包括短期和长期里程碑，明确定义的时间表和预期结果。
路线图还必须考虑所需的资源，包括预算、技术和人员。这个结构化的计划有助于保持转型过程的轨道，确保每一步都系统和高效地执行。
定期审查和更新路线图对于适应转型旅程中出现的任何变化或新要求至关重要。
组建强大的团队
强大的 HR 转型需要一个专门的、熟练的团队。这个团队应该包括具有多样化专业知识的人员，包括 HR 专业人员、技术专家和变革管理专家。
重要的是要涉及不仅知识渊博，而且适应性强且愿意接受新想法的人员。团队还应该包括组织内的倡导者，他们可以为转型辩护并帮助推动它。
对团队进行培训和发展是重要的，以使他们具备必要的技能和知识。一个强大、协作的团队构成了转型过程的支柱，有效地推动举措并克服挑战。
与利益相关者沟通
在 HR 转型过程中，与所有利益相关者的有效沟通是关键。应该定期向员工、管理层和其他相关方提供更新，以使他们了解进展和变化。
沟通不应仅限于单向；应积极寻求并考虑利益相关者的反馈。这种包容性方法有助于建立对转型的认可和支持。
清晰、透明和一致的沟通有助于缓解担忧、澄清期望，并确保每个人都与转型的目标和目标保持一致。
实施变革管理实践
变革管理是 HR 转型的关键组成部分。它涉及管理变革的人员方面，以确保平稳过渡。这包括通过充分的培训和支持为新流程和系统准备劳动力。
重要的是通过了解员工的担忧并为他们提供必要的安慰和信息来解决对变革的抵制。庆祝小胜利并表彰个人和团队的贡献也可以培养对转型的积极态度。
有效的变革管理确保转型不仅在技术上成功，而且被劳动力接受和维持。
利用技术进行 HR 转型
HR 技术概述 HR 技术的领域涵盖了一系列旨在自动化、简化和增强各种 HR 流程的数字工具和平台。这项技术彻底改变了组织管理招聘、员工参与、绩效评估、工资和福利管理等领域的方式。
现代 HR 技术通常包括基于云的系统、人工智能、机器学习和高级分析。这些技术使 HR 部门摆脱传统的人工流程，使他们能够更多地专注于战略任务和决策。
这些技术集成到 HR 实践中，标志着向更高效、数据驱动和以员工为中心的运营的根本性转变。
HR 技术的好处 实施 HR 技术提供了众多好处，显著提高了 HR 功能的效率和效果。
主要好处包括：
提高效率：自动化重复性和行政任务节省时间并减少错误，使 HR 工作人员能够专注于更战略性的举措。
增强数据驱动的决策制定：高级分析提供了有关劳动力趋势和行为的宝贵见解，有助于更明智和战略性的决策制定。
改善员工体验：数字工具可以简化从入职到绩效评估的员工体验，提高满意度和参与度。
可伸缩性和灵活性：基于云的 HR 解决方案提供了可伸缩性和灵活性，可以轻松适应组织不断变化的需求。
更好的合规性管理：HR 技术有助于与劳动法律和法规保持最新的合规性，减少不合规的风险。
人力资源技术解决方案示例
人力资源技术解决方案有多种类型，每种解决方案都满足人力资源职能的不同方面：
申请人跟踪系统 (ATS)：这些系统简化了从发布职位空缺到管理候选人申请的招聘流程。
员工参与平台： 促进持续反馈、认可和参与活动的工具。
学习管理系统 (LMS)：用于交付、跟踪和管理培训和发展计划的平台。
人力资源信息系统 (HRIS)： 管理员工信息、工资单、福利管理等的综合系统。
绩效管理工具：用于设置、跟踪和评估员工绩效目标和评估的数字解决方案。
实施人力资源技术的最佳实践
成功实施人力资源技术需要采取战略性且深思熟虑的方法：
进行需求分析： 了解人力资源部门的具体需求和挑战，以选择最合适的技术解决方案。
让利益相关者参与： 与主要利益相关者（包括人力资源人员、管理层和员工）互动，以获得见解并获得支持。
选择正确的供应商： 选择其产品符合您组织的需求并提供可靠的支持和培训的供应商。
规划集成和可扩展性：确保所选技术与现有系统良好集成，并且可以随着组织的发展而扩展。
提供培训和支持：为您的团队提供必要的培训，以有效地使用新技术，并提供持续的支持来应对任何挑战。
监控和评估： 持续监控技术的有效性并根据需要进行调整，以确保其满足组织不断变化的需求。
在人力资源中利用技术是一项战略举措，可以显着提高现代商业环境中人力资源职能的有效性和影响力。
人力资源转型的未来
人力资源数字化转型的新趋势
数字化人力资源转型的未来是由几个新兴趋势决定的，这些趋势正在彻底改变组织内人力资源的运作方式：
人工智能和自动化：从招聘到员工敬业度的人力资源流程中越来越多地使用人工智能 和自动化是一个主要趋势。这些技术正在简化运营并为劳动力管理提供更深入的见解。
员工体验焦点：人们越来越重视增强整体员工体验，涵盖从工作空间设计到职业发展机会的各个方面，旨在提高敬业度和保留率。
数据驱动的决策：利用大数据分析进行战略决策变得越来越重要。这涉及分析大量数据，以确定可以为人力资源战略提供信息的模式和趋势。
人力资源服务的个性化：在技术的推动下，根据个人偏好和需求量身定制的定制员工体验变得越来越普遍。
远程灵活的工作解决方案： 远程工作的兴起和灵活工作安排的需求正在推动人力资源部门调整政策和实践，以有效管理分散的劳动力。
关注福祉和心理健康：人们越来越认识到员工福祉和心理健康的重要性，人力资源在制定支持性政策和资源方面发挥着关键作用。
对人力资源转型未来的预测
展望未来，可以对人力资源和数字化转型的未来做出一些预测：
人工智能和机器学习 (ML)的广泛采用： 人工智能和机器学习将更深入地融入人力资源职能，使流程更加高效，并提供更细致的见解。
更加重视技能开发：随着劳动力变革步伐的加快，持续学习和技能开发将成为人力资源战略中更加不可或缺的一部分。
预测分析的使用增加：预测分析将在人力资源中发挥更大的作用，用于从预测员工流动率到确定未来招聘需求的各个方面。
更全面的员工健康计划：员工健康计划将变得更加全面，解决身体、心理和财务健康问题。
零工经济的崛起：人力资源部门需要适应零工经济的日益盛行，制定有效整合和管理临时工的战略。
为人力资源转型的未来做好准备
为了为这些未来的发展做好准备，组织可以采取以下几个步骤：
投资技术：紧跟技术进步并投资能够提高效率并提供有价值见解的工具。
注重敏捷性和适应性：开发敏捷的人力资源职能，能够快速适应不断变化的业务需求和劳动力动态。
拥抱数据分析：建立数据分析能力， 为决策提供信息并改进人力资源策略。
发展持续学习文化：培养重视持续学习和发展的文化，确保员工能够适应未来的变化。
优先考虑员工福祉：重点关注支持员工整体福祉的举措，并将其视为敬业度和生产力的关键因素。
为多元化的劳动力制定计划： 制定适应不同工作安排和工人类型的政策和实践。
通过了解这些趋势和预测并相应地准备人力资源转型路线图，人力资源部门可以将自己定位为推动组织未来成功的战略合作伙伴。
拥抱人力资源转型的未来
正如我们所探讨的，人力资源数字化转型是现代组织的重要旅程，旨在在不断发展的商业环境中保持竞争力和响应能力。
需要记住的关键点是，利用技术（尤其是人工智能和数据分析）来增强人力资源职能变得越来越重要。向优先考虑员工体验和福祉的转变、适应灵活和远程工作模式的必要性以及对持续学习和发展的日益关注是塑造人力资源未来的关键趋势。
人力资源和数字化转型的未来不仅在于采用新技术，还在于培育适应性、包容性和前瞻性思维的文化。这种演变为人力资源部门提供了一个重要的机会，可以超越传统角色，为成功的组织设计做出战略贡献。
对于人力资源专业人士和企业领导者来说，是时候积极拥抱这些变化了。
人力资源转型之旅仍在继续，保持领先需要承诺、创新和拥抱变革的意愿。通过这样做，人力资源可以有效地带领组织走向繁荣和充满活力的未来。
原文来自：https://www.orgvue.com/resources/articles/hr-digital-transformation-guide/
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数据分析
2024年人力资源趋势[引用人力资源大咖们的名言]
2024年的人力资源趋势重点在于利用人力分析、拥抱人工智能和创建包容性文化z文章强调了HR在价值创造中的战略角色，以及推动多元化、平等、包容和归属感（DEIB）议程的重要性。此外，文章还涉及了人本领导力的重要性，人力资源技术栈的崛起，以及培养积极的工作文化对员工福祉的重要性。社交导师和透明的回归办公室政策等新趋势的出现，以及重新思考薪酬和福利套餐的必要性也在讨论之中。这些趋势预示着人力资源领域即将迎来的变革，为2024年的工作策略提供了宝贵的指导。
随着我们步入 2024 年的动态格局，人力资源专业人员的角色不断发展，重塑组织吸引、培养和留住人才的方式。为了更好地驾驭新的工作世界，预测将定义未来工作场所的人力资源趋势至关重要。
2024年，职场将发生怎样的变化？人力资源专业人员可以采取哪些措施来在新的工作世界中保持敏捷性和适应性？在定义 2024 年人力资源战略和公司目标之前，必须与最新的职场趋势保持同步。
每年都会带来新的转变，我们采访了顶级人力资源影响者和领导者，了解他们对 2024 年定义工作场所的最突出趋势的看法。请继续阅读，了解他们的预测！
2024 年最新的人力资源趋势是什么？
人员分析、人力资源技术堆栈、人工智能、包容性、工作场所社区、福祉和社会指导是 2024 年值得关注的一些最大趋势。
让我们看看人力资源思想领袖对来年重新定义工作场所的趋势有何看法。
1. 利用人员分析的力量 Leveraging the power of people analytics
人力资源不再局限于其传统界限，而是现在为所有组织利益相关者创造价值的战略驱动力。2024 年，重点是利用数据洞察和人员分析，为在何处以及如何投资资源以创造真正价值提供可行的指导。
戴夫·乌尔里奇 演讲者、作家、教授和人类能力思想伙伴
HR不是人力资源，而是为所有利益相关者创造价值。价值创造可能来自分析，超越基准测试和最佳实践，指导投资地点和方式。
使用人员分析作为提高效率和战略决策的工具，推动业务增长将变得至关重要。人力资源成功的关键区别在于利用分析来释放未开发的潜力，在整个组织内培育持续改进和创新的文化。
2.创造包容性文化是常态
正如 David Green 在他的文章中指出的那样，多元化、公平、包容性和归属感 (DEIB) 的商业案例将在 2024 年变得更加强大。尽管一些公司没有在 2023 年兑现承诺，但推进 DEIB 议程的必要性是比以往任何时候都更加普遍。幸运的是，人员分析将成为一个强大的盟友，帮助人力资源领导者衡量结果，深入了解归属感和包容性，并提高透明度。
大卫·格林人员分析领导者、会议发言人、数字人力资源领导者播客主持人
多样性、公平性、包容性和归属感 (DEIB) 的商业案例不断增强。麦肯锡最近的一项研究表明，领导力多元化与公司绩效、社会影响和员工体验密切相关。此外，Insight222 的研究发现，到 2023 年，DEIB 已连续第三年成为人员分析增加商业价值最多的领域。
此外，展望 2024 年，我们将看到人们呼吁进行更多实践技能培养，以培育包容性文化。这一趋势提倡组织明确定义他们期望从多样性和包容性学习计划中获得的成果。重点是创建一个超越理论知识的框架，促进切实的行为改变。
萨莎·汤普森包容性领导教练和顾问
2024 年，我希望看到在创造包容性文化方面有更多实用技能的培养。如果没有一种机制让他们对不断变化的行为负责，太多的领导者不会参加这些一次性培训。组织需要清楚地阐明学习的预期结果、学习后的预期行为以及不符合这些预期的后果。这就是转变组织文化的方式。
这种人力资源趋势不仅仅是参加研讨会，而是积极培养转化为日常行动的技能。这是一项战略举措，旨在使多元化和包容性成为组织 DNA 的一个组成部分，而不是一项周期性举措。
拉克尔·塔梅兹首席包容与参与官
我认为这实际上是加倍努力、坚持到底、坚持不懈的问题。这也关系到我们如何定义多样性。我们需要多元化。我们需要使多样性更加包容和公平。
3. 以人为本的领导力登上舞台
到 2024 年，迫切需要采取更加以人为本的方法，特别是在 DEIB 领域。组织面临的挑战是信守承诺和政策，并刻意关注公平和包容性。
麦迪逊·巴特勒GRAV 首席体验官、Black Speakers Collection 创始人
到 2024 年，我深深认为“人员+人力资源”将需要采取比 2023 年更加人性化的方法。不幸的是，许多 DEI 角色/团队被推翻，承诺和政策被搁置。然而，当今世界的现状比以往任何时候都更要求我们在组织中看到人性，并首先以人性的方式进行领导。人们在工作中的表现很大程度上取决于他们周围的世界，对于那些拥有边缘化身份的人来说，这可能看起来非常不同。如果组织想要成为所在领域的领导者，致力于公平并真正推动前进，他们必须以以人为本的设计和政策来引领。
这一趋势提倡组织如何对待 DEI&B 进行范式转变——不仅将其视为合规措施，而且将其视为战略要务以及以人为本的设计和政策的核心组成部分。未来一年的成功取决于拥抱多样性、促进公平和促进包容性。
4. 投资人力资源技术堆栈至关重要
随着现代工作场所更加注重增强员工体验，人力资源技术堆栈越来越受欢迎。人力资源技术通过改进各种人力资源流程，确保公司在效率和创新的竞赛中保持领先地位。
凯尔斯滕·格雷格斯TRAP Recruiter 创始人、人才招聘负责人
随着 HR 和 TA 专业人员在 2023 年拥抱 AI 工具并将其集成到他们的技术堆栈中，我们预计到 2024 年会有更大的采用率。由于技术承担日常管理任务、优化流程并提供深入的见解和预测，HR 和 TA专业人士有更多的时间可以支配，这将使他们能够发展专业知识。这种专业化反过来将使人力资源和技术援助专业人员变得更具战略性、动态性、数据驱动性，并且能够更好地指导其组织在竞争日益激烈的就业市场中适应劳动力不断变化的需求。
正如 Keirsten 指出的那样，人力资源技术堆栈可以自动化和优化日常活动，使人力资源专业人员和领导者能够将精力集中在真正重要的事情上：他们的员工。因此，到 2024 年，投资人力资源技术不仅仅是要跟上潮流，还要与时俱进。它旨在为人力资源和技术援助专业人员提供在数字时代开拓卓越组织所需的工具。
5. 通过培育企业文化关注福祉
2024 年，优先考虑积极的工作场所文化仍然是领导力和人力资源议程中的重点。关注公司文化是对福祉、员工体验和敬业度的长期投资。
马里恩·坎潘Intandid 董事总经理
新冠肺炎 (COVID-19) 风暴过后，全球劳动力展现出非凡的韧性，证明逆境中才能显现出真正的力量。然而，这段旅程也强调了培育工作环境的至关重要性。作为致力于建设优秀职场文化的人力资源顾问，我们亲眼目睹了敬业的员工所具有的变革力量。关注文化不仅仅是对挑战的回应，更是对文化的回应。这是对员工福祉的投资，培养韧性，并确保您的团队在面对不确定性时不仅强大，而且团结和蓬勃发展。
通过培养培养和支持员工的工作场所文化，组织不仅可以确保其团队在面对不确定性时保持坚强，而且可以团结一致、蓬勃发展。这一趋势强调了一种范式转变，即员工福祉是现代工作场所持续成功的一项深思熟虑的战略投资。
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6. 通过学习和发展帮助领导者取得成功
2024 年，组织将重新定义领导力发展战略，以适应现代工作场所的需求。领导者必须具备支持和提升团队所需的知识和技能。
黛布拉·科里人力资源顾问、演讲者和作家
组织正致力于为领导者提供知识和技能，以便他们能够有效地支持这些新的工作方式，从而为他们（及其员工）的成功做好准备。”
我们将看到更多的组织投资于全面的领导力培训计划。这些举措超越了传统技能，涵盖了对虚拟协作、情商和适应性管理的深刻理解。领导者必须知道如何指导团队应对复杂的远程或混合工作，确保组织文化蓬勃发展，无论地理位置如何。
7. 追求高性能
现代商业环境要求事半功倍，因此组织必须优先考虑战略人才管理。识别顶尖人才对于企业的成功以及实施稳健的发展、参与和保留策略至关重要。
尼古拉·克莱曼人事主管、人力资源和人才顾问
我们明年的重点是推动高性能。公司必须用更少的资源做更多的事情，因此了解谁是业务中的关键人才以及如何培养他们非常重要。我认为过去几年发生了很大的变化，公司现在正在推动更难的成功因素。
组织必须将战略目标与个人才能结合起来，以追求高绩效。这涉及到对关键绩效人员的细致识别，以及提高他们技能的个性化发展计划。此外，认识到工作动态的变化，敏捷的人才发展方法使团队能够适应不断变化的需求。
纳迪亚·瓦塔利迪斯TestGorilla 人员与文化主管
2024 年，人员与文化团队很可能会关注更少的关键成果和更少的目标，但会出色地实现这些目标。2023 年，这些团队的分布过于分散，并且在远程工作和异步工作运营领域与常规人力资源工作相比，做得更多。
8. 在人力资源领域拥抱人工智能
到 2024 年，人工智能和自动化的集成将改变组织管理人员的方式。摆脱传统的人力资源流程，我们进入了一个更加动态的时代，日常任务实现自动化，因此人力资源专业人员可以专注于战略举措。
比尔·布朗Think People.Culture 的负责人兼首席人力官
将人工智能融入人力资源流程的全行业趋势不仅仅是技术进步。它是利用人工智能来简化运营、增强决策并创造更加个性化的员工体验，从而改变人力资源格局。”
人工智能的注入并不是要取代人性化的接触，而是要增强人性化，创造一个更加敏捷和反应灵敏的人力资源环境。人工智能集成将提高效率、提升决策能力，并有可能为每位员工创造量身定制的体验。
9. 建立真正的职场社区
培育真正的社区正在成为焦点。人们在职业生涯中寻求更有意义的东西，例如目标和有价值的关系。
凡妮莎·科特拉PolicyMe 人力与文化副总裁
对于组织来说，有意识地在员工之间建立联系非常重要。这意味着创建社交空间和协作空间，从而建立信任并培养关系，使员工既能享受日常生活，又能提高工作效率。
2024年，不再只是工作；而是工作。这是关于有意打造社交和协作空间，以培养员工的信任和关系。瓦内萨强调，这种有意的社区建设可以促进员工享受日常体验并提高生产力。
10. 重返办公室政策保持透明
如果疫情迫使我们在家工作，人力资源影响者预测，到2024年，越来越多的公司将采取重返办公室政策。然而，如果处理不当，可能会导致员工脱离岗位，在极端情况下，可能会引发大规模辞职。在这种情况下，促进保留的关键在于透明度。
奥利亚·雅克日娜Switchee 人事主管、播客、顾问
在这个不断变化的工作环境中，重返办公室需要与我们在大流行期间转向远程工作时同样的敏感度。员工，尤其是那些承诺全面远程工作的员工，如果被迫回到办公室，可能会感到脱离工作。如果这种转变处理不当，可能会引发大规模辞职。为了提高保留率，透明度是关键。公司必须从招聘开始就传达他们对办公室工作与远程工作的期望。条款的变化和中期就业会侵蚀信任并危及长期承诺。应对这一变化需要开放的沟通和对透明度的承诺，确保员工在这个过渡时期感受到支持。
到 2024 年，公司必须明确阐明他们对办公室和远程工作的期望，确保这些条款的任何变化都能在雇佣关系的早期公开传达。成功完成这一转变需要承诺开放沟通，承认员工的担忧，并在这一变革时期提供必要的支持。
11. 重建人才获取能力
有影响力的人士预测，到 2024 年，公司将意识到他们需要更多的人力资源专业人员。正如 Suzanne 与我们分享的那样，一些公司在 2023 年解雇了太多人力资源人员，这是一个错误，他们将在明年尝试解决这一短缺问题。
苏珊·卢卡斯人力资源顾问兼主讲人
到 2024 年，预计公司会争先恐后地招募更多招聘人员和人力资源人员，因为他们没有提前计划，并且以比其他职位更高的速度裁减人力资源和人力资源相邻职能部门。到了某个时候，公司就会意识到这是一个错误！
这种趋势是因为公司认识到人力资源不仅仅是一个支持职能，而且是实现业务增长和成功的关键角色。来年，我们预计将看到许多企业积极招聘更多人力资源专业人员。这是一个简单但重要的转变，因为公司意识到拥有强大的人力资源团队对于当今不断变化的劳动力队伍中的成功至关重要。
12.社会辅导的兴起
尽管重返办公室政策兴起，但远程工作仍然是一种选择，社会指导成为人才保留、参与和发展的关键要素。这一趋势代表了正式指导计划的转变，通常被认为是有限制性且耗时的。
梁山姆屡获殊荣的雇主品牌顾问、全球主题演讲者和个人品牌教练
未来 12 个月，社会辅导将成为一件大事。随着远程工作的兴起以及 Z 世代寻求更多指导，社会指导对于帮助留住、吸引和培养人才将变得非常重要。社会指导也将成为塑造公司文化的重要组成部分，而不是正式的指导计划，后者往往更具限制性和耗时。
社会指导将在塑造公司文化方面发挥关键作用。与传统的指导设置不同，社会指导在一个更加动态和灵活的框架中运作，鼓励整个组织的有机联系和知识共享。这种方法符合重视协作、非正式学习和实时互动的员工队伍（Z 世代员工）不断变化的需求。
13. 高层领导正在塑造工作动力
职场文化爱好者、Twitter 前副总裁布鲁斯·戴斯利 (Bruce Daisley) 预测了另一个值得注意的人力资源趋势，即高级领导者中社会传染的扩大。这种现象此前在 2023 年裁员期间出现过，预计将在 2024 年重返办公室时再次出现。
布鲁斯·戴斯利职场文化爱好者、两次《星期日泰晤士报》畅销书、前 Twitter 副总裁
高级领导人之间将会有更多的社会传染。我们在 2023 年的裁员中看到了这一点，我们也将在 2024 年重返办公室时看到这一点。优柔寡断的领导将使公司对新员工失去吸引力，并且会看到落后的公司失去一些顶尖人才。
领导力将是潜在新员工如何看待公司的决定性因素。优柔寡断的领导层将降低公司的吸引力，并面临顶尖人才流失的风险，尤其是在拒绝采用前瞻性方法的组织中。人们希望看到更具同理心、更脆弱的领导者，他们愿意分享挑战、错误和失败。
14. 重新考虑薪酬和福利方案
在不断变化的现代工作场所中，按薪酬调整将成为常态。2024 年，人民领袖需要重新审视薪酬结构。未来的薪酬需要摆脱过时的薪酬模式，这些模式可能不再与员工在快速发展的领域（如科技）的独特技能和贡献产生共鸣。
费明·迪兹专业演讲家、人力资源顾问、书籍作者
最近，我一直在研究未来薪酬的概念，以支持未来工作带来的变化。我们正在尝试雇用网络员工并以侏罗纪方式支付他们的工资。
随着组织努力吸引和留住专业领域的顶尖人才，人们越来越认识到薪酬策略需要灵活、响应迅速，并反映员工的独特需求和价值观。
15. 制定战略性人才方法
人才管理中最常见的陷阱在于将清单误认为是策略。真正的人才战略应该利用企业的独特产品，了解目标受众，并在符合愿景的个人中产生需求。
詹姆斯·埃利斯雇主品牌实验室首席品牌建设者
你的人才战略最大的问题可能在于它不是一个战略。这是您“必须做”或“技术堆栈让我们做的事情”的列表。战略是要弄清楚如何利用你的资源来最大限度地发挥你的影响力。这通常需要了解是什么让您的企业独一无二。你提供什么，谁会想要你提供什么，以及如何在你真正想雇用的人中产生需求。因此，不要再专注于用应用程序填充管道，或者向人们发送他们不重视的无用内容，而是制定一个策略，让少数人真正渴望您的业务。这才是真正的策略。
到 2024 年，想要吸引和留住顶尖人才的组织必须关注自己与竞争对手的区别。因此，有效的人才战略应该是量身定制且具有影响力的。
2024 年您应该了解的未来人力资源趋势
2024 年，人力资源领导者将主要关注创造积极的员工体验。对包容性文化、技能建设和社会指导的重视标志着向更加以人为本和动态的人才发展方法的转变。
我们希望行业领导者和专家概述的趋势为渴望应对挑战并抓住未来机遇的组织提供路线图。
现在轮到您了——您将如何将这些人力资源趋势纳入您的 2024 年战略？通过在 LinkedIn 帖子中标记我们来分享您的见解，我们很乐意加入对话！
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数据分析
探索2024年十大人力资源技术趋势
2024 年，人力资源领域将发生重大变化，技术将发挥关键作用。主要趋势包括在人才招聘中使用人工智能（AI）和人工智能（ML），向基于技能的招聘转变，以及远程和混合工作模式的整合。对多样性、公平性和包容性（DEI）的重视与日俱增，同时对虚拟人力资源实践的 Metaverse 进行了探索。数据分析对于做出明智决策至关重要，而优化用户体验、支持员工福利和心理健康也是重点。提升候选人体验、确保数据安全和合规性也至关重要。
人工智能和机器学习
人工智能（AI）和机器学习（ML）是 2024 年人力资源技术趋势的前沿。这些技术正在通过简化招聘流程彻底改变人才招聘。人工智能驱动的算法可以评估简历，进行初步的候选人筛选，并根据历史数据预测候选人是否合适。ML 算法可分析员工数据中的模式，提供有关绩效的见解，帮助人力资源部门在晋升和职位安排方面做出更明智的决策。
基于技能的招聘
基于技能的招聘优先考虑候选人的特定技能和能力，将在 2024 年对企业产生重大影响。这种方法将帮助企业迅速适应不断变化的工作环境和技术进步。2024 年，基于技能的招聘将：
提高招聘效率： 公司将发现更容易将候选人与职位要求直接匹配，从而减少筛选简历和面试所花费的时间和资源。
缩小技能差距： 通过基于技能的招聘，企业可以更有效地解决技能差距问题，并投资于现有员工的培训和技能提升，以满足企业的需求。
提高员工生产力： 聘用掌握正确技能的员工可加快入职速度，提高员工生产率，从而推动业务绩效。
远程和混合工作：
远程工作已迅速改变了现代工作场所，并将在 2024 年成为一种固定模式。人力资源专业人员的任务是应对在虚拟环境中监督远程团队、鼓励协作和保持员工参与度的挑战。此外，随着混合工作模式的日益突出，需要采取战略性措施来提高员工的工作效率，并平衡他们的工作与生活，无论他们身处办公室内外的哪个位置。
多样性、公平性和包容性（DEI）：
2024 年，包容性和多样性仍将是人力资源议程的重中之重。各组织将努力创造包容性文化，让不同背景的员工都能感受到被重视、被尊重和被赋权。人力资源专业人员将重点关注建立多元化人才梯队、实施无意识偏见培训和发展包容性领导力实践。解决薪酬公平问题和确保各级机会平等也将成为优先事项。
关注人力资源领域的 Metaverse
Metaverse 将重新定义人力资源实践。这项革命性技术将虚拟会议、面试、入职培训和学习体验无缝整合在一起。通过创建栩栩如生的虚拟环境，人力资源专业人员可以举办动态会议，进行身临其境的面试，并促进远程团队之间的讨论。
企业认识到 Metaverse 的巨大潜力，纷纷采用它来重塑传统的人力资源流程，加强分布式团队之间的协作。Metaverse 使人力资源部门能够超越地理界限，开创了一个极具影响力的虚拟互动新时代，从而提升了员工体验，提高了组织生产力。
利用数据做出明智决策
这一趋势围绕着利用先进的数据分析工具来收集、处理和解释人力资源领域的大量数据。这样，人力资源专业人员就能对劳动力管理的各个方面，包括员工敬业度、绩效指标、人才招聘和劳动力规划等，获得有价值的见解。
人们认识到，数据对于做出明智的战略决策至关重要，从而推动了这一趋势的发展。人力资源部门越来越多地采用预测分析来预测趋势、识别潜在挑战并制定积极主动的解决方案。通过数据驱动决策，企业可以优化其人力资源战略，简化运营，并提高劳动力的整体效率。
优化用户体验
随着人力资源技术的发展，人力资源专业人员和员工的用户体验也在不断优化。这一趋势就是要使技术更加用户友好和直观。友好的用户界面、简化的导航和定制的仪表板使人力资源人员更容易访问和使用人力资源工具，最终提高效率并降低学习曲线。
员工福利和心理健康支持
人力资源技术的发展趋势聚焦于员工福利和心理健康。创新工具和应用程序旨在监测和支持员工福利，提供资源帮助个人管理压力，实现健康的工作与生活平衡。这一新兴趋势凸显了人们对全面关爱员工重要性的认识。
强调提升候选人体验
即使在 2024 年资源有限的情况下，CHRO 仍致力于保持团队对基本任务的关注。企业认识到，当务之急是不断提升求职者体验、强化企业品牌、加快招聘流程，从而在吸引顶尖人才方面保持竞争力。在讨论的众多人力资源趋势中，完善候选人体验仍然是 TA 团队面临的一项持久挑战。
数据安全与合规性
随着人力资源技术的应用日益广泛，数据安全和合规性成为重中之重。人力资源部门正越来越多地实施数据保护措施，以保护敏感的员工信息，并遵守不断变化的全球数据保护法规。
结论
进入 2024 年，人力资源科技趋势正在塑造人力资源管理的未来。这些趋势，从人工智能和机器学习到对员工体验的强烈关注，都在加强企业吸引、留住和管理人才的方式。紧跟这十大人力资源技术趋势，企业就能在瞬息万变的职场中取得成功。采用这些技术将简化人力资源流程，打造一支更投入、更多元、更有韧性的员工队伍。
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数据分析
LinkedIn宣布在招聘和学习中推出人工智能的功能
本周，LinkedIn 在其两款旗舰产品中宣布了一些大规模的 Gen AI（生成式人工智能） 功能：LinkedIn Recruiter 和 LinkedIn Learning。让我给你一个概述。
让我从 LinkedIn 学习开始。
如您所知，学习是一个复杂的过程。员工希望提出问题，从一个主题跳到另一个主题，并就下一步需要了解的内容获得建议。LinkedIn Learning的产品团队刚刚推出了他们新的人工智能辅导功能，允许用户提出问题，并根据对他们的技能和角色的洞察，从为他们量身定制的课程中获得叙述性答案。
考虑下面的演示。正如您从“Learn with AI”按钮中看到的那样，用户现在可以提出问题并获得课程生成的叙述性答案。LinkedIn最初专注于软技能 ( PowerSkills )，并计划随着时间的推移将此功能扩展到其他课程。
这一功能很可能出现在许多其他学习平台（例如我们的 JBA Copilot）上，对市场产生巨大影响。我们不再需要参加一小时的课程或在互联网上搜索有关某个主题的提示：整个学习图书馆突然解锁以提供内容、参考和支持。
这不仅为 LinkedIn Learning 增加了巨大的价值，还引出了教练网络走向何方的问题。我不会详细讨论这个话题，但随着时间的推移，这些类型的“助教”或“一线教练”可以帮助员工解决心理健康问题、个人关系挑战，当然还有有关技术、工具、编码和数据分析的问题。
LinkedIn 正从管理和软技能课程开始，但你可以看到它的发展方向。其他供应商（例如 Udemy）也在致力于此。
LinkedIn Recruiter
招聘人员有许多手册写作和分析任务。我们必须编写职位描述、设置采购查询、向候选人发送电子邮件、回答候选人问题、安排面试、记录和分析面试、撰写工作机会，甚至分析和协商薪资。所有这些步骤都需要时间、需要数据，并且常常成为瓶颈，因为涉及审批和其他因素。
输入 LinkedIn Recruiter 的“自动化工具”。看看这个演示，它真的会让你大吃一惊。
LinkedIn 将这些产品创新分为四类：
人工智能辅助候选人发现：快速、轻松地寻找、筛选、选择、技能分析
更智能的建议：建议地点、职位、技能、公司和其他可扩展搜索结果的条件
简化候选人外展：人工智能辅助的 InMail、自动 InMail 后续消息、CRM 和电子邮件集成。
可操作的数据和见解：用于分析招聘广告、发布绩效、流量和许多其他内容的深入报告和见解。
正如您所看到的，人工智能可以帮助和自动化我们在招聘过程中所做的许多耗时的事情。在每一步中，“生成”或自动化流程都可以由 LinkedIn Economic Graph 或您自己公司的庞大员工和候选人信息数据库中的数据驱动。
考虑一下招聘人员的人工智能辅助消息传递的演示。您可以看到 Gen AI 如何节省数小时的时间，并以高度调整的“助手”方式利用技能数据、劳动力市场信息和公司价值。
搜索同样重要。正如该演示所示，用户可以轻松替代招聘人员必须学习的复杂“多面搜索”或布尔逻辑。人工智能可以提示用户并迭代搜索路径，而不必强迫用户了解系统中的每个搜索条件和数据元素。他们可以用自己的话进行搜索。
底线：生成式人工智能将改变我们招聘、雇用、设定薪酬和学习的方式。作为招聘和学习市场的强大领导者，LinkedIn 向我们展示了 Gen AI 如何成为提高生产力、改善运营并帮助员工和招聘人员在工作中变得“超级强大”的工具。
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数据分析
大咖谈：生成式AI在人力资源中的作用日益重要，谈HR不同领域的应用场景
编者注：本文Josh Bersin深入探讨了生成性AI（Generative AI）在人力资源（HR）领域的变革性作用。谈到生成性AI不仅能够整合和分析分散在多个系统中的大量员工数据，还能帮助HR团队更高效地解决招聘、员工体验、培训和合规等多个方面的问题。生成性AI的应用场景包括人才智能、员工体验应用、员工培训和合规应用等。这些应用不仅能提高HR团队的工作效率，还能为员工提供更个性化的体验。推荐HR管理者阅读了解，关注HRTech，了解全球最新HR科技动态。
人力资源是一个综合运营职能
让我们提醒自己，人力资源部门与财务、IT 和其他内部职能部门一样，是一个设计、支持和集成职能部门。人力资源部门与企业合作，处理无数复杂的问题：招聘、入职、培训、领导力发展、绩效管理、薪酬、奖励、福利、混合工作、组织设计、多元化战略、文化等等。在我们所谓的系统人力资源出现之前，大多数这些操作功能都是独立完成的。
如今，公司面临着竞争激烈的劳动力市场、高流动率和劳动力压力，以及重新培训、提高技能和明智地内部人员调动的需要。多样性和包容性、文化和领导力发展等问题仍然至关重要，人力资源团队还担心员工体验、生产力和内部效率。
HR 内部的数据遍布各处。一般大公司拥有超过 80 个面向员工的系统，每个系统都存储大量重要数据以帮助管理自己的区域。当业务领导者或高管想要做出改变、查看业务场景或修复表现不佳的团队时，他们需要将所有这些数据集中在一个集成位置。人工智能有望将这个梦想变为现实（更多内容见下文）。
当人力资源团队制定新的计划和解决方案时，我们还面临着不堪重负的劳动力问题。员工大部分都精疲力竭（87% 的人认为他们正在满负荷运转），因此我们必须简化工作、减少系统数量，并节省人们在管理职能上的时间（使他们能够在“最高许可范围内”运作） 。这意味着人力资源团队不断处理扩大服务数量、缩小服务范围并使其更易于使用的问题。人工智能AI对此有所帮助。
最后，人力资源团队正在转变为创造者、开发者和顾问。正如我们的系统人力资源研究指出的那样，人力资源的未来是更少的“支持代理”，更多的“顾问、产品经理、设计师和顾问”。这意味着越来越多的人力资源团队正在“构建事物”和“分析事物”，这本质上是生成人工智能所做的核心部分。
因此，从某种意义上说，生成式人工智能是解决人力资源团队面临的几乎所有挑战的完美新解决方案。
我们将如何实现这一目标：真实案例
在我们与数十家公司和HR科技供应商交谈时，让我总结一下我们看到的一些大型、高投资回报率的实际案例。
1/ 用于招聘、流动、发展、薪酬公平的人才情报
人才情报现已成为现实。公司可以使用基于 LLM 的系统（Eightfold、Gloat、Beamery、Seekout、Phenom、Skyhive）来识别员工的数百个特征（即技能），使公司能够智能地寻找候选人、决定谁已准备好晋升、调动人员寻找新的机会（人才市场），并确定薪酬不平等。
我们已经研究了这个领域好几年了，现在许多供应商都可以“现成”使用，并且使用来自 Lightcast 等提供商的数据，公司可以相对轻松地开始识别能力差距，研究外部市场的趋势，并使用人工智能为许多人力资源实践构建战略和运营解决方案。——我相信这个市场还很年轻，最终将颠覆许多核心 HCM 参与者。
在招聘中，现在有一些AI插件可以生成职位描述，针对不同的角色进行调整，创建个性化的候选人电子邮件，并丰富您自己的简历。这些工具正变得越来越智能：它们现在可以个性化招聘流程的每个部分，从而节省招聘人员的外展和写作时间。例如，我刚刚看到不少最新的人工智能职位描述生成器，它可以让你根据技能、技术和许多其他因素调整描述。
2/ 员工体验应用程序（入职、工作过渡、管理）
第二个增长空间是“智能员工聊天机器人”，它将文档、支持材料和交易系统整合到一个易于使用的体验中。我们的一些客户正在尝试这一点，我们自己的 JBC HR Copilot 为人力资源专业人员本身提供了这种类型的解决方案。这些实际上是企业应用程序，公司将自己的内容放在一起，制定数据安全策略（我们不希望每个员工看到每个文档或流程），然后使用“编排”工具将聊天机器人连接到企业系统。
IBM Watson Orchestrate 就是为此而设计的（SAP 现在正在使用），并且平台供应商和 HCM 提供商将提供许多此类工具。Workday Assistant 是第一代尝试 - 一旦您将各种人力资源系统的知识与流程文档结合起来，聊天机器人就可以最终取代我们所有的员工门户。
到目前为止，我们发现这些应该首先关注狭窄的用例，然后再进行扩展。例如，一家大型连锁酒店刚刚构建了一个聊天机器人，旨在帮助前台工作人员准确了解如何为高净值客户提供服务。它连接到预订系统，帮助员工了解如何为该客户定制服务。想象一下像这样的入职工具、领导层过渡系统等。
每个 EX 供应商都希望参与其中。Firstup 等提供商使用人工智能为每个人单独定制员工通信。这将成为我们用于许多员工体验应用程序的一组核心功能。
3/ 员工培训和合规应用程序
价值 3500 亿美元的员工培训行业迫切需要生成式 AI。我们已经看到了一些工具，可以从文档生成培训，自动创建测验，并利用现有内容并将其变成“教学助手”。就在昨天，我与一位客户交谈，他刚刚与供应商建立了一个新的领导力发展计划。我们讨论了将这些内容放入我们的 Copilot 中，以便通过经理的对话界面“按需”提供。一旦有了人工智能平台，这并不是一个困难的项目。
但还有更多。Cornerstone、Docebo、Degreed 等公司现在正在使用 AI 来智能推荐内容（基于人才智能，而不仅仅是点击流），根据角色、团队、位置和员工活动生成和推荐微学习，甚至将 AI 用作游戏“提示”员工了解更多信息。
举个例子：我们刚刚在公司的培训学院启动了一个微型学习项目，向人力资源人员传授人工智能知识。例如，该课程由一系列互动问题、小笔记和手机上的互动组成，可以导入到我们的副驾驶中，并在有人提问时提供。这些并不是现成的解决方案，但我们已经很接近了。
请记住，学习与开发团队的大部分工作都是围绕内容创建展开的。这些构建角色、图像、场景和视频的新一代人工智能应用程序将被 L&D 团队广泛使用。我刚刚找到了一个工具，可以拍摄长视频（即讲师指导的课程）并快速找到“最有趣”或“最密集”的内容来创建迷你片段。想象一下，您将不得不拍摄长视频并将其转化为章节、点播学习以及新知识学习的促销活动。
4/ 员工发展和成长应用程序
接下来是帮助员工发展职业生涯的大量新工具和平台领域。感谢人才智能平台，我们现在拥有由人工智能（而不是你的老板）生成的“职业道路”。这些系统会考察您的技能和经验，并（以图形方式）向您展示您拥有的所有成长选项，所有这些都基于数百万人的经验。
例如，您是否知道从事分析工作的营销经理可以进入数据科学、网络安全甚至财务分析领域？或者，一个在医院做小时工“交通支持”的人可以加入职业道路，成为一名 X 射线技术人员或临床护士？
这些路径都是由人工智能揭示和解释的，这些新系统准确地向你展示了你需要学习什么、你必须获得什么认证，甚至你可以和谁谈论这条路径。实际上，我们正在为人力资源专业人员开发此类解决方案（即将推出），您会惊讶于这些工具的帮助之大。
为什么人工智能如此重要？因为这从根本上来说是一个大数据问题。我不可能猜测一个人在我们公司可能拥有的所有职业选择，但如果我将他们的个人资料和历史记录插入八重职业导航器或其他系统，我们都可以看到许多我们从未考虑过的选择。
想想这将如何帮助没有学位的员工在职业生涯中取得进步。不再需要在网站上逛来猜去哪里申请工作——这些职业导航系统将改变许多人的生活。
5/ 绩效管理和运营改进
人工智能应该用于绩效管理吗？嗯，我不希望这些系统写绩效评估，但是，是的，它们会有很大帮助。考虑一下我们每个公司都遇到的典型问题：一个团队、一个工作组或一个个人表现不佳。这个群体或个人的数量落后，他们的项目迟到，或者他们的质量不合格。我们是否要等待经理找出问题所在并让他们弄清楚该怎么做？
这就是今天的运作方式：每个经理都必须猜测、弄清楚并决定对绩效不佳的个人、团队或项目“做什么”。为什么不让人工智能为我们做一些事情呢？例如，我们已经看到一些应用程序可以向您展示公司绩效的综合“视图”。从很多方面来说，这都是一个数据问题。
例如，如果我们发现超过一定规模的项目团队根本无法完成工作怎么办？如果我们查看团队的技能构成并发现缺少一项重要技能怎么办？也许终身教职是问题所在（顺便说一句，这通常是问题）。也许多样性阻碍了团队的发展。
虽然直线经理可能不会进行此类分析，但我可以向您保证，人力资源顾问很乐意在这里提供帮助。这些更广泛的组织设计和绩效项目无处不在，一旦我们在人工智能系统中拥有了所有数据，我们就可以简单地向它提问。
我问Google 的 Bard，“请比较一下雪佛龙和埃克森美孚的财务增长、回报和利润率。” 大约十秒钟就完成了相当不错的工作。想象一下，如果您在自己的公司中跨团队这样做会怎样？一旦我们将内部数据输入正确的人工智能系统，这将成为常规且常见的事情。
6/ 保留、混合工作、幸福感、敬业度分析
这引导我进入最后一个重要领域：研究、分析和提高员工保留率、福祉和敬业度。
我接触过的每家公司现在都在处理员工倦怠、福祉和其他敬业度问题。几十年来，我们依靠调查和各种基准来试图弄清楚该怎么做。是的，良好的反馈系统可以为我们提供大量有帮助的信息。
但是，如果我们只是将这些数据放入我们的大型人工智能平台并询问一些问题会怎样？“影响销售部门人员流动的最重要因素是什么？” 可能是经理。这可能是一种补偿。可能是终身教职。可能是别的东西。
是的，我们总是可以使用调查、市政厅和其他倾听方法来做到这一点。但如果我们只看数据呢？我们已经多次介绍过美国银行学院的故事，讲述的是一家公司通过详细分析数据“发现”其人才问题的故事。例如，他们发现银行余额与分行员工的任期密切相关。终身任职是由许多其他因素驱动的：人们在职业生涯中如何被聘用、入职和支持。通过进行该分析，他们能够显着提高业务绩效和保留率。他们的敬业度调查永远不会指出这一点。
你是如何开始的？
这给我们留下了一个大问题：如何开始？让我分享一下我们学到的东西。
首先，与其“追逐技术”，不如“爱上问题”。
换句话说，您想关注什么问题？是员工入职吗？人力资源自助服务？小时工排班和轮班管理？这意味着让您的团队聚集在一起确定投资的优先顺序，因为构建基于人工智能的解决方案并不像您想象的那么简单。
其次，一旦您决定从哪里开始，就该让 IT 团队参与进来。这些用例中的每一个都会变成一系列数据质量、数据管理、数据字典、然后是安全、业务规则和机密性的问题。
请记住，“将信息扔进法学硕士”可能听起来很有趣，但即使它有效，你也只是让各种各样的人访问他们可能不需要、不想要、甚至不被允许看到的信息。因此，聊天机器人的实施意味着同时关注用户体验、数据管理、搜索和编排。
我们自己的副驾驶工作已经给了我们这样的经验。一旦你收集到数据（在大多数情况下，并不清楚谁拥有什么），你必须开始测试 Gen AI 用例，定义安全规则，并决定你想要什么（如果有）后端编排。这些并不像“将一堆电子表格扔进 OpenAI 并开始提出问题”那么令人兴奋，但这正是真正的解决方案需要做的。
第三，你必须意识到，人工智能系统与交易系统不同，它负责照顾和喂养。“及时工程”意味着调整系统以正确回答问题，找到数据或文档中的差距，并不断努力保持用户体验简单。一旦聊天机器人或其他系统投入运行，我可以保证将会需要更多（和新的）数据。
从很多方面来说，新的人工智能系统就像一个新生婴儿。它必须学习如何走路、说话、举止以及避免麻烦。在您真正使用之前，现成的工具不会执行此操作，因此您需要 IT 的帮助来确保您的系统在增长时具有可持续性和可支持性。
人工智能将如何影响人力资源本身？
还有一个关于你的角色的大问题。这些新系统会让你被淘汰吗？
答案显然是否定的。这些智能系统是数据饥渴的恶魔。一旦构建它们并添加正确的信息，您将成为分析师、聊天机器人培训师、产品经理和设计师。查找信息和分析信息的许多平凡工作可能会消失，但了解要使用哪些信息的更高级别的工作将保留下来。随着新应用程序的到来，将会出现许多新的工作来负责人工智能系统、调整它们并不断改进它们。
让我向您告别：尽管这个领域令人兴奋不已，但人力资源中的人工智能实施仍然是技术项目。它们与任何交易系统都存在许多相同的问题和挑战，并且系统本身一直在“学习”。
我可以向您保证，整个领域既被过度炒作又被低估。如果您从小事做起，亲自动手，并带上您的 IT 团队，那么您将开始在我讨论的任何领域看到令人震惊的商业利益。
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