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AI
"过时 " 的培训：40%的员工对必须学习人工智能感到不知所措
培训过时： 五分之二的员工担心人工智能会取代他们的工作（39%），但对必须学习如何使用人工智能的想法感到不知所措（40%）。
入职培训是新员工工作经历中至关重要的一部分。入职培训不仅是员工对公司的第一印象，也是员工个人职业发展的基础。
然而，我们行业的《员工体验状况报告》显示，如今的员工对入职培训和公司培训的印象并不好，甚至认为两者都 "过时 "或 "不堪重负"。为了了解这些问题，我们将探讨员工对培训不满意的原因，并就雇主如何使学习计划更贴近员工需求提供建议。
不满始于入职培训
当员工刚开始工作时，他们想更多了解自己角色的乐观情绪很快就会消退，因为许多员工表示，他们从第一天起就经历了陈旧的入职培训和沉闷的培训过程，导致三分之一的新员工后悔当初加入公司的决定。
更糟糕的是，脱离实际的入职培训流程--通常被描述为 "信息超载"--也让新员工更难理解他们所要学习的一切。事实上，近四分之一（24%）的新员工不得不重新学习入职培训期间所学到的所有信息，这令人沮丧地占用了更多宝贵的时间和资源。
这清楚地表明，入职培训过程出了大问题。新员工需要从一开始就了解公司的价值观和使命，因此雇主应该向他们解释专业术语和公司文化，但在文书工作方面则要放轻松。让新员工不知所措不会有任何好处，所以要热情欢迎他们并保持良好的势头。
此外，新员工必须能够执行对他们的要求。因此，至少在最初的 90 天内，入职培训需要让新员工对工作有一个真实的了解，并为他们融入团队设定一个舒适的节奏。通过使用视频、1 对 1 交谈、为他们指派一名教练、提供课堂讲座、书面报告和在线学习--你可以让他们做好准备，大展身手。
如今的培训不吸引人、不激励人......只是一个复选框
雇主们似乎不再创造能够激励和鼓舞员工的培训内容。取而代之的是，培训成了一种作为绩效衡量标准的强制要求。超过五分之三（63%）的员工完成工作场所培训是因为这是一项任务，也是绩效考核的要求。
这种培训方式是完全错误的，会导致员工脱离工作、缺乏积极性和倦怠感，在职业成长中得不到支持。
为了让培训更有吸引力，工作场所必须确定他们的受众以及培训的不足之处。然后，他们必须消除有缺陷或过时的培训材料，例如，在入职培训中使用 LMS 来消除浮华。
培训对于帮助员工创新、应对行业变化和跟上不断变化的趋势至关重要。至关重要的是，要让培训体验简单易行，让员工能够在工作流程中快速提高技能。最重要的是，培训从一开始就能给团队带来归属感和协作感，因此，将培训作为员工职业发展的一部分，雇主会赢得很多胜利。
更新培训--尤其是技术培训--的必要性
近一半（43%）的员工表示，他们所在公司的培训 "已经过时"，尤其是因为缺乏紧缺技能和新兴技术方面的内容。鉴于当今的劳动力必须继续寻找与新兴技术（如生成式人工智能）并肩工作的方法，这种情况令人担忧。
此外，五分之二的员工担心人工智能会取代他们的工作（39%），但对必须学习如何使用人工智能的想法感到不知所措（40%）。提高技能和持续学习，尤其是技术方面的学习，可以减轻员工对现代工作场所所需的新技术和新技能的焦虑。由于人工智能工具层出不穷，劳动力需要面向未来。上述情况更加凸显了拥有技能开发和评估工具的必要性。
人工智能是一个强大的工具，可以用来提高生产力，减少行政或琐碎的工作。
管理者应该向员工表明，人工智能并不是他们应该害怕的技术。事实上，人工智能为节省时间和提高生产力铺平了道路。与此同时，它还能切实提升员工的体验。企业人工智能可以让员工受益，帮助他们更好地了解客户。
最重要的是，学习使用人工智能将为企业和培训带来更好的洞察力和决策，因为它可以找出技能差距，并提供符合学员需求的培训。
更新培训的好处（相互联系的参与式文化）
除了培养一支能与新兴技术同步发展的员工队伍外，持续学习还能建立更强大的企业文化。大多数（63%）员工都认为，如果方法得当，公司培训可以成为与团队成员建立联系和合作的绝佳机会。
然而，每 5 名员工中就有 1 人表示 "没有时间 "参加公司培训课程，这阻碍了友情、同伴间的交往和师徒关系的建立。雇主必须为员工参加培训课程安排时间。这样，雇主就能培养一种协作、参与和支持的文化。
总之，培训对于提高员工的工作效率、士气、参与度以及最终留住员工至关重要。此外，培训还有助于为企业注入竞争优势。为确保企业学习为员工的长期成功奠定基础，雇主应评估其当前的培训计划，不仅要确保学习内容得到更新，还要确保以所有员工都能在自己决定的时间和方式获取的形式（和时间）提供学习内容。通过创建一个以持续学习为目的的计划，员工会在其职业角色不断成长的过程中积极寻求这些资源。
人们渴求更快适应环境的方法，而培训则为他们提供了这种成长心态。最终，通过对员工的投资，您的企业也将从中获益。
付出就会有收获。
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AI
全球调查：98%的CEO表示，实施AI将带来商业利益，但信任仍是一个问题
现在，商业领袖们普遍认同一个观点：采用人工智能（AI）是商业发展的必要条件。根据Workday与FT Longitude合作发布的新报告《CEO全球AI指标报告：AI是终极提升》，在未来三年内，七成高级管理人员预计AI和机器学习（ML）将改变他们组织的核心功能和全球商业格局。更有98%的CEO表示，实施AI将立即为组织带来商业利益。
然而，这份涵盖了2,355名高级管理人员的全球调查也揭示了一个普遍存在的紧张关系：商业领袖们几乎一致认为必须采用AI，并且这样做将带来好处，但在采取第一步时，许多人似乎陷入了停滞。近一半的CEO表示，他们的组织尚未准备好采用AI和ML，超过四分之一（28%）的人表示，他们希望先看看这些技术如何影响他们的组织，然后再决定如何采取行动。
主要发现：
98%的CEO表示，实施这些技术将立即带来某种商业利益。
47%的所有商业领袖认为AI和ML将显著提升人的潜能。
43%的所有商业领袖对AI和ML的可信度表示担忧。
59%的受访者表示，他们的组织数据在某种程度上或完全是孤立的。
只有4%的受访者表示他们的数据是完全可访问的。
对人的潜能感到乐观
所有商业职能都一致认为，提高生产力是他们从AI中看到的最大潜在好处。在关于AI是否可能取代工人的激烈辩论中，许多商业领袖似乎渴望以一种能够增强而不是取代他们员工能力的方式实施AI。
事实上，我们将其中80%的一组领导者命名为“AI先锋”，他们已经成功地使用AI和ML简化了工作流程，并增加了他们劳动力的能力。在所有受访的商业领袖中，近一半（47%）认为AI将显著提升人的潜能。
阻碍商业领袖的是什么？
尽管对AI充满热情，但许多组织似乎还停留在起跑线上。在所有受访组织中，只有16%的受访者表示他们目前正在测试这项技术，而五分之二（39%）要么仍处于最初的研究阶段，要么甚至还没有开始研究。为什么呢？报告发现，一个非常普遍的障碍是不良的数据。AI和ML依赖于高质量、可靠的数据。但数据完整性对于那些在混合系统、静态电子表格和分散流程中处理大量信息的组织来说是一个弱点。
关于数据和隐私的不确定性以及缺乏信任，阻碍了CEO和其他商业领袖全面接受和采用AI和ML。43%的所有受访领导者表示，他们对AI和ML的可信度有所担忧，67%的CEO将潜在错误列为AI和ML整合的最大风险，从而强化了缺乏信任。
为了建立信任，需要增加透明度，但孤立的数据阻碍了领导者们的能力。59%的受访组织报告说，他们的数据在某种程度上或完全是孤立的。只有4%的所有受访者表示，他们的数据是完全可访问的。
前路
当涉及到利用创新时，速度至关重要，这对AI来说尤其如此。报告中，多伦多大学Rotman商学院的教授Ajay Agrawal分享道：“坐在场边的人错过了所有那些正在建设他们AI的人现在正在受益的学习时间。你越早加入，你的AI开始学习的速度就越快。”
我们都应该记住互联网的早期日子——许多早期尝试利用新技术的品牌至今仍然存在。而那些没有做到这一点的品牌，或者等待得太久以至于永远没有机会赶超他们的先行竞争对手，已经不再存在，提醒我们等待太久会发生什么（或不会发生什么）。
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AI
从战术到战略，从员工体验到AI：如何推动业务价值的人力资源解决方案
过去几年，各行各业的组织都面临着新的挑战：全球大流行病、远程和混合工作的普及、大辞职和悄悄辞职。现在，宏观经济的不利因素正迫使企业在招聘方面踩刹车，或者做出裁员的艰难决定。
但也有一线希望。
过去几年发生的巨大变化为企业带来了新的机遇，使企业能够更加灵活，采用新的工作方式，技术的蓬勃发展也让每个人都能更好地工作。
人力资源不再被视为管理费用，而是企业的战略杠杆。事实上，每天与我交谈的许多人力资源领导者都会提前两步思考问题。他们会问，在推动业务价值的同时，是否还能创造良好的员工体验。他们正在寻找释放员工时间的方法，以专注于高价值、有影响力的工作。他们还在学习如何通过优化解决方案、资源和人员，做到事半功倍。
这种变革性的工作方法对每个组织来说都触手可及。虽然可能需要在技术和流程实施方面进行一些初始投资，但长期收益大于成本。
自动化减轻了琐碎工作
兼顾人手不足的团队和不断增加的工作量并非易事。员工比以往任何时候都要忙碌，但他们仍然需要帮助企业发展。不幸的是，像提交服务台票据这样的日常琐事需要花费不必要的时间。更不要忘了辛勤工作的人力资源团队，他们发现自己被事务性请求所困扰，而聊天机器人或其他自助服务工具可以轻松处理这些请求。
如果公司能将员工从琐碎的事务中解放出来，对生产力的影响将是惊人的。
包括生成式人工智能在内的技术可以提供帮助。
自动化可以转移人力资源团队日常收到的许多事务性请求，这样团队就可以专注于高价值的工作，比如改进培训计划和员工参与战略。这不仅有利于员工体验，还能为公司节省数千小时和数百万美元。
别听我瞎说。一家银行通过转移事务性人力资源请求，每年节省了 3000 万美元，而美国一家物流公司则通过自动化提高了 80% 的代理生产力。自动化的影响与行业无关。根据我们最近使用 Forrester Consulting TEI 委托研究的数据进行的分析，降低人力资源的 "服务成本 "功能为受访客户的综合公司每 1000 名员工节省了 15 万美元1。
自动化还能改善管理者的体验，为管理者主动联系员工提供建议措施。这有助于让经理们对定期与员工进行检查负责，而当他们面对自己的竞争项目和截止日期时，很容易疏忽这一点。它还能确保团队拥有实现个人和公司目标所需的资源。
生成式人工智能的采用正在加速自动化，推动生产力达到新的水平。
当然，团队需要负责任地使用生成式人工智能，但如果使用得当，它可以为企业带来竞争优势。例如，生成式人工智能嵌入聊天机器人后，可以提供更直接、更相关、更会话的回复。生成式人工智能还能帮助人力资源团队提高工作效率，总结案例，让座席人员快速获得所需的关键信息，从而节省宝贵的时间，加快解决问题的速度。
当我考虑自动化将如何影响工作时，我不会认为它将取代人类。在我看来，自动化是一种助手，它能最大限度地减少琐碎的工作，让员工、经理和人力资源团队都能专注于最重要的工作。
人工智能协助劳动力管理、成长和发展
根据 SHRM 的数据，76% 的员工表示他们更愿意留在一家提供持续学习和发展的公司。与此同时，领导者也知道他们需要了解员工所掌握的技能，以及他们在当前和未来取得成功所需要的技能。了解技能供应链有助于企业更明智地选择招聘对象和方式，并帮助企业进行技能提升和再培训，从而为企业的长期成功奠定基础。
人工智能正在从根本上改变许多组织在招聘和培养人才方面的思维方式，并将重点放在技能上。
包括生成式人工智能在内的人工智能可以帮助企业找到拥有适合某个项目或角色的技能的员工，从而可以适当地重新部署人才。它还能为个人找到提升技能和再学习的机会。
人工智能驱动的技能智能系统可以通过职业规划、发展目标和学习资源，为员工和管理人员提供战略性指导。它还能根据员工当前的技能、他们希望掌握的技能以及公司需要的技能，预测并定制学习与发展课程和活动。
平台连接整个员工体验
随着公司向混合工作方式转变，他们开始接受现代企业内部网的理念--一个连接、个性化和智能化的员工门户，用于查找信息、公司资源和交流，以及获得帮助。
这与过去各自为政、互不关联的门户网站和内联网大相径庭，因为过去的门户网站和内联网限制了员工查找和接收信息的速度，也限制了公司对门户网站的有效性或改进领域的深入了解。
集中式智能员工体验平台的引入帮助企业提高了参与度和生产率。现在，员工可以到一个地方寻求帮助（无论是 IT 请求、人力资源请求、工作场所请求，还是法律请求），他们可以自助快速解决问题，还可以轻松查找公司假期、培训和其他资源等信息。
虽然过去几年迫使公司重新思考工作的意义，但必要是发明之母。公司正在重新构想工作，以及为工作提供动力的技术，这让他们受益匪浅。
这就是为什么当人力资源领导问我，他们应该优先考虑省钱还是改善员工体验时，我会说 "为什么要选择呢？只要有合适的人员、流程和技术，两者都可以做到。”
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AI
永字八法，解决SaaS悖论，AI是关键一法
雪球雄文：中国市场不需要SaaS，文中有段精彩的自问自答：
“刚开始的时候，我会去分析为什么SaaS做不起来，从产品功能，到用户习惯，从定制化功能，到账期问题。后来都开始分析人口结构问题和流沙型社会下的商业环境。再往下就得分析中华上下五千年。”
“后来发现不对，一个好的行业是不需要分析这么深入，而是基于某一个痛点单点突破，做着做着乘势而起，而不是浑身痛点无从下手。”
暴风烈酒这位作者，上穷碧落下黄泉，判断中国SaaS没出路，据说丢下这两段话后，准备到美国卷SaaS去了。
如果真去了美国，会发现当下，SaaS大规模进入头部市场，正在经历新的商业化论证。 下面从一个悖论，一个案例出发，分析真实的情况。
【一个悖论】：SaaS（Software as a Service），软件即服务，看似普及的概念却隐藏着一个悖论。
软件的本质是标准可复用，服务的本质是按需可定制。
大白话说软件好，会说功能强大；说服务好，会说想得周到。
软件即服务，字面看应该是软件向服务靠，但SaaS的产品特征却是，标准功能到点升级，特殊需求很难满足，与服务本质反向而行。
悖论出现了！
Workday上市的招股说明书中，可以看到部署模式一栏：只提供SaaS。
实际上，SaaS是商业模式Business Model，Cloud才是部署模式Deployment Model。2013年，参加SAP在Palo Alto 组织的产研会，研发架构师特别澄清：这三天的主题都是围绕Cloud，不是SaaS。
现实是，SaaS和Cloud一直相互代言，已经成为一体两面的概念。
SaaS提出软件向服务靠，是指商业模式的改变。 这个由软件原厂/分析师/投资人三方策划的概念，已2016年IDC宣布：CRM SaaS软件市场倒挂传统软件市场为标志，验证了第一阶商业论证成功。
这一阶段，商品市场迎合了资本市场，将软件销售的不确定性，转化订阅销售的确定性增长。只要保证90%的客户留存Retaintion Rate，来年保底，再通过增卖用户Add on，增卖模块Up selling，增卖系统Cross selling，增卖客户Net New Name 4种方式，就能加固预期的确定性。
产品上，整合一套PMF（Product Market Fit）增长理论，面向腰部以下客户，就是告诉客户，产品有愿景， 功能有盼头，只要等一等。
这种干法，让SaaS公司市值一路狂奔到2021年，Workday当年冲顶接近750亿美元；Workday当年头部客户渗透率达到25%，然后市值剧烈回调，进入第二阶商业论证：终究要和本质相遇，SaaS如何满足头部？
可以参考文章：HR SaaS长跑，要不要换个姿势？
【一个案例】从2016到2022， 微软HR系统全球部署上线
2016年，微软已经开始为全球人力资源转型奠定基础，并希望建立一个平台，提供满足他们需求的全面开箱即用的功能，同时也让他们能够灵活地扩展环境。
从当时做的用户旅程概念设计，可以看到为109个国家和地区的，22万5千名员工，做到同一个微软的感知，谐调员工体验是胜负手。 经过与Workday的激烈竞争，微软最终选择了SAP SuccessFactors。
但为什么用了6年，这和SaaS 多快好省的感觉差好多， SAP的RISE方法论，就是为了保证快速上线替换了用了40年的ASAP方法论，看来也不行。
客观原因：
“我们不想打扰任何人。我们不希望我们的团队或我们的员工必须学习一个全新的系统。”
— Rajamma Krishnamurthy，Microsoft Digital人力资源基础服务团队首席项目经理
主观原因：
“我们需要一个更现代、更灵活、更强大的核心人力资源系统。”
— Kerry Olin，微软公司人力资源服务副总裁
SaaS产品都会面对一个管理魔咒：业务流程。 果总今天的文章，业务流程再造（BPR）兴衰史，圈了不少知识点。
流程的复杂导致不可穷举，对象的变化导致不可遍历，加上管理变革对利益攸关者权与利的冲击，SaaS产品不可能以不变应万变。
各厂都在解题，总结一下，永字八法。
【法一】有从主数据出发，建立高度可配置后台的；
【法二】有从元数据出发，开放低代码平台的；
【法三】有从事务数据出发，封装大量API，供调用二开的；
【法四】有移植到PAAS平台，下拉服务总线，大开大合的；
【法五】有建设需求社区，投票产品发布路线，高速迭代统一升级的；
【法六】有开放底层数据结构，表对表库对库，提供定制化高价服务的；
【法七】有发展ISV生态，由其他小厂补齐能力的。
以上七法，或多或少都有用，做透其一就很贵，没有原厂有能力七合一。 当AI进入AIGC，第八法出现，效果可能拉满。
【法八】AIGC伺服标准流程，跳脱处理各种异常，泛化成为个人助理。
最近与几位国内HR SaaS的公司创始人交流，对AIGC都很冷静，都在问先发场景有哪些？与过去AI在简历匹配，共享服务，智能推课的切片应用不同， AIGC应该是无处不在，无孔不入，招之即来，用完即走的存在。
微软已经在全线生产力产品中融入Copilot个人虚拟助理，Teams，Window桌面，Office365，Dynimics 365，Github等等；而管理软件中引入个人虚拟助理，是解决SaaS产品与服务悖论的关键一法，甚至终极一法，才能真正实现SaaS第二阶段商业化跨越。
以HR管理为例，个人虚拟助理将对HR三支柱古典模式解构重构，繁复的流程，推的也好，拉的也好，找人的也好， 找事的也好 ，由个人助理找到最短路径，解决问题。 AIGC启动了充满雄心的时刻。
HR Copilot 原型
起个头，后续文章跟进，解读全球HRTech与WorkTech的AI能力。
原创： 孟盛 Liams DHR寒武院
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AI
美国首次对AI招聘歧视罚款：EEOC与iTutorGroup的法律战及其对人力资源管理的影响
美国平等就业机会委员会（EEOC）与iTutorGroup之间的法律战已成为人力资源技术界的焦点。这一事件不仅是法律上的里程碑，还为人力资源专业人员提供了关于如何在招聘过程中合理使用AI和算法工具的重要教训。
特别注意的是这个案件是美国首次针对AI驱动的招聘工具达成的和解，可能成为涉及HR Tech工具的许多诉讼的先驱。特别注意的是这是一家中资公司，算是中美合作创造一个历史~~
案件的来龙去脉
iTutorGroup每年在美国聘请数千名导师，在家中或其他远程地点提供在线辅导。根据平等就业机会委员会的诉讼，2020 年，iTutorGroup 对其导师招聘申请软件进行了编程，自动拒绝 55 岁或以上的女性申请人和 60 岁或以上的男性申请人。iTutorGroup 以年龄为由拒绝了 200 多名美国合格申请者。EEOC随后于2022年5月起诉该公司，指控其违反了年龄歧视就业法（ADEA）。2023年8月9日，双方达成和解，iTutorGroup同意支付365,000美元赔偿。
值得注意的是，这是美国首次针对AI驱动招聘工具达成的和解。尽管此前已宣布将于2023年10月举行和解会议，但EEOC现已提前解决了此案。
此类行为违反了《就业年龄歧视法》(ADEA)，该法禁止雇主基于年龄进行歧视。在双方无法达成预先协议后，平等就业机会委员会向美国纽约东区地方法院提起诉讼（平等就业机会委员会诉 iTutorGroup, Inc. 等人，民事诉讼号 1:22-cv-02565）。通过平等就业机会委员会的调解程序解决诉讼。
EEOC的立场：雇主要负责
EEOC主席Charlotte A. Burrows表示：“年龄歧视是不公正和非法的。即使技术自动化了歧视，雇主仍然要负责。”她强调。该机构最近还推出了人工智能和算法公平倡议，确保招聘和其他就业决策中使用的软件、人工智能、机器学习和其他新兴技术符合EEOC执行的联邦民权法。
对企业招聘的影响
这一事件突显了AI和算法工具在招聘过程中可能带来的风险。公司必须对其使用的技术负责，并确保其符合反歧视法律。此外，这一事件提醒所有组织，技术不是中立的，必须谨慎使用。
法律责任：公司不能仅依赖AI和算法工具进行招聘决策，而忽略可能的歧视影响。这一事件强调了公司必须对其使用的技术负责，并确保其符合反歧视法律。
技术的双刃剑：虽然AI和算法可以提高效率和准确性，但如果不当使用，也可能导致不公平和歧视。这一事件提醒所有组织，技术不是中立的，必须谨慎使用。
紧迫性：这一罚款（和解）强调了组织必须迅速采取行动，确保其招聘和其他业务流程符合法律和道德规范。对于那些尚未认真对待AI在工作场所的影响的人来说，现在是时候认真对待这个问题了。
未来展望：随着AI和算法工具在招聘和人力资源管理中的应用越来越广泛，我们可以预见未来将有更多的法规和指导方针出台，以确保这些工具的公平和透明使用。
总的来说，这一事件是一个警钟，提醒所有使用AI和算法工具的组织，必须在实施这些先进技术的同时，确保其符合法律和道德规范。这需要全面的风险评估、持续的监控和透明的报告，以确保技术不仅提高效率，还促进公平和包容。
AI对人力资源管理工作的注意事项
合规性：确保AI和算法工具符合所有适用的法律和法规，包括反歧视法。
透明度：清楚解释AI和算法是如何工作的，以及如何影响招聘决策。
持续监控：定期评估工具的性能，确保其不会导致不公平或歧视。
给广大HR的建议
了解法规：了解与AI和算法工具相关的法律和法规，确保合规。
合理选择和使用工具：选择经过验证的工具，并确保其用于增强而非替代人类决策。
培训和教育：确保HR团队了解如何合理使用这些工具，并了解可能的风险和挑战。
倡导道德使用：推动组织内部对AI和算法工具的道德使用，确保公平和透明。
我们警示
EEOC与iTutorGroup的案件是一个重要的警示，提醒所有使用AI和算法工具的组织，必须在实施这些先进技术的同时，确保其符合法律和道德规范。人力资源专业人员必须采取积极措施，确保他们的招聘流程既高效又公平，以免陷入法律纠纷。
以下是我们基于AI道德伦理在人力资源管理中的一些关键注意事项提供给大家供参考！
1. 非歧视
AI和算法工具必须设计和实施以确保不会导致任何形式的歧视。这包括基于年龄、性别、种族、宗教或其他受保护特征的歧视。组织应定期审查和测试其工具，以确保它们不会有意或无意地产生歧视效果。
2. 透明度和可解释性
AI决策过程应该是透明和可解释的。员工和应聘者有权知道决策是如何做出的，特别是当这些决策可能对他们的职业生涯产生重大影响时。这要求算法的设计者和使用者能够解释其工作原理，以及如何得出特定的结论。
3. 数据隐私
人力资源管理中使用的AI工具通常涉及大量敏感个人数据。组织必须确保这些数据的隐私和安全，并且只用于合法和透明的目的。这可能涉及确保适当的数据访问控制和加密，以及遵循所有适用的数据保护法规。
4. 公平和包容性
AI工具应该促进公平和包容性，而不是阻碍它们。这可能涉及确保工具不会无意中惩罚某些群体，或者不会加剧现有的不平等。例如，如果一个招聘算法主要依赖过去的招聘数据，它可能会无意中复制过去的偏见和不公平做法。
5. 持续监督和审查
AI和算法工具不应该是“设置并忘记”的。相反，它们应该是持续监督和审查的对象，以确保它们始终按照道德和合法的方式运作。这可能涉及定期的内部审查，以及可能的第三方道德和合规性审查。
6. 真人干预
最后，重要的是要认识到AI工具应该是人类决策过程的辅助工具，而不是替代品。应始终有机会进行人类审查和干预，特别是当涉及重大人事决策时。
总结
AI在人力资源管理中提供了巨大的机会，但也带来了一些重要的道德和伦理挑战。通过认真考虑这些问题，并采取适当的预防措施，组织可以确保他们的AI工具既强大又负责任。这不仅有助于避免法律风险，还有助于建立员工和公众对组织使用这些先进技术的信任和信心。
来源：DHRmap
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AI
人工智能AI革命：重塑人力资源职能以取得成功
人工智能正在进一步推动人力资源技术的进步，从提高效率到增强员工体验，这绝非人为。了解人工智能如何重塑人力资源，以及人力资源如何将人工智能运用到工作中。
人工智能（AI）重塑了世界的格局，但机器人接管仍不是眼前的事情。相反,是人类正在利用AI的力量。从改善农业作物产量到提升医疗保健中的患者参与,各行各业正在以有益人类的方式运用AI。
同样的情况也发生在人力资源（HR）管理领域。人力资源从业者正在使用人工智能来帮助增强员工在工作场所的体验并提高人力资源流程的效率。更重要的是，人工智能表明它可以支持首席人力资源官办公室的下一步发展——与最高管理层合作，推动更具包容性和整体性的业务战略。
为未来的工作转变人力资源职能
根据“AI IQ：企业人工智能洞察报告”，这是Workday对全球1000名业务决策者的新调查，与AI增强的顶级HR相关任务包括招聘和申请人跟踪、业务分析和技能评估工具。此外，65％的受访者表示，他们现有的AI和机器学习（ML）部署已经改善了员工体验，这是HR的主要业务指标。
全面了解员工能力和人才管理
HR领导者必须拥有支持技能用于现今工作未来的技术：摆脱工作是通过结构化的工作角色和职责来完成的僵化观念，相反，将工作视为更流动的技能汇编，以便为业务不断变化的需求提供支持。
Workday的CHRO办公室产品的集团总经理David Somers表示：“随着组织加速并扩大其基于技能的人才战略，人工方式无法了解和管理他们的员工技能—现在和将来。” “没有AI和ML工具来帮助理解所有数据，就不可能理解，更不用说将员工的技能与业务需求相匹配了。”
AI和ML超越了识别和将员工的技能映射到不同的项目或角色，这是典型的技能管理方法。相反，通过AI和ML增强的技术帮助组织了解技能之间是如何相互关联的，以及它们是如何演变为其他相邻技能的，这是至关重要的见解，因为技能正在不断变化。例如，擅长Microsoft Excel的员工也可能具备数据分析、报告和其他Excel用于的任务的技能。 AI和ML有助于揭示组织中的技能深度，并获得基于技能的倡议所需的见解。
理解和改善工作场所文化和员工敬业度
员工敬业度曾经仅是HR部门的优先事项，现在已成为高管层的优先事项，推动了从生产力到创新等许多业务驱动因素。公司领导者希望了解员工如何看待雇主以及他们如何利用他们收集到的见解；反过来，人力资源领导者正在将这些见解带给最高管理层，并利用它们来创造一个更具吸引力的工作场所。
人工智能的预测能力正在帮助公司更深入地了解员工敬业度的挑战性方面之一：了解哪些员工可能更容易辞职。人力资源领导者可以利用这些见解来采取规范性行动，以帮助降低员工倦怠和自然流失的风险。
Somers分享了一个如何使用自然语言处理（一种ML技术）来帮助领导者理解员工情绪的例子。他解释说，组织正在使用Workday Peakon Employee Voice这种智能监听平台来帮助理解和确定离职风险。它具有一个利用AI和ML并使用在数据库中的数百万个调查数据点上训练的统计模型的离职预测功能。
Somers说：“该模型根据他们的回应和分数计算每个员工的离职风险。然后，它使用员工级别的离职风险来计算每个部门以及整个公司的平均离职风险。它还将每个部门的平均风险与公司的平均风险进行比较，以分配离职风险级别—例如，它可能揭示出市场部门的离职风险在您的组织的前10%。”
这些见解可以指导公司如何改善员工敬业度，例如增加福利或评估工作量。最终，重要的是要让人处于中心地位，这样他们才是最终的决策者。通过以人为中心的方法，人工智能和机器学习可以帮助人们提高工作效率和了解更多信息，使他们能够解决以前认为无法解决的问题。
自动化重复但动态的HR功能
自动化革命—无需人工干预就可以执行任务—在HR中的发生远早于大流行病。但是，应对前所未有的破坏加速了对数字创新的需求，因此，引发了AI采用的浪潮和HR中敏捷性和效率的下一次演变：智能自动化，这涉及读取数据并从该数据中进行预测。换句话说，智能自动化就是与机器学习配对的自动化。
这对于那些常规但动态的HR任务特别有帮助，例如调度和满足劳动力需求。例如，公司正在使用AI来匹配劳动力需求和工人的资格、技能、可用性、偏好等，以便为工人和业务优化时间表。这在雇佣一线工人的公司中尤其普遍，其中班次不断变化，经理需要在短时间内填补和调整。
Somers说：“通过AI自动映射工人的可用性和技能到开放的班次，提供工作人员调度的建议，公司可以确保他们不会过度和不足的调度，同时更好地控制劳动力成本和防止工人疲劳。”
HR在确保清洁数据以实现负责任的AI中的角色
虽然AI确实正在重塑HR的角色，但HR领导者必须与其他业务领导者一起成为实施AI的驱动者。
关于AI的关键是：其执行任务的能力，例如进行预测分析或生成新内容（生成性AI），取决于其AI基础模型的质量，而这只取决于提供给它的数据的质量。对数据治理的强烈承诺始于相信并实施HR数据在整个业务中都是相关的—这恰好与Workday人力资本管理（HCM）的基础相同。 Workday HCM建立在统一的数据模型和单一的安全模型上，可以读取多样化的数据集，以执行各种分析和报告用例。
Somers说：“因此，实施AI时的大‘警告’之一是要保持数据的清洁和连贯，以帮助确保准确性和质量控制。” “如果数据集不干净，HR和人员领导者可能会得出不准确的结果，这可能导致昂贵的错误。”
HR领导者是塑造未来工作场所的驱动者
在英国和美国等地进行的全球和国家级别的对AI的公众情绪调查揭示，越来越多的人正在设想一个AI的力量可以产生积极影响的未来。同时，这些调查也揭示了对AI的关注，特别是对是否有足够的监管。
对于每一个利用AI增加HR影响力的用例，重要的是要记住使这些努力成功的是什么：通过额外的见解和改进的效率来增强决策。这并不是要取代使HR专业人员如此有价值的东西：通过将业务中发生的事情与公司的目标和价值观联系起来，成为公司文化的管理者。
正如Somers所说：“最终，重要的是要将人类置于中心，使他们成为最终的决策者。以人为中心的方法，AI和ML可以帮助人们更加高效和更好地了解信息—使他们能够解决他们以前认为无法解决的问题。”
来自workday
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AI
【西班牙】教育科技公司 Ucademy 获得150 万欧元融资，通过AI实现个性化学习过程
西班牙教育科技公司 Ucademy 获得150 万欧元融资，由风险投资公司 Brighteye 领投，Eoniq 等投资者也参与其中。
值得一提的是，该风险投资基金专注于教育技术领域，是欧洲最活跃的风险投资基金之一。他们只投资处于种子期或 A 轮阶段的公司，这家总部位于马德里的公司就是如此。
Ucademy 联合创始人兼首席执行官Ramiro Zandrino说： "我们很高兴投资者继续信任我们，因为这是对我们的工作和愿景的肯定。自 2022 年底以来，我们经历了非常重要的发展，但始终坚持并努力保持我们的文化和生存方式。
本次资金将用于加强国际市场的验证和拓展（最近，他们通过大学入学考试在智利和墨西哥站稳了脚跟）；通过与医疗保健（EIR、MIR）和预选（第一和第二学士学位）相关的培训在西班牙开辟新市场；以及投入资源进一步改进技术产品并将人工智能纳入个性化学习过程。
2023 年的目标是保持前几年的增长势头，到年底实现营业额近 400 万欧元，员工人数超过 60 人。
Ucademy 通过视频形式的小信息药丸开展工作，并辅以全天 24 小时的教师访问和随时更新的笔记。Ucademy 成立于 2021 年，因其创业文化以及吸引和留住人才的能力而成为行业标杆，营业额达到 200 万欧元，业务遍及 8 个国家。
文章来源：eu-startup
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AI
【北森】AIGC筛简历、盘数据，北森AI家族再添新秀
不管我们是否准备好，GPT和AIGC（人工智能生成内容）正席卷而来。作为中国HR SaaS第一股，在近期的春季产品发布会上，北森也表达了自己对于生成式AI的见解：在HR工作场景中，有大量可嵌入生成式AI的场景，为更好地满足这些场景需要，北森形成了自己的“AI Family”产品家族。
引入AIGC能力，北森在春季发布会已经发布GPT撰写职位JD、GPT制作招聘海报、个人领导力教练Mr.Sen等新产品特性。近日，继续在GPT评估简历和数据洞察方向实现突破，北森“AI Family”再添新秀！
GPT筛简历
挑战面试前零人工参与在传统的招聘流程中，招聘HR每天在面试之前需要消耗至少1/3的时间和精力，来处理海量的简历初筛、沟通业务面试时间等琐碎的工作，忙忙碌碌大半天，有效工作占比小，价值感低。
引入AIGC筛简历，如何帮助招聘HR实现效率狂飙，回归高价值工作？
比如要招聘一个前端工程师，简历进入北森招聘系统后，GPT结合前端工程师的职位要求，对应聘者的基本信息、求职意向、过往经历、掌握技能等关键信息进行多维度评估，给出『符合』或『不符合』的评估推荐结果。
随后，北森系统将GPT评估符合的简历，自动推荐给用人部门复筛。复筛通过后，系统自动发起应聘者约面，生成面试安排，发布面试通知。全流程不需要HR参与，GPT完成了面试之前的所有工作，招聘效率提速10倍！
GPT数据助手
找数据不求人、不用等、不抓瞎数据分析和实时洞察是人力资源工作的价值高地。在日常业务推进中，管理者、HR往往基于业务动态发展的情况，需要一些精简的、重要的数据结果，以辅助业务决策。过往，业务管理者看人力数据，需要向HR阐明数据用途和具体业务需求，等HR从系统导出数据反馈后，管理者再从HR给的大量数据信息中找出最重要的那几个指标进行数据分析，协同低效、耗时太长、交互复杂。
引入AIGC，如何让GPT快速生成数据报表，并实时反馈到用户？
北森接入AIGC能力，GPT数据助手可以根据管理者或HR的需求，自动生成并推荐对应的人力数据，还可以自动整合招聘-人事、招聘-测评、招聘-绩效等多个跨业务模块的数据交叉分析，秒速响应，高效精准。真正实现找数据不求人，不用等，不抓瞎！
GPT生成职位JD
两分钟搞定一个新职位来了一个新职位招聘需求，不知道如何写JD？交给GPT！GPT根据职位名称和基础要求，可以自动生成职位JD，HR还能继续补充信息和重点内容，请GPT持续优化JD，两分钟搞定。
GPT生成职位海报
让HR轻松实现海报自由一到校招季，HR们就开始卷招聘海报，一张海报从创意到落地，来回改十版，还得第一版。
有了GPT，五彩斑斓的黑，流光溢彩的白，任何你天马行空的创意都能“秒落地”，作为一个超级nice的小帮手，GPT自动生成海报，真正高效率低成本，让HR轻松实现海报自由。
将AIGC能力引入北森智能化招聘系统，实现招聘的创意发挥、全流程的自动化运转、以及业务数据洞察，这系列场景的突破，不仅仅是功能和能力的叠加，更是从自动化到智能化再到生成式人工智能的关键跨越，是人带着业务实际场景问题与AI的实时便捷交互，从一定程度上，解放了HR的效率瓶颈，也开启了GPT招聘的新纪元。
除了时下风靡的AIGC，回归企业应用实践端：北森AI大数据显示，2022年企业对AI在招聘中的应用接受度有大幅增长，使用AI智能推荐，激活简历量同比增长75.6%，使用AI闪面作答量同比增长59.2%。企业对AI招聘的落地应用也在持续加速。
作为连续7年中国HCM SaaS市场占有率No.1的头部企业，早在2010年，北森就开启了智能简历解析的产品研发。并在PaaS平台中设置了专职的AI产品团队，持续聚焦AI产品与技术的研究。基于6000+客户的实际业务，为了更好地满足企业希望通过AI提升运营效能的需求，北森不断迭代，逐渐形成了自己的“AI家族”。目前，已有"智能简历解析"和"AI闪面"等产品获得国家发明专利，持续的产研投入，奠定了北森在HR SaaS 领域AI 应用的领先地位。
接下来，北森将继续加速，在人才招聘、人才测评、录用入职、员工融入、人事流程、员工自助、绩效继任、培训发展、人才任用等场景中不断探索，发力AI创新场景与应用。具备更高阶AI能力的北森系统，将成为员工的好朋友、管理者的好助理、HR的好参谋。
结合AIGC能力和积累了20余年的人才管理技术能力，北森近期发布了一款全新的AI产品——个人领导力教练Mr.Sen。这款产品可以在新晋领导者的转型适应、团队管理、个人发展、绩效反馈等方面，承担一个领导力教练的角色。当员工有发展困惑时，Mr.Sen可以在个人绩效反馈、自我洞察和提升、新晋领导者转身，团队管理赋能等方面，给出更加科学的建议和方案。未来，在AI的研究和探索上，除了通用场景外，北森认为，HR软件厂商不仅仅是把AIGC能力接入HR系统，更需要结合自身在行业垂直领域的专业知识沉淀，帮助企业从提升效能到激活人才，实现更大的业务价值。
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AI
如何利用人工智能提升你的雇主品牌和保留率
你知道吗，在你的公司中应用人工智能自动化和遵循尖端技术可以提高你的雇主品牌，并保持或提高你的保留率？
用AI驱动的策略提升你的雇主品牌和保留率
在今天的数字环境中，建立一个强大而有吸引力的雇主品牌对于吸引和保留顶尖人才以及在竞争激烈的市场中脱颖而出至关重要。
首先，让我们花点时间来阐述一下什么是雇主品牌建设。雇主品牌是关于人们如何看待一个公司的价值观和工作环境。它包括公司所做的一切，无论是否有目的，都是为了向现有和潜在的员工宣传其作为雇主的独特身份。
雇主品牌已经成为吸引和保留顶尖人才的一个关键因素。根据LinkedIn的一项调查，77%的候选人说公司的声誉很重要，而80%的人力资源领导认为雇主品牌对他们的招聘工作有影响。
然而，不断变化的工作性质以及候选人和雇员日益增长的期望，对有效的品牌建设构成了独特的挑战。
这就是AI工具在人力资源方面的力量发挥作用的地方。
通过利用生成式AI算法的能力，你可以改变你公司的品牌建设工作，并对你的员工和世界产生持久的影响。
但它是如何发生的呢？让我们进一步了解人工智能自动化在你的公司中投入的价值。
人力资源环境中的AI
作为一名人力资源专业人士，你已经知道AI能够提供的神奇好处。AI工具缩短了上岗时间，减轻了对筛选过程、候选人沟通和跟踪的担忧。这使你可以专注于更有创造性的任务，同时让自动化处理平凡的任务。
同时，AI可以推动你的努力，以实现更好的公司品牌建设。
生成式AI可以被用来加强品牌建设的各个方面，从雇主品牌到内部沟通。通过挖掘生成式AI的潜力，你可以提升公司的品牌形象，建立一个引人注目的叙事，与你的观众产生共鸣。
因此，其结果是，有效的品牌建设对潜在的候选人，以及对外部世界和口碑的力量产生了积极的影响。这对你来说听起来像营销吗？
营销显然有巨大的回报--例如，《阿凡达：水之道》在估计2亿美元的营销预算下，能够取得直到现在的23.20亿美元票房。当然，你的招聘预算中没有那么多钱，这意味着你将需要利用AI等工具来提升你的品牌。
请允许我们详细说明一下。
如何利用AI来促进雇主品牌建设
良好的品牌形象对他人有积极的影响。一个公司向公众投射的形象可以利用AI工具重新塑造。一个使用自动化并跟上最新技术发展的公司来处理重复的过程，同时在更有创造性的过程中留有利用人的空间，在别人眼中显得更大。这在公众舆论中对你的企业产生了积极的看法。
人力资源管理协会（SHRM）报告说，全世界88%的公司已经在其人力资源实践中使用AI，甚至在COVID-19大流行之前。这项技术对人才招聘和选拔特别有帮助，还可以加强雇主品牌建设，吸引新的人才。
你还在想这些概念如何能应用到你的公司吗？让我们来看看一个例子。
雇主品牌推广的AI小抄
想象一下，在拥挤的创业市场中，有一家成立三年的公司，在人工智能的最新发展之后，曾试图改造其品牌，并建立一个强大的声誉。他们开始尝试用这些工具来改变他们的方法。
通过利用生成式AI能算法，这家公司开发了个性化的、吸引人的雇主品牌信息。这些信息传达了组织的使命、愿景和价值观，表达了对员工成长和发展的承诺，突出了文化和工作环境，分享了成功的故事和员工的感言，并更清楚地表明了公司在社区的影响。
该公司利用人工智能创造了引人入胜、内容丰富的内部沟通，促进了员工的团结意识。
同时，该组织利用生成式AI来创建个性化的招聘信息，以吸引潜在候选人的注意。通过分析大量的数据，生成式人工智能算法产生了引人注目的叙述，将与他们的预期人才库产生共鸣。这种方法使他们能够为各种人口统计学定制雇主品牌信息，并增加吸引合适候选人的机会。
此外，人力资源部门引入了一个新的推荐系统，在公司内部满意员工的帮助下吸引更多人才。
结果，这家公司见证了合格申请人的激增，增强了候选人的体验，并提高了员工的参与度。
他们对人工智能工具的创新使用推动了他们的品牌声誉，将他们定位为该行业中具有前瞻性和理想的雇主。
采用这种工具可以在两个方面帮助你的企业。首先，它将你的公司定位为一个人们想要为之工作的公司。其次，它建立了一个公司的声誉，有最好的人为它工作。
用AI加强对候选人的吸引
在今天这个以候选人为主导的市场中，提供卓越的候选人体验是最重要的。研究表明，拥有良好体验的候选人更有可能接受工作机会，推荐他人，甚至成为客户。
更具体地说，在最近的一项调查中，49%的求职者确认，他们曾因与潜在雇主的不愉快经历而拒绝了一份工作机会。人力资源专业人士处理候选人之间沟通的方式可以提升或损害你的品牌声誉。
人工智能工具可以通过注意与那些申请你的组织的空缺职位的人建立良好的关系来改变整个招聘过程。实现这一目标的结果会对你的公司非常有利。
Jacob Rios，JobSage的联合创始人兼首席执行官说： "你不必花太多时间在互联网上，就能了解到大多数在线评论倾向于偏向负面，所以很高兴看到如此高比例的候选人也在分享他们的积极经验。"
"你不必在互联网上花很多时间就能了解到，大多数在线评论倾向于偏向负面，所以很高兴看到如此高比例的候选人也在分享他们的积极经验。"
"这对未来的候选人很有帮助，也很有力量，"雅各布继续说。"我们在工作中与许多求职者交谈过，大多数人只是想了解真相，包括好的和坏的。"
通过生成的人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助理，候选人可以收到对他们询问的个性化答复，获得有关公司和职位的相关信息，甚至在整个申请过程中得到指导。
这种水平的个性化参与不仅增强了候选人的体验，而且还展示了你的公司致力于提供一个无缝和定制的旅程。
人工智能算法可以分析你公司的价值观、使命和文化，以产生与员工产生共鸣的内部沟通。从员工通讯到内部社交媒体帖子，生成性人工智能可以帮助你制作引人注目的内容，以吸引注意力并推动参与。
Workable的30-60-90天入职框架和AI副驾驶都是AI工具如何提高品牌声誉和保留率的例子。
雇主品牌等同于声誉
作为一名人力资源专家，你应该把品牌声誉和雇主品牌建设视为一体。它们的参数是重叠的，它们共同创造了一个整体，影响到公司的内部和外部环境。人工智能工具可以在整个过程中协助你，但在品牌建设方面，人类的干预将永远是决定性的。
一个企业是通过其员工来推动进步的。因此，欢迎你的员工，帮助他们成为你的文化的一部分，向那些被拒绝的人提供反馈，并把目光放在积极的结果上。
常见问题
AI如何加强雇主品牌建设？
AI可以创建个性化和吸引人的信息，分析数据以获得引人注目的叙述，并自动进行内部沟通以建立一个强大的雇主品牌。
AI可以为吸引候选人带来什么好处？
由AI驱动的聊天机器人和虚拟助理可以提供个性化的回应，在整个申请过程中提供指导，并展示您对无缝候选人体验的承诺。
AI可以提高留任率吗？
是的，AI可以通过定制的内部沟通、入职框架和像Ai copilot这样的工具来提高员工参与度，从而提高留任率。
人工干预对于品牌建设的成功仍然是必要的吗？
是的，虽然AI工具在这个过程中提供了帮助，但人类的干预对于塑造和维护公司的品牌声誉仍然至关重要。
雇主品牌建设与品牌声誉的关系如何？
雇主品牌和品牌声誉是交织在一起的，因为它们都影响着内部和外部对一个公司的看法。AI工具可以帮助加强这两个方面。
本文来源：resources.workable.com
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AI
Josh Bersin认为的未来趋势：人工智能时代员工成为“超级工人“，而公司和团队将会变得更小！
随着我们都开始了解人工智能在公司中的作用，一个新的时代已经出现了。我称之为 "超级工人 "的时代--公司里的每个人都拥有他们以前从未经历过的 "超人 "力量。
是的，由于人工智能，我们都有机会获得信息、洞察力、教育和我们过去努力工作才能获得的观点。我们的新人工智能系统HR Copilot（我们将在下周的会议上进行预览），使人力资源专业人士能够获得20多年的研究、供应商分析、案例研究和劳动力市场数据--所有这些都来自一个提示。因此，人力资源专业人员，就像所有的工人一样，突然有机会获得过去需要几个小时（或几个星期）才能收集到的信息。
如果你看一下全球经济的生产力（以每小时工作的国内生产总值衡量），曲线几乎是直接向上倾斜的。换句话说，人工智能的时代，我称之为 "智能时代"，将导致员工和工人拥有前所未有的超能力。而这些人，我们可能会为某个特定的工作而雇用，很快就会有多学科的能力，这仅仅是由于基于神经网络的学习和信息检索的力量。
正如杰弗里-辛顿（Geoffrey Hinton）在其最新的讨论中所描述的那样，生成性人工智能不仅仅是一种 "寻找或组合信息的更快方式"。它将来自数千个来源的信息连接起来，并以我们以前从未见过的速度将其同化为背景。因此，在我们的案例中，正在处理薪酬问题的人力资源专业人员可以立即看到任期、多样性、工作级别，甚至绩效的作用都在一个地方。
我曾要求巴德做一些事情，比如 "分析埃克森与雪佛龙的财务业绩"，在短短一分钟内，它就向我显示了毛利率、储备、市值、盈利能力以及其他一系列需要花时间才能弄清楚的指标的变化。它将多方面的信息汇集在一起，并将其作为一个整体做得相当好。
这就引出了我演讲的主题：如果我们假设我们的员工会通过这些工具成为 "超人"，那么我们如何利用所有这些智能和生产力，使我们能够作为一个整体的、有利可图的组织来运作？公司不是由员工的总和组成的：它们 "比员工的总和还要大"，创造出各种协同效应，以及通过学习、创新、协调和文化发展起来的团队倍增器。
考虑一下苹果的Vision Pro。根据我的消息来源，有数千人在这上面工作了7年。这项工作的结果并不是1000人独立进行工程创新的总和。而是将这些人集合成团队、小组、项目和学习的结果，形成了一个壮观的、定义类别的产品。
正如我之前描述的那样，这为一个新的想法让路，我称之为 "组织的独创性"。在《不可抗拒的组织》（书）的七个原则基础上，我们现在必须重新思考我们的公司如何工作，假设每个员工都能以比以往更快、更综合的方式获得信息和见解。
想象一下，客户服务将如何工作，或销售，或营销，或工程。生成性人工智能不仅仅是帮助他们更快地写电子邮件或制作时髦的小册子的工具--那些是小的、渐进的改进。随着信息开始以更快的速度和更综合的方式流动，我们如何才能重新调整这些群体，使他们的生产力提高一个数量级？
(PS：我对Salesforce的重大人工智能创新是让销售代表更快地发送刺激性的电子邮件印象不深。在过去的两周里，我被人工智能驱动的垃圾邀约淹没了。这 "不是 "独创性的工作）。
我不会在这里泄露所有的秘密，但有一件事我要提到。我认为公司将变得更小。如果说我们从大流行病和我们今年所做的所有系统性人力资源研究中了解到一件事，那就是大多数经理和领导仍然按照 "让我们雇用更多的人以使我们的公司更快地发展 "的思路思考。我认为这一原则很可能会被颠覆。新的口号可能是 "我们如何减少该小组的开销和官僚主义，并利用人工智能使其运作比以往更快、更综合"。
这需要人才管理、工作架构和组织设计方面的重大转变。正如我在本周的博客中简要讨论的那样（我们将在洛杉矶谈论更多），我们需要一个 "后工业化 "的组织设计、绩效管理、问责制和领导力模式。而这，我相信，将是未来最大的创新。
加入我们的旅程，这将是领导力、人力资源和持续学习世界中令人兴奋的十年。
来源：joshbersin
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