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【北森】ChatGPT爆火后，我们决定调教AI做HR
似乎在一夜之间，大家都在讨论一款名为ChatGPT的人工智能聊天程序。有人用它写公众号文章，有人拿它应付学校作业，还有程序员直接用它写代码……根据公开资料显示，ChatGPT是人工智能公司OpenAI于2022年11月推出的聊天机器人，上线仅两个月注册用户就超过了1亿。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。虽然目前ChatGPT的智能化程度比较简单，但重点在于，它能不断进行自我学习和提升。因此随着ChatGPT的爆火，不少人担心，一旦其商业化应用加速，可能会对许多人类工种造成不可逆影响，甚至会有一些岗位直接被人工智能取代。那么，一个可以回答专业知识问题，还能不断自我学习提升的AI，能胜任HR的工作吗？话不多说，我们来尝试一下~想要顺利用上ChatGPT，其实略微有些麻烦，经过一上午的尝试，总算顺利和AI牵上线了。正好最近有HR朋友在招聘销售经理，没有客套的寒暄，我们顺手就给ChatGPT下达了第一个任务：出一个销售经理的JD。可以看到，AI在经过几秒的思考后，很快交出了答卷，并且还贴心为你排好了版，直接复制粘贴就可以了。紧接着，我们又尝试了一些其他任务：以马化腾的口吻拟一份裁员信。AI的回答效果也相当不错。接下来是一些比较复杂的场景。比如北森的一个客户案例，宁夏伊品通过选择并落地北森一体化HR SaaS的人力数字化方案，轻松解决了总部+三大生产基地6000+员工的复杂考勤和算薪问题。而当我们拿这个问题反向询问AI时，ChatGPT也重点提到，需要通过上线人力资源管理系统与云计算技术来解决。只是受回答字数（上限300字）的限制，AI没有办法给到一个详细的能拿来即用的方案，也无法针对某个细节具体展开来说。
最后，我们又问了它关于一体化HR SaaS的看法。不难看出，作为人工智能，它对人力资源数字化转型也有着自己的思考。在来回驯化ChatGPT几个小时之后，我们决定不再强迫它工作，而是进行一些日常深层次的交流。就像一个经常加班到深夜、独自emo焦虑的HR，当你将烦恼全部抛给AI，它却非常贴心做到了事事有回应。比如，如果你问它做HR有前途吗？它会从一个非常客观理性的角度来分析，是典型的理工男风格。要是你问它大龄HR的出路在哪里？它也会提供一些转型的参考意见，最后还不忘激励你一把，是一碗恰到好处的鸡汤。至于很多人关心的“HR是否会被AI取代”这个问题，根据以往规律来看，那些重复性较高和对技能要求较低的工作，如数据录入、客服回复等，是很有可能的。但是，对于需要高级创造力、沟通能力和人际技巧的工作，例如医生、律师、教师和HR等，目前还不太可能被完全取代。甚至随着大数据、人工智能与人力资源的深度融合，由此衍生出的智能机器人、AI视频面试工具（如北森AI闪面）等工具，反而可以帮助HR显著提高工作效率。根据北森发布的《2022人力资源数字化转型白皮书》显示：企业人力资源工具正在向云化、SaaS化、智能化方向演进，云计算、大数据、人工智能等技术逐渐被应用于人力资源领域。
那些积极且善于利用数字技术进行人力资源转型的企业，将在未来的全方位竞争中处于有利地位。
因此，在人工智能高度发展的未来，HR几乎很难被AI直接取代；但可预见的是，那些无法适应数字化转型的HR，极有可能会被时代淘汰。
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【前沿】AI会话机器人ChatGPT快速替代部分工作岗位，且表现良好！HR可能要重新审视未来
每个人都对ChatGPT和AI有看法。工程师和企业家将其视为一个新的领域：一个发明产品、服务和解决方案的新世界。社会科学家和记者对此感到担忧，《纽约时报》著名作家Ezra Klein称其为“信息战机器”。在这里我们看到了巨大的可能性。与所有新技术一样，我们还不能完全预测其影响。可能会有问题和失败。
什么是ChatGPT？
简而言之，这项技术（还有许多其他类似的技术）通常被称为“语言机器”，它使用统计、强化学习和监督学习来索引单词、短语和句子。虽然它没有真正的“智能”（它不知道这个词“意味着什么”，但它知道它是如何使用的），但它可以非常有效地回答问题、写文章、总结信息等等。
像 Chat-GPT 这样的引擎经过“训练”（编程和强化）来模仿写作风格，避免某些类型的对话，并从您的问题中学习。换句话说，更高级的模型可以在您提出更多问题时优化答案，然后进行存储，之后可以让其他人学到知识。
虽然这不是一个新想法（我们已经有十年的聊天机器人，包括Siri，Alexa，Olivia等），但GPT-3.5（最新版本）的性能水平令人震惊）。我问过它诸如“招聘的最佳实践是什么”或“您如何建立企业培训计划”之类的问题，它回答得很好。是的，答案非常基础。虽然有些不正确，但通过培训，它们显然会变得更好。它还有很多其他功能。它可以回答历史问题（谁是1956年的美国总统），它可以编写代码（Satya Nadella认为80%的代码将自动生成），并且可以撰写新闻文章，信息摘要等。
我上周与之交谈的供应商之一正在使用GPT-3的衍生产品，从课程中创建自动测验并充当“虚拟助教”。这让我想到了这里的潜在用例。（在某些方面，聊天机器人本身可能是一种商品：至少有20家初创公司拥有资金雄厚的AI团队，并且正在构建衍生产品或竞争产品）。
如何使用ChatGPT和类似技术？
在进入市场之前，让我谈谈为什么我相信它的潜力将是巨大的。这些系统由它们索引的信息语料库（数据库）“训练和教育”。GPT-3 系统已经在互联网和一些经过高度验证的数据集上进行了训练，因此它几乎可以回答有关任何事情的问题。这意味着它在某种程度上有点“愚蠢”，因为“互联网”是营销、自我推销。老实说，我认为我们都有足够的问题来弄清楚什么是真实的（尝试搜索有关您最近疾病的健康信息，您会发现有些东西令人恐惧）。
谷歌GPT-3的竞争对手（传闻是Sparrow）从一开始就是按照“道德规则”建立的。根据我的消息来源，它包括“不要提供财务建议”和“不要讨论种族或歧视”和“不要提供医疗建议”之类的想法。我还不知道 GPT-3 是否有这种级别的“道德规范”，但OpenAI（正在构建它的公司）和微软（他们最大的合作伙伴之一）正在研究它。
所以我的意思是，虽然“对话和语言”很重要，但像Chat-GPT这样的聊天机器人需要精致、深入的内容来构建真正的实力。如果您真的希望它可靠地工作，则需要它能够获取有效，深入和广泛的数据。
我想到的一个例子是Elon Musk过度炒作的自动驾驶软件。例如，我不想开车，甚至不想带着一堆99%安全的汽车上路。即使是99.9%的安全也是不够的。同样：如果信息语料库有缺陷，算法没有“不断检查可靠性”，那么这个东西可能是“虚假信息机器”。我认识的一位最资深的人工智能工程师告诉我，Chat-GPT很可能会有偏见，仅仅是因为它倾向于消耗数据。
例如，想象一下，如果俄罗斯人使用GPT-3构建一个关于“美国政府政策”的聊天机器人，并将其指向每个书面阴谋论网站。在我看来，这并不难，如果他们在上面放一面美国国旗，很多人都会使用它。所以信息的来源很重要。
人工智能工程师很清楚这一点，所以他们相信“数据越多越好”。OpenAI首席执行官Sam Altman认为，只要数据集变得更大，这些系统就会从无效数据中“学习”。虽然我理解这个想法，但我倾向于相信相反的观点。我相信OpenAI在商业中最有价值的用途将是将这个系统指向我们信任的精致，更小，经过验证的深度数据库。（微软作为主要投资者，有自己的人工智能道德框架，我们必须相信这将基于他们的合作伙伴关系来执行)。
在我多年来看到的演示中，我见过的最令人印象深刻的解决方案是那些专注于单个域的解决方案。由Paradox开发的人工智能聊天机器人Olivia足够聪明，可以筛选，面试和雇用麦当劳员工，效率惊人。有一个供应商为银行合规建立了一个聊天机器人，作为“首席合规官”运作，它运行良好。
想象一下，正如我在播客中所讨论的那样，如果我们构建了一个指向我们所有人力资源研究和专业发展的人工智能。这将是一个“虚拟的Josh Bersin”，甚至可能比我更聪明。（我们现在开始对此进行原型设计)。
上周，我看到了一个系统的演示，该系统采用了软件工程和数据科学的现有课件，并自动创建了测验，虚拟教学助理，课程大纲，甚至学习目标。这种工作通常需要教学设计师和主题专家进行大量的认知努力。如果我们把人工智能“指向”我们的内容，我们就会突然大规模地向世界发布它。而我们，作为专家或设计师，可以在幕后对其进行培训。
想象一下商业中的数百种应用：招聘、入职、销售培训、制造培训、合规培训、领导力发展，甚至个人和专业指导。如果你把人工智能集中在一个受信任的内容领域（大多数公司都有这方面的内容），它可以大规模地解决“专业知识交付”问题。
这个市场将走向何方？
虽然ChatGPT看起来很神奇，但我们必须预测创新者将迅速推进、扩展和完善这一点。我敢打赌，大多数风险投资公司现在都在向这一领域的初创公司开空白支票，所以有很多竞争即将到来。
我的直觉是，像OpenAI和微软这样的公司可能会与许多其他参与者（谷歌，甲骨文，Salesforce，ServiceNow，Workday等）竞争，因此每个主要供应商都会“增加”人工智能和机器学习专业知识。如果微软将OpenAI API构建到Azure中，那么成千上万的创新者将在该平台上构建特定于领域的产品，新产品和创意解决方案。但现在下结论还为时过早，我的猜测是，特定行业和特定领域的解决方案将胜出。
想象一下需要考虑的“机会空间”的数量。领导力发展、健身教练、心理咨询、技术培训、客户服务，不胜枚举。这就是为什么，只要这个市场仍然存在，我仍然相信机会是“巨大的”。
我将这项技术比作“移动计算”的早期。在早期，我们将其视为我们公司系统的“附加组件”。然后它成长、扩大和成熟。如今，大多数数字系统设计都是针对移动的，他们围绕移动构建整个技术堆栈，我们通过他们的手机研究行为、市场和消费者。同样的事情也会在这里发生。想象一下，当您可以看到客户对您的产品提出的所有问题时？机会是惊人的。
正如我在播客中所讨论的那样，很多工作都会改变。我刚刚对 Chat-GPT 直接影响的所有工作（编辑、记者、分析师、客户服务代理、QA 工程师等）进行了分析，发现今天大约有1030万个职位空缺，大约8%（800，000）将立即受到影响。这些工作不会消失，但随着时间的推移，这些系统会对其进行升级和增强。（现在有很多新的工作，比如“聊天机器人培训师”）。
关于这个话题还有很多要讨论的，让我们把它想象成我们未来最亮的恒星之一，并努力防止它失控。
本文作者： JOSHBERSIN
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【观点】值得关注的2023年六大人力资源自动化趋势
能够为自己的组织使用智能自动化是一种令人振奋的体验。人工智能的进步为企业提供了越来越多的自动化选项。毫不奇怪，人力资源行业在利用这项惊人的技术方面处于最前沿。在本文中，我们将了解自动化趋势如何重塑人力资源行业。
AI将有助于建议和决策
人力资源自动化正变得越来越复杂。人工智能（AI）进入人力资源部门只是时间问题，人工智能在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。根据最近的研究，使用人工智能执行人力资源任务的雇主在员工生产力和满意度方面优于对手。因此，越来越多的企业正在转向人工智能寻求从招聘到培训的帮助。那么，这对人力资源的未来意味着什么？简而言之，这意味着人力资源自动化系统将在未来几年变得更加复杂和高效。寻找人工智能驱动的系统，这些系统能够从评估员工的技能组合到提供个性化指导。
聊天机器人将协助员工并回答常见问题解答
随着越来越多的企业使用聊天机器人来提供客户支持，聊天机器人在人力资源行业中越来越受欢迎也就不足为奇了。聊天机器人可用于回答员工常见问题解答，并就福利、薪酬和日程安排等各种主题提供帮助。这意味着员工可以获得所需的支持，而无需等待人类代表的响应。聊天机器人还可以随着时间的推移而学习，使他们能够在更多地了解您的公司及其政策时提供更好的用户体验。简而言之，聊天机器人是提供员工支持的有益工具，它们在未来几年只会越来越受欢迎。
人力资源流程将完全自动化
随着自动化的不断发展，未来将有几项人力资源流程完全自动化。包括工资和福利管理。自动化可以帮助提高这些领域的效率和准确性。它还可以帮助减少完成这些任务所需的时间。自动化对于希望在未来保持竞争力的组织至关重要。
入职和培训将完全自动化
企业越来越多地使用自动化入职和培训技术来快速让新员工跟上进度。您可以通过自动化每个步骤来完全消除大量文书工作和管理任务，这些任务可能会减慢入职流程。此外，自动化工具可以确保所有新员工接受一致的培训，确保每个人都在学习相同的信息。考虑使用自动化工具来改进组织的入职和培训流程。
根据最近的一项研究，新员工平均需要8 个月才能完全提高工作效率。这是花费在尚未跟上速度的人身上的大量时间和资金。但是，如果有一种方法可以让新员工更快地跟上进度呢？自动化的入职和培训软件可以显著减少新员工提高工作效率所需的时间。您可以使用此软件创建适合您公司和员工需求的定制培训计划。由于该软件是自动化的，新员工可以立即上手。
通过自动化减轻离职压力
公司不得不调整离职，以适应远程环境中简单安全的流程。离职本身可能会带来压力，甚至不考虑所涉及的安全风险。然而，减轻这些风险并不一定是困难的。通过自动化离职流程，人力资源团队和离职员工都可以节省时间并确保所有人的平稳过渡。公司通过自动化取消配置应用程序和设备的过程来实现这一点。
通过视频面试评估候选人的技能和个性
随着就业市场竞争日益激烈，公司正在寻找新鲜和创造性的方法来评估候选人的技能。视频面试是一种越来越受欢迎的方法。视频面试使潜在员工能够在比传统面试更现实的环境中展示他们的技能和能力。它们还使雇主更好地了解候选人的个性。视频面试可以在使用或不使用专用软件的情况下进行，使其成为各种规模企业的经济高效的选择。
结语
随着技术的进步，我们可以期待在不久的将来看到更精细的人力资源自动化工具。这些工具将通过人工智能和机器学习使建议、决策和各种其他人力资源职责变得简单且耗时更少。因此，它将为人力资源专业人员腾出时间专注于更具战略性的任务。
文章来源：https://techrseries.com
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【观点】2023年人力资源技术趋势：人才市场、扩展AI和优化现有系统
根据许多人力资源分析师和从业者的说法，创建内部人才市场，优化对现有系统的投资，支持混合工作和扩大人工智能（AI）的使用将是2023年的首要技术优先事项。
专家表示，虽然人才条件因行业而异——一些公司继续裁员，而与此同时，其他公司正在增加薪酬和津贴，以在持续的劳动力短缺中吸引和留住工人。但专家表示，人力资源领导者在不确定的经济环境中部署现有和新兴技术的方式将存在共性。
优化现有技术堆栈的投资回报率
技术分析师认为，精明的人力资源领导者将专注于优化现有的技术生态系统，然后再考虑今年对新平台的投资。
亚特兰大人力资源咨询公司IA的管理负责人Kimberly Carroll说：“在经济不确定的时期，组织应该在他们已经拥有的工具和资源中进行流程优化，如果确定需要新技术，那应该在能够创造最有价值的结果背景下”。
马萨诸塞州的人才招聘咨询公司HireClix的战略咨询服务副总裁Kara Yarnot表示：“2023年人力资源领导者的首要任务将是有效地整合他们已经在技术堆栈中拥有的工具。独立的非集成系统会产生手动工作并增加出错的可能性。它们还会对员工和候选人的体验产生负面影响”。
人力资源咨询和研究公司Brandon Hall Group的学习与发展首席分析师David Wentworth表示:“学习与发展（L&D）领导者在2023年可以做的最有价值的事情之一就是审核他们当前的技术系统，以确保平台充分发挥其潜力。确定L&D目前面临的挑战，看看哪些可以用已有的工具和技术来解决。每个系统是否都充分集成到其环境中？与现有技术提供商的对话可以解决其中的许多挑战，而无需在市场上寻找新的解决方案"。
内部人才市场保持火热
内部人才市场是2022年最热门的人力资源技术之一，专家预计这些数字平台今年将继续获得市场。这些系统将工人与内部职位空缺、副业或项目相匹配，列出可用的导师，详细说明支持职业道路的学习机会等等。
全球市场研究公司Forrester员工体验的首席分析师David Brodeur Johnson表示："到2023年，对内部人才流动的投资将比以往任何时候都更有回报”。
Gartner人力资源业务副总裁John Kostoulas表示:"Gartner的客户继续对人才市场表现出浓厚的兴趣。人力资源和其他组织领导者可以从这些市场创建的数据中受益，以支持劳动力规划和其他人才流程，员工受益于对工作机会和选择的更大可见性，以培养职业发展的技能和经验。经理或项目负责人受益于更灵活的人员配备和更高的人才可见性”。
新兴（和被忽视）技术扩张
人力资源领导者将在2023年部署更多新兴和历史上未充分利用的人力资源技术，以增强员工体验、改善招聘结果并帮助确定劳动力中的关键技能差距。
Kostoulas表示：“协调和叠加有助于在分散的技术环境中简化和统一人力资源数字相关的操作，这些通常包括门户，微应用程序和低代码或无代码工具。员工门户、知识管理工具和案例管理工具可以在未来一年为人力资源业务合作伙伴、人员领导者和员工提供更多的支持。人力资源部门需要超越'手把手'的思维模式，利用这些工具来建立单一事实来源，为员工请求提供更多自助服务，并为内部客户提供及时准确的响应。如果部署得当，这些工具可以释放人力资源部门，让他们专注于价值最高、最具战略性的活动。”
总部位于波士顿的Nucleus Research专门从事人才招聘的研究经理Evelyn McMullen表示：“更多的组织将从使用新生的基于人工智能的工具中受益，这些工具有助于识别劳动力中的现有技能。这些技术可以帮助人力资源领导者缩小影响公司业绩的技能差距”。
全球市场研究公司Forrester员工体验的首席分析师David Brodeur Johnson表示：技能本体软件和相关工具将在2023年变得越来越重要。它能够帮助你全面了解你的员工拥有的技能和能力，以及他们最感兴趣的工作，将是一个巨大的帮助。我们还看到公司应用基于人工智能的技能情报工具来帮助他们重新部署人员，甚至为裁员决策提供信息”。
支持混合工作的技术
专家表示，随着这种模式成为更多组织的永久固定装置，技术将在支持混合工作方面发挥越来越大的作用。需要克服的一个挑战是邻近偏见，波士顿视频协作技术公司Owl Labs的首席执行官Frank Weishaupt说：“人力资源团队将重点关注如何培训管理人员实际管理结果。我们还将看到生产力跟踪向更多基于结果的评估的演变，这些评估将创意部门等新功能考虑在内，其中定量数据更难获得”。
咨询公司普华永道（PwC）的产品和技术首席营收和增长官Suneet Dua表示：“到2023年，将更加重视基准工具和新方法来跟踪混合型员工的生产力和绩效。基准测试工具收集了许多数据点，从衡量员工情绪到跟踪使用办公空间或培训工具的员工数量。在生产力和绩效方面，我们已经看到许多公司为远程工作者实施跟踪方法或制定计划。但是过度的员工跟踪会侵蚀员工的信任。有兴趣跟踪生产力的人力资源领导者应该优先考虑更有意义的指标，包括员工产出的质量和数量“。
人工智能的新应用增长伴随着监管审查
随着人力资源部门寻求在2023年用更少的资源做更多的事情，人工智能的使用将增长到包括招聘、识别劳动力中的技能差距、分析敬业度调查数据以及回答员工的常见问题。
德勤咨询公司专门研究人力资源技术的高级研究分析师Erin Spencer说：“使用人工智能分析传统人口统计和绩效指标之外的员工数据将是2023年的一个关键。越来越多的人力资源部门现在将他们的劳动力数据视为一种战略资产，以帮助指导技能提升、日程安排、人员配备等领域的关键业务和人才决策。公司也将开始为“生成性人工智能”寻找现实世界的应用，比如大肆宣传的ChatGPT，这是OpenAI最近发布的工具，不仅可以充当搜索引擎，还可以执行复杂的任务，如撰写论文或计算机代码。技术的这种飞跃，以及一些人力资源供应商对其人工智能工具如何工作的持续缺乏透明度，将导致来年进行更多的监管和立法审查。例如，纽约市的一项法律将于2023年4月生效，要求该市的雇主对他们用于就业决策的人工智能工具进行独立审计。
克利夫兰招聘技术公司Modern Hire创新执行副总裁Eric Sydell说：“随着更多的联邦指导被引入，就像最近的白宫'人工智能权利法案蓝图一样，我们希望看到立法的清晰度以及它如何利用人工智能造福人类”。
提高管理技能，减轻工作量
专家认为，企业将更频繁地转向在线辅导和学习平台等工具，以帮助管理者培养在日益具有挑战性的环境中领导所需的技能和韧性。组织还将引入更多的人工智能和其他自动化工具，以减少删除手动或不必要的任务。
绩效管理技术平台15Five的首席执行官兼联合创始人David Hassell认为：“企业将在2023年将管理培训置于中心舞台。随着破纪录的倦怠和安静辞职等现象，熟练的管理是当今成功的决定因素。在偏远的环境中，人际关系可能会受到影响，或者永远不会形成。经理培训是帮助保持员工敬业度、积极性和生产力的关键。
Workday的集团总经理David Somers也认为，支持和留住一线经理将是2023年的首要任务。他说：“紧张的劳动力市场和疫情的影响使一线管理人员承受着难以置信的压力。人力资源领导者将专注于通过自动化重复性任务来留住劳动力。
员工体验：不再只是人力资源战略
专家表示，更多的C级领导者将使员工体验当作2023年的广泛战略目标，将其从人力资源孤岛中移除。员工体验已经成为一种商业战略，而不仅仅是人力资源战略。
对于人力资源部门来说，这意味着要使其技术系统与员工体验战略的关键原则保持一致。到2023年，更多的公司将使员工体验成为IT，运营，财务和设施战略的一部分。到2023年，人力资源领导者将利用专注于个人员工体验的新技术。技术必须在整个组织中创造效益，无论是通过增加对数据的访问，提高人才的技能以超越传统界限，还是提供增强的学习和发展机会。
招聘技术：视频、程序化广告和营销自动化
招聘人员将部署不断发展的人工智能工具，以提高候选人筛选和面试安排的效率，使用更多的程序化广告，并转向员工生成的视频，以吸引候选人，这将保持竞争激烈的招聘环境。
Nucleus Research专门从事人才招聘的研究经理Evelyn McMullen说：“由于最近的劳动力短缺以及改善长期员工发展和保留的需求，改善招聘流程将是人力资源和人才招聘领导者的首要任务。程序化招聘广告等方法可以在2023年战略性地向合适的潜在候选人投放广告，这将是有价值的，这将很重要，因为经济面临不确定性，雇主必须最大限度地提高招聘广告预算的效率”。
Yarnot表示：“招聘人员今年需要加倍努力创造引人入胜的候选人体验。无论我们是否进入衰退，顶级候选人总是有选择和机会。每个招聘领导者都应该通过移动设备在他们的职业网站上申请工作，从候选人的角度体验它。然后，他们应该进行更改，以确保该过程花费不到五分钟的时间。招聘领导者也将受益于2023年更具战略性的视频使用。
真实的、由员工生成的视频可以带来候选人最多的参与度，因此，招聘团队应该在招聘广告、职业网站、候选人电子邮件和整个招聘过程中使用视频。这些视频应该传达你的价值观，讲述你员工的故事，向你的领导团队介绍候选人，并解释招聘过程”。
学习与发展：专注于分析、个性化学习和虚拟现实
专家表示，到2023年，L&D职能主要关注的领域是为员工创造更加个性化、情境化和适应性强的学习体验。这可以帮助确保员工在他们需要的时间和地点获得他们需要的学习的东西。L&D团队还将寻找软件工具，以便更容易从他们收集的学习数据中获得可操作的见解。他们需要与团队数据分析技能相匹配的数据分析工具。
总部位于加利福尼亚州的技能培养平台Degreed的首席人事官Janice Burns表示：“我希望看到更多的L&D职能部门将数据科学和商业智能工具引入他们的团队。L&D领导者有一个无与伦比的机会来收集通过数字学习创建的大量数据，以提供劳动力中正在建立的技能的动态概述。与人力资源和招聘数据叠加，这可以用来确定技能差距，并发现L&D可以通过确保合适的人拥有合适的技能来帮助企业实现目标的机会”。
L&D功能部门还将在2023年继续投资或升级虚拟现实（VR）技术。降低设备成本、提高处理能力和增强带宽的融合使VR模拟工具比以往任何时候都更加实用。人们需要能够在没有工作互动后果的情况下练习新的技能和行为，模拟可用于任何事情，从销售技巧到困难的对话，再到DE&I [多元化，公平和包容]培训。
本文作者：Dave Zielinski
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【观点】ChatGPT在人力资源中的应用，2023年HR不可忽略的人工智能工具！
人工智能聊天机器人ChatGPT已经风靡互联网，人们对它的互动性质和详细的反应赞不绝口。尽管聊天机器人仍处于起步阶段，但ChatGPT有可能成为全世界的游戏规则改变者。
此外，作为一个交互式聊天机器人，可以提供简单的说明来收集深入的答案。例如，有人已经根据聊天机器人提供的代码开发了一个功能齐全的记事本移动应用程序！
结合ChatGPT的对话性质，任何人都可以毫不费力地使用它而无需经过专门培训。人们已经声称“ChatGPT是AI的iPhone时刻”，似乎他们没有错。超过一百万用户在公开发布后的一周内已经试用了 ChatGPT。
那么，ChatGPT如何在人力资源中使用呢？它是否会改变员工管理的游戏规则？使用 ChatGPT 进行人力资源和员工管理有哪些优势？我们将在本文中回答这些查询。
什么是ChatGPT？
ChatGPT是由OpenAI开发的“人工智能聊天机器人”，OpenAI是一个在“AI”领域进行研究的研究实验室。它使用OpenAI的GPT 3.5模型作为基本代码，并使用通过基于监督强化的训练优化的“大型语言模型”对其进行改进。
GPT 代表“生成式预训练转换器”，为用户查询提供详细答案。虽然答案可能不是每次都正确，但它提供了深入的解释，甚至可以记住它之前说过的话，并在需要时自行纠正。
ChatGPT 还有一个审核API，可帮助过滤查询，帮助AI避免种族主义、性别歧视和其他令人反感的问题。在目前的形式中，人工智能无法访问互联网，它获得的知识完全基于训练它的数据。因此，它只知道2021年之前的事件。
ChatGPT 与人力资源部门的相关性
由于ChatGPT是一个通用的AI聊天机器人，因此它具有多种用途。由于其互动性，它可以轻松提供出色的员工支持。因此，聊天机器人可以处理大多数员工的查询，使人力资源团队不必重复回答相同的问题。
ChatGPT 还可以用作基于AI的分析工具，因为它可以从员工数据库中做出有意义的推断。它可以识别公司中的重大问题，并提出切实可行的解决方案，以提高员工的敬业度。
部署 ChatGPT进行查询解析还有助于降低保持员工参与所需的成本、时间和精力。人工智能聊天机器人可以智能地回答员工的查询，并立即提供解决方案。它甚至可以提供有价值的推论，帮助提高公司的效率。
由于其多功能性，ChatGPT可用于各种场景。利用其潜力，人力资源部门可以为员工制定量身定制的高级员工敬业度策略。因此，ChatGPT 可以在多种场景中使用，以帮助人力资源部门履行其职责。
ChatGPT 对人力资源部门的优势
部署 ChatGPT 有几个优点，例如提高成本效益、员工敬业度、更轻松的管理、增强的洞察力等。专用的聊天机器人为员工提供了一个虚拟人力资源，他们可以在一天中的任何时间从任何地方访问。
因此，让我们深入讨论为人力资源部门实施 ChatGPT 的各种优势。
简化的查询解析
聊天机器人是查询解析的理想选择，而ChatGPT是处理此类查询的完美解决方案，因为它可以轻松简化复杂的概念。ChatGPT 可用作对话机器人，为员工查询提供快速答案。它将简化查询解析过程，因为员工不需要记住复杂的菜单路径。此外，ChatGPT 完全不需要培训，这增强了其作为查询处理工具的前景。它还可用于进行匿名员工调查，帮助员工提供诚实的回复并收集有价值的反馈。
改善雇主品牌
ChatGPT提供的出色支持有助于改善公司的员工体验。它确保员工对他们的工作保持满意并积极参与他们的公司。拥有聊天机器人也有助于招聘，因为候选人可以通过基于AI的聊天机器人获得令人兴奋的新体验。上述原因有助于有效地吸引员工，从而有助于提高他们的工作质量。因此，公司提供的产品或服务的质量大大提高，从而提高了雇主品牌。
基于AI的分析
ChatGPT可用于分析员工数据库并得出有意义的结论。AI聊天机器人还可以提供可操作的见解，以更好地了解您的员工。由于它适用于人工智能，聊天机器人甚至可以提供预测分析并建议行动以避免不必要的情况。
基于人工智能的分析还可以帮助了解有助于组织福祉的微小细节。例如，它可以帮助您了解员工的休假、出勤和休息模式，并让您知道是否有人在工作中懈怠。这种深入的见解将帮助您通过保持员工敬业度和优化他们的任务来简化流程。
具有成本效益的解决方案
聊天机器人是一次性投资，为人力资源部门提供了多个用例。因此，它具有令人难以置信的成本效益，因为它可以自动执行多项任务并提高员工敬业度。敬业的员工可以提高流程效率并提高产量，从而进一步减少开发产品和服务所需的时间和成本。
将ChatGPT的交互特性与强大的HRMS相结合，也将确保更快的处理和更快的解决方案。此外，OpenAI团队将不断更新他们的聊天机器人，确保它保持更新并为任何具有最新信息的查询做好准备。因此，部署聊天机器人是一种经济高效的解决方案。
结论
虽然我们距离ChatGPT在人力资源部门的全面应用还有几年的时间，但保持员工敬业度的未来似乎是光明的。在公司中部署聊天机器人可以提高人力资源部门和团队的整体效率。它有效地吸引员工，确保忠诚和敬业的员工积极努力引导公司走向成功。作为最先进的可公开访问的聊天机器人之一，OpenAI的ChatGPT将非常适合支持人力资源团队照顾员工。
文章来源：https://www.pockethrms.com
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【观点】数据驱动的人力资源如何影响招聘和人才管理
自从大流行扰乱和取代工人以来，劳动力的优先事项一直在稳步转变。人们现在正在从关心员工并投资于劳动力的公司中寻找工作机会。正因为如此，招聘和人才管理在保持人员配备方面面临着比以往任何时候都更大的挑战。为了克服这些障碍，领先的雇主转向数据，通过组织内的招聘和保留策略做出明智的选择。
目前招聘和人才管理面临的挑战有多严重？
自大辞职以来，近406万美国人辞职，以寻求其他地方更好的机会。这还不包括全球数百万人，他们也为了改善工作条件而离开，去寻找具有更大增长前景的就业机会。
对于希望招聘员工的公司来说，这是一个很好的统计数据。但对于那些已经在努力留住员工队伍的人来说，这些数字需要高管们认真对待，并改善人才管理和招聘流程的方法。
成为数据驱动的人力资源意味着什么？
根据可靠数据推动业务决策的公司将看到更高的增长和销售额。由于员工是业务成功的重要驱动力，因此在人力资源部门进行数据驱动的决策也是有意义的。这意味着人力资源部建立了数据驱动的文化，并在人员分析的招聘和人才管理方法中利用人力资源数据基础知识。
哪些数据可以帮助人力资源部门获取人才？
在大流行之前，填补职位空缺更简单。出于一般目的，发布职位空缺是人才经理需要做的所有工作，以接收大量优质候选人。现在，大流行两年多后，职位空缺更难填补。仅英国的职位空缺就比 2020 年 1 月至 3 月大流行前的水平高出 54%。这些是人才经理应该认真对待的数字。
一些受打击最严重的行业是酒店、食品和零售业。通过引入数据驱动的人员分析，人才经理可以识别并开发解决问题的最佳招聘解决方案。更进一步，还可以调查人力资源技术可以帮助支持人才招聘需求的机会。
五个最有用的人才招聘数据点，用于衡量更大的影响可以衡量几个指标来改进招聘流程以提高效率。确定公司面临的最大障碍可以决定要收集哪些数据。然而，使用分析、数据和技术来制定全面且面向未来的人才招聘战略非常重要。
1.劳动力市场
劳动力市场趋势可以深入了解竞争对手和专家在做什么。如果组织认为他们落后于领先公司，研究竞争对手正在使用的当前劳动力趋势和整体经济可以帮助确定有效的招聘策略。而本地和全球的整体经济可以深入了解最能吸引候选人的工资和福利。
2.职位填补时间
如果一家公司发现自己争先恐后地填补职位空缺，这有助于确定特定职位需要多长时间才能填补。了解这是否是一个具有挑战性的职位，例如技术角色，将使人力资源部门为适当的规划、何时开始寻找工作以及他们在公司和入职方面的效率做好准备。
3.招聘来源
假设一家企业没有从其劳动力的多样性中获益。在这种情况下，确定寻找候选人的最佳平台和方法可以提高寻找员工的速度和员工的整体素质。
4.招聘质量
如果公司的生产力低或离职率高，研究招聘质量可以改善这些问题。确定优质招聘的方式可以深入了解筛选方法、技能和经验。
5.招聘成本
假设人才经理被问及他们为什么要求新的招聘解决方案，了解填补职位需要多少投资有助于预算制定。在说服企业领导者采用建议的人才管理策略时，这也可以跨越到人才管理。
数据如何帮助人力资源部门进行人才管理？
人才管理不仅是为了吸引顶尖人才，也是为了通过技能发展和培训来持续改善员工体验。基于数据的人才管理有多种优势。一个例子发现，如果公司投资于他们的职业生涯，94% 的员工会在该公司工作更长时间。
数据驱动的人力资源通过以下方式影响人才管理：
劳动力规划
正如我们的报告所示，Insight2022 年人员分析趋势，数据驱动型决策人力资源和人员分析提供业务价值的一个关键领域是通过劳动力规划。
查看公司的人才情报或员工目前所处的技能基础和公司未来需要的技能，劳动力规划可帮助人力资源部门制定技能基础人才战略和培训计划，以缩小技能差距。或者在组织内开发人才市场，以发展他们所需的员工技能。
从劳动力规划数据中，雇主可以确定
1.当前员工的技能和经验
2.未来员工所需的技能和经验
3.员工队伍中存在的技能差距
培训与发展
雇主可以制定有效的基于技能的人才战略，该战略着眼于员工继续学习、为组织做出贡献以及制定发展计划以满足需求所需的技能。
继任规划
根据收集和分析的数据，可以制定继任计划，以改善员工的晋升机会。这有助于建立培训和发展、指导计划和人才市场平台。
如何为人才管理收集数据
人员分析团队和领导者有多种方法可以收集有关公司需要什么和员工想要什么的信息。
绩效考核
绩效评估是有效的，因为可以进行一对一的对话，并且可以迅速确定员工目标。
员工调查
如果使用得当，雇佣调查可以让员工了解公司文化，同时倾听他们的需求和希望，让他们继续在公司工作。
AI
人工智能可以评估员工拥有哪些技能以及公司未来可能需要哪些技能，然后提出建议。
如何成为数据驱动的人力资源以产生更大的影响：
首先意识到使用数据来评估招聘和人才管理策略的现状将带来更好的结果。由于公司目前在当今的经济格局中面临的困难，人力资源中的数据驱动决策导致应对这些挑战的机会更大。
但是，成为数据驱动不仅仅是一种思维方式。了解人力资源数据基础知识，包括如何准确收集数据，将其强制为最高管理层提供引人入胜的故事并评估结果，将成为作为人力资源专业人员能够提供的业务价值并影响公司的招聘和人才管理工作。
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AI
【观点】60%使用AI的员工将其视为同事，而不是工作威胁
麻省理工学院斯隆管理评论和波士顿咨询集团的新研究发现，当员工使用AI时，组织更有可能从人工智能中获得价值。
尽管人们普遍认为，组织从人工智能（AI）中获得价值是以牺牲他们雇用的个人为代价的，并且人工智能驱动的自动化可能导致工人流离失所，但60%的员工将人工智能视为同事而不是工作威胁。此外，根据麻省理工学院斯隆管理评论（MIT SMR）和波士顿咨询集团（BCG）发布的一份报告，员工从AI中获得价值的组织从中获得重大经济利益的可能性是员工无法从AI中获得价值的组织的5.9倍。
这份名为“通过人工智能实现个人和组织价值”的报告介绍了麻省理工学院SMR和BCG之间关于人工智能和商业战略的第六次年度研究工作的发现。它包括对 1741 名经理的全球调查结果，以及对代表 100 多个国家和 20 个行业的 17 位高管的采访，内容涉及在工作中使用 AI。根据该报告，当使用人工智能提高他们的自决能力时，个人从人工智能中获得个人价值，其中包括他们的能力、自主性和相关性。
“人工智能在商业中的应用现在很普遍。许多技术已经嵌入，甚至隐藏了工人甚至可能没有意识到的人工智能组件。“波士顿学院分析学教授、麻省理工学院SMR人工智能和商业战略大创意研究计划的客座编辑说:"当每个人都在使用人工智能时，使用人工智能的经理将取代不使用人工智能的经理的想法就失去了意义。"
了解人工智能在工作中的程度
人工智能的使用是如此普遍，以至于个别工人可能会认为它的某些应用是理所当然的。根据调查结果，66%的人报告说他们不使用人工智能或只使用最低限度的人工智能。但是，当被问及人工智能增强型业务应用程序的具体示例时，例如办公生产力应用程序、日历调度程序和客户关系管理软件，43%的受访者承认他们经常或有时使用人工智能商业产品。
BCG亨德森研究所全球主任兼该报告的合著者François Candelon说：“当个人不知道他们正在使用人工智能时，他们自然很难认识到它的价值。但我们的研究表明，与那些没有意识到自己使用人工智能的员工相比，有意识使用人工智能的员工获得个人价值的可能性高出1.6倍，对工作感到满意的可能性高出1.8倍。"
强制使用人工智能是克服阻力的关键一步
受访者和调查受访者表示，强制使用人工智能是克服阻力的重要第一步。强制使用人工智能会使其使用的可能性增加三倍,但管理者仍然应该确保个人有能动性。与无法覆盖人工智能的人相比，可以覆盖人工智能的员工经常使用它的可能性是其2.1倍。此外，以身作则的经理在团队中使用人工智能的可能性是没有这样做的经理的3.4倍。
麻省理工学院SMR编辑，研究和该报告的合著者David Kiron指出：“信任只是推动人工智能采用的一个因素：需要使用它。你的老板使用它。有能力覆盖它。这些都有助于普及人工智能，特别是在人工智能部署的早期阶段”。
人工智能对工作满意度、能力和同事互动的影响
根据该报告，64%的受访者表示个人从使用AI中获得至少中等价值。这些员工对工作的满意度是没有从人工智能中获得价值的员工的3.4倍。只有8%的全球受访者因为人工智能而对自己的工作不太满意。
收到基于人工智能的关于提高绩效建议的人比没有收到建议的人觉得自己更有能力胜任角色的可能性是那些人的 1.8 倍。此外，在投资人工智能以提高运营调度、库存管理和营销投资回报率等问题的决策质量的组织中工作的员工，从人工智能中感知个人价值的可能性是不投资于此类人工智能的组织的员工的 1.5 倍。
调查显示，许多受访者认为，使用人工智能改善了与团队成员（56%）、经理（47%）和部门其他人（52%）的互动，此外还帮助他们在工作绩效方面感到更有能力。
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AI
【柏林】利用AI预防工伤的初创公司Buddywise获得120万欧元种子轮融资
总部位于斯德哥尔摩和柏林的人工智能初创公司Buddywise近期获得了120万欧元的种子轮融资。这家初创公司旨在使无桌工作者的工作场所更加安全，它正在利用技术解决该行业日益严重的问题，现在计划加大商业扩张的力度。
Buddywise由Lamin Faye和Yiğit Can Arin于2020年创立，公司的宗旨是“将安全放在首位”。一线工人，特别是工业、建筑和仓库部门的工人，每天都面临着安全问题。这个问题每年约给全球经济带来数万亿美元的损失。Buddywise的开发是为了尽可能地改善这种情况。
对于全世界数十亿无办公桌的工人来说，他们有一个共同的担忧——保持工作安全。由于没有整天坐在办公桌前，这些工人经常处于不同的场景中，可能导致受伤或生病。据报道，每天有超过6000人死于工伤事故或由于与工作有关的疾病，每年约有3.4亿起严重工伤事故发生。显然，有必要为此制定解决方案，保证工人在工作时的安全。
Buddywise的创立背景
当然，世界各地都有现有的健康和安全机制和程序，在发生严重事故或死亡之前为公司提供早期参考。然而，许多公司在收集和利用这些信息方面仍存在很大的挑战，有两个原因：一是由于采用手工报告，风险观察的质量和数量都很低。二是由于成本和时间的消耗，检查的频率太低。这正是Buddywise想要解决的问题，公司计划通过使用CCTV流媒体的人工智能分析，能够更有效地识别和处理安全风险的早期指标。
近期，这家创业公司宣布，它已经获得了新的投资，用来扩大其产品规模。在120万欧元的种子轮融资中，Buddywise吸引了Aligned Ventures、Hans Stråberg（Atlas Copco & SKF主席）、Hans-Olov Blom（Ramudden首席执行官）和Antler等投资者的资金。这笔资金将帮助公司加快商业扩张、产品开发以及招聘销售和工程方面的顶尖人才。
Buddywise的主要功能
Lamin Faye说："作为一个雇主，你对工人的安全负有法律责任。根据我的经验，从业务经理到董事会成员都非常重视这一点。更重要的是，没有工人认为他们的工作值得受重伤或冒生命危险。但数字技术的进步很少能使无桌工人受益，因为许多现有的解决方案需要为每个人配备屏幕或传感器。通过闭路电视摄像机和对视频流的人工智能分析，Buddywise可以全天候连续检测和报告工作场所的风险。该系统与市场上90%的摄像头兼容，客户可以轻松使用现有的摄像头基础设施。该产品通过对趋势的分析、报告和后续措施，实现了主动的安全管理。由于数据收集是实时进行的，他们还能够自动采取紧急措施，例如在有人受伤的情况下进行短信和警报器报警"。
Lamin补充说："我们的解决方案的伟大之处在于，客户可以快速引入我们的风险监测，只需几台摄像机作为唯一的传感器，这在工业环境中也是简单而经济的。给你一个24/7的安全经理，为你提供自动化的见解和分析以及实时警报。只要有人看到、说了、做了，几乎所有的工伤事故都是可以避免的。我们的产品给客户一个真正的机会，实现事故的零愿景。我们希望员工像系了安全带一样自然"。
Buddywise的发展前景
自成立以来，该公司一直专注于建立其人工智能系统，并与一些选定的合作伙伴密切合作。它正在与北欧最大的工业企业之一敲定一个广泛的试点，并计划在不久的将来在更多的工厂推广。显然，这些创新者已经开拓了一个重要的市场，并且看起来处于有利地位。
Hans Stråberg说："安全是所有工业公司的重中之重，许多公司在这一领域进行了大量投资。我相信，Buddywise团队和产品有一个独特的能力，在他们基于人工智能的安全系统的帮助下，提高我们有效预防事故的能力"。
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AI
【以色列】人工智能招聘平台TaTiO获得530万美元种子轮融资
TaTiO是一家利用其人工智能工作经验模拟寻找和审核求职者，并向雇主提供预审合格的候选人进行面试，帮助公司选用合格的工人填补空缺职位。该公司近期宣布获得了530万美元的种子轮融资。此次融资由Mensch Capital Partners和Cresson Management牵头，Cerca Discovery、Tau Ventures Ltd.、Techstars和GoodCompany参与。私人投资者包括Aleph VC的普通合伙人Michael Eisenberg、Timberland的前CEO Jeff Swartz和Wix.com的总裁Nir Zohar。
自Covid-19事件发生以来，企业在行业内和跨行业的竞争中都在努力寻找和雇用优秀人才。同时，研究表明有大量未开发的人才。哈佛商学院的一份报告指出，在美国有超过2700万的隐性工人。处于弱势的隐性工人往往缺乏招聘人员所寻求的证书或教育经历，这使得他们在就业市场上不被看见。虽然他们可能有能力和技能在某项工作中表现出色，但简单的简历会让他们错失被雇用的机会。
TaTiO提供了一种独特的工作招聘方法，消除了对简历的过度关注，转而更加关注求职者的技能。TaTiO寻找潜在的候选人，并提供现实的工作模拟任务，预测他们对各种职业的能力。人工智能分析学习和跟踪每个候选人的行为、服务取向和说话的语气，产生一份带有特定工作预测分数的报告，并在第一次面试前向雇主提供绩效评估。TaTiO不断了解雇主的偏好，提高求职与雇用的比例。
TaTiO的首席执行官Maya Hubert说："平均而言，一个雇主会收到250份申请，而看一份简历的平均时间只有5-7秒。公司对寻找经过审查的合格员工的需求不断增加。而目前的工作招聘方法是过时的、无效的，而且往往有偏见。有了TaTiO，我们创造了一种新的招聘方式，即我们不是把人审查出去，而是把他们审查进来。我们正在改变劳动力的现实，最大限度地减少招聘的时间和成本，提高员工的保留率，并减少招聘的偏见"。
事实证明，TaTiO将招聘时间减少了50%，招聘成本减少了30%。他们已经为物流、客户支持、技术支持、销售、金融和保险等职位寻找并确定了数以万计的候选人。
Mensch Capital Partners的管理合伙人Boaz Shedletsky说："在这个数十亿美元的市场中，TaTiO正在提供一个急需的平台和独特的前景。目前，人才短缺是世界各地的公司面临的一个主要问题，从亚马逊等大型公共机构到较小的私营公司。TaTiO完全有能力为招聘过程以及整个就业市场带来变化。"
关于TaTiO
TaTiO是由Maya Huber博士和Mor Panfil创立的，他们在人力资源和职业发展方面拥有四十年的专业知识。在他们的职业生涯中，大部分时间都在共同致力于将弱势群体纳入劳动力市场。在近距离目睹了就业市场的不足之后，他们与研发专家Nir Familier一起推出了TaTiO，以解决就业招聘过程中的系统性问题。
TaTiO通过从以前未开发的来源获取工人并评估他们的实际工作技能，使公司能够提高大批量职位的候选人与雇员的比例。利用创新的工作评估模拟器和人工智能性能分析，TaTiO的技术为每个招聘者的需求定义了理想候选人的特征，同时帮助确保未来更有效的招聘。凭借数以万计的候选人，TaTiO将来自不同背景的合格求职者与就业配对，招聘者不必看申请表、简历或求职信。
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AI
【FESCO】AI赋能政策通，政策获取实现智能新跨越！
面对全国各地区不断推陈出新的政策信息，如何使企业管理人员迅速掌握各类最新惠企政策至关重要；基于此，FESCO政策通不断优化升级，以高新技术做加持、为政策管理注入智能血液，不断革新，赋能企业HR轻松获取政策变化的新动态！
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更高效的工作成果输出
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更合理的政策分类体系
重新搭建、细化标签体系，政策类型覆盖多级大类标签和子类标签；
更先进的人工智能模型
采用深层神经网络模型，进行了适合自然语言文本多分类的优化，在新标签体系下，模型分类的综合指标达到85%；
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