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【北森】后疫情时代，HR如何借AI告别招聘内卷？
过去3-5年间，科技不断深入人力资源领域。尤其是疫情爆发的这两年，许多人力资源新技术也开始井喷式涌现出来，而AI技术则在其中扮演着举足轻重的角色。
借助AI技术，企业可结合业务实际与岗位属性自主组合， 更高效地筛选出优质的候选人，也能为HR在面试环节提供更多维与精准的参考信息。
广泛应用于人才招聘领域
AI视频面试价值凸显
研究显示，HR对AI工具的期望趋于理性，主要集中在减少重复劳动力，提高工作效率。近几年市场上涌现出不少用于招聘的AI工具，其中最受关注的是AI视频面试。AI视频面试的应用方式为：候选人通过APP或者小程序回答雇主预置的问题，录制回答视频，AI技术对视频进行解析后可获得关于候选人的一系列评估结果。总的来说，AI视频面试被认为主要有四方面价值。1、视频简历：候选人录制的视频回答作为 “视频简历”的形式，比普通简历信息丰富度高，让面试官可提前对候选人的言谈表现有直接认知。
2、智能评估：基于行为事件面法，采用多样化的智能评估方式对候选人的胜任力、普通话、外部形象、英语口语能力进行统一，全方位评估。
3、提升效率：AI视频面试能集中解决候选人太多、无法一一面试的问题，一键降低人工面试量。这能较好地应对面试官不足、时间和场地难协同等问题。
4、候选人体验好：候选人可随时随地参加面试，新颖的面试方式让候选人很有参与感，也更愿意认真对待。结合简历的面试问题设计及自动追问，实现了“千人千面” 的智能面试体验。
大批量招聘下
面向未来的自动化招聘流程
传统招聘流程中，HR需要花费大量时间在前期的简历筛选、安排面试、电话沟通等工作上，有时好不容易邀请了候选人来参加面试，在面了几分钟后基本就能判断是否合适，但还需继续跟候选人聊，这类低价值初面往往占据了HR大量时间。
而面向未来的自动化招聘模式，AI技术可覆盖从简历筛选到直接面试的招聘全流程，从而协助HR完成部分重复性、机械性工作，提升工作效率与价值。
那么在招聘流程的不同阶段，企业该如何应用AI技术？
一般来说，人才招聘流程可以分为人才搜寻、人才筛选、人才评估三个阶段，每个阶段的AI应用方式如下：
从流程上可以看出，智能化简历筛选、会话式聊天机器人所解决的，更多是前期初筛和招聘过程效率化的问题，帮助企业在初筛中剔除低意愿和不符合的候选人。
而AI视频面试除了提升招聘效率外，还可将岗位能力模型融入评估的过程，结合其他基本特质来匹配最优候选人，这也是未来市场重点关注的方向。
AI视频面试
像真实面试官一样立体评估候选人
在真实的面试过程中，面试官会基于岗位的要求，通过候选人所说的内容、外部形象、表情等，综合地去评估这个人是否与岗位匹配，但是这个过程其实会耗费面试官大量时间，且容易产生人为的主观偏见。
AI视频面试的介入让这些问题得以解决，它可以抓取这些特征去预测候选人的关键胜任行为，并将感性的因素转换为量化的指标，从而快速判断是否与岗位匹配，且评价尺度和评价标准统一，避免了主观评价造成的筛选误差。
拿北森AI视频面试（闪面）举例，本质上还是基于全面的岗位评估模型去设计的。它会根据目标岗位的要求，对FBEI面试采用AI算法解析候选人胜任力素质，并集合语音、语义、图像视觉等多样化智能评价方式全面评估候选人。
比如营销类的岗位，会关注候选人的形象和表达，但是简历、测评考察这方面相对有限，仅通过这两种方式筛选不出来合适的候选人。
借助AI视频面试，几分钟内便可形成对候选人全面的判断，且AI评分的结果与真实面试官评价的一致性能够达到70%以上，说明AI视频面试可以像真实面试官一样立体地去评估候选人，帮助匹配最优候选人。
此外，在传统招聘流程中，需要花费大量时间在面试环节，而在纳入AI闪面后，可以在效率、成本和候选人体验方面有所增益。
最后，随着数字化时代人才招聘的转型与发展，无接触招聘逐渐成为常态，越来越多的企业将AI技术应用到招聘流程中，甚至直接替换传统的招聘方式（如AI视频面试替代初面）。
我们相信，随着AI技术的不断发展和应用，未来将帮助企业更快、更准地发现和收获合适的候选人。
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【美国】AI驱动的人力资本智能平台Skyminyr获得250万美元种子资金
位于加州圣地亚哥的人力资本智能平台Skyminyr近日宣布获得250万美元的种子资金。该轮融资由True Search、Caldwell Partners、IQTalent和Karmel Capital领投。Skyminyr打算利用这些资金来加速其平台的开发和推广。
Skyminyr是一个由人工智能驱动的平台，旨在通过结合行为分析、行业地图和关系情报来提供人力资本智能，帮助企业应对人才短缺并优化劳动力。该平台将任何行业的全球顶尖人才与其新技术配对，以帮助公司招聘，管理和优化其最有价值的资产：人力资本的保留。
根据美国劳工统计局的数据，2021年7月有400万美国人辞职。此后，辞职人数一直异常高涨，截至2021年12月的最后一天，仍有1090万个职位空缺，创下历史记录。随着混合工作和远程工作的新世界为雇主提供了一个巨大的变化背景，公司在如何招聘、保留和优化市场上最高表现者的员工体验方面面临着不可见性。
Skyminyr的创始人兼首席执行官Alex Bates说："Skyminyr的成立是为了做三件事：首先，提供无与伦比的人才保留解决方案，使公司能够留住表现最好的人才，其次是帮助招聘最优秀的人才，第三是制定行业内先进的关系情报，以帮助企业获得超越竞争对手的巨大人力资本优势。”
Skyminyr已经花了三年时间，与领先的数据科学家团队一起，将人工智能驱动的预测性算法应用于与组织的成功相关的大量人力资本数据集。与同行相比，该平台为公司提供人力资本见解。它可以作为一个早期预警系统，根据基准对迫在眉睫的人才问题进行预警。它还提供了对人才流动的访问，使公司能够预测人员流动，监测保留风险并提高员工敬业度。
其他创始团队成员包括HNC Software和BeyondTrust的前首席执行官John Mutch，Rupert Minnett，他的博士研究侧重于深度学习，也是被AspenTech收购的Mtell团队的成员。
此外，Skyminyr还组建了一个由高管组成的咨询委员会，其中包括谷歌高级副总裁兼全球招聘主管Brendan Castle、 Cisco Systems员工体验部副总裁Steve Cox、Russell Reynolds Associates的猎头顾问Matthew Guss、前CIA官员Betsy Wouldenberg以及猎头公司Caldwell Partners的管理合伙人Jim Bethmann。
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研究显示：到2026年，人力资本管理（HCM）市场价值将达到320亿美元
根据MarketsandMarkets™发布的研究报告《人力资本管理市场与COVID-19影响分析，按组件、软件（核心人力资源、申请人跟踪系统、人力资源分析和劳动力管理）、服务、部署模式、组织规模、垂直行业和地区--到2026年的全球预测》，全球HCM市场规模预计将从2021年的223亿美元增长到2026年的320亿美元，预测期间的复合年增长率（CAGR）为7.5%。
HCM的进步可能与许多因素有关，然而，一些主要因素包括在人力资源流程中采用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，以及使用人力资源软件降低成本，这是主要的驱动因素，使HCM技术能够在企业内被采用。云安全仍然是企业用户采用HCM云的一个制约因素，特别是在高度监管的垂直行业，如BFSI、医疗保健、能源和公用事业。一些邻近市场的机会，如应急劳动力管理和基于AI的招聘，为HCM市场的供应商开辟了新的收入前景。
在预测期内，中小企业部门将占有更大的市场规模
HCM在中小企业中的采用率很高，因为这些企业必须为员工管理大量的人事信息，特别是在大流行病爆发后进行虚拟管理。中小企业分布在各个地区，需要一个集中的系统来管理这些信息。员工流失率的增加，高额的招聘成本和竞争激烈的市场，促使中小企业投资HCM软件，并采取市场策略，为其业务增长做出明智的决策。
在预测期内，BFSI部门将以最高的复合年增长率增长
BFSI预计部门将拥有最高的HCM软件采用率，该垂直行业也将预计在增长方面超过其他垂直行业。该行业主要采用HCM软件来管理所有员工的信息，并通过有效的协调来提高绩效，特别是在大流行病爆发期间。经济变化极大地影响了这个垂直行业。先进的技术以及各种软件和服务可以帮助这个垂直行业确定其行动的优先次序并顺利地进行劳动力管理。因此，BFSI垂直市场是HCM市场增长的主要贡献者。
在预测期内，亚太地区将占最高市场份额
亚太地区一直是采用先进技术的主要地区，并且拥有HCM的高采用率。亚太地区的许多公司正越来越多地采用HCM软件，以获得对其员工的整体可见性，并提高其系统的整体性能。在中国、日本和其他几个亚太国家，HCM有一个巨大的未开发的市场；这已被证明是该地区HCM解决方案供应商的一个主要驱动力。此外，一些在亚太地区的直接存在的HCM供应商进一步增加了HCM软件在亚太地区的高度采用。
该报告还研究了主要参与者为扩大其在全球HCM市场的存在而采取的各种增长战略，如并购、伙伴关系和合作以及发展。人力资本管理市场由主要的软件供应商组成，如Workday（美国）、Oracle（美国）、ADP（美国）、SAP（英国）、微软（美国）、IBM（美国）、Ultimate Kronos Group（美国）、Ceridian（美国）、SumTotal（美国）、Infor（美国）、Cegid（法国）、EmployWise（印度）、 PeopleStrategy（美国）、 Cornerstone OnDemand（美国）、 Meta4（美国）。Ramco Systems（印度）、Bamboo HR（美国）、Namely（美国）、Workforce Software（美国）、Zoho（印度）、Sage Group（英国）、Epicor Software（美国）、Zenefits（美国）、Paylocity（美国）。Gusto（美国）、Bitrix（美国）、Benefitfocus（美国）、WebHR（美国）、Talentia软件（法国）、PeopleFluent（美国）、Vibe HCM（美国）、Rippling（美国）、Ascentis（美国）和BizMerlinHR（美国）。
关于MarketsandMarkets™
MarketsandMarkets™对30000个高增长的利基机会/威胁提供量化的B2B研究，这些机会/威胁将影响全球公司收入的70%至80%。目前为全球7500家客户提供服务，包括80%的全球财富1000强公司。全球8个行业的近75000名高管都通过MarketsandMarkets™来了解他们在收入决策方面的痛点。
我们在MarketsandMarkets™的850名全职分析师和中小型企业正在按照 "增长参与模式--GEM "追踪全球高增长市场。GEM旨在与客户积极合作，识别新的机会，确定最重要的客户，制定 "攻击、避免和防御 "战略，为公及司其竞争对手确定增量收入来源。MarketsandMarkets™现在每年在高增长的新兴领域推出1500个MicroQuadrants。MarketsandMarkets™决心在今年使10,000多家公司的收入规划受益，并通过提前为他们提供研究，帮助他们尽早将其创新/颠覆性产品推向市场。
完整报告内容： https://www.marketsandmarkets.com/PressReleases/human-capital-management.asp
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【印度】AI驱动的HR分析平台inFeedo获得1200万美元A轮融资，帮助雇主了解员工的真实感受
即使是在较小的企业，员工的情绪也可能难以衡量。inFeedo希望充当员工和管理者之间的桥梁，致力于解决这个问题。inFeedo通过一个名为Amber的聊天机器人开展调查，它称其为 "首席倾听官"。
该公司于2022年3月15日宣布完成1200万美元的A轮融资，由Jungle Ventures领投，Tiger Global和Bling Capital等之前的投资者参与。这使得inFeedo自2016年成立以来的融资总额达到1600万美元。部分资金将用于该公司为所有员工进行的第二次ESOP回购。本轮融资的其他投资者包括Zeta创始人Bhavin Turakhia；Gainsight联合创始人Sreedhar Peddineni；Freshworks首席人力资源官Suman Gopalan；和Ankur Warikoo。
inFeedo的聊天机器人Amber有100多种语言，客户包括各种规模和行业的公司。如三星、小米、联想、TATA、Godrej、Bharti、Unacademy、Paytm、OYO、JD.ID、Tiket.com、Mediacom、Sunlife、BukuWarung和Aboitiz。inFeedo在60个国家有175个企业客户，特别是东南亚、印度和美国，它计划利用新的资金加快其在北美的市场计划。
Tanmaya Jain与Varun Puri一起创立了inFeedo，他们说，创建这个平台的想法是两人还在学校的时候就萌生的。"Varun和我都来自自由主义学校，大学的一般概念是一个很大的文化冲击。人们被鼓励遵循一个模板，而不是思考，新的想法往往被忽视，被击倒或丢失。" 他们发现，这种情况在工作场所继续存在，员工经常感到 "被忽视、不被重视，并且害怕敞开心扉，与管理人员分享诚实的反馈，这导致了员工的不敬业和流失。"
在研究之后，两人意识到，公司确实关心员工的情绪，但却很难保持对它的关注。Jain说："当你的人力资源与员工的比例为1:300时，他们40%的时间都花在了手动跟踪、收集和分析反馈上，要让员工获得他们所需要的声音，这在人力上变得不可能。虽然许多组织使用年度或脉搏调查，但inFeedo的创建是为了使各领域和文化的调查标准化。”
Amber还通过记住以前聊天的内容与员工建立联系。员工可以随心所欲地与聊天机器人互动，但Jain说，他们一年中通常会与Amber进行三到四次聊天，每次对话大约有8个问题，回答时间不超过2.5分钟。
inFeedo预计其收入将翻两番，预计将其团队翻一番，目前正在招聘140个远程职位，特别是东南亚、印度和美国的营销、产品、工程和销售。
inFeedo融资历程：
印度人工智能HR分析平台inFeedo获得20万美元天使轮融资
【印度】HRSaaS分析公司inFeedo在超额认购中融资320万美元
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如果你正在领导人力资本分析（People Analytics），现在该怎么办？创建人力资本分析仪表板
人力资本分析从业人员所熟悉的话题：人力资本分析仪表盘。
设定场景。
"你刚刚在人力资本分析领域找到了你的第一份重要工作。你一直在努力工作，而组织刚刚抓住机会，让你建立他们新的人力资本分析梦之队。你虽然紧张但又充满能量。你想迅速引起轰动。你会怎么做？"
许多处于这种情况的新的人力资本分析领导者，在对组织进行评估后，会决定采取行动，创建一个人力资本分析仪表板。这是个古老的东西，但也是个好东西。如果你是一个新的领导者，并且专注于速度-价值商数，你可能会从这里开始。但为什么呢？
如果你是一个雄心勃勃的、前卫的领导者，在领导你的第一个人力资本分析功能的情况下，你可能会想："我从组织和人力资源部门的领导那里得到了坚定的职责和积极的授权，以满足他们对前沿人力资本分析的需求。组织领导期待着一个巨大的突破，而我在ML和AI方面的技能已经磨练了多年。让我们给人们他们想要的东西--通过先进的预测性分析来实现工作的未来！"
我祝愿你在这项工作中取得好成绩！这听起来很了不起！我唯一担心的是一旦你遇到创建一个新职能的组织实际情况，你的成功几率就会降低。它们包括但不限于：糟糕的数据、没有数据、缺乏系统、争夺预算、领导不知道如何处理数据、文化冲击，有时甚至更糟糕的数据。
你可以做一些事情，大大增加你的长期可扩展成功的机会，为你和你的团队建立带宽，并以增加人力资本分析的可信度的方式使数据民主化。你可以开发一个人力资本分析仪表盘。
从我的角度来看，开发这样一个仪表盘需要（宽泛地）三个步骤。数据，背景，和故事。
第一步：数据
你可能在想，我很快就淡化了人力资源部门对AI/ML的需求。我没有。在我的职业生涯中，一些最有价值、最有洞察力、最能激发智慧的工作需要先进的技术。然而，在一个人力资本分析职能部门的新领导人的背景下，直接的挑战是可能的事实，即客户没有，从来没有，也不习惯于拥有他们需要的数据来做决策。因此，一个新的领导者的第一步必须是获取、构思和增强数据的民主化。
诚然，人们分析的 "极客"（即可能有编程、数据科学/工程和/或数据基础设施背景的人）会最喜欢这一步，在不灵活的情况下，会卡在步骤1，这可能是他们的死穴。他们会发现这一步对智力的刺激很大，原因是需要解决大量的问题，比如：整合来自多个来源的数据，清理数据流，建立数据处理程序，创建数据字典和定义，试验不同的技术来存储数据，处理数据，和自动化数据处理。这可能是一项永无止境的工作，有些团队从未离开过这个步骤。
尽管有前面提到的注意事项，让你的数据 "正确 "是基础的一步。一个新的领导者将需要一些基础数据源来创建一个有目的、有意义的人力资本分析仪表板。这似乎是一个平淡无奇的话题，但我已经看到整个人力资本分析会议联盟致力于凝聚标准化的人力资源指标，每个企业和企业领导人都应该通过人力资本分析仪表盘来关心这些指标。事实上，适合你的公司的最有意义的数据来源很可能不是标准的，而是针对你的行业、员工构成、你的客户价值主张和你的组织的。尽管每个公司都是不同的，但这并不意味着创建人力资本分析仪表盘的一些数据来源/系统在各组织之间不一致。这些系统包括但不限于以下系统：核心HCM（招聘、人数、营业额、薪酬等。这可能是你最广泛的数据源），销售系统（Salesforce等），运营系统和吞吐量（ERP系统如SAP，自制的内部系统等），安全，技术和工程数据（Jira，Asana等），甚至更多的实验数据（例如，Zoom会议，日历邀请和Slack互动）。
无论数据来源和系统如何，一个新的领导者将需要某种类型的数据库来汇编和存放这些数据。在中长期内需要哪种类型的数据库的决定，通常会归结为新技术的传统 "建造与购买或借用 "的决定。但不可避免的是，我愿意赌上几个硬币，几乎每一个刚接触人力资本分析的团队都可能开始使用Excel/Access或GSheets，至少在他们进行实验/原型设计的时候，将他们的数据整合到初步的可视化中。如果我的经验是指示性的，再加上我遇到的许多其他领导人，在人力资本分析领域更广泛的现实，许多团队从未离开这个原型阶段。我想这并不是世界末日，但对于一个新的人力资本分析团队来说，这绝对是一个早期的高原期。从我的角度来看，这个高原期可能是一个负面的原因，因为它可能会留下 "钱/价值"。使用Excel等工具推送原始和/或汇总的数据报告，并期望企业/人力资源部门的领导用这些数据做一些有价值的事情，这种循环从根本上来说是有缺陷的。我们将在第2步中进一步讨论这个问题。
如果你的团队有兴趣超越一个简单的Excel报告/仪表盘，持续改进产品的周期应该是这样的：集中数据，数据可视化原型，获得用户反馈，投资于与业务影响相关的数据/可视化，重复。这个过程松散地基于敏捷方法论、最小可行产品（MVP）和软件开发（关于资源，请看这样的地方），但显然这个过程应该根据你的团队的技能组合、你的组织、团队/技术的投资水平等进行调整。
与此相关，这里有一个关于前面提到的 "建设与购买 "路线的简单对比。如果你决定走 "购买 "路线，有许多成熟的供应商，如Visier和One Model，以及新兴的供应商，如eqtble，都可以竞争你的业务。所有的供应商都有优点和缺点。相反，如果你决定走 "构建 "路线，你可能会考虑通过R Shiny这样的开源产品，或通过购买的产品，如Tableau或Looker，来创建你自己的网络应用程序来承载你的人力资本分析仪表板。这条路也有它自己的优点和缺点。
第二步：背景
不是所有的人的分析仪表板都是平等的。你猜谁决定了仪表板的价值？是解决方案的架构师吗？还是数据分析师？仪表盘的客户--通常是业务领导、部门领导、人力资源领导--决定它的价值，并最终决定它的使用。决定仪表盘所产生的价值的，或任何被共享的数据的，是背景。然而，背景不能在分析员所隐喻的小房间里得到，而是要在组织决策的舞台上得到。在我看来，有两种背景，它们都是赋予固有的无价值数据以价值的先决条件。
1.组织背景
2.数据背景
首先，作为一个新的领导者，你必须了解组织的背景。这一步是人力资本分析走出纯粹的数据分析领域的地方--因此，这也是 "极客 "们可能感到最不舒服的领域。对许多员工来说，人员成本占公司运营费用的70%左右（显然，这可能因公司和行业而异），这让人感到惊讶，但对任何财务主管来说，这并不令人惊讶。如果你真正考虑到有时是数十亿美元的企业，这是一个惊人的资金和投资数额，而这些是大多数人力资本分析机构所居住的组织。因此，我想的方式是，人力资源组织的汇款是正确投资和衡量组织70%的运营成本的投资回报率。这就是为什么我发现，当讨论一个组织中运营成本较低的部分--如IT、财务、集中式数据科学、运营等--的财务投资时，这些组织往往不会对在技术、数据和基础设施方面投入大量资金以更好地了解其组织的行动背景感到惊讶。而人力资本分析往往要通过乞讨、借用和偷窃来试图建立、构建和实施基本电子表格之外的任何数据机制，以服务于组织最大的OpEx支出。然而，如果人力资本分析的领导者能够充分理解他们产生的数据如何与组织的优先事项保持一致并产生价值，这种不公正就会迅速消失。
其次，一个新的领导者必须了解数据的背景。我发现令人惊讶的是，有时我认识的非常聪明的人并没有意识到，没有背景的数据表面上是没有意义的，无法解释的。他们往往有一种 "梦境 "的心态，认为 "如果你建立了它[即，"它 "是一个可靠、准确的人力资本分析仪表盘，并具有视觉吸引力、动态、实时的方式]，他们就会来["他们 "是企业和人力资源领导人]。这不是真的。这是风格大于内容，这个论点我将在其他时间讨论。当领导者看到这种类型的仪表盘时，双方（领导者和人力资本分析团队）都会感到疑惑。人力资本分析团队期望得到赞扬，并展示了仪表盘，而领导者的反应是 "这看起来不错，但我应该用这个做什么？" 在我看来，只有三种方法可以为数据提供背景，让大家觉得有意义。
- 一个目标
- 一个基准
- 与以前的自己进行比较（即，随时间变化的数据趋势）
没有这些，数据就只是数据。这三个提示给了任何人隐含地查看数据的背景（即，没有科学方法和试图证明因果关系）。它们还允许回答 "我们如何知道我们所做的事情是否有效？"这一问题的许多变种。我个人最喜欢的目标，允许观众以二分法的方式知道 "我们是高于还是低于目标？" 如果你有OKRs、成功指标和/或关键绩效指标，不假思索地规定目标对业务有意义，那就真的有帮助。基准，是我最不喜欢的，因为它很可能鼓励平庸，它可以让观众回答 "我是否与竞争对手/参考点持平 "的问题？一个与以前的自己进行比较的数据点，将你今天的位置与你过去的位置进行比较。这种背景是理想的，可以看到为解决一个问题所花费的努力和资源是否导致焦点变量随时间的推移而增加或减少。
当反思你的组织当前的人力资本分析仪表板时，请随意问自己一个问题："这些数据是被我的客户推送的还是被我的客户拉动的？" 很可能，如果你的数据缺乏背景，你只是把它推给了不高兴的客户。然而，如果你的数据包括必要的组织和数据背景，你就会被拉去做更多的事情。这是一个很好的问题。
第三步：故事
光有背景还不足以让人事分析仪表盘产生影响。仪表盘中的数据有机会来追踪、告知和阐明组织的过去、现在和未来的故事。这个故事很可能具有任何好故事的叙事弧度。想象一下，如果你是一个组织的领导者，而你的组织内部有人能够用数据向你明确地展示你的组织的历史，你的组织现在在感兴趣的指标上的位置，组织在概率意义上的 "去向"，甚至有时 "为什么 "你会看到正在看到的问题。如果做得好，你的组织的故事可以带来增值的 "自我服务的数据即产品"，这是许多人力资本分析功能努力实现的。
理想情况下，随着前面提到的改进人力资本分析仪表板的迭代过程的发展，数据和延伸的 "故事 "变得更加复杂、细致和有价值。我有一个假设，在人力资本分析甚至更广泛的科学中，一个最没有被研究的概念是 "时间 "的概念（有时称为时间效应）。时间有什么影响？想象一下，能够在足够长的时间内讲述组织的故事，你可以对一路走到行政级别的初级员工进行队列分析。撇开幸存者的偏见不谈--这种水平的洞察力难道不令人难以置信吗？另一个让我感兴趣的概念是将影响、成功指标和投资回报率嵌入到这个改进人力资本分析仪表板的反复过程中。作为一个新的人力资本分析领导者，如果你能将实现的价值嵌入到仪表盘本身，为什么要去做六个月的项目评估，以确定你的工作价值？
想想你知道的任何一个好的故事。它是一个单向的对话，独白，还是独白？不是。所有好的故事都包括对话。人力资本分析仪表盘也应该如此。信息的流动不是单向的对话，而是一个持续的递归，数据通过叙述和背景流向决策者，而决策者根据组织的变化进行处理、校准和行动；这反过来又会导致对仪表盘所需变化的反馈，比如背景和所讲的故事。“球一直在跳动”，故事也不会结束。
作者：Cole Napper
往期系列文章：如果你正在领导人力资本分析People Analytics，现在该怎么办？ 人力资本分析的战略和实施
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人工智能（AI）有7种办法改变未来的工作场所？
在未来五到十年内，你的工作场所将与从前大不相同。由于人工智能、物联网和机器人等技术的出现，我们的工作将发生巨大的变化。未来的工作将带来巨大的机遇，但也会使组织面临很多挑战。它将要求员工和管理层适应并更智能地工作。人工智能将增加你的工作，物联网将为你提供详细的见解，机器人技术将取代许多工作。
在未来十年，你的工作场所将被数据化和数字化。数字化是指将信息转换为数字格式，例如将音乐转换为MP3文件，将照片转换为JPEG，将文本转换为HTML，将模拟视频转换为YouTube视频。这样做将成倍地增加你的可用数据。因此，数字化意味着以数字形式捕捉人类的想法，以便传输、操作、重新使用和分析。
另一方面，数据化是指将模拟流程和客户接触点变成数字流程和数字客户接触点。数据化是使商业以数据驱动的过程--通过将社会行动转化为量化的数据。它涉及到使用连接设备从各种来源和流程中收集（新的）数据，或创建详细的客户档案。
使你的工作数据化，首先要使你的办公室、你的工作场所、你的流程和你的产品智能化。这将使以前 "看不见 "的过程可以被追踪，从而对它们进行监测、分析和优化。由于传感器的成本降低，低成本带宽的增加，云计算和处理能力的廉价供应以及大量连接设备的出现，你能够更容易且低成本地在不同的流程、产品和工作场所一致和普遍地捕获数据。数据化和数字化是未来工作的催化剂。
因此，没有数据，就没有工作的未来。让我们看看新兴技术将如何影响未来的工作场所。
1.寻找、雇用和留住人才
人工智能是改善你的招聘过程的完美技术。你可以利用这项技术完成“大海捞针”，通过分析数以百万计的社交资料，数以千计的简历，快速检测出潜在的候选人名单。人工智能可以自动与这些候选人进行互动，以一种引人入胜的方式选择一系列最佳候选人。Arya公司是为组织提供智能驱动的人才招聘的公司之一。
一旦你确定了一系列候选人，或者有一大群候选人对工作申请作出回应，你就可以使用人工智能来协助选择适合你公司的候选人。目前有几十种由人工智能驱动的工具，可以协助招聘人员雇用（远程）工人。你可以使用人工智能来评估候选人的技能、个性，甚至是组织适应性。例如，Filtered公司为数据科学家和工程师提供评估。每个评估都是使用人工智能进行分析。面部识别有助于检测作弊行为，结果在进入收件箱之前就被过滤掉了，在招聘最佳工程师时为招聘者节省了宝贵时间。
面部识别是招聘人员越来越多地用于评估候选人的技术之一。包括 Vodafone、新加坡航空公司和联合利华在内的公司通过用人工智能取代人类招聘人员，每年节省数百万美元。由于HireVue开发的技术，这些公司可以在更短的时间内筛选更多的候选人，从而为工作找到更好的人选。
2.员工之间的协作
在未来的组织中，人类和机器的合作将越来越多。根据 Accenture的研究，在未来几年，人机协作将使生产力和收入增加38%。三分之二的企业领导人认为，这种人机协作将有助于更快、更有效地实现战略重点。当机器和人类协作时，结果是积极的。
特别是对于大型组织来说，人工智能将更容易使在地理上分散的员工之间捕捉、寻找、分享和维护知识。对于大多数组织来说，捕获和分享知识一直不是问题。有许多可用的工具可以做到这一点，例如 wiki 和 Intranet。然而，组织越大，为合适的员工找到合适的知识就越困难。这就是人工智能发挥作用的地方。
语义搜索和自然语言处理将使人们更容易找到正确的知识。与谷歌类似，他们最近更新了他们的搜索算法，以更好地理解更复杂的搜索查询，组织可以使用人工智能更快地直观地找到正确的信息。
人工智能还可以帮助连接不同但相关的数据源，使你的知识库保持最新，并提供重要的信息指标，帮助你的员工和管理层更有效地共同工作。员工越是能找到正确的知识，合作就越容易。
人工智能在组织内的另一个应用是内部使用的聊天机器人。公司ServiceNow开发了一个虚拟代理平台，帮助员工解决人力资源的请求和查询。通过向人工智能代理提供足够的数据源，聊天机器人能够理解上下文，并能够快速正确地回答问题。
3.智能远程工作
人工智能可以用来改善远程工作者的招聘，但它也可以用来改善远程工作本身。远程人工智能将帮助远程工作者节省大量的时间，将他们通常需要手动完成的任务自动化。
此外，人工智能使远程机器人成为可能，这指的是机器被人类远程操作。这些半自主的机器人可以从远处控制，并可以完全重塑工作空间，特别是当与虚拟现实相结合时。远程机器人可以使更多的员工在家里工作，而不是目前所能做到的。例如，一个机械工程师可以操作机器人，在不离开家庭办公室的情况下修复地下管道的泄漏。再进一步说，由于VR的存在，管理层可以进行虚拟的 "面对面 "会议，而每个人都在世界的其他地方。
在未来几年，人工智能将使远程劳动力的效率更高，并大大增加员工在工作和生活上的平衡。
4.优化你的工作场所
任何流程、设备、基础设施或客户接触点都可以通过包括连接到互联网的传感器而变得智能。随着可用的连接设备的数量成倍增长，这比以前更容易。在不久的将来，传感器和连接设备将导致智能家居、智能办公室和智能城市的出现。因此，员工应该为智能工作场所做好准备，人工智能将创造一个个性化的员工体验。
2015年，当时世界上最聪明的建筑开业了。阿姆斯特丹的The Edge。这座大楼知道谁在大楼里，他们的喜好是什么，以及你喜欢怎样的咖啡。 从那时起，由于传感器、机器学习和无线（虚拟）信标技术，数字工作场所正变得越来越智能。传感器和人工智能可以改善照明控制、房间控制、空间管理和优化整体设施管理。智能工作场所的目标是通过为员工创造最理想的、个性化的工作场所来提高生产力。
5.领导和文化
你的文化需要改变，成为一种数据驱动的文化，在这种文化中，可以实时采取行动，决策是自动化的，员工被赋予权力。人工智能改善了你整个组织的决策，并帮助你了解哪些机会是最好抓住的。在不久的将来，人工智能将促进先进的自动化分析，它将用自动化决策取代人类决策的需要。
因此，人工智能将利用描述性、预测性和规定性分析为你的管理层和员工提供先进的洞察力。这意味着，基于经验和专业知识的传统决策方式被转换为数据驱动的决策。当组织为更多的人提供获取知识的机会时，权力就会被更平等地分配，使员工在组织内获得权力。这种权力的转移是充分受益于大数据分析的必要条件，它将大大改变你的文化。
6.生产力
当人工智能增强人类的工作能力时，生产力会增加。机器人不会生病，不需要休息，可以全天候工作。因此，那些将人工智能纳入其工作空间的公司，其生产力和收入都得到了显著的提升。人工智能可以处理平凡和单调的任务，而人类可以专注于更复杂的问题。因此，一个利用人工智能的组织将变得更加人性化。
例如，由人工智能驱动的聊天机器人可以为你的客户提供无缝体验，即时解决最基本的问题。或者人工智能可以分析销售电话并为销售经理提供实时提示，以改善与客户的沟通。公司Chorus帮助从对话中释放隐藏的洞察力，以完成更多的交易。
如果组织成功实施人工智能，那些参与的利益相关者（人类和人工）之间的新合作方式将确保生产力的持续增长。
7.培训和发展
最后，但肯定不是最不重要的，是人工智能改进的培训和发展。企业培训在竞争激烈的市场中变得越来越重要，员工希望不断发展更好的技能。个性化的培训和发展计划无疑可以帮助你留住员工。
聊天机器人可以在正确的时间点为正确的客户提供微学习课程。正如Hodges-Mace公司的学习和发展部主任Miguel Caraballo所说："想象一下，你的新秀销售人员即将拜访客户。当她把车开进停车场时，公司的学习机器人会在她的手机上显示一个关于积极的第一印象的微学习课程，以及潜在客户的 "关于我们 "页面的链接和她的经理的最后辅导笔记。现在这是一个个性化的学习体验"。
此外，与人工智能在招聘过程中分析评估的方式类似，人工智能可以分析培训结果，并根据缺失的技能提供个性化的培训方案。Hive Learning公司利用人工智能帮助员工更好、更快、更有效地学习。该公司专注于移动优先、点对点的学习，人工智能帮助推动行为改变。
未来的工作将是不同的。
未来的工作将更先进、更高效、更有生产力，希望也更人性化。在今天的组织中，员工必须处理大量的行政任务和官僚程序。然而，在明天的组织中，这些任务和流程将由人工智能来管理。人类和人工智能将一起工作。从而增强人类的能力，消除平凡的任务。
人工智能将使越来越多的任务自动化。它将颠覆、增强和改善许多现有的工作流程。那些在工作场所适应和接受人工智能的组织将变得更有效率，提高生产力，并变得更加人性化。然而，那些将忽视人工智能的组织或许将前景堪忧。
作者：Mark van Rijmenam
AI
【美国】对话式AI招聘平台Emi宣布获得1100万美元A轮融资，以帮助企业更快地雇用更好的一线工人
面向一线员工的对话式人工智能招聘平台Emi已经获得1100万美元的A轮融资，由Merus Capital和Khosla Ventures领投。Merus Capital的普通合伙人、Iterable的前首席运营官David Rangel已加入董事会，成为董事会成员。
Emi使全球企业能够更快地雇用更好的一线工人。他们的平台利用与候选人的对话界面实现了端到端的自动化沟通。它利用人工智能来优化流程，缩短招聘时间，提高候选人满意度，并提高招聘人员的工作效率。
在过去的一年里，Emi帮助客户填补了20,000多个职位空缺。该公司专注于一线候选人，特别是在零售、轻工业和分销职位，导致2021年期间启用的招聘人数每月增长20%。目前Emi的客户包括沃尔玛、达能、Iconn（7-Eleven）、Alsea（星巴克、汉堡王、达美乐比萨、Chili's、PF Changs、芝乐坊餐厅）和Cemex等行业领导者。
"Emi已经对劳动人口和寻求一线工人的大公司产生了真正的影响。我很高兴能将这种影响扩大到数百万求职者"，Khosla Ventures普通合伙人Evan Moore分享道，他也投资了Emi的种子轮。
公司的重点仍然是简化客户的招聘流程，同时增加新的客户，这些客户在当今的劳动力市场上面临着日益严峻的招聘一线工人的挑战。这笔资金将用于在未来12个月内将团队规模扩大一倍，在多个职能部门进行扩展，包括销售、营销、产品和工程。
"我们的使命是增加一线工人获得专业职位的机会。为了实现这一目标，我们正在创建一线招聘的基础设施，为公司提供专门为应对招聘这些工人的挑战而设计的工具，在全球有24亿这类工人，占全球劳动力的70%"，Emi的联合创始人兼首席执行官Mateo Cavasotto说，"我们在创立这家公司的同时与一线候选人密切合作，因此我们知道技术需要满足他们的需求。同时，我们与大型企业合作，也知道我们的平台需要适合他们不断增长的技术堆栈。"
Emi的使命可以追溯到它的起源，当时联合创始人Mateo（首席执行官）和Andy（首席技术官）作为志愿者在阿根廷的一个小额信贷非政府组织工作，寻求了解如何利用技术来解决贫困人口的问题。该公司通过了Y-Combinator W19批次，并在Khosla Ventures的参与下进行了种子轮融资。
"我们对Emi将一线工人和企业雇主结合起来的独特方法感到非常兴奋。"加入Emi董事会的David Rangel说。他们与拉丁美洲最大的雇主打交道的经验使他们比竞争对手更有优势，他们迄今为止的吸引力显示出对候选人和企业招聘人员及人力资源部门的敏锐意识。
关于Emi
Emi的人工智能招聘平台帮助大型企业更快地雇用更好的一线工人。它高度专注于零售、轻工业和分销行业，利用技术缩短招聘周期，使招聘过程更有效率，提高招聘人员的工作效率，同时给候选人带来更好的体验。
AI
【洛杉矶】社交媒体人才筛选公司Fama获得1000万美元B轮融资
全球最大的社交媒体筛选公司，也是将人工智能应用于背景筛选服务的领导者Fama，本周宣布获得了1000万美元的B轮融资。该公司允许人力资源部门利用来自公共网络的洞察力，并将其带入人才筛选过程。32个国家的1500多家企业向Fama求助，以帮助保护他们的品牌，并确保安全和温馨的工作场所文化。
Fama为90%以上的背景筛查行业和大部分的猎头行业提供支持，它计划利用这笔资金扩大其市场团队，推出新产品，并在未来进行创新。
"在过去五年中，‘背景调查’的定义发生了重大变化。企业发现，市场上的变化—即更加关注品牌和声誉，以及发展一个热情的工作场所文化—意味着他们的筛选产品需要涵盖新型风险，"Fama首席执行官兼创始人Ben Mones说，"这是社交媒体筛查成为全球专业筛查人士新产品推广计划的首要领域的主要原因之一。"
Fama计划利用这笔资金扩大其合作团队，提高对其解决方案的认识，并为客户开发新产品。该公司还计划深化与现有转售网络的关系，为背景筛选公司、申请人跟踪系统和其他HCM软件供应商创造额外的收入来源。
Silverton Partners与Bullpen Capital、Crosscut、Navigate VC、Gaingels和一些私人投资者一起领导了Fama的B轮融资。这家风险投资公司位于德克萨斯州奥斯汀，与高增长行业的企业家合作，建立长久性的公司。
"我们很高兴与Fama合作，实现下一个发展阶段的增长，Ben和团队已经为他们的业务建立了持久和可持续的基础，我们期待着帮助他们扩大规模。人力资源专业人士需要新的工具来满足客户和员工不断变化的期望，而Fama在提供下一代人才筛选解决方案方面具有独特的优势，"Silverton的合伙人Roger Chen说。
Fama在2020年转向了远程优先的工作环境，并在国际人才库中招聘一系列的职位。在竞争激烈的劳动力市场，Fama相信其文化将有助于吸引人才。
关于Fama
Fama总部位于加利福尼亚州洛杉矶，是全球最大的社交媒体筛选公司，也是将人工智能应用于背景筛选服务的领导者。企业人力资源和人才部门的领导相信Fama能够帮助他们发现求职者在招聘过程中经常被忽视的行为，如偏执和骚扰。Fama已经得到了一些世界领先的风险资本家和机构投资者的支持。
AI
大咖谈：企业学习领域全球发展几个技术趋势：视频、AI、VR、Game等--欢迎加入社群一起交流。
企业学习是商业中最激动人心的部分之一。这是一个价值3600亿美元的市场，它几乎决定了一家公司是否成功或表现不佳。每当你雇用一个人，推出一个新产品，或改变公司的工作方式时，都有大量的培训需求需要填补。在SkillsTech和一个巨大的创造者内容新市场的推动下，这成为了世界上最具创新性的技术市场之一。
许多人称这个空间为 "教育技术"，但它实际上远不止这些。传统的教育技术市场是指像Moocs（Coursera）、在线学位（SNHU、Capella、Strayer）或像可汗学院这样的平台。但这些都只是表面现象。如今，在创新企业里，我们发现了令人难以置信的有力解决方案，它使用了VR、AR、AI支持的学习路径和高度智能的职业道路。
所有这些都是可能发生的，因为在这个领域有大量的技术创新者。事实上，我一直在观察，一旦发明了一项新技术，第一个使用案例往往是学习。看看你能在YouTube上找到多少教育视频吧。
当个人计算机被发明时（1981年），我们在IBM的第一个应用是 "激光唱片"。并且由技术推动的学习市场从来没有停滞不前过。
“学习技术”如此火爆的原因之一是，我们现在有API和行业标准助力。十年前，衡量或跟踪在线学习的唯一方法是通过SCORM，这是一个围绕CD-ROM进行跟踪的老式标准，最初是为航空培训开发的。今天，X-API让我们可以跟踪和测量用户与内容的每一次互动，与广告技术的工作方式非常相似。这意味着HR和L&D的领导者可以有无限的创造力，并且仍然可以通过测量和迭代来了解什么是有效的。
还有许多其他创新正在进行中。
首先是我们现在所谓的 "基于群组的学习 "的爆炸性增长。还记得在学校的时候，人们倾向于在小组中学习。这就是为什么我们在小学时总是把我们的桌子拉在一起进行各种项目学习。这种想法正在席卷整个企业培训，你可以在练习或课程中以各种方式 "向你的同伴学习"。
其次是视频的出现。曾经被认为是"捕捉专家"的方式，例如TedTalks，如今成为了一种以高度难忘的形式“微捕捉”时刻，想法和概念的方式。事实上，TedTalks的受欢迎程度正在下降，因为它们太长了！TikTok，我非常喜欢的应用程序之一，就是一个完美的例子。TikTok本质上是一个非常灵活的微学习应用，我试图挑战L&D领导者，在TikTok中创建世界上最好的培训学习。
(顺便说一下，TikTok正在努力建立这个内容，推广#LearnonTikTok的标签。现在，它充斥着各种声音，但我发现了烹饪技巧、瑜伽课程，以及一些关于人工智能如何真正工作的有趣视频。这对他们来说是全新的，敬请期待。)
第三是人工智能的发展。就我所见，人工智能在人力资源领域的所有应用中，学习可能是最热门的。像EdCast、Degreed、Eightfold和许多其他平台可以猜测你的技能，观察你的在线活动，并在工作流程中推荐内容。我在2016年首次写到这一点：今天它已经成为现实。现在，微软、LinkedIn、Cornerstone和其他大公司都在投资这个领域，情况会越来越好。而被我称为SkillsTech的新领域正在席卷整个企业。 (人工智能辅导是这个领域的另一个分支）。
第四是游戏的出现。早在1999年和2000年，我们就在DigitalThink建立了游戏化学习，但现在它愈发受到关注。像NIIT、Allen Communications这样的供应商，以及其他许多内容提供商，都用挑战、积分、排行榜，以及你在《星际争霸》或《权力的游戏》中发现的所有神器来建造课程。VR即将到来，它只会变得更好。
第五，当然是VR。多年来，我一直是STRIVR、Mursion等公司以及Talespin、Immerse、Attensi和Virbela等快速成长的公司的粉丝。 微软、埃森哲，以及其他大公司很快都会投资于此，我预计它将在短期内彻底改变培训。你绝对应该关注这些供应商：他们的培训解决方案提供了让你难以忘怀的体验。
(Metaverse在企业学习领域非常活跃：请记住我所说，它将会改变我们的学习方式。)
第六，也许是最重要的：我称之为企业学习的创造者市场的出现。就像整个媒体环境是围绕创造者经济（YouTube、Instagram、Tiktok）建立的一样，同样的事情也在培训领域发生。不仅像Udemy这样的公司（专家撰写的课程）以2-3倍于传统出版商的速度增长，你的公司内部也有一个创造者经济。如果你使用像360学习网、Articulate和其他许多工具，并简单地鼓励你的员工分享他们的知识，那么前景是无限的。
未来还有更多创新正在发生。
本次报告下载链接：http://hrnext.cn/6AEWb3
AI
AI将成为招聘的代名词？
Will AI Be Synonymous With Recruitment?
在21世纪，人工智能(AI)已经进入我们日常生活的几乎所有方面，从预测我们在网易云音乐上接下来应该听哪首音乐到我们手机上的面部识别软件。
然而，在我们的生活中，仍有一些领域是人工智能的新成员。专业招聘就是这些领域之一。越来越多的公司在招聘中寻求人工智能的帮助--从定向广告到入职和员工参与。本文将从2022年的情况来看，人工智能在招聘过程的每个步骤中的作用。
有针对性的广告
公司使用某种程度的人工智能来接触潜在的候选人已经有一段时间了。例如，Indeed和LinkedIn使用AI将具有理想技能的候选人与他们平台上列出的工作相匹配--这是用他们专有的算法完成的。一些公司正在将人工智能应用于职位发布，甚至更进一步，向潜在的候选人发送招聘邮件，而不使用招聘网站作为中介。
Jobiak通过推进由人工智能驱动的系统推动的程序化广告，进一步推动了定向广告的潜力。程序化广告利用复杂的算法在正确的时间向人们展示正确的广告--Jobiak已经能够将这种类型的付费招聘技术与Google for Jobs合并，向庞大的用户群展示工作机会，与其他公司不同。
评估
事实证明，公司用来向潜在候选人发布广告的人工智能软件，对于评估感兴趣的候选人的资格也很有用。最基本的方法是给申请人提供测验，作为他们申请过程的一部分，以了解他们对团队的适应程度。测验只是评估候选人的冰山一角。许多软件公司正在营销软件，以管理筛选简历和拒绝不合格的候选人这一艰巨的过程。
然而，这种类型的软件也有一些风险。要知道公司用什么数据集来训练他们的人工智能，以及该数据集是否是多样化的，可能会很困难。随着公司越来越意识到多样性、公平和包容性问题，他们已经开始寻找方法，以确保他们在招聘时使用用多样化数据集训练的人工智能。
上岗培训
培训新员工是一个复杂的过程，有各种步骤，其中一些步骤比其他步骤更容易实现自动化。最近，公司已经开始慢慢将入职过程中一些较简单的任务自动化；这在收集新员工的信息、向新员工发送培训视频以及设置机器人回答新员工可能遇到的任何问题方面特别有用。
招聘工作正变得越来越自动化，但功能仍然需要人类的监督。就目前而言，公司在实现招聘自动化方面有很多选择。他们可以使用一种服务，使他们的整个招聘过程自动化，或者慢慢地将他们的过程一步步自动化。
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