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【美国】人工智能技术招聘公司Talenya完成了650万美元的融资
招聘技术公司Talenya完成了650万美元的融资。该轮融资由Ibex Investors领投，现有的两个风投投资者Lool Venture和Gal Ventures参与了此次融资。其他参与者包括East Wind Capital，Arc Arc和几个现有的天使投资人。Talenya计划使用投资资金来扩大其研发和销售业务。
该公司开发了由人工智能（AI）驱动的机器人，这些机器人是虚拟招聘人员，能够通过收集和处理来自数百个在线资源的信息来寻找合适的人才来担任公开职位。
Talenya的漫游器还能够联系合适的候选人，并邀请他们代表潜在的雇主参加工作面试。
Talenya的技术可以识别传统工具通常无法识别的候选人，并且还可以预测合格的候选人接受新工作机会的可能性。该公司的客户是领先的国际公司。
Talenya的联合创始人兼首席执行官Gal Almog说：“ Ibex的投资是对Talenya的竞争优势及其成为招聘技术全球领导者潜力的认可。” “招聘人员越来越多地使用基于AI的机器人来极大地提高其生产力和招聘质量。Talenya有机会领导这场全球革命。”
Ibex Investors总裁Brian Abrams表示：“只要您能够利用AI来改善以前由人为驱动的流程，通常都是成功的秘诀。” “我们相信Talenya将从根本上改变公司招聘顶尖人才的方式。我们很高兴能领导这一轮工作，并使Talenya发挥其全部潜力，向全球扩展，并为更多的财富500强客户提供服务。”
Talenya由Gal Almog和Doron Segal于2017年创立。该公司在以色列和新泽西州的霍博肯设有办事处。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Talenya Inc
来源：https://www.prnewswire.com/news-releases/talenya---the-ai-technology-recruitment-company-completes-6-5-million-funding-round-led-by-ibex-investors-300932858.html
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人工智能将会取代HR的七个理由——及无法取代的一个理由
人工智能简化了许多人力资源流程。这些复杂的计算机程序擅长于识别模式、规划和适应模仿人类思维的方式。然而，与人不同的是，人工智能程序速度快、不知疲倦、效率高，而人可能会感到疲倦或无聊，或在决策中无意识地带有偏见。
越来越多的人使用AI来实现许多HR流程的自动化，并且看来自动化将获得丰厚的回报。麦肯锡的一项研究预测，无论行业如何，人工智能都将极大地改变业务：“到2030年，人工智能有可能带来约13万亿美元的额外经济产出，使全球GDP每年增长约1.2％。”
考虑到这一点，让我们考虑一下AI提高HR效率的七种方法。
AI可以更快筛选数千种应用程序
空缺职位可能会耗尽您的劳动力并损害公司士气。因此，快速填补职位很重要-但要有合适的人选。
对传入的简历进行分类是一项艰巨的任务，当留给人类时很容易出错。通过分析传入的应用程序并使用算法评估和评估申请人的经验，知识和技能，人工智能可以为每位员工最多节省23个小时的人力资源部门。
通过帮助您雇用更多合格的候选人来提高保留率和生产率
AI不仅加快了候选人的甄选过程并提供了宝贵的分析，而且还使用该数据帮助将候选人与合适的职位进行匹配。人工智能算法可以识别成功员工的特征，并为某些工作寻找具有相似特征的候选人。
减少招聘偏见
尽管招聘中的歧视显然是违法的，但人力资源人员有时却没有意识到他们正在允许个人偏见蔓延到招聘过程中。毕竟，我们只是人类。另一方面，人工智能可以忽略有关候选人的年龄，种族和性别的信息。它也并非始于对特定地理区域，就读大学或组织单位的偏见或反对。当人们阅读简历时，这些因素可能在潜意识中起着潜意识的作用。使用AI可以减少招聘偏见，并有助于创建更具文化多样性的工作场所。
它简化了员工入职
新员工通常会对福利，带薪休假和公司政策有很多疑问。AI聊天机器人可以回答这些重复的查询，从而使人力资源人员腾出时间来处理诸如培训和办公室参观之类的任务。人工智能还可以协助新员工开展文书工作，帮助员工更快地工作。
它有助于雇主制定工作说明
如今的AI软件可以帮助招聘人员制定完美的职位描述。诸如Textio之类的程序可以识别广告中的性别偏见，从而帮助招聘人员选择中立的语言。此外，通过将广告中的语言与效果良好的以前的广告进行比较，AI软件可以帮助作者制作散文，以达到所需的候选对象。
它提高了员工敬业度并建立了更好的关系
人工智能的用途不只是招聘。从安排会议到培训员工，当今的AI技术简化了常见的业务流程，几乎消除了人为错误的可能性。
它可以帮助您节省时间
AI帮助招聘人员和人力资源部门节省时间并提高效率。不使用自动化来执行工资，申请人跟踪，培训，职位发布等任务的人力资源经理说，他们平均每周要花费14个小时来手动完成这些任务。如果您的组织至少不使用AI软件来自动化HR的某些方面，那么您可能会浪费时间和金钱。
尽管拥有这些AI优势，为什么HR仍然需要人才
AI擅长于依靠数据处理和模式识别的任务，比人类更快，更高效地完成这些功能，使其成为使人力资源的许多方面自动化的有价值的工具。
但是，不应忽略人力资源的“人力”方面。从做出最终的聘用决定到寻找使工人保持敬业度的创新方式，人事主管以AI软件所不具备的方式了解其员工和组织。人工智能只是一种工具，可以使人力资源团队成员有更多时间了解员工，塑造公司文化并解决出现的问题。
而且，并非每个员工都对采用不熟悉的技术感到满意。人力资源人员可以简化向AI的过渡，向员工展示如何在HR中使用AI可以帮助工作场所中的每个人提高生产力和效率。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Meghan M. Biro
来源：https://talentculture.com/seven-reasons-ai-will-take-hr-one-reason-wont/
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在这个容易分心的时代，微软希望AI能成为你的同事
“比Wite –Out修正液好点。”
从亿万富翁和大人物比尔·盖茨嘴里说出来的这话，可不是你预期对商业软件现状的评价方式——尤其是鉴于微软的生产力工具（包括Word和Excel在内）帮他发了大财。
但是盖茨认为，当今的商业软件并不比数字时代之前的商业工具好多少。在去年七月份举行的Microsoft Research Summit（微软研究论坛）上，他对着一群微软研究人员和学者说：“我曾经说过，让计算机改进我们的工作的大部分机会就摆在我们面前，而不是身后。”
尽管Microsoft Office肯定比Wite -Out 的功能更加强大，但盖茨对计算机可以继续改变我们工作方式的手段持乐观态度是正确的。人工智能很快就可以将生产力工具带到一个拐点。经过多年对文字、数字和图片进行苦力般的数字化和格式化之后，未来版本的Word、Excel和PowerPoint会更加了解你的工作以及你的工作方式。智能算法会在数据里面找到模式和含义，并利用这些见解来帮助你更高效地度过一天。
向更智能工作软件的过渡已经开始。微软的Cortana 个人助理可以扫描你的电子邮件，并提醒你所做出过的承诺。该公司的企业软件Microsoft 365里面有个MyAnalytics 工具，它会了解你的时间是怎么度过的。一项PowerPoint的新功能会就演讲的节奏向你提供建议。
但是微软的研究人员眼光已经不局限在特定功能上，他们想向当今的知识工作者伸出援手。他们还在努力去了解21世纪工作本身的性质是什么。该公司希望借助AI将工作拆分为更小的任务从而让它们适应日益碎片化的工作日当中的可用时间片段里面。微软希望开发工具来帮助大家在这个容易分心的时代为我们挤出更多的时间。这种策略可能是新一代更智能的Office的关键。
信息过载时代的软件
在互联网时代，办公商业软件已经发生了很大变化，并且还会随着AI的发展，合同工的大量使用以及零工经济的兴起而发生进一步的改变。移动设备让我们可以在办公桌以外的地方完成更多的工作，但它们也把我们的个人生活与工作生活搅和到了一台设备上。
随着移动电话以及跨设备工作的兴起，不管是在办公室还是外面，因为技术导致的分心已经达到了极高的程度。在一项对500多名员工的调查中，RescueTime 发现只有10％的受访者觉得自己可以控制自己的工作时间。加州大学尔湾分校教授格Gloria Mark的研究表明，大家平均每天切换计算机屏幕的次数为566次，每天检查电子邮件的次数是77次。在她的样本里，Facebook用户平均每天要查看社交媒体网站38次。
分散注意力的不仅仅是互联网的信息过载。
在微软研究论坛的一个演讲中，Mark表示：“在信息工作场所，大家要不断地兼顾互相竞争的各种需求，要不断重新设定任务的优先级。研究表明，工作的范围已经扩大，因此大家实际上要完成更多不同的项目，要做一天之内不断地切换项目。”
这意味着工作节奏比以往任何时候都要快，信息要更加丰富，而且更加变化多端。我们要大量不同类型的工作，而且都是分成小块去做。
但是Mark的研究表明，人们似乎在用一个比较旧的指标来衡量自己的生产力：分配给单一任务的持续时间有多长。与此同时，他们需要想方设法给这种需要埋头苦干的工作腾出时间。
对于我们很多人而言，专注投入的深度工作时代可能已经远去了。微软研究院首席科学家Jaime Teevan 认为，我们不应该再去尝试让旧的工作流程去适应工作日碎片化的新现实。
Teevan 说：“我们对要进入‘心流’状态的顾虑太多了，但实际上，完成大任务是很难的；进入心流也是很难的。另一方面，我们又有很多碎片化的时间，这样我们可以把任务设置得很小，从而去适配我们的时间碎片化。”
自2014年以来，Teevan 一直在发表有关微生产力（microproductivity）方面的研究，并且一直在谈如何将其应用到技术产品上面。她说“我们很努力地去思考如何帮助大家带着这样的意识去完成工作……也就是对任务他们是怎么想的意识，尤其是带着我们的生活是碎片化的意识。”
微生产力理论
Microproductivity 意味着要把工作分成一系列只需要很少时间来完成的小任务（“microtasks（微任务）”），然后朝着完成一个更大的目标而努力。
哪怕不是以系统化的方式，其实我们也已经这么做了——比方说，我们会利用从这栋楼走到另一栋楼的五分钟时间来回复电子邮件。Teevan建议，更多的工作可以分为以下几类的微任务。
Teevan的研究表明，执行微任务可能是慢慢完成需要更长时间高要求任务的好方法。该研究还表明，你可以通过完成一些要求没那么高的微任务来开展大型项目的工作，然后等你对项目习惯之后再转移到要求更高的任务。
这也是AI可以开始发挥作用的地方。Teevan 说，大型项目的某些部分也许可以分解为微任务并实现自动化，从而让人去从事更具创造性和更需要投入的工作。
不过，微软研究员Shamsi Iqbal认为，微生产力能定义每个人整个工作日的状态。有些人的一天可能是高度碎片化的任务和长时间从事单一任务的混合。微软已经开发了一些功能来帮助大家投入到更大的任务里面。比方说， Windows 10的Focus Assist功能可以配置为当你需要继续维持心流时阻止各种通知和提醒。
如果说微生产力在你看来就像是个企业阴谋——把工作任务融入到每一天的每一分钟的话，你并不是唯一有这种看法的人，这是对这个概念的普遍反应。但是研究人员说，微生产力其实跟工作没有太大关系。它关系到的是更高效地完成相同数量的工作。已经过充分证明的对业余时间和家庭时间的需求并不会改变。密歇根大学研究人员Walter Lasecki说，其实同样的微生产力方法一样可以用于个人的生活任务，比如组织假期或筹划晚餐等。
微生产力并不会偷走你的自由时间，相反，这更多关乎的是让给大家控制自己如何去度过工作时间。他说：“这是在为大家提供设计自己的工作流所需的工具。让大家可以去控制自己的工作方式、工作时间以及工作表现，这让我感到兴奋。”
数据驱动的工作日
微软刚刚开始把自己掌握的大量AI专业知识应用到它的生产力工具上面。你会不断看到该公司引入更多的新功能，那些新功能都是由它的算法中了解了你的偏好和工作流以及工作本身之后所驱动的。
其实它现在已经在收集一部分这些数据，并通过Microsoft 365的MyAnalytics 工具对其进行组织，这项工具可以告诉你在“专注”模式下投入了多少时间，跟其他人协作以及进行除工作以外的事情所花的时间。它会通过扫描你的电子邮件、会议、电话以及聊天来收集这些数据。如果你有同事的未解决请求它还会提醒你，或者当你在下班后打算向他人发送电子邮件时会警告你最好等到第二天早上。
微软的MyAnalytics仪表板让我们对该公司打算如何通过数据来改善工作有了一些了解。[图片：由微软提供]
许多功能主要由电子邮件收集而来的数据驱动的——如果你同意的话。Cortana 可以到收件箱去查看你所做出的承诺，并提醒你去兑现这些承诺。Outlook的“Focused Inbox”可帮助你确定电子邮件的优先级，其方法是识别与你经常合作的人潜在的重要电子邮件，并识别新闻通讯以及机器生成的邮件，然后转移到靠下面的位置。
像Teevan这样的微软研究人员及其在学术界的合作伙伴也在考虑机器学习如何帮助提高微生产力的事情。Lasecki 说AI也许可以分析你正在做的工作，然后跟你一起把它分解成较小任务组成的待办事项清单。如果你是程序员，正在开发新的网站功能，则该项目逻辑上可能可以分解为这样一些子任务，比如界面设计，文档编制，拉取开源代码并进行研究等。根据它对这些任务的了解以及你的喜好、工作习惯和时间安排，人工智能还可以帮助你弄清楚什么时候做什么样的工作比较合适。比方说，它可能了解到你一天中最有生产力的时间是上午中段和下午较晚时候，然后建议你在那些时段从事最需要创造力和专注力的任务。
这种野心勃勃的AI还没有渗透到你的Office工具里面。如何才能将研究成果转化为真实产品，微软希望先要认真考虑清楚。尽管Teevan 说微软正在努力缩短将研究想法引入Word、Excel、PowerPoint和Outlook等核心应用程序的过程，但这样的未来不大可能一蹴而就。
为此，微软正在请求研究界提供帮助，以将其微生产力研究转化为实际技术。微软已经为研究人员提供100万美元的资金，这笔钱将用于开发利用机器学习和人工输入将大型项目划分为微任务的技术。它希望为那些能够弄清楚哪些任务在移动设备上更容易做，或者哪些任务可以在一个设备上开始并在另一设备上完成的工具提供资金。
尽管这些研究的目标旨在超越当今的商业软件，但它们并非纯粹是推测性的。Teevan 在最近的播客中说：“我们大家正在进行的对生产力未来的研究，其实跟实际的未来无关，而是跟我们正在开发的产品直接相关。”
作者：神译局
翻译：boxi
来源：https://36kr.com/p/5249553
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Citrix的研究显示，70%的印度员工认为新技术能创造更高效的员工
尽管在人工智能和机器学习的时代，其他所有企业都处于数字化转型的边缘，但Citrix最近进行的数字工作个性研究显示，大约70％的印度知识工作者相信采用真正新技术将使他们各自的组织受益。他们还认为，新技术对于保持公司实力和员工效率至关重要。
这项研究基于他们对数字工作环境中常见的各种问题的看法，例如他们如何保存公司数据，每天与同事交流，发送工作文件，对印度的约1000名知识工人进行了研究。办公空间之外，以及他们如何以数字方式访问办公环境。
据报道，大约26％的员工对他们的公司文化感到失望，因为它重视技术而不是技术和经验。另一方面，约39％的受访者表示，他们认为公司缺乏完善的技术支持系统来促进增长。
有趣的是，当被问及他们对数字化工作习惯和创新的新变化持开放态度时，有70％的人认为新技术有助于使公司更强大，员工效率更高和生产率更高。
该研究表明，不同的工人以不同的心态在工作场所中进行数字化转型，并在办公室中创造新的动力，具体取决于他们的角色：挑战者，寻求动力，寻求知识的人，持怀疑态度的人都是通过不同视角进行数字化转型的人们。
印度公司最好的方面之一是员工档案的多样性。Citrix大陆销售与服务地区副总裁Ravindra Kelkar表示，考虑到这种情况，企业必须应对跨部门采用技术的挑战。在这种情况下，企业必须处理与跨概要文件采用技术相关的挑战。因此，新的智能工作空间的适应性和灵活性将是业务转换成功的关键。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Vallari Gupte
来源：https://www.peoplematters.in/news/hrs-digital-transformation/70-of-indian-workers-believe-new-tech-creates-more-efficient-employees-citrix-study-23213?utm_source=peoplematters&utm_medium=interstitial&utm_campaign=learnings-of-the-day
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BizMerlinHR和StratAfrique合作支持人力资源绩效管理
以AI为动力的人力资源管理系统公司BizMerlinHR与加纳著名的管理咨询公司StratAfrique结成战略联盟，以帮助加纳的企业利用简单有效的技术解决方案，促进人力资源管理经验，并支持创建绩效文化。
BizMerlinHR为组织提供全面的人力资本管理解决方案，而StratAfrique则致力于“通过工作发展人才”。这个基本的共同目标奠定了两者之间牢固联盟的基础。
借助专有人工智能（AI）的力量，BizMerlinHR可以优化所有HR活动，例如核心员工记录、候选人甄选流程、绩效管理、员工入职体验，最重要的是可以创造敏捷的员工体验。
BizMerlinHR通过使员工成为关注焦点来创造敏捷性，尤其是千禧一代的员工，他认为自己的常规工作要超过9到5，他们不断寻找增长和发展的机会，并受到他们创造的影响的动力。
StratAfrique帮助进阶组织制定正确的战略态势，以执行最佳的HR和业务实践，从而在其所选行业中获得最高水平的合规性和标准。
StratAfrique的执行合伙人Franklin Ansah-Antwi解释说：“这个联盟对于双方来说是一次完美的双赢，因为我们朝着一个共同目标努力，以提供一种集成方法来增强组织及其员工有效地提高生产力的能力。”
副总裁Elena Correas表示：“人力资源经理必须花时间开发对组织及其发展最重要的东西——员工和人才。像BizMerlinHR这样的敏捷人力资源软件通过提供支持人力资源流程和文化的技术来加强组织。”
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Mayuri Chaudhary
来源：https://www.hrtechnologist.com/news/performance-management-hcm/bizmerlinhr-and-stratafrique-partner-to-support-hr-performance-management/
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情绪分析和员工敬业度：公司如何利用AI？
人工智能是现代最具创新性的技术突破之一。从日常生活到企业文化，一切都受到新技术的影响。人工智能（AI）通过赋予管理人员分析来自客户和员工的大量有价值数据的能力，从战略上改善业务流程。
在人力资源方面，人工智能正在特别解决经理们多年来一直面临的最大问题之一，那就是提高员工敬业度和保留率。
跨行业的接洽危机
人工智能有潜力使经理人有能力创造一个更好的工作场所，使员工不会对工作角色感到分心或不满意。
资料来源：https : //www.thepeoplespace.com/practice/articles/were-more-machine-now-man-hr-and-digital-journey
当前，组织正越来越多地转向AI技术，以增强工作场所中的员工敬业度。从入门到协作，从培训到信息共享，人工智能正在改变人力资源部门的职能方式，以保持员工满意。
从某种意义上说，人工智能通过创新的用例和应用程序正在帮助组织应对若干重大危机。
人工智能对促进敬业度的影响
公司组织长期以来一直在处理员工不满和不敬业的问题。通常，公司评估和反馈过程很漫长，每年都要求经理提供有关员工绩效的反馈。
在每个员工都在寻求目标和成长机会的动态工作环境中，这种过时的做法会导致员工不满。不满意的工作通常没有像他们应该做的那样从事并致力于工作，导致生产力和效率下降。
人工智能可用于通过独特的情绪分析解决方案识别员工中的不满情况。借助人工智能，组织可以了解员工对办公室内的发展情况的感觉，例如他/她的老板的举止，工作环境，与同事的关系等等。
基于人工智能的情感分析可以分析大量的非结构化员工数据，以得出有关员工整体敬业度的有意义的见解。
现代企业环境中的情感分析
情绪分析是一个独特的概念，它可以通过分析员工在办公室环境中的交流方式来得出有关员工的思维方式和想法的有用见解。通过密切关注他/她的语言，语调以及通过电子邮件和其他渠道进行交流的兴趣，情绪分析可以了解他/她对自己在公司的工作是满意还是不满意。
语言是一个人向他人表达自己的思想的方式。通过使用情感分析，公司可以挖掘每个句子，交互作用和对应物中的基础数据，以获取自己的利益。
情感分析使公司可以分析大量文本数据，并根据创建时的情感或态度对文本数据进行分类。通过使用结构化数据，组织可以评估部门，办公室或地点内员工的情绪，并创建有意义的解决方案以提高员工敬业度。
情绪分析如何工作？
情感分析将自然语言处理与机器学习和AI相结合，可提供有关员工如何响应对话的有意义的见解。利用机器学习算法，训练了一个系统来识别可能否定或有问题的单词。
然后分析大量数据，以查看员工是否担心其工作环境或工作的特定方面。情绪分析结合使用调查回复和电子邮件，发现可能需要人力资源经理进行干预的区域。
人工智能驱动的情感分析模型在现实世界中的应用
情感分析在现代公司环境中具有多种应用和含义。实际上，有很多方法可以使用情绪分析技术来评估员工对工作和工作场所的感觉。以下是一些现实中的用例，它们可以利用情感分析的力量来构建更好的工作场所：
使用情绪分析来分析电子邮件
这是在办公室文化中实施情感分析的最常见方法之一。可以对情绪分析工具进行编程，以确定全天的敬业度。通过识别准确的单词和短语，基于电子邮件的情感分析工具可以帮助根据部门级别或个人级别推断见解。然后，可以将此类有洞察力的数据用于解决特定问题或引入组织范围的更改以改善文化。
通过对公共平台的评论来衡量意图
利用情绪分析技术的一种好方法是从员工在公司的公共平台，互联网*或绩效评估平台上发布的反馈和评论中获取见解。可以使用机器学习工具分析与社会评论相关的数据，以了解员工的基本情绪和情绪。
情绪分析可以通过确定负面问题或正面问题来对评论进行分类，从而创建有关员工敬业度和满意度的总体思路。
分析员工反馈
在公司中，通常的做法是收集员工对工作文化，办公环境，同事关系以及他们在工作中的感受等各个方面的反馈。由于公司缺乏分析大量非结构化数据的技术，因此，这种听取员工的系统通常没有有意义的决策支持。
借助情感分析工具，公司实际上可以从调查数据和员工收到的反馈中获得有用的见解。由自然语言处理，机器学习和人工智能提供支持的文本分析平台可提供有关员工情绪和敬业度的有用信息。
人工智能对公司组织有何不同？
人工智能驱动的情绪分析工具可以有效解决员工敬业度指标恶化的问题。以下是通过AI支持的情绪分析如何帮助企业组织提高员工敬业度的几种方法
识别智能趋势
情绪分析算法分析了大量的员工调查数据和定性反馈，以提供有关如何吸引员工的可行见解。这不仅提供了敬业度水平的整体信息，而且还帮助管理层根据员工的期望评估和推出变更。
此类深层分析功能可帮助组织了解大规模趋势，使组织能够对整体员工敬业度，学习与发展以及其他人力资源政策进行具体更改。
员工授权
情绪分析可以赋予员工前所未有的权力。当组织利用人工智能来倾听和理解员工对办公室内所有事物的感觉时，就会导致积极的工作文化的发展。管理团队和人事部门努力改变引起不满的事物，这反过来使员工感到自己的意见，无论多么微妙，都会被倾听，赞赏和努力。这使员工更有信心大声说出来并成为变革的一部分，从而赋予他们增强的能力。
由情绪分析支持的基于数据的分析为更好的工作环境铺平了道路，员工可以通过表达自己的意见来真正发挥作用，而管理团队也可以听到他们的意见。
最后
人工智能是一种真正的革命力量，可以改变每个人的工作方式。对于组织而言，这意味着更好地了解其员工队伍，对于员工而言，这意味着更高的满意度和满足感。就像相互依赖的关系一样，通过情感分析创建的这种协同作用对所有利益相关者，员工，管理层以及最终客户都是有益的，因为满意的员工可以带来更好的服务。
以上由AI翻译，仅供参考
作者：Namee Jani
来源：https://becominghuman.ai/sentiment-analysis-and-employee-engagement-how-companies-can-leverage-ai-3aa7d2e0dd4b
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专家谈：HR如何使用AI简化工作的5种激动人心的方式
Gartner报告说，HR 是人工智能（AI）的顶级用例之一。在本文中，我们将研究五个AI专用于HR的用例，并结合行业专家的独到见解。
人工智能（AI）改变了我们生活的各个方面，无论是个人还是专业。其无所不包的功能意味着HR中也有AI的几个使用案例。Gartner发现23％的组织正在将AI应用于其人力资源实践。
那么，您如何评估和理解AI在HR中的变革能力呢？请记住，这是我们许多日常体验背后的技术，从Google的搜索引擎到苹果的语音助手Siri。关于人力资源中越来越多的AI用例，以下是人力资源和技术领域的五位专家不得不说的话，哪些将成为实施的热门。
行业专家称有5种AI的HR用例
人力资源是所有关于建造，维护和改善人类的职场人际关系。这需要一方面以数据为依据，另一方面以直觉来对工作环境进行仔细而智能的处理。这就是为什么HR用例是AI的主要候选人的原因。
AI可以利用企业数据和优化决策，学习的决定及其影响每个周期。它的组件技术有助于将人力资源智能引入HR技术：自然语言处理（NLP）将对话和反馈转换为机器可读数据。语音和图像识别使HR可以从各种来源收集数据，也为员工提供了更大的灵活性。随着时间的推移，不同的机器学习模型会提高AI功能。
所有这些要素共同使AI适用于五个关键的HR用例。
1.员工体验为下一个阶段做好准备
员工体验（EX）的质量决定了保留率，影响推荐的可能性并显着塑造了员工品牌。从招聘到建立可持续发展的文化，人工智能可以改善整个员工旅程中的各种体验。
谈到就业机会和劳工法解决方案提供商Littler的首席数据分析官Aaron Crews 谈到AI如何改善整体员工体验时，他说：“数据越来越多地帮助我们确定如何通过工作来提高工作满意度和绩效人们的工作，改善流程和消除繁琐和瓶颈的机会。”
AI会收集非结构化数据，从而为我们提供有关组织中员工敬业度状况的有意义的见解。它可以帮助改变感知和解决员工整体体验的方式。
2.员工自助服务更加精简
自助服务系统是现代组织中的重要组成部分，可赋予员工权力并减少人力资源工作量。但是，由于采用方面的挑战或基本信息的可用性缺乏透明性，这些系统经常失败。
“来自我们平台的数据显示，所有人力资源请求中有49％是重复的。人力资源和IT售票平台Spoke的营销主管 Joshua Anish说，几乎有15％的请求被逐字逐句地提出。
在这种情况下，人工智能最重要的应用之一就是可以回答这些重复性问题，并将人力资源释放给需要人工干预的其他任务。
如果无法立即回答查询，它还可以提供对查询状态的实时洞察。客户服务软件公司Zendesk的 IT业务应用程序主管Mandy Shimshock说： “例如，在故障单中构建电子邮件触发器可以使员工在处理他们的请求时保持联系。”
人力资源的这种自由度和员工的透明度可以极大地增加员工的整体体验。
3.劳动力调度见证了360度转变
人工智能有能力完全改变我们每天的工作方式，无论任务的性质或重要性如何。当涉及到联络中心时，这将成为创新的重要动力。更大的劳动力管理生态系统，座席绩效管理以及客户互动质量将发生范式转变。
NICE是一家致力于大数据运营的公司，其高级产品营销经理Paul Chance 详细介绍了联络中心员工管理中的这一决定性转变，并讨论了AI在员工管理中的作用。
在谈到AI在计划中的作用时，他说：“以无监督学习的形式进行的人工学习使联络中心能够实施随着可用数据的更改或增加而不断改进的计划。”
他接着补充说：“当面对全渠道环境中固有的许多调度未知因素时，这就是现代劳动力管理工具如何解决调度优化难题。”
借助AI处理计划，管理人员可以远离电子表格，更有效地利用其时间来管理动态的联络中心员工。
副总裁全球总裁史蒂芬·鲍尔（Steven Power）解释了为什么在人力资源管理中使用AI如此令人兴奋：“可预测性可导致员工留住，并且可以成为人才招聘的福音。最终，通过适应工作场所中AI的采用，尤其是针对自动计划和调节计划，员工被证明在完成工作任务时具有更高的满意度和蓬勃发展。”
4.学习与发展（L＆D）达到了新的个性化水平
传统上，L＆D仅限于教室和传统培训模块。但是，AI可以极大地突破L＆D的界限-与学习者紧密合作以评估行为，预测新出现的需求并根据独特的学习能力/能力简化内容。
“想象一下，您的新手销售人员即将拜访客户。当她进入停车场时，该公司的学习机器人会自动拨打电话，以显示关于积极第一印象的微型学习课程，以及指向潜在客户的“关于我们”页面和经理最后的指导笔记的链接。如今，这是一种个性化的学习体验，” 员工福利技术与通信公司Hodges-Mace的学习与发展总监Miguel Caraballo说道 。
如此激烈的个性化和及时交付可以使L＆D成为AI应用程序的主要候选人。
5.组织文化经历了重大改革
从绩效评估和“更扁平化”的组织结构到完全消除迭代任务，人工智能将影响文化的各个方面，高级领导层将重新定义他们如何管理绩效指标，提供一个开放，包容和“远程工作友好”的组织文化。
提供人工智能和认知解决方案的跨国公司IPsoft的全球人力资源总监Ken Martin 分享了他对这种崭新的企业世界观的看法。“在不久的将来，人工智能技术将成为公司向员工提供信息和服务的宝贵人力资源工具，而这些信息和服务越来越有可能分布在各个物理位置和时区。AI将用于为智能虚拟代理提供动力，无论他们是否在正常工作时间后提交请求，智能虚拟代理都将提供24/7的个性化信息和服务访问。”
人工智能在人力资源中的用途：自然而多变的交集
今天标志着AI和自动化时代的开始。像其他所有细分市场一样，HR也可以利用人工智能的多个方面来改变甚至最基本的功能，从AI优化的招聘框架到个性化的学习和发展。
普华永道最近发表的一份题为《未来劳动力》的报告指出，“自动化和人工智能（AI）将影响企业及其员工的各个层面。这个问题太重要了，不能只留给IT（或HR）。必须对不断变化的技术前景有深入的了解和敏锐的洞察力。”
作为人力资源从业者，您必须开始将AI视为杂乱无章且精简的变革推动者。拥抱AI不断扩大的影响将使组织受益匪浅，因为它有助于为您的员工创建一个振兴的体验型生态系统。
根据您的说法，哪些是人力资源中最易于实施的AI用例？
以上由AI翻译完成，仅供参考
作者：Chiradeep BasuMallick
来源：https://www.hrtechnologist.com/articles/digital-transformation/ai-uses-in-hr-experts-speak/
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在“讨厌的HR”文章发表14年后，您是否具有战略性？
14年前的今天，由基思·哈蒙兹（Keith Hammonds）撰写的2005年快速公司封面故事“ 为什么我们讨厌人力资源 ”。这篇文章是全世界听到的枪声，是针对“卡死”行业的一连串镜头，需要演变为战略角色，但没有足够的知识力量去实现这一目标。
Hammonds称人力资源人员“既不是战略人员也不是领导者”，他认为人力资源主要侧重于行动而不是结果，并且不会讲首席执行官的语言。
显然，他的抱怨早就该了。这篇文章在新闻界被放大，甚至成为学术讨论的主题。
如今，新的节省成本和时间的人力资源技术是否能够减轻这种敌意，仍然是一个尚待解决的问题。这取决于HR是否充分利用了该技术并正确使用了它。
人力资源主管可以问自己以下5个问题，以确定他们是否走上正轨，或者他们的最高管理层是否仍对他们感到不满。以及关于如何将首席执行官的仇恨变成高击掌的一些建议。
1.您提供给领导层的员工数据可能很复杂，但是具有战略意义吗？
您可能会认为，向CEO吹毛求疵是很高兴的，因为您的公司提供的健身房会员资格不需要花费太多，而员工最喜欢这种特权。但是要具有战略意义，您必须证明健身房会员资格实际上正在提高生产力，效率或其他一些有意义的指标。您的首席执行官想要这些答案–您有答案吗？
2.您是否在聪明地思考AI？
人工智能程序听起来对船上人员，训练和提高保持力都很有用。和诱人；您只需启动它们，然后让它们自己运行，对吗？不。您必须密切关注AI，并监视程序是否按照您的要求进行并且是否值得。例如，如果您需要看到AI入职计划的保留率提高5％，但没有达到这个数字，那是不值得的-您和您的CEO应该知道这一点。同样，如果效果很好，并且您可以告诉您的领导者您节省了多少钱，您和您的首席执行官就可以进行高额交易。
3.您将哪种数据放入数据分析中？
这是一个至关重要的问题，因为人力资源部不得不屈服于许多不同的神灵，结果数据程序（由神灵委员会设计）遭受了损失。拿绩效数据（许多人会说。）众所周知，绩效数据是中档的，很少有被评为优秀的员工（其他工资增长和奖金会破坏预算），很少被评为不满意（因为暴露出缺乏培训或激起一班被剥夺权利的工人游行。由于性能数据（好的数据）是无价的，所以这更加令人不安。大数据和AI程序可能会做一些很棒的事情，但是如果其中的数据不可靠，不整洁且不一致，则结果可能毫无价值，这是CEO讨厌的结果。
4.您可以将员工数据翻译成CEO的语言吗？
过去，领导层并不真正相信HR具有咨询性，知识渊博并能说出领导者的语言。人力资源主管必须能够以与首席执行官产生共鸣的方式连接其数据点。您的调查可能表明您的领导者不信任他们的客户支持员工。这些员工也可能会感到沮丧。一个好的人力资源人员会仔细看待客户满意度，看看是否存在转化为价值损失的联系，并给予客户支持更多解决问题的能力，并提高了客户保留率。这种见解将使首席执行官能够倾听并信任您。
5.您是在处理危机还是在解决潜在的问题？
这是人力资源至关重要的地方，尤其是在我们多样性日益增加的时代，＃MeToo和社交媒体不断注视的时代。在莱斯·穆恩维斯（Les Moonves）丑闻之后，CBS现在正在指派HR代表参加其所有演出的演出。尽管这表明了对人力资源危机管理的信心，但它只能解决部分问题。人力资源部门应该敲门首席执行官的大门，说他们不仅仅是减少诉讼或制止不良行为的工具。真正的目标是利用数据和协作来创造文化转变，使所有员工都觉得自己受到了公正的对待。不仅如此，人力资源部还将获得高质量的数据，以说明这种文化转变将如何在五年内收回成本并开始增加收入，因为建立公平，透明的文化意味着更高的生产力和协作能力。那是一种战略思维和同理心，可能会使首席执行官的仇恨化为乌有。
以上由AI翻译完成，仅供参考
作者：保罗·马斯特兰格洛（Paul Mastrangelo）
来源：https://www.tlnt.com/14-years-after-the-hate-hr-article-have-you-become-strategic/
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AI
要构建可以信赖的人工智能
计算机系统需要了解时间，空间和因果关系。现在他们没有。
人工智能有一个信任问题。我们越来越依赖于AI，但尚未赢得我们的信任。
例如，以自动驾驶模式驾驶的特斯拉汽车具有撞车事故的令人不安的历史。亚马逊的面部识别系统在大多数情况下都能正常运行，但是当被要求将535名国会议员的脸庞与25,000张公开逮捕的照片进行比较时，它发现了28个符合，而实际上却一个都没有。发现一种旨在审查亚马逊求职者的计算机程序可以系统地歧视妇女。每个月都会发现AI的新弱点。
问题不在于当今的AI需要做得更好。问题是当今的AI需要尝试做完全不同的事情。
特别是，我们需要停止构建仅能越来越好地检测数据集中的统计模式的计算机系统（通常使用称为深度学习的方法），并开始构建从组装之初就掌握三个基本概念的计算机系统：时间，空间和因果关系。
当今的AI系统对这些概念几乎一无所知。花点时间。我们最近在Google上搜索了“乔治·华盛顿是否拥有一台计算机吗？” —该查询的答案需要在一个单一的时间框架内关联两个基本事实（华盛顿生活时，计算机被发明时）。Google的前10个搜索结果中没有一个给出正确答案。结果甚至没有真正解决这个问题。排名最高的链接是《卫报》上的一则新闻报道，内容是关于玛莎·华盛顿的计算机化肖像，因为她可能年轻时就看上去像。
Google的Talk to Books是一家人工智能企业，旨在通过提供庞大的文本数据库中的相关段落来回答您的问题，但这种做法并没有得到改善。它发表了20篇文章，内容各异，有的是关于乔治华盛顿的，有的是关于计算机发明的，但两者之间没有任何有意义的联系。
当涉及人工智能以及空间和因果关系的概念时，情况甚至更糟。即使是第一次碰到奶酪刨丝器的小孩，也可以弄清楚为什么它的孔带有锋利的边缘，哪些部分允许奶酪掉落，哪些部分可以用手指抓住等等。但是，现有的AI都无法正确理解对象的形状与其功能之间的关系。机器可以识别事物是什么，但不能识别事物的物理特征如何与其潜在的因果关系相对应。
对于某些AI任务，主导的数据关联方法可以正常工作。您可以轻松地训练一台深度学习机，例如识别暹罗猫的照片和德里克·杰特的照片，并在两者之间进行区分。这就是为什么此类程序适用于自动照片标记的原因。但是他们没有概念上的深度来实现，例如，有很多不同的暹罗猫，但只有一只德里克·杰特，因此显示两只暹罗猫的图片并不引人注目，而显示两只德里克·杰特的图片却没有什么意义。被篡改了。
这种理解上的失败在很大程度上是为什么像《 The Jetsons》中的管家Rosie这样的通用机器人仍然是一种幻想。如果Rosie无法理解世界运作的基本原理，那么我们就无法在家里相信她。
没有时间，空间和因果关系的概念，很多常识是不可能的。例如，我们都知道，任何给定动物的生命都始于其出生，直至死亡。在其生命的每一刻都占据着太空中的某个特定区域；两个动物通常不能同时处于同一空间; 两只动物可以在不同时间处在同一空间中；等等。
我们不必明确地学习这种知识。正是背景假设和概念框架的集合，使我们对世界的所有其他思考成为可能。
然而，从事人工智能工作的人很少尝试在机器中建立这样的背景假设。我们并不是说这样做很容易-相反，这是一个重大的理论和实践挑战-但是没有它我们就不会获得复杂的计算机智能。
如果我们构建的机器具备丰富的概念理解能力，那么其他一些担忧将消除。例如，哲学家尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）曾设想过这样一种情况，即一台功能强大的AI机器被指示制作回形针，不知道何时停止，最终使整个世界（包括人们在内）变成了回形针。
我们认为，这种反乌托邦式的推测很大程度上是由于思考当今无意识的AI系统并从中推论得出的。如果您能计算出的只是统计相关性，就无法将危害概念化。但是知道时间，空间和因果关系的AI系统可以编程为遵循更一般的指令，例如“机器人可能不会伤害人类，或者由于无所作为而使人类受到伤害。 ”（艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）的三个机器人定律中的第一个）。
我们面临一个选择。我们可以坚持使用当今的AI方法，并极大地限制机器的操作（最后我们会导致自动驾驶汽车崩溃，并使机器永久存在偏差而不是减少偏差）。或者我们可以将方法转向AI，以期希望开发出对世界有足够丰富的概念性理解而无需担心其运行的机器。其他任何事情都会太冒险。
作者：Robust AI的创始人兼首席执行官Gary Marcus（@GaryMarcus）和纽约大学计算机科学教授Ernest Davis是即将出版的《重新引导AI：构建我们可以信赖的人工智能》一书的作者。这篇文章是改编的。
以上由AI翻译完成，仅供参考。
https://www.nytimes.com/2019/09/06/opinion/ai-explainability.html
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AI
如何设计合适的候选人体验
多年来，人们越来越关注求职者的经验。此外，公司还在努力建立招聘实践，以带来积极的求职者体验。这种转变不是随机发生的。全球各地的研究表明，记录求职者的经历对于吸引和聘用合适的人才至关重要。技术的出现使得流程和方法需要融合直觉和客观证明的实践。但随着接触潜在候选人的方式成倍增加，与候选人接触的策略也是如此。人力资源专业人员需要确保专注于候选人体验的无缝流程。这意味着要密切关注招聘的每个阶段。
听取你的候选人的意见通常，增强候选人体验的第一阶段是听取候选人并听取他们的反馈意见。整理招聘阶段的数据不仅有助于人力资源专业人员改善他们的招聘流程，还可以帮助他们与候选人建立富有成效的关系。
与未完成选择过程的候选人保持联系不仅有助于创建必要的基准。但它也反映了雇主的品牌，并在提升候选人体验方面发挥了整体作用。
设计有效的沟通策略虽然在招聘过程中倾听您的候选人是候选人经历的重要组成部分，但了解与未来员工沟通的内容和方式同样重要。根据一项候选人行为研究，只有14％的求职者认为雇主能够做出回应。通过社交媒体和其他数字平台，招聘人员有更多机会确保他们能够有效地接触候选人。 根据任仕达的报告，一家公司97％的高级候选人希望招聘人员在被动招聘时采用高度个性化的方法。虽然可以很容易地接触到更多的候选人，但知道提出的信息是构建有效候选人体验的关键。为此，需要评估对候选人偏好的理解以及数字和离线的各种渠道的范围。专注于消除负面经验
改善候选人经历的一个关键组成部分是减少招聘过程中出现负面经历的可能性。由于经验不佳，候选人更有可能使用社交媒体表达他们的投诉。使招聘过程变得不那么繁琐，清晰有效地沟通，在整个招聘过程中吸引候选人，以及创新招聘策略都可以减少候选人招聘经历不佳的机会。
让技术成为你的盟友
将AI，预测分析，数字化，自动化等技术嵌入到招聘流程中可以减轻痛点。但与现代解决方案一样，此类技术并不是创建强大候选体验的终点。它仍取决于招聘人员如何有效利用它们。要做到这一点，重要的是使用技术来弥补差距。最近的一项研究发现，尽管99%的受访者投资于求职者跟踪系统和另一种招聘技术，如评估系统和推荐检查系统，但许多人指出，在确保招聘成功方面，人际接触仍然是最重要的。这对于建立良好的候选人体验至关重要。例如，SumTotal系统招聘允许招聘人员重新设计他们的招聘，通过使用最新的技术工具来关注候选人的经验。它提供了智能手机优化的求职网站等功能，为求职者和招聘人员提供了应用功能、候选人匹配、自动化和智能面试工具，以及端到端的易用用户体验。以上由AI翻译，仅供参考！作者：Dhruv Mukerjee来源：https://www.peoplemattersglobal.com/article/transform-talent/why-hr-leaders-need-to-leverage-consumer-grade-tech-22955
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