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Galileo™
【Josh Bersin】2024年人力资源预测：全球寻求提高生产力
在过去的二十年里，我一直在撰写有关人力资源预测的文章，但今年有所不同。在我看来，今年将是打破模式、改变企业每个角色的一年。人工智能不仅会改变每家公司和每项工作，而且公司将开始不懈地追求生产力。
想想我们的过去。2008 年金融危机之后，世界进入了一个加速增长的零利率时期。公司收入增长，雇佣员工，股价上涨。招聘继续以疯狂的速度进行，导致 2019 年底的失业率达到了破纪录的 3.5%。
大流行病来袭，半年内一切都停滞不前。2020 年 4 月，失业率飙升至 15%，公司纷纷让员工回家，我们重新设计了产品、服务和经济，以应对远程工作、混合工作安排以及对心理健康的关注。
一旦经济复苏（得益于美国的财政刺激政策），企业又回到了旧的招聘周期。但随着利率上升和需求下降，裁员现象再次出现，在过去的 18 个月里，我们看到了招聘、裁员，然后再次招聘以恢复经济。
为什么会出现跷跷板效应？
首席执行官和首席财务官们是在我们称之为 "工业时代 "的环境下工作的--招聘促进增长，然后在经济放缓时裁员。
如今，当我们进入 2024 年时，一切都不同了。我们必须 "囤积人才"，投资于生产力，重新发展和调配人员以实现增长。
我们所处的世界失业率高达 3.8%，几乎每个岗位都存在劳动力短缺问题，员工的权力越来越大，员工的要求也越来越高：要求加薪、灵活性、自主性和福利。每年有超过 20% 的美国雇员更换工作（每月 2.3%），其中近一半是进入新的行业。
为什么会出现这种 "新常态"？
原因有几个。首先，正如我们在《全球劳动力情报》（Global Workforce Intelligence）研究中所讨论的那样，行业正在重叠。每家公司都是一家数字公司；每家公司都希望建立经常性收入流；不久之后，每家公司都将依靠人工智能运行。过去停留在某一行业内的职业正在转变为 "基于技能的职业"，使人们比以往任何时候都更容易跳槽。
其次，员工（尤其是年轻人）感到有能力按照自己的意愿行事。他们可能会悄悄辞职、"挣工资 "或抽出时间转行。他们认为自己的人生还有很长的一段路要走（人们的寿命比 20 世纪 70 年代和 80 年代要长得多），因此他们不介意离开你的公司去其他地方发展。
第三，生育率持续下降，劳动力短缺将加剧。日本、中国、德国和英国的劳动力人口都在减少。未来十年左右，大多数其他发达经济体也将如此。
第四，工会正在崛起。得益于华盛顿的新理念，我们在谷歌、亚马逊、星巴克、通用汽车、福特、Stellantis、Kaiser、迪士尼、Netflix 等公司都看到了工会活动。虽然工会在美国劳动力中的参与率不到 11%，但在欧洲却要高得多，而且这一趋势还在上升。
这一切意味着什么？
老式的 "以雇佣促发展 "模式并不总是奏效。在这个后工业时代，我们必须关注员工的发展、保留、参与和生产力。与 "以招聘求发展 "相比，我们必须采用系统性的 "四R "模式。
业务绩效 "的真正含义是什么？
如果你是一位首席执行官，你需要的是收入增长、市场份额、盈利能力和可持续性。如果你无法通过招聘实现增长（员工不断以奇怪的方式 "激活"），你还有什么选择？很简单：实现自动化，提高生产力。
为什么我认为这是 2024 年的重要话题？有三大原因。
首先，首席执行官们对此非常关注。
普华永道 2024 年首席执行官调查发现，首席执行官们认为他们公司 40% 的工作浪费了生产力。
这听起来令人震惊，但对我来说却是事实：太多的电子邮件、太多的会议、混乱的招聘流程、官僚的绩效管理等等。(其中一些问题就是人力资源部门造成的）。
第二，人工智能使其成为可能。
人工智能旨在提高白领的工作效率。(生成式人工智能能让我们更快地找到信息，了解趋势和异常值，进行自我培训和学习，并清理我们像负担一样随身携带的文件、工作流程、门户网站以及后台合规和管理系统等乱七八糟的东西。
第三，我们需要它。
找人都这么难，还怎么发展？去年的招聘时间增加了近 20%，就业市场变得更加艰难。你能在技术技能方面与谷歌或 OpenAI 竞争吗？
内部开发、改造和自动化项目就是答案。有了生成式人工智能，机会无处不在。
这一切对人力资源意味着什么？
正如我在《人力资源预测》中所述，我们有很多问题需要解决。
我们必须加快向动态工作和组织结构的转变。我们必须集中精力，务实地掌握技能。我们必须重新思考 "员工体验"，处理我们称之为 "员工激活 "的问题。我们必须对人力资源技术、招聘和学习与发展系统进行现代化改造，利用人工智能使这些系统更加有用。
我们的人力资源团队也将由人工智能驱动。正如我们的 Galileo™ 客户已经告诉我们的那样，精心设计的 "专家助理 "可以彻底改变人力资源人员的工作方式。我们可以成为 "全栈 "人力资源专业人士，在几秒钟内而不是几周内找到有关团队的数据，并在几秒钟内与直线领导分享人力资源、领导力和管理实践。(伽利略被世界上一些最大的公司用作管理教练）。
还有其他一些变化。随着公司将重点放在 "通过提高生产力实现增长 "上，我们必须考虑每周 4 天工作制、如何将混合工作制度化，以及如何以更有效的方式联系和支持远程员工。我们必须重新关注领导力发展，在一线管理人员身上花费更多时间和金钱，并继续投资于企业文化和包容性。我们必须简化和重新思考绩效管理，我们必须解决薪酬公平这一令人头疼的问题。
还有更多。
我们必须将 DEI 计划嵌入到业务中（人力资源 DEI 警察的时代已经过去了）。我们必须清理我们的员工数据，以便我们的人工智能和人才智能系统准确可靠。我们必须转变思维，从 "支持业务 "转变为 "成为有价值的顾问"，并将我们的人力资源服务产品化，正如我们的系统性人力资源研究报告所指出的那样。
所有这些都将在我们本周发布的长达 40 页的新报告《2024 年人力资源预测》中详细阐述，其中包括一系列帮助您思考所有这些问题的行动计划。
让我提醒您一个重要的问题。生产力是人力资源部门存在的理由。
我们所做的一切，从招聘、辅导、发展到组织设计，只有在帮助公司发展的情况下才能取得成功。作为流失率、参与度、技能和领导力方面的专家，我们人力资源部门每天都要思考如何提高员工和组织的生产力。2024 年将是人力资源部门专注于这一更高使命的伟大一年。
最后一件事。
报告中有 15 项详细预测，每项预测都附有一系列行动步骤供您参考。最后一项是真正为你们准备的：关注人力资源的技能和领导力。作为公司人事流程的管理者，我们必须关注自身的能力。2024 年将是我们成长、学习和表现的一年。如果我们能很好地处理这 15 个问题，就能帮助我们的公司在新的一年里蓬勃发展。
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Galileo™
【Josh Bersin】2024：永远改变商业的一年
Josh Bersin的这篇文章回顾了 2023 年，并讨论了 2024 年的重大事件，今年是永远改变商业的转折点。因为我们正在进入一个劳动力短缺、公司重新设计、人工智能驱动业务转型的世界。回顾 2024 年，我们会意识到这是非常关键的一年。
以下是文章详细内容：
有趣的是，整个 2023 年，人们都在担心经济衰退，但这并没有发生。事实上，在经济和金融方面，我们度过了非常强劲的一年。美国和全球的通货膨胀率都在下降。我们确实不得不承受利率上升的冲击，但这是早该发生的。
我真的认为，我们遇到的问题是我们的低利率时间太长，鼓励了投机性投资。现在，经济更加理性，消费需求高涨，商业环境稳固，股市表现良好。纳斯达克指数几乎创下了历史新高，七大超级股表现极为出色：大型科技公司、大型零售商、石油公司、许多消费奢侈品公司表现极为出色。唯一表现不佳的公司是那些无法完成转型的公司。
在文化方面，最高法院推翻了教育领域的平权法案，导致了多元化和包容性的政治反弹。Elon Musk的 "唤醒心灵病毒"（woke mind virus）以及类似的讨论进一步推动了 "多元化与包容性 "计划的发展，这让首席多元化官的日子变得不好过。我们正在经历两场战争，这对许多公司来说意义重大。我知道你们中的很多人已经关闭了在俄罗斯的业务，而在以色列开展业务的人日子也不好过。在这段时间里，有关员工敬业度的每项数据都显示，员工们已经精疲力竭、疲惫不堪、压力重重。他们感到工作过度。
尽管员工有这样的情绪，但工资还是上涨了 5%以上，换工作的人工资也提高了 8%或更多。失业率很低，因此工作机会很多。你可能会问自己，为什么人们会有压力？
我认为这是大流行病的持续影响：远程工作的挑战、混合工作的复杂性和不一致性。还有一点：劳动力中的年轻一代，那些比婴儿潮一代活得更长的人，基本上都在说，我并不想为了出人头地而自杀。我想有自己的生活。我想静静地辞职。如果我的公司不照顾我，我就拿我的工资去工作，也就是说，我拿多少工资我就努力工作，不会超过这个数。这种心态为每周四天工作制创造了环境，我认为它的到来比你想象的要快。工会，在政治上是有利的，正在以25年、30年来的最高速度发展。
通货膨胀和提高工资以吸引人才的需要导致了薪酬公平问题。这个领域比你想象的要复杂得多。您可以从我们的研究中了解到这一点，在 2024 年，它属于您的清单。2024 年，年轻劳动力对职业重塑、职业发展、成长计划、辅导、导师、盟友关系和支持的需求也将十分巨大。这意味着，如果你在零售业、医疗保健业、酒店业或其他雇用年轻人的行业，你必须满足这种对福利的巨大需求。这些都是在 2023 年变得非常明显的事情。
但让我们来谈谈房间里的大象：2023 年发生的最大事情是人工智能。
从媒体到出版，从人力资源技术到招聘，从员工发展到员工体验，人工智能改变了我们的一切对话。你们可能知道，我非常看好人工智能。我认为它将对我们的公司、工作、事业和个人生活产生巨大的变革性影响。人工智能将改善我们的健康、我们的学习能力、我们消费新闻的方式（注意，《纽约时报》刚刚起诉 OpenAI 和微软侵犯版权）。人工智能几乎将改变我们生活的方方面面。
你们中的大多数人都在试图理解它，并了解它的适用范围。你们中的许多人都被你们的首席执行官告知，"我们需要为公司以及人力资源部门制定一项人工智能战略"。人力资源部门的人工智能战略是一回事，但更大的话题是公司的其他部门。因此，人力资源部门必须成为这场变革的一部分：我们需要的新角色、新工作、新奖励和新技能。
今年，我很高兴我们推出了伽利略™（Galileo™），你们中大约有 500 人已经在使用它。我们将在二月份为所有企业会员推出企业版，所以企业会员请继续关注（或加入）。Galileo 以一种易用、安全和高价值的方式将人工智能引入人力资源领域，因此它将帮助您制定战略。它基本上已经准备就绪。今年晚些时候，我们将向 JBA 社区等推出一个版本。人工智能，尽管充满了恐惧，但它已经是一项非常积极的技术。
下一步我们将何去何从？正如本文标题所言，我认为今年将是永远改变商业的一年。我并不想夸大其词，我真的看到了一个转折点。让我给你讲个故事。
大约十年来，我一直在写关于组织扁平化、打破等级制度、创建我称之为网络化组织的文章。现在这已成为主流，我们决定称之为动态组织。
正如你在 "动态组织 "研究或 "后工业时代 "研究中所读到的，我们的意思是，工作、职业、组织和公司的职能层级正在被打破，这是有充分理由的。
我们之所以有职能层级、工作级别和各自为政的业务职能，是因为它们是按照工业时代的模式设计的，当时企业通过大规模销售产品和服务来赚钱。汽车行业、石油和天然气行业、制造业、CPG 行业，甚至制药公司，本质上都是在制造产品、将产品推向市场、投放市场、销售产品，并以线性链条的方式分销产品。这种 "可扩展的工业商业模式 "就是我们设计组织的方式。
因此，我们建立了大型研发组织、大型产品管理组织、产品设计和包装组织、大型营销组织、大型销售组织、大型业务开发和分销组织、供应链组织等等（包括财务和人力资源）。所有这十个或十五个业务职能部门都有自己的等级制度。因此，作为一名员工，你要沿着这些层级向上发展。1978 年，当我作为一名工程师从大学毕业时，我就进入了其中的一个层级。
每个员工都是工程师、销售员、市场经理或其他什么职位，你在金字塔中一路向上。在你职业生涯的某个阶段，你会跳槽去做其他事情，但那是相当不寻常的。这并不是真正的职业道路。你在那个行业工作 35-40 年，然后退休。
很多公司都有另一种结构：管理和劳动。管理层决定 "做什么"，员工 "做什么"。
所有这些设计帮助我们建立了我们今天使用的大部分人力资源实践，包括招聘、薪酬、绩效管理、继任、职业管理、目标设定、领导力发展等等。今天，如果你看看世界上最有价值的公司是如何运作的，就会发现它们不再是这样运作的了。为什么？因为这样会像糖浆一样拖慢速度。如果你要想出一个新点子，就必须穿越职能层级，那就需要几个月或几年的时间才能创造出新东西。
如今，价值是通过创新、及时投放市场、贴近客户以及提供独一无二的高价值产品来创造的。等级制度 "根本不是为此而设计的。
这里有几个教条值得思考。我们过去认为，所有新创意都来自研发。这太疯狂了。研发当然很重要，但世界上一些最具创新精神的公司甚至没有研发部门，他们有的只是产品团队。微软的研究部门甚至没有发明人工智能，公司不得不与 OpenAI 合作，而 OpenAI 是一家只有不到一千名员工的公司。
这里还有一个值得考虑的问题。德勤（Deloitte）的顾问们曾经谈论过 "边缘创新"，也就是所谓的 "臭鼬工程"。我们曾建议客户 "将新创意与规模业务分开"，这样新创意就不会被压制或忽视。如今，所有的新创意都来自运营业务，我们以实时的方式进行迭代。因此，另一种工业组织结构已不再适用。
因此，我们在动态组织中一直在经历的是，我们必须把公司设计得更加扁平化。我们必须简化职位名称和描述，这样人们就可以四处走动。我们必须将员工组织成跨职能团队，我们必须激励和培训员工跨越职能孤岛开展工作。我们必须建立灵活的工作组，必须围绕团队和项目重新进行绩效管理，而不是围绕个人目标和逐级目标。我们需要在系统中建立薪酬公平，这样无论你从哪里开始工作，都能获得公平的薪酬。
让我们来谈谈薪酬。等级制度的一个问题是，你每年都会根据绩效考核加薪。几年后，你的薪酬可能会因为你的考评而与坐在你旁边的人相差很多。但你的业绩可能并不比他们多。这是不公平的。
如果你进入公司时是市场营销专业出身，那么你赚的钱就比工程专业出身的人少。但五年后，你们可能做着同样的工作，却赚着不同的钱。此外，还有性别偏见、年龄偏见和其他非绩效因素。在我们所说的 "技能择优 "中，薪酬公平问题必须得到解决。
我们必须为员工提供发展性职业、人才市场、开放的工作机会和指导。而这些人才实践正是提高活力的促进因素。去年，Salesforce、Meta 和其他科技公司都遇到了缺乏活力的问题。Salesforce 在大流行病后的最后一个上升周期中雇佣了数千名销售人员，一年后又裁掉了其中的大部分。Meta 也做了同样的事。下一个可能是谷歌。
这些以工业思维运作的公司认为，发展的唯一途径就是雇佣更多的销售人员、工程师或营销人员。但这些业务职能部门的人员数量并不一定能推动增长和盈利。重要的是他们如何协同工作以及他们做了什么，而不是他们有多少人。
我们通过招聘、招聘、再招聘来实现公司发展的旧观念已经一去不复返了。这已经行不通了。这仍然是公司发展的一部分，你总是在招聘人员来取代别人，带来新的技能，等等，带来新的视角。但在一个充满活力的组织中，很多成长都来自内部。人也在成长。
就连 "成长型思维 "这个词也被用滥了。我们需要有一种组织成长的心态，这样我们才能作为一个组织而成长。英特尔就是一个很好的例子。英特尔在半导体制造和研发方面迷失了方向。现在，他们正在内部重塑自我，股价也一飞冲天。他们没有聘请大师来告诉他们该怎么做，他们知道该怎么做。他们只需要去做。
谷歌拥有的人工智能工程师比 OpenAI、Anthropic 和其他所有小公司加起来还多，但他们执行得不好。现在他们执行得更好了。他们将人工智能团队整合为跨职能小组，并与其他业务领域共享 YouTube 的知识产权。我敢打赌，一旦他们在人工智能领域取得进展，他们一定会超越许多其他公司。这就是动态组织的一部分。
作为人力资源人员，你们比任何人都更清楚，如果公司里有多个小组在做相互竞争的事情，而他们却因为互不了解或互不交谈而无法协同工作，那将是多么的功能失调。没有交叉施肥，或者他们在保护自己的地盘。所有这些都妨碍了组织的活力。
这与明年的工作息息相关，因为它已经深入人心。人才市场、职业发展途径、基于技能的组织、基于技能的招聘、基于技能的薪酬、基于技能的职业、基于技能的发展等等......这些都不仅仅是人力资源方面的时尚，而是应对这一重大转变的解决方案：让企业更具活力。尽管等级森严的公司在过去很有价值，但现在已经不能很好地运作了。
Josh Bersin的《不可抗拒》（Irresistible）现在，这不是A-B转换类型的东西。这是一种进化，但速度非常快。我们提出 "系统人力资源"（Systemic HR）这一概念的原因是，我们人力资源部门也必须做同样的事情。人力资源部门本身是各自为政的。我们有招聘小组、DEI 小组、薪酬小组、L&D 小组、业务合作伙伴、合规小组、福利小组。我们这边有人在做 EX 项目，那边有人在做数据管理项目，还有一个人员分析小组。
这些都是属于人力资源部门的重要职能领域。但是，如果他们不能共同解决公司面临的问题，我指的是大问题，如增长、盈利能力、生产率、并购等，那么谁会在乎呢？那么你就处于系统人力资源的一级或二级。我们围绕业务问题制定了系统人力资源计划。这就是我们提出新的人力资源运营模式的原因。
我认为系统化人力资源将是 2024 年的一件大事，原因有很多。我们不仅生活在劳动力短缺的环境中，而且还有另一个助推器，那就是人工智能。对于那些使用过伽利略系统的人来说，我希望你们今年都有机会使用它，人工智能能够从公司的许多来源收集信息、数据和文本，并对公司正在做的事情做出判断，这绝对令人难以置信。
如果你在销售部门工作过，如果你在营销部门工作过，如果你在财务部门工作过，你和我一样清楚，这些都是各自为政的小组。很少有公司拥有真正集成的数据管理系统，将所有客户数据与销售数据、收入数据、营销数据相匹配。 客户数据平台是一个想法，但并不经常出现，而且要做到这一点，需要数千万至数亿美元和许许多多的系统。而人工智能几乎可以自动做到这一点。
因此，当你将伽利略这样的工具整合在一起，并将我们的研究作为语料库的一部分，再添加公司员工流失率等数据或薪酬变化，你只需提出一个问题，就能看到薪酬与流失率之间的关系。你不必花几个月的时间去做分析，也不必试图找出分析结果是否正确。这种情况在公司的销售、客户服务、研发和市场营销等各个部门都在发生。
因此，这种更加一体化、更具活力的组织正在你眼前发生。2024 年，这就是我们现在要做的几乎所有事情的背景。
另一个背景是劳动力市场，这将是非常艰难的。你们已经从我们和其他人那里了解到劳动力市场现在有多么紧张。美国的失业率为 3.8%，而且不会有太大改善。即使出现经济衰退（这一点值得怀疑），也没有足够的人来雇佣。美国的生育率很低，即使每家公司都为员工提供生育福利，让他们都生孩子，这些人也需要二十年才能去工作。因此，所有发达国家： 美国、英国、加拿大、德国、日本、北欧、中国、俄罗斯的生育率长期处于低水平。世界银行认为，几乎所有发达经济体的劳动人口都将在十年内缩减。
由于招聘将变得更加困难，我们将看到越来越少的工作人口，公司在招聘时必须更加统筹兼顾。我们都必须关注 "四个R"：招聘（Recruit）、留住（Retain）、再培训（Reskill）、再设计（Redesign）。这就要求人力资源部门进行大量的工作重新设计、职业重塑，并认真研究如何培养技能而不是招聘技能，以及如何利用我们作为人力资源专业人士所拥有的工具来帮助组织提高生产力，而不仅仅是招聘、招聘、再招聘。
我用两件事来衡量公司的成功。其一是企业的耐力：企业在起起伏伏中的表现如何？二是员工人均收入。与同行相比，员工人均收入低的公司往往是管理不善的公司。当然，行业差异也很大。
在我们进行 GWI 行业研究时：医疗保健、消费品、制药、银行业，我们可以看到，表现优异的公司在员工人数方面都非常高效。我们还发现，这些公司实际上正在实施系统人力资源实践。
另一个驱动因素是我们生活在服务经济时代。有趣的是，在美国，超过 70% 的 GDP 现在是服务业。因此，你拥有的人，你公司里的人，就是产品。如果每个人每一美元的收入不能带来很好的产出，那么你的公司就没有经营好。
这就引出了许多管理话题。
我们如何培养早期和中层领导者？
我们如何重新思考员工的真正需求？员工敬业度和员工体验这些话题其实已经有 25 到 30 年的历史了。它们需要大规模更新。
我们该如何在学习与发展中实施人工智能，并取代那些人人痛恨却又无法摆脱的旧系统？
在我们用人工智能系统取代人力资源技术的过程中，ERP 供应商将扮演什么角色？
我们将如何实施可扩展的人才智能？在劳动力短缺的世界里，人才智能变得更加重要，无论你将其视为采购和招聘，还是内部流动，抑或只是一项战略规划举措。
我们该如何适应人工智能？
还有一个问题是系统化人力资源，发展你的团队、你的职能、你的运营模式，使其更具适应性和活力。
回顾2023年，我觉得这是我度过的最迷人、最有趣、最充实的一年。我总是为你们感到惊讶、印象深刻、充满活力，为你们这些在火线上处理这些复杂问题的人感到惊讶、印象深刻、充满活力，为你们这些在火线上处理这些复杂问题的人感到惊讶、印象深刻、充满活力，为你们这些在火线上处理这些复杂问题的人感到惊讶、印象深刻、充满活力。我对人力资源行业的印象一年比一年深刻，一年比一年兴奋。我认为，很多不从事人力资源工作的人认为，我们只是做一些合规和管理方面的事情，以及解雇员工。这只是我们工作的一小部分。
2024 年将是重要的一年。作为人力资源专业人士，你必须学习很多东西。你要学习系统的人力资源问题，你要学习人工智能，你还要学习如何成为一名顾问。
毫无疑问，在未来十年或二十年，动态组织管理将成为一个越来越大的问题--我们如何管理员工和公司。我指的管理不是监督，而是发展、调动、留用、薪酬、文化等所有这些方面。
离开 2023 年时，我对人工智能的未来充满信心。如果你害怕人工智能，深呼吸，放松。它不会咬你。这里没有什么邪恶的东西。这是一个数据驱动的系统。如果你不掌握数据，你就无法从人工智能中获得很多价值。
世界从来都不是完美的。它从未完美过。过去不完美。未来也不会完美。
但是，如果你愿意，你所生活的环境和你所创造的环境可以是充实的、愉快的、富有成效的、健康的和有趣的。我认为我们都有机会做出这样的决定。
也很期待与大家一起度过一个精彩的 2024 年。
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Galileo™
大咖谈：2024的AI正在以比预想更快的速度改变企业学习
在受人工智能影响的所有领域中，最大的变革或许发生在企业学习领域。经过一年的实验，现在很明显人工智能将彻底改变这个领域。
让我们讨论一下 L&D 到底是什么。企业培训无处不在，这就是为什么它是一个价值 3400亿美元的市场。工作中发生的一切（从入职到填写费用账户再到复杂的操作程序）在某种程度上都需要培训。即使在经济衰退期间，企业在 L&D 上的支出仍稳定在人均 1200-1500 美元。
然而，正如研发专业人士所知，这个问题非常复杂。有数百种培训平台、工具、内容库和方法。我估计 L&D 技术空间的规模超过 140 亿美元，这甚至不包括搜索引擎、知识管理工具以及 Zoom、Teams 和 Webex 等平台等系统。多年来，我们经历了许多演变：电子学习、混合学习、微型学习，以及现在的工作流程中的学习。
生成式人工智能即将永远改变这一切。
考虑一下我们面临的问题。企业培训并不是真正的教学，而是创造一个学习的环境。传统的教学设计以教师为主导，以过程为中心，但在工作中常常表现不佳。人们通过多种方式学习，通常没有老师，他们寻找参考资料，复制别人正在做的事情，并依靠经理、同事和专家的帮助。因此，必须扩展传统的教学设计模型，以帮助人们学习他们需要的东西。
生成式 AI 登场，这是一种旨在合成信息的技术。 Galileo™ 等生成式人工智能工具可以以传统教学设计师无法做到的方式理解、整合、重组和传递大型语料库中的信息。这种人工智能驱动的学习方法不仅效率更高，而且效果更好，能够在工作流程中进行学习。用户可以提出任何他们想要的问题，并获得与其需求相关的答案。
早期，在工作流程中学习意味着搜索信息并希望找到相关的东西。这个过程非常耗时，而且常常没有结果。生成式人工智能通过其神经网络的魔力，现在已经准备好解决这些问题，就像 L&D 的瑞士军刀一样。
这是一个简单的例子。我问 Galileo™（该软件经过 25 年的研究和案例研究提供支持），“我该如何应对总是迟到的员工？请给我一个叙述来帮助我？”它没有带我去参加管理课程或给我看一堆视频，而是简单地回答了问题。这种类型的互动是企业学习的大部分内容。
让我总结一下 AI 在 L&D 中的四个主要用例：
生成内容：人工智能可以显着减少内容创建所需的时间和复杂性。例如，移动学习工具Arist拥有AI生成功能Sidekick，可以将综合的操作信息转化为一系列的教学活动。这个过程可能需要几周甚至几个月的时间，现在可以在几天甚至几小时内完成。其他工具，例如 Sana、Docebo Shape 和 user-focused learning platform 360 Learning 同样令人兴奋。
个性化学习者体验：人工智能可以帮助根据个人需求定制学习路径，改进根据工作角色分配学习路径的传统模型。人工智能可以理解内容的细节，并使用该信息来个性化学习体验。这种方法比杂乱的学习体验平台（LXP）有效得多，因为后者通常无法真正理解内容的细节。
Uplimit 是一家致力于构建 AI 平台以帮助教授 AI 的初创公司，正在使用其Cobot 以及其他工具，为技术专业人员学习人工智能提供个性化指导和提示。 Cornerstone 的新 AI 结构按技能推荐课程，Sana 平台将 Galileo 等工具与学习连接起来，而新的 AI- SuccessFactors 中的功能还为用户提供了基于角色和活动的有组织的学习视图。
识别和发展技能：人工智能可以帮助识别内容中的技能并推断个人的技能。这有助于提供正确的培训并确定其有效性。虽然许多公司正在制定高级技能分类策略，但真正的价值在于可以通过人工智能识别和开发的细粒度、特定领域的技能。Eightfold, Gloat,和SeekOut，可以推断员工技能并立即推荐学习解决方案。
用知识工具取代培训：人工智能在学习与发展中最具颠覆性的用例也许是完全取代某些类型培训的潜力。人工智能可以创建提供信息和解决问题的智能代理或聊天机器人，从而可能消除对某些类型培训的需求。这种方法不仅效率更高，而且效果更好，因为它可以在个人需要时为他们提供所需的信息。
沃尔玛今天正在实施这一举措， LinkedIn Learning 正在向 Gen AI 搜索开放其软技能内容，很快 Microsoft Copilot 将通过 Viva Learning 找到培训。
这里有一个重要的“陷阱”：我们必须教会自己（和员工）如何“提示”这些系统。我确信我们的人工智能工具将很快变得更加智能、更具对话性，但到 2024 年，我们将花费大量时间教用户如何提示人工智能系统为我们提供我们想要的答案。
这里潜力巨大
在我作为分析师的这些年里，我从未见过一种技术具有如此大的潜力。人工智能将彻底改变学习与发展领域，重塑我们的工作方式，以便学习与发展专业人员可以花时间为企业提供咨询。
L&D 的未来已经到来，而这一切都由人工智能驱动。
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Galileo™
Josh Bersin公司推出Galileo™——全球首款人工智能人力资源专家助理
众所周知，人力资源专业人员在企业中扮演着重要、复杂和不断变化的角色。这 3,000 万名专业人员担任着 250 多个工作角色，掌握着 400 多项技能，帮助公司进行各方面的管理：招聘、发展、领导力、辅导、多样性、薪酬、福利、混合工作等。此外，他们还必须选择和实施各种技术和工具，以帮助公司发展。
Josh Bersin Company通过 25 年的研究以及对数千家公司和供应商的采访，积累了最值得信赖的最佳实践、供应商信息、基准、案例研究和人力资源专业发展工具库。
去年春天，我们开展了一个建立 "HR Copilot "的项目，将我们的内容整合到一个人工智能生成平台中。结果令人惊叹：利用 Gen AI，我们能够打造令人惊叹的全新体验：用户可以提出问题、比较供应商、深入研究解决方案，并生成实施计划、RFP 模板等。
今天，在我们不断努力帮助人力资源专业人士为公司创造价值的过程中，我们准备推出这一产品。我很高兴向大家介绍全球首款人工智能人力资源专家助理 Galileo™。(加入等待名单）
每个人力资源问题都有答案
正如伽利略绘制天体图来解释宇宙一样，我们的Galileo™让人力资源团队有能力了解、学习和寻求人力资源各个领域的最佳实践。伽利略™由萨纳公司的人工智能平台提供支持，用户可以完全访问乔希-贝尔辛公司的所有综合研究、文章和工具。与基于互联网的人工智能工具不同，伽利略不含任何宣传材料，为您提供可信、详细、可验证的准确信息。
我们设计的 Galileo™ 是人力资源专业人士 "随时随地 "学习、提问和制定解决方案的资源。
Galileo™ 可以回答数百个主题的问题，提供有关供应商和人力资源技术的详细信息，起草招标书和实施计划，并为用户提供指导、案例研究和基准。Josh Bersin 公司的所有研究报告都可即时获取，并可访问深度报告、播客、文章和课程。这包括访问我们的成熟度模型、框架、案例研究和我们的新术语定义 The Josh Bersin Company Lexicon™。
Galileo™ 将彻底改变人力资源专业人员的工作方式。您不必再猜测如何制定新计划或了解供应商--准确的信息唾手可得。
伽利略是学习、设计和解决问题的助手
许多人力资源问题都很复杂。为了让解决问题变得简单，Galileo 包含一个由 50 多个预定义 "提示 "组成的库，可帮助专业人员解决招聘、入职、绩效管理、培训等主题，以及构建技能分类法、实施薪酬公平、劳动力规划或设计能力学院等多学科主题。
我们将这些提示设计成链式，因此当您提出问题时，伽利略会引导您学习、探索，并进一步帮助您解决疑问。(伽利略入门指南》向您展示了一些可用的解决方案）。
企业就绪： 伽利略是您公司的专家助手
还有更多。在使用伽利略的过程中，您会希望在系统中加入自己的人力资源政策和内部信息。得益于 Sana 的架构，伽利略允许用户和团队将您的信息添加到语料库中，从而使伽利略成为贵公司的内部人力资源和员工助理。在这个私人工作空间，您的数据和隐私都将受到保护： 伽利略是一个企业级的安全平台，可将您的数据与其他数据隔离，并由The Josh Bersin Company的研究人员进行预先训练。
我们与 Sana 的合作关系更进一步。萨纳平台不仅能提供规模和速度，还能让我们构建多个人工智能助手。如果您需要针对特定人力资源领域（如人才招聘、L&D、DEI 或部门经理）量身定制的专家助理，我们无需编写代码即可创建。
"Josh Bersin Company 首席执行官兼创始人 Josh Bersin 说："这仅仅是个开始。"这一颠覆传统的产品将改变公司运营人力资源组织和管理员工的方式，使任何专业人员都能在短时间内成为世界级专家。伽利略是一个支持性的发展助手，随时准备为用户提供详细的解答、实际案例和指导。
Galileo 最初将面向我们的企业会员，明年晚些时候我们将推出面向乔希-贝尔辛学院会员的版本。
我们要感谢萨纳公司的合作，并期待在未来几个月内迅速发展伽利略系统。任何有兴趣体验伽利略的人都可以注册加入等待名单。我们预计在 2024 年初全面投入使用。
问题：
伽利略涵盖哪些主题？
Galileo 存储了超过 50,000 页的 Josh Bersin 公司研究报告，包括播客、文章以及有关各种主题的综合数据和分析。其中包括人才招聘、人才管理、企业培训、多样性与包容性、组织设计、奖励与认可、薪酬与薪酬公平、绩效管理、领导力发展、全球人力资源运营、混合工作、文化、变革管理以及人力资源技术的各个主要领域。
伽利略涵盖了 500 多家供应商，而且数据库每周都在不断扩大和更新。随着时间的推移，Galileo 还将包括有关新供应商产品、劳动力市场、技能和能力以及人力资源重要法规变化的实时信息。
要了解伽利略的功能，请查看 "伽利略入门指南"。
伽利略是生成式人工智能吗？
是的，伽利略是一种先进的生成式人工智能解决方案，用户可以提出问题，系统会提示比较供应商、列出最佳实践，甚至创建实施计划、历史视角和深入分析。这意味着人力资源专业人员可以提出任何简单的问题，伽利略不仅会回答问题，还会给用户后续提示，帮助他们了解更多信息、查找实例或下载详细报告、文章、播客或工具。
提供哪些研究和信息？
在过去的三十年中，Josh Bersin 公司几乎研究了人力资源的每一个领域，开发了深入的成熟度模型、框架、基准和案例研究。我们还添加了乔希的所有博客、播客和视频--我们还将添加更多内容。虽然伽利略不包括法律法规指南（可在当地司法系统中查找），但它涵盖了人力资源的每个主要领域，使任何人力资源领导者或专业人士都能快速学习、查找实例并解决问题。
我们如何知道伽利略信息是准确的？
与公共领域的工具不同，伽利略完全是在乔希-贝尔辛公司（The Josh Bersin Company）的庞大信息和研究语料库中训练出来的。这意味着它不会出现互联网系统所遇到的 "人工智能漂移 "问题。事实上，情况恰恰相反：用户在查询和使用系统时，系统会对生成的答案进行评分，并随着时间的推移变得更加智能。
我如何知道伽利略是安全的？
伽利略不对用户输入进行任何底层语言模型训练，因此消除了数据泄露的风险。为 Galileo 提供支持的 Sana 是单一租户，已通过 ISO 27001 认证，并符合 GDPR 要求。所有数据在静态时使用 AES 256 加密，在传输过程中使用 TLS 1.2+ 加密。该平台遵循数据隐私法规和准则，以保护每位用户。
我能否使用伽利略创建自己的人力资源助理？
是的，Galileo建立在高度可配置的Sana平台上，使用户和团队能够添加自己的内容并创建新的人工智能助理。我们将向企业客户提供这些私人工作空间功能，然后在2024年晚些时候向JBA会员推出。
伽利略与其他人工智能工具有何不同？
许多公司都在通过公共互联网工具尝试使用生成式人工智能。伽利略与这些现有的人工智能工具不同，原因如下：
企业规模、范围和安全性。伽利略建立在企业级人工智能平台上，能够加载大量公司信息。这意味着您可以在 Josh Bersin 公司语料库的基础上，安全地为人力资源专业人员和公司其他用户添加自己的流程、培训、合规文件和支持材料。
专业知识的深度。您从 Galileo 获得的答案和支持都是基于 Josh Bersin Company 提供的大量资料库，Josh Bersin Company 是世界领先的企业学习、人才管理和人力资源咨询公司之一。The Josh Bersin Company 对 Galileo 进行了定制，使其在回答问题时就像来自其组织的专家顾问一样。
来源归属。其他人工智能聊天工具不会始终如一地支持其答案，而 Galileo 则会在每个答案中注明来源，并提供具体参考资料和 Josh Bersin 公司资料库中的进一步学习内容。对于企业会员，您可以下载并阅读详细的资料来源。
隐私。其他助手可能会对您的数据和使用情况进行训练，从而导致数据泄露的风险，而 Galileo 可让您上传自己的内容，无需对您的数据进行任何底层大型语言模型训练。
工作流程支持。除了回答问题和集思广益，Galileo 还能帮助您解决起草实施计划等日常任务，因为它可以根据人力资源专家资源和您的组织信息生成内容。
随着时间的推移，伽利略如何变得更加智能？
正如我们所说，伽利略很聪明，而且一直在变得更聪明。它通过多种功能来实现这一点。
首先，Galileo 不断整合、标记、转录乔希-贝尔辛公司的所有内容并编制索引，确保系统始终接受最新研究、发现和供应商信息的培训。我们每天都会添加新的信息。
其次，通过检索增强生成（RAG）来生成问题的答案，识别语义相关的视频、音频和文本，对来源进行排序，并将生成的答案归属于基础参考资料。我们对问题进行监控，并不断改进结果，以提供详细和可操作的答案。
第三，我们利用用户生成的反馈。当用户对答案进行向上或向下投票时，系统就会学习如何提供更准确的答案。Bersin 团队与 Sana 合作改进常见问题的详细答案。在为期 9 个月的试点期间，我们已经优化了数百个问题。
最后，我们还开发了 "提示链"，包含人力资源和管理领域的 100 多个已知用例。伽利略会提示您深入问题，了解更多信息，探索供应商，阅读案例研究，学习最佳实践。随着时间的推移，我们将加快这些解决方案的步伐。
Josh Bersin 公司使用 Sana AI 的助手生成器来定制 Galileo 的指令，这些指令专门适用于各种人力资源角色，并经过数百种典型人力资源场景的调整。
Sana 是谁， Sana AI 是什么？
Sana 是一家人工智能公司，致力于改变组织学习和获取知识的方式。他们的端到端学习平台深受 Kry/Livi、Merck 和 Svea Solar 等领先企业成千上万用户的信赖。在顶级投资者、运营商和创始人的支持下，他们迄今已融资超过 8000 万美元。公司总部位于瑞典斯德哥尔摩，并在伦敦和纽约设有办事处。Galileo 由公司的最新产品 Sana AI 提供支持。
伽利略如何销售和提供？
Galileo最初面向Josh Bersin公司的企业会员，使这些组织能够以一种令人兴奋的新方式为其人力资源团队提供授权和支持。这些个人可以访问所有信息、下载所有资料、参加课程并与团队分享工具和信息。
在接下来的几个月里，我们将为乔希-贝尔辛学院的成员提供伽利略版本。我们鼓励有兴趣的人在我们的候补名单上注册，以便我们提供最新的可用性信息。
如何立即访问伽利略？
请加入我们的等待名单，我们正在向企业会员推出伽利略，并期待为您提供支持。
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