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【根特】人工智能平台Tekst.com获得70 万欧元融资，用于实现基于文本的流程自动化
总部位于根特的 Tekst.com 开发了一个前景广阔的人工智能平台，使大型公司能够自动处理基于文本的流程，如处理大量电子邮件。公司宣布将从 Entourage 公司筹集 70 万欧元，用于在欧洲进一步开发和商业化其技术。
在先进的人工智能出现之前，将文本转化为可用数据是人类必须手动完成的工作。考虑处理电子邮件中的特定信息，将其输入客户关系管理（CRM）、会计或企业资源规划（ERP）软件包。
人工智能的前景很好，但像 ChatGPT 这样的通用 LLM（大型语言模型）所做的不过是将文本转换成其他文本。准确解释非结构化文本，然后将其转换为可用数据--数据库可以处理的输入数据--仍然是一项不可能完成的任务。
Tekst.com 的首席技术官兼联合创始人 Tiebe Parmentier 说： "现有的基于识别关键字和设置规则的软件可以自动标注普通公司约 20% 的传入邮件流量，但准确率很低。这对于公司有效地自动处理来说太少了： "我们为客户提供的定制培训人工智能模型可以识别更多邮件的含义，准确率更高。这样就可以避免重复性工作，这不仅对企业本身是个好消息，对员工也有积极意义。我们将'枯燥'的操作从他们手中解脱出来，让他们的工作更加愉快"。
公司已经赢得了几家希望具体、快速开始使用人工智能的大客户。其中包括美国全球医疗设备公司 Becton Dickinson 和大型乳制品合作社 Milcobel。
"Tekst.com 首席执行官 Wouter Janssen 说："我们的企业客户通常已经实现了大量数据流程的自动化。"但在追求'无接触自动化'的过程中，他们仍然面临着最后一堵墙：自动处理电子邮件、案例、订单和票据中的大量文本，但要以严格控制和安全的方式进行。
B2B 领域的客户沟通需要小心谨慎，尤其是大型合同，快速准确的沟通至关重要。此外，还必须考虑到有关安全和隐私的所有协议和规则。
Tekst.com 的人工智能模型成功地在公司内部绘制了正确分析和路由信息所需的所有知识。它可以毫不费力地从 SAP 和 Salesforce 等现有数据系统中检索到这些信息。此外，Tekst.com 在后台执行工作，因此员工无需使用另一种新工具。最后，Tekst.com 符合所要求的安全和保密标准，如 GDPR 法规和全球 ISO 27001 信息安全标准。
Becton Dickinson 公司客户服务数字化经理 Christophe Boucquet 说： "我们有大量面向客户的收件箱，需要一个能够快速分析并优先处理不断增长的电子邮件的解决方案。鉴于我们产品的性质，在某些情况下，我们的客户需要极快的响应时间。有了 Tekst.com，我们在短短三周内就取得了成果。如果使用 Outlook，这是不可能实现的，如果我们自己尝试训练一个人工智能模型来处理电子邮件，可能要花费好几个月的时间。
Showpad 前联合创始人兼执行主席 Pieterjan Bouten： "Tiebe和Wouter雄心勃勃，他们的目标是让人工智能在复杂的商业环境中发挥作用。他们开发出了一项出色的技术，能在很短的时间内提高很多效率。我们看到了该公司的巨大潜力，相信他们能够成长为一家全球性企业。
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2024年人力资源趋势：借助AI探究“AI年”
在我们一年一度的人力资源趋势报告中，SAP® SuccessFactors® 进行了研究，了解当前企业面临的核心人力资源趋势，这包括哪些趋势自2023年以来一直是重点，以及2024年有什么新的变化。我们每年都会从全球和区域内广泛挑选的、信誉良好的商业新闻资源中汇总和综合数据，这些数据展示了人力资源的趋势和预测，并通过内容分析提炼出它们共同的核心主题或“核心趋势”。
但今年的报告有所不同：鉴于人工智能（AI）尤其是生成式人工智能（Generative AI）作为完成工作的工具最近的快速发展，我们重构了我们的内容分析方法，纳入了生成式AI。我们的目的不仅是理解这种能力如何被应用于工作中，还想分享我们的使用经验——我们学到了什么，哪些方面最为有价，以及我们认为哪里仍然需要“人类的触感”。
以下是我们在使用AI进行趋势报告时遇到的主要优势和劣势。
优势：AI能迅速提供初步洞察。虽然你在我们报告中读到的内容是我们研究团队100%原创编写的，但我们确实使用了大语言模型（LLM）来辨识初步趋势数据中的共同主题，以帮助我们撰写每个核心趋势的摘要部分（“吸引我们注意的”）。我们首先将611个趋势手动分成更宽泛的“核心趋势”，然后将每个分类下的趋势输入到大语言模型中。该模型仅用几分钟就能将大量的原始文本数据转化为一组共同的主题。比如，我们排名最前的核心趋势包含100个单独的趋势，总共超过23,000词，而快速阅读的成年人读相同的文本量几乎需要一小时。
劣势：AI忽视了细节。通过使用大语言模型，我们发现尽管它能够成功地将大量的文本数据整理成基于频率的共同主题，但它忽略了帮助我们理解这些主题中哪些内容是有意义和重要的关键背景。例如，我们排名第三的趋势“混合办公回归办公室”涉及的原始数据不仅包括重新思考工作安排和空间，还涉及到工作本身的重新设计。这一变化与前几年关于此趋势的讨论有显著不同，是企业必须了解的重要变化。尽管这个话题对我们的研究人员来说非常重要，但因为它在与整体混合工作相关的数据中的出现频次较低，所以没有在LLM的输出中得到反映。我们认为，对于那些寻求主题广泛基础知识的新手或非专业人士而言，使用LLM的这种方式可能更有价值，而不是那些已具备基础知识且寻求具体性或深度的专家或学者。
优势：AI具有灵活的迭代能力。我们对大语言模型的指令进行了特别设计，以非常明确地定义模型返回的内容，确保输出格式符合我们的需求。例如，我们不仅仅是请求“一系列主题及其摘要”，而是要求模型按数据中出现的频率对主题进行排序，对每个主题进行特定数量句子的摘要，并提供直接从数据中抽取的引用例子，以更好地从源材料说明主题。这不仅为我们提供了更好的内容，而且通过要求大语言模型从源数据中提供示例，还帮助我们评估了模型输出的质量和准确性。
劣势：AI不能保证源数据的质量。从2023年秋季开始，我们开始精选要纳入我们2024年核心趋势分析中的源材料。我们会仔细评估每一份材料，确保来源都是高质量、声誉良好的商业新闻来源。事实上，由于品质问题如主题不相关、语法拼写错误或有偏见等，我们今年排除了约20%的初始收集材料。当我们请求大语言模型使用实时数据来列举2024年的人力资源趋势并报告它们所使用的来源时，我们发现源材料中存在质量问题。这是我们认为采用我们自己的经过质量控制的趋势数据而不依赖大语言模型自行识别源材料的一个重要原因。
总之，将AI纳入今年的分析虽然是一个有趣且富有洞察力的过程，但最终我们指出的弱点限制了其价值。在我们的核心趋势分析中，像这样需要批判性思维、精确性和对细节的关注的工作，依然需要人类来主导和监督，以确保提高效率和灵活性不会以牺牲整体质量为代价。
来自SAP
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【美国】早期风险投资公司Acadian Ventures完成3000万美元基金，投资新一代工作技术
早期风险投资公司Acadian Ventures宣布其第二支基金成功完成了3,000万美元的超额认购。新基金由ServiceNow Ventures和Connecticut Innovations发起，其他参与方包括风险投资公司、家族办公室、高净值个人、公司的许多创始人以及第一期基金的大多数有限合伙人。Acadian Ventures 基金二期的规模几乎是首期基金的三倍，公司已从第二期基金中完成了 12 项投资。
Acadian Ventures 是一家全球性风险投资公司，主要投资于下一代工作技术。目前，公司专注于四个核心主题： 智能工作应用（即 A.I.）、工作基础设施（即数据和 API）、新的监管和合规以及新兴的全球劳动力。这些新兴的技术领域将为新的工作管理方式创造机会，创造新的市场类别，并颠覆现有的企业。
"ServiceNow企业业务发展高级副总裁Philip Kirk表示："我们很高兴能与Acadian Ventures合作，支持对新一代工作技术的投资，这些技术将极大地改善员工的工作体验。"公司专注于最大限度发挥人类潜能的战略与我们的ServiceNow Ventures战略不谋而合，我们的战略是促进处于数字化转型前沿的公司和市场的创新。
Acadian Ventures 的第二支基金以公司第一支基金的成功为基础，继续投资于正在改变工作方式的下一代全球公司。Acadian Ventures 自成立以来一直保持着良好的业绩记录。如今，根据 Pitchbook 的数据，Acadian Ventures 基金 I 目前排名前十位，投资的公司包括 Oyster、Nomi Health、SmartRecruiters 和 Techwolf。
Acadian Ventures 成立于 2019 年，由普通合伙人 Jason Corsello 和 Thomas Otter 领导。公司作为一家以运营商为中心的公司建立了良好的声誉，其运营网络中的高管曾创建和领导过一些最成功的企业软件公司，包括Salesforce、Workday、SAP、甲骨文、ADP、Ceridian和Cornerstone OnDemand。
"Corsello 说："我们的一贯主张是投资于那些利用技术改造工作的公司，使人们的工作生活更简单、更令人满意，并最终提高工作效率。"我们很高兴能继续我们的征程，建立最专业的早期风险投资公司，投资于技术和工作的交叉点。
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大咖谈：SAP SuccessFactors 人工智能战略
Josh Bersin 写了一篇文章介绍SAP的SuccessFactors通过其创新的AI策略正在彻底改变人力资本管理（HCM）领域。文章探讨了AI在增强招聘、学习、员工服务等各种人才流程中的变革作用。SAP在SuccessFactors的多个模块中推进其AI应用，重点关注实用、高价值的解决方案。Joule，一个为SAP应用专门设计的AI工具，是该策略的核心。文章还讨论了SAP在AI领域的方法，涵盖生成性AI、会话AI和深度学习AI。它强调了AI逐渐融入功能发布中，提升HR技术栈的整体用户体验。文章最后肯定了SAP在HR技术集成AI方面的领导地位。
以下是文章内容，AI翻译，仅供参考：
本周，Josh Bersin与 SAP / SuccessFactors 架构团队进行了深入的简报，深入了解了公司的人工智能长期战略。我离开时留下了深刻的印象，并开始理解人工智能如何不会“取代”HCM 平台，而是以一种非常重要的方式“改变它”。
人工智能在 HCM 中的应用有很多“表面”。人工智能可以协助采购、招聘、学习、继任和大多数人才流程。人工智能可以增强内容开发、员工沟通、案例管理和员工服务。作为分析引擎，人工智能可以极大地增强薪酬公平分析、绩效管理分配、领导力评估等。
对于像 SuccessFactors 这样的全球 HCM 供应商来说，机会空间很大。目前，该公司并没有考虑核心人力资源的架构替代品，而是专注于务实、高价值的用例，这些用例可以立即使 SuccessFactors 变得更有用、更高效、更有价值。
目前，该公司 在 SAP SuccessFactors 模块中拥有大约十个主要的 AI 用例系列，每个用例系列都有一个多场景功能路线图。其中包括智能职位描述、推荐的学习和职业、人才流动和人才市场、技能和能力推断和分析、员工政策和沟通，以及员工服务、员工交易、福利和核心人力资源中的用例。（智能职位描述和面试问题已上线。）
当我查看整个路线图（其细节仍然保密）时，我对 SAP 的务实和成熟感到震惊。由于该公司在几乎每个行业的数百个人才流程中都拥有深厚的领域专业知识，因此该团队显然正在尽可能地“应用人工智能”。他们并没有做出使用 OpenAI、Microsoft Azure 服务、IBM 或其他技术堆栈的单一架构决策，而是为每个用例找到合适的法学硕士，并针对其目的进行了优化。
例如，最大的用例之一是语言翻译。 。该团队有数百个界面和对话需要翻译，因此他们找到了为此目的优化的特定法学硕士。是的，SAP 正在与 Microsoft 合作开发 Copilot，但他们也在构建自己的副驾驶，称为 Joule。
Joule（“焦耳”就像一瓦特的能量）是为所有 SAP 应用程序精心设计的 Copilot。该团队已经开发了 30 多个用例（交易或旅程），其中许多将在 2024 年 1 月推出。它是在 IBM 的一些支持下开发的，它允许公司使用 Joule 进行目标管理、人力资源政策、工作变动、打卡/外出、请假等事务。想象一下使用聊天机器人开发、管理和审查您的目标：SAP 即将推出它。
SuccessFactors 将其人工智能项目分为三种类型：生成式人工智能、对话式人工智能和深度学习人工智能。在众多功能中，这意味着SuccessFactors客户将获得各种工具，如写作助手、申请人筛选、职业对话、学习导师，以及人才情报功能，如职业探索、人才市场和高级学习建议。SuccessFactors 也非常注重人才情报。
客户将通过“功能发布”来了解这项技术。换句话说，客户不会尝试将人工智能作为一个全新的平台进行营销，而是会看到应用程序的所有领域都出现了许多高级功能。
随着公司构建 Joule（系统中的核心新功能），该范式被分为三种类型的工作流程： 信息模式（查找和显示信息，例如查看您的福利或假期余额）、导航模式（导航用户）通过带有卡片和提示的业务流程，例如创建或查找职业道路）和事务模式（直接执行事务，无需进入应用程序模块，例如输入费用报告或开设新职位）。
由于 Joule 是一款对话式应用程序，它不仅可以回答问题，还可以引导用户完成工作流程以简化工作流程。SAP 明白这是一个巨大的范式转变，从“填写表格”转变为“告诉系统您想要做什么”。上周我与一家全球科技公司的人力资源技术主管讨论了这个问题，他告诉我，由于为员工使用智能代理，他们的呼叫中心查询量已经减少了 30%。唐娜·莫里斯 (Donna Morris) 也分享了沃尔玛员工助理的类似甚至更好的结果。
Joule 适用于所有 SAP 产品，并且还存储历史记录。因此，当您在工作中执行不同的操作时，系统会记住您最后执行的操作，从而使其变得越来越易于使用。例如，如果您想给员工奖金，您可能需要在 CRM 中查看员工的销售业绩，将该数据放入奖金文档中，然后将其发送以供审批。如果您不是使用 CRM 的专家，Joule 会帮您找出您的需求。
其底层架构称为SAP Business AI。SAP Business AI 是各种 LLM 和 AI 服务，能够为系统的不同部分提供不同的功能。这意味着 Joule 本质上是一个“开放系统”，它也可以访问其他交易信息。想象一下，如果您将 Joule 连接到公司的银行系统：员工可以使用 SuccessFactors 查看或管理他们的财务账户，查看他们的奖金何时到达支票簿等。（这不是 SAP 计划做的事情；尚未宣布，我'我只是想象了很多选择。）
这种开放式架构很重要。当公司构建自己的 Copilot 和人工智能代理（如 Galileo）时，他们将希望与 SAP 和 SuccessFactors 进行交互、共享数据并连接。这种“开放 API”流程是 Joule 战略的一部分，因此在某些方面 Joule 可以在这个更大的空间中发挥作用。
竞争即将来临
虽然没有其他 HCM 供应商宣布过这种深度水平，但您可以打赌，未来还会有更多深度。 Workday几个月前推出了其高层战略，微软已经推出了与 HCM 和 CRM 产品集成的Microsoft Dynamics 365 Copilot 。这只是冰山一角：每个人力资源技术提供商都在尽快添加 Gen AI 功能。
但 SAP 作为最大的供应商，显然保持着领先地位。他们的战略是综合的、全面的，并且注重务实的需求。
未来还有很多
当 OpenAI 去年秋天进入市场时，我们几乎无法想象人工智能会走向何方。 现在，感谢 SAP 等供应商，我们将看到人工智能功能、对话界面和令人惊叹的生产力工具出现在我们的日常生活中。
这是一个令人兴奋的新世界，我很高兴看到 SAP 引领潮流。
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Agilea Solutions 收购按需人才市场 Workerbee，解决全球人力资源和 IT 部门面临的关键挑战
Agilea Solutions 宣布收购 Workerbee。Workerbee 是一家在线人才市场，为企业提供即时的按需企业软件专家，如 UKG、Workday、SAP、Salesforce 等解决方案。
收购 Workerbee 将帮助 Agilea 解决全球人力资源和 IT 部门面临的关键挑战--为临时软件需求寻找专业人才耗时过长、成本过高。
Workerbee 提供独一无二的解决方案，能在几分钟内将企业与经过严格审核的软件专家联系起来。凭借多样化的人才库、透明的价格和实时的可用性，企业可以信赖 Workerbee 的人工智能匹配功能，将这一卓越的人才库与企业的独特需求高效地匹配起来。
Agilea Solutions 的联合创始人 Heiko Roth 强调了此次收购的重要意义，他表示 "想象一下，在这个世界上，聘请专家就像打 Uber 一样简单。如今，企业面临的挑战是如何在需要专家的时候准确地找到并聘用专家。现在，只需轻轻点击，Workerbee 就能解决这一问题。
作为 Workerbee 的早期客户，Agilea 很快就认识到了该平台彻底改变企业效率的潜力。在这一认识的推动下，双方开展了长达一年的合作，旨在增强该平台的功能，最终促成了今天的收购公告和 "Workerbee 企业版 "的正式发布。
Workerbee Enterprise 保留了 Workerbee 所有深受喜爱的功能，同时引入了集中账户管理和传统的基于 PO 的计费方式。企业客户现在可以获得简化的人才招聘体验和灵活的付款条件。
Workerbee 联合创始人 Albert Cuesta Reig 对此深有同感： "我们很高兴能加入 Agilea 大家庭，开创创新和发展的新纪元。今天推出的Workerbee企业版标志着我们为客户、专家和供应商进行的一系列战略投资中的第一笔投资，它将为企业技能创造一个高效、开放的市场，使每个人都能从中受益"。
Workerbee将继续独立运营，由Heiko Roth担任首席执行官，推动Workerbee下一阶段的发展愿景。Albert Cuesta Reig 将继续发挥开拓者的作用，担任 Workerbee 的首席运营官，负责监督日常运营。
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大咖谈：生成式AI在人力资源中的作用日益重要，谈HR不同领域的应用场景
编者注：本文Josh Bersin深入探讨了生成性AI（Generative AI）在人力资源（HR）领域的变革性作用。谈到生成性AI不仅能够整合和分析分散在多个系统中的大量员工数据，还能帮助HR团队更高效地解决招聘、员工体验、培训和合规等多个方面的问题。生成性AI的应用场景包括人才智能、员工体验应用、员工培训和合规应用等。这些应用不仅能提高HR团队的工作效率，还能为员工提供更个性化的体验。推荐HR管理者阅读了解，关注HRTech，了解全球最新HR科技动态。
人力资源是一个综合运营职能
让我们提醒自己，人力资源部门与财务、IT 和其他内部职能部门一样，是一个设计、支持和集成职能部门。人力资源部门与企业合作，处理无数复杂的问题：招聘、入职、培训、领导力发展、绩效管理、薪酬、奖励、福利、混合工作、组织设计、多元化战略、文化等等。在我们所谓的系统人力资源出现之前，大多数这些操作功能都是独立完成的。
如今，公司面临着竞争激烈的劳动力市场、高流动率和劳动力压力，以及重新培训、提高技能和明智地内部人员调动的需要。多样性和包容性、文化和领导力发展等问题仍然至关重要，人力资源团队还担心员工体验、生产力和内部效率。
HR 内部的数据遍布各处。一般大公司拥有超过 80 个面向员工的系统，每个系统都存储大量重要数据以帮助管理自己的区域。当业务领导者或高管想要做出改变、查看业务场景或修复表现不佳的团队时，他们需要将所有这些数据集中在一个集成位置。人工智能有望将这个梦想变为现实（更多内容见下文）。
当人力资源团队制定新的计划和解决方案时，我们还面临着不堪重负的劳动力问题。员工大部分都精疲力竭（87% 的人认为他们正在满负荷运转），因此我们必须简化工作、减少系统数量，并节省人们在管理职能上的时间（使他们能够在“最高许可范围内”运作） 。这意味着人力资源团队不断处理扩大服务数量、缩小服务范围并使其更易于使用的问题。人工智能AI对此有所帮助。
最后，人力资源团队正在转变为创造者、开发者和顾问。正如我们的系统人力资源研究指出的那样，人力资源的未来是更少的“支持代理”，更多的“顾问、产品经理、设计师和顾问”。这意味着越来越多的人力资源团队正在“构建事物”和“分析事物”，这本质上是生成人工智能所做的核心部分。
因此，从某种意义上说，生成式人工智能是解决人力资源团队面临的几乎所有挑战的完美新解决方案。
我们将如何实现这一目标：真实案例
在我们与数十家公司和HR科技供应商交谈时，让我总结一下我们看到的一些大型、高投资回报率的实际案例。
1/ 用于招聘、流动、发展、薪酬公平的人才情报
人才情报现已成为现实。公司可以使用基于 LLM 的系统（Eightfold、Gloat、Beamery、Seekout、Phenom、Skyhive）来识别员工的数百个特征（即技能），使公司能够智能地寻找候选人、决定谁已准备好晋升、调动人员寻找新的机会（人才市场），并确定薪酬不平等。
我们已经研究了这个领域好几年了，现在许多供应商都可以“现成”使用，并且使用来自 Lightcast 等提供商的数据，公司可以相对轻松地开始识别能力差距，研究外部市场的趋势，并使用人工智能为许多人力资源实践构建战略和运营解决方案。——我相信这个市场还很年轻，最终将颠覆许多核心 HCM 参与者。
在招聘中，现在有一些AI插件可以生成职位描述，针对不同的角色进行调整，创建个性化的候选人电子邮件，并丰富您自己的简历。这些工具正变得越来越智能：它们现在可以个性化招聘流程的每个部分，从而节省招聘人员的外展和写作时间。例如，我刚刚看到不少最新的人工智能职位描述生成器，它可以让你根据技能、技术和许多其他因素调整描述。
2/ 员工体验应用程序（入职、工作过渡、管理）
第二个增长空间是“智能员工聊天机器人”，它将文档、支持材料和交易系统整合到一个易于使用的体验中。我们的一些客户正在尝试这一点，我们自己的 JBC HR Copilot 为人力资源专业人员本身提供了这种类型的解决方案。这些实际上是企业应用程序，公司将自己的内容放在一起，制定数据安全策略（我们不希望每个员工看到每个文档或流程），然后使用“编排”工具将聊天机器人连接到企业系统。
IBM Watson Orchestrate 就是为此而设计的（SAP 现在正在使用），并且平台供应商和 HCM 提供商将提供许多此类工具。Workday Assistant 是第一代尝试 - 一旦您将各种人力资源系统的知识与流程文档结合起来，聊天机器人就可以最终取代我们所有的员工门户。
到目前为止，我们发现这些应该首先关注狭窄的用例，然后再进行扩展。例如，一家大型连锁酒店刚刚构建了一个聊天机器人，旨在帮助前台工作人员准确了解如何为高净值客户提供服务。它连接到预订系统，帮助员工了解如何为该客户定制服务。想象一下像这样的入职工具、领导层过渡系统等。
每个 EX 供应商都希望参与其中。Firstup 等提供商使用人工智能为每个人单独定制员工通信。这将成为我们用于许多员工体验应用程序的一组核心功能。
3/ 员工培训和合规应用程序
价值 3500 亿美元的员工培训行业迫切需要生成式 AI。我们已经看到了一些工具，可以从文档生成培训，自动创建测验，并利用现有内容并将其变成“教学助手”。就在昨天，我与一位客户交谈，他刚刚与供应商建立了一个新的领导力发展计划。我们讨论了将这些内容放入我们的 Copilot 中，以便通过经理的对话界面“按需”提供。一旦有了人工智能平台，这并不是一个困难的项目。
但还有更多。Cornerstone、Docebo、Degreed 等公司现在正在使用 AI 来智能推荐内容（基于人才智能，而不仅仅是点击流），根据角色、团队、位置和员工活动生成和推荐微学习，甚至将 AI 用作游戏“提示”员工了解更多信息。
举个例子：我们刚刚在公司的培训学院启动了一个微型学习项目，向人力资源人员传授人工智能知识。例如，该课程由一系列互动问题、小笔记和手机上的互动组成，可以导入到我们的副驾驶中，并在有人提问时提供。这些并不是现成的解决方案，但我们已经很接近了。
请记住，学习与开发团队的大部分工作都是围绕内容创建展开的。这些构建角色、图像、场景和视频的新一代人工智能应用程序将被 L&D 团队广泛使用。我刚刚找到了一个工具，可以拍摄长视频（即讲师指导的课程）并快速找到“最有趣”或“最密集”的内容来创建迷你片段。想象一下，您将不得不拍摄长视频并将其转化为章节、点播学习以及新知识学习的促销活动。
4/ 员工发展和成长应用程序
接下来是帮助员工发展职业生涯的大量新工具和平台领域。感谢人才智能平台，我们现在拥有由人工智能（而不是你的老板）生成的“职业道路”。这些系统会考察您的技能和经验，并（以图形方式）向您展示您拥有的所有成长选项，所有这些都基于数百万人的经验。
例如，您是否知道从事分析工作的营销经理可以进入数据科学、网络安全甚至财务分析领域？或者，一个在医院做小时工“交通支持”的人可以加入职业道路，成为一名 X 射线技术人员或临床护士？
这些路径都是由人工智能揭示和解释的，这些新系统准确地向你展示了你需要学习什么、你必须获得什么认证，甚至你可以和谁谈论这条路径。实际上，我们正在为人力资源专业人员开发此类解决方案（即将推出），您会惊讶于这些工具的帮助之大。
为什么人工智能如此重要？因为这从根本上来说是一个大数据问题。我不可能猜测一个人在我们公司可能拥有的所有职业选择，但如果我将他们的个人资料和历史记录插入八重职业导航器或其他系统，我们都可以看到许多我们从未考虑过的选择。
想想这将如何帮助没有学位的员工在职业生涯中取得进步。不再需要在网站上逛来猜去哪里申请工作——这些职业导航系统将改变许多人的生活。
5/ 绩效管理和运营改进
人工智能应该用于绩效管理吗？嗯，我不希望这些系统写绩效评估，但是，是的，它们会有很大帮助。考虑一下我们每个公司都遇到的典型问题：一个团队、一个工作组或一个个人表现不佳。这个群体或个人的数量落后，他们的项目迟到，或者他们的质量不合格。我们是否要等待经理找出问题所在并让他们弄清楚该怎么做？
这就是今天的运作方式：每个经理都必须猜测、弄清楚并决定对绩效不佳的个人、团队或项目“做什么”。为什么不让人工智能为我们做一些事情呢？例如，我们已经看到一些应用程序可以向您展示公司绩效的综合“视图”。从很多方面来说，这都是一个数据问题。
例如，如果我们发现超过一定规模的项目团队根本无法完成工作怎么办？如果我们查看团队的技能构成并发现缺少一项重要技能怎么办？也许终身教职是问题所在（顺便说一句，这通常是问题）。也许多样性阻碍了团队的发展。
虽然直线经理可能不会进行此类分析，但我可以向您保证，人力资源顾问很乐意在这里提供帮助。这些更广泛的组织设计和绩效项目无处不在，一旦我们在人工智能系统中拥有了所有数据，我们就可以简单地向它提问。
我问Google 的 Bard，“请比较一下雪佛龙和埃克森美孚的财务增长、回报和利润率。” 大约十秒钟就完成了相当不错的工作。想象一下，如果您在自己的公司中跨团队这样做会怎样？一旦我们将内部数据输入正确的人工智能系统，这将成为常规且常见的事情。
6/ 保留、混合工作、幸福感、敬业度分析
这引导我进入最后一个重要领域：研究、分析和提高员工保留率、福祉和敬业度。
我接触过的每家公司现在都在处理员工倦怠、福祉和其他敬业度问题。几十年来，我们依靠调查和各种基准来试图弄清楚该怎么做。是的，良好的反馈系统可以为我们提供大量有帮助的信息。
但是，如果我们只是将这些数据放入我们的大型人工智能平台并询问一些问题会怎样？“影响销售部门人员流动的最重要因素是什么？” 可能是经理。这可能是一种补偿。可能是终身教职。可能是别的东西。
是的，我们总是可以使用调查、市政厅和其他倾听方法来做到这一点。但如果我们只看数据呢？我们已经多次介绍过美国银行学院的故事，讲述的是一家公司通过详细分析数据“发现”其人才问题的故事。例如，他们发现银行余额与分行员工的任期密切相关。终身任职是由许多其他因素驱动的：人们在职业生涯中如何被聘用、入职和支持。通过进行该分析，他们能够显着提高业务绩效和保留率。他们的敬业度调查永远不会指出这一点。
你是如何开始的？
这给我们留下了一个大问题：如何开始？让我分享一下我们学到的东西。
首先，与其“追逐技术”，不如“爱上问题”。
换句话说，您想关注什么问题？是员工入职吗？人力资源自助服务？小时工排班和轮班管理？这意味着让您的团队聚集在一起确定投资的优先顺序，因为构建基于人工智能的解决方案并不像您想象的那么简单。
其次，一旦您决定从哪里开始，就该让 IT 团队参与进来。这些用例中的每一个都会变成一系列数据质量、数据管理、数据字典、然后是安全、业务规则和机密性的问题。
请记住，“将信息扔进法学硕士”可能听起来很有趣，但即使它有效，你也只是让各种各样的人访问他们可能不需要、不想要、甚至不被允许看到的信息。因此，聊天机器人的实施意味着同时关注用户体验、数据管理、搜索和编排。
我们自己的副驾驶工作已经给了我们这样的经验。一旦你收集到数据（在大多数情况下，并不清楚谁拥有什么），你必须开始测试 Gen AI 用例，定义安全规则，并决定你想要什么（如果有）后端编排。这些并不像“将一堆电子表格扔进 OpenAI 并开始提出问题”那么令人兴奋，但这正是真正的解决方案需要做的。
第三，你必须意识到，人工智能系统与交易系统不同，它负责照顾和喂养。“及时工程”意味着调整系统以正确回答问题，找到数据或文档中的差距，并不断努力保持用户体验简单。一旦聊天机器人或其他系统投入运行，我可以保证将会需要更多（和新的）数据。
从很多方面来说，新的人工智能系统就像一个新生婴儿。它必须学习如何走路、说话、举止以及避免麻烦。在您真正使用之前，现成的工具不会执行此操作，因此您需要 IT 的帮助来确保您的系统在增长时具有可持续性和可支持性。
人工智能将如何影响人力资源本身？
还有一个关于你的角色的大问题。这些新系统会让你被淘汰吗？
答案显然是否定的。这些智能系统是数据饥渴的恶魔。一旦构建它们并添加正确的信息，您将成为分析师、聊天机器人培训师、产品经理和设计师。查找信息和分析信息的许多平凡工作可能会消失，但了解要使用哪些信息的更高级别的工作将保留下来。随着新应用程序的到来，将会出现许多新的工作来负责人工智能系统、调整它们并不断改进它们。
让我向您告别：尽管这个领域令人兴奋不已，但人力资源中的人工智能实施仍然是技术项目。它们与任何交易系统都存在许多相同的问题和挑战，并且系统本身一直在“学习”。
我可以向您保证，整个领域既被过度炒作又被低估。如果您从小事做起，亲自动手，并带上您的 IT 团队，那么您将开始在我讨论的任何领域看到令人震惊的商业利益。
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【125亿美元】Qualtrics再次私有化，Silver Lake等以125亿美元私有化Qualtrics
背景：6月28日体验管理（XM）软件类别的领导者和创造者Qualtrics宣布，全球技术投资领导者Silver Lake与加拿大退休金计划投资委员会（CPP Investments）合作完成了125亿美元的私有化。银湖公司及其共同投资者与CPP投资公司一起，已经收购了Qualtrics公司100%的流通股，包括SAP公司的全部多数股权。交易完成后，包括SAP在内的Qualtrics股东有权就他们拥有的每一股Qualtrics普通股获得18.15美元的现金。Qualtrics的普通股在纳斯达克证券交易所的交易已经停止。
在收购的同时，Qualtrics 宣布获得 Accel、BDT + MSD Partners 和 DFO Management 总计 10 亿美元的投资——Accel 将出资 5 亿美元，而其他两家投资者将各出资 2.5 亿美元。
在2023年的科技投资领域，一场引人瞩目的收购交易在全球范围内激起了热烈的讨论。这就是Silver Lake以125亿美元对Qualtrics的全面收购【19†source】。这笔交易不仅是当年最大的私募股权收购交易，更是向整个科技行业传达了一个强烈的信号：在经济动荡和不确定性的背景下，科技公司的价值依然能得到市场的高度认可。
Qualtrics，这家在体验管理（XM）软件领域的领导者，自从公开宣布将被Silver Lake和加拿大养老金投资委员会（CPP Investments）收购以来，便持续在新闻媒体和业界的热议中保持了高度的曝光。而在这场收购的背后，无疑揭示了科技投资领域正在发生的变化，以及新的投资机会的出现。
Silver Lake这次的收购方式是现金购买Qualtrics的所有发行和在外的股票，包括软件巨头SAP持有的所有股份，每股价格为18.15美元。此次交易不仅表明了Silver Lake对Qualtrics未来发展潜力的坚定信心，也反映出Silver Lake的投资策略正在逐渐转向寻找具有创新技术和强大增长潜力的公司。
对于SAP而言，这次交易无疑是一个重要的里程碑。SAP在这次交易中的退出价格为每股18.15美元，这一价格反映了其在Qualtrics的投资获得了丰厚的回报。这次交易的完成，不仅为SAP带来了资金回报，也意味着SAP可以将更多的资源和注意力集中在其主营业务上。
值得注意的是，这次交易显示出科技投资领域的新趋势。在经历了全球范围内的经济波动和不确定性之后，投资者越来越看好那些在技术创新和市场领导力方面表现出色的公司。这次收购交易的成功，进一步证实了这一趋势，同时也为其他科技公司提供了一个值得参考的案例。
总的来说，Silver Lake以125亿美元对Qualtrics的收购，不仅是一次投资交易，更是对科技行业未来发展的一次重要预判。这次交易的完成，既证实了科技公司在当前经济环境下的价值，也突显了科技投资的新趋势和机遇。
Qualtrics的成功被收购，无疑为其他正在寻找投资机会的科技公司和投资者提供了宝贵的经验和启示。首先，对于科技公司来说，保持技术创新和市场领导力是至关重要的。而对于投资者来说，寻找并投资那些具有创新技术和强大增长潜力的公司，能够带来丰厚的投资回报。
总的来说，Silver Lake对Qualtrics的收购是一次成功的投资案例，它将为科技投资领域的未来发展提供新的启示和方向。而Qualtrics的成功，也将为其他科技公司提供一条通向成功的道路，激励他们持续创新，努力成为行业的领导者。
这场收购交易的影响将会在未来的科技投资领域产生深远影响。我们期待Silver Lake和Qualtrics在未来能够通过他们的合作，推动科技行业的进步，创造更多的价值。
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SAP
Qualtrics收到124亿美元私有化合约，控股股东SAP考虑接受
摘要：这篇文章报道了一家名为Qualtrics的体验管理公司，该公司在2018年以80亿美元的价格被SAP收购，但在两年后被剥离并在2021年上市。现在，SAP正在考虑以124亿美元的价格将其私有化，这是它收到的最好报价之一。此举是SAP寻求现金并回收其投资的一部分。对于Qualtrics来说，这将使它成为Silver Lake和加拿大养老基金的财团的私有公司。Qualtrics提供的服务包括对客户和组织的调查，以了解他们的情感和体验。股价在此消息公布后略微上涨。
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Qualtrics曾经是一家热门创业公司，2018年被SAP以80亿美元收购。这是一次不错的退出，让创始人变得富有，但实际上并不是一个真正的好组合。SAP在仅两年后将该公司剥离出来，并于2021年将其上市。
该公司在周日向美国证券交易委员会提交了一份8-K表格，表明它收到了一份价值124亿美元的私有化报价，由Silver Lake和加拿大养老基金组成的财团提供，估值为每股18.15美元。
“我们与Silver Lake的独家协议是SAP在1月26日宣布的进程的下一步。随着进程的继续，我们致力于为我们的公司和股东实现最佳结果，同时我们仍专注于为全球客户提供服务，”该公司在一份声明中表示。
换句话说，主要股东SAP在1月份开始寻找买家，这是它收到的最好的报价。它可能会继续寻找更好的报价，但如果没有出现更好的报价，它肯定会接受这个。
对于该公司来说，这绝对是一次漫长而奇怪的旅程。这一次，持有该公司71%股份的SAP将收回其最初的投资，但不会有太多额外的收益（虽然它可能在公司上市时获得了一些额外的收益）。
对于这两方来说，马特科咨询顾问Anand Thaker表示，这是一个合理的交易。“SAP需要现金，这似乎是他们将这些资金返还到库中的绝佳机会。Silver Lake可能会从即将到来的VMware交易[Broadcom]中获得足够的资金，”他说。该交易仍需获得监管机构的批准。
根据Crunchbase的数据，Qualtrics作为一家初创公司筹集了4亿美元，并准备进行IPO，但SAP在2018年以一份几乎不可拒绝的报价出现。这是一个很大的数字，创始人接受了。当时的CEO Bill McDermott认为这是获得更直接的客户数据的方法，对于任何公司来说，这是数据的圣杯。
正如Constellation Research的分析师Holger Mueller在剥离时告诉我们的那样，公司可以通过剥离保留收购的好处，同时收回一些投资，这可能是Klein的看法。
他当时表示：“SAP在关于其数据和体验愿景方面不会失去任何东西，因为他们仍保留着（控制Qualtrics的）[控股权]。这也为Qualtrics与其他ERP供应商合作[扩大其整体市场]开辟了机会。”
Qualtrics是一家客户体验公司。它运营于企业可以通过调查问询您的经验的方程式的一侧，例如我上周在洗牙后从我的牙医那里得到的那种调查。它还可以用于查询组织内的情感。
关于Qualtrics
Qualtrics是一家总部位于美国华盛顿州西雅图和犹他州普若佛的体验管理公司。该公司由Scott M. Smith、Ryan Smith、Jared Smith和Stuart Orgill于2002年创立。 2018年11月11日，SAP公司宣布该公司将以80亿美元的价格收购Qualtrics。 2019年1月23日，SAP公司完成所有收购流程。 2021年1月28日，Qualtrics在纳斯达克上市。 Wikipedia
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SAP
【资讯】员工体验平台Culturro推出由人工智能驱动的高管技能学习产品Risely
员工体验平台Culturro近期宣布推出Risely，这是一款面向人事经理和领导者的人工智能教练。Risely帮助管理人员实时解决日常人员挑战，进而帮助他们创建高绩效团队。
根据该公司的声明，到目前为止，Risely一直通过来自SAP，Zalando，Wayfair，Axtria，Caastle，Incedo，Micron，Byju's和AES等财富500强公司的许多经理进行体验。这些人事经理和领导者不仅是产品的早期用户，而且从早期开始就帮助塑造了它。
的设置很简单。人事经理和领导者首先配置他们的详细信息以及他们在团队中面临的挑战。他们可以选择为不同的团队成员自定义挑战。一旦设置好，Risely就会创建一个学习之旅，这是一个循序渐进的过程，通过这个过程，Risely开始每天指导人事经理和领导者专注于学习之旅中的一个挑战或技能。人事经理和领导者可以通过系统内置的不同技能评估来跟踪他们的进度。此外，Risely还为经理提供了大量资源，例如工具包和领导技能自我评估。
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