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人工智能
劳动力分析技术公司Claro Workforce Analytics筹集到110万美元的新资金加速增长
2月27日，Claro Workforce Analytics是一个独特的劳动力分析平台，帮助企业提高员工敬业度，减少自愿离职，并更快地发现多样化人才。融资所得将用于加快产品开发和客户拓展。此外，贝塔贝雅的Jim Feuille将加入Claro的董事会。
互联网和社交媒体继续改变着人们交流和思考职业的方式。从人才获取到员工参与，这种模式的转变为将可操作的、数据驱动的员工洞察力推进到所有人力资源战略的前沿铺平了道路。最近的研究也证实了这一趋势；根据Transparency 市场研究，劳动力分析市场预计将以10.8%的年增长率增长，到2026年达到24亿美元。
为了利用这一趋势，Claro扩大了销售和市场营销的力度，并聘用了一些关键的新员工，包括Craig Katz担任高级销售副总裁，Jarrell Chalmers担任市场经理。
Claro独特的技术平台使组织能够结合内部和外部的劳动力洞察力，充分利用集成劳动力分析的力量，帮助吸引不同的人才，留住有价值的员工。普华永道(PWC)最近的一项调查显示，“63%的首席执行官表示，技能的可用性是一个严重问题”，而“93%的首席执行官表示，他们认识到有必要改变吸引和留住人才的策略”。
威尔逊(John Wilson)表示:“为了在当今的全球就业市场保持竞争力，高管层和人力资源领导层应该就公司的人才战略达成共识。”他接着说，“Claro技术使我们能够帮助我们的客户做出数据驱动的决策，包括识别和留住不同的人才，提高员工敬业度，以及进行劳动力供求规划。通过Claro，我们为客户提供相关的、可操作的人才市场洞察力。”
Claro使用机器学习算法来调整和丰富不同的信息和专有的元数据，包括新J-Score®,已成为标准的在线测量工作寻求行为。领先的组织越来越多地依赖于Claro独特的人才洞察力来帮助他们做出更好的决策。
Claro首席执行官迈克尔•贝格尔曼(Michael Beygelman)表示:“Claro的客户正在利用我们先进的人才市场地图和分析工具，帮助他们在这个紧张的劳动力市场中识别和留住顶尖人才。”Beygelman继续说道:“我们也看到越来越多的客户使用Claro技术来加强传统的员工敬业度调查，帮助识别潜在的人才保留风险，并对潜在的职场偏见进行预警。”
“Claro正在开发一种独特的技术，帮助企业在人才市场和员工方面做出更好的决策，”法尔茅斯风险投资有限公司(Falmouth Ventures LP)董事总经理、Claro董事会主席丹尼尔•弗劳利(Daniel Frawley)说。Frawley继续说:“数据讲故事正迅速成为开发和交流商业战略的首选方式，而劳动力分析领域处于领先地位，而Claro在这个新兴领域处于领先地位。”
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原文链接：Claro Workforce Analytics Aims To Accelerate Growth With New Funding And Strategic Hires
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人工智能
员工保留工具ShiftOne筹集260万美元的种子资金
2月26日消息，ShiftOne是一家总部位于弗吉尼亚州阿灵顿的员工保留工具，旨在将餐厅的员工流失率降低一半。
这轮融资由创业基金牵头，种子投资者Bowery Capital和新晋公司NRD Capital也参与其中。
公司计划利用这笔资金进一步扩大产品和销售团队，实现新功能的实现，为新企业品牌带来平台。
ShiftOne是一款移动应用，它利用实时的个人绩效数据(通常来自销售点系统或客户评论收集器)来推动竞争，鼓励交流和认可，并监控诸如人员流失风险等运营健康因素，以减少人员流失并推动增量收入。它是由自动化的、人工智能驱动的分析工具补充的，这些工具使各级领导具备支持和留住他们的团队的知识和手段。
经过四个季度的产品改进，公司发布了其平台的重大改进； 推出了新的人工智能驱动的绩效分析和自然风险评估工具Smart Alerts; 并开发一项功能，使操作员能够为自动关闭销售点和访客满意度数据的员工创建自己的个性化竞赛。
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原文链接：ShiftOne Raises $2.6M in Seed Follow On
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人工智能
如何赢得候选人采购战争
文/Komal Dangi
人工智能正在帮助招聘人员前所未有地寻找最完美的候选人。这篇文章探索了人工智能帮助人才搜索的令人惊讶的方式。
人工智能正在给人力资源带来一场革命。虽然看起来相互矛盾，但人工智能使重复的任务自动化，让管理者能够专注于真正重要的事情——人。人工智能在人力资源领域的出现，正将人力因素带回人力资源领域，因为员工现在可以花更多时间实际与人打交道(而不是那些可以自动化的繁琐任务)。
利用人工智能的公司在寻找和收购候选人方面取得了更大的成功。尽管一些招聘人员担心人工智能正在取代他们，但最成功的招聘人员是与人工智能一起工作的。现在，为了赢得招聘战的胜利，招聘人员采取一种新的人工智能方法至关重要，否则就有可能把最优秀的候选人输给竞争对手。
自动化单调的管理任务
最近的一项调查发现，72%的人力资源经理欢迎采购自动化来提高他们的效率，并相信100%的候选人采购可以自动化。招聘人员只需要看看人工智能软件就可以了。
通过将人工智能纳入候选人资源，人力资源专业人士有更多的时间用于人际关系任务。招聘人员平均每周花13个小时为一个职位寻找候选人。有了人工智能，管理人员可以使用自动生成的代码来自动寻找候选人、安排面试和审查候选人。人工智能消除了耗时的行政管理任务，让人力资源经理可以自由地专注于工作中的人为因素。
人工智能寻找、筛选并与候选人沟通
人工智能支持的聊天机器人24小时工作，与合格的候选人交流。配有自然语言处理，反应自动，易于理解。聊天机器人可以通过电子邮件或短信进行交流，使得求职者无论何时何地都可以方便地与人力资源经理进行交流。
传统的招聘流程根本没有足够的效率来吸引求职者。聊天机器人可以使筛选过程自动化，并进行快速的背景调查，从而加快招聘过程。人工智能驱动的候选人来源减少了75%的成本，每个屏幕，也减少了35%的流动率。
人工智能消除偏见
57%的招聘人员认为隐性偏见是美国劳动力面临的一个重大问题。招聘经理更有可能雇佣与他们有更多共同点的求职者，或者更喜欢穿着得体的求职者。虽然这些因素并不意味着应聘者的工作能力，但它们确实会影响招聘过程。
研究人员注意到，即使雇主试图包容员工，这些偏见仍然会出现在工作描述中。人工智能的算法旨在识别和消除这些偏差。利用人工智能来寻找候选人可以公平竞争，并为那些可能由于任何隐性偏见而被淘汰的合格候选人打开大门。现在，人力资源经理可以接触到最大的可能的人才库，并最终获得最好的候选人。有了这些有用的工具，人力资源经理需要重新思考他们的人工智能方法，并利用其能力。
人工智能是成功的关键因素
如今，56%的企业正在努力将人工智能融入他们的人力资源项目。人力资源专业人士被要求以前所未有的快节奏做更多的事情。随着人工智能迅速成为招聘的焦点，人力资源经理将越来越多地将人工智能纳入他们的招聘流程，以跟上已经在这么做的公司的步伐。
随着2019年技术推进，在任何人力资源战略中加入人工智能将变得越来越重要。关于招聘和收购的战争正在如火如荼地进行着，重要的是要时刻掌握最新的技术，以便从头到尾改进公司的招聘流程。
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原文链接：How to Win the War on Candidate Sourcing and Acquisition
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人工智能
AI支持下的候选人筛选软件的4个要点
文/ Chiradeep BasuMallick
在AI的支持下，候选筛选软件可以使用反馈，社交媒体和HRIS数据来变得更聪明。我们分享了下一代候选人筛选解决方案的四个基本要素，并讨论了AI如何在招聘现代企业中发挥关键作用。
候选人筛选是招聘过程中不可或缺的一部分，今天它不仅限于背景筛选。在当前的商业生态系统中，高质量的招聘取决于严格的筛选能力，包括就业验证，教育资格和技能测试。筛选的定义也在不断发展，现在包含了一个广泛的清单。
人工智能或人工智能可以帮助招聘人员解决整个范例，根据不同的参数评估候选人资料，以确保有效和以结果为重点的招聘。
人工智能在候选人筛选中的应用
“自动人工智能系统可以比人类更快地查看简历并标记可能感兴趣的简历，” InfoMart创始人兼首席远见官Tammy Cohen说。AI会将简历，人员编制机构数据库，在线求职板和社交媒体中存储的所有数据用于帮助列出最合适的申请人。
“像Ideal这样的公司使用人工智能，只寻找硬技能和资格经验。它确定哪些候选人最适合这份工作，而不是曾经看过他们居住的地方或确定他们的年龄。另一个系统--Avrio--根据他们的证书判断候选人，然后根据他们符合所提供标准的程度给他们一个分数，”Tammy补充道。
更重要的是，人工智能还可以帮助挖掘被动候选人，扩大人才库。那么AI驱动的候选筛选软件必须提供哪些基本要素？让我们更详细地看一下。
1.与HCM /招聘系统的整合
招聘团队从各种渠道涌入数据。在全数字化人力资源生态系统中，很难处理和分析所有这些不同的数据流。基于AI的候选筛选软件应该能够轻松地与现有的HR平台集成，从HRIS到ATS系统，甚至是入职和离职工具。
这将使雇主真实地了解候选人的进入情况，他们在组织中的潜力以及基于历史记录的保留/减员可能性。
集成也可以由开放API提供支持，这种方法正在迅速普及，允许雇主以很小的成本链接多个系统。
“人才采购系统历来是雇主的单一来源解决方案，决定了价格和供应商的选择，并限制了随着业务需求的发展而推进或转向新技术的能力，”科恩说。根据他的说法，简单的API实际上是“改变游戏”，让企业免于老化系统，因为改变成本很高。
2.会话界面和聊天机器人
AI允许候选筛选软件超越简单的关键字匹配。雇主可以通过内置的扫描和过滤机制几乎立即识别合格的候选人，以实时对每个候选人进行排名。这是由基于人工智能的聊天机器人提供支持，作为1级'红娘'，从候选人收集基本数据，回答查询，并为招聘人员创建相关申请人名单。
它的作用是，它允许招聘团队实现100％的筛选覆盖率，这在很大程度上是手动无法实现的。
3.仪表板和报告
最有用的基于人工智能的候选人筛选软件将告知招聘人员，而不是将他们与在幕后操作的无数功能混淆。
为了实现这一目标，拥有多层仪表板和报告功能非常重要。实时自动收报机可以突出候选人与公司的互动，即使他们登录、回答问题和生成信息。历史仪表板将所有这些整理成一个视觉丰富且易于理解的格式，以备日后阅读。
4.主动合规并关注数据安全
重要的是要记住，如果没有人为干预，AI技术就无法独立运作。如果公司的招聘偏好倾向于偏见，那么基于人工智能的候选人筛选软件也将了解这些细微差别。
就在几个月前，当亚马逊公布人工智能招聘原型使性别偏见长期存在时，亚马逊因所有错误的原因成为头条新闻。根据过去对技术雇员（男性主导的领域）的偏好，它对筛选新候选人带来了类似的偏见。
因此，必须主动“教授”人工智能解决方案，使其符合外部法规和内部组织协议。“人力资源领导人在整个招聘过程中与人工智能合作至关重要，而不是依靠它来解决制度偏见。人工智能正在为工作场所中的数据和新分析技术的使用创造无限机会，这就是为什么它们必须在道德上得到充分利用和实施，”Infor HCM科学应用副总裁Jill Strange 说。这个对话不可避免地延伸到申请人数据的挖掘和使用。
现代求职者（特别是千禧一代）要求改进对他们提供的数据使用的控制和可见性。2018年的GDPR授权强化了这一点，要求企业在利用个人信息之前获得同意。基于人工智能的候选人筛选软件也不例外，人力资源技术供应商正在竞相实现合规性。
结论
人工智能创新正在改变人力资源经理如何查看，选择和操作候选人筛选软件。这样做的好处是多方面的; 招聘人员不必筛选拥挤的就业市场或无休止的候选人名单。申请人自动入围，招聘团队只需要分配战略工作来帮助2级筛选。“这有助于创造一个更公平的招聘流程，同时仍然确定哪些候选人最适合，”科恩总结道。
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原文链接：4 Essentials of an AI-Powered Candidate Screening Software
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人工智能
投资AI的未来
文/Kriti Sharma
最近的一个周六上午，我和一群小学生谈论人工智能。他们中的许多人以前从未编写过代码，更不用说听说过人工智能了。在会议期间，有一项练习要求他们提出关于如何在现实世界中使用人工智能的想法。我被孩子们创造人工智能解决方案的真正兴趣所打动，这些解决方案将帮助人们，而不是分裂他们。离开教室时，我对创新的未来重拾信心——特别是如果工业界能够将以技术为重点的职业机会扩展到来自不同背景和具有新视角的人身上的话。
从言辞转向行动
正如该员工和公众对谷歌项目Maven的反应所表明的那样，世界上对道德人工智能的需求是真实的、即时的、必要的，以确保与技术的交互实际上能够降低潜在风险，帮助人们并改进工作。工业面临的一个关键挑战是，如何让全球对话从人工智能对人类就业和安全的威胁，转向将人工智能作为人类智慧的道德补充加以巩固。简而言之，企业需要诚实地面对人工智能对全球经济的影响，同时透明地解决公众对该技术的担忧。
今天的数字扫盲机会大多存在于常规教育领域之外。一些项目表现为孩子们或已经对技术感兴趣的早期职业雇员所追求的课外机会——以及能够花钱学习新技能的职位。这些选修课程帮助年轻一代采用必要的计算思维和更广泛的解决问题、分析和创造性技能，这些技能是使用人工智能和其他新兴技术所必需的。这正是为什么他们需要让更多的人接触到他们。
企业还需要对技术和开发人员队伍进行积极的再培训，以缩小数字技能差距，使开发该技术的人才库多样化，并提高人工智能的道德素养。具体来说，商业领袖需要用工具、数据和空间赋予高管和人力资源权力，以理解以道德方式与人工智能合作所需的不断发展的技能集。
企业应该批判性地思考如何向现有员工和未来员工传达与人工智能合作的巨大潜力和令人兴奋的机遇。最重要的是，人工智能领导者需要呼吁全球行业和各国政府将道德实践纳入各级员工的培训中，并在做出承诺后让他们负起责任。
定义行业在帮助人们理解AI方面的作用
短期内，企业应优先与公共部门合作伙伴建立工作关系，并投资支持数字教育的社区学校项目。毕竟，对于未来10年将进入职场的年轻一代——其中许多人现在出生在一个数字化的本土世界——的成功教育，工业界有着很大的利害关系。
另一方面，年轻人正处于一个独特的位置，可以从目前从事技术和人工智能工作的专家、开发人员和志愿者提供的面对面指导中获得新技能。教不同的群体编写代码并将他们介绍给人工智能有助于解决工业上的一些即时人才需求，但社会也需要为人们提供普遍可用的数据和适应能力，以培训他们与人工智能共享未来。
事实上，传统的办公技能——甚至软件编程技能——将需要进化，以便人们成功地、可持续地实现与人工智能在工作场所的共存。像Infosys这样的公司已经承诺在自动化的道路上对不同领域的数百万工人进行再培训。LinkedIn成立了一个内部人工智能学院，面向开发人员、工程师和技术人员，帮助他们为自动化的未来重新设计工具。总的来说，企业应该投资的是让新一代的人从第一天开始就对追求科技职业的人感兴趣并且鼓励他们把其他的人带进这个行业。
我的公司在2018年初开始致力于教授年轻一代人工智能知识。该项目的早期工作揭示了两件关键的事情:年轻人专注于构建人工智能的积极应用，他们以开放的心态学习有道德的人工智能。业界目前为具备数字技能的人提供装备的运动，完全集中在编码上——完全排除了非编码人员和创造性思维，而这些人需要推进不断学习，最终实现自我编码的技术，比如人工智能。这就是为什么这个项目的课程要远远超过如何开发人工智能所需的数字技能以及围绕"软技能"的中心
通过技能和包容性来装备后代
从本质上说，人工智能扫盲项目应该教会年轻人如何培养同情心等特质，指导人们如何与人互动，以及他们在不久的将来如何使用人工智能等自动化技术。然而，为了让来自不同背景的人们真正享受到计算机和人工智能培训的机会，行业应该寻找可接近的途径，让更多的人了解人工智能驱动的新兴创新，并为他们提供从事技术职业所需的技能。毕竟，实现业务多元化、让员工为技术驱动的未来做好准备，以及向创新灌输道德观念，都需要尽可能多的人参与。在这三条战线上取得进展将使社会获益匪浅。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接： Invest in AI’s ethical future
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人工智能
投资智能招聘技术的7个理由
文/ Chiradeep BasuMallick
在过去的两年中，招聘技术招聘技术发展迅速，激发了一种全新类型的技术创新、颠覆性对话和行业对话。那么，为什么企业会迅速投资于招聘技术，将其作为独立的人力资源工具？是什么因素促使人力资源领导者，尤其是使用基于人工智能的智能招聘技术呢？
让我们深入调查。
1. 网上申请变得更容易
申请人跟踪系统已经使用基本形式的AI来分析和优先处理每天收集的大量简历。智能招聘技术进一步扩展了这一用例，让雇主通过应用智能和预测技术，主动寻找相关求职者。
2. 一级筛选加快
对于任何招聘途径来说，最初的选择都是最耗时的，并且在迭代的、常规的检查列表中占很大比例。基于人工智能的智能招聘技术可以快速扫描简历，并创建一个初步的候选名单。
最耗时的任务是通过筛选数百名可能的候选人，选出最适合一级面试的候选人。一场革命就是获得一种无法恢复的资源，那就是时间。
更重要的是，你甚至可以期待对话界面从求职者那里收集信息，在必要的时候不再需要详细的简历。
3.达到目标候选人
这是人工智能在招聘中最有影响力的用例之一。除了自动化单调的任务，人工智能还可以帮助定位被动求职者，并根据组织价值观进行搜索，这超出了人力招聘人员的能力。所有这些都不需要花费时间或金钱来组织面对面的会议。
4. 人工智能创造了公平的竞争环境
聪明的招聘技术可以通过几种方式让事情对求职者更加公平。首先，这是最重要的——它可以消除工作岗位、面试问卷和筛选方法中的偏见。此外，简历不再是求职者与招聘人员互动的唯一接触点。对于非软技能相关的职位，这将帮助招聘人员超越措辞糟糕的简历，在任何情况下评估真实的成就。
5. 这对于远程招聘尤其有用
零工经济只会获得真正的动力。大多数招聘人员在招聘、留住和解雇远程员工方面都没有经验。因此，他们往往无法识别成为出色零工的特征和参数。人工智能引擎可以快速处理历史数据，这些数据是从多个来源中挑选出来的，用于推荐候选人是否适合远程职位。
6. 新的招聘技术可以使面试现代化
这一直是招聘技术界争论的焦点。虽然人工智能已经取代了一级甚至二级评估，但它在后续阶段的作用仍在不断发展。然而，我们可以想象这样的场景:人工智能机器人在Skype采访中提问，或者人工智能层被用来评估预先录制的采访视频。
7. 面试后的分析更准确
通过使用最新的数据分析技术，AI可以不断地从以前的招聘案例中学习。因此，随着时间的推移，你的招聘技术平台变得更加智能，能够以更快的速度提供更准确的结果。
结论
这些都是公司寻求投资于尖端招聘技术解决方案的主要原因。但这是否意味着技术将完全取代传统的人力招聘?专家说。“鉴于自动化尚未具备绘制行为和文化之间结缔组织的技能，只有人类才能决定谁才是真正的最佳人选。”未来的招聘人员可能需要接受这样一个事实:技能匹配可能没有性格评估那么重要。
在人工智能和自动化时代，人力技能在招聘行业变得越来越有价值。凭借智能招聘技术的不可思议的效率，加上直觉和实地经验，招聘人员可以希望强化结果，并在当今的求职者优先市场获得绝对优势。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文：7 Reasons to Invest in Smart Recruiting Technology
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人工智能
报告解读：技术失业的真实情况
文/Dhruv Mukerjee
许多研究预示着技术将使大多数人类工作自动化的悲观未来，世界银行最近的一份报告更清楚地描绘了技术失业的复杂性。
技术的进步和人类生活技术的重组一直是历史变革的不断推动因素之一。但直到工业革命（这是许多人中的第一次），就业概念才找到了根源，从此成为现代社会的一个相关部分。然而，今天，就业机会越来越依赖于技术，这种对就业的技术影响有很多人猜测未来会如何。
就像19世纪占领英国部分地区的Luddite运动一样——反对棉纺织机械化程度的提高以及对大规模失业的恐惧，当前的全球劳动力面临着类似的困境，尽管没有暴力倾向。但对就业的威胁并非完全没有根据。世界经济论坛最近的一份报告中强调了对于2025年的担忧，将近一半的现有工作岗位将由机器取代，世界经济论坛新经济与社会中心负责人Saadia Zahidi补充说，公司有“道德和经济的必要性”投资于员工的再培训和继续教育。报告预测北美和欧洲许多发达经济体的主要就业机会和劳动力市场重组。即使在像印度和中国这样拥有大量劳动力的国家，虽然劳动力市场结构和教育水平各不相同，但预计都会有类似的转变。甚至像东欧国家和东盟等其他区域性区块也面临制造业等关键部门的大量劳动力流离失所问题。
但正如人类的许多努力一样，预测未来还有其自身的不确定性。
然而，短期现象往往标志着影响长期预测过程的波动。世界银行在关于自动化和不断变化的自然工作的报告中注意到了类似的短期趋势。它指出，许多人担心被机器人带走的工作目前“毫无根据”。技术肯定改革了传统的工作结构，技能偏好正在迅速适应这种变化。但这一切都会导致人才最终被投资组合所取代吗？世界银行的报告作为回答，不是对许多此类预测的直接挑战，而是试图描绘出更加清晰的图景。
就业市场如何发展？
人工智能和自动化等技术的崛起无疑已经重塑，甚至夺走了某些工作岗位。西方发达地区的就业模式正在迅速变化，随着经济的到来，许多人开始质疑技术的巨大影响。该报告强调，尽管一些发展中国家和发展中经济体目睹了由于自动化而失去工作的机会，但它们创造了更多的就业机会，技术的出现有助于在其他能力领域创造更多的就业机会。例如，虽然发达国家的部分地区的工业就业总体比例下降了10％，但其他地方则相反。例如，在越南，1991年工业就业占就业人数的约9％，但到2017年已增长到25％，近来。深入研究报告的调查结果表明，技术的影响不是单方面的就业机会，而是区域特定的，自动化的影响程度往往因地区和国家而异。
技术不仅影响了就业机会，还调整了创造就业机会的性质。数字平台的兴起就是最近的一个例子。如今，在数字平台的帮助下，公司能够以前所未有的速度接触更多人。越来越多的公司慢慢开始意识到数字连接的重要性，并且由于电子商务，医疗保健等各个领域的数字平台突飞猛进，正在创造就业机会。但这种创造就业机会并不一定能改善劳动力市场状况。许多此类员工面临着不受监管的领域，其工作质量和保证仍然是一个很大的挑战领域。
世界经济论坛在对该报告的分析中补充说，“即使在发达经济体，通常通过在线平台找到的短期工作也会带来类似于世界非正规工人面临的挑战。”
这揭示了这样一个事实，即保持工作被替换和创造的比率之间的平衡并不是未来政策制定者和劳动力市场专家的唯一目标。这是因为技术也在积极重塑雇主寻求的技能。数字技术也在改变人们的工作方式和工作条件。这也突出了负面影响不仅限于被机器取代的工作，而且还包括它在劳动力市场中带来的更大变化，这导致许多人认为技能的建立以及为建筑技能提供的制度支持更大关注。
为更美好的明天做准备
如前所述，报告提出的主要问题之一是政府和经济体如何有效地应对这些挑战。该报告指出，在当今世界，工人需要三个关键素质，这些品质将继续定义他们的就业能力——更好地解决复杂的问题，团队合作，以及可能是最重要的一点——适应性。建立这些技能需要强大的人力资本基础，并建立终身学习机制。在许多发展中国家，大多数工人仍然从事低生产率就业，往往是在非正规部门，几乎没有技术。缺乏优质的私营部门就业机会使得有才能的年轻人几乎无法获得就业机会，更好的成人学习机会使离开学校的人能够根据不断变化的劳动力市场需求重新学习。
还需要改善基础设施和政策改革。这包括改善对互联网接入等技术的物理访问环境。此外，该报告强调，需要适应下一波就业需要社会保护。根据世界银行的报告，发展中国家随机抽十个人几乎没有人得到任何社会援助，十分之六的人在没有保险的情况下非正式地工作。
社会保护和普遍基本收入是重要的政策措施，需要被视为保护现代劳动力免受技术统治危险的方法。
虽然大多数此类措施在新兴经济体中仍然相对较新且尚未经过检验，但低技术工作岗位的较高份额使其面临失去此类工作机会的危险。因此，除了加强社会援助和保险制度之外，再培训还可以减轻劳动监管风险管理的负担。随着人们通过这种系统得到更好的保护，劳动法规可以帮助创造一种更加平衡的方式来促进就业之间的流动，使求职者能够重新获得并找到相关的工作，而不是陷入目前盯着桶尾的职业。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：The real picture of technological unemployment
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人工智能
PageUp和PredictiveHire宣布建立战略合作伙伴关系，帮助招聘人员制定更加客观、数据驱动的招聘决策
得益于人才管理软件即服务提供商PageUp和机器学习初创公司PredictiveHire之间的合作，澳大利亚企业现在可以使用人工智能(AI)来加速和帮助减少招聘过程中的偏见。
作为合作伙伴关系的一部分，联合客户可以使用PredictiveHire的人工智能技术对工作申请进行第一级筛选。在PageUp的招聘解决方案中加入PredictiveHire的人工智能技术，将允许基于历史上表现优异的公司的数据和趋势，做出更快、更客观的招聘决策。
PredictiveHire利用组织的绩效数据和员工调查，以88%的准确率来确定其高绩效员工所固有的特质。这些数据被转化为一项候选人调查，让招聘经理在招聘过程的早期就能筛选出他们想要的特质。自2013年推出以来，该平台已帮助其在英国和澳大利亚的客户群招募了8000多名员工。
多元化的商业成功案例很充分：麦肯锡公司(McKinsey & Company)的研究显示，性别多元化的公司比非性别多元化的公司盈利能力高于平均水平的可能性高出21%，而文化多元化的公司比非性别多元化的公司盈利能力高出33%。作为招聘领域的领导者，PageUp与PredictiveHire等创新技术供应商的合作关系，使联合客户能够拥抱新一代的招聘，从而推动公司的业绩。
“PredictiveHire是一家人工智能创新公司，我们很高兴能与他们合作。”我们将利用他们先进和新兴的技术，提高公司招聘顶尖候选人的速度和准确性。
PredictiveHire加入了由100多家领先的人力资源技术供应商组成的页面搜索市场，包括视频面试、背景调查、时间和出勤等等。我们很高兴又为我们的客户提供了一款创新软件，并为支持一家澳大利亚(和维多利亚)的初创企业而自豪。
PredictiveHire的CEO Barb Hyman说:“无意识偏见一直是招聘过程中的一部分，现在我们有办法消除它。”
“人是一个组织最宝贵的资产。实现业务转型的最佳方法是改变招聘习惯。这一工具将使全国的招聘经理能够明确指出那些决定任何职位成功的软技能。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：PageUp and PredictiveHire Announce Strategic Partnership to Help Recruiters Make More Objective, Data-Driven Hiring Decisions
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人工智能
未来劳动力预测：人力资源部门今天能做些什么来为明天做准备?
文/John Doyle
尽管深入研究2030年全球劳动力的预测很诱人，也很令人兴奋，但用如此长远的未来来决定我们今天的行动往往是不切实际的。例如，普华永道(PwC)最近发布的一份报告称，他们认为将塑造这一未来的5个“大趋势”：技术突破、人口结构转变、快速城市化、经济实力转变、资源稀缺和气候变化。普华永道指出，人类如何应对这些趋势将决定未来的工作；他们认为，这些反应将在企业分裂与企业整合、集体主义与个人主义之间摇摆不定。
这些趋势和情绪令人着迷，值得关注，尤其是考虑到它们对就业市场和人才获取的影响。尽管如此，有关10年后工作前景的理论——包括普华永道的这些预测——对试图制定短期战略的人力资源主管并没有多大帮助。
长期的预测对于指引我们走向一个特定的方向是有价值的，但它们并没有告诉我们当下应该做什么。
短期的人力资源预测
劳动力市场吃紧
2018年最后一个季度的职位空缺率是多年来最高的，在年底前几周就有690万个职位空缺。美国联邦储备委员会(Federal Reserve)前主席格林斯潘(Alan Greenspan)说，这是他所见过的最紧张的劳动力市场，工资和通货膨胀将被迫相应上升。
虽然劳动力市场吃紧并不新鲜，但短期内也不会改变这一趋势。随着婴儿潮一代越来越多的人退休，以及科技、工程和医疗等行业对人才的需求激增，人力资源部门在未来几年将面临劳动力短缺的挑战。
令人惊讶的是，过去几年工资增长一直相当停滞，这一事实似乎与人才的总体需求相悖。如果雇主希望提前招聘，这种趋势就无法持续。因此，人力资源部门将负责全面评估薪酬结构，以及它们的招聘和保留战略。在人才库不足的情况下，你将如何调整工作要求?你将如何管理劳动力的代际转变?你将如何解决多样性问题?正如我们将在本文后面讨论的，这也是评估人才获取过程中的合作伙伴的一个机会。
数字变革
世界经济论坛(World Economic Forum)的一项调查显示，87%的员工希望人工智能等新技术能改善他们的工作体验。此外，麦肯锡指出，由于工作自动化，多达3.75亿全球员工最终将转换业务类别，迫使他们学习新技能。
这对人力资源意味着什么?
毕马威(KPMG)的一份报告也指出，四分之一的人力资源主管对自己数字化改造员工或部门的能力没有信心，半数人力资源主管对人工智能和机器学习的出现没有准备。大多数没有任何计划来应对这些数字趋势。尽管如此，大约一半的受访者计划在未来一两年投资于流程自动化和人工智能的增强。你会站在哪一边？需要注意的是，HR与IT领导者在数字技术关键投资方面的合作对成功至关重要。
人工智能、机器学习、数据分析等将在人力资源部门推动明智决策方面发挥重要作用，更不用说筛选人力资源记录创建的海量数据和系统化的手工流程了。如果绩效评估、入职文书工作、程序和福利管理都得到精简，你会是什么样子?
自动化简单的任务将使人力资源领导者能够专注于更复杂和更有价值的活动，为创新和数字化转型打开大门。像IBM这样的公司已经开始关注员工体验的个性化、数据驱动的主动挽留策略和更智能的职业发展计划。像这样的项目如何改变你的劳动力？
提高软技能的重要性
对于那些重视员工和最终产品或服务同等重要的组织来说，文化契合一直是招聘时的优先考虑事项。但是，现在比以往任何时候都更重要的是，由于自动化使得基本的技术任务对人类的手和头脑来说变得不必要，软技能变得越来越重要。
这适用于组织的所有级别，从最高管理层到业务前线。这是一个特别重要的概念，因为人力资源领导者面临着工作意义或目的的新价值，尤其是对千禧一代和Z一代。软技能和情商是这个蓬勃发展的现实中不可或缺的一部分。
更具体地说，LinkedIn最近分析了数千份招聘启事，发现了五大最受欢迎的软技能：时间管理、适应性、协作、说服和创造力。考虑到许多人力资源部门正准备发起数字化转型，适应性和协作等技能排名如此靠前是有道理的。同样，说服和创造力是填补技术空白的技能，无论技术多么聪明，都无法填补这一空白。
然后，人力资源部门就得想办法更准确地评估潜在员工在这些软技能和情商方面的能力。在这个过程中，求职者和员工的经验同样重要。
相应地调整招聘策略
随着劳动力的转移为这些短期趋势腾出空间，人力资源领导者面临着重新评估招聘策略的需要。内部招聘团队对业务非常了解，但可能不具备相应的扩展人才网络的能力。在这些情况下，内部和外部招聘团队之间的明智结合可能更有价值。
外部搜索合作伙伴通常更能适应市场的变化，并为此建立了自己的人才网络。此外，他们多年来一直在培养与被动求职者的关系，这些被动求职者不太可能直接回应公司发布的职位空缺。因此，积极地塑造这种伙伴关系，使其有利于整个组织，将是长期成功的关键。同样重要的是确定谁将拥有这种合作关系。与人力资源部门的合作至关重要，但外部搜索合作伙伴可能需要来自执行团队的关键信息，以使招聘目标与总体业务目标保持一致。这样的合作关系对贵组织的未来意味着什么?
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：Future Workforce Predictions: What Can HR Do Today to Prepare for Tomorrow?
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人工智能
伦敦人力资源科技创业公司Distributed使用人工智能寻找人才，获得170万欧元的新种子资金
总部位于伦敦的人力资源科技创业公司Distributed刚刚从Fuel Ventures获得170万欧元的资金流入。该创业公司专注于通过人工智能提供技术人才资源。这笔资金将用于进一步开发技术和规模运营。
Fuel Ventures的创始人Mark Pearson表示，“软件开发的需求正在以前所未有的速度加速，我们预计未来十年将超过数万亿的支出，而Distributed将成为这一增长的前沿和中心。我们相信大多数企业应该专注于自己的核心竞争力，并使用Distributed平台为客户创造更好的数字产品。”
弹性团队
Distributed的AI驱动平台集成了一个全球技术专家网络，构成了弹性团队，以提供客户所需的技术成果。内部项目经理仍然致力于为公司实现更快的一流成果。
Distributed首席执行官Callum Adamson表示，“在一个技术人才日益短缺的世界里，很明显，通过招聘直接或外包，保持现代企业所需的交付速度已不再适用。我们创建了Distributed来解决这个问题。利用我们以人工智能为主导的全球员工队伍，将最优秀的人才部署到对个人有意义的工作中，并使组织实现业务目标和更高的支出回报。”
Distributed总部位于伦敦，成立于2017年。该创业公司发展迅速，目前迎合了50多个客户，包括Mastercard，Sytner Group，Heron AI，REISS和RBS。
计划2019年英国团队扩建600％
在融资方面，Distributed公司的目标是在2019年将其英国团队扩大600％。该创业公司即将成为英国的主要参与者，使企业能够实现黄金标准的数字化成果。
Adamson进一步表示：“Distributed的下一个发展将使我们的团队、合作伙伴网络不断壮大，并加速我们平台的创新。我们的目标是提高数字作品交付的基准，我们在英国面临着巨大的机遇。我们的最终目标是让全世界数以百万计的数字专家都能获得出色的工作，同时为大大小小的企业消除资源、人力资源和人才方面的难题。”
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：London HR tech startup Distributed that uses AI to source talents gets fresh seed funding of €1.7M
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