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    AI可以帮助管理工作场所的压力吗? 随着全球商业环境的竞争日益激烈,员工有责任尽其最大努力来提高绩效。但这可能会导致高压力水平,对员工的幸福感和敬业度产生负面影响。这就是为什么公司正在积极探索创新的方法来应对工作场所的压力--从灵活的工作时间等微小的变化到整个工作日(如每周工作四天)之类的实验。 科技能否帮助管理工作压力,利用员工数据来提出缓解压力的策略?人工智能(AI)能够挖掘积极心理健康的数据吗?我们采访了文化分析平台Receptiviti的首席执行官乔纳森·克林德勒(Jonathan Kreindler)。该平台利用心理学和自然语言处理来识别有助于管理工作压力的数据。   工作场所的压力以及为何需要AI来提供帮助 如果您查看有关工作场所压力的最新指标,那么很明显,是时候使用基于AI的工作场所压力管理工具了。 压力会导致工作效率下降,员工不敬业,甚至员工流失,因为员工都在寻找压力小的工作。克林德勒说,这些成本已经得到了充分的证明。最近的研究指出,雇主每年的成本接近1900亿美元。 如果您需要进一步的说服,以下指标可以说明为什么如此需要工作场所压力管理: 由于工作压力过大,一般雇员会损失7.1天 35%的高压力情景与精神健康问题有关 短期休假的直接成本超过1300万美元 很明显,这就是人工智能的由来。人工智能算法可以监控组织数据并追踪压力的根源。它还可以在适当的时候进行干预,引导员工进行有助于缓解工作压力的活动,比如冥想或舒缓的音乐。 鉴于这种潜力,人力资源和医疗保健技术公司正在努力利用AI进行工作场所压力管理。让我们来看一些例子。   人工智能可以解决工作场所压力的三种方法 克林德勒指出,员工沟通可以揭示有价值的压力水平数据,以及你需要在什么地方使用工作压力管理工具。 他补充说:“例如,有人说‘我应该和我的队友讨论这个问题,然后我才能对她做出回应’比说‘我们在做任何事情之前先和团队讨论这个问题’的人要承受更多的压力。” Receptiviti使用AI来发现这些细微之处,并有助于工作场所的压力管理。 1.通过接受能力分析工作场所沟通中的压力 您可以使用recepviti分析Slack、Gmail和Microsoft Office。这些数据是完全匿名的,人工智能工具寻找被证明与工作压力有关的语言模式。 然后,Receptiviti会创建一个横跨不同单位、部门和垂直领域的组织结构图,您可以应用这些见解从根本上抑制压力并改善员工的情感健康。 2.通过公开对话参加AI强化健康课程 Open Dialogue每周提供30分钟的在线会议,以帮助专业人士应对工作场所的压力。有趣的是,人工智能由人类教练来补充,以确保满足每个员工的个人需求。 这种工作场所压力管理的方法包括为期四周的课程,并提供经过验证的积极健康框架。它的对话式AI技术可根据您员工的便利提供教练经验。 3.使用BioBae为员工提供健康数据 BioBase是一家名为BioBeats的初创公司基于AI分析的工作场所压力管理平台。该公司去年获得了300万美元的融资,用于交付以AI为主导的个性化移动应用程序。 BioBase收集个人健康数据,为您的员工提供有关其心理健康的实时见解。强大的AI引擎还提供按需治疗师和定制建议。   未来:首先要消除工作场所的压力 众所周知,高生产率和竞争的文化会增加员工的压力。这就是为什么组织最近开始寻找在工作中创建高性能文化的方法。 AI领导的工作场所压力管理在这方面可以发挥重要作用,确定压力的原因,提出补救措施并监控健康数据,以确保压力不会超过特定阈值。 在现代工作场所,压力常常被掩盖起来。 通过采取必要的措施,您可以在早期阶段意识到压力并部署缓解方法。这将是工作场所压力管理的关键,因为您正在努力建立一支快乐,高产且面向未来的员工队伍。     以上由AI翻译,仅供参考! 作者:Chiradeep BasuMallick 来源:https://www.hrtechnologist.com/articles/culture/can-ai-help-with-workplace-stress-management/
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    2019年11月20日
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    【美国】基于AI的招聘优化平台Jobiak获得了230万美元的融资 Jobiak,一项基于人工智能的搜索和社交媒体平台(如Google for Jobs、Facebook for Jobs)招聘优化技术的创始人,此次宣布,该公司在一轮种子轮融资中获得了230万美元,这轮融资由一批私人投资者和成功的企业家发起,其中包括简•赫什(Jane Hirsh)(一家大型制药公司的前首席执行官/董事长)、拉吉•苏拉帕内尼(Raj Surapaneni)(私募股权投资公司)、乔•比尔德(Joe Beard)(佩罗•贾恩私募股权公司)、拉贾特古普塔(前麦肯锡公司总经理)和沙菲克洛坎德瓦拉(成功的人力资源技术企业家)。创办人Venkat Janapareddy在这一轮投资中额外投资了50万美元。 该公司已成功完成beta版阶段,已经处理了超过500万个工作,现在正准备在2019年11月进行全面商业发布。来自Perot Jain的Joe Beard说:“我们发现了人力资源技术领域和Jobiak改变游戏规则的ML,基于Google for Jobs的职位优化解决方案非常令人兴奋!这与创始人的往绩相结合,才是促使我们做出投资决定的主要因素。” 自2017年成立以来,Google for Jobs一直在颠覆招聘广告行业,并为Jobiak提供了独特的商机,以顺应其快速增长和在行业中被采用的浪潮。但是,它要求招聘人员遵循相当复杂且耗时的编码工作,才能满足其架构和优化要求,才能充分利用Google for Jobs的优势。招聘人员通常无法满足和维持要求,因此平均只有20%的工作出现在搜索结果中。 Jobiak的机器学习平台使满足Google for Jobs要求的整个过程实现了自动化,从而使Google for Jobs成为企业及其招聘渠道合作伙伴。这为Jobiak提供了与搜索和社交媒体平台以及招聘渠道合作伙伴直接合作的额外机会,可将其基于AI的工作抓取/发布和优化引擎的优势提供给整个招聘行业。 新一轮的融资将使Jobiak通过扩大其进入市场的足迹,创新的产品开发并聘请关键的领导团队来进一步利用其独特的市场领导地位和专利。这坚定地巩固了公司在未来五年内颠覆和变革招聘行业的计划。 “如今,有80%以上的求职者在社交和搜索引擎上开始求职。我们的愿景是将合格的候选人直接与企业直接,经济高效地联系在一起,而花费的精力很少。” 首席执行官/创始人Venkat Janapareddy共享。Janapareddy,在招聘和人员配备行业拥有22年以上的经验。他曾两次成功退出XpertTech(一家出售给英国私募股权公司的IT服务公司)和Gozaik(2014年被Monster Worldwide收购的社交工作平台)。   关于Jobiak  Jobiak提供了业界第一个基于AI的招聘优化平台,该平台旨在快速直接将职位发布发布到Google for Jobs,最大化他们的排名并加速合格候选人的流动。Jobiak是为企业级招聘人员和人才获取团队创建的,提供了在社交和搜索引擎(例如Google for Jobs)上发布和实现高排名的最快,最直接的途径,而无需HTML编码或开发人员支持。   以上由AI翻译,仅供参考! 作者:美通社 来源:https://www.jobiak.ai/jobiak-news-revolutionizinthegrecruitingindustry/
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    2019年11月15日
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    AI动态讯息:62%的美国消费者喜欢使用聊天机器人与企业互动 来自福布斯。 最近对AI进度的调查,研究,预测和其他定量评估突出了消费者对聊天机器人的接受程度的增长,特别是在日常任务的帮助方面;有关医疗AI算法缺少患者最差结果的问题;以及2020年及以后关于AI和工作的未来的新预测。 人工智能业务和消费者采用 澳大利亚,英国和法国的消费者报告说,聊天机器人的使用水平最高,在过去一年中,超过70%的受访者曾经使用过聊天机器人来与品牌互动。美国和德国略落后于50%以上; 在过去一年中与聊天机器人进行交互的人中,有80%的人使用聊天机器人进行客户服务,而去年这一比例为67%;在美国人中,使用消息传递与品牌互动的兴趣显着上升,从2018年的52%增加到今年的62%;接受调查的欧洲国家/地区对讯息的平均需求最高,占受访者的65%;此功能是年轻人群最感兴趣的功能,年龄在18-34岁之间的人中有70%以上希望与企业进行交流;消费者对机器人能够帮助他们执行例行任务的能力越来越有信心,例如,超过50%的受访者表示,他们更喜欢使用机器人而不是人工代理来告知他们帐户余额或更新地址; 相反,对于更复杂的任务,消费者对机器人的信心较低–只有15%的消费者表示他们希望机器人协助纠正账单上的错误 [对六个国家的5,000多名成年人进行的LivePerson调查] 64%的受访组织计划在来年增加其AI投资;77%的人同意,虽然AI越来越多地剥离了更简单的客户服务请求,但也增加了代理商开发更多技能来处理更复杂和更高价值的客户查询的需求;74%的受访者表示,今年代理商的数量将增长或保持不变;79%的人认为,人工智能将使联络中心能够提供一致,及时和上下文相关的体验[ NICE inContact和Forrester Consulting在线调查了美国,英国和澳大利亚的307个组织] 人工智能业务影响 法国万宝盛华每年从80,000家公司中收取130万张发票。在对Sidetrade的Aimie(一种传统的基于机器学习的工具)进行了9个月的测试之后,Manpower发现其收藏量增加了12%[ Fortune ] 在过去12个月中,房利美的前八个IT团队使用了Moogsoft的AIOps工具,其IT事件减少了35%。使用AIOps工具的团队已将解决问题所需的时间减少了25%至75%,具体取决于问题;房利美预计,当将AI系统部署到所有业务部门并且该系统能够更好地找出根本原因时,明年的每月事件将下降50%至60%[ WSJ ] 现在的工作未来 新兴技术实际上并不会很快取代美国超过100万的仓库工人。但是在接下来的十年中,这项技术可能会使他们的生活更加艰难[ Recode和UC Berkeley ] 数据的生命,人工智能的动力 平均而言,数据量以每月63%的速度增长;12%的人报告其数据量以每月100%或更高的速度增长;超过20%的调查报告来自1,000个或更多数据源;超过90%的受访者表示,以可用于分析的格式提供数据具有挑战性;数据可移植性(45%)和可扩展性(46%)居于现代数据转换方法可感知的优势之首[ Matillion和IDG对200名IT组织,数据科学和数据工程专业人士进行的调查,这些组织在北美组织拥有至少1000名员工] 在过去两年中,有85%的托管服务提供商(MSP)报告了针对中小型企业(SMB)的攻击,高于2018年的79%; 64%的MSP报告称其SMB客户正在遭受业务生产力的损失,而45%的MSP报告了威胁业务的停机时间。停机时间的平均成本为141,000美元,比2018年增加200%[ Datto对全球1,400多家托管服务提供商的调查]   预测AI的未来 到2023年,由于AI和新兴技术的出现,残疾人就业人数将增加两倍,从而减少获取障碍;到2024年,人工智能对情感的识别将影响您所看到的在线广告的一半以上;到2023年,将在至少七个G7国家中建立一个自我监管的AI和机器学习设计师监督协会;到2023年,个人行为将通过“行为互联网”进行数字化跟踪,以影响全球40%的人的福利和服务资格[ Gartner ] 到2022年,将有30%的使用AI进行决策的组织会遇到“影子AI”(即用于构建AI模型的IT部门所有权范围之外的数据)的挑战,这是有效和道德决策的最大风险;到2023年,预计超过75%的大型组织将聘请行为取证,隐私和客户信任方面的AI专家,以降低品牌和声誉风险; 到2022年,所有网络攻击中的30%将涉及“中毒”用于构建AI系统的训练数据,窃取AI模型以及将导致其做出错误决策的样本渗透到AI模型中;到2022年,将有30%的组织投资于可解释的AI(可解释AI算法如何得出结论的技术)[ Gartner ] 中国目前使用的闭路电视摄像机约有2亿个,预计到2020年将增长213%,达到6.26亿个。中国大陆是全球10个最受监控的城市中的8个的所在地[ 南华早报 ] 来自:https://www-forbes-com.cdn.ampproject.org/c/s/www.forbes.com/sites/gilpress/2019/10/25/ai-stats-news-us-consumers-interest-in-using-chatbots-to-interact-with-businesses-rise-to-62/amp/   以上由AI翻译完成
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    2019年10月30日
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    人工智能将如何影响招聘流程? 人工智能的一个流行形象是机器人像《黑客帝国》(the Matrix)或《西部世界》(Westworld)那样统治世界,但即便是人工智能驱动的机器取代我们工作的相对温和的形象也被夸大了。 但是,人工智能有望在转变人员和招聘方面发挥巨大作用。根据我们在Bullhorn的研究,超过一半的招聘行业专业人士和管理人员至少对AI技术有所了解,因此他们认识到AI技术可能会对他们有帮助。 所谓“帮助”,是指其设计目的不是接受招聘人员的工作,而是帮助他们更好地完成工作。不用担心的另一个原因:有些事情AI根本做不到或不应该做,这意味着招聘人员将有更多的时间集中在增加价值的工作上。   人工智能展示了其对招聘的积极影响 对于招聘行业来说,人工智能已经处于寻找和雇用最佳人才的最早使用阶段。在持续不断地为招聘平台开发AI与在早期阶段采用方面可理解的滞后之间,AI可以为招聘流程带来的许多功能尚未完全部署。不过,我们可以放心地谈论AI可以为招聘人员做什么,在某些情况下已经可以做到: 人工智能可以在合适的时间帮助找到合格的候选人;具有AI功能的工具可以持续监控庞大的被动候选人数据库,并识别预测候选人为新机会做好准备的信号。这既增加了给定职位的可用人才库,又增加了与这些候选人的互动率。 人工智能有助于增加招聘人员的响应时间;许多通信(例如面试确认电子邮件和文本)可以实现自动化,从而使招聘人员有更多时间专注于培养与候选人的关系所需的更具自定义性的交互。 人工智能可以感知市场变化;例如,趋势表明人才库中的某些广泛变化。也许以前没有预料到的WordPress开发人员的工作需求增加-可以帮助招聘人员在竞争之前预测技能差距和人才短缺。 人工智能通过减少人类偏见来提高多样性;最善意的招聘人员仍然会陷入无意识的偏见。这涵盖了从种族和性别多样性到年龄甚至地理位置的所有事物。通过适当的编程,AI可以减轻这种偏见的障碍,帮助平衡竞争环境并确定招募者可能会错过的合格候选人。   招聘人员应该认识到:人工智能有其局限性 人工智能可以分析数据并复制重复性任务以帮助招聘人员,但它不能代替他们。实际上,AI不会代替招聘中的工作,而是准备给人员配备和招聘专业人员更多的时间来完成需要人为决策的部分工作。招聘人员比机器配备的设备更好,可以分析数据以查找数据中的“原因”并在招聘过程中执行更具个性化的任务。AI的局限性示例包括: AI快速准确,但并非没有错误;如果不能迅速发现,机器学习中的一个错误可能很难纠正。 AI通过数据建立联系,但不能确定原因。AI是检测模式的出色工具,但仍然需要人类来理解相关背后的含义。 认可机构遵循已定义的指令集;当设计用于完成狭窄任务时,AI效果最佳。例如,人工智能是利用大量数据的绝佳工具,但无法看到影响数据的大图。例如,如果有更多的女性进入建筑管理领域,那么以前在算法中内置的偏见仍然可能主要是男性候选人。 随着招聘行业对人工智能的理解不断加深,开发和采用人工智能工具来支持招聘过程(从候选人参与到沟通工作流程等)也会越来越多。招聘人员和招聘专业人员需要了解人工智能工具是如何节省成本并带来更好的候选人体验的,以及它们的局限性如何使他们能够将更多精力放在改善候选人体验的工作上。   以上由AI翻译,仅供参考! 作者:Matt Fischer 来源:https://www.hrtechnologist.com/articles/digital-transformation/how-ai-can-and-will-affect-the-recruiting-process-and-how-it-wont/
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    2019年10月22日
  • AI
    调查显示:中国88%员工信任机器人超过经理 根据美国甲骨文公司和研究机构Future Workplace联合发布的一份研究报告,人类和机器人之间最终的关系可能比想象的要和谐得多。这份报告表明,很多员工都愿意在工作场所接受人工智能(AI)。 调查显示,全球64%的受访者表示,他们宁愿相信机器人而不是经理。与此同时,逾半受访者表示,他们已经开始向机器人寻求建议,而不是他们的经理。 这种现象在亚洲尤为明显,与科技相比,亚洲员工对人类同事的不信任程度更高。例如,89%的印度工人和88%的中国工人表示,宁愿相信机器人而不是他们的经理。 新加坡(83%)、巴西(78%)、日本(76%)、澳大利亚和新西兰(58%)、美国(57%)、英国(54%)和法国(56%)的工人也表示,他们宁愿相信机器人而不是经理。 这一调查结果基于来自10个国家的8300多名工人的答复,反映了人工智能在工作场所的应用日益增多。 根据这项研究,目前有50%的员工在工作中使用某种形式的人工智能,高于去年的32%。印度和中国在这方面处于领先地位,这在一定程度上要归功于他们年轻的人口和快速的技术采纳率。 不过,甲骨文亚太区人力资本管理应用负责人Shaakun Khanna表示,这也突显了管理人员与员工建立更紧密关系的必要性。 他说:“我总是告诉人们,如果他们想在人工智能风险中生存,他们应该拥抱EI(情商)。”   作者:新浪科技 来源:https://tech.sina.com.cn/it/2019-10-16/doc-iicezuev2484964.shtml
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    2019年10月16日
  • AI
    人才发现平台Outmatch宣布将人工智能与人类专家融合 人才发现平台OutMatch宣布了其旗舰平台的下一阶段。该平台提供数据驱动的洞见,帮助企业挑选最优秀的人才、培养领导者,并发现隐藏的人才。 这一阶段是Wepow视频采访与OutMatch评估平台的整合。第一阶段已于2019年10月1日至4日在拉斯维加斯举行的人力资源技术大会上展示。 OutMatch首席执行官格雷格•莫兰表示:“在OutMatch,我们帮助公司、团队和个人发现他们拥有的才能,以及他们成功所需的才能。”即将发布的OutMatch平台将人才发现作为一种独特的人类体验予以表彰,并为重大决策注入适量的技术,以推动数据驱动的洞见。 集成提供: 候选人的评估结果生成的智能面试问题,在评估和面试之间建立联系,通过展示公司的品牌和过程中的人员来建立文化驱动的联系 高潜力的快速通道,可加快选拔速度,同时让顶尖的候选人通过一个用于评估,视频采访,分析等功能的软件来保持无摩擦的招聘人员体验 通过招聘渠道上的分析(包括候选人,下岗时间和完成时间)来扫除您的盲点 OutMatch首席技术官 Chris Gardner表示:“该产品结合了Wepow和OutMatch的优点,创建了以人类专业知识和专有技术为后盾的优雅软件解决方案。” 即使OutMatch扩展了AI功能,该公司仍致力于AI的“玻璃盒”方法,该方法为算法的构建以及预测的方式提供了清晰的透明度。OutMatch还拥有I / O和技术专家团队,以监控AI并确保所有算法的准确性和公平性。 OutMatch能够让公司做出关于员工的最佳决策,从招聘和发展到领导力和文化。我们的预测人才和文化分析为雇主提供了竞争优势,通过深入了解他们的候选人,他们的CultureDNA™,以及驱动成功的行为。其结果是出色的员工表现,将普通员工转变为高增长、高性能的公司。   以上由AI翻译,仅供参考! 作者:Mayuri Chaudhary 来源:https://www.hrtechnologist.com/news/recruitment-onboarding/outmatch-announces-next-phase-of-talent-discovery-platform-blending-ai-and-human-expertis/
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    2019年10月14日
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    【美国】招聘聊天机器人平台Xor完成了840万美元的融资 总部位于旧金山的初创公司Xor正在为招聘人员和求职者开发一个人工智能聊天机器人平台。该公司宣布,它已经获得了840万美元的融资。该轮由SignalFire领投,参与的还有Gurtin Ventures和Twin VC。去年,Xor在美国的销售额增长了两倍,达到了200万美元的年度经常性收入,并与15个国家的100多名客户达成交易,其中包括埃克森美孚、宜家、百特人事、喜力、IBS、阿尔迪、霍夫、麦当劳和玛氏。 联合创始人兼首席执行官Aida Fazylova表示,新资金将使Xor拥有52名员工,并加速即将推出的产品的开发,该产品旨在使内部流程自动化,例如入职、文书工作备案,以及评估工作满意度和流失率。她说Xor的几个客户已经在未来几个月内广泛推出之前试用了该解决方案。 “ Xor是出于我的个人痛苦而诞生的。在我长期的招聘生涯中,我注意到我75%的工作时间都花在例行和重复性工作上,例如安排面试,简历筛选,在电话面试中一遍又一遍地问同样的问题,” Fazylova说。“我成立公司的初衷是让招聘人员专注于人与人之间的联系,面试应聘者并为公司吸引最优秀的人才。同时,人工智能负责重复性任务,并为每个候选人提供24/7全天候个性化服务。我们很荣幸能从SignalFire和其他出色的投资者那里获得支持,他们将帮助我们推动使命,使每个人的招聘体验更好、更透明。” Xor由Fazylova(具有招聘背景)和Nikolay Manolov(连续企业家)于2016年成立,并提供了一个聊天机器人,可以自动完成乏味的招聘任务。例如:安排面试,分类申请,并通过电子邮件、文本、Facebook Messenger和Skype等消息传递应用程序回答问题。同名的Xor(托管在Microsoft的Azure上)利用500多种合适的候选人资源,并利用在17种不同HR和招聘数据集上训练的103种不同语言和算法,自动筛选这些候选人。 借助Xor的后端工具,招聘经理可以使用可视化设计工具以无代码的方式建立对话流程,并安排有关即将面试的短信提醒。他们还可以将Xor聊天机器人与现有的申请人跟踪和候选人关系管理系统(例如Talantix,Tempworks,Lever,Avature,Taleo和JazzHR)集成在一起,此外还可以提供Google日历和Outlook等日历提供程序。 Xor在声称可自动完成招聘流程75%的聊天机器人Mya和与纽约大学共同创立的同时提供招聘和职业咨询聊天机器人的招聘平台Wade&Wendy竞争中。但是Xor在短短三年内就取得了令人瞩目的发展势头,迄今已预先筛选了250万名求职者,满意度达到了99.3%。 SignalFire联合创始人兼董事总经理Ilya Kirnos说:“ Xor使雇主能够更好,更快地招聘,同时为求职者和雇员提供了一种在招聘过程中和工作中进行更好交流的方式。” “我们相信,每家公司都将使用机器学习和对话式AI来简化其招聘和人力资源流程,而Xor处于这一运动的最前沿。这是一个巨大的机会,Xor拥有赢得这一市场的领域和技术专长。” 根据Grand View Research的数据,聊天机器人市场预计到2025年将达到12.3亿美元,而且它的持续增长有一个很好的理由:Salesforce最近的一项调查显示,大约69%的消费者更喜欢用聊天机器人与品牌进行快速沟通。此外,Gartner预测,到2020年,它们将为85%的客户服务交互提供动力。   以上由AI翻译,仅供参考! 作者:KYLE WIGGERS 来源:https://venturebeat.com/2019/10/11/xor-raises-8-4-million-for-ai-powered-job-candidate-recruitment-and-screening/
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    2019年10月12日
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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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    2019年10月08日
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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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    2019年09月29日
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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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    2019年09月27日