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    HR未来趋势:2026年10个信号正在重新定义HR的角色 2026年10个信号正在重新定义HR的角色,随着 AI 深度进入组织运作,工作方式、技能结构、领导力模型和员工体验都在发生系统性变化。我们正在看到 10 个清晰的信号:HR 正从支持职能,走向工作设计、组织重构与企业级决策的核心位置。这个是David Green 每年发布的10个趋势,原文是12个,其中2个是让你参与的,所以我们还是按照10个趋势分享给你。 如果你不想看长篇文章,直接拷贝学习走这10个趋势就可以了。我们还有视频解读,你可以访问视频号:HRTech 1. Redesign Work for a Human–AI Operating System重新设计工作本身,让“人 + AI 智能体”成为一个协同运行的工作系统,而不是在旧流程上简单叠加 AI 工具。 2. Elevate Strategic Workforce Planning into a Core Enterprise Discipline将战略性人力规划(SWP)提升为企业级核心能力,与业务战略、资本配置和生产力决策深度绑定。 3. Build a Dynamic Skills and Capability Ecosystem构建动态技能与能力生态系统,用统一的技能语言、技能数据和流动机制支撑长期转型,而非一次性培训。 4. Reshape Leadership for the Agentic Age重塑领导力模式,帮助管理者在“人类 + AI 智能体并行工作”的环境中重新理解决策、责任与影响力。 5. Strengthen Organisational Health, Fairness & Inclusion to Unlock Sustainable Performance以组织健康、公平与包容为可持续绩效的基础,在 AI 放大效应下建立信任、透明与责任文化。 6. Reimagine Employee Experience for a Hybrid, AI-Augmented Workforce将员工体验视为一个“系统工程”,为混合办公与 AI 增强型工作方式重新设计体验、流程与协作节奏。 7. Scale People Analytics as a Strategic Intelligence Function把 People Analytics 从“HR 报表工具”升级为“企业级战略情报系统”,直接影响业务与组织决策。 8. Embed Responsible AI & Workforce Governance将 Responsible AI 与 Workforce Governance 内嵌到组织运行中,明确决策边界、人类监督与伦理责任。 9. Elevate the CHRO as Enterprise Co-Pilot in Organisational Reinvention推动 CHRO 成为 CEO 的企业级“共同驾驶者”,参与业务模式、组织结构与生产力重构。 10. Reinvent the HR Operating Model and HR Capabilities for the Agentic Era重构 HR Operating Model,从传统 COE 与交付模式,转向跨职能、AI 驱动、结果导向的运作体系。 “预测未来的最好方式,就是创造未来。”(Peter Drucker) 如果说 2024 年和 2025 年是对生成式 AI 与 agentic AI 进行实验的年份,那么 2026 年就是组织必须规模化落地的一年。CEO 现在期待可衡量的生产力提升,而 CFO 则要求更有纪律的价值创造。然而,许多组织仍停留在试点阶段——不是因为技术不成熟,而是因为其运营模式、技能与组织结构还无法在规模上吸收 AI。 三分之二的 CEO 表示:他们的竞争差异化取决于是否能在正确的岗位上拥有正确的专业能力,并通过再技能化(reskilling)、选择性招聘、AI agents 以及战略合作伙伴关系来支撑——即“build, buy, bot, borrow”模型。劳动力战略已经成为 CEO 级别的议题。 引言:HR 的 R&D 时刻   “在 AI 的未来里,HR 将成为你的 R&D 部门。”(Ethan Mollick) 对 HR 而言,其影响是深远的。正如 Ethan Mollick 所说:“在 AI 的未来里,HR 将成为你的 R&D 部门。”HR 如今正处在工作再设计、技能战略、领导力能力、组织健康与 AI 治理的交汇点。HR 在 2026 年做出的选择,将决定组织能否释放 agentic productivity,还是继续在几乎没有影响的实验中徘徊。 在我发布这份年度前瞻的 10 多年里,它已从“预测”演变为“机会”,因为塑造工作的力量正在以多年为周期展开——正如 Niels Bohr 诙谐地说: “预测是非常困难的,尤其是关于未来的预测!”(Niels Bohr) THE 12 OPPORTUNITIES FOR HR IN 2026FIG 1:12 Opportunities for HR in 2026(由 NotebookLM 设想;来源:David Green) #1. Redesign Work for a Human-AI Operating System(为 Human-AI Operating System 重构工作)“Agentic AI 已经在改变任务、工作流与角色的本质——组织必须重新设计工作,才能充分捕捉收益。”(McKinsey, The State of AI in 2025) 组织正开始走出实验阶段,并重新思考工作的结构。HR 现在应当带头设计一个能够编排 humans 与 AI agents 的“操作系统”:明确任务、工作流、决策权、升级/上报点,以及人类在哪些环节提供独特价值。 问题不再是“我们能自动化什么?”,而是“为了交付我们需要的结果,人类与 agents 的最佳组合是什么?”这意味着从结果出发,将工作拆解为任务,再决定哪些应由人主导、哪些由 AI 增强、哪些由 agent 交付。 一个一致的操作系统需要清晰治理:透明度、伦理边界、决策阈值,以及人类监督的规范。在 CEO 推动生产力、CFO 要求成本纪律的背景下,HR 有机会成为安全、可扩展、能创造价值的 AI-enabled work 的架构师。做对了,组织将加速生产力、决策质量与执行速度;做错了,则可能继续被困在“试点炼狱”里。 “未来的工作不会由替代人类来塑造,而是通过重新设计系统,来优化人与技术的伙伴关系。”(Oliver Wyman Forum, How Generative AI is Changing the Future of Work)“当你围绕人类优势重构工作时,AI 会成为倍增器而不是威胁。从‘做任务’转向‘编排结果’。”(Loren Shuster,Digital HR Leaders podcast)FIG 2:Human Agency Scale(来源:Stanford) #2. Elevate Strategic Workforce Planning into a Core Enterprise Discipline(将战略性劳动力规划提升为企业核心学科)“战略性劳动力规划如今是 CEO 级别的优先事项。”(McKinsey, Workforce Planning in the Age of AI) Strategic workforce planning(SWP)已从 HR 流程上升为 C-suite 优先事项。CEO 现在将人才、技能、自动化与成本决策视为企业绩效的核心。因此,HR 必须把 SWP 转变为连接战略、技能、成本与组织设计的动态系统。这需要情景建模、内部流动映射、人才流动分析与生产力预测——而不是传统的人头规划。 CEO 希望 HR 管理的“build, buy, bot, borrow”组合要求持续决策,而非年度循环。在 agentic 环境中,技能需求持续变化,SWP 成为帮助领导者做出判断的机制:何时 reskill,何时招聘,何时部署 agents,何时合作伙伴协同。 做好 SWP,它将成为 CEO 提升竞争力的利器:让人才更快重新配置、权衡更清晰、长期投资更有信心。 “领先的公司把 workforce planning 融入业务节奏——不把它当作年度 HR 活动,而是当作战略能力。”(Diane Gherson,Digital HR Leaders Podcast)FIG 3:Five shifts for the future of workforce planning(来源:Deloitte) #3. Build a Dynamic Skills and Capability Ecosystem(构建动态技能与能力生态)“技能已成为工作的货币——组织必须建立系统,让人可以流动地进入机会。”(World Economic Forum, Global Skills Taxonomy Toolkit) 静态的岗位架构无法跟上工作变化的速度。HR 必须建立一个动态 skills ecosystem,持续识别、更新并部署技能。AI-driven inference 能实时发现新兴能力,替代过时的自我申报与静态胜任力模型。 这个生态支持透明的内部流动、人才市场(talent marketplaces)、AI-enabled learning,以及与业务优先级对齐的能力建设,而不是泛泛的培训。可雇佣性(employability)将更多转向适应力、能力广度,以及与 AI 高效协作的能力。 技能生态能减少外部招聘、提升内部流动,并支撑规模化转型。到 2026 年,skills 可能成为企业“运行层”,把战略、劳动力决策与学习连接成一个自适应系统。 “高绩效公司正从 jobs 转向 skills,从等级层级转向随业务同速演进的能力生态。”(BCG, AI at Work 2025)“成为 skills-based organization 的真正原因是业务敏捷性。战略变化、技术演进时,你必须持续理解你拥有什么人,以及需要完成什么工作。”(Sandra Loughlin,Digital HR Leaders Podcast)FIG 4:Core skills in 2030(来源:World Economic Forum) #4. Reshape Leadership for the Agentic Age(为 Agentic Age 重塑领导力)“当 AI 改变工作如何发生,领导力也必须进化。”(BCG, As AI Changes Work, CEOs Must Change How Work Happens) 为监督、专业与控制而设计的领导模式,已经不适用于 agentic AI 能执行任务、综合信息并加速决策周期的世界。在 agentic age,领导者的工作将从“管理工作”转向“编排系统”:界定问题、设定方向、治理风险,并让 people 与 agents 共同高效运作。 研究似乎非常明确:只有当领导者发展新的“肌肉”——判断力、系统思维、伦理推理、快速学习、透明度,以及以速度管理变革的能力——组织才能捕捉 AI 的价值。领导者必须成为工作流设计者,而不是工作审阅者;成为实验的推动者,而不是门禁;成为适应力的榜样,而不是确定性的象征。 心理安全(psychological safety)变得更重要。正如 Amy Edmondson 指出,人们需要感到安全,才能挑战领导者与 AI 输出。能够创造清晰、连接与信任的领导者,会看到更高的 agentic tools adoption。Insight222 的研究强调:最有效的领导者用数据与证据指导决策,同时在沟通与文化建设中保持深度的人性。 也许更重要的是,领导者必须学会“去学习”(unlearn)。正如 Katarina Berg 所说,几乎所有关于领导的方式都在被“重写”——执着于旧行为只会拖慢组织。 能真正胜出的领导者,会拥抱谦逊、好奇心与系统架构师的心态,引导 people 与 AI 创造出任何一方都无法独自达成的结果。 “心理安全延伸到 AI。人们必须感到安全,才能质疑输出并提出担忧。”(Amy Edmondson,Digital HR Leaders podcast)“领导者必须适应去学习……我们不能执着于那些已无法帮助人们繁荣的做法。”(Katarina Berg,Digital HR Leaders podcast) #5. Strengthen Organisational Health, Fairness & Inclusion to Unlock Sustainable Performance(强化组织健康、公平与包容,释放可持续绩效)“提升员工 wellbeing 是提高生产力的强力机制——可能提升 10–15%。”(McKinsey Health Institute & World Economic Forum, Thriving workplaces) 组织健康、公平与包容如今是关键的经济倍增器。优先关注 wellbeing 的组织,往往在创新、留任、生产力与财务表现上持续优于同业。 在 agentic age,这些议题更为核心。治理不当的 AI 可能增加认知负荷、降低自主性,并引入新的公平风险——从偏差模型到不透明决策。HR 必须把公平、安全与包容嵌入工作流、招聘系统、绩效管理与职业路径中。工作也应被重新设计,以减少摩擦、保护自主性,并确保机会与技能的公平可及。 健康的组织转型更快、能留住稀缺技能,并建立 AI adoption 所需的信任。“让工作更好”不该只是口号(同时也是 Bruce Daisley 的优秀博客名),而应成为可持续绩效的硬性要求。 “优先投入 wellbeing 的公司跑赢股市……为股东带来更高回报。”(De Neve et al, Workplace Wellbeing and Firm Performance)“公平的重要性前所未有。AI 把风险抬高了,因此领导者必须清晰沟通,并建立问责文化。”(Patricia Frost,Digital HR Leaders podcast)FIG 5:员工 wellbeing 与公司财务表现的关系(来源:McKinsey、World Economic Forum、De Neve et al) #6. Reimagine Employee Experience for a Hybrid, AI-Augmented Workforce(为混合、AI 增强型劳动力重塑员工体验)“员工体验如今是留任、生产力与韧性的首要预测因子。”(Deloitte, Global Human Capital Trends 2025) Employee experience(EX)必须被当作系统来设计,而不是一堆分散的项目。持续倾听、行为洞察与实时反馈闭环,将取代年度调查,成为 EX 的核心“仪表盘”。 AI 正在重塑协作、问题解决与获取支持的方式——从生产力工具中的 copilots,到嵌入 HR 服务的 agents。HR 的任务是确保这些工具减少摩擦、增强连接,并提升意义与工艺感(craftsmanship),而非侵蚀它们。 文化是在微小瞬间被体验到的:团队仪式、协作规范、角色清晰度、系统响应速度。能够在工作流、领导行为、办公空间设计、技术与混合节奏上整体重构 EX 的组织,将释放更高水平的韧性、投入与绩效。 在 2026 年,EX 应进化为“员工每天如何感受到战略”的方式,而不是一个独立项目。 “混合办公不是政策——它是生态系统。你必须有意地设计体验,否则就会得到两边最糟的结果。”(Michael Fraccaro,Digital HR Leaders podcast) 加入我在 1 月 15 日的 webinar,我们将公布 Insight222 People Analytics Trends 的关键发现。请注册,与 Madhura Chakrabarti, PhD、Jonathan Ferrar 和我一同参加,揭晓第六年度 Insight222 People Analytics and AI Trends study 的结果(基于全球 370+ 家公司的数据)。Sign-up here。 #7. Scale People Analytics as a Strategic Intelligence Function(将 People Analytics 规模化为战略情报职能)“People analytics 必须从回答 HR 问题,进化为塑造企业决策。”(Insight222, People Analytics Trends Report 2025–26) People analytics 正在成为指导企业决策的“情报系统”。借助 skills data、workflow telemetry、组织网络洞察以及 AI-usage patterns,组织终于可以理解“工作实际如何发生”,而不再只看组织架构图或流程图上“看起来如何”。这种从描述性报告到实时组织感知的转变,在 agentic age 是根本性的。 要有效规模化,people analytics 需要坚实基础:自动化数据管道、整合的 skills 与 work data、负责任的治理,以及能够快速设计与运行实验的能力。目标不是产出更多 dashboard(但愿别这样),而是产出清晰度:哪些行为驱动生产力?价值在团队中如何被创造?关键技能在哪些地方出现或流失?AI agents 对工作质量、决策速度与员工体验有什么影响? 做好后,people analytics 将成为战略优势:能够早期识别风险、更快重新配置人才,并持续改进工作流与领导行为。在 agentic organisation 中,赢家将是学习更快的人,而不仅是衡量更快的人。 “当你能证明参与度与能力如何提升盈利能力时,人力数据与业务绩效之间的联系就会变得清晰。”(Sharon Taylor,Digital HR Leaders podcast)“people analytics 的力量在于:洞察能直接连接业务结果——绩效、客户体验、生产力。”(Dawn Klinghoffer,Digital HR Leaders podcast)FIG 6:Insight222 Leading Companies in People Analytics Model(来源:Insight222) #8. Embed Responsible AI & Workforce Governance(嵌入 Responsible AI 与劳动力治理)“AI 无法在缺乏信任的情况下规模化。”(Gartner, AI in HR: Hits, Misses and Growing Pains) 可信 AI 现在是业务的硬性要求。随着组织在工作流中部署 agentic systems,HR 必须主导建立治理框架,确保公平、可解释性与对员工/组织数据的伦理使用。这意味着设定清晰的决策边界、定义 human-in-the-loop 监督、对模型偏差进行压力测试,并建立透明沟通,让员工理解 AI 如何影响机会、评估与职业路径。 有效治理也需要持续监测结果,而不仅是部署前的风险评估。研究显示:治理不当的 AI 会侵蚀信任、增加认知负荷并放大不平等;而设计良好的系统则能提升自主性、安全与规模化绩效。 治理不是创新的刹车,而是让安全加速成为可能的护栏。拥有明确原则、文档化护栏与可信监督机制的组织,会更快 adoption AI,并获得更高的员工支持。Responsible AI 不再是边缘议题——它是雇主与员工之间现代社会契约的核心组成部分。 “Responsible AI 必须从一开始就嵌入,而不是等问题出现后再补丁式修复。”(TI People, From AI Impact Assessment to Results)“AI 会放大好与坏的决策。治理不是可选项——它决定的是进步还是伤害。”(Tomas Chamorro-Premuzic,Digital HR Leaders podcast) #9. Elevate the CHRO as Enterprise Co-Pilot in Organisational Reinvention(把 CHRO 提升为组织再造的企业级副驾驶)“CHRO 现在是 CEO 在 AI 转型中最重要的伙伴。”(BCG, What CEOs Should Look For in an AI-First Chief People Officer) 当工作、技能、领导力与运营模式同时被重新设计时,CHRO 已成为 CEO 最紧密的战略伙伴。董事会也越来越依赖 CHRO 来评估领导力能力、组织健康、技能准备度、人才配置与 AI 驱动变革对劳动力的影响。 现代 CHRO 必须融合经济学、组织心理学、AI literacy、系统思维、文化专长与数据素养。他们将影响业务模式再造、自动化战略、生产力、领导任命、能力建设与文化更新等决策。 这是一种深刻的职责扩张。拥抱这一使命的 CHRO 将成为“再造的架构师”,而不仅是 HR 流程的守护者。这个角色比过去 50 年——也许是有史以来——更复杂、更关键、更接近企业绩效核心。 “CHRO 已从‘人力专家’转变为‘组织架构师’——塑造工作如何与技术一起演进。”(Lynda Gratton,Digital HR Leaders podcast)“CHRO 具备独特视角:理解能力、文化与变革。这种组合正是推动转型的关键。”(Janine Vos,Digital HR Leaders podcast) #10. Reinvent the HR Operating Model and HR Capabilities for the Agentic Era(为 Agentic Era 重塑 HR 运营模型与能力)“传统结构无法交付如今所需的速度与整合度。”(Mercer, Operating by Design) 如果 HR 不先自我重塑,就无法交付本文前九项机会。传统 COEs 与服务交付模式是为稳定时代设计的——而非当下这种持续工作流重构、动态技能需求与 AI 无处不在的时代。 一个现代 HR operating model 需要:跨职能整合,而不是孤立的 COEsAI-enabled workflows,把事务性工作自动化来自 people analytics 与 skills data 的实时情报清晰的决策权与对结果负责的 owner–accountability具备 AI、经济学、数据与组织诊断能力的 HRBPs HR 团队需要新的基础能力:系统思维、体验设计、产品思维、实验能力、行为科学、数据素养与技术素养。 只有先重塑自身,HR 才能推动组织其他部分的重塑。 “未来的 HR 职能融合 analytics、实验、组织设计与技术素养。这些不再是可选项——而是基础能力。”(Insight222, People Analytics Trends Report 2025–2026)“HR leaders 需要把自己当作产品经理——‘雇佣’就是产品。这种心态会改变一切——从我们如何设计体验,到我们如何推动 adoption,并与利益相关方共同创造解决方案。”(Tanuj Kapilashrami,Digital HR Leaders podcast)FIG 7:The New HR Operating Model(来源:TI People) WHAT HR MUST BECOME TO DELIVER THESE OPPORTUNITIES(HR 必须成为什么,才能交付这些机会)为了实现这十个机会,HR 必须进化为一个更整合、更洞察驱动、更能定义未来的组织职能。这种转型需要三个关键转变。 1)以整合的企业系统方式运作工作再设计、技能、领导力与员工体验不可能由孤立团队完成。人才、学习、EX、people analytics 与 HR operations 必须作为互联平台运作:共享结果、共享情报、共享问责。我们正在解决的问题——技能稀缺、组织再设计、领导力转型与 AI 融合——都是系统问题,因此必须用系统方式回应。 2)成为 AI-fluent 且 evidence-ledHR professionals 不需要成为 data scientists 或 engineers,但必须理解 AI 的能力、风险与组织影响。AI literacy、数据素养与科学思维,已成为想在 HR 职业生涯中取得成功的基础能力。随着工作更 agentic,判断力与证据结合会让决策更好——HR 必须在全组织范围内倡导这种伙伴关系,从一线到董事会。 “如果 HR 不理解 AI 如何运作,我们就无法塑造工作如何被重新设计。数据与 AI 素养不再是可选项——它是入场券。”(Nickle LaMoreaux,Digital HR Leaders podcast) 3)构建新的能力组合未来 HR 职能融合组织心理学、行为科学、系统思维、体验设计、实验、治理、人才经济学与转型领导力。这些能力让 HR 能重设计工作流、以伦理方式治理 AI、加速能力建设,并编排复杂、跨多年的变革。 总之,HR 必须成为设计、赋能并加速组织再造的职能——而不是被动响应它。 “最优秀的 HR 团队一直在做实验。他们不追求拥有所有答案——而是追求比组织更快学习。”(Thomas Otter,Digital HR Leaders podcast) CONCLUSION: HR'S MOMENT OF MAXIMUM INFLUENCE(结语:HR 影响力的最大时刻)2026 年将是决定性的一年。组织不再争论 AI 是否会重塑工作——而是在争论:会有多快、多安全、以及多有人性。这把 HR 推到企业战略中心,这是几十年来罕见的局面。 这些机会不是任务——它们是需要建设的能力。它们要求一个更整合、更实验化、更分析化、更有勇气的 HR 职能。有些会挑战长期以来的假设;大多数会把 HR 推出舒适区。 但回报也同样巨大。能够把 agentic technology 与 human judgement 和 care 结合起来的组织,将超越那些只依赖技术的组织。HR——凭借其在 people、work 与 strategy 交汇处的独特位置——握有组织如何适应、繁荣并释放价值的关键。 这是 HR 影响力的最大时刻。 问题不在于 HR 是否准备好了——而在于我们是否会抓住机会…… CROWDSOURCING: HELP SHAPE THE FINAL TWO OPPORTUNITIES(众包:一起塑造最后两个机会)每一年,最好的想法都来自这个社群。正在改变 HR 的挑战与创新,很少来自某一家公司的单点灵感——它们来自各行各业实践者的日常工作。 因此,我再次把最后两个机会开放给你。 如果你要为 HR 在 2026 年补充一个必须关注的机会,它会是什么——为什么? 它可以是你所在组织里正在出现的新变化,也可以是我在前十项机会中讨论不足的挑战,或是你认为正在更快到来的转变。 请在评论区分享你的想法。我会把最强的贡献综合成两项机会——#11 和 #12,并在新年对本文进行更新。 让我们一起塑造 2026 年 HR 的议程。
    Insight222
    2025年12月24日
  • Insight222
    人力资本分析(PA)功能应该向人力资源部门报告还是企业分析部门报告? 领先的人力资本分析团队正越来越多注重交付商业价值。在Insight222最近的一项研究中,97%的人力资本分析领导者向CHRO本人或人力资源部门报告,只有3%向企业分析部门报告。有些人可能会说,向企业分析部报告会让他们有更多的能力来交付商业价值。但事实并非如此简单。 交付商业价值意味着从 "为人力资源服务 "转变为开始考虑如何与真正的商业机会联系起来。要做到这一点,有两种力量需要精细化管理: 1. 劳动力数据是独一无二的,需要了解如何应用人员数据并处理劳动力数据的细微道德差别。 2. 真正的分析需要客观,不受最适合现有方法和策略的答案影响。 这两种力量之间的紧张关系是产生问题的原因。在与一家大型制药公司的首席执行官交谈时,我们问他为什么将人力资本分析职能转移到企业团队中,他回答说:"我希望我们尽可能地接近正确答案,而不关心答案是什么......如果人力资本分析报告成为自己的职能,我们就无法做到这一点。" 如果你正在问自己这个问题,这里有三个重要的话题需要考虑: 1. 定义客户比以往任何时候都更重要:很容易开始将人力资源部门视为最终消费者,而完全忽略了业务。 领先的人力资本分析团队花时间在他们自己、高级HRBP和业务领导之间建立牢固的关系。这种关系必须是平等的,并建立在透明和合作的坚实基础上。如果一个企业的人力资本分析团队开始以人力资源服务水平协议(SLA)为基础来衡量自己,你就知道这种关系正变得更加注重服务,而不是价值。建立一个真正清晰的利益相关者地图和参与方式可以有助于避免这种陷阱。 2. 当不属于该组织时,影响人力资源部门是很难的:从企业层面的人力资本分析功能中获得影响需要一个非常强大的领导者。 人力资本分析领导者面临着艰巨的工作,最好的领导者是技术先进、战略精明和讲故事的天才。将这些技能与影响人力资源的需求叠加在一起,使其变得更加数据驱动和自力更生,而不是成为正式团队的一员,对这个领导者的期望就更高了。不过,这样做的好处是,如果你来自一个与其他商业同事一起的一般分析职能部门,而不是来自人力资源部门(有时会被视为不那么有商业头脑),你可能会得到商业领袖的更多尊重。因此,尽管影响人力资源部门可能比较困难,但影响企业本身可能比较容易--从而提供他们所期望的价值。最关键的是,"从外部 "影响人力资源部门并不容易,但却很容易落入成为人力资源部门服务中心的陷阱,从而失去对商业价值的驱动力。 3. 获得资源的机会更多:在企业团队中,可以更好地获得企业数据、技术和技能,但人力资本分析可能成为其他被认为 "更重要 "的分析功能的 "分支"。 领导人力资本分析团队可以培养一系列的深度分析技能。当你在企业团队中报告时,有很大的机会来分享技能和知识--对技术和数据的访问和分享也是如此。你对其他业务数据的访问,如金融、消费者和房地产,当然应该更容易。然而,由于人力资本分析作为一项分析职能往往没有那么成熟(比方说,财务或营销),人们不一定把人力资本分析看作是他们想提升自己事业的地方。他们可能不愿意分享数据,而这最终可能会进一步孤立团队。 正如上述数据所示,大多数组织已经决定在设计组织时,将人力资本分析工作报告给人力资源部门。这样做的原因有很多: 人力资源部门通常拥有预算 公司内部对人员数据的道德规范是重要的考虑因素,通常由人力资源专业人员自己处理比较好。 人力资本分析探讨的是定量、定性和行为数据之间的衔接,而最后一项通常由人力资源专业人员处理得更好。 人力资源副总裁希望他们的人力资本分析团队在组织上 "紧密"。 然而,尽管有这些观点,并且绝大多数数据都支持将人力资本分析报告给人力资源部门,但也有令人信服的论点证明人力资本分析应报告给企业分析部门。 但重要的是,你要做出最适合公司的决定。如果这个决定是错误的,团队将发现自己处于一个难以影响和有效运作的位置。如果做对了,机会是无穷无尽的。所有成功的要素都需要放在这两种情况下:优秀的领导力,强大的人力资源支持以及真正致力于通过人力资本分析来实现商业价值的组织。 作者:Kate Marks
    Insight222
    2022年03月29日
  • Insight222
    人力资本分析如何通过产品化提供大规模的解决方案? Insight222的《2021年人力资本分析趋势》研究表明,人力资本分析的规模和重要性都在增长。为了取得成功,人力资本分析的领导者需要将解决方案产品化,并承担起为人力资源部门创造数据驱动文化的责任。 除了需求引擎和解决方案引擎之外,Insight222人力资本分析运营模式还建议设立一个产品引擎,由一个实施团队来确保人力资本分析解决方案的有效设计和产品管理。它包括相关的项目管理和变革管理,以提供每个解决方案的有效采用。 本文将通过回答以下问题来探讨产品化在扩展人力资本分析方面的作用。 1. 什么是产品化? 2. 领先企业如何投资于产品引擎以确保产品化的成功? 3. 人力资本分析团队应该提供的第一个规模化解决方案是什么? 4. 人力资本分析团队提供的高级的规模化解决方案的例子是什么? 什么是人力资本分析的产品化? 人力资本分析解决方案的产品化是指让数据驱动的观点在整个组织内都能被接受,换句话说,在正确的时间将正确的数据提供给正确的人,以帮助他们做出更明智的决定。也就是说,产品化利用技术向员工、经理和高管大规模地提供用户友好的解决方案。 为了取得成功,它需要: 建立一个由产品经理、项目经理、变革交付和设计工程师组成的 "产品引擎 ";并对人力资本分析团队的专业角色进行投资,如数据科学家、数据工程、研究。 投资购买或建立技术解决方案,如分析仪表板或专业的人力资本分析技术,如人才管理和技能推断。 一个能够支持可扩展、可重复解决方案的数据基础架构。 采用以用户为中心的思维方式,并致力于根据用户反馈进行持续改进,对于大规模提供成功的分析解决方案至关重要。要提供成功的产品,关键是要考虑用户需求和用户体验,并根据用户反馈不断完善产品。 领先企业如何投资于产品引擎以确保产品化的成功? 去年,Insight222 Research首次提出了对人力资本分析领域 "领先企业"的分析。"领先企业 "是指那些已经证明他们拥有被认为是该领域领导者的人力资本分析功能的公司或组织。 领先企业在人力资本分析运营模式的所有引擎方面都更为先进。特别是,100%的领先企业都对产品引擎和需求引擎进行了投资,此外还有高级分析。 在其他方面,人力资本领域的领先企业将解决方案产品化,以扩展到员工、经理和高管。领先企业在咨询和影响、产品管理和变革管理方面的能力建设,比所有企业都要强得多。这个差异非常大:相差45个百分点。这表明他们希望通过按要求为员工、经理和高管制作 "分析产品",使他们的解决方案和预测有效。通过他们的工作,领先的人力资本分析团队将分析嵌入整个公司的人员流程中。 人力资本分析团队应该提供的第一个规模化的解决方案是什么? 许多人力资本分析领导者最关心的一个问题是:"我应该提供的第一个规模化解决方案是什么?" 通过投资第二波人力资本分析技术,如基于SaaS的数据民主化系统(如Visier、Crunchr、One Model)或使用微软Power BI或Tableau等工具建立仪表盘套件,为管理人员和人力资源专业人士提供规模化的洞察力是明智之举。 在一集数字人力资源领导者播客中,默克公司劳动力分析主管杰里米-夏皮罗(Jeremy Shapiro)解释说,他们大规模提供洞察力的第一个阶段是:"在正确的时间获得正确的数据,使用像Visier这样的工具,以确保人力资源业务伙伴和其他人可以轻松简单地分割数据,并在走进会议之前就了解故事"。 通过投资于可访问和易于使用的工具来实现整个组织的数据民主化,这只是发展人力资源数据驱动文化的关键步骤之一。 人力资本分析团队提供的更高级的规模化解决方案的例子有哪些? 在一集数字人力资源领导者播客中, David Green讨论了 "向技能型组织的转变是如何改变人力资源的作用和影响的"。Insight222劳动力规划游戏手册的研究发现,几乎所有接受调查的公司(90%)都表示希望建立一个基于技能的劳动力规划流程。然而,只有四分之一的公司(26%)正在积极地这样做,这表明这种转变还处于早期阶段。 IBM、Salesforce和Vertex Pharmaceuticals等组织的一些人力资本分析团队通过在内部建立能够推断组织内员工技能的技术,为推动这一变革做出了重大贡献。 最后的思考 HR一直在漫长的旅程中,从专注于合规,流程和基于直觉做出决策的职能部门,到将在许多情况下已经专注于产品,个性化和数据的职能部门。对于人力资本分析团队而言,与利益相关者和企业技术合作以大规模交付解决方案对于推动和实现这一变化并最终帮助推动业务向前发展至关重要。将人力资本分析产品化需要对可访问且易于使用的技术进行投资。创建可扩展的产品并将见解交到人力资源专业人员手中,使他们能够做出更明智的决策,这是为人力资源建立数据驱动型文化的关键步骤之一。 同时也使管理人员更有效率,为员工创造更好的体验。   作者:Naomi Verghese
    Insight222
    2022年03月09日
  • Insight222
    PA实践分享:实现决策中人员数据的民主化,提高HRBP战斗力 根据Insight222最近对人力资本分析趋势的研究,90%的首席财务官明确表示,数据和分析是人力资源战略的重要组成部分,但只有42%的公司拥有人员数据和分析的数据驱动文化。 对发展人力资源数据驱动文化至关重要的三个组成部分之一是在整个组织内 "嵌入数据驱动决策"。为了做到这一点,HRBP尤其需要发展他们的数据素养技能。该研究再次显示,期望和现实之间存在明显差异,因为81%的首席财务官期望HRBP在日常工作中使用人员数据和分析,但只有43%的公司中的HRBP正在发展他们的数据素养技能。 我最近向Tata Steel人力资源战略、人力资本分析和人力资源创新实验室负责人Vipin Sharma了解了他的团队如何应对这些挑战。他们的工作重点是同时实现决策中人员数据的民主化,提高HRBP和更广泛的人力资源社区的技能,这使他们能够很好地解决人力资本分析的重要业务挑战,包括绩效管理中的偏见。 1.为什么在整个组织内实现人员洞察力的民主化是很重要的? 将人员洞察力民主化并提供给领导、经理和HRBP,以便将数据驱动的有关人员事务决策制度化,这是非常重要的。人力资本分析的主要目标之一是改善我们做出的决策,并消除偏见,因此,当领导者或管理者做出此类决策时,他们能够获得相关的人员数据,这一点非常重要。 2.在Tata Steel, 你们如何实现人员数据访问的民主化? 当我们在4-5年前开始我们的人力资本分析时,我们意识到,一个坐在组织的角落里的人员分析团队产生的洞察力和模型将无法产生巨大的影响,除非我们让更大的HRBP团队参与进来。因此,在我们的每一个项目或倡议中,我们让HRBP和其他职能部门的人力资源人员与我们合作,不仅作为人力资本分析的用户,也作为人力资本分析的扩展部门。我们还致力于提高HRBP团队的能力,并提出了一个结构化的方案以及自助分析门户,以实现人员数据的民主化。我们在以下领域开展工作: 数据:我们以一种非常集中的方式工作,以提高数据质量,并努力为人员数据建立一个业务库。我们让人力资源团队的其他成员参与各种项目,以提高数据质量,并成立了一个数据委员会,明确负责维护人力资源主数据的数据质量。这也帮助我们整合了不同系统的人员数据,并提供了单一的事实来源,这为所有的人力资本分析计划奠定了基础。 分析:我们所有的分析项目,无论是可视化仪表盘、描述性分析还是预测性模型,都是以终端用户和它所解决的业务问题为出发点。对于所有的可视化仪表盘,我们与领导层和人力资源部门就他们需要的关键绩效指标和洞察力进行深入讨论,以改善他们的决策。同样地,任何分析项目都要从明确阐述相关的业务问题开始。 能力:我们为人力资源团队设计了一个结构化的分析能力发展项目,名为 "Marvel",我们每1-2年向20-25名参与者推广一次。该计划为期2-3个月,涵盖人员分析的各个方面。我们从这个项目中挑选出4-5名参与者,并带领他们完成一个高级分析项目。为了引起人们的兴趣,我们组织了 "Datathons",并将游戏化纳入我们的许多举措中。多年来,我们看到此类活动的巨大参与度,我们已经能够提高绝大多数人力资源专业人士的技能。 我们还推出了我们的人力资本分析门户 - Analytica。这是一个自助式的人力资本分析平台,我们在这里托管所有的仪表盘、分析报告、分析能力项目和全球的人力资本分析新闻。这个平台是我们在整个组织内实现人力资本分析民主化的核心。 3.解决绩效管理中的偏见对企业有什么影响? 绩效管理是一个关键的人事流程,对员工的参与度有非常大的影响。参与度对业务成果的影响已得到充分证明。绩效管理是我们参与结果的关键改进因素之一,多年来,我们根据员工和经理的反馈对流程进行了各种修改。当我们开始研究绩效管理偏见模型时,我们分析了我们的参与数据,并与部分员工进行了讨论,然后进一步深入研究数据,了解员工对绩效管理偏见的看法。我们做了探索性分析,测试了各种假设,并得出了一个模型,突出了统计学上显著的偏见信号。这个模型为我们的中央绩效管理团队和HRBP团队提供了关键的见解,他们又将这些见解传达给经理和领导。额外的数据驱动的洞察力有助于使这个过程更加稳健并减少偏见。 4.在实施这项工作时,是否有来自管理人员的阻力?如果有的话,你们是如何克服的? 我们在去年部署了这个模型,并利用它来帮助管理人员和HRBPs更加清醒地意识到偏见。我们确实面临一些担忧,但我们能够通过关注数据来克服它。 5.你们接下来希望用高级分析法解决什么问题? 我们正在研究 ONA(组织网络分析)的各种使用案例。我们每年都会推出360度调查,并正在探索使用ONA为每个人推荐利益相关者。考虑到混合劳动力,各种福利措施可以通过ONA产生的洞察力变得更加强大,我们也在探索心理特征分析,这在市场营销中被广泛用于客户特征分析。我们在评估所有干预措施时都考虑到了数据隐私规范。最终,我们的目标是通过数据驱动的方法更好地了解我们的员工,从而打造一流的员工体验。   作者:Vipin Sharma & David Green
    Insight222
    2022年02月23日
  • Insight222
    【趋势】建立未来的组织,对2022年人力资源的12个预测 在许多方面,2021年延续了前一年大流行病所带来的道路。好的方面(以疫苗的形式),坏的方面(新的变种和封锁)和丑的方面的混合。 2021年还暴露了高管和他们的员工之间在返回办公室时越来越大的鸿沟,以及未来混合工作场所的形状。这只放大了人力资源领域的重要性。大多数专家认为,未来的工作已经加快了5-10年,但这一流行病也提升了人力资源的作用--特别是在这些职能由数据驱动、体验主导、业务集中的地方。 这一切对2022年意味着什么?嗯,正如我在去年的预测中强调的那样,我赞同道格拉斯-亚当斯(撰写了《银河系搭车指南》)的观点。"试图预测未来是一个杯具的游戏"。亚当斯也承认,这是一个我们都必须玩的游戏,因为。"世界变化如此之快,我们需要对未来的实际情况有某种想法,因为我们将不得不生活在那里,可能在下周。" 鉴于我们所处的时代,很难有不同意见。 2022年预测: #1人力资源部门协调通往混合型的道路 雇主和员工之间的脱节越来越严重,雇主已经准备好恢复大量的亲自出席,而员工则没有准备好(见图1中麦肯锡的一项研究)。基于现场的陈旧工作理念与 "随时随地工作 "之间的辩论将在2022年主导对话。事实上,我们可以合理地假设,关于 "伟大的辞职 "的喧嚣,大部分可以归因于领导者和他们的员工之间日益扩大的鸿沟。谁能比人力资源部门更好地在这些愤懑的派别之间促成交易呢?通过扩大员工的声音(见预测5),并抓住机会尝试敏捷创新,人力资源部门可以安排好前进的道路。 在数据的支持下,人力资源部门可以引导领导者采取同理心的方式来满足员工的需求,并帮助他们进行大胆的思考:甚至可以摒弃传统的9-5工作模式? 同时,人力资源部门可以帮助员工驾驭微软所定义的 "混合悖论"(人们希望有在任何地方工作的灵活性,但同时又渴望有更多的人际关系),并在 "新常态 "下培养公司文化。我们已经看到这种情况在包括Spotify、渣打银行、IBM和Salesforce在内的公司中上演。把握好混合动力可以把 "伟大的辞职 "的威胁变成 "伟大的吸引力 "的机会。这只是人力资源部门大大提升其作用的众多机会之一。 图1:资料来源。McKinsey & Company   #2 人力资源的作用(甚至更多)提升 在过去的两年里,大流行病、疫苗、重返办公室和关于混合工作的辩论都将人力资源职能推到了聚光灯下。麦肯锡提出的由CEO、CFO和CHRO组成的中央智囊团组成的人才驱动型组织的愿景正在逐步实现。随着更多的曝光,人们对他们的期望也越来越高。 因此,更多的责任被压在了CHRO的肩上。这也不仅仅是大流行病。当你考虑到当今组织最重要的一些议题:技能(见预测4)、员工体验和福利(见预测5)、工作场所的心理健康(也见预测5)、多样性和包容性(见预测6)以及可持续性(见预测8),人力资源部门要发挥关键作用。 BCG的一份研究报告对人力资源部门的未来作用做了如下概括。"人力资源部门必须成为一个不断变化的组织的发动机,为员工服务。这是人力资源部门建立未来组织的机会,用Dave Ulrich的话说:"我们不能错过这个机会"。作为人力资源专业人士,我们有一个千载难逢的机会来设计以员工为中心的工作场所,并精心打造更具包容性、更有同情心、更公平、更健康、更人性化的组织文化,并最终获得更大的成功。我们准备好了吗?让我们开始工作吧。   ##3人员分析是关于业务的 在《卓越的人员分析》中,乔纳森-费拉尔和我主张,这种大流行病已经将人员分析推进到一个新的时代。价值时代,重点是为企业提供价值,而不是人力资源。在过去的两年里,首席执行官和首席财务官需要更深入地了解他们的劳动力,以便为他们应对大流行病、重返办公室和混合工作以及其他复杂的话题,如技能、多样性和福利提供信息。在其最有影响力的时候,人员分析正在为企业的顶线和底线贡献数百万美元的价值,并对劳动力体验、文化甚至社会产生积极影响。Insight222的最新研究(以及RedThread Research等机构的其他研究)强调了这一领域的发展,以及领导者对通过人员分析团队的工作而形成的洞察力的日益依赖。 Insight222人员分析趋势2021研究的主要发现是有启发性的: i)领先的公司在人员分析方面投资更多,拥有更大的团队,规模化的分析,并拥有数据驱动的人力资源文化 ii)首席财务官一致认为数据和分析很重要(90%的首席财务官明确表示人员分析是人力资源战略的重要组成部分) 以及iii)数据驱动的人力资源文化(见图2)带来商业价值。 在参与研究的114家全球公司中,有75%的公司告诉我们,他们的团队将在未来18个月内增长,预计在2022年将看到对人员分析的更多投资。我认为我们还将看到更多的产品化,更多的公司将工作场所和劳动力数据结合在一起,并加强人员分析在DEI、基于技能的劳动力规划、员工倾听和文化变革等领域的作用。如果人力资源部门要成功抓住眼前的黄金机会,那么人员分析将发挥巨大作用。 #4 推进基于技能的组织 BM的Anshul Sheopuri将技能描述为 "贯穿员工旅程的银线"。同样,德勤最近将技能列为新的劳动力操作系统,将从根本上改变人才管理的所有方面。我们自己在Insight222对劳动力规划的未来进行的研究发现,那些劳动力规划做得好的公司注重技能(以及成本),并利用新的外部数据来源,不仅探索他们已经拥有的技能和人员,而且还需要在市场上找到什么才能成功。有趣的是,研究还发现,几乎所有的公司(90%)都表示希望建立一个基于技能的劳动力规划方法(见图3),但只有四分之一的公司目前正在这样做。 向以技能为基础的组织转型的规模不应该被低估,但它有可能为企业(帮助企业 "看到角落",正如Ernest Ng和Jimmy Zhang所概述的那样)、人力资源(通过打破人才、学习和招聘方面的传统孤岛)和劳动力(包括通过创建个性化的学习和职业建议)创造巨大的价值。 在2022年,我希望看到人才市场继续激增   图3:基于成本和技能的劳动力规划(来源:Insight222)   #5 扩大员工的声音 也许这种大流行病的一个积极后果是,大多数领导人对员工的体验更感兴趣。这使得公司加强了他们的员工声音和倾听项目,作为优先考虑员工福利和更好地了解合作和生产力的一部分。在微软,正如首席人事官凯瑟琳-霍根(Kathleen Hogan)在最近一集数字人力资源领导者播客中向我解释的那样,从2500名员工的日常脉搏中获得的洞察力,加上对协作数据的分析(例如来自Teams的数据),有助于塑造微软的混合工作方法。 另一个例子是Uber,对调查问卷的分析和来自Slack和Zoom等协作工具的数据突出了远程工作对专注时间的压力。通过信息和授权的双管齐下的方法,Uber能够帮助其员工解决协作过载的问题。将主动(调查)和被动(来自电子邮件、日历、Zoom、Teams和Slack等协作工具的元数据)的数据源配对是一个强大的组合。设置这些分析,使劳动力直接受益,使你更有可能得到首席隐私官、工作委员会和员工本身的支持。其潜力是巨大的,可以为推动以下领域的成果的决策提供信息:推进多样性和包容性,减少偏见,发展领导行为,提高团队效率和提升心理健康(人力资源领导的主要责任)。 这应导致激活更快乐、更健康、心理安全的文化,推动更好的业务绩效,提高员工的体验,并为 "伟大的辞职 "提供完美的解药。   #6 多样性、公平、包容和归属感从空谈变成行动 在我们最近对100多个全球组织的研究中,多样性和包容性成为人员分析增加最大商业价值的首要领域。这感觉是一个重要的时刻。多样性、公平性、包容性和归属感(DEIB)长期以来一直被认为是一个潜力未被开发的领域,但也许一系列独特的情况正在帮助改变这一天平。 首先,关于DEI的商业价值的证据更容易获得(两个例子包括每年的《职场女性》,以及RedThread Research最近关于创建DEIB文化的研究)。 第二,种族不平等危机(由 "黑人命案 "运动引发)已经促使各组织采取行动。 第三,也许至关重要的是,员工声音的放大(见第5条)让领导者清楚地认识到,现在员工对DEIB话题的行动是有期望的。 最后,人员分析的发展有助于组织获得更多的洞察力,并推动对DEIB主题的行动(例如,薪酬平等、偏见、包容性和同质性)。 正如世界领先的DEIB专家之一Joan C. Williams在最近一集数字人力资源领导者播客中告诉我的,关于公司实施年度偏见培训等过程。"你不可能通过做一次事情来改变你的公司文化"。还有很多工作要做,但值得庆幸的是,DEIB的精灵似乎终于从瓶子里逃脱了。 #7用道德解锁信任红利 向提供数据的人--即员工--提供分析的好处,对企业绩效产生积极影响。因此,在使用人员数据时建立信任,并正面解决道德和隐私问题是很重要的。其中一个步骤是制定道德宪章,提供透明度并规范对人员数据的明智和道德的使用。 在Insight222,我们已经与一些组织合作,帮助他们制定道德宪章。Excellence in People Analytics中的一个案例研究描述了劳埃德银行集团如何制定道德宪章(见图4中的指导原则),以保护员工并推动公司的价值。通过对道德规范的透明化,一个组织有可能获得员工的更多信任。 通过创造信任,并通过这种信任能够从员工那里获得更多的人际关系数据,那么就可以提供更多的价值。事实上,埃森哲的一项研究发现,如果一个组织在使用人员数据方面采取负责任的策略,信任红利的价值可能超过未来收入增长的6%。 随着监管机构(包括欧盟、平等就业机会委员会甚至纽约市)越来越多地关注立法来管理组织对人工智能的使用(针对员工和客户),我希望看到更多的公司在2022年实施管理人员数据使用的道德宪章。 图4:来自LBG的图(来源:《卓越人才分析》,Jonathan Ferrar)。Excellence in People Analytics, Jonathan Ferrar and David Green - Kogan Page, 2021)   #8 人力资源的作用扩展到可持续性和社会 2021年早些时候,备受尊敬的爱德曼信任晴雨表报告称,员工现在被认为是公司长期成功最重要的利益相关者。这与麦肯锡的研究相吻合,麦肯锡的研究发现,当员工觉得他们的目标与组织的目标一致时,他们比没有目标的员工更有生产力,更健康,更有韧性。这就是人力资源部门的作用--帮助将目标从言辞变成行动。让我们以气候为例。一方面,人力资源部门在帮助组织实现其气候战略和可持续发展目标方面可以发挥战略作用。 此外,人力资源部门必须专注于满足员工对其雇主如何应对气候变化的期望,因为这正迅速成为员工价值主张的一个关键部分。韦莱韬睿公司最近的研究发现,目前仅有超过50%的公司的人力资源部门参与了气候战略,虽然92%的公司认为在员工价值主张中制定明确的气候战略是很重要的,但目前只有微不足道的13%。目的性超越了可持续发展,与其他社会议题有着内在的联系,如多样性、公平和包容。 这可能是今年最新潮的预测--也是更有可能在长期内而不是在未来12个月内实现的预测。 #9对工作技术的投资继续爆炸性增长 自大流行病开始以来,人力资源/工作技术市场的增长已经激增,2021年,风险资本对工作技术的投资将达到150亿美元(比去年增长300%)。现在估计至少有24家工作技术独角兽公司。在过去的12个月里,我们看到Peakon被Workday收购,Qualtrics部分从SAP剥离,Emsi和Burning Glass合并,微软Viva的推出,以及对大量工作技术的额外投资,包括Visier、Gloat、SmartRecruiters和Culture Amp。可以预测,2022年的市场将出现更多的整合和投资。 特别是要注意工作技术的四个子类别的动向。 i) 外部劳动力市场数据和分析(这一领域的公司包括Emsi Burning Glass、Claro、HR Forecast、Gartner Talent Neuron) ii) 人才市场(Degreed、Eightfold、Fuel50、Gloat、Paddle HR) iii) 技能和劳动力规划(Orgvue、eQ8、TechWolf、Simply) 以及iv) 组织网络分析(TrustSphere、Worklytics、Yva、Cognitive Talent Solutions、Maven 7)。   #10 为了实现目标,人力资源部门要提高技能,使其更加以数据为导向,以体验为主导,以业务为重点。 为了利用职能部门面前的机会--并满足领导和劳动力日益高涨的期望,人力资源专业人员的技能需要不断发展。在Insight222的 "数字时代的人力资源 "研究中,我们为未来的人力资源专业人员确定了三个类别和九种技能,使其更加以数据为导向,以体验为主导,以业务为重点(见图5)。这些技能将使人力资源部门能够解决业务挑战,对战略产生更大的影响,支持创建包容性文化,并提供更好的员工体验。我们最近对100多个全球组织的研究发现,90%的首席人力资源官明确表示,数据和分析是人力资源战略的一个重要组成部分,因此已经取得了进展。然而,仍有很大的改进空间,同一研究发现,这些组织中只有42%的人目前有一个数据驱动的文化,用于人员数据和分析。2022年是缩小这一差距的一年。 图5:未来人力资源专业人士的九大技能(来源:Insight222)。   关于作者 David Green 是一位在全球范围内备受尊敬的作家、演讲者、会议主席,以及关于人员分析、数据驱动的人力资源和未来工作的执行顾问。作为Insight222的管理合伙人和执行董事,他全面负责Insight222人员分析项目的交付,该项目支持80多个全球组织的人员分析的推进。在共同创立Insight222并在TrustSphere担任董事会顾问之前,David在人力资源和人员分析领域积累了超过20年的经验,包括在IBM担任人员分析解决方案的全球总监。因此,David在帮助组织提高价值、影响和关注度方面有着丰富的经验,这些经验来自于对人员分析的明智和道德的使用。大卫还主持了数字人力资源领导者播客,并且是Insight222的myHRfuture学院的讲师。他与Jonathan Ferrar合写的书《卓越人员分析》。如何使用劳动力数据来创造商业价值》于2021年夏天出版。 Building the Future Organisation: 12 Predictions for HR in 2022
    Insight222
    2021年12月07日