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劳动力市场
AI冲击下的职场变局：年轻员工首当其冲，初级岗位入口加速收窄，AI正在重构任务，而非简单消灭岗位
高AI暴露岗位需求下降42%，AI采用企业人力却增长27%：
HRTech概述： 美国劳动力数据与研究公司Revelio Labs通过劳动力供给、企业招聘需求、就业与工资、岗位工作内容以及招聘匹配五个维度，持续追踪人工智能对美国劳动力市场的实际影响。首期数据显示，自2022年10月以来，AI暴露度最高职业的招聘需求相对于最低暴露职业下降42%；与此同时，已经采用AI的企业，员工规模增长却比未采用企业高出27%。这组看似矛盾的数据表明，AI带来的变化并不是简单的“机器取代人”，而是企业内部的任务组合、人才结构和招聘方式正在同步重构。
从预测岗位消失，转向观察正在发生的变化
围绕AI与就业市场的讨论，过去几年一直充斥着相互矛盾的判断。一些研究预测AI将大规模取代岗位，另一些观点则认为AI能够提高生产率、创造新职业并推动企业增长。
Revelio Labs推出AI Labor Market Tracker的核心目的，是减少这种以预测为主的讨论，转而通过实际劳动力数据回答一个更直接的问题：AI现在究竟对招聘、就业、技能和工作内容产生了什么影响？
该Tracker将按月更新，结合Revelio Labs自身的劳动力数据、招聘职位、薪酬信息和员工情绪数据，同时参考并更新相关学术研究结论。追踪范围包括劳动力供给、企业需求、就业与工资、岗位活动以及人才与企业之间的招聘匹配。Revelio Labs表示，其底层数据覆盖超过3000万家公司、50亿条招聘职位以及195个以上国家和地区。
需要注意的是，产品虽然使用“实时衡量”作为定位，但其首期指标主要反映截至2026年6月的劳动力市场变化，并按照月度节奏更新。更加准确的理解，应当是一个持续更新的近实时劳动力市场监测体系，而不是逐日或逐小时变化的实时系统。
高AI暴露岗位需求下降，但不等于岗位已经被AI替代
首期Tracker中最受关注的数据，是AI暴露度最高职业的招聘需求出现明显下降。
Revelio Labs正式Tracker页面显示，自2022年10月以来，AI暴露度最高职业的招聘需求相对于最低暴露职业下降了42%。这里的“AI暴露度”并不是指企业已经使用AI取代了这些岗位，而是衡量某项职业中的工作活动，有多大比例在技术上可能由当前生成式AI完成。
例如，数据整理、基础分析、文案起草、内容总结、信息录入和标准化报告等任务，通常具有较高的AI暴露度。即使企业尚未正式部署AI，也可能因为预期这些任务未来会被自动化，而减少相关岗位招聘、调整岗位职责，或者提高招聘门槛。
Revelio Labs的新闻稿以数据工程师和金融分析师等岗位为例，称AI暴露程度较高职业的招聘需求相对于低暴露职业下降36%。但公司正式Tracker页面显示的最新数字为42%。两个页面分别以2022年11月和2022年10月为比较基准，公开资料没有进一步解释两组数字差异的具体原因。HRTech建议，在引用该研究时以正式Tracker页面显示的42%为主，同时注明新闻稿曾使用36%的表述，避免将不同口径混用。
更重要的是，AI暴露度高并不意味着这些岗位已经消失。Revelio Labs发现，自ChatGPT推出以来，AI暴露度最高职业的就业增长，仅比AI暴露度最低职业低约4%。就业市场已经出现压力，但目前并没有出现与招聘需求下降同等幅度的岗位消失。
年轻员工和初级岗位正在承受更明显的压力
AI对不同职级和年龄人群的影响并不平均。
Revelio Labs的研究显示，在AI暴露度较高的职业中，年轻员工的就业表现明显弱于资深员工。22至25岁员工在相关职业中的就业增长，相对于低AI暴露职业下降约13%。
这意味着AI对劳动力市场最早产生的影响，可能不是大规模裁撤现有员工，而是减少企业对初级人员的需求。过去，许多年轻员工通过资料整理、基础分析、报告撰写、客户支持和流程操作等工作进入企业，再逐步积累行业知识和判断能力。随着这些任务被AI辅助或部分自动化，企业可能不再需要同样数量的初级员工。
这一变化会带来一个长期的人才供应问题。如果企业只保留需要经验和判断能力的高级岗位，却不断削减用于培养人才的初级岗位，未来可能出现资深人才不足、内部继任断层和管理人才供应下降。
因此，AI时代的初级岗位不应该只是被简单取消，而需要被重新设计。企业需要让年轻员工更早参与客户沟通、业务判断、AI结果审核、跨部门协作和复杂问题解决，避免其工作长期停留在最容易自动化的任务层面。
为什么AI采用企业反而增长得更快？
与高AI暴露职业需求下降同时发生的，是AI采用企业员工规模的明显增长。
Revelio Labs通过企业发布的AI integrator相关岗位，识别已经开始将生成式AI整合进业务流程的企业。研究显示，自2022年10月以来，这些AI采用企业的员工规模增长，比未采用企业高出27%。其中，高级岗位增长31%，初级岗位增长只有6%。
这组数据说明，AI可能降低企业对某些任务和岗位的需求，同时帮助企业扩大整体业务规模。企业通过自动化重复工作、加快产品开发、提高客户服务效率或扩大数据处理能力，可能释放出新的业务需求，进而增加销售、产品、管理、工程和客户成功等岗位。
换句话说，AI减少的可能是完成某项工作的单位人力需求，而不是企业整体的增长能力。一个部门可能因为AI减少部分基础岗位，但企业整体却因为生产率提升而进入新的市场，并增加其他岗位。
不过，27%不能直接理解为采用AI必然会使员工规模增长27%。Revelio Labs也明确指出，AI采用企业在正式采用AI之前通常已经增长得更快。这些企业可能本身拥有更好的资本条件、技术能力、管理体系和业务增长速度。因此，这一结果反映的是两类企业之间的增长差距，而不是已经被完全证明的AI因果效应。
AI改变工作内容的速度，可能快于改变岗位数量
Revelio Labs首期Tracker最有价值的判断，并不是哪个岗位会消失，而是AI正在快速改变岗位内部的工作内容。
传统劳动力市场分析通常关注职位数量、失业率、岗位名称和职业分布。但一个岗位本身就是多项工作活动的组合。即使企业没有取消“市场分析师”“招聘顾问”或“财务分析师”等职位，也可以重新分配这些岗位内部的任务。
例如，一名分析师可能减少数据录入、资料搜集、基础制表和报告初稿工作，转而增加AI结果审核、异常判断、业务解释和管理层沟通。一名招聘人员可能减少简历初步整理，却需要投入更多时间进行候选人验证、能力判断、关系维护和招聘流程设计。
Revelio Labs建立的工作活动差异指数显示，2026年6月，美国经济中按员工规模加权的工作活动组合同比变化达到8.4个百分点。更值得关注的是，大部分变化发生在同一职业内部，而不是因为企业从一种职业大规模转向另一种职业。
这也解释了为什么一些基于整体就业和职业分布的研究，尚未观察到明显的AI就业冲击。2026年6月，Yale University旗下The Budget Lab发布的持续追踪研究认为，当前职业结构变化尚未清晰显示与AI引入之间的关系，AI使用指标也没有表现出与就业或失业变化之间的明确联系。
两项研究并不一定相互矛盾。Yale University更关注宏观就业和职业结构是否已经发生明显变化，而Revelio Labs进一步观察岗位内部的任务构成。宏观岗位数量可能相对稳定，但岗位内部的工作方式已经发生快速改变。
正如Revelio Labs Chief Economist Lisa Simon所概括的那样，AI正在自动化部分工作，但尚未自动化完整岗位；工作内容正在快速改变，而大部分变化发生在现有职业内部。
AI也可能正在降低传统招聘信号的有效性
AI不仅改变企业招聘什么样的人，也正在改变求职者如何参与招聘。
Tracker数据显示，企业目前平均需要发布5.05个招聘职位，才能对应一次可观察到的外部招聘，同比增长264%。招聘职位与实际招聘之间的匹配效率，已经连续六年下降。
这一趋势早于ChatGPT出现，因此不能全部归因于生成式AI。但Revelio Labs认为，AI可能进一步放大了原有问题。
生成式AI降低了制作简历、撰写求职信、准备面试回答和批量申请岗位的成本。优秀候选人能够更好地展示自己，但普通申请者也能够快速生成一份看起来专业、完整且符合职位描述的申请材料。
结果是，简历和求职信的信号价值下降。企业收到更多看起来合格的申请，却更难判断谁真正具备岗位能力。企业可能因此增加筛选环节、减少与普通申请者沟通，候选人则通过提交更多申请应对较低的回复率，形成新的恶性循环。
Revelio Labs还发现，在没有获得Offer的面试评价中，候选人提及招聘人员失联、未回复或“ghosting”的比例，自2022年10月以来上升约9%。但该研究尚不能证明AI生成的申请直接导致了招聘方失联，只能说明AI可能在一个已经低效的招聘体系中增加了更多噪音。
HRTech观点：企业需要从“岗位管理”转向“任务与能力管理”
从HRTech视角看，Revelio Labs这项研究最重要的意义，是提醒企业不要再用简单的“AI替代多少岗位”来制定人力策略。
第一，企业需要将AI影响评估下沉到任务层面。一个岗位通常同时包含可自动化任务、可由AI增强的任务，以及必须依赖人类判断、信任和责任承担的任务。仅根据岗位名称决定裁员或冻结招聘，容易错过真正需要重构的工作环节。
第二，企业需要重新设计初级人才入口。不能因为AI能够完成基础工作，就完全取消初级岗位。更合理的方式，是让AI承担重复劳动，同时让年轻员工更早学习业务判断、问题分析、客户沟通和AI结果审核。
第三，企业需要更新技能模型和职业发展体系。未来岗位价值可能不再取决于员工能否完成大量标准化任务，而取决于其能否定义问题、调用AI、验证结果、理解业务并对最终决策负责。
第四，招聘团队需要重新建立人才识别信号。当简历、求职信甚至部分面试答案都可以由AI生成时，企业需要增加与真实工作相关的评估，例如结构化工作样本、情境任务、项目讨论和基于过去行为的深度访谈，而不是简单增加更多筛选工具。
第五，HR需要谨慎解释AI与就业之间的因果关系。高AI暴露岗位需求下降，不等于AI已经直接取代这些岗位；AI采用企业增长更快，也不等于任何企业部署AI都会自动获得增长。行业周期、企业规模、资本能力、组织成熟度和人才结构都可能影响结果。
AI对劳动力市场的影响，正在以多个方向同时发生
Revelio Labs AI Labor Market Tracker揭示的并不是一个简单的就业结论，而是一个正在分化的劳动力市场。
AI暴露程度较高的工作需求正在下降，尤其影响初级岗位和年轻员工；真正采用AI的企业却可能获得更强的扩张能力，并增加高级岗位；岗位名称和就业总量尚未发生全面变化，但岗位内部任务正在快速重组；招聘技术越来越强，企业与人才之间的匹配效率却可能继续下降。
AI对就业的影响不会以一次统一的冲击出现，而会分别体现在招聘需求、岗位任务、技能投资、企业增长、职业入口和招聘匹配等不同环节。
对于企业HR而言，当前最重要的问题已经不是“AI会不会取代员工”，而是企业能否在AI改变工作之前，重新设计任务、能力、招聘和人才成长体系。
关于Revelio Labs
Revelio Labs是一家劳动力智能与研究公司，通过处理和标准化公开职业履历、招聘职位、员工评价等数据，为企业、投资机构、研究人员和政府部门提供劳动力市场分析。公司表示，其数据覆盖超过3000万家公司、50亿条招聘职位以及195个以上国家和地区。Founder and Chief Executive Officer为Ben Zweig，Chief Economist为Lisa K. Simon。
文章来源：HRTech编译与解读。数据来源包括Revelio Labs、AI Labor Market Tracker及Yale University The Budget Lab。
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劳动力市场
【深度解读】2026年4月全球人力资源上市公司TOP10榜单：估值回调之后，谁在重写HR Tech的权力结构
HRTech概述：2026年的一季度，全球HR上市公司迎来系统性估值重定价。不是简单下跌，而是逻辑改变：资本开始重新区分“刚需基础设施”和“周期性业务”。ADP、Paychex凭借薪酬与合规的稳定现金流成为防御资产；Recruit、BOSS直聘、SEEK则受招聘需求下滑影响明显承压。更关键的是，Workday、Paycom等HR SaaS公司，虽然仍在增长，却因AI商业化不确定性遭遇估值压缩。市场已经不再为“AI故事”买单，而是要求真实ROI。这一轮调整，意味着HR Tech进入“现金流、周期与AI兑现能力”三重定价时代。我们一起来看看HRTech详细的分析和解读！
到2026年3月31日收盘，4月版本的全球人力资源上市公司TOP10榜单反映出的，不只是板块下跌，而是全球HR赛道内部的分化在迅速扩大：薪酬与刚需型HCM龙头仍然最有防御性，招聘平台和传统人服公司继续承压，而中间地带的HR SaaS公司虽然业务还在增长，却在估值层面遭遇更严厉的重定价。
更重要的是，这种下跌并不只是“科技股一起跌”的结果，而是宏观风险偏好收缩、招聘需求走弱、利率预期抬高与AI叙事重新定价叠加后的行业性回撤。3月全球股市本身就处在高波动环境中：路透报道显示，标普500和纳指在一季度都录得近年最差表现之一，油价冲击、通胀担忧和就业数据转弱共同压制成长股估值。
一、整体趋势：与上个月相比，这不是普通回调，而是“板块风险再定价”
如果把视角从单只股票拉高到整个HR上市公司板块，3月的核心特征很清楚：几乎所有子赛道都在承压，只是跌法不同。招聘平台和传统灵活用工公司最容易受宏观预期伤害，因为它们高度依赖企业招聘意愿、职位开放数量和临时用工需求；中大型HR SaaS公司则更多受到“增速还能不能撑起原有估值”的质疑；只有薪酬、合规、PEO这类“刚需型、现金流稳定型”公司，表现出更强的防御属性。路透3月31日报道显示，美国2月职位空缺减少35.8万个至688万，招聘活动降至六年低位，劳动力市场明显转弱；这对整个HR科技与人服板块而言，等于需求侧的地基开始松动。
这也解释了为什么“对比上个月应该都在下跌”的判断基本成立。3月市场不是在奖励成长，而是在区分“谁是企业不可取消的支出，谁是可推迟的预算”。 payroll、税务、合规、雇佣管理仍是企业必须维持的基础设施，因此ADP、Paychex虽然也跌，但下跌逻辑更像估值收缩；招聘平台、灵活用工和传统派遣则面对更直接的业务周期压力，因此Recruit、BOSS直聘、SEEK、Randstad、Adecco的股价解释权更大程度回到了招聘广告、职位发布、派遣需求和宏观就业周期本身。
二、第一梯队没有变，但“谁是真核心资产”已经更清楚了
榜首仍然是ADP，而且这恰恰说明在波动市中，资本更愿意把钱放在“全球薪酬与雇佣基础设施”上。ADP在1月公布2026财年第二财季业绩时，上调了全年展望；公司基本面并没有出现结构性问题，反而在高利率、弱招聘环境下，凭借雇主端长期合同、庞大客户基数以及薪酬、税务、合规等高黏性服务，继续维持防御属性。与此同时，ADP还在强化自身数据资产的资本市场叙事，例如ADP National Employment Report和其更高频的就业脉冲数据，使其不只是“薪酬服务商”，也是美国私营就业市场的重要数据节点。这类公司在不确定环境里往往会被当成“避险型HR资产”。
排在第二的Recruit仍然是全球HR产业里最复杂、也最容易被低估的公司之一。它不是单一招聘网站，而是由Indeed、Glassdoor、HR Technology和日本本土多元业务组成的综合体。2月9日，Recruit公布截至2025年12月31日的FY2025 Q3业绩，全年指引中收入为3.6647万亿日元，同比增长3.0%，营业利润5906亿日元，同比增长20.4%，归母净利润4809亿日元，同比增长17.7%。这组数据说明公司利润端并不差，但问题在于资本市场更关心HR Technology板块、尤其是Indeed所对应的职位发布景气度。换句话说，Recruit的问题不是“赚不到钱”，而是“全球招聘什么时候真正回暖”。这也是它3月市值仍高居全球第二、但情绪上明显弱于防御型龙头的根本原因。
三、Workday跌得最显眼，但不是业务崩了，而是“高估值叙事被压缩”
如果说这份榜单里谁最能代表2026年一季度HR SaaS的尴尬，那就是Workday。公司2月24日发布FY2026 Q4业绩，同时继续强化“enterprise AI platform for managing people, money, and agents”的新定位；3月17日又正式推出Sana from Workday，强调其可以查找答案、执行操作、自动化工作流，并称自助代理已经具备300多项技能。产品叙事非常强，也明显在往agentic AI方向推进。问题在于，资本市场对Workday的要求已经不是“你有没有AI”，而是“AI能否足够快地转化为更高增速、更强利润率和更稳的续费逻辑”。在宏观风险偏好下降、软件估值整体回调时，Workday这类大型平台最容易受到挤压。它股价到3月31日收于129.92美元，市值约331亿美元，已经明显低于此前阶段性高点。
所以，Workday的下跌更适合被理解为“高位平台股被重估”，而不是“基本面突然恶化”。从产业角度看，Workday反而是榜单里最值得继续盯住的公司之一，因为它是少数真正试图把HR、财务与AI agent统一到一个企业级系统框架里的玩家。但从二级市场角度看，只要全球软件板块还处于去泡沫、去高估值阶段，Workday就很难独善其身。
四、Paychex比ADP更像“现金流机器”，也是这轮回调里最抗跌的一类资产
Paychex的市场地位常常被低估。它没有Workday那么强的话题性，也不像ADP那样具有全球级品牌外溢，但它在中小企业薪酬、PEO和HR管理上的稳定性极强。3月25日，Paychex公布2026财年第三财季业绩，收入同比增长20%至18.1亿美元，调整后EPS为1.71美元，均高于市场预期。路透还特别提到， paid leave、retirement plan和wage transparency等州级合规要求增加，正在推高企业对薪酬与HR外包服务的需求。同时，Paychex收购Paycor后也获得了更强的云软件和自动化能力。换句话说，Paychex处在一个很有意思的位置：它既受益于“合规复杂度上升”，也受益于“中小企业不愿自己搞HR系统”。这使它成为名单里典型的防御型优质资产。
也正因为如此，Paychex虽然仍在跌，但它的下跌逻辑与Workday完全不同。前者更多是跟随市场整体风险偏好回撤，后者则带有更明显的软件估值压缩色彩。这种差异很重要，因为它揭示了2026年HR资本市场的核心判断：稳定现金流和高续费率，正在重新比“故事感”更值钱。
五、中腰部HR SaaS：Paycom与Paylocity不是坏公司，而是增长不再足够性感
Paycom和Paylocity都属于优质HR软件公司，但在当前市场里，它们最难的是“业务增长还不错，却不足以支撑过去的估值体系”。Paycom在2月11日公布2025年第四季度及全年业绩，四季度收入5.443亿美元，高于市场预期；但路透同时指出，公司给出的2026年收入指引为21.8亿至22.0亿美元，低于分析师平均预期的22.3亿美元，股价因此承压。这也是为什么Paycom在榜单中的情绪标签适合写成“深度回调，增速预期放缓”：不是财报差，而是市场不再接受“只增长8%左右却还维持高估值”的逻辑。
Paylocity的情况稍微好一点。公司2月5日公布2026财年第二财季业绩，经常性及其他收入3.87亿美元，同比增长11.3%；总收入4.161亿美元，同比增长10.4%；同时继续回购股票，并上调全年收入指引。3月，Paylocity还在产品和市场排名上继续强化品牌，例如被G2和Sapient Insights等报告认可。问题在于，在整个板块都被压估值的阶段，10%上下的收入增速虽然健康，但也只能证明“公司运营不错”，还不足以让资本市场愿意给更高溢价。因此Paylocity的股价走势更像是“跟随板块下行”，而不是基本面独立走弱。
六、招聘平台：Recruit、BOSS直聘、SEEK都还活着，但市场先看周期，不先看故事
招聘平台的共同问题是：它们天然暴露在企业招聘预算和职位开放节奏上，所以在景气回落期，资本市场往往先压估值，再等基本面确认。BOSS直聘母公司Kanzhun在3月18日公布2025年第四季度及全年业绩，并同步宣布把回购授权上调至4亿美元、延长至2027年8月，同时还提出股东回报目标。这说明公司自身现金流和管理层信心并不差，甚至在主动稳定资本市场预期。可即便如此，BOSS直聘股价到3月31日也只有13.39美元，市值约60.7亿美元。原因很简单：中国招聘市场仍处于低强度修复期，企业HC没有全面恢复，投资者自然会把它当作周期资产来看。
SEEK则代表了亚太招聘平台的另一种情况。公司在3月并没有出现特别重大的财报冲击，但其自身发布的SEEK Employment Report、Advertised Salary Index与AI Gauge持续显示，澳洲和新西兰劳动力市场正在进入更复杂的再平衡阶段：岗位需求、薪资信号和AI影响都在变化。资本市场对SEEK的定价，本质上仍是“亚太招聘景气度”的映射。也就是说，SEEK不是没有长期价值，而是在当前位置，市场给它的不是成长溢价，而是宏观周期折价。
七、传统人力资源服务商：Randstad和Adecco的问题不只是周期，而是模式层级被往下压
Randstad和Adecco的估值之所以长期承压，不能只用“招聘周期不好”来解释。更深层的原因是，传统派遣、外包与一般性招聘服务的商业模式，正在同时受到三重压力：一是企业用工需求放缓，二是平台化与自动化削弱中介价值，三是高利润环节被技能型服务、数字化解决方案和更垂直的专业服务分流。Randstad在2月披露Q4 2025业绩，3月27日股东大会通过财务报表和分红方案；同时公司在3月发布研究称，AI时代反而让 skilled trades 的招聘更紧张，说明其正在努力把自己定位到更高价值的劳动力供给问题上。但资本市场并未因此买账太多，因为传统人服公司的增长弹性和利润弹性仍受周期制约。
Adecco的处境与Randstad相似，但转型表达更鲜明。公司在2月发布Q4及全年2025业绩时强调：Adecco业务单元Q4增长4.9%，Akkodis持续改善，LHH在career transition和Ezra等业务上实现增长，同时现金转换率达到102%，经营现金流6.13亿欧元，自由现金流4.83亿欧元。这些数据说明Adecco并非没有运营质量，甚至在现金创造上表现不错。但市场仍然把它看作“传统模式在被降维打击”的代表，因为派遣和通用型人服业务很难再获得高估值，只有Akkodis、LHH、career transition、digital engineering这些更高附加值板块，才可能成为未来重估的支点。
八、这份榜单真正说明了什么：HR资本市场已经不再按“是不是HR科技”来定价，而是按“现金流刚性、招聘周期暴露度、AI兑现速度”来定价
把这十家公司放在一起看，2026年3月31日这张榜单传递出的最强信号，是HR产业的资本市场分类法正在变化。以前大家会笼统地说“HR Tech板块”“招聘板块”“人力资源服务板块”，但现在更有效的分类方法已经变成三条线：第一条看收入是不是刚需、是不是与薪酬和合规深度绑定；第二条看公司是否高度暴露于企业招聘意愿和职位发布周期；第三条看AI到底是在制造新增收入，还是暂时只制造估值想象。按这个逻辑，ADP和Paychex显然最稳，Recruit与BOSS直聘、SEEK则更典型地受招聘周期影响，Workday、Paycom、Paylocity则处于“业务增长存在，但估值需要重新证明”的中间带，而Randstad和Adecco仍在为传统模式寻找新的资本叙事。
九、对4月的判断：板块不会立刻反转，但会先出现“结构性修复”
展望4月，我的判断是，这个板块不太会出现简单粗暴的全面反弹，更可能出现结构性分化修复。若宏观风险情绪缓和，首先得到资金修复的，大概率还是ADP、Paychex这类高确定性资产；如果招聘数据边际改善，Recruit、BOSS直聘、SEEK会更快产生弹性；至于Workday、Paycom、Paylocity，真正的反转触发器仍不是“AI故事更大”，而是下一轮财报中能否把AI叙事转成更高续费、更强利润率或更明确的商业化成果。换句话说，2026年的HR上市公司竞争，已经不只是产品竞争，而是“谁能在弱周期里证明自己值得更高估值”的竞争。
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劳动力市场
【硅谷】Mercor完成3.5亿美元C轮融资，估值达100亿美元：引领“人类训练AI”的新劳动形态
HRTech概述：硅谷公司 Mercor 近期完成 3.5 亿美元 C 轮融资，估值约 100 亿美元。它所做的，就是将医生、律师、银行家等领域大牛纳入平台，帮助他们指导AI模型理解判断、意图与专业经验。这样的角色不是重复性劳动，而是“专家 → 训练师”的转型。
在AI浪潮加速重塑全球劳动力市场之际，总部位于旧金山的AI科技公司 Mercor 宣布完成 3.5亿美元C轮融资，由 Felicis 领投，Benchmark、General Catalyst、Robinhood Ventures 等共同参投。此轮融资使公司估值达到 100亿美元，较上一轮增长约五倍，成为AI经济领域增长最快的独角兽之一。
人机协作的新范式：从执行者到“AI训练师”
Mercor成立于2022年，由联合创始人兼CEO Brendan Foody 与CTO Alex Kovacs 创办，定位于“连接人类专才与AI经济”的桥梁。公司构建了一个覆盖全球的专业人才网络，现已拥有 3万多名专家，每天支付超过 150万美元 的报酬，净推荐值（NPS）超过 65。
这些专家来自医疗、法律、金融、工程等领域，他们通过Mercor平台为AI模型提供真实世界的知识、经验和判断力训练。Mercor的核心理念是——AI不取代人，而是由人来训练AI，让机器学习人类的判断、意图与品味。
CEO Brendan Foody在公司公告中表示：“AI的每一次进步，都会释放新的‘人类潜能’。我们看到越来越多的专业人士从重复性劳动中解放出来，专注于AI无法可靠完成的高价值工作。”
投资人押注“Human + AI”经济体
本轮融资的领投方 Felicis 创始人 Aydin Senkut 指出：“Mercor正在构建未来AI经济的基础设施，让人类智慧成为AI系统不可或缺的一部分。掌握专业知识、能够提供判断和反馈的专家，将成为AI时代最有价值的劳动力资源。”
Mercor的客户已涵盖多家前沿AI实验室和财富500强企业，广泛应用于医疗影像识别、金融分析、法律推理、企业智能体训练等领域。通过将专家的知识转化为模型评估与微调数据，Mercor帮助企业在保持合规与质量的同时，加速AI系统的落地和价值创造。
迈向“人类+智能体”的经济时代
Mercor表示，此轮融资将主要用于三大方向：
扩大专家网络规模，吸纳更多领域型人才；
优化匹配算法，提升专家与AI项目之间的匹配效率；
加速项目交付，强化人机协作流程与企业集成能力。
分析人士指出，Mercor正推动一种全新的劳动形态：人类不再是AI的竞争者，而是“AI训练师”。在未来十年，数以百万计的专业人士将以“教机器做事”的方式参与经济创造，让AI成为“被训练的学徒”，而非“取代者”。
人类潜能的再次解锁
随着AI逐步进入企业核心运营层，Mercor的模式代表了从“自动化”到“增强化”的转变——人机协作成为提升生产力的核心引擎。Foody认为，企业价值链将持续上移，“那些能把专业判断力转化为可学习标准的人，将成为AI经济中最具竞争力的群体。”
Mercor 融资历程一览：
2022 年（种子轮 Seed）：融资约 360 万美元，投资方包括 Y Combinator 与 General Catalyst。
2023 年（A 轮融资）：融资约 3,000 万美元，由 Benchmark 与 Felicis 领投，投后估值约 6 亿美元。
2024 年（B 轮融资）：融资约 1 亿美元，主要投资方为 Benchmark 与 General Catalyst，估值提升至 20 亿美元。
2025 年 10 月（C 轮融资）：完成 3.5 亿美元融资，由 Felicis 领投，Benchmark、General Catalyst、Robinhood Ventures 等参投，公司最新估值约 100 亿美元。
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劳动力市场
【财报】美国招聘网站ZipRecruiter发布二季度财报:营收 1.122 亿美元，净亏损 950 万美元，股价盘中大跌逾 12%
美国在线招聘平台 ZipRecruiter（NYSE: ZIP）于8月11日公布截至2025年6月30日的第二季度财务业绩。公司当季实现营收1.122亿美元，环比实现增长，净亏损950万美元，净亏损率为8%；调整后EBITDA为930万美元，调整后EBITDA利润率为8%。在宏观就业市场持续疲软的背景下，公司连续三个季度实现付费雇主（Paid Employers）数量环比增长，管理层预计这是自2021年以来首次可能出现从Q2到Q3的营收环比提升，并有望在第四季度恢复同比正增长。
【财务细节与运营表现】尽管GAAP层面录得亏损，ZipRecruiter在运营效率上有所改善。毛利率继续保持高位，运营现金流为正，显示出稳健的现金管理能力和成本控制成效。调整后EBITDA为930万美元，占营收的8%，主要受益于销售与营销费用的优化，以及技术与产品投入的精准化。管理层强调，公司在过去三年面临历史性挑战的就业市场中，始终保持盈利能力与产品创新投入的平衡。
【资本配置与回购计划】董事会批准在现有基础上增加1亿美元股票回购计划额度。管理层认为，当前股价未能充分反映公司长期价值，在资本分配中选择回购作为重要手段，是平衡股东回报与战略投资的核心策略之一。这一举措也释放出对公司未来增长前景的信心。
【战略重点与长期布局】ZipRecruiter将继续强化双边市场平台的竞争力。一方面，通过算法优化和精准推荐，提升求职者的职位匹配体验；另一方面，提高雇主端广告投放的效率和转化率，帮助企业更快招到合适人选。在品牌建设方面，公司已连续八年位列iOS和Android平台求职类应用评分第一，并在G2就业网站排名第一，计划持续利用品牌优势扩大市场渗透率。技术方面，虽然未在本季度披露具体AI功能细节，但公司明确会继续投入自动化和智能化技术，提升招聘匹配和运营效率。在市场拓展上，ZipRecruiter虽以北美为核心市场，但已具备在海外市场复制业务的能力，未来将视宏观环境和回报预期进行扩张。
【市场背景与展望】在美国劳动力市场增速放缓的大环境下，ZipRecruiter的业务依然呈现早期复苏迹象。付费雇主数量的连续增长反映出招聘需求的边际回暖。管理层指出，若宏观经济未出现新的重大下行冲击，公司有望在2025年第四季度实现同比正增长，并在未来周期反转中扩大市场份额。
【股价下跌分析】尽管财报透露出环比改善迹象和回购加码的利好消息，但在财报发布当日，ZipRecruiter股价收盘下跌逾12%，由前一日的3.99美元跌至3.48美元，盘中最低触及3.43美元。市场的负面反应主要源于以下几点：
同比下滑仍未扭转：营收虽环比改善，但同比依旧下降，投资者担心增长缺乏持续性。
盈利质量与预期差距：GAAP层面亏损950万美元，且调整后EBITDA利润率仅为8%，低于部分分析师预期。
宏观担忧：管理层承认劳动力市场“依然疲软”，投资者对复苏节奏持谨慎态度。
短期交易压力：财报公布后机构可能进行集中卖出，叠加技术性抛压，导致盘中跌幅扩大。
回购信号解读分化：尽管1亿美元回购被视为看多信号，但部分投资者认为公司缺乏更具进攻性的业务投资机会，回购不足以改变基本面预期。
综合来看，ZipRecruiter的股价表现反映出资本市场对其短期盈利能力和宏观环境的担忧，尽管公司在运营指标和资本配置上释放出积极信号，但投资者仍需看到更强劲且可持续的收入增长才能重拾信心。
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劳动力市场
市场领先的劳动力智能公司Revelio Labs 收购 Salary Board 以扩展全球薪酬分析
纽约和新加坡，市场领先的劳动力智能公司 Revelio Labs 近日宣布收购实时薪酬数据和劳动力市场洞察的领先提供商 Salary Board。此次战略收购扩展了 Revelio Labs 广泛的劳动力数据集，提高了其薪酬分析能力，并加速了公司在人力资源分析市场的国际增长。
Revelio Labs 将把 Salary Board 丰富的全球薪酬数据宝库吸收到其通用人力资源数据库中。通过结合这些数据集，该公司将为雇主、人力资源专业人士和分析师提供对劳动力市场趋势的无与伦比的见解。此举不仅拓宽了 Revelio Labs 的数据覆盖范围，还提高了其分析的准确性。
“长期以来，我们一直尊重 Salary Board 团队，并且很高兴能联手，”Revelio Labs 首席执行官 Ben Zweig 说。“通过将 Salary Board 的团队、数据和模型集成到我们自己的平台中，我们确保我们能够保持在劳动力智能的最前沿，从而为客户提供最好的服务。”
Salary Board 的领导层对合作伙伴关系同样充满热情。Salary Board 创始人 Madu Ionascu 表示：“加入 Revelio Labs 是 Salary Board 激动人心的新篇章。我们构建了 Salary Board，以提高薪酬和劳动力市场数据的透明度和准确性。现在，作为 Revelio Labs 的一部分，我们可以在更大的范围内扩大这一使命。
Salary Board 在欧洲和亚洲与财富 500 强人才组织、政府实体、RPO 和咨询公司建立了强大的影响力，帮助 Revelio Labs 加速全球扩张并为更广泛的客户群提供服务。对 Salary Board 的收购立即生效，两家公司已经在产品集成和上市战略方面密切合作。
展望未来，两家公司将合作开发利用扩展数据集的新分析解决方案，包括用于预测劳动力规划、工作架构和薪酬公平分析的高级工具。
关于 Revelio LabsRevelio Labs 吸收并标准化了数亿条公开可用的就业记录，以创建世界上第一个通用劳动力数据库。Revelio Labs 的平台以前所未有的细节提供了对劳动力市场的了解，使业务领导者、人力资源专业人员和分析师能够做出数据驱动的人才决策。
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劳动力市场
沙特首届全球劳动力市场会议将作为年度聚会回归，沙特人力资源和社会发展部长致辞并圆满结束活动
GLMC 将作为年度盛会回归；年度全球劳动力市场报告即将发布
人力资源和社会发展部长强调需要继续全球对话
宣布签署近 70 项协议，价值1.37 亿美元，以支持全球劳动力市场
沙特阿拉伯利雅得， 2023年12月14 日- 经过两天的成功举办，沙特阿拉伯王国人力资源和社会发展部部长艾哈迈德·本·苏莱曼·拉吉 (Ahmad bin Sulaiman Al-Rajhi)阁下在反思其成功，并宣布 GLMC 将作为年度活动重新召开。
Al-Rajhi 部长阁下向人群发表讲话，谈到此次活动的成功开幕，“我对过去的两天感到满意和自豪，我确信我与注册并参加本次会议的 40 个国家代表团的所有 6652 名个人分享了这一点”。关于活动期间进行的知识交流的重要性，Al-Rajhi 先生继续说道：“我清楚的是，在未来，我们都应该继续就如何最好地准备我们的劳动力市场以实现包容性交换意见。”鉴于这种精神，并凭借第一次迭代成功的势头，Al-Rajhi 部长阁下正式宣布 GLMC 将作为年度活动回归，此外还宣布即将发布第一份年度全球劳动力市场报告。
宣布数十项协议
12 月 13 日至 14 日期间，该地区成功签署了约 70 份协议和谅解备忘录 (MoU)，价值约1.37 亿美元，每份协议和谅解备忘录均旨在增强沙特阿拉伯的劳动力市场弹性。
各种各样的公告包括劳动力发展计划、教育举措、奖学金、领导力培训协议、数据共享措施、新举措、增强包容性的项目等等。参加 GLMC 公告阶段的知名实体包括 Takamol、人力资源和社会发展部、人力资源发展基金、卫生部、利雅得航空、NEOM、利雅得机场公司、沙特投资银行、国家安全与健康委员会、BAE Systems 沙特阿拉伯、Oracle、残疾人护理管理局、印度技能和创业部、Mudad、Al-Rajhi 银行、Albilad 银行、Riyad 银行、Almarai 公司、交通总局、Aljazira 银行、沙特委员会健康特产、Al-Rabie 沙特食品公司等。
亮点包括 Takamol 推出同名“Takamol 学院”，这是一项与国际合作伙伴共同开发的综合培训计划，旨在通过创新培训和国际伙伴关系增强沙特的人力资本资源。公告还包括 GLMC 战略合作伙伴沙特人力资源发展基金 (HRDF) 与利雅得航空之间签署的谅解备忘录 (MoU)，以培训和支持其员工队伍中的女性成员。
在航空业的其他领域，利雅得机场公司和 ROI 研究所宣布了一份谅解备忘录，为 ROI 的培训计划和咨询运作提供帮助，这将帮助利雅得机场评估各种项目和计划的成功。当天的公告还通过沙特人力资源和社会发展部与 GLMC白金合作伙伴里亚德银行之间的谅解备忘录强调了 GLMC 的“为所有人工作”方针。该谅解备忘录优先考虑通过查明并消除残疾人进入和参与银行业的障碍来改善对残疾人的服务。
除了近 70 项协议外，此次活动的成功还得益于来自 40 多个国家/地区的 6,000 多名与会者和 120 名参与者。要了解有关首届全球劳动力市场会议的更多信息，请访问www.globallabormarketconference.com
媒体垂询请联系media@globallabormarketconference.com
关于全球劳动力市场会议
全球劳动力市场会议是一个平台，旨在召集劳动力市场利益相关者的专家、专家和代表，参与讨论当前和未来的国际市场挑战，并提出解决这些挑战的创新解决方案。本次年度会议由沙特阿拉伯王国人力资源和社会发展部在利雅得发起，旨在建立一个交流思想、合作的论坛，并作为全球范围内劳工实践积极变革的驱动力。
此次活动将聚集二十国集团国家的阁下、劳工部长、相关国际组织的领导人、高级官员以及来自世界各地的政府和私营部门的人士。它还将吸引本地和国际私营部门主要投资者的参与。会议的主要重点将是与劳动力市场相关的政策和最佳实践，同时强调雇主和政府在塑造和谐和包容的劳动力市场方面的关键作用。
除了将深入探讨劳动力市场的未来、劳动世界的持续变革以及全球化的影响等主题的核心会议议程外，还将举行一些辅助活动。这些活动将包括专门研讨会、各种活动、签署众多谅解备忘录和协议，以及通过“劳工奖”表彰劳动力市场中的杰出机构和组织。
消息来源：沙特阿拉伯王国人力资源和社会发展部
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劳动力市场
LinkedIn宣布在招聘和学习中推出人工智能的功能
本周，LinkedIn 在其两款旗舰产品中宣布了一些大规模的 Gen AI（生成式人工智能） 功能：LinkedIn Recruiter 和 LinkedIn Learning。让我给你一个概述。
让我从 LinkedIn 学习开始。
如您所知，学习是一个复杂的过程。员工希望提出问题，从一个主题跳到另一个主题，并就下一步需要了解的内容获得建议。LinkedIn Learning的产品团队刚刚推出了他们新的人工智能辅导功能，允许用户提出问题，并根据对他们的技能和角色的洞察，从为他们量身定制的课程中获得叙述性答案。
考虑下面的演示。正如您从“Learn with AI”按钮中看到的那样，用户现在可以提出问题并获得课程生成的叙述性答案。LinkedIn最初专注于软技能 ( PowerSkills )，并计划随着时间的推移将此功能扩展到其他课程。
这一功能很可能出现在许多其他学习平台（例如我们的 JBA Copilot）上，对市场产生巨大影响。我们不再需要参加一小时的课程或在互联网上搜索有关某个主题的提示：整个学习图书馆突然解锁以提供内容、参考和支持。
这不仅为 LinkedIn Learning 增加了巨大的价值，还引出了教练网络走向何方的问题。我不会详细讨论这个话题，但随着时间的推移，这些类型的“助教”或“一线教练”可以帮助员工解决心理健康问题、个人关系挑战，当然还有有关技术、工具、编码和数据分析的问题。
LinkedIn 正从管理和软技能课程开始，但你可以看到它的发展方向。其他供应商（例如 Udemy）也在致力于此。
LinkedIn Recruiter
招聘人员有许多手册写作和分析任务。我们必须编写职位描述、设置采购查询、向候选人发送电子邮件、回答候选人问题、安排面试、记录和分析面试、撰写工作机会，甚至分析和协商薪资。所有这些步骤都需要时间、需要数据，并且常常成为瓶颈，因为涉及审批和其他因素。
输入 LinkedIn Recruiter 的“自动化工具”。看看这个演示，它真的会让你大吃一惊。
LinkedIn 将这些产品创新分为四类：
人工智能辅助候选人发现：快速、轻松地寻找、筛选、选择、技能分析
更智能的建议：建议地点、职位、技能、公司和其他可扩展搜索结果的条件
简化候选人外展：人工智能辅助的 InMail、自动 InMail 后续消息、CRM 和电子邮件集成。
可操作的数据和见解：用于分析招聘广告、发布绩效、流量和许多其他内容的深入报告和见解。
正如您所看到的，人工智能可以帮助和自动化我们在招聘过程中所做的许多耗时的事情。在每一步中，“生成”或自动化流程都可以由 LinkedIn Economic Graph 或您自己公司的庞大员工和候选人信息数据库中的数据驱动。
考虑一下招聘人员的人工智能辅助消息传递的演示。您可以看到 Gen AI 如何节省数小时的时间，并以高度调整的“助手”方式利用技能数据、劳动力市场信息和公司价值。
搜索同样重要。正如该演示所示，用户可以轻松替代招聘人员必须学习的复杂“多面搜索”或布尔逻辑。人工智能可以提示用户并迭代搜索路径，而不必强迫用户了解系统中的每个搜索条件和数据元素。他们可以用自己的话进行搜索。
底线：生成式人工智能将改变我们招聘、雇用、设定薪酬和学习的方式。作为招聘和学习市场的强大领导者，LinkedIn 向我们展示了 Gen AI 如何成为提高生产力、改善运营并帮助员工和招聘人员在工作中变得“超级强大”的工具。
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劳动力市场
【观点】不可不知的成功使用AI的三个关键步骤！
随着企业在快速发展的数字环境中继续应对劳动力市场紧缺的挑战，人工智能（AI）已经成为一种强大的工具，这能够帮助组织更快地接触候选人，改善组织决策，并扩大招聘的人才库。然而，随着人工智能越来越多地被整合到人才解决方案中，关于使用AI的疑惑也一直存在。下面式将人工智能成功融入现有人才战略的三个关键步骤。
第一步：实施变革管理计划。将新的人工智能引入企业并不只是一个操作上的变化。在简化整合和建立人工智能流畅性的过程中，有许多利益相关者需要加入，从法律和合规同事到IT部门和DEI从业者。成功的整合取决于是否能够实施有效的变革管理计划，该计划需要考虑从监管和数据安全到再培训和定制培训等广泛的工作流程。
第二步：确定一个明确的目的。人工智能将带来数据点的大幅增加。为了确保人才合作伙伴不会迷失在信息的海洋中，确定与业务目标相关的具体目标和结果至关重要。了解哪种人工智能整合将发挥作用，界面将如何设计，以及这将对资源配置团队产生什么影响是至关重要的。
第三步： 透明地进行沟通。未来工作是科技和人工的混合体，人们对人工智能的恐惧主要是由未知因素驱动的。围绕着为什么以及如何利用该技术的问题保持透明，并阐明它是如何给每个利益相关者包括员工带来价值的，从而推动采用人工智能技术。这意味着在采用人工智能时要开诚布公，解决人们真正关切的问题，并以明确的方式进行沟通。
AMS的技术和分析全球主管Erica Titchener评论说： "在过去的五年里，我们有幸与那些一直在将人工智能引入其组织的客户合作。这不仅仅是学习如何使用一个新的系统；帮助团队提高他们的分析技能，以便他们能够使用人工智能和它所提供的更多的洞察力来进行决策，这也是至关重要的"。
文章来源：Hrtechcube.com
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劳动力市场
【观点】2023年有助于成功获取专业人才的8种方法
每个雇主对人才招聘成功的定义都不同。但多年来，许多雇主都吸取了宝贵的教训。最近，我们决定吸取其中一些经验教训，以便其他招聘组织可以从中受益。这就是为什么我们邀请业务和招聘领导者来分享人才招聘成功的秘诀。从使用预测分析到在团队成员中培养社区意识，我们收集了一系列答案。下面，我们分享了我们问题的最佳答案。
1. 重新设计您的雇主品牌
我们都知道雇主品牌在社交媒体时代变得多么重要。但我们有时会忽视它是整体人才招聘策略中真正的招聘渠道。通常，它被用作销售公司品牌的营销工具。但我最好的建议是重新设计你的雇主品牌，让它作为一种招聘工具。例如：
开发员工故事。
为行业新手举办职业发展网络研讨会，并从感兴趣的注册者那里收集电子邮件或简历。
针对对工作机会持开放态度的人创建测验或调查，并在您的职业页面之外使用这些预告片来收集更多潜在客户。
如果您是人力资源或招聘专业人士，雇主品牌会挑战您戴上营销帽子。今年，在这种组合中增加一顶销售帽，这样您就可以吸引更多合格的候选人线索。
2. 分享引人入胜的视频内容
我们中有多少人在不知道重要细节的情况下决定买房子或买车？然而，大多数雇主仍然希望候选人满足于这种招聘体验。
问题在于，聪明的人没有时间或愿望跳过所有传统的求职申请圈来找出另一边的情况。这就是为什么精明的雇主在招聘前就公开有关工作的更详细信息，以便他们可以吸引更好的人才。
但是，那些不适合展示在职位描述中的细微问题呢？诸如“您的团队定期解决哪些类型的挑战？”或“与经理一起工作是什么感觉？”之类的问题。这就是视频可以提供帮助的地方。通过录制这些关键问题的视频答案，使雇主看起来更加透明，这有助于他们在竞争激烈的招聘环境中脱颖而出。
3. 保持灵活性
如果您的公司希望吸引和留住人才，您必须提供支持真正灵活性的员工体验，并围绕这种工作方式建立您的文化。新的研究报告发现，领导者认为工作场所是灵活的，因为他们的角色和地位具有自由度。但是，员工没有体验到相同级别的灵活性。希望吸引和留住优秀员工的领导者需要仔细倾听，根据他们在组织中的个人经验为员工设计更紧密、更灵活的体验。
此外，如果您想依靠调查获得反馈，这里有另一个提示。与员工互动，倾听他们的故事，邀请他们坐到谈判桌前，共同创造未来。这样你才能从根本上改善你的工作方式。
4. 使用预测分析
我相信预测分析是今年人才招聘成功的关键。重复分析是使用数据对未来事件进行预测的做法。使用这些工具，您可以在发布职位之前识别空缺职位的潜在候选人。这意味着您可以在竞争中脱颖而出，并在其他组织抢购他们之前雇用最合格的候选人。
此外，您可以使用预测分析来评估个人在特定角色中取得成功的概率。这意味着您的招聘人员可以专注于最有可能成功的候选人。最终，高级分析可以帮助您为合适的角色雇用合适的人，这可以在人才争夺战中带来显着优势。
5. 深化您的多元化计划
对工作场所多样性的重视继续获得动力。现在必须考虑您可能因其种族、性别或其他因素而忽略的候选人。通过利用更多样化的人才库来扩大招聘范围。走出办公室，与劳动力中代表性不足的群体建立联系。例如，您可以在这些人员经常活动的地点举办招聘活动。
与这些领域的学校合作是向学生介绍您所在行业并帮助他们发展相关职业道路的另一种方式。实习还可以帮助您与来自不同背景的年轻人建立联系，并帮助他们为组织的未来角色做好准备。
6. 评估市场并制定适当的目标
为人才招聘成功建立竞争优势需要专注于短期和长期招聘需求。准备好调查当前的劳动力市场，并将尖端技术整合到您的招聘流程中。 通过投资数据驱动的见解，您可以制定创新战略，使您的公司从竞争中脱颖而出。 例如，您可以：
实时评估就业市场，
利用AI和机器学习更高效、更主动地寻找人才，
创建积极的雇主品牌推广活动，以展示您的公司文化
通过有针对性的外展策略与被动候选人互动。
此外，专注于制定全面的远程招聘策略，因为越来越多的公司正在将业务从传统的办公地点转移或扩展。
7. 从潜在客户的角度审核您的雇主价值主张和文化
在竞争激烈的就业市场中，脱颖而出并展示您的文化是吸引新人才的最大竞争优势。现在是确保您的雇主价值主张（EVP)向潜在员工展示他们为什么应该为您工作、您提供什么以及他们如何做出贡献的好时机。雇主价值主张只是您想要吸引、留住和帮助您发展业务的人的橱窗。
我建议您审核您的EVP，以全新的眼光看待您的所有候选人接触点。回顾您的文化，确定您的优势，并分析您的离职调查数据。你能改进什么？您的“职业”网站是否准确反映了您想要的EVP？让您的整个团队参与此评估过程——人力资源、人才招聘和营销部门应共同努力，以正确的方式跨多个渠道展示您的组织。
8. 为人才招聘的成功创造社区意识
如果您的公司提供远程工作，您将拥有巨大的竞争优势。
研究表明，远程工作机会会影响候选人的薪资要求。但远程工作结构并不是全部。候选人还有兴趣了解雇主如何创造一个环境，促进可能不在现场工作的团队成员之间的联系。例如，在远程组织中通过以下做法创建社区意识至关重要：
季度战略团队会议
面对面的团队培训
定期视频午餐和学习
员工资源组
研究表明，至少有7个工作朋友的人留在雇主身边的可能性要高出 35%.大多数表示，与团队互动是他们喜欢上班的关键原因。远程是吸引新员工的绝佳方式，但创造社区意识是保持员工参与的原因。
文章来源：https://talentculture.com
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劳动力市场
【观点】2023年将影响人才规划的3个劳动力市场趋势，人力资源必须采取更全面的人才战略方法
使员工队伍与业务需求保持一致具有挑战性，即使在更可预测的条件下也是如此。当今的经济和劳动力市场环境充满了不确定性，只会加剧这种困难。
组织正在经历动荡的一年，这无疑将影响人力资源团队和人才规划战略。虽然不可能预见每一种可能性，但一些关键问题可能对人才规划的影响比其他问题更大——为此进行规划至关重要。
下面，我们将探讨将影响2023年人才规划的三个劳动力市场趋势，以及人力资源领导者在面临又一年不确定性时如何在2023年进行人才规划。
经济衰退
紧张的经济已经影响了劳动力市场和组织获取和管理人才的能力。
高利率，房地产市场降温以及大型科技公司持续的招聘冻结导致人们在家中和工作中停留更长时间， Eightfold AI的客户成功主管Shannon Gaydos说：“不幸的是，这使得雇主更难填补空缺职位，尤其是当他们觉得已经耗尽了当地的人才市场时”。
即将到来的经济衰退也促使人们重新评估优先事项。 Eightfold AI客户成功总监Rebecca Warren说：“许多人正在转换行业，重返学校，创造新的收入来源以更灵活的时间表工作，并寻找仅限远程的职位。这些趋势使得用传统方法建立劳动力更具挑战性”。
经济衰退可能还需要公司找到用更少的人做更多事情的方法，但让太多人去省钱是有风险的。Eightfold AI的战略客户经理Colin Emerson警告人才团队要小心裁员，因为当经济回升时，将会出现“招聘狂潮”，以填补职位空缺。
抑制就业的联邦政策
美联储正在寻求对抗美国40年来最高的通货膨胀率。这些政策将影响劳动力市场。 Eightfold AI首席经济学家Sania Khan表示：“如果经济继续以这种渐进的速度放缓，并且劳动力市场没有大幅下滑，美联储将在2023年继续快速加息，增加'硬着陆'的可能性”。美联社写道，美联储预计经济增长放缓、失业率上升和可能的经济衰退是抑制通胀的关键因素。
2023年将影响人才规划的3个劳动力市场趋势
不断变化的员工期望
导致人才规划困难的另一个因素是员工期望的变化，尤其是远程工作或混合工作时间表的选择。人们对他们的工作方式和地点有了新的期望，他们将为远程角色而战。当他们没有得到它时，他们会离开去寻找其他机会。
麦肯锡在一项关于弹性工作的调查中指出：“当人们有机会灵活工作时，87%的人会接受它”。这种动态在人口统计、职业和地理区域都很普遍。灵活的工作世界诞生于对突发危机的疯狂反应，但仍然是数百万人理想的工作特征。这代表了美国人想要工作和正在工作的地点，时间和方式的结构性转变。由于持续长期的大流行导致的工人人数激增，也可能导致更多的工人选择加入零工（和远程）经济。
人力资源必须采取更全面的人才战略方法
一种方法是将人力资源部门的每个人聚集在一起，制定人才战略。Eightfold AI人才战略和转型主管Andrea Shiah表示：“人们似乎越来越意识到，人才战略应该是整体的，而不是被人才招聘、人才管理、劳动力规划、学习和多样性等不同的人力资源职能所孤立”。这种更全面的方法使组织能够在整个员工生命周期中以人为本。这使雇主能够专注于引进和培养具有适当技能的最佳人才，无论他们是全职员工还是临时工。
但是，建立全面、有凝聚力的系统需要人力资源生态系统内通常具有复杂关系的职能部门的合作。对于招聘人员、人事经理和采购团队来说尤其如此，即使他们的角色是互补的，他们通常彼此独立工作。Korn Ferry Institute传播总监Annamarya Scaccia写道：“如果这个人不坚持很长时间，那么招聘人才是没有用的。这就是为什么展望未来，人才招聘和人才管理团队应该更紧密地合作，从招聘过程的开始到职业发展和继任。通过合作，招聘人员和人才经理可以创造一个更积极的员工生命周期”。
人才系统需要更加敏捷
人才团队从大流行中吸取的一个教训是，当出现不确定性时，僵化的系统可能会损害规划。为任何事情做好准备意味着建立更敏捷的人才系统。对于许多组织来说，这意味着更加关注内部移动性。招聘冻结和劳动力短缺要求人才团队超越外部招聘来填补关键的空缺职位。为了变得更加灵活，人力资源团队需要创建内部人才市场，以找到具有满足劳动力需求的技能和潜力的现有员工。
人工智能将推动人才系统战略
数据是解决人才挑战的关键因素。人工智能和预测分析的使用将在预测中变得更加多产，以帮助确定正确的角色、技能和地理位置，以专注于不断变化的业务。公司领导和人力资源团队面临的一个大问题是：如何利用这些数据来解决出现的紧迫业务挑战？
预测分析可以回答这个问题，帮助人才团队建立内部流动计划。例如，人工智能可以提供有关当前员工技能的数据，以便可以考虑他们担任新角色。
人工智能还使雇主能够快速识别当前和未来的技能差距，并提供数据支持的解决方案来弥补这些差距。凭借更全面的采购、更快的技能评估和工作匹配能力，人才智能可确保人才团队能够根据需要适应不断变化的内部和外部环境。
该技术还通过集中数据将不同的人力资源职能结合在一起，使不同的团队能够在同一平台上工作。这建立了团结，并支持更全面的人才战略方法。组织需要所有最好的工具来度过2023年的难关。了解哪些外部力量可能会影响人才规划，开发整体和敏捷的人才流程，并引入人工智能来加速战略人才规划，将使领导者更加敏锐。
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