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2024年人力资源趋势[引用人力资源大咖们的名言] 2024年的人力资源趋势重点在于利用人力分析、拥抱人工智能和创建包容性文化z文章强调了HR在价值创造中的战略角色，以及推动多元化、平等、包容和归属感（DEIB）议程的重要性。此外，文章还涉及了人本领导力的重要性，人力资源技术栈的崛起，以及培养积极的工作文化对员工福祉的重要性。社交导师和透明的回归办公室政策等新趋势的出现，以及重新思考薪酬和福利套餐的必要性也在讨论之中。这些趋势预示着人力资源领域即将迎来的变革，为2024年的工作策略提供了宝贵的指导。随着我们步入 2024 年的动态格局，人力资源专业人员的角色不断发展，重塑组织吸引、培养和留住人才的方式。为了更好地驾驭新的工作世界，预测将定义未来工作场所的人力资源趋势至关重要。 2024年，职场将发生怎样的变化？人力资源专业人员可以采取哪些措施来在新的工作世界中保持敏捷性和适应性？在定义 2024 年人力资源战略和公司目标之前，必须与最新的职场趋势保持同步。每年都会带来新的转变，我们采访了顶级人力资源影响者和领导者，了解他们对 2024 年定义工作场所的最突出趋势的看法。请继续阅读，了解他们的预测！ 2024 年最新的人力资源趋势是什么？人员分析、人力资源技术堆栈、人工智能、包容性、工作场所社区、福祉和社会指导是 2024 年值得关注的一些最大趋势。让我们看看人力资源思想领袖对来年重新定义工作场所的趋势有何看法。 1. 利用人员分析的力量 Leveraging the power of people analytics 人力资源不再局限于其传统界限，而是现在为所有组织利益相关者创造价值的战略驱动力。2024 年，重点是利用数据洞察和人员分析，为在何处以及如何投资资源以创造真正价值提供可行的指导。戴夫·乌尔里奇演讲者、作家、教授和人类能力思想伙伴 HR不是人力资源，而是为所有利益相关者创造价值。价值创造可能来自分析，超越基准测试和最佳实践，指导投资地点和方式。使用人员分析作为提高效率和战略决策的工具，推动业务增长将变得至关重要。人力资源成功的关键区别在于利用分析来释放未开发的潜力，在整个组织内培育持续改进和创新的文化。 2.创造包容性文化是常态正如 David Green 在他的文章中指出的那样，多元化、公平、包容性和归属感 (DEIB) 的商业案例将在 2024 年变得更加强大。尽管一些公司没有在 2023 年兑现承诺，但推进 DEIB 议程的必要性是比以往任何时候都更加普遍。幸运的是，人员分析将成为一个强大的盟友，帮助人力资源领导者衡量结果，深入了解归属感和包容性，并提高透明度。大卫·格林人员分析领导者、会议发言人、数字人力资源领导者播客主持人多样性、公平性、包容性和归属感 (DEIB) 的商业案例不断增强。麦肯锡最近的一项研究表明，领导力多元化与公司绩效、社会影响和员工体验密切相关。此外，Insight222 的研究发现，到 2023 年，DEIB 已连续第三年成为人员分析增加商业价值最多的领域。此外，展望 2024 年，我们将看到人们呼吁进行更多实践技能培养，以培育包容性文化。这一趋势提倡组织明确定义他们期望从多样性和包容性学习计划中获得的成果。重点是创建一个超越理论知识的框架，促进切实的行为改变。萨莎·汤普森包容性领导教练和顾问 2024 年，我希望看到在创造包容性文化方面有更多实用技能的培养。如果没有一种机制让他们对不断变化的行为负责，太多的领导者不会参加这些一次性培训。组织需要清楚地阐明学习的预期结果、学习后的预期行为以及不符合这些预期的后果。这就是转变组织文化的方式。这种人力资源趋势不仅仅是参加研讨会，而是积极培养转化为日常行动的技能。这是一项战略举措，旨在使多元化和包容性成为组织 DNA 的一个组成部分，而不是一项周期性举措。拉克尔·塔梅兹首席包容与参与官我认为这实际上是加倍努力、坚持到底、坚持不懈的问题。这也关系到我们如何定义多样性。我们需要多元化。我们需要使多样性更加包容和公平。 3. 以人为本的领导力登上舞台到 2024 年，迫切需要采取更加以人为本的方法，特别是在 DEIB 领域。组织面临的挑战是信守承诺和政策，并刻意关注公平和包容性。麦迪逊·巴特勒GRAV 首席体验官、Black Speakers Collection 创始人到 2024 年，我深深认为“人员+人力资源”将需要采取比 2023 年更加人性化的方法。不幸的是，许多 DEI 角色/团队被推翻，承诺和政策被搁置。然而，当今世界的现状比以往任何时候都更要求我们在组织中看到人性，并首先以人性的方式进行领导。人们在工作中的表现很大程度上取决于他们周围的世界，对于那些拥有边缘化身份的人来说，这可能看起来非常不同。如果组织想要成为所在领域的领导者，致力于公平并真正推动前进，他们必须以以人为本的设计和政策来引领。这一趋势提倡组织如何对待 DEI&B 进行范式转变——不仅将其视为合规措施，而且将其视为战略要务以及以人为本的设计和政策的核心组成部分。未来一年的成功取决于拥抱多样性、促进公平和促进包容性。 4. 投资人力资源技术堆栈至关重要随着现代工作场所更加注重增强员工体验，人力资源技术堆栈越来越受欢迎。人力资源技术通过改进各种人力资源流程，确保公司在效率和创新的竞赛中保持领先地位。凯尔斯滕·格雷格斯TRAP Recruiter 创始人、人才招聘负责人随着 HR 和 TA 专业人员在 2023 年拥抱 AI 工具并将其集成到他们的技术堆栈中，我们预计到 2024 年会有更大的采用率。由于技术承担日常管理任务、优化流程并提供深入的见解和预测，HR 和 TA专业人士有更多的时间可以支配，这将使他们能够发展专业知识。这种专业化反过来将使人力资源和技术援助专业人员变得更具战略性、动态性、数据驱动性，并且能够更好地指导其组织在竞争日益激烈的就业市场中适应劳动力不断变化的需求。正如 Keirsten 指出的那样，人力资源技术堆栈可以自动化和优化日常活动，使人力资源专业人员和领导者能够将精力集中在真正重要的事情上：他们的员工。因此，到 2024 年，投资人力资源技术不仅仅是要跟上潮流，还要与时俱进。它旨在为人力资源和技术援助专业人员提供在数字时代开拓卓越组织所需的工具。 5. 通过培育企业文化关注福祉 2024 年，优先考虑积极的工作场所文化仍然是领导力和人力资源议程中的重点。关注公司文化是对福祉、员工体验和敬业度的长期投资。马里恩·坎潘Intandid 董事总经理新冠肺炎 (COVID-19) 风暴过后，全球劳动力展现出非凡的韧性，证明逆境中才能显现出真正的力量。然而，这段旅程也强调了培育工作环境的至关重要性。作为致力于建设优秀职场文化的人力资源顾问，我们亲眼目睹了敬业的员工所具有的变革力量。关注文化不仅仅是对挑战的回应，更是对文化的回应。这是对员工福祉的投资，培养韧性，并确保您的团队在面对不确定性时不仅强大，而且团结和蓬勃发展。通过培养培养和支持员工的工作场所文化，组织不仅可以确保其团队在面对不确定性时保持坚强，而且可以团结一致、蓬勃发展。这一趋势强调了一种范式转变，即员工福祉是现代工作场所持续成功的一项深思熟虑的战略投资。 👉 如果您想在 2024 年有一个强劲的开局，我们建议您使用我们的清单评估您的公司文化状况。我们保证您将获得培养蓬勃发展的公司文化所需的见解。 6. 通过学习和发展帮助领导者取得成功 2024 年，组织将重新定义领导力发展战略，以适应现代工作场所的需求。领导者必须具备支持和提升团队所需的知识和技能。黛布拉·科里人力资源顾问、演讲者和作家组织正致力于为领导者提供知识和技能，以便他们能够有效地支持这些新的工作方式，从而为他们（及其员工）的成功做好准备。” 我们将看到更多的组织投资于全面的领导力培训计划。这些举措超越了传统技能，涵盖了对虚拟协作、情商和适应性管理的深刻理解。领导者必须知道如何指导团队应对复杂的远程或混合工作，确保组织文化蓬勃发展，无论地理位置如何。 7. 追求高性能现代商业环境要求事半功倍，因此组织必须优先考虑战略人才管理。识别顶尖人才对于企业的成功以及实施稳健的发展、参与和保留策略至关重要。尼古拉·克莱曼人事主管、人力资源和人才顾问我们明年的重点是推动高性能。公司必须用更少的资源做更多的事情，因此了解谁是业务中的关键人才以及如何培养他们非常重要。我认为过去几年发生了很大的变化，公司现在正在推动更难的成功因素。组织必须将战略目标与个人才能结合起来，以追求高绩效。这涉及到对关键绩效人员的细致识别，以及提高他们技能的个性化发展计划。此外，认识到工作动态的变化，敏捷的人才发展方法使团队能够适应不断变化的需求。纳迪亚·瓦塔利迪斯TestGorilla 人员与文化主管 2024 年，人员与文化团队很可能会关注更少的关键成果和更少的目标，但会出色地实现这些目标。2023 年，这些团队的分布过于分散，并且在远程工作和异步工作运营领域与常规人力资源工作相比，做得更多。 8. 在人力资源领域拥抱人工智能到 2024 年，人工智能和自动化的集成将改变组织管理人员的方式。摆脱传统的人力资源流程，我们进入了一个更加动态的时代，日常任务实现自动化，因此人力资源专业人员可以专注于战略举措。比尔·布朗Think People.Culture 的负责人兼首席人力官将人工智能融入人力资源流程的全行业趋势不仅仅是技术进步。它是利用人工智能来简化运营、增强决策并创造更加个性化的员工体验，从而改变人力资源格局。” 人工智能的注入并不是要取代人性化的接触，而是要增强人性化，创造一个更加敏捷和反应灵敏的人力资源环境。人工智能集成将提高效率、提升决策能力，并有可能为每位员工创造量身定制的体验。 9. 建立真正的职场社区培育真正的社区正在成为焦点。人们在职业生涯中寻求更有意义的东西，例如目标和有价值的关系。凡妮莎·科特拉PolicyMe 人力与文化副总裁对于组织来说，有意识地在员工之间建立联系非常重要。这意味着创建社交空间和协作空间，从而建立信任并培养关系，使员工既能享受日常生活，又能提高工作效率。 2024年，不再只是工作；而是工作。这是关于有意打造社交和协作空间，以培养员工的信任和关系。瓦内萨强调，这种有意的社区建设可以促进员工享受日常体验并提高生产力。 10. 重返办公室政策保持透明如果疫情迫使我们在家工作，人力资源影响者预测，到2024年，越来越多的公司将采取重返办公室政策。然而，如果处理不当，可能会导致员工脱离岗位，在极端情况下，可能会引发大规模辞职。在这种情况下，促进保留的关键在于透明度。奥利亚·雅克日娜Switchee 人事主管、播客、顾问在这个不断变化的工作环境中，重返办公室需要与我们在大流行期间转向远程工作时同样的敏感度。员工，尤其是那些承诺全面远程工作的员工，如果被迫回到办公室，可能会感到脱离工作。如果这种转变处理不当，可能会引发大规模辞职。为了提高保留率，透明度是关键。公司必须从招聘开始就传达他们对办公室工作与远程工作的期望。条款的变化和中期就业会侵蚀信任并危及长期承诺。应对这一变化需要开放的沟通和对透明度的承诺，确保员工在这个过渡时期感受到支持。到 2024 年，公司必须明确阐明他们对办公室和远程工作的期望，确保这些条款的任何变化都能在雇佣关系的早期公开传达。成功完成这一转变需要承诺开放沟通，承认员工的担忧，并在这一变革时期提供必要的支持。 11. 重建人才获取能力有影响力的人士预测，到 2024 年，公司将意识到他们需要更多的人力资源专业人员。正如 Suzanne 与我们分享的那样，一些公司在 2023 年解雇了太多人力资源人员，这是一个错误，他们将在明年尝试解决这一短缺问题。苏珊·卢卡斯人力资源顾问兼主讲人到 2024 年，预计公司会争先恐后地招募更多招聘人员和人力资源人员，因为他们没有提前计划，并且以比其他职位更高的速度裁减人力资源和人力资源相邻职能部门。到了某个时候，公司就会意识到这是一个错误！这种趋势是因为公司认识到人力资源不仅仅是一个支持职能，而且是实现业务增长和成功的关键角色。来年，我们预计将看到许多企业积极招聘更多人力资源专业人员。这是一个简单但重要的转变，因为公司意识到拥有强大的人力资源团队对于当今不断变化的劳动力队伍中的成功至关重要。 12.社会辅导的兴起尽管重返办公室政策兴起，但远程工作仍然是一种选择，社会指导成为人才保留、参与和发展的关键要素。这一趋势代表了正式指导计划的转变，通常被认为是有限制性且耗时的。梁山姆屡获殊荣的雇主品牌顾问、全球主题演讲者和个人品牌教练未来 12 个月，社会辅导将成为一件大事。随着远程工作的兴起以及 Z 世代寻求更多指导，社会指导对于帮助留住、吸引和培养人才将变得非常重要。社会指导也将成为塑造公司文化的重要组成部分，而不是正式的指导计划，后者往往更具限制性和耗时。社会指导将在塑造公司文化方面发挥关键作用。与传统的指导设置不同，社会指导在一个更加动态和灵活的框架中运作，鼓励整个组织的有机联系和知识共享。这种方法符合重视协作、非正式学习和实时互动的员工队伍（Z 世代员工）不断变化的需求。 13. 高层领导正在塑造工作动力职场文化爱好者、Twitter 前副总裁布鲁斯·戴斯利 (Bruce Daisley) 预测了另一个值得注意的人力资源趋势，即高级领导者中社会传染的扩大。这种现象此前在 2023 年裁员期间出现过，预计将在 2024 年重返办公室时再次出现。布鲁斯·戴斯利职场文化爱好者、两次《星期日泰晤士报》畅销书、前 Twitter 副总裁高级领导人之间将会有更多的社会传染。我们在 2023 年的裁员中看到了这一点，我们也将在 2024 年重返办公室时看到这一点。优柔寡断的领导将使公司对新员工失去吸引力，并且会看到落后的公司失去一些顶尖人才。领导力将是潜在新员工如何看待公司的决定性因素。优柔寡断的领导层将降低公司的吸引力，并面临顶尖人才流失的风险，尤其是在拒绝采用前瞻性方法的组织中。人们希望看到更具同理心、更脆弱的领导者，他们愿意分享挑战、错误和失败。 14. 重新考虑薪酬和福利方案在不断变化的现代工作场所中，按薪酬调整将成为常态。2024 年，人民领袖需要重新审视薪酬结构。未来的薪酬需要摆脱过时的薪酬模式，这些模式可能不再与员工在快速发展的领域（如科技）的独特技能和贡献产生共鸣。费明·迪兹专业演讲家、人力资源顾问、书籍作者最近，我一直在研究未来薪酬的概念，以支持未来工作带来的变化。我们正在尝试雇用网络员工并以侏罗纪方式支付他们的工资。随着组织努力吸引和留住专业领域的顶尖人才，人们越来越认识到薪酬策略需要灵活、响应迅速，并反映员工的独特需求和价值观。 15. 制定战略性人才方法人才管理中最常见的陷阱在于将清单误认为是策略。真正的人才战略应该利用企业的独特产品，了解目标受众，并在符合愿景的个人中产生需求。詹姆斯·埃利斯雇主品牌实验室首席品牌建设者你的人才战略最大的问题可能在于它不是一个战略。这是您“必须做”或“技术堆栈让我们做的事情”的列表。战略是要弄清楚如何利用你的资源来最大限度地发挥你的影响力。这通常需要了解是什么让您的企业独一无二。你提供什么，谁会想要你提供什么，以及如何在你真正想雇用的人中产生需求。因此，不要再专注于用应用程序填充管道，或者向人们发送他们不重视的无用内容，而是制定一个策略，让少数人真正渴望您的业务。这才是真正的策略。到 2024 年，想要吸引和留住顶尖人才的组织必须关注自己与竞争对手的区别。因此，有效的人才战略应该是量身定制且具有影响力的。 2024 年您应该了解的未来人力资源趋势 2024 年，人力资源领导者将主要关注创造积极的员工体验。对包容性文化、技能建设和社会指导的重视标志着向更加以人为本和动态的人才发展方法的转变。我们希望行业领导者和专家概述的趋势为渴望应对挑战并抓住未来机遇的组织提供路线图。现在轮到您了——您将如何将这些人力资源趋势纳入您的 2024 年战略？通过在 LinkedIn 帖子中标记我们来分享您的见解，我们很乐意加入对话！

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2023年12月24日
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探索2024年十大人力资源技术趋势 2024 年，人力资源领域将发生重大变化，技术将发挥关键作用。主要趋势包括在人才招聘中使用人工智能（AI）和人工智能（ML），向基于技能的招聘转变，以及远程和混合工作模式的整合。对多样性、公平性和包容性（DEI）的重视与日俱增，同时对虚拟人力资源实践的 Metaverse 进行了探索。数据分析对于做出明智决策至关重要，而优化用户体验、支持员工福利和心理健康也是重点。提升候选人体验、确保数据安全和合规性也至关重要。人工智能和机器学习人工智能（AI）和机器学习（ML）是 2024 年人力资源技术趋势的前沿。这些技术正在通过简化招聘流程彻底改变人才招聘。人工智能驱动的算法可以评估简历，进行初步的候选人筛选，并根据历史数据预测候选人是否合适。ML 算法可分析员工数据中的模式，提供有关绩效的见解，帮助人力资源部门在晋升和职位安排方面做出更明智的决策。基于技能的招聘基于技能的招聘优先考虑候选人的特定技能和能力，将在 2024 年对企业产生重大影响。这种方法将帮助企业迅速适应不断变化的工作环境和技术进步。2024 年，基于技能的招聘将：提高招聘效率：公司将发现更容易将候选人与职位要求直接匹配，从而减少筛选简历和面试所花费的时间和资源。缩小技能差距：通过基于技能的招聘，企业可以更有效地解决技能差距问题，并投资于现有员工的培训和技能提升，以满足企业的需求。提高员工生产力：聘用掌握正确技能的员工可加快入职速度，提高员工生产率，从而推动业务绩效。远程和混合工作：远程工作已迅速改变了现代工作场所，并将在 2024 年成为一种固定模式。人力资源专业人员的任务是应对在虚拟环境中监督远程团队、鼓励协作和保持员工参与度的挑战。此外，随着混合工作模式的日益突出，需要采取战略性措施来提高员工的工作效率，并平衡他们的工作与生活，无论他们身处办公室内外的哪个位置。多样性、公平性和包容性（DEI）： 2024 年，包容性和多样性仍将是人力资源议程的重中之重。各组织将努力创造包容性文化，让不同背景的员工都能感受到被重视、被尊重和被赋权。人力资源专业人员将重点关注建立多元化人才梯队、实施无意识偏见培训和发展包容性领导力实践。解决薪酬公平问题和确保各级机会平等也将成为优先事项。关注人力资源领域的 Metaverse Metaverse 将重新定义人力资源实践。这项革命性技术将虚拟会议、面试、入职培训和学习体验无缝整合在一起。通过创建栩栩如生的虚拟环境，人力资源专业人员可以举办动态会议，进行身临其境的面试，并促进远程团队之间的讨论。企业认识到 Metaverse 的巨大潜力，纷纷采用它来重塑传统的人力资源流程，加强分布式团队之间的协作。Metaverse 使人力资源部门能够超越地理界限，开创了一个极具影响力的虚拟互动新时代，从而提升了员工体验，提高了组织生产力。利用数据做出明智决策这一趋势围绕着利用先进的数据分析工具来收集、处理和解释人力资源领域的大量数据。这样，人力资源专业人员就能对劳动力管理的各个方面，包括员工敬业度、绩效指标、人才招聘和劳动力规划等，获得有价值的见解。人们认识到，数据对于做出明智的战略决策至关重要，从而推动了这一趋势的发展。人力资源部门越来越多地采用预测分析来预测趋势、识别潜在挑战并制定积极主动的解决方案。通过数据驱动决策，企业可以优化其人力资源战略，简化运营，并提高劳动力的整体效率。优化用户体验随着人力资源技术的发展，人力资源专业人员和员工的用户体验也在不断优化。这一趋势就是要使技术更加用户友好和直观。友好的用户界面、简化的导航和定制的仪表板使人力资源人员更容易访问和使用人力资源工具，最终提高效率并降低学习曲线。员工福利和心理健康支持人力资源技术的发展趋势聚焦于员工福利和心理健康。创新工具和应用程序旨在监测和支持员工福利，提供资源帮助个人管理压力，实现健康的工作与生活平衡。这一新兴趋势凸显了人们对全面关爱员工重要性的认识。强调提升候选人体验即使在 2024 年资源有限的情况下，CHRO 仍致力于保持团队对基本任务的关注。企业认识到，当务之急是不断提升求职者体验、强化企业品牌、加快招聘流程，从而在吸引顶尖人才方面保持竞争力。在讨论的众多人力资源趋势中，完善候选人体验仍然是 TA 团队面临的一项持久挑战。数据安全与合规性随着人力资源技术的应用日益广泛，数据安全和合规性成为重中之重。人力资源部门正越来越多地实施数据保护措施，以保护敏感的员工信息，并遵守不断变化的全球数据保护法规。结论进入 2024 年，人力资源科技趋势正在塑造人力资源管理的未来。这些趋势，从人工智能和机器学习到对员工体验的强烈关注，都在加强企业吸引、留住和管理人才的方式。紧跟这十大人力资源技术趋势，企业就能在瞬息万变的职场中取得成功。采用这些技术将简化人力资源流程，打造一支更投入、更多元、更有韧性的员工队伍。

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2023年12月08日
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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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2023年10月07日
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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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2023年09月03日
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快讯：OpenAI推出ChatGPT企业版：企业级安全与高效生产力的完美结合 OpenAI宣布推出ChatGPT企业版，这是一个具有企业级安全和隐私保护的强大版本。该产品提供无限的高速GPT-4访问、更长的上下文窗口、先进的数据分析能力、定制选项等。产品特点获取迄今为止最强大的 ChatGPT 版本，包括无限制、快速的 GPT-4 等等 OpenAI表示：ChatGPT Enterprise 取消了所有使用上限，并且执行速度提高了两倍。我们在 Enterprise 中包含 32k 上下文，允许用户处理四倍长的输入或文件。ChatGPT Enterprise 还提供对高级数据分析（以前称为代码解释器）的无限制访问。此功能使技术和非技术团队能够在几秒钟内分析信息，无论是金融研究人员处理市场数据、营销人员分析调查结果还是数据科学家调试 ETL 脚本。如果您希望为您的组织定制 ChatGPT，您可以使用我们新的共享聊天模板来协作并构建通用工作流程。企业级安全与隐私：ChatGPT企业版提供企业级的安全和隐私保护，包括SOC 2合规性和全面的数据加密。高效性能：该版本的GPT-4引擎性能提升了两倍，允许用户处理更长的输入或文件。数据分析：提供先进的数据分析功能，适用于各种专业和非专业团队。定制与协作：用户可以使用共享的聊天模板来定制ChatGPT，以满足组织的特定需求。企业反响自从ChatGPT推出以来，已经有超过80%的财富500强企业开始使用它。早期的企业用户包括Block、Canva、Carlyle、雅诗兰黛、普华永道和Zapier等，他们通过ChatGPT企业版改善了通信、加速了编码任务，并解决了复杂的商业问题。数据保护所有的商业数据和对话都由企业自己控制，OpenAI不会对其进行训练或学习。此外，所有的对话都经过加密，以确保数据的安全。未来展望 OpenAI计划在未来几周内接纳更多的企业用户，并根据用户反馈不断优化ChatGPT企业版。比如以下功能：定制：通过连接您已使用的应用程序，安全地扩展 ChatGPT 与您公司数据的知识适用于所有规模的团队：为小型团队提供自助式 ChatGPT Business 产品强大的工具：更强大的高级数据分析和浏览版本，针对工作进行了优化适合您职能的解决方案：针对特定角色的更多工具，例如数据分析师、营销人员、客户支持等原文来自：https://openai.com/blog/introducing-chatgpt-enterprise

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2023年08月29日

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人工智能AI革命：重塑人力资源职能以取得成功人工智能正在进一步推动人力资源技术的进步，从提高效率到增强员工体验，这绝非人为。了解人工智能如何重塑人力资源，以及人力资源如何将人工智能运用到工作中。人工智能（AI）重塑了世界的格局，但机器人接管仍不是眼前的事情。相反,是人类正在利用AI的力量。从改善农业作物产量到提升医疗保健中的患者参与,各行各业正在以有益人类的方式运用AI。同样的情况也发生在人力资源（HR）管理领域。人力资源从业者正在使用人工智能来帮助增强员工在工作场所的体验并提高人力资源流程的效率。更重要的是，人工智能表明它可以支持首席人力资源官办公室的下一步发展——与最高管理层合作，推动更具包容性和整体性的业务战略。为未来的工作转变人力资源职能根据“AI IQ：企业人工智能洞察报告”，这是Workday对全球1000名业务决策者的新调查，与AI增强的顶级HR相关任务包括招聘和申请人跟踪、业务分析和技能评估工具。此外，65％的受访者表示，他们现有的AI和机器学习（ML）部署已经改善了员工体验，这是HR的主要业务指标。全面了解员工能力和人才管理 HR领导者必须拥有支持技能用于现今工作未来的技术：摆脱工作是通过结构化的工作角色和职责来完成的僵化观念，相反，将工作视为更流动的技能汇编，以便为业务不断变化的需求提供支持。 Workday的CHRO办公室产品的集团总经理David Somers表示：“随着组织加速并扩大其基于技能的人才战略，人工方式无法了解和管理他们的员工技能—现在和将来。” “没有AI和ML工具来帮助理解所有数据，就不可能理解，更不用说将员工的技能与业务需求相匹配了。” AI和ML超越了识别和将员工的技能映射到不同的项目或角色，这是典型的技能管理方法。相反，通过AI和ML增强的技术帮助组织了解技能之间是如何相互关联的，以及它们是如何演变为其他相邻技能的，这是至关重要的见解，因为技能正在不断变化。例如，擅长Microsoft Excel的员工也可能具备数据分析、报告和其他Excel用于的任务的技能。 AI和ML有助于揭示组织中的技能深度，并获得基于技能的倡议所需的见解。理解和改善工作场所文化和员工敬业度员工敬业度曾经仅是HR部门的优先事项，现在已成为高管层的优先事项，推动了从生产力到创新等许多业务驱动因素。公司领导者希望了解员工如何看待雇主以及他们如何利用他们收集到的见解；反过来，人力资源领导者正在将这些见解带给最高管理层，并利用它们来创造一个更具吸引力的工作场所。人工智能的预测能力正在帮助公司更深入地了解员工敬业度的挑战性方面之一：了解哪些员工可能更容易辞职。人力资源领导者可以利用这些见解来采取规范性行动，以帮助降低员工倦怠和自然流失的风险。 Somers分享了一个如何使用自然语言处理（一种ML技术）来帮助领导者理解员工情绪的例子。他解释说，组织正在使用Workday Peakon Employee Voice这种智能监听平台来帮助理解和确定离职风险。它具有一个利用AI和ML并使用在数据库中的数百万个调查数据点上训练的统计模型的离职预测功能。 Somers说：“该模型根据他们的回应和分数计算每个员工的离职风险。然后，它使用员工级别的离职风险来计算每个部门以及整个公司的平均离职风险。它还将每个部门的平均风险与公司的平均风险进行比较，以分配离职风险级别—例如，它可能揭示出市场部门的离职风险在您的组织的前10%。” 这些见解可以指导公司如何改善员工敬业度，例如增加福利或评估工作量。最终，重要的是要让人处于中心地位，这样他们才是最终的决策者。通过以人为中心的方法，人工智能和机器学习可以帮助人们提高工作效率和了解更多信息，使他们能够解决以前认为无法解决的问题。自动化重复但动态的HR功能自动化革命—无需人工干预就可以执行任务—在HR中的发生远早于大流行病。但是，应对前所未有的破坏加速了对数字创新的需求，因此，引发了AI采用的浪潮和HR中敏捷性和效率的下一次演变：智能自动化，这涉及读取数据并从该数据中进行预测。换句话说，智能自动化就是与机器学习配对的自动化。这对于那些常规但动态的HR任务特别有帮助，例如调度和满足劳动力需求。例如，公司正在使用AI来匹配劳动力需求和工人的资格、技能、可用性、偏好等，以便为工人和业务优化时间表。这在雇佣一线工人的公司中尤其普遍，其中班次不断变化，经理需要在短时间内填补和调整。 Somers说：“通过AI自动映射工人的可用性和技能到开放的班次，提供工作人员调度的建议，公司可以确保他们不会过度和不足的调度，同时更好地控制劳动力成本和防止工人疲劳。” HR在确保清洁数据以实现负责任的AI中的角色虽然AI确实正在重塑HR的角色，但HR领导者必须与其他业务领导者一起成为实施AI的驱动者。关于AI的关键是：其执行任务的能力，例如进行预测分析或生成新内容（生成性AI），取决于其AI基础模型的质量，而这只取决于提供给它的数据的质量。对数据治理的强烈承诺始于相信并实施HR数据在整个业务中都是相关的—这恰好与Workday人力资本管理（HCM）的基础相同。 Workday HCM建立在统一的数据模型和单一的安全模型上，可以读取多样化的数据集，以执行各种分析和报告用例。 Somers说：“因此，实施AI时的大‘警告’之一是要保持数据的清洁和连贯，以帮助确保准确性和质量控制。” “如果数据集不干净，HR和人员领导者可能会得出不准确的结果，这可能导致昂贵的错误。” HR领导者是塑造未来工作场所的驱动者在英国和美国等地进行的全球和国家级别的对AI的公众情绪调查揭示，越来越多的人正在设想一个AI的力量可以产生积极影响的未来。同时，这些调查也揭示了对AI的关注，特别是对是否有足够的监管。对于每一个利用AI增加HR影响力的用例，重要的是要记住使这些努力成功的是什么：通过额外的见解和改进的效率来增强决策。这并不是要取代使HR专业人员如此有价值的东西：通过将业务中发生的事情与公司的目标和价值观联系起来，成为公司文化的管理者。正如Somers所说：“最终，重要的是要将人类置于中心，使他们成为最终的决策者。以人为中心的方法，AI和ML可以帮助人们更加高效和更好地了解信息—使他们能够解决他们以前认为无法解决的问题。” 来自workday

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2023年08月04日
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【英国】员工技能分析与培训平台StudentFinance获得了3900万欧元的A轮融资近期，员工技能分析与培训平台StudentFinance获得了3900万欧元的A轮融资。本轮融资由Iberis Capital领投，Armilar Venture Partners、Mustard Seed Maze、Giant Ventures和Seedcamp参透。该公司打算利用这些资金拓展英国、德国和西班牙市场，并扩大其团队规模。 StudentFinance于2020年推出，由首席执行官Mariano Kostelec领导，主要在技术、工程、人工智能和绿色经济等领域提供技能培训。StudentFinance开发了人工智能模型，能够绘制技能需求图，然后与能够解决这些技能差距的教育机构合作，StudentFinance为用用户提供从训练、证书发放到职位推荐的一体化服务。用户可以选择固定分期付款减轻经济压力。该公司已经合作的培训项目包括Ironhack的网络开发和数据分析、AiCore的机器学习、Capslock的网络安全、Mastered的虚拟现实项目和Le Wagon的数据科学。如今，StudentFinance已为包括英国、西班牙、葡萄牙、德国和芬兰在内的20多万人提供技能培训。

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2023年03月02日
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【观点】人工智能如何改变人力资源分析格局？您是否在手机、平板电脑或计算机上阅读本文？如果是这样，你可能只认为人工智能（人工智能）是你日常生活的一部分。人工智能正在改变我们生活的方方面面，从我们的沟通方式到购物、旅行等等。人工智能在企业界的采用也不例外，正如麦肯锡的研究所强调的那样，58%的受访企业确认在工作场所至少使用一项人工智能的功能。人工智能产生重大影响的一个关键领域是人力资源分析，帮助企业更有效地管理人力资源，更好地了解员工的需求和偏好。人力资源管理中的人工智能允许公司收集和分析与员工绩效、敬业度和公司文化相关的大量数据，使他们能够确定可以改进的领域，并做出有关管理劳动力的数据驱动决策。人工智能如何影响人力资源？通过预测分析软件和机器学习算法等支持人工智能的工具，公司可以发现他们原本无法访问的员工见解。这使人力资源团队能够就管理其劳动力做出更明智的决策。以下是人工智能支持人力资源管理功能的一些方式：员工体验人工智能在人力资源分析中的一个主要好处是，它可以用来帮助确定公司可以改善员工体验的领域。通过分析有关员工敬业度、工作满意度和其他关键指标的数据，人工智能可以识别潜在问题或员工正在苦苦挣扎的领域。例如，人工智能可能会发现缺乏培训机会导致员工感到不敬业，促使人力资源团队制定新的员工发展计划。学习与发展人工智能也在改变公司学习和发展的方式。通过收集员工技能、职业抱负和培训需求等信息，人工智能可以帮助创建针对个别员工需求量身定制的发展计划。支持人工智能的平台可以根据技能和职业目标等因素帮助将导师与学员相匹配，甚至可以提供有关员工进度的实时反馈。招聘与保留在招聘和保留方面，人工智能用于各种任务，例如增强候选人简历筛选、评估工具，甚至是让候选人了解其申请进度。人工智能还可用于分析有关员工流动率和保留策略的数据，帮助人力资源团队更好地了解员工离职的原因，以及如何改进招聘和入职流程以吸引和留住顶尖人才。技能提升和再培训随着人工智能继续改变工作场所，许多公司需要更多具有必要技能的员工来承担与人工智能相关的任务。人力资源团队可以在人力资源分析中使用人工智能来确定员工需要支持的领域，以提高或重新掌握未来角色的技能，确定适合这些角色的员工，并帮助制定人才管理战略，支持员工的职业发展。人工智能和人力资源分析的未来人力资源分析中的人工智能为企业开辟了一个充满可能性的世界，可以更好地管理员工并确定可以改进的领域。支持 AI 的工具可以捕获有关员工绩效、敬业度、工作满意度、职业抱负、培训需求等的实时见解。人工智能算法甚至可以预测员工保留、招聘以及学习和发展成果。人力资源中的人工智能允许采用自动化方法来收集和数据分析。随着各种平台一起讨论并聚集在一个集中式平台中，人工智能可以实时分析大量数据，并揭示人类难以发现的见解。但话虽如此，人工智能只能与它所依赖的数据源一样好。如果我们收集不准确或不完整的数据，人工智能将只能提供有限的员工环境视图。同样，当我们训练人工智能系统做出决策时，我们必须小心不要创建强化现有偏见的人工智能系统。例如，人工智能理论上可能能够根据能力、经验和技能等因素推荐理想的工作候选人——但如果这些人工智能系统是使用过去以某种方式有偏见或歧视性的招聘数据进行训练的，那么人工智能最终可能会延续现有的不平等。因此，人力资源团队必须与人工智能开发人员密切合作，以确保人工智能系统是使用多样化和全面的数据源构建的，并且人工智能系统的开发透明，以避免任何意外的偏见或歧视性结果。 IBM Workforce 副总裁兼首席技术官Anshul Sheopuri在数字人力资源领导者播客中介绍了可信赖 AI 的五大支柱，随着AI继续重塑 HR 分析的未来，人力资源团队应牢记这些支柱：第一，透明度。如果你想一想，当你去你最喜欢的咖啡店买饮料时，你会看到营养标签，你会看到它有多少卡路里。人工智能是怎么回事？关于人工智能的帮助是什么，你应该能够看到它，你应该能够作为一个用户深入研究它，不仅仅是作为一个数据科学家，而是作为一个人工智能的用户。第二，可解释性。为什么人工智能给我这个建议？当你看电影时，它会对你喜欢的电影类型、其他观众在看什么以及为什么人工智能给你推荐电影有一定的了解。人力资源中的人工智能也应该让你对背后的原因有同样的感觉。当然，最终的决定权在你，但你应该能够理解背后的原因。第三，公平。这都是关于偏见识别和缓解的。因此，作为AI设计的一部分，这是您想要预先做的事情。第四，稳健性。拥有正确的指导方针和操作原则。第五，隐私。这是我们一直在实践的事情，但在该领域增加法规变得更加重要。随着人工智能继续改变人力资源格局，人力资源专业人员必须及时了解人工智能采用的最佳实践和新兴趋势。通过与人工智能开发人员密切合作，确保他们的人工智能系统是使用多样化和全面的数据源构建的，并且人工智能系统以透明和无偏见的方式开发，人力资源团队可以帮助确保人工智能在未来几年继续成为其组织的积极力量。文章来源：https://www.myhrfuture.com

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2023年01月31日
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【观点】HR如何赢得2023年的预算战？人力资源团队如果想在 2023 年保护预算并确保生产力，就必须准备好证明自己的勇气。随着经济状况变得更加艰难，企业感受到了对其底线的影响——可以理解的是，许多企业都在寻求提高效率。最近的研究发现，一半（52%）的人力资源经理认为，当预算被削减时，他们的部门往往会损失最大，另有55%的人已经看到或预计在未来几个月内会削减预算。人力资源发挥了至关重要的作用，加强和支持企业做出艰难的战略决策。职能人员现在应该更加重要，而不是更少。因此，人力资源团队必须做好准备，在努力保护预算时，证明自己是生产力和弹性的关键驱动力。人力资源在困难时期证明了自己的勇气从过去的经济衰退和最近的危机（如大流行）中，我们知道成功的企业是那些将员工和文化视为关键业务运营核心的企业——认识到这些在顺境和更具挑战性的时期为公司带来的价值。2020年3月以来，人力资源部门发挥了至关重要的作用，加强和支持企业做出艰难的战略决策——无论是围绕休假、裁员还是新的工作方式，并支持其团队的福祉。然后，随着“大辞职”或“伟大评估”的到来，企业再次寻求人力资源团队来指导他们制定招聘和保留策略。在最近的大流行期间，优先考虑员工体验显然得到了回报。在我们最近的研究中，69%的员工认为他们的工作和生活平衡良好，73%的员工认为他们的公司文化很好。人力资源部门仍然没有得到应有的认可鉴于这些成功，人力资源部门收缩预算是令人沮丧的。收缩人力资源预算可能会严重限制英国企业的业绩及其保持弹性的能力。然而，我们的研究发现，50%的英国人力资源经理表示他们的高级领导团队没有优先考虑员工，56%的人表示企业没有对人力资源职能给予足够的重视。在员工体验和文化上投入巨资的一段时间之后，企业最不应该做的就是损害组织竞争力、员工士气和生产力，因为这正是企业最需要他们的时候。因此，随着老板们在寻找提高效率的方法，人力资源部门将不得不提出一个令人信服的理由来捍卫他们的预算并展示他们带来的价值。然而，该功能本身可能还没有为即将到来的障碍做好准备。也许在经历了如此紧张的人力资源时期之后，只有不到四分之一（24%）的英国人力资源经理认为他们已经做好了充分的准备，可以帮助他们的企业在经济衰退中保持弹性。人力资源领导者可以说明为什么人们的经验和战略是提高士气和生产力以及使企业更具弹性的关键。人力资源如何保护预算？那么，在哪里寻找来帮助保护人力资源部门近年来的宝贵工作和进步呢？首先，人力资源部门应该将裁员和人力资源纳入背景。我们的研究发现，61%的人力资源经理担心预算削减会对员工的积极性和生产力产生负面影响。按理说，如果一个人不再感到受到公司的关心，他们就不会反过来关心他们的公司——变得不投入，没有工作动力。随着经济状况的恶化，尽管辞职可能变得不那么令人担忧，但企业仍可能受到生产力低下困扰。在这里，人力资源领导者可以说明为什么人们的经验和战略是提高士气和生产力以及使企业更具弹性的关键。在雇主对他们的团队和人员投入如此之多的一段时间之后，抛弃这一切将向他们的员工发出最明确的信息。他们的员工会明白，这从来都不是真的让他们的生活变得更好，也不是让他们的企业变得伟大的工作场所——当这么多人重新评估工作在他们生活中的位置时，这只是一种愤世嫉俗的尝试。其次，现在不是对人和长期战略掉头的时候。毫无疑问，人力资源团队可以在开辟讨论和内部沟通的渠道方面发挥重要作用，以减少脱离，增加发展机会并帮助员工在工作和职业中找到意义。所有这一切并不是说人力资源部门不必灵活调整其方法和重点以适应时代。但他们必须继续取得成功，才能在董事会中占据一席之地，并与同行进行坦诚的对话。最后，现在，企业比以往任何时候都更需要培养一种可持续的长期战略方法来照顾他们的人才——这种方法在好时期和更具挑战性的时期都有效。人力资源部门必须抓住时机，展示其对业务的影响。为其未来而战正在进行。但是，只有当人力资源部门拥有技术、数据和系统，使人力资源经理能够专注于重要的战略工作，并且能够获得有效所需的洞察力时，它才能发挥这一战略作用。通过利用数据、分析和自动化，人力资源部门还可以提高内部效率，并向董事会提供关键的人员指标，这些指标与公司数据一起工作，以展示人员体验对更广泛生产力的影响。人力资源部门必须抓住时机，展示其对业务的影响。为其未来而战正在进行。本文作者： Pete Cooper 文章来源：https://www.hrzone.com

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2022年12月12日
数据分析

利用数据的力量，重塑人力资本战略，以更好地支持员工在过去的十年里，人力资源部门的数据可用性和使用量成倍增加，并继续以惊人的速度增长着。我们中的许多人现在都面临着这样的问题："我们如何使用和关注数据来重塑人力资本战略？" 在MetLife，我们设想建立一个人力资源团队，能够利用数据的力量，成为更重要的业务伙伴，更好地管理我们的员工，并使组织有能力做出有针对性的、细分的和定制的明智投资。 MetLife的崇高宗旨—"永远与您在一起，打造更有信心的未来"—是我们的核心，并指导我们如何为员工、客户、社区和股东服务。以我们的宗旨为框架，我们认识到MetLife有机会改变我们收集、使用和存储数据的方式，以最大限度地提高我们团队的参与度和效率。于是我们全力以赴。转变思维方式转变领导者的思维方式，从传统的 "报告商店"转向使用数据来发现人力资本中的优势、改进和机会，是我们的第一个障碍。为了做到这一点，我们调整了劳动力分析团队的工作重点，并投资于一家小型初创公司提供的数据分析人力资源工具。该工具消除了中央团队在电子表格中分析基本人员数据的需要，如招聘、离职和晋升，并将在线仪表板直接交到有资质的个人手中。现在，我们正在教育和授权那些可以使用该工具的人了解数据隐私、存储和使用，并帮助他们建立必要的数据敏感性。这个工具的好处是，它不会做出任何影响我们员工的有意义的决定—这总是留给我们的人力资源专业人士和业务领导人—但它允许我们的人把更多的时间花在这些重要问题上。随着基本报告数据的民主化，24/7全天候和近乎实时地提供给有资格的个人，我们的分析团队现在专注于更深入的人员洞察。通过数据讲述业务语言在过去的几年里，理解人力资本风险变得越来越重要。我们的利益相关者希望对我们的员工、文化和人才有一个客观的看法，以及他们与组织的整体健康状况的关系。用数据来处理这些问题为我们提供了某种程度的可信度。我们可以自信地说 "我知道 "而不是 "我认为"。我们的年度员工倾听调查是我们用来获得这些见解的一个工具。我们每年两次为员工把脉，在数据中看到明显的趋势，让我们知道我们的员工对为MetLife工作感到自豪，并有强烈的归属感。同样地，我们知道我们的员工正在寻找更多的时间来学习。虽然我们使用调查中的定量数据来衡量情绪，但我们也花了大量的时间使用自然语言处理来分析通过员工评论的定性数据。我们将定量和定性的调查结果与其他人口统计学和交易数据配对，以深入了解整个MetLife的人群。我们还利用这些数据来了解我们可能存在的风险或改进的机会。这两类数据的使用使我们能够计划更加本地化和定制化的干预措施。尊重客户和员工的隐私权是MetLife的核心宗旨，因此我们不遗余力地确保调查是匿名的，而且答案和评论不能被追溯到个人。这有一个额外的好处，就是给我们的员工一个安全的平台，让他们给MetLife提供诚实的反馈。持续激励员工很重要。因为，比如说，财务数据有一个结束点，而人的数据则有一个持续的流动。这些数据随着我们的员工和当前的全球格局不断增长、发展和变化。在讲述有关人员数据的故事时，必须要有一定程度的复杂性和对人类行为的理解。为了提供帮助，我们创建了一个新的角色，负责向潜在的候选人和现有的员工传达和放大我们的员工价值主张。在我们的团队中，有一个具有研究和企业品牌技能的人，帮助开发和实施为满足未来人才需求而定制的持续营销活动，对于将我们的人力资本战略提升到新的水平至关重要。提出正确的问题并深入挖掘我们很早就意识到超越表面结论的价值。保持开放的心态和对故事的深入挖掘，我们利用数据来关注有意义的解决方案。我们的呼叫中心的离职率是一个重点领域。我们没有仅仅关注离职率，而是利用数据来更好地了解与雇用和培训人才有关的成本，并确定了帮助我们最大的资产—我们的员工蓬勃发展的方法。MetLife最近将美国的最低工资提高到每小时20美元，为我们的员工提供安全感和信心，就像我们为客户提供的一样。协作是另一个例子。当我们考虑合作的时候，我们往往只关注谁在连接，谁没有在连接。然而，当你深入挖掘数据时，你会发现工作是如何完成的，并看到非正式的组织结构出现了。通过了解网络并不断地问自己 "为什么"，我们会发现更丰富的信息，帮助我们提高新团队成员的速度，发现更有效的领导模式，并了解更多关于关键连接者的信息。除了正式的网络分析，在2021年春天，我们回应了内部众包挑战的反馈，表明职业发展是希望留在MetLif的员工的首要任务，我们承诺成为人才市场的早期采用者。截至2021年12月，我们已经为900多人正式分配了项目，并帮助300多名跨职能的团队成员建立了网络联系—所有这些都在9个月内完成。我们计划在2022年底前将该平台扩展到所有员工。善用数据由于工作之外的数据科学，我们的生活正在演变成一个礼宾服务的集合。在像MetLife这样的大公司里，汇总的数据使我们能够确定行为趋势，更好地了解我们的员工和他们的需求。例如，员工可能会对一个分析员工进出的刷卡的公司感到犹豫不决。从表面上看，这些数据似乎是在监控员工，但在依法使用并考虑到员工隐私问题时，它可以帮助我们更好地了解员工的行为。为什么大群人来来往往？是否有一种行为模式显示人们需要离开以照顾孩子？我们可以利用这些数据来为我们的员工引入更强大的支持系统。另一个例子是，通过我们的年度员工调查，我们发现了一个机会，可以更好地调整我们全球各地的员工领导，以确保每个员工都有一个积极、一致和有影响力的领导经验，并以我们的成功原则为基础。去年，超过5500名员工领袖参加了由领导力专家开发的多季度学习计划，使我们的领袖具备了为今天和明天发展所需的技能。还有两个季度的学习，以及我们的年度调查刚刚完成，我们现在可以将2020年年度调查的问题与2021年领导人行为的结果进行分析，以确定潜在的影响。坚持我们的承诺和管理风险人员数据对于我们今天的工作方式和未来的建设是非常宝贵的。然而，一个显而易见而又被忽略的事实仍然是我们如何获得和使用我们的人员数据，以及我们能走多远？我们考虑了两个问题。什么数据是作为员工的数据？以及哪些员工数据是雇主可以使用的？在这个领域，仍然有很多灰色地带。例如，如果员工不打算与雇主分享这些信息，那么从公开的社交媒体数据中收集求职行为洞察力是否可以？雇主需要有明确的政策和标准，围绕着他们将去和不去的地方来解决这些问题。回到我们的目的，我们希望我们的员工信任我们将如何使用他们的数据。当我们通过调查进行员工倾听时，我们会解释数据将如何被使用，并采取额外的预防措施以确保匿名性。此外，鉴于这种大流行病，我们都比以前更了解彼此的个人生活。正如我们对客户所做的那样，我们必须遵守对员工的承诺，以确保数据的完整性和维护信任。向多样性靠拢对数据的发现过程持开放态度也可能意味着要面对无意识的偏见。你的数据会让你知道你是否在组织中鼓励了多样性、公平和包容。对于MetLife来说，拥有正确的机制来确保我们的运作具有多样性、公平性和包容性是我们数据分析战略的首要任务。当我们收集数据时，我们确保我们拥有所有需要的数据维度，以确保数据的准确性。然后，我们让具有不同背景的人对数据进行测试，对非多元化群体可能忽略的所有事情提供意见。在数据收集过程的所有元素中主动建立多样性、公平性和包容性，确保思想、观点和背景的多样性。通过我们所有的努力，我们明白总是有更多的问题要探寻，有更多的解决方案要发现。在我们浏览数据所揭示的故事时，我们的目的将是我们的指路明灯。作者：Susan Podlogar, Laura Shubert, Robin Gordon, MetLife

数据分析
2022年03月08日

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