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【前沿】HRTech产品在生成式AI加持下的场景越来越多,你能想到哪些?海外诸多产品加速接入ChatGPT!
编者注:
越来越多的HRTech公司开始接入生成式人工智能(AIGC如ChatGPT)以增强其产品能力,根据HRTech的报道,海外越来越多的HR产品加速使用生成式AI!之前有介绍过Paylocity推出得AI Assist™ 展示的部分功能。
如:Beamery 推出的 TalentGPT,EY也接入推出Payroll的AI支持服务,SeekOut 推出基于ChatGPT的SeekOut Assist,而Eightfold也宣布推出基于AI 的Talent Intelligence Copilots,还有Recruiting AI Assistant等等,我们相信这个名单会越来越多,我们在国内更要关注这方面进展!
HRTech最近不断推出相关场景的介绍,希望可以帮助到HR Tech行业和同仁。HRTech在今年1月也推出了GPT的专题,放在文末大家可以保存收藏!
下面文章介绍SeekOut Assist和Talent Intelligence Copilots的情况。
另外有兴趣4月21日上海,5月26日北京 HRTech论坛中可以当面交流。
我们一起来看看JoshBersin的介绍。
两个激动人心的人力资源AI公告:SeekOut助手和Eightfold人力资源副驾驶。
SeekOut宣布:赋予招聘人员超能力
SeekOut,一家快速增长的招聘和人才情报供应商,今天推出了一款最令人兴奋的生成式AI新应用:SeekOut助手。这款新产品基于公司强大的人才情报平台,为招聘人员和人力资源领导者提供了一种“即时开启”GPT的超能力。
以下是它的工作原理。
SeekOut与Eightfold、Beamery和Gloat一样,基于一个拥有近十亿员工档案的大型数据平台。该公司一直在销售一种强大的搜索和资源挖掘系统,让招聘人员和人力资源领导者通过了解技能、工作经验、证书和专业认证来找到求职者(和内部员工)。借助类似于Eightfold的先进AI技术,该系统可以深入了解人们在招聘中的“情境技能”,消除偏见,无需依赖学位或类似的经验。
这项核心技术已成为人力资源(和商业)领域最重要的创新之一,它通过查看人们的工作经历、实际工作成果(他们编写的软件代码、护理资格、网络安全证书等)来推断、识别和了解人们的真正能力。与仅对单词进行索引的第一代AI不同,像SeekOut和Eightfold这样的系统要深入得多:查看人们工作过的地方,与谁共事过,以及其他决定职位匹配度的信号(包括地点、更换工作的可能性等)。
迄今为止,该公司已将此系统销售给招聘人员和人力资源经理,并有超过1000家客户正在使用该系统。
今天,通过新的SeekOut助手功能,该平台可以实现我称之为“超人类招聘”的功能。您只需将职位描述复制粘贴到屏幕上,系统就会使用GPT4 AI解码职位要求(职位名称、描述、所需技能、推荐技能、期望教育程度等),在SeekOut数据库中执行一系列“智能搜索”,立即返回最佳匹配的候选人。
SeekOut助手聊天机器人界面 助手返回一个顶级候选人和一组按等级排列的优秀人选,以及左侧的一系列搜索条件。招聘人员可以取消选择或更改条件以立即优化搜索,节省了花时间找出如何搜索、尝试输入“布尔查询”的时间,或者一遍又一遍地返回搜索以查看哪种方法有效。
SeekOut助手使用聊天机器人GPT从搜索结果中返回候选人
换句话说,这是一个针对候选人搜索的副驾驶,专为使用GPT对话系统进行优化。返回的简历中,每个“技能”或“标准”都会被高亮显示,让您了解AI的“可解释性”,并向招聘人员展示为什么这个候选人如此适合。但这还不是全部。
完成此操作后,系统会自动创建一封个性化的电子邮件,帮助您接触候选人,并使用精心措辞的个性化语言,强调此人的兴趣和经验。候选人沟通面板让您可以调整语言(您可以关注职业发展、灵活性、企业文化或福利),并自动创建您喜欢的信息。
SeekOut助手使用聊天机器人GPT自动生成候选人沟通
系统接下来会让招聘人员发送邮件,像许多其他候选人关系管理(CRM)系统一样,跟踪招聘人员与候选人之间的沟通。
为什么这是一项开创性解决方案
鉴于底层技术是GPT4,每个招聘技术供应商都会这么做吗?是的,这个功能即将到来,但SeekOut是第一个推出的。
请注意,SeekOut的创始人Anoop Gupta和Aravind Bala都是前微软高管(Anoop曾担任公司副总裁,Aravind在萨蒂亚·纳德拉领导下参与Bing项目),因此他们深知OpenAI在人力资源领域的潜力。
为什么这个功能如此重要
让我解释一下这些功能为什么如此重要。我们关于招聘的新研究显示,招聘周期正逐季变长。我们在这方面的基准数据(与AMS合作进行)发现,在过去的六个月里,“招聘周期”增加了近30%。尽管有一些裁员,求职者变得越来越挑剔。候选人寻求具有抗通胀保护的薪酬、灵活性和具有安全性的工作。
招聘人员如何适应?他们进行更多搜索,发送更多查询,花费大量时间与错误的人交谈。我们对人才获取功能的研究表明,影响质量招聘的最可预测的商业实践是“招聘人员的素质、经验和技能”。因此,招聘人员现在正成为推动公司发展的“超级工作”。
你可能会说,“我们处于招聘冻结期”,现在招聘并不重要,但事实并非如此。我们与之交谈的每家公司(包括那些裁员的公司)仍在疯狂招聘,寻找零售、医疗和消费服务等一线职位。大多数公司仍然需要在AI、技术和数字平台领域具有技能的人员。
有趣的是,当我们将人力资源研究与财务成果、增长和人力资本指标进行关联时,与业务绩效最相关的人力资源实践是人才获取。这是因为您所做的最重要的决策是您雇佣谁。深刻了解如何雇佣合适人选(及其所涉及的所有复杂性)的公司运营得更好,他们能够在长期内保持竞争力并蓬勃发展。
总之,SeekOut助手和Eightfold人力资源副驾驶这两个令人激动的AI公告将改变人力资源行业。这些工具可以提高招聘人员的效率,帮助他们更快地找到合适的候选人,同时减少时间浪费和低效的沟通。这将极大地改善招聘过程,为公司带来更好的人才,从而提高整体业务绩效。
所以当我看到一个能让招聘人员“超能力”的解决方案时,我会立刻关注。SeekOut推出的这个新解决方案非常重要。
其他供应商紧随其后:Eightfold推出人力资源副驾驶
让我们不要忽略其他采用GPT4的供应商。Beamery上周推出了他们的助手TalentGPT,今天Eightfold推出了基于提示的招聘人员副驾驶(和员工副驾驶)。尽管Eightfold工具的演示尚未推出,但我们可以期待面试助手和其他搜索功能。
GPT的语言功能和基于聊天的界面将变得至关重要。OpenAI现在已经为ChatGPT插件创建了一个市场,让任何人力资源数据提供商都可以通过对话式界面提供服务。例如,OpenTable很快就会让您通过ChatGPT询问餐厅并进行预订。正如我在上周的播客中谈到的,这意味着每个人力资源技术供应商都必须进行适应。
这仅仅是个开始
这只是个开始。随着像SeekOut、Beamery和Eightfold这样的供应商推出智能界面,其他供应商很快就会跟进。
请记住:像SeekOut、Eightfold、Beamery、Gloat、Phenom和iCims这样的系统实际上是人才智能平台。他们存储了数百万名员工和候选人的记录,利用AI识别技能、职业道路、继任者甚至导师。一旦我们能用ChatGPT查询这些系统,我们将解锁数百个“副驾驶”用例。
对此我们的评价:
这两个AI工具对于人力资源行业具有重大意义。它们使招聘人员能够更快速、更高效地筛选合适的候选人,从而减少了时间浪费和低效沟通。这对于公司的招聘效果、招聘周期缩短以及提高整体业务绩效有着极大的帮助。
同时,GPT4技术的广泛应用将促使整个人力资源行业进行升级和改进。各大公司需要紧跟技术发展的步伐,不断提高招聘人员的专业技能,以适应AI技术的快速发展。这将使整个行业更具竞争力,从而为公司吸引更多优秀人才,提高企业的长期发展。
总的来说,SeekOut助手和Eightfold人力资源副驾驶这两个AI工具将对人力资源行业产生深远的影响。随着这些工具的广泛应用,我们可以期待人力资源管理将变得更加智能化和高效。
关于HRTechChina
HRTechChina 是中国首家领先的专注人力资源科技商业服务平台,作为HR领域唯一深度垂直独立的第三方专业服务机构,致力于推动中国人力资源科技进步与发展,持续引领行业新科技新趋势新产品新方向。
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面对AI发展,Workday应对更加快速—值得每一位HRTech领域CEO阅读
Workday不仅对其AI产品策略有清晰明确的认识,而且公司正进入多年来最强大的产品周期之一。我从未见过如此多的Workday功能达到成熟,很明显,该平台正在全面发挥作用。
首先让我给大家一个概述:ERP市场庞大、重要且不断变化。每家公司都需要一个财务和人力资本系统,这些平台需要同时完成数百项任务。我们希望它们易于使用、运行迅速且能立即为我们的公司进行配置。但我们也希望它们易于扩展,能与许多其他系统集成,并建立在现代架构上。
那么,作为一家成立18年的公司,Workday如何在所有这些领域保持领先地位呢?
事实上,答案非常简单。Workday并非ERP或软件应用公司,而是为业务解决方案构建平台的科技公司。换句话说,Workday的思维方式是“先考虑架构,再考虑应用”,在我们了解Workday的产品时,这一点得到了一次又一次的强调。
请允许我给您分享一些我们了解到的内容:
首先,Workday非常明确,随着时间的推移,AI和机器学习将彻底改变业务系统的功能。传统的ERP世界是一套包括财务、人力资本(HCM)、供应链、制造业,以及后来的市场营销、客户分析等在内的核心业务应用。几乎每个从这些领域起步的供应商都试图进入相邻市场,主要目标是“向现有客户销售更多软件”。
如今,尽管公司希望整合这些应用(这对Workday来说是一个巨大的机会),但更大的目标是重新定义这些应用如何协同工作。正如Workday所描述的,他们的目标是帮助企业改进计划、执行和分析。当招聘变得困难时,例如未来几年可能会持续这种趋势,我们希望HCM系统帮助我们找到承包商,寻找替代工作安排,并安排财务和结算解决方案来外包工作或任务,同时发现和培养内部候选人。因此,这些应用之间的“红线”正变得模糊,Workday对此非常了解。
从某种意义上说,这是我们新的系统性人力资源运营模式的核心。例如,我们希望这些不同的HCM系统能够关注所有这些元素,并帮助我们一起管理它们。Workday新的HCM演示实际上展示了一些这方面的实践。
超越ERP,将AI和ML置于核心
但是平台市场的发展速度更快。企业不仅希望有一套能协同工作的应用程序(Workday、Oracle、SAP等都能做到这一点),而且还希望AI和机器学习能在整个公司运作。这将改变ERP系统的功能。Workday已经提供了50多种不同的“机器学习”体验,它们以“推荐”、“预先填写的表格”或“预先设计的工作流”等形式呈现,看起来不像是魔术,而更像是帮助你更好地运营公司的智能系统。而这正是Workday关注的领域。
例如,新的劳动力管理系统(劳动力优化)可以根据月份、天气和其他外部输入预测招聘和人员配置需求。然后,根据员工的可用性、技能和工资安排工作时间。并自动生成劳动力排班表,确定何时需要合同劳动力,然后自动创建招聘门户和候选人体验来寻找人才。
这实际上是“AI支持的ERP”,而不是一个花哨的用于简化撰写电子邮件的生成性AI演示。
Workday HCM继续成熟
Workday HCM套件正处于多年来最强劲的状态。Workday Skills Cloud正在成熟为一个“技能智能平台”,现在它具有让Workday客户几乎必不可少的功能。它可以从任何纵向或专业技能数据库导入数据,为公司提供多种推断或评估技能的方法,以及为您提供数十种报告技能差距、预测技能不足和为每个员工或劳动力群体创建技能提升路径的方法。多年来,我一直在关注这项技术的发展,从未见过它如此完善并能满足企业需求。
顺便说一句,这并不是说公司仍然需要专门的招聘技能系统(Eightfold、Beamery、Phenom、Seekout、Paradox、iCims等)、流动性(Gloat, Fuel50)、学习(Cornerstone, Docebo, Degreed)、薪酬平等(Syndio, Trusaic, Salary.com)等。从某种意义上说,现在每个人力资源技术平台都有一个技能引擎(记住,“技能”是描述一个人属性的一系列词汇),这些系统将这些数据元素用于非常独特的目的。在市场上更成熟的位置上,Skills Cloud旨在成为一个“整合点”,将术语汇集到一个地方。(它也是Workday HCM工具所依赖的技能引擎。)
顺便说一下,我知道所有Workday客户都有众多其他的HCM系统。鉴于创新周期的发生(供应商正在以非常创造性的方式加入AI浪潮),这种趋势还将继续。但Workday作为“核心”的角色依然强大,特别是因为我接下来要讲的一点。
Workday现在真正开放了
我还对Workday在Extend和Orchestrate方面的进展印象深刻,这些是允许客户和合作伙伴构建附加应用程序的外部API和开发工具。作为一家公司,Workday并没有计划构建很多垂直解决方案,相反,他们现在正在推动合作伙伴(如Accenture、PwC和客户)为应用程序生态系统做贡献。这创造了一个“力量倍增器”效应,第三方可以通过围绕Workday构建开发团队来赚钱。(顺便说一下,这就是为什么微软无处不在:它的经销商和合作伙伴网络庞大。)
除了这些编程接口,Workday还对Microsoft Teams(Workday Everywhere)做出了严肃承诺。您现在可以在Teams中查看Workday“卡片”,并在Teams中点击深层链接,直接进入Workday事务。尽管公司仍致力于持续改进其用户界面,但我认为Workday现在明白,用户永远不会花一整天时间去弄清楚Workday的工作原理。我相信这种趋势将继续,我鼓励Workday考虑将Chat-GPT作为下一个主要界面进行构建。(他们没有作出承诺)。
垂直应用
我问管理团队:“你们如何看待甲骨文收购Cerner的决定,Cerner是临床患者管理领域的领导者之一?你认为这会威胁到你们的垂直战略吗?”Aneel Bhusri迅速回应说:“我们永远不会收购像那样的老旧遗产公司,因为它永远无法整合到我们的架构中。”这一点很重要,因为Workday的集成架构使公司能够大规模实现AI。换句话说,Workday打算成为纯粹的架构领导者,让垂直应用随着时间的推移而出现。
如今,Workday专注于教育市场,并在金融服务、保险和医疗保健等领域拥有一些垂直解决方案(很多是由合作伙伴构建的)。我认为公司不会遵循SAP或Oracle的策略来构建深度垂直应用。而这种策略,即保持对核心架构的纯粹性,可能在长期内发挥出良好效果。因此,对于那些希望建立附加组件的人来说,Workday正比以往任何时候都更加开放。
核心的AI是什么样子?
现在让我们来谈谈AI,这是我们这个时代最重要的技术创新。新任联席总裁兼AI领域公认的学术专家Sayan Chakraborty持有非常坚定的立场。他认为,Workday的6000万用户(其中很多已选择参与匿名神经网络分析)已经为公司提供了一个庞大的AI启用平台。因此,公司的策略是加倍投入“声明式AI”(机器学习),然后将生成式AI视为新的研究工作。
在很多方面,自从2014年收购Identified以来,Workday就一直在“做AI”,许多AI算法已经内置在Skills Cloud、招聘工具以及用于分析、自适应规划和学习的各种工具中。大部分产品经理都在负责与AI相关的功能,David Somers(负责HCM套件的人)告诉我们,有数百个新AI功能的想法在飘荡。所以从很多方面来说,Workday多年来一直是一个“AI平台”,他们现在才开始进行市场推广。
话虽如此,Workday的真实数据资产并不大。假设有3000万Workday用户选择加入Workday的AI平台。再假设Skills Cloud已经尝试对他们的技能进行索引,并可能查看职业路径或其他属性。与Eightfold(超过10亿用户记录)、Seekout(近10亿)以及Retrain.ai、Skyhive等系统以及Beamery或Phenom等招聘系统中的数据相比,这是一个非常小的数据量。在某个时候,Workday将不得不明白,如今的HCM AI平台实际上是“全球劳动力数据”系统,而不仅仅是客户数据系统。因此,我们将在Workday中看到的大部分AI将使“你们版本的Workday”运行得更好。
Prism:Workday整合数据的策略
最后,让我提及Prism Analytics(现在被称为Prism)的增长,它是Workday用于分析和第三方数据的开放数据平台。当公司收购了Platfora时,最初的需求是为Workday客户提供一个存放“非Workday数据”的地方。由于Workday数据平台是专有的、基于对象的数据库,因此无法直接将数据导入Workday,所以公司需要一个可扩展的数据平台。
从那时起,Prism呈指数级增长。最初定位为分析系统(您可以将财务数据放入Prism并将其与HR数据进行交叉关联),现在它已经成为一个“大数据”平台,企业可以用于财务应用、人力资源应用以及您想要的任何应用。它并未旨在与Google Big Query或AWS的Red Shift竞争(至少目前不是),但对于那些希望利用他们在Workday安全性和现有应用方面的投资的客户来说,它相当强大。
在会议上发言的客户之一是Fannie Mae,该公司在其风险管理投资组合中拥有超过4万亿美元的抵押贷款和贷款。他们正在使用Prism以及Workday Financials来管理他们复杂的月末结账和其他财务分析。去年,我遇到了一家大型银行,他们正在使用Prism管理、定价并分析具有大量内置计算的复杂数字银行证券。由于Prism与Workday平台集成,任何Prism应用程序都可以利用任何Workday数据对象,所以它实际上是Workday平台的一个“大数据扩展”。
这将导致AI的发展。如果Sayan的愿景成真,Workday平台可能会成为一个让客户将他们的交易数据、客户数据和其他重要业务数据与Workday财务和HCM数据关联起来的地方,利用AI寻找模式和机会。虽然AWS、谷歌云和Azure也会提供这些服务,但这些供应商都没有提供任何业务应用程序。因此,Workday的AI战略的一部分是使企业能够构建自己的AI支持应用程序,通过Extend和Orchestrate实施,并利用来自Prism的数据。
这将是一个竞争激烈的领域。微软的新Power Platform Copilot和OpenAI Azure Services也为企业提供了一个地方(和方法)来构建企业级AI应用程序。谷歌很快也可能推出许多新的AI服务。但是对于将Workday作为其核心财务或HCM平台的公司来说,将会有新的AI应用程序出现在Workday平台上——这将推动利用率、收入(通过Extend、Prism和Orchestrate)以及Workday的垂直应用。
Workday面向未来的地位
总之,Workday在这场新技术革命中处于有利地位。我向管理团队提出了挑战,让他们考虑将ChatGPT作为整个系统的新的“会话式前端”,他们同意这是他们需要关注的事项列表中的一个。
(顺便说一句,即将进入人力资源领域的生成式AI创意解决方案将令您惊叹不已。我很快会分享更多信息。)
对于企业购买者来说,Workday依然稳如磐石。在只有几个主要竞争对手需要考虑的情况下(Oracle、SAP、UKG、Darwinbox、ADP),该公司很可能会继续为大型公司扩大市场份额。由于经济原因,会有一定的价格压力,但对于那些希望建立一流技术平台以支持核心财务和人力资源的公司来说,Workday将继续保持领导地位。
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AI
微软的AI能力大规模升级:将OpenAI CoPilot应用于整个MS 365套件,Word 一键变成 PPT!
微软将赌注押在OpenAI和ChatGPT上,这是几十年来对Microsoft 365的最大升级。继将 GPT-4 引入搜索引擎之后,微软再出“杀手锏”,重磅宣布由 AI 驱动的 Microsoft 365 Copilot,它将大型语言模型(LLM)与 Microsoft Graph 和 Microsoft 365 应用中的数据相结合,打破了传统办公软件的方式,能自动生成文档、电子邮件、PPT,让Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的效率提升多倍。它们可以统称为——您的工作副驾驶。
Copilot 不仅可以帮助您编写、汇总、分析和搜索信息。微软还宣布一项全新的体验:Business Chat(商务聊天)。Business Chat可以在 Microsoft 365应用程序以及日历、电子邮件、聊天记录、文档、会议和联系人等程序里使用,只要用一些自然语言,它就可以根据早上的会议、电子邮件和聊天记录生成状态更新。
Microsoft 365 Copilot 能够帮助我们做什么?
使用GPT-4 大型语言模型 (LLM),CoPilot可以起草信件或文档、汇总信息。您可以让它编写文本并告诉Copilot使用什么“语气”。
创建 PowerPoint幻灯片。PowerPoint 中的 Copilot 也能通过自然语言输入,直接实现动画切换和重新设置文本格式等等。
分析来自Excel 的数据。对于不懂 Excel 里面各种函数调用、宏、VBA 语言的用户而言,基于 Copilot,可以直接用“人话”(自然语言),提出各种问题,然后它会推荐一些实用的公式。
Excel 中的 Copilot 也可以找到数据的相关性,根据问题生成模型,并得出趋势。它还可以即时创建基于数据的 SWOT 分析或数据透视表。
它还可以通过访问日历和您的联系人,提供会议、活动和项目的历史记录。如果你错过了会议,你可以问Copilot其他人在这个会议上讨论了什么。
从某种意义上说,这是一场工作革命。每个人都必须学会使用这个工具,因为忽略它会让你落后。
Copilot是我们“值得信赖的助手”,能够随时为我们提供帮助。在幕后,Copilot正在了解我们使用的的文档,日程安排和通信,当我们开始使用它时,它会变得更加智能和个性化 。LLM不会共享您的本地数据,能够充分保证用户的数据及隐私。
本周OpenAI发布了GPT4,这是Bing Chat背后的引擎。它运行更快、更聪明,这表明这些神经网络的发展速度有多快。我已经使用Bing Chat好几个星期了,我可以证明 GPT-4运行是良好的。它的语言能力是一流的,即使有些人仍在质疑它。GPT-4是第一个实际上比人类学习速度更快的人工智能模型。这个神经网络能够自己学习,使系统能够不断改进。
谷歌也不甘落后,为Google Workspace推出了自己的生成式人工智能。谷歌正在努力跟上微软的步伐,尽管他们对于自己在这方面的介绍并不完整。但微软OpenAI的势头是巨大的。LinkedIn也宣布了一系列基于OpenAI的AI增强功能。
40年来,微软一直在努力提高生产力。
微软对提高组织生产力是十分关注的,所以他们了解非常了解我们如何使用自己的计算机。微软了解到“让系统变得简单”的过程很难实现。简单的工具阻碍了我们提高工作效率:我们需要一个跟随我们一起进步的工具。这也是微软为什么取得成功的原因。虽然Copilot只是一个辅助工具,但由于LLM本质上是一个“学习机器”,Copilot会随着时间的推移而变得越来越好。
Copilot确实是有效的。
麻省理工学院的一项研究,仅使用ChatGPT就可以将生产力提高39%。专为您设计的Copilot将在短时间内更加快速地提高我们的生产和工作效率。想象一下,Copilot可以为我们节省提供大纲或摘要,编写备忘录、信件或报告的时间。律师、作家、营销人员和销售人员等将大大收益于此工具。
IT部门和新的合作伙伴:需要构建大量附加组件。
由于Copilot建立在Azure OpenAI服务之上,我们可以期待一个新的附加组件行业出现。数以百计的IT部门和Microsoft集成商将学习如何调整此系统,构建“技能”(模型)并开发行业用例。我们期望看到Copilot在法律,营销,销售和数百个行业中展示特定的“技能”。
IT部门也会这样做。由于该系统基于Microsoft Graph使用的安全性(即您的公司目录),因此IT团队还可以构建技能来帮助各种用户组更快(或更准确地)完成操作。请注意,Microsoft 还推出了Copilot for Power Platform,从而可以更轻松地构建利用此工具集的应用程序。
竞争:谷歌和其他公司的回应。
虽然谷歌在这场竞赛中似乎落后了,但我不希望他们保持沉默。全球有超过2亿人使用免费版本的Gmail,因此生成式人工智能的使用将成为主流。我认为我们将能看到许多其他的LLM进入市场,在不同领域发挥专门的用途。
这是有风险的吗?
OpenAI研究论文将风险描述为可以预见到的偏见、虚假信息、过度依赖、隐私、网络安全等风险。这里的风险指的是系统犯的错误,而不是一些人为的错误。尽管《纽约时报》讨论了这有多“可怕”,但我仍然认为我们应该辩证地对待任何问题。1981年,我在IBM工作,当时Lotus 1-2-3和其他工具出现了,许多人认为“这是会计行业的终结”。但是我想提醒大家,生成人工智能不是发现一种新的生命形式。这些是统计推理工具,我们可以用它来处理工作。与每种技术一样,人们如何使用它才是关键。
微软的巨额投资。
微软中的的每个工作人员都突然开始使用OpenAI。微软不仅将公司押注在生成式人工智能工具上,他们还在构建支持它的基础设施。一位记者发现,微软正在收购所有的AI芯片,提高Copilots的核心运算能力。这只是意味着微软正在光速向人工智能靠拢。其他软件供应商也在争先恐后地迎头赶上。
这会给我们带来期待已久的生产力提升吗?
最后,让我们讨论一下生产力。这些工具会让工作变得如此简单,每周工作4天会成为主流吗?像“文案”这样的工作会过时吗?我们会发现,每个主要的生产力工具都能“改善人们的工作”。当语音邮件和电子邮件出现时,我们想知道秘书是否会离开(他们确实这样做了)。当Zoom和Teams出现时,我们重新设计了办公方式。
在这种情况下,我们可能会怀疑自己会无事可做,但事实上,我们可以比以前更快更好地工作。当然,如果您忽略这些趋势或选择不学习这些工具的操作方法,那么您只会落后。我支持微软此次的巨额投资。虽然我们还处于早期探索阶段,但是,未来生产力的大幅提升是可以预见的未来。
本文作者:Josh Bersin
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ChatGPT的兴起:人力资源工作者的福音还是威胁?-全文和题图均由AI生成
ChatGPT 和其他自然语言处理技术正在快速地改变着人力资源工作的方式。人力资源工作者可以使用 ChatGPT 在各个领域中自动化一些工作,包括人才招聘、培训和发展、员工关系和福利管理等。在这篇文章中,我们将探讨 ChatGPT 在人力资源工作中的用途,并提出对 HR 工作者未来技能的需求和潜在的工作危机。
ChatGPT 在人力资源工作中的用途
ChatGPT 可以应用于人力资源工作的多个领域。以下是其中的一些用例:
人才招聘:ChatGPT 可以帮助 HR 工作者自动化人才招聘过程中的初步筛选和面试环节。ChatGPT 可以通过分析招聘网站和社交媒体上的候选人信息来预测其能力和潜力,并为 HR 工作者提供有关候选人的洞察和建议。
培训和发展:ChatGPT 可以帮助 HR 工作者自动化培训和发展计划的制定和实施。ChatGPT 可以分析员工的技能、兴趣和能力,并为 HR 工作者提供有关员工发展的建议和建议。
员工关系:ChatGPT 可以帮助 HR 工作者自动化处理员工关系的一些问题,例如冲突、投诉和纪律问题。ChatGPT 可以分析员工的反馈和行为,并为 HR 工作者提供有关如何处理这些问题的建议。
福利管理:ChatGPT 可以帮助 HR 工作者自动化福利管理的一些方面,例如健康和安全、员工福利和福利计划的制定和实施。ChatGPT 可以分析员工的需求和偏好,并为 HR 工作者提供有关福利计划的建议和建议。
HR 工作者未来技能的需求和潜在的工作危机
随着 ChatGPT 和其他自然语言处理技术的快速发展,HR 工作者需要具备更多的技能和知识,以适应这些新技术的使用。
以下是对 HR 工作者未来技能的需求:
了解自然语言处理技术:HR 工作者需要了解自然语言处理技术的基础知识,以便更好地使用 ChatGPT 和其他相关技术来自动化人力资源工作。
数据分析能力:HR 工作者需要具备数据分析和数据挖掘的能力,以便更好地使用 ChatGPT 和其他自然语言处理技术来分析大量的人才数据和员工数据,提高 HR 决策的质量和效率。
技术领域的知识:HR 工作者需要了解人工智能、机器学习、大数据和云计算等技术领域的知识,以更好地理解和应用 ChatGPT 和其他相关技术。
理解 HR 流程和实践:HR 工作者需要深入了解 HR 流程和实践,以确保 ChatGPT 和其他自然语言处理技术的应用符合业务需求和法律要求。
尽管 ChatGPT 和其他自然语言处理技术在提高 HR 工作效率和准确性方面带来了许多好处,但它们也可能导致 HR 工作的潜在危机。以下是一些可能的危机:
自动化带来的工作损失:自动化 HR 工作可能会导致一些工作岗位的减少,特别是那些需要处理大量文本数据和简单规则的工作岗位。
数据隐私和安全问题:使用 ChatGPT 和其他自然语言处理技术可能会导致数据隐私和安全问题。 HR 工作者需要确保使用这些技术时遵守相关法律和规定,并采取必要的安全措施来保护员工和候选人的隐私和安全。
技术依赖性问题:HR 工作者需要意识到自动化 HR 工作的技术依赖性问题。如果 ChatGPT 和其他自然语言处理技术出现故障或被攻击,可能会导致 HR 工作的中断或延误。
总之,ChatGPT 和其他自然语言处理技术对人力资源工作带来了许多机会和挑战。 HR 工作者需要了解这些技术的基础知识和应用,同时也需要了解可能带来的潜在危机,并采取必要的措施来减少这些危机的影响。
当使用 ChatGPT 和其他自然语言处理技术时,人力资源工作者需要考虑以下细节:
在人才招聘中,HR 工作者需要确保 ChatGPT 对候选人的评估是公正、客观和基于可靠的数据。 HR 工作者还需要确保 ChatGPT 不会因为种族、性别、年龄或其他歧视性因素而对候选人进行不当评估。
在培训和发展中,HR 工作者需要确保 ChatGPT 对员工的评估是基于可靠的数据和客观标准。 HR 工作者还需要确保 ChatGPT 的建议和建议符合员工的职业发展需求和个人目标。
在员工关系中,HR 工作者需要确保 ChatGPT 对员工的反馈和行为的分析是基于可靠的数据和客观标准。 HR 工作者还需要确保 ChatGPT 的建议和建议符合公司的政策和法规要求。
在福利管理中,HR 工作者需要确保 ChatGPT 对员工的需求和偏好的分析是基于可靠的数据和客观标准。 HR 工作者还需要确保 ChatGPT 的建议和建议符合员工的利益和公司的预算要求。
此外,HR 工作者需要了解 ChatGPT 的限制和局限性,以便更好地应用它们。例如,ChatGPT 可能无法理解员工的情感和情绪,也可能无法应对复杂的人力资源问题,例如职业发展和组织变革。 HR 工作者还需要考虑 ChatGPT 的实施和使用成本,包括技术投资、培训和支持成本。
尽管 ChatGPT 和其他自然语言处理技术在人力资源工作中有着广泛的应用,但 HR 工作者需要谨慎地应用这些技术,以确保它们符合业务需求和法律要求,并且能够提高 HR 工作的效率和准确性。
你觉得呢?
备注:这篇文章从题目到题图到文字都是AI生成的。
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【美国】AI驱动的招聘对话分析平台HireLogic获得了600万美元的A轮融资
近期,AI驱动的招聘对话分析平台HireLogic获得了600万美元的A轮融资。本轮融资由Warburg Pincus前合伙人兼联席首席执行官Joseph P. Landy领投,HireLogic的部分种子轮投资者参投。这项投资将用于提升HireLogic对话分析平台的功能,同时拓展市场活动,满足公司不断增长的客户需求。
HireLogic建立了面试候选人的新标准,可以在招聘过程中进行实时记录。该解决方案使用对话式分析和人工智能来聆听面试,提供客观的关于候选人潜力洞察的数据,从而帮助招聘者做出更好的招聘决策。用户只需使用HireLogic监听任何面谈或远程面试,就可以通过HireLogic了解谈话涉及多少工作描述,检测候选人的属性和潜在的问题偏见,以便进行招聘者后期对候选人进行辅导。
本轮融资的主要投资人Joe Landy说:"许多企业花了很多时间和金钱来面试候选人,但由于缺乏客观数据的收集,这最终就会影响招聘质量。我们已经看到人工智能正在对人力资源行业产生的变革性影响,,HireLogic正在朝着智能化面试努力,部分用户已经体验到了它的便捷和高效。我期待着与HireLogic团队合作。"
HireLogic已经开发了和第三方人工智能组合的转录产品,通过使用在数千次面试中训练的模型来识别候选人的工作职能、个人特征。通过自动化的洞察分析,帮助人力资源团队和招聘经理增强决策的客观性,避免记忆偏差,并发现潜在的不合规行为。除了支持Zoom、Microsoft Teams和Google Meet等平台外,HireLogic还提供了一个配套的网络应用,可以收听任何面对面或电话会议,覆盖所有的面试模式。
BlankFactor专业服务董事总经理David Benko说:"自从启用HireLogic以来,我们的招聘团队提高了招聘效率生产力、面试过程的可见性也大大提高了。这要归功于HireLogic的易用性,以及其从面试中提供宝贵数据的功能"。
HireLogic在公开发布后的六个月内,客户数量大幅增长。目前,HireLogic每月会听取了数千次面试,分析了超过50万次面次对话。对于使用求职者跟踪系统(ATS)的企业,HireLogic提供整合功能,便于自动导入职位描述和候选人信息。
关于HireLogic
HireLogic由招聘行业资深专家Umesh Ramakrishnan,Nancy Albertini和Buster Houchins创立,旨在帮助组织通过数据分析改进候选人评估的过程。HireLogic是一个由AI驱动的对话分析平台,可显著提高面试效率和智能,从而帮助招聘人员做出更明智的招聘决策。
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【中智关爱通】用“ChatGPT”搞定员工关怀!看职场人与AI智能的火花
最近,科技圈的顶流,一定非“ChatG PT莫属了,出道即迅速走红,发布仅5天,注册用户数超过100万,短短两月,月活用户突破1亿,成为史上增长最快的消费者应用,即使过去从不关心科技领域的群体,也难逃相关讨论的包围。
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【北森】ChatGPT爆火后,我们决定调教AI做HR
似乎在一夜之间,大家都在讨论一款名为ChatGPT的人工智能聊天程序。有人用它写公众号文章,有人拿它应付学校作业,还有程序员直接用它写代码……根据公开资料显示,ChatGPT是人工智能公司OpenAI于2022年11月推出的聊天机器人,上线仅两个月注册用户就超过了1亿。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。虽然目前ChatGPT的智能化程度比较简单,但重点在于,它能不断进行自我学习和提升。因此随着ChatGPT的爆火,不少人担心,一旦其商业化应用加速,可能会对许多人类工种造成不可逆影响,甚至会有一些岗位直接被人工智能取代。那么,一个可以回答专业知识问题,还能不断自我学习提升的AI,能胜任HR的工作吗?话不多说,我们来尝试一下~想要顺利用上ChatGPT,其实略微有些麻烦,经过一上午的尝试,总算顺利和AI牵上线了。正好最近有HR朋友在招聘销售经理,没有客套的寒暄,我们顺手就给ChatGPT下达了第一个任务:出一个销售经理的JD。可以看到,AI在经过几秒的思考后,很快交出了答卷,并且还贴心为你排好了版,直接复制粘贴就可以了。紧接着,我们又尝试了一些其他任务:以马化腾的口吻拟一份裁员信。AI的回答效果也相当不错。接下来是一些比较复杂的场景。比如北森的一个客户案例,宁夏伊品通过选择并落地北森一体化HR SaaS的人力数字化方案,轻松解决了总部+三大生产基地6000+员工的复杂考勤和算薪问题。而当我们拿这个问题反向询问AI时,ChatGPT也重点提到,需要通过上线人力资源管理系统与云计算技术来解决。只是受回答字数(上限300字)的限制,AI没有办法给到一个详细的能拿来即用的方案,也无法针对某个细节具体展开来说。
最后,我们又问了它关于一体化HR SaaS的看法。不难看出,作为人工智能,它对人力资源数字化转型也有着自己的思考。在来回驯化ChatGPT几个小时之后,我们决定不再强迫它工作,而是进行一些日常深层次的交流。就像一个经常加班到深夜、独自emo焦虑的HR,当你将烦恼全部抛给AI,它却非常贴心做到了事事有回应。比如,如果你问它做HR有前途吗?它会从一个非常客观理性的角度来分析,是典型的理工男风格。要是你问它大龄HR的出路在哪里?它也会提供一些转型的参考意见,最后还不忘激励你一把,是一碗恰到好处的鸡汤。至于很多人关心的“HR是否会被AI取代”这个问题,根据以往规律来看,那些重复性较高和对技能要求较低的工作,如数据录入、客服回复等,是很有可能的。但是,对于需要高级创造力、沟通能力和人际技巧的工作,例如医生、律师、教师和HR等,目前还不太可能被完全取代。甚至随着大数据、人工智能与人力资源的深度融合,由此衍生出的智能机器人、AI视频面试工具(如北森AI闪面)等工具,反而可以帮助HR显著提高工作效率。根据北森发布的《2022人力资源数字化转型白皮书》显示:企业人力资源工具正在向云化、SaaS化、智能化方向演进,云计算、大数据、人工智能等技术逐渐被应用于人力资源领域。
那些积极且善于利用数字技术进行人力资源转型的企业,将在未来的全方位竞争中处于有利地位。
因此,在人工智能高度发展的未来,HR几乎很难被AI直接取代;但可预见的是,那些无法适应数字化转型的HR,极有可能会被时代淘汰。
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【前沿】AI会话机器人ChatGPT快速替代部分工作岗位,且表现良好!HR可能要重新审视未来
每个人都对ChatGPT和AI有看法。工程师和企业家将其视为一个新的领域:一个发明产品、服务和解决方案的新世界。社会科学家和记者对此感到担忧,《纽约时报》著名作家Ezra Klein称其为“信息战机器”。在这里我们看到了巨大的可能性。与所有新技术一样,我们还不能完全预测其影响。可能会有问题和失败。
什么是ChatGPT?
简而言之,这项技术(还有许多其他类似的技术)通常被称为“语言机器”,它使用统计、强化学习和监督学习来索引单词、短语和句子。虽然它没有真正的“智能”(它不知道这个词“意味着什么”,但它知道它是如何使用的),但它可以非常有效地回答问题、写文章、总结信息等等。
像 Chat-GPT 这样的引擎经过“训练”(编程和强化)来模仿写作风格,避免某些类型的对话,并从您的问题中学习。换句话说,更高级的模型可以在您提出更多问题时优化答案,然后进行存储,之后可以让其他人学到知识。
虽然这不是一个新想法(我们已经有十年的聊天机器人,包括Siri,Alexa,Olivia等),但GPT-3.5(最新版本)的性能水平令人震惊)。我问过它诸如“招聘的最佳实践是什么”或“您如何建立企业培训计划”之类的问题,它回答得很好。是的,答案非常基础。虽然有些不正确,但通过培训,它们显然会变得更好。它还有很多其他功能。它可以回答历史问题(谁是1956年的美国总统),它可以编写代码(Satya Nadella认为80%的代码将自动生成),并且可以撰写新闻文章,信息摘要等。
我上周与之交谈的供应商之一正在使用GPT-3的衍生产品,从课程中创建自动测验并充当“虚拟助教”。这让我想到了这里的潜在用例。(在某些方面,聊天机器人本身可能是一种商品:至少有20家初创公司拥有资金雄厚的AI团队,并且正在构建衍生产品或竞争产品)。
如何使用ChatGPT和类似技术?
在进入市场之前,让我谈谈为什么我相信它的潜力将是巨大的。这些系统由它们索引的信息语料库(数据库)“训练和教育”。GPT-3 系统已经在互联网和一些经过高度验证的数据集上进行了训练,因此它几乎可以回答有关任何事情的问题。这意味着它在某种程度上有点“愚蠢”,因为“互联网”是营销、自我推销。老实说,我认为我们都有足够的问题来弄清楚什么是真实的(尝试搜索有关您最近疾病的健康信息,您会发现有些东西令人恐惧)。
谷歌GPT-3的竞争对手(传闻是Sparrow)从一开始就是按照“道德规则”建立的。根据我的消息来源,它包括“不要提供财务建议”和“不要讨论种族或歧视”和“不要提供医疗建议”之类的想法。我还不知道 GPT-3 是否有这种级别的“道德规范”,但OpenAI(正在构建它的公司)和微软(他们最大的合作伙伴之一)正在研究它。
所以我的意思是,虽然“对话和语言”很重要,但像Chat-GPT这样的聊天机器人需要精致、深入的内容来构建真正的实力。如果您真的希望它可靠地工作,则需要它能够获取有效,深入和广泛的数据。
我想到的一个例子是Elon Musk过度炒作的自动驾驶软件。例如,我不想开车,甚至不想带着一堆99%安全的汽车上路。即使是99.9%的安全也是不够的。同样:如果信息语料库有缺陷,算法没有“不断检查可靠性”,那么这个东西可能是“虚假信息机器”。我认识的一位最资深的人工智能工程师告诉我,Chat-GPT很可能会有偏见,仅仅是因为它倾向于消耗数据。
例如,想象一下,如果俄罗斯人使用GPT-3构建一个关于“美国政府政策”的聊天机器人,并将其指向每个书面阴谋论网站。在我看来,这并不难,如果他们在上面放一面美国国旗,很多人都会使用它。所以信息的来源很重要。
人工智能工程师很清楚这一点,所以他们相信“数据越多越好”。OpenAI首席执行官Sam Altman认为,只要数据集变得更大,这些系统就会从无效数据中“学习”。虽然我理解这个想法,但我倾向于相信相反的观点。我相信OpenAI在商业中最有价值的用途将是将这个系统指向我们信任的精致,更小,经过验证的深度数据库。(微软作为主要投资者,有自己的人工智能道德框架,我们必须相信这将基于他们的合作伙伴关系来执行)。
在我多年来看到的演示中,我见过的最令人印象深刻的解决方案是那些专注于单个域的解决方案。由Paradox开发的人工智能聊天机器人Olivia足够聪明,可以筛选,面试和雇用麦当劳员工,效率惊人。有一个供应商为银行合规建立了一个聊天机器人,作为“首席合规官”运作,它运行良好。
想象一下,正如我在播客中所讨论的那样,如果我们构建了一个指向我们所有人力资源研究和专业发展的人工智能。这将是一个“虚拟的Josh Bersin”,甚至可能比我更聪明。(我们现在开始对此进行原型设计)。
上周,我看到了一个系统的演示,该系统采用了软件工程和数据科学的现有课件,并自动创建了测验,虚拟教学助理,课程大纲,甚至学习目标。这种工作通常需要教学设计师和主题专家进行大量的认知努力。如果我们把人工智能“指向”我们的内容,我们就会突然大规模地向世界发布它。而我们,作为专家或设计师,可以在幕后对其进行培训。
想象一下商业中的数百种应用:招聘、入职、销售培训、制造培训、合规培训、领导力发展,甚至个人和专业指导。如果你把人工智能集中在一个受信任的内容领域(大多数公司都有这方面的内容),它可以大规模地解决“专业知识交付”问题。
这个市场将走向何方?
虽然ChatGPT看起来很神奇,但我们必须预测创新者将迅速推进、扩展和完善这一点。我敢打赌,大多数风险投资公司现在都在向这一领域的初创公司开空白支票,所以有很多竞争即将到来。
我的直觉是,像OpenAI和微软这样的公司可能会与许多其他参与者(谷歌,甲骨文,Salesforce,ServiceNow,Workday等)竞争,因此每个主要供应商都会“增加”人工智能和机器学习专业知识。如果微软将OpenAI API构建到Azure中,那么成千上万的创新者将在该平台上构建特定于领域的产品,新产品和创意解决方案。但现在下结论还为时过早,我的猜测是,特定行业和特定领域的解决方案将胜出。
想象一下需要考虑的“机会空间”的数量。领导力发展、健身教练、心理咨询、技术培训、客户服务,不胜枚举。这就是为什么,只要这个市场仍然存在,我仍然相信机会是“巨大的”。
我将这项技术比作“移动计算”的早期。在早期,我们将其视为我们公司系统的“附加组件”。然后它成长、扩大和成熟。如今,大多数数字系统设计都是针对移动的,他们围绕移动构建整个技术堆栈,我们通过他们的手机研究行为、市场和消费者。同样的事情也会在这里发生。想象一下,当您可以看到客户对您的产品提出的所有问题时?机会是惊人的。
正如我在播客中所讨论的那样,很多工作都会改变。我刚刚对 Chat-GPT 直接影响的所有工作(编辑、记者、分析师、客户服务代理、QA 工程师等)进行了分析,发现今天大约有1030万个职位空缺,大约8%(800,000)将立即受到影响。这些工作不会消失,但随着时间的推移,这些系统会对其进行升级和增强。(现在有很多新的工作,比如“聊天机器人培训师”)。
关于这个话题还有很多要讨论的,让我们把它想象成我们未来最亮的恒星之一,并努力防止它失控。
本文作者: JOSHBERSIN
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【观点】值得关注的2023年六大人力资源自动化趋势
能够为自己的组织使用智能自动化是一种令人振奋的体验。人工智能的进步为企业提供了越来越多的自动化选项。毫不奇怪,人力资源行业在利用这项惊人的技术方面处于最前沿。在本文中,我们将了解自动化趋势如何重塑人力资源行业。
AI将有助于建议和决策
人力资源自动化正变得越来越复杂。人工智能(AI)进入人力资源部门只是时间问题,人工智能在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。根据最近的研究,使用人工智能执行人力资源任务的雇主在员工生产力和满意度方面优于对手。因此,越来越多的企业正在转向人工智能寻求从招聘到培训的帮助。那么,这对人力资源的未来意味着什么?简而言之,这意味着人力资源自动化系统将在未来几年变得更加复杂和高效。寻找人工智能驱动的系统,这些系统能够从评估员工的技能组合到提供个性化指导。
聊天机器人将协助员工并回答常见问题解答
随着越来越多的企业使用聊天机器人来提供客户支持,聊天机器人在人力资源行业中越来越受欢迎也就不足为奇了。聊天机器人可用于回答员工常见问题解答,并就福利、薪酬和日程安排等各种主题提供帮助。这意味着员工可以获得所需的支持,而无需等待人类代表的响应。聊天机器人还可以随着时间的推移而学习,使他们能够在更多地了解您的公司及其政策时提供更好的用户体验。简而言之,聊天机器人是提供员工支持的有益工具,它们在未来几年只会越来越受欢迎。
人力资源流程将完全自动化
随着自动化的不断发展,未来将有几项人力资源流程完全自动化。包括工资和福利管理。自动化可以帮助提高这些领域的效率和准确性。它还可以帮助减少完成这些任务所需的时间。自动化对于希望在未来保持竞争力的组织至关重要。
入职和培训将完全自动化
企业越来越多地使用自动化入职和培训技术来快速让新员工跟上进度。您可以通过自动化每个步骤来完全消除大量文书工作和管理任务,这些任务可能会减慢入职流程。此外,自动化工具可以确保所有新员工接受一致的培训,确保每个人都在学习相同的信息。考虑使用自动化工具来改进组织的入职和培训流程。
根据最近的一项研究,新员工平均需要8 个月才能完全提高工作效率。这是花费在尚未跟上速度的人身上的大量时间和资金。但是,如果有一种方法可以让新员工更快地跟上进度呢?自动化的入职和培训软件可以显著减少新员工提高工作效率所需的时间。您可以使用此软件创建适合您公司和员工需求的定制培训计划。由于该软件是自动化的,新员工可以立即上手。
通过自动化减轻离职压力
公司不得不调整离职,以适应远程环境中简单安全的流程。离职本身可能会带来压力,甚至不考虑所涉及的安全风险。然而,减轻这些风险并不一定是困难的。通过自动化离职流程,人力资源团队和离职员工都可以节省时间并确保所有人的平稳过渡。公司通过自动化取消配置应用程序和设备的过程来实现这一点。
通过视频面试评估候选人的技能和个性
随着就业市场竞争日益激烈,公司正在寻找新鲜和创造性的方法来评估候选人的技能。视频面试是一种越来越受欢迎的方法。视频面试使潜在员工能够在比传统面试更现实的环境中展示他们的技能和能力。它们还使雇主更好地了解候选人的个性。视频面试可以在使用或不使用专用软件的情况下进行,使其成为各种规模企业的经济高效的选择。
结语
随着技术的进步,我们可以期待在不久的将来看到更精细的人力资源自动化工具。这些工具将通过人工智能和机器学习使建议、决策和各种其他人力资源职责变得简单且耗时更少。因此,它将为人力资源专业人员腾出时间专注于更具战略性的任务。
文章来源:https://techrseries.com
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【观点】2023年人力资源技术趋势:人才市场、扩展AI和优化现有系统
根据许多人力资源分析师和从业者的说法,创建内部人才市场,优化对现有系统的投资,支持混合工作和扩大人工智能(AI)的使用将是2023年的首要技术优先事项。
专家表示,虽然人才条件因行业而异——一些公司继续裁员,而与此同时,其他公司正在增加薪酬和津贴,以在持续的劳动力短缺中吸引和留住工人。但专家表示,人力资源领导者在不确定的经济环境中部署现有和新兴技术的方式将存在共性。
优化现有技术堆栈的投资回报率
技术分析师认为,精明的人力资源领导者将专注于优化现有的技术生态系统,然后再考虑今年对新平台的投资。
亚特兰大人力资源咨询公司IA的管理负责人Kimberly Carroll说:“在经济不确定的时期,组织应该在他们已经拥有的工具和资源中进行流程优化,如果确定需要新技术,那应该在能够创造最有价值的结果背景下”。
马萨诸塞州的人才招聘咨询公司HireClix的战略咨询服务副总裁Kara Yarnot表示:“2023年人力资源领导者的首要任务将是有效地整合他们已经在技术堆栈中拥有的工具。独立的非集成系统会产生手动工作并增加出错的可能性。它们还会对员工和候选人的体验产生负面影响”。
人力资源咨询和研究公司Brandon Hall Group的学习与发展首席分析师David Wentworth表示:“学习与发展(L&D)领导者在2023年可以做的最有价值的事情之一就是审核他们当前的技术系统,以确保平台充分发挥其潜力。确定L&D目前面临的挑战,看看哪些可以用已有的工具和技术来解决。每个系统是否都充分集成到其环境中?与现有技术提供商的对话可以解决其中的许多挑战,而无需在市场上寻找新的解决方案"。
内部人才市场保持火热
内部人才市场是2022年最热门的人力资源技术之一,专家预计这些数字平台今年将继续获得市场。这些系统将工人与内部职位空缺、副业或项目相匹配,列出可用的导师,详细说明支持职业道路的学习机会等等。
全球市场研究公司Forrester员工体验的首席分析师David Brodeur Johnson表示:"到2023年,对内部人才流动的投资将比以往任何时候都更有回报”。
Gartner人力资源业务副总裁John Kostoulas表示:"Gartner的客户继续对人才市场表现出浓厚的兴趣。人力资源和其他组织领导者可以从这些市场创建的数据中受益,以支持劳动力规划和其他人才流程,员工受益于对工作机会和选择的更大可见性,以培养职业发展的技能和经验。经理或项目负责人受益于更灵活的人员配备和更高的人才可见性”。
新兴(和被忽视)技术扩张
人力资源领导者将在2023年部署更多新兴和历史上未充分利用的人力资源技术,以增强员工体验、改善招聘结果并帮助确定劳动力中的关键技能差距。
Kostoulas表示:“协调和叠加有助于在分散的技术环境中简化和统一人力资源数字相关的操作,这些通常包括门户,微应用程序和低代码或无代码工具。员工门户、知识管理工具和案例管理工具可以在未来一年为人力资源业务合作伙伴、人员领导者和员工提供更多的支持。人力资源部门需要超越'手把手'的思维模式,利用这些工具来建立单一事实来源,为员工请求提供更多自助服务,并为内部客户提供及时准确的响应。如果部署得当,这些工具可以释放人力资源部门,让他们专注于价值最高、最具战略性的活动。”
总部位于波士顿的Nucleus Research专门从事人才招聘的研究经理Evelyn McMullen表示:“更多的组织将从使用新生的基于人工智能的工具中受益,这些工具有助于识别劳动力中的现有技能。这些技术可以帮助人力资源领导者缩小影响公司业绩的技能差距”。
全球市场研究公司Forrester员工体验的首席分析师David Brodeur Johnson表示:技能本体软件和相关工具将在2023年变得越来越重要。它能够帮助你全面了解你的员工拥有的技能和能力,以及他们最感兴趣的工作,将是一个巨大的帮助。我们还看到公司应用基于人工智能的技能情报工具来帮助他们重新部署人员,甚至为裁员决策提供信息”。
支持混合工作的技术
专家表示,随着这种模式成为更多组织的永久固定装置,技术将在支持混合工作方面发挥越来越大的作用。需要克服的一个挑战是邻近偏见,波士顿视频协作技术公司Owl Labs的首席执行官Frank Weishaupt说:“人力资源团队将重点关注如何培训管理人员实际管理结果。我们还将看到生产力跟踪向更多基于结果的评估的演变,这些评估将创意部门等新功能考虑在内,其中定量数据更难获得”。
咨询公司普华永道(PwC)的产品和技术首席营收和增长官Suneet Dua表示:“到2023年,将更加重视基准工具和新方法来跟踪混合型员工的生产力和绩效。基准测试工具收集了许多数据点,从衡量员工情绪到跟踪使用办公空间或培训工具的员工数量。在生产力和绩效方面,我们已经看到许多公司为远程工作者实施跟踪方法或制定计划。但是过度的员工跟踪会侵蚀员工的信任。有兴趣跟踪生产力的人力资源领导者应该优先考虑更有意义的指标,包括员工产出的质量和数量“。
人工智能的新应用增长伴随着监管审查
随着人力资源部门寻求在2023年用更少的资源做更多的事情,人工智能的使用将增长到包括招聘、识别劳动力中的技能差距、分析敬业度调查数据以及回答员工的常见问题。
德勤咨询公司专门研究人力资源技术的高级研究分析师Erin Spencer说:“使用人工智能分析传统人口统计和绩效指标之外的员工数据将是2023年的一个关键。越来越多的人力资源部门现在将他们的劳动力数据视为一种战略资产,以帮助指导技能提升、日程安排、人员配备等领域的关键业务和人才决策。公司也将开始为“生成性人工智能”寻找现实世界的应用,比如大肆宣传的ChatGPT,这是OpenAI最近发布的工具,不仅可以充当搜索引擎,还可以执行复杂的任务,如撰写论文或计算机代码。技术的这种飞跃,以及一些人力资源供应商对其人工智能工具如何工作的持续缺乏透明度,将导致来年进行更多的监管和立法审查。例如,纽约市的一项法律将于2023年4月生效,要求该市的雇主对他们用于就业决策的人工智能工具进行独立审计。
克利夫兰招聘技术公司Modern Hire创新执行副总裁Eric Sydell说:“随着更多的联邦指导被引入,就像最近的白宫'人工智能权利法案蓝图一样,我们希望看到立法的清晰度以及它如何利用人工智能造福人类”。
提高管理技能,减轻工作量
专家认为,企业将更频繁地转向在线辅导和学习平台等工具,以帮助管理者培养在日益具有挑战性的环境中领导所需的技能和韧性。组织还将引入更多的人工智能和其他自动化工具,以减少删除手动或不必要的任务。
绩效管理技术平台15Five的首席执行官兼联合创始人David Hassell认为:“企业将在2023年将管理培训置于中心舞台。随着破纪录的倦怠和安静辞职等现象,熟练的管理是当今成功的决定因素。在偏远的环境中,人际关系可能会受到影响,或者永远不会形成。经理培训是帮助保持员工敬业度、积极性和生产力的关键。
Workday的集团总经理David Somers也认为,支持和留住一线经理将是2023年的首要任务。他说:“紧张的劳动力市场和疫情的影响使一线管理人员承受着难以置信的压力。人力资源领导者将专注于通过自动化重复性任务来留住劳动力。
员工体验:不再只是人力资源战略
专家表示,更多的C级领导者将使员工体验当作2023年的广泛战略目标,将其从人力资源孤岛中移除。员工体验已经成为一种商业战略,而不仅仅是人力资源战略。
对于人力资源部门来说,这意味着要使其技术系统与员工体验战略的关键原则保持一致。到2023年,更多的公司将使员工体验成为IT,运营,财务和设施战略的一部分。到2023年,人力资源领导者将利用专注于个人员工体验的新技术。技术必须在整个组织中创造效益,无论是通过增加对数据的访问,提高人才的技能以超越传统界限,还是提供增强的学习和发展机会。
招聘技术:视频、程序化广告和营销自动化
招聘人员将部署不断发展的人工智能工具,以提高候选人筛选和面试安排的效率,使用更多的程序化广告,并转向员工生成的视频,以吸引候选人,这将保持竞争激烈的招聘环境。
Nucleus Research专门从事人才招聘的研究经理Evelyn McMullen说:“由于最近的劳动力短缺以及改善长期员工发展和保留的需求,改善招聘流程将是人力资源和人才招聘领导者的首要任务。程序化招聘广告等方法可以在2023年战略性地向合适的潜在候选人投放广告,这将是有价值的,这将很重要,因为经济面临不确定性,雇主必须最大限度地提高招聘广告预算的效率”。
Yarnot表示:“招聘人员今年需要加倍努力创造引人入胜的候选人体验。无论我们是否进入衰退,顶级候选人总是有选择和机会。每个招聘领导者都应该通过移动设备在他们的职业网站上申请工作,从候选人的角度体验它。然后,他们应该进行更改,以确保该过程花费不到五分钟的时间。招聘领导者也将受益于2023年更具战略性的视频使用。
真实的、由员工生成的视频可以带来候选人最多的参与度,因此,招聘团队应该在招聘广告、职业网站、候选人电子邮件和整个招聘过程中使用视频。这些视频应该传达你的价值观,讲述你员工的故事,向你的领导团队介绍候选人,并解释招聘过程”。
学习与发展:专注于分析、个性化学习和虚拟现实
专家表示,到2023年,L&D职能主要关注的领域是为员工创造更加个性化、情境化和适应性强的学习体验。这可以帮助确保员工在他们需要的时间和地点获得他们需要的学习的东西。L&D团队还将寻找软件工具,以便更容易从他们收集的学习数据中获得可操作的见解。他们需要与团队数据分析技能相匹配的数据分析工具。
总部位于加利福尼亚州的技能培养平台Degreed的首席人事官Janice Burns表示:“我希望看到更多的L&D职能部门将数据科学和商业智能工具引入他们的团队。L&D领导者有一个无与伦比的机会来收集通过数字学习创建的大量数据,以提供劳动力中正在建立的技能的动态概述。与人力资源和招聘数据叠加,这可以用来确定技能差距,并发现L&D可以通过确保合适的人拥有合适的技能来帮助企业实现目标的机会”。
L&D功能部门还将在2023年继续投资或升级虚拟现实(VR)技术。降低设备成本、提高处理能力和增强带宽的融合使VR模拟工具比以往任何时候都更加实用。人们需要能够在没有工作互动后果的情况下练习新的技能和行为,模拟可用于任何事情,从销售技巧到困难的对话,再到DE&I [多元化,公平和包容]培训。
本文作者:Dave Zielinski
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