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大型语言模型
【观点】企业领导人应如何利用人工智能和自动化技术推动组织发展
根据世界经济论坛的未来就业报告，人工智能（AI）和自动化影响就业和工作转移的方式已经发生了重大转变。现在，大多数企业依靠先进的技术，如自动化云计算和基于人工智能的商业分析来实现其组织目标。随着人们工作方式的转变，组织需要考虑重组劳动力市场，并提高所有现有劳动力的技能。如今，超过三分之一（34%）的工作能够利用机器自动完成，而剩下的66%仍需要人类完成。
一些企业领导人信任人工智能和机器学习算法，以便在不确定的时期为他们的组织优化成本并建立强大的自动化流程。今天，企业可以通过利用大型语言模型（LLMs）将15%的任务自动化。通过将这些LLMs与现有的业务解决方案相结合，自动化的工作流程将在未来4年内增长到50%。
向基于人工智能的自动化和大数据分析的转变，将是影响未来几年就业市场的最大因素。因此，企业领导人应做好充分准备，迎接人机前沿的转变。企业领导人可以利用人工智能和自动化来应对这些技术带来的挑战。
专注于员工体验的领先数字采用公司WalkMe的首席执行官Dan Adika认为："人工智能是世界上最重要的技术进步之一。比起iPhone、互联网、计算机，人工智能为社会转型创造了独特的机会。因此，高盛预测，随着技术应用的加速，人工智能可能在10年内为全球经济增长贡献约7万亿美元。使得人工智能如此具有革命性的原因不仅仅是技术本身，而是它改变工作场所的速度。"
以下是企业领导者应该拥抱人工智能和自动化，并在人机配对带来的颠覆性变革中脱颖而出的一些方法。
获得扩充员工人才库的机会
自动化不是一个新现象，关于它是否能够取代人类劳动力的争论从未停止。
人工智能和自动化将以人们无法想象的方式对就业市场进行硬约束。现代数字工具使用范围的扩大将创造更多的就业机会，而不是在当前的时代被取代。世界经济论坛的报告强调了为电子商务专家、数字转型专家、数字营销和战略专家等商业头衔创造200万个就业机会。企业领导人可以采用前沿技术来挖掘新创造的就业市场和工作角色，以继续建设他们的组织并满足全球各地不断增长的消费者需求。
绿色工作在上升。你在为绿色经济招聘吗？
什么是绿色工作？
绿色工作是为创造一个可持续和生态友好的环境做出贡献的一系列活动。它可以是一个自雇的角色，也可以是一个绿色部门（如太阳能发电）的组织所指定的角色，或者是一个经营和服务其他参与可持续绿色经济的企业的传统组织。
世界经济论坛的报告强调了雇员和雇主是如何通过创造新的工作角色来应对气候变化的。虽然与2021年相比，2022年绿色工作的净雇佣率有所下降，但仍然要比2020年、2019年和2018年创造的绿色工作数量多。因此，如果我们从趋势上看出，在未来4-5年内，绿色工作的数量将继续上升，政府机构在 "促进绿色转型 "方面甚至会发挥更大的作用。
人工智能、大数据、将在未来五年发挥巨大作用
随着人工智能和自动化工具的成熟，企业的招聘策略正在发生变化。
世界经济论坛的报告发现，分析性思维和创造性思维将继续成为2023年工人的核心技能，但人工智能和大数据、领导力和社会影响力方面的跳跃性发展仍值得一提。事实上，掌握人工智能和大数据技能已经成为组织的首要任务。此外，报告还显示，组织需要重新设计和扩大他们的培训和发展计划，以便通过重新培养和提高劳动力的技能来实现更好的业务成果。
Axway首席技术官Vince Padua说："随着云计算、人工智能和微服务的开发和采用，企业需要更多具有良好技能和经验的员工以及具有网络安全、数据分析和云架构等专业技能的IT基础设施和企业软件专家的支持。显然，企业领导人正在围绕人工智能、大数据和自动化技术重新调整他们的人才招聘和技能发展计划，这些前沿技术将在未来几年将成为每个组织的 "战略重点"。
如何找到只需要很少或不需要培训的优秀人才？
你可以使用像Oracle动态技能这样的人力资源技术工具来识别人才库中的现有技能，并分析员工是如何根据其经理和人力资源部门的建议提高自身技能的。iCIMS、Vervoe和Otomeyt等人工智能招聘和技能分析工具应成为现代人才招聘的重要工具，使招聘经理能够根据员工的业绩做出正确的决策。
了解业务转型中的障碍
大多数领导人认为，人工智能和机器学习可以帮助组织的业务转型。虽然人工智能和ML工具在组织内的使用越来越标准化，但员工的技能差距仍然很大，我们必须学会如何可以正确使用和监督这些工具。根据世界经济论坛，59.7%的受访者认为劳动力技能短缺是组织业务转型的最大障碍。53.4%的受访者表示无法吸引优秀人才是第二大障碍。因此，劳动力转型的未来将取决于招聘经理如何快速、准确地挖掘弥补其组织的人才库中的差距。
在组织内培养优秀人才
大多数接受本研究调查的组织表示，拥有一个简化的人才进展和晋升过程是保留员工的关键。在为员工提供更好的福利待遇的同时，为员工提供再学习和提高技能的机会也是提高员工保留率的重要措施。那些重视员工培训和致力于提高员工技能的组织显然在吸引和保留人才方面更加成功。
总的来说，企业领导人必须利用前沿技术，如人工智能和自动化来评估他们建立在员工培训和发展上的策略。基于人工智能的技能评估将成为组织最大的游戏规则改变者，它能够从现在和未来的角度衡量培训计划对员工再培训和提高其技能的有效性。
结论
人工智能造成的人才短缺问题正在被广泛讨论。虽然人工智能教育仍然是组织的投资重点，但它仍然需要政策制定者的支持。组织、投资者、政府利益相关者和员工都可以参与组织人工智能和自动化技能提升策略的制定，发挥共同的智慧才能决定人工智能人才管道发展的路径，并使组织在不久的将来继续受益。
文章参考：Techrseries.com
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大型语言模型
【大咖谈】生成式人工智能AIGC和大型语言模型在人力资源管理中的七大用例！
人力资源是商业世界中最复杂的领域之一。实际上，我们对员工做出的每一个决定（雇佣谁、提拔谁、付给员工多少钱、如何促进员工发展）都是基于、经验、个人偏见和一些数据而做出的判断。由于所有企业支出的50%以上是在工资上，这些 "判断性决定 "使公司花费了大量的金钱。
在我的世界里，我们深入研究管理、领导力和人力资源的每一个部分，我们经常试图将各种 "人力资源实践 "与结果联系起来，以弄清什么是有效的。我们的大部分业务都是基于这项工作，然而随着文化、劳动力市场和技术的变化，我们每隔几年都会定期 "重新审视 "我们的大部分工作。例如，现在，我们知道工作场所的压力、薪酬平等和职业发展是提高员工满意度和劳动力生产力的主要因素。而在几年前，福利、奖金和华丽的头衔更受员工的重视。所以我想说的是，人力资源部门的大部分工作是基于组织心理学、多种形式的社会科学研究以及永无止境的实验的，而这是很难实现完美的，而且总会受到争论。
人力资源的基础数据集是文本的。人力资源和管理方面的大多数 "硬科学 "都集中在数字上。我们要求人们参加测试，我们看人们的 "绩效评级 "和平均分（这是很主观的），我们要求人们进行调查、反馈和大量的数据来做决定。然后我们把商业结果（销售、利润、市场份额）与各种人员指标联系起来，并认为 "我们有了答案"。
对于招聘和选拔，我们看的是经验、与工作相关的测试、以及面试官的意见和分数。理论上，如果我们得到足够多的这些数据，我们就可以做出越来越好的招聘决定。而当我们看谁应该晋升，谁应该降级，以及谁应该进入公司的最高层时，也会按照同样的方式进行判断。
晋升的整个前提是基于 "可晋升性 "或 "潜力 "与 "当前工作表现"（九宫格）相比较的旧观念。这种听起来很量化的方法其实充满了偏见，所以我们必须从各种评估、观察和投入中 "推断 "出谁具有高潜力。同样，当我们得到大量的数据时（观察许多高绩效者的背景和行为），我们可以提高晋升的科学性。
人力资源的核心 "科学 "往往植根于心理学，这是一个迷人的领域，研究工作中的属性、行为和心理学。尽管我非常欣赏和关注心理学，但大多数公司并不怎么使用它。因此，如果你想对你的员工的技能、经验和对不同工作的适应性进行真正的 "大数据 "分析，你要处理的是堆积如山的 "数据"，其中大部分是在传记、工作成果、公司领导框架、评估和大量沟通中得到的的。当然，还有绩效评估、业务成果等等。
人力资源部门最常见的两个部分：工作申请（招聘启事）和工作描述。这两样东西都是由招聘经理或人力资源专业人员 "撰写 "出来的，通常是基于人们对工作的看法、一套公司标准以及组织需要个人具备哪些 "技术技能"。我们都知道，这些东西并不能真正预测谁会成功，因为 "成功 "在很大程度上是基于雄心壮志、学习的敏捷性、文化的适应性和与目标的一致性。
生成式人工智能和大型语言模型如何提供帮助?
鉴于我们所处的复杂、混乱的业务环境，生成性人工智能和大型语言模型可以提供什么帮助？虽然现在还为时过早，但让我大胆设想一下，人工智能的这个新分支有可能完全重塑人力资源的工作方式。在这种颠覆性的变化中，我们将看到新的平台、新的供应商和新的公司运作方式。
什么是生成式人工智能和大型语言模型？
对于那些不知道什么是生成式人工智能和大型语言模型的人来说，让我简单地说，这些人工智能系统可以对数十亿的 "标记 "进行索引、分类和集群，其中包括单词、短语、数字，甚至代码，我们只需要输入我们的问题，这些生成性人工智能就可以从众多的信息中分析、总结并给出见解性的答案。
下面是生成式人工智能和大型语言模型在人力资源领域的几个用例。
1.创建工作描述、技能指南、学习大纲等内容。
我一直认为，"描述工作 "的最好方法是观察人们在做什么。如果你实际观察、捕捉和分析员工近几个月的工作，你就可以根据实际工作来 "编写工作描述"。那么生成式人工智能可以做到这一点。
你可以使用生成式人工智能来观察 "公司的销售业务"，并分析你的销售组织中的所有销售记录、销售工具和各种销售材料。而且它可能会描述 "你们公司的销售人员是做什么的"，并帮助你根据真实的角色拟定现实的工作要求。
然后，如果你想知道如何培训销售人员，你可以问它 "告诉我业绩最好的人和业绩较差的人各自需要做什么"。它就会给予你之前可能不知道的东西。然后你可以要求生成型人工智能机器给出员工需要学习和了解的大纲"。然后它可以为你建立测试、在线学习指南，并最终成为你公司的 "销售教练"。
然后，你可以问生成式人工智能 "按总收入和总利润衡量，谁是我们的顶级客户"，如果它能访问财务数据，它也可以回答这个问题。 因此，它不仅可以帮助你改进你所有的工作描述，还可以帮助你 "定义成功标准"，帮助你 "评估谁的表现良好以及为什么这些员工能够获得良好的业绩"，然后再根据回答拟定“销售培训材料"。
2.为招聘工作建立技能模型、经验模型和候选人档案。
大家都知道寻找、评估和选择 "合适的人 "来做一份工作是多么困难。现在每个人都在热衷于 "基于技能的招聘"。但这到底是什么意思？这是否意味着这个人已经通过了某种工具或编程语言的测试？这是否意味着他们有着丰富的工作经验？还是意味着他们曾在一家该领域非常出色的公司工作，他们又从那里学到了什么？这很复杂。假设你可以抓取数以百万计的员工资料，然后看看他们所做的 "工作"（即扫描Github、他们所写的文章及简历等），然后决定这个人在这项工作中 "有多好"？这几乎是不可能手工完成的，但生成式人工智能可以做到这一点。而且它可以做得更好。
假设人工智能看了这个人的工作经历，然后与其他候选人进行了比较。它可能可以告诉你哪个人的教育程度更高，哪个人的拼写能力更强，以及他们各自的个人特征。
我知道L&D供应商已经使用ChatGPT从现有的内容中建立课程计划、学习目标和技能评估。这种应用于数十亿求职者的分析可以开始向招聘人员展示谁是 "具备相似技能 "的专业人士，他们可以胜任哪个难以填补的职位。此外，通过调整这些模型还可以消除性别偏见、年龄偏见、种族偏见，因此，它们不仅更有用，实际上，也是更 "安全"的。
3.分析和改进薪酬、工资基准、奖励模式。
人力资源的第三个巨大挑战是 "给员工多少钱 "和 "为他们提供什么福利"。而这是一个非常棘手的问题。95%以上的公司已经存在薪酬公平问题而且随着通货膨胀的上升，工资需要不断变化，人力资源部门需要努力跟上。
生成式人工智能可以快速地进行薪资基准测试，评估数百万个空缺职位的薪资水平，并分析外部和劳动力市场数据，以帮助确定组织有竞争力的薪资、奖励、激励和其他福利计划。大多数公司试图通过雇用昂贵的顾问来做这件事：这些顾问应该很快就会配备人工智能支持的工具，然后你就可以自己获得这些工具。
薪酬公平也是一个需要重视的问题。虽然一些人工智能供应商开始关注这个问题，但我们从研究中得知，大多数公司有5-15%的工资总额处于某种 "不公平的薪酬 "分配模式。高薪、高任期的人会因为市场周期而获得很高的工资。我认识一些软件工程师，他们赚了50万美元或更多，只是因为他们在一个 "热门时间 "被雇用到一个热门公司。几个月后，他们的工资就比同龄人多出1.5-2倍。公司目前正在试图解决这些问题。
4. 绩效管理和反馈。
人力资源中最难的、也是经常被忽视的一部分是绩效管理、绩效评估和发展规划。虽然有数以百计的书籍和模型来定义这个过程，但它往往归结为个人的判断。而且在大多数情况下，经理在没有对员工的整个一年的工作做全面考察的情况下就给出了评价。
想象一下，如果生成式人工智能将这些工作努力且类似的岗位角色进行比较，向经理展示员工在哪些方面表现出色，哪些方面表现不佳？ 今天的技术在某种程度上可以做到这一点。我最近要求Bing Chat告诉我微软2021年到2022年的财务业绩变化，它给出了很详尽的回答。许多生成式人工智能的新模型可以从员工分析中确定员工所欠缺的技能， 为之后的员工培训与发展奠定基础。
5. 教练和领导力发展。
正如我们大多数人所知，在我们的职业生涯中最有价值是 "教练"。教练是一个观察我们的工作行为，并给我们提供个人发展的反馈。他们的教练可能是也可能不是 "专家"（许多教练模式都是围绕着 "教练是心理学家 "的理念建立的），所以教练可能只是在观察我们，给我们提供急需的支持。他们可能会采访我们的同行，帮助我们看到盲点，了解挑战性的情况。
学习与发展领域的市场增长是爆炸性的。像BetterUp、CoachHub、Torch、SoundingBoard、Skillsoft和其他许多供应商已经为 "按需辅导 "创造了近10亿美元的市场。那么，如果这种辅导来自于一个智能机器人呢？医疗机构已经为预防自杀、医疗干预和其他医疗需求建立了这些系统，而且效果相当好。
想象一下，比如说，如果我不得不解雇某人。我可以很容易地问聊天机器人"我应该如何处理裁员的谈话？" 或者 "对于一个开会老是迟到的人，有什么好的指导方法？甚至"我怎样才能使我的会议更加高效？"
这些类型的问题已经被数以百万计的领导人问过数百万次，因此，智能机器人对所有这些问题都有精心设计的答案或建议。而且大多数公司现在都有领导力发展内容、合规内容和各种 "困难对话 "内容的分类。生成性人工智能系统可以很容易地找到这些内容，对其进行解释，并使其便于管理人员使用。
6.个人教练、心理健康和福祉。
也许代际人工智能的最大成功之一是出现了像 "Woebot "这样的工具，它有助于治疗心理健康、压力和自杀。这个工具是在2017年推出的，它减少了员工的压力、焦虑和自杀，其效果几乎是人工治疗的两倍。它怎么会有这么好的效果呢？因为，生成式人工智能中的反馈回路是根据人类思维模型训练的，该系统可以快速识别正在考虑自杀的用户，只需倾听语言，就能帮助相关用户放松心情。
在过去的五年里，工作场所健康市场已经发展到超过500亿美元的规模，而我们对健康组织的研究发现，典型的解决方案（EAP计划、在线教练、培训、正念）的影响比我们预期的要小。我们见证了这样一个事实：大多数关于工作场所心理健康的统计数据显示，即使在投资了数十亿美元之后，它仍然是一个需要解决的问题。因此，我们可以期待医疗保健提供商、保险公司和像Ginger.io（现在拥有Headspace）这样具有前瞻性的供应商加入这个市场。
7.人力资源自助服务和知识管理。
我将提到的最后一个用例是自助服务和知识管理。我们有成千上万的文件、合规书籍、多样性指南、安全规则、流程图来帮助员工选择福利、理解公司政策。生成式人工智能适用所有这些复杂的 "知识赋能 "和自助服务的工作流程。微软新的Power Platform与OpenAI的接口允许公司在系统中嵌入工作流程，所以你可以告诉聊天机器人 "请申请探亲假并请我的经理批准 "或 "请向IT部门提交一个案例，让我的笔记本电脑升级"。许多在人力资源运营、呼叫中心和服务交付中心工作的人几乎会立即投资于此。这意味着从Oracle到Workday到ServiceNow和ADP的每个人力资源技术供应商都将把这项技术嵌入其平台中。
生成式人工智能和大型语言模型的应用将是完美的吗？当然不是。但当我们做出成千上万的关键决定时，我相信生成式人工智能将完全改变人力资源的游戏规则。这不仅能够提高组织的运行效率，也能够塑造良好的员工体验。
文章来源：JOSHBERSIN
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