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    2019年企业组织面向HCM的5个主要趋势 文/Elizabeth Quirk 随着创纪录的低失业率和对顶级人才的竞争达到顶峰,随着企业实施变革以吸引和留住更年轻的劳动力,2019年的工作场所将经历迄今最大的转变。千禧一代现在是美国劳动力中人数最多的一代,预计到2025年将占到全球劳动力的75%。Humanity是一家领先的基于云计算的HCM解决方案提供商,它已经确定了企业组织在2019年面临的五大趋势,以及组织在未来一年计划中应该考虑的变化。 Humanity的首席执行官克里斯•阿曼尼(Chris Amani)表示:“管理新一代的年轻员工和人才,从未像今天这样具有挑战性。”“如今,企业所处的时代,实时是事实上的标准,信息只需轻轻一击就能获取,熟练人才和非熟练人才都难以找到和保留。”这种跨行业的人力资本管理巨变,正在推动以云计算为中心的技术的开发和实现,这些技术允许企业和中小企业大幅改善运营、扩大员工沟通,并适应更年轻的劳动力。 随着人力资源高管和人力资源管理领导者寻求利用分析技术并采用人工智能(AI)、以云为中心的解决方案和聊天机器人工具等技术,用以改善运营、沟通和与员工的互动,如今的职场将发生翻天覆地的变化。 尽管如此,Humanity调查了人力资本管理市场的现状,并确定以下2019年的主要趋势和挑战: 人工智能、大数据和预测调度的未来 人工智能/机器学习和预测能力的发展为个性化的员工和组织需求的自动调度和人员配置的新时代铺平了道路。例如,未来基于销售分析、员工技能组合、团队生产力和季节性需求预测的人员配置和日程安排需求将对业务效率和运营产生深远影响。展望未来,将个人日程安排整合到工作场所日程调度功能中,员工可以从PTO的主动通知中受益,或者如果日历上有假期、课程或医生预约,则可以在日程安排冲突时警告经理。此外,利用一些第三方应用程序的集成可以提醒员工上下班时间的延迟,并提供推送通知,帮助团队成员按时到达预定的班次。 移动设备 年轻人以移动设备为先。这给工作场所带来了一种期望,即他们将能够以自己喜欢的方式、地点和时间工作,并使用自己喜欢的设备。为了成功管理、吸引和保留当今年轻的员工,组织需要全面集成的移动解决方案,使管理人员和员工能够管理他们的日程安排,并提供和接收来自移动设备的反馈,无论是小时制、项目制还是轮班制,还是跨行业(零售、医疗、酒店、教育等等)。员工可以通过移动设备查看时间表、接班、沟通病假和家庭需求。此外,管理者可以更有效地与团队合作,应用实时变化,并简化整体运营。 多层合规 随着政府继续增加计划合规指南,组织将寻求并投资于有助于维护合规性的技术解决方案。利用先进的员工管理引擎,使管理人员和计划专业人员能够跟踪和防范潜在的合规性问题,包括加班限制和基于认证或技能的人员配置。这种先进的监控和控制层同时使员工,经理和组织能够超越检查框并协同工作,以确保组织的安全和准备。 易于集成 将人力资源和业务部门中的不同功能连接起来,可以直接满足员工对当今实时文化的需求、能力和灵活性的期望。人才管理解决方案可以使信息在组织的多个部门之间顺畅流动。这种数据共享可以使您的企业更好地创新,使您的员工更好地工作。它不仅有助于人力资源的管理需求,此外人才管理也是一种商业战略,因此软件简化了业务流程,并为公司的顶尖人才提供了改进空间。 CHOTBOTS和HCM管理 在当今实时的工作文化中,无论员工在哪里,简化沟通和信息传播的能力是至关重要的。从解决常见的人力资源问题到政策变更和公司范围的信息分发,聊天机器人使组织能够确保员工始终可以随时获得信息。正确实施后,与复杂的企业工具和流程相比,Chatbots是与员工互动的可行选择。此外,它们可以成为HCM领导者用于跟踪员工的问题、需求和关注事项的有用数据来源,以加强沟通并确保组织正在提供所需的资源和培训。   以上为AI翻译,内容仅供参考。 原文链接:5 Key Trends in HCM Facing Enterprise Organizations in 2019
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    2019年01月07日
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    为什么2019年人才获取从数据驱动转向智能驱动 从历史上看,人力资源行业充满了时间密集型任务,确定最佳候选人并协调他们的面试和筛选过程。一项研究发现2017年的租用时间平均为  23.8天,自2010年以来增加了13天,因为市场越来越拥挤。 人工智能驱动的技术开辟了几乎无限的可能性,2019年将成为数千个行业创新和高度采用的一年。人力资源,招聘和人才获取也不例外,随着人工智能(AI)的普及变得无处不在,人们将大大受益。 来年将会看到大量的人力资源团队严重依赖人工智能和机器学习(ML)来处理人才获取方面的大部分幕后工作。由于这种转变,招聘人员将有能力和时间与更高层次的顶级候选人建立牢固的关系,而不是在一天的大部分时间里研究和挖掘大量的简历和简介。 本文作者Steven Jiang  CEO and Co-Founder of Hiretual AI和机器学习支持的人才招聘 我相信,我们将在2019年见证的最激动人心的转变之一就是人工智能领导着从数据驱动到智能驱动的招聘变革。事实上, 在一项调查中,42%的高管认为人工智能在未来两年内至关重要。 由于AI和ML和他们难以置信的收集和整理直观的信息,缩短了时间,洞察能力的强大力量,人力资源专家将花费更少的时间筛选,通过数据和更多的时间采取行动就可以了。 目前,这需要通过在现有系统中采用和部署AI引擎,从公司现有的人才获取(TA)系统和技术堆栈进行根本性的变更和升级。随着人工智能的加强,人力资源工作变得更加积极主动,整个工作流程和流程将得到重塑。随着TA团队的重新培训和流程的重新定义,新的一年将为基础设施,软件和运营带来升级。 人工智能技术还将发展招聘人员和候选人与采购流程的关系。组织将采用相同的AI技术来处理主动求职者和被动求职者管道。由于2019年预计会有很高的采用率,我还预计公司会聘请更多的技术架构师来帮助设计和构建可扩展的HR堆栈。人工智能将占据中心舞台,人们将在明年更加了解它,他们将被迫做,以确保他们找到并取得持续的成功。 提高候选人参与度   在接下来的12个月里,更多的人力资源和招聘团队将挥手告别许多繁琐的任务,这些任务历史上占据了宝贵的一天,占用了大量的时间。取而代之的是加速人才获取过程的工具和平台。这将是广泛采用增强采购,写作和参与技术的一年。 随着采购和寻找主动和被动候选人变得更有效率,我们将看到注意力从采购转移到流程的下一阶段,鼓励潜在员工与招聘人员交谈,也称为“提高候选人参与度”。  人工智能简化招聘流程的能力 - 特别是采购和过滤候选人的初始阶段 - 将使人力资源团队能够花时间处理更有价值的任务,例如了解简历或在线档案背后的人。 改善候选人的体验 由于前所未有的技术见解和能力,招聘方法已经非常直观,并将继续变得更加直观。随着越来越多的流程开始自我照顾,候选人的体验将提升到一个新的水平。候选人在申请和表达对职位的兴趣时,会有更好,更全面的经验。等待招聘人员亲自联系每位候选人并提供必要信息以便简单地继续申请流程的下一步的日子(和周)已经一去不复返了。 通过先进的配对和采购技术,候选人将获得更多相关和细致入微的工作建议和机会,而招聘人员将从与手头工作的最佳候选人匹配中受益。一旦候选人找到他们感兴趣的工作,技术也将在该流程的下一阶段发挥作用。 人工智能的聊天机器人和调度机器人将使候选人能够提出问题并实时回答。Chatbots将继续整合到公司的网站中,让人力资源团队成员能够处理更紧迫和复杂的请求,并有时间在招聘过程中发挥更加深思熟虑的作用。Chatbots可以完整地引导申请人完成申请流程,引导候选人从一个页面到另一个页面,以确保准确性和完整性。我们还将看到AI匹配技术蓬勃发展。 新的一年将带来改进的实践,无与伦比的候选人和招聘人员经验以及人力资源行业十年来所采用的最高技术水平。求职者和招聘人员都会感受到AI和ML的影响。候选人的经验将继续现代化,允许公司像对待客户一样对待他们的申请人,同时让招聘人员有更多的时间和精力投入到招聘的人性方面:与有才能的候选人交往。那些在2019年接受人工智能的公司将把他们的人才招聘团队提升到一个新的水平。 以上由AI翻译完成,仅供参考。 经授权发布。 Why 2019 Will Be The Year Talent Acquisition Moves From Data-Driven To Intelligence-Driven   Historically, the human resources industry has been fraught with time-intensive tasks, identifying the top candidates and coordinating their interview and screening processes. One study found that the time to hire in 2017 was, on average, 23.8 days, an increase of 13 days since 2010 as the marketplace has grown ever more crowded. Artificial intelligence-powered technology opens up nearly limitless possibilities, and 2019 is poised to be a year of innovation and high adoption across thousands of industries. HR, recruiting and talent acquisition are no exception and will benefit greatly as the adoption of artificial intelligence (AI) becomes more ubiquitous. The coming year will see vast amounts of HR teams relying heavily on AI and machine learning (ML) to take care of much of the behind-the-scenes work that goes into talent acquisition. Thanks to this shift, recruiters will have the ability and time to engage with and build strong relationships with their top candidates on a deeper level — instead of studying and digging through a huge quantity of resumes and profiles for a significant part of the day. Talent Acquisition Powered By AI And Machine Learning I believe one of the most exciting shifts we will witness in 2019 is AI leading the change in recruiting from data-driven to intelligence-driven. In fact, 42% of executives in one survey believe AI will be of critical importance within the next two years. Thanks to the powerful forces of AI and ML and their incredible ability to gather and sort information intuitively and shorten the time to insights, HR specialists will spend less time sifting through data and more time acting on it. For the moment, this will require fundamental changes and upgrades from a company’s existing talent acquisition (TA) system and tech stacks by adopting and deploying an AI engine into their existing systems. The whole workflow and process will be reshaped as HR efforts become dramatically more proactive as they are enhanced by AI. The new year will bring upgrades to infrastructure, software and operations as TA teams are retrained and processes redefined.   AI technology will also evolve both the recruiter's and candidate's relationships with the sourcing process. Organizations will enlist the same AI technologies to handle both active-job-seeker and passive-job-seeker pipelines. Because of the high levels of adoption anticipated in 2019, I also foresee companies hiring significantly more technical architects to help design and build scalable HR stacks. AI will take center stage and people will become much more knowledgeable about it in the coming year, which they will be forced to do in order to ensure they find and achieve ongoing success. Heightened Candidate Engagement   In the next 12 months, more HR and recruiting teams will wave goodbye to many of the tedious tasks that have historically occupied a significant amount of their valuable day and eaten up too much of their time. In their place will be tools and platforms to accelerate the talent acquisition process. It will be a year of widespread adoption of augmented sourcing and writing and engagement technologies. As sourcing and finding proactive and passive candidates becomes more efficient, we will see a shift in attention from sourcing to the next phase of the process, encouraging potential employees to talk to recruiters, also known as "heightened candidate engagement." The ability of AI to streamline the hiring process — especially the beginning stages of sourcing and filtering candidates — will allow HR teams to spend time on more valuable tasks like getting to know the person behind the resume or online profile. Improving The Candidate Experience Thanks to unprecedented technological insights and abilities, recruiting methods are already highly intuitive and will continue to become even more so. As more and more processes start to take care of themselves, the candidate experience will rise to the next level. Candidates will have better, more comprehensive experiences as they apply for and express interest in positions. Gone are the days (and weeks) of waiting for recruiters to personally contact each candidate with the necessary information to simply move forward with the next step in the application process. Through advanced matching and sourcing technology, candidates will receive more relevant and nuanced job suggestions and opportunities, while recruiters will benefit from being matched with the best candidates for the job at hand. Once candidates find jobs in which they’re interested, technology will play a part in the next stages of the process as well. AI-powered chatbots and scheduling bots will enable candidates to ask questions and have them answered in real time. Chatbots will continue to be integrated into a company’s website, freeing HR team members to handle more pressing and complicated requests and have time to play an even more thoughtful role in the hiring process. Chatbots can lead applicants through the application process in its entirety, guiding the candidate from page to page to ensure accuracy and completeness. We will also see AI-matching technology flourish. The new year will bring improved practice, unparalleled candidate and recruiter experiences and some of the highest levels of technology adoption the HR industry has seen in a decade. The impact of AI and ML will be felt by job candidates and recruiters alike. The candidate experience will continue to modernize, allowing companies to treat their applicants like customers, while giving recruiters more time and energy to devote to the human side of recruiting: engaging with talented candidates. Companies that embrace AI in 2019 will take their talent acquisition team to the next level.
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    2019年01月01日
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    人力资源自动化是2019年六大趋势之首 由于价格下跌和技术改进,软件机器人和聊天机器人可能会迅速应用。这是HR专业人士应该在2019年密切关注的六大趋势之一。 文/Patrick Thibodeau 人力资源经理比以往任何时候都有更多选择来完成自动化流程。软件机器人正在接管日常工作,聊天机器人现在正在扩大招聘人员的工作。 他们的选择不断增长,这可能使人力资源自动化成为未来一年组织的主要话题。最大的问题是,人力资源自动化会导致工作岗位被淘汰,还是会通过将繁琐的工作转移到机器上来使工作变得更加有趣?虽然有证据表明自动化可能会消除一些工作,但研究还远未定论。 随着人力资源自动化的大肆宣传,人力资源专业人士应该在2019年继续关注其他六个趋势。 1.人力资源工作人员会在2019年增长还是缩小? 在一项针对1,200名全球人力资源主管的调查中,专业服务公司毕马威(KPMG)发现,“超过一半的受访人力资源高管(60%)相信人工智能将消除更多的就业机会。” 然而,同一份题为"The future of HR 2019: In the Know or in the No"的报告中,88%的高管称他们的人工智能投资是值得的。 管理咨询公司The Hackett Group Inc.表示,一些收入超过10亿美元且运营良好的大型企业正在使用自动化来减少人力资源人员。 Hackett最近发现,表现最佳的人力资源部门员工人数减少了32%。原因?他们更好地利用了自动化。但这是一个人力资源部门的精英群体,它只占调查组的10%左右。 2.软件机器人在人力资源方面取得进展 软件机器人正在接管人力资源部门的工作。这些HR自动化工具旨在执行事务性工作,例如更新员工地址和管理工资核算流程,他们按照脚本完成这些繁琐的任务。 但是由于AI,机器人也变得越来越复杂,这可以增加机器人接管更复杂任务的能力。它们受欢迎的部分原因可能是该技术的成本(称为机器人过程自动化(RPA))一直在下降。 Forrester Research估计机器人的建造成本仅为30,000美元,经常维护的价格只有该价格的一半左右。财务和人力资源部门是RPA工具的两个最大采用者,可以为公司节省数千小时的劳动力。这可能导致人力资源工作人员重新分配到更有趣的工作,或者失业。 IT咨询公司Gartner和咨询与外包集团Auxis LLC预计RPA市场将会增长。Auxis发现,71%的组织正在评估RPA工具。而将全球RPA工具市场定为15亿美元的Gartner表示,市场每年增长50%。 3. Chatbot用于招聘扩展 Chatbot系统正在公司工作现场使用,以回答求职者的基本问题; 聊天机器人可以调动文本回答工作前景相关问题。在许多部署中,语音功能还不是一种选择,但这可能会在2019年开始发生变化。 招聘人员现在询问AI型系统是否最终将取代他们,这是全球化妆品制造商欧莱雅(L'OréalSA)在推出人力资源聊天机器人系统时所面临的问题。欧莱雅并没有取代其招聘人员,而是希望通过为全球200万人提供更好的体验来提高他们的效率,该公司每年雇用约5,000名员工。 招聘聊天机器人仍然处于起步阶段,但他们在处理更复杂的问题方面变得越来越好,例如“家庭政策中公司的工作是什么?” Capterra(一家面向买家的商业软件咨询公司)的高级人力资源和人才管理分析师Brian Westfall表示。 Westfall表示,Chatbots在“处理谈话中的转变”方面也变得越来越好。“例如,如果一个潜在的申请人突然脱离了对技能要求提问的问题,这也不会难倒机器人。” 4.年度敬业度调查稳步下降 据Gartner称,明年的大型年度敬业度调查将继续稳步下降。该研究公司预测,到2019年,只有74%的公司将使用年度调查,低于2015年的90%。到2020年,Gartner认为只有63%的组织仍在使用这种敬业度工具。 这项年度调查的批评人士表示,它可能需要数月才能完成,而且看起来过于落后,但支持者表示,年度调查可以提供逐年比较的数据。 年度调查正在被更短的调查及其他方法所取代,例如跟踪员工行为。那些赞成较短调查的人表示,他们可以提供更快的结果,并使管理层更具响应性。 其他工具,例如可以分析员工ID徽章数据的工具,也可能越来越受欢迎。如果人们提前离开工作并稍后到达,则可能表明敬业度下降。这种数据可以为人力资源部门提供积极主动的机会。 加拿大人力资源咨询公司Morneau Shepell 在其报告“2019年人力资源趋势”中确定,将员工敬业度提升为2019年人力资源领导者的首要任务。67%的受访者在对356个组织的调查中引用了它。 5. VR的使用扩展了员工培训 使用虚拟现实(VR)培训员工将继续向主流采用迈进。目前,部署VR技术的成本很高,但可以扩大投资的公司,如沃尔玛,正在使其发挥作用。 沃尔玛正在使用VR来培训员工,从如何照顾产品部分到如何在黑色星期五处理人群。该公司称VR已经提高了认证测试成绩,并且相信VR是未来的培训。 VR的成本预计会下降,预计VR培训材料的可用性将会增加。 6.员工体验具有政治性 Forrester对2019年的潜在异常员工体验进行了预测。该咨询公司认为,随着“传统的信任机构”被打破,例如政府和社区来源,员工“将寻求公司承担起社会责任的职责”。 特别是竞争高级雇员的组织可能必须表现出对社会事业的承诺,例如种族歧视。这种信息可能成为招聘人员的一部分。 Forrester以耐克为例。在一次全国性的广告宣传活动中,耐克邀请了前NFL四分卫科林·卡佩尼克(Colin Kaepernick),他在2016年因在国歌中跪下而成为一个有争议的人物。耐克传达的信息是:“相信某些东西,即使它意味着牺牲一切。” 这一广告活动激怒了美国总统唐纳德•特朗普(Donald Trump),他在twitter上写道:“耐克当时在想什么?”但这是一场具有战略意义的活动,也被认为是耐克销量激增的原因。   以上为AI翻译,内容仅供参考。 原文链接:HR automation tops 2019's six big trends
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    2018年12月29日
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    Chatbot聊天机器人如何简化招聘流程--AI在HR工作中的典型场景 根据CareerBuilder,超过67%的申请人对在整个申请过程中保持更新的组织有积极的印象。 但是,招聘人员定期更新参与招聘流程的每一位参与者,这是一项艰巨的任务。 事实上,在他们忙于采购候选人时,他们几乎没有时间亲自更新被拒绝的申请的状态。几乎75%的申请人从未收到过招聘人员的回复。 这是一个聊天机器人可以改变申请人体验并将其提升到一个新水平的领域。 根据任仕达人才趋势调查,84%的高层管理人员和人力资本领导者认为人工智能将在未来三到五年内对工作场所产生影响。研究公司IDC预测,截至2020年底,人工智能的整体市场预计将超过460亿美元。 AI能够将您的人力资源经验提升到更高水平。根据Resumes Planet的人力资源专家Donald Southern的说法,“人工智能可以帮助您比常规人力资源技术更有效地处理招聘,生产力和保留。此外,它使您能够比以往更快地完成招聘流程。“ 聊天机器人如何简化招聘流程? Chatbots已经存在了很长一段时间,但在当今的数字世界中,它们在许多业务流程中扮演着至关重要的角色。组织正在迅速采用这种基于人工智能的技术,特别是在招聘流程中。 Chatbots正在招聘行业树立新的趋势,轻松管理耗时或重复的管理任务。 它们提供了一系列功能 持续解析 进行重大调查以筛选申请人的筛选过程, 提供有关应用程序状态的更新 回答常见问题解答,加快招聘人员的招聘流程。   此外,聊天机器人可以方便地使用文本对话从候选人收集数据,而不是要求他们填写冗长的表格。一个SmashFly报告发现,谁开始填写工作申请的候选人74%将在完成之前掉落。使用聊天机器人的组织可以节省74%的招聘营销工作,时间和预算! 考生可以在公司网站或社交句柄上获取HR虚拟助手的帮助,以获取他们所需的工作申请信息。毋庸置疑,在与聊天机器人交谈时,网站或社交平台上启用的所有会话都会采用标准的安全合规性和身份验证方法。 到2022年,人力资源和招聘聊天机器人有可能将业务成本降低80多亿美元 - 瞻博网络研究 以下是使用招聘聊天机器人的一些优点: 它们全天候可用。 快速响应任何提出的查询。 释放人力资源人员的时间。 通过智能和自动化工作流程节省时间和金钱。 降低每次租用的成本。 同时处理来自不同申请人的多个请求。 让候选人参与整个招聘过程,并帮助提高品牌价值。 可用于不同的消息传递渠道,如Messenger,Slacks,SMS等。 今天在招聘流程中使用了4种智能方式聊天机器人 回复候选人常见问题 收集候选人反馈 雇主品牌工具 帮助招聘人员节省大量时间和资源 以上由AI翻译完成,仅供参考。 原文标题如图所示  
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    2018年12月27日
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    CHATBOTS如何帮助人力资源经理改善员工体验并降低联系成本 HRTechChina一个关键的观点:chatbot 是连接复杂系统和用户(包括HR和最终用户)之间的核心工具,值得相关童鞋重视起来! 想象一下,如果您的每位员工都能获得知识渊博且个性化的助手,而且无需进一步的资源成本,那么生产力就会飙升。 随着聊天机器人的扩散和高度采用,这不再是虚构,它是一个活生生的现实。人力资源经理能够体验到这个时代的理想愿景 - 实现数字,自助服务和员工驱动的环境,由代表组织人力资源职能的人员提供支持。聊天机器人通过交互式和会话界面实现了这一目标。 通过机器学习实现的聊天机器人比任何人都具有更陡峭和更快的学习曲线。特别是当需要更新知识库时,与人相比,它们不需要持续的培训。主要是在需要使用推拉功能的地方部署聊天机器人。 通过推送功能,聊天机器人通过发送公告和通知来加强内部通信。它还用于向员工的收件箱发送培训模块和更新。使用聊天机器人的其他领域是入职流程和员工敬业度。 聊天机器人使用拉动功能,在招聘,雇主品牌建设,培训,常见问题解答和虚拟助理等领域提供支持。用户可以使用机器人来提取信息,机器人也可以向用户推送个性化更新/异常/趋势。 选择人工智能路线的有远见的公司已经通过使用聊天机器人改善人力资源(HR)部门的不同功能,增强员工体验和降低每次联系成本(CPC)来获得成果。 CHATBOTS为人类添加功能 很容易识别聊天机器人蓬勃发展的子功能。除此之外,聊天机器人还增加了一些核心功能,增强了他们的技能。这些功能有助于增强员工体验,这对ROI有直接影响。 与其他部门软件巨头整合: 聊天机器人可能看起来很简单,但它们在后端拥有自己的大脑。除了HRM,它们还与ERP,CRM,分析,会计和内联网等跨职能管理解决方案集成。这些管理套件包含大量数据集,需要相互通信。聊天机器人成为整个组织中数据绑定的关键,并保持信息的凝聚力。 升级为以人为主导的等级制度: 80%的查询管理和响应由聊天机器人自己管理。但是,必要时,聊天机器人会自动升级需要人工代理注意的那些交互。聊天机器人能够进行基于技能的路由,这有助于向相关问题提示正确的人。 治理与保密: 不幸的是,对于人类来说,治理和保密性可能会受到损害。但是,聊天机器人被编程为遵守策略并保持组织和员工在交互中的机密性。基本安全协议支持结构良好的聊天机器人以避免保真度,例如 - 使用登录凭证进行身份认证,双因素身份验证,加密和自毁消息。 管理,提取和报告: 互动和对话是吸引人力资源协会提升员工体验的原因。然而,聊天机器人还通过履行行政操作,按需提取文档和信息以及根据从会话中收集的信息报告功能来支持人力资源经理。聊天机器人提供的输出是更多数据验证的,客观的而不是有偏见的,因为人类代理就是这种情况。 聊天机器人不仅仅是人力资源经理的技术干预。他们也影响了底线。 聊天机器人及其投资回报率 到2022年,聊天机器人预计将削减80亿美元的业务成本。聊天机器人对一些对人力资源经理至关重要的关键指标有直接影响。 波士顿咨询集团(BCG)的一项研究表明,员工体验能够将投资回报率提高1.8倍至3.5倍。 员工经验是文化,技术和物理空间的复合体。聊天机器人能够以不同的方式影响所有这三个方面。 每次联系费用: 虽然员工所接听的电话数量可以达到顶峰,但使用聊天机器人可以大大降低总运营成本。无论管理呼叫的资源有多高效,总是存在时间和性能的压力,这可能会在提高每次联系成本方面起反作用。 传统专家提出了一些有助于降低每次联系成本(CPC)的解决方案 - 利用基于技能的路由,交互式语音响应和IVR的回叫功能。聊天机器人在编程时足够智能,无需人工参与即可实现基于技能的路由。它使用层次结构和技能标签独立执行此任务。聊天机器人可以代表联营公司发送提醒和主动更新,而不是回调。 一个主要的成本节省来自更换聊天电话。Chatbots可以通过加快响应时间,释放代理商以应对更具挑战性的工作以及回答高达80%的常规问题来帮助企业节省成本。多年来,基于文本的消息传递优先于呼叫。 平均放弃时间(ABT)指标会影响CPC的降低。这很大程度上取决于员工每项技能的技能和程度。但是,使用聊天机器人时,放弃时间的问题可以忽略不计。造成这个问题的主要原因是人为错误受到本质的束缚和迫切需要。使用聊天机器人,情况并非如此。 使用聊天机器人对成本效率的其他积极影响将反映为员工生产力的提高,招聘时间的减少以及聊天机器人的同比上涨。 CHATBOTS已经在帮助人力资源经理的地方 Chatbots通过对话体验实现人力资源自动化。它最适用于可重复的任务。聊天机器人蓬勃发展的一些领域是: 常见问题和培训: 员工经常经历长时间的耗时培训课程和辅导机制。通常以24×7提供的聊天机器人允许员工以敏捷模式和全天候接受培训,为他们的工作生活增加灵活性。通过使用这些会话培训模块,以常见问题解答,迷你问卷和测试的形式。例如,为了解决IT空间中的查询和更新知识,IT Helpdesk BOT为整个组织的员工提供了访问知识的权限。培训机器人还负责管理方面,如发送提醒和修复教练预约。 员工敬业度: 它不仅涉及调查和SLA,还涉及了解员工并使他们在工作场所感到舒适。要想获得优秀的员工经验不仅仅是高级管理层的工作,从未有过任何参与。只有当每个员工都有权采取行动时 - 通过数字自助服务环境,这才会成为现实。这迫使参与工具具有与每个员工沟通并努力建立社区的能力。全方位的员工参与机器人致力于评估同行,创建忠诚度计划并让员工通过谈话参与,专为Slack而设。 雇主品牌: 建立雇主品牌是良好招聘的基础。Chatbots与不同平台上的潜在候选人社区进行交流,作为组织本身,以吸引人才。这听起来不像企业机器人,但实际上,他们的工作。他们可以在Facebook,Slack,Mobile等社交网络中找到。他们还具有在全球范围内建立雇主品牌的功能。Chatbots从内部网,CRM应用程序(如Salesforce和LOB应用程序)等多个系统中提取数据,并充当单点联系人。员工可以使用其LOB系统执行交易。如果请求的数据太复杂而无法在聊天窗口中进行描绘,则机器人会提供指向app / intranet中相应仪表板/页面的链接。 招聘: 从候选搜索引擎到申请人跟踪系统(ATS),有许多任务需要自动化。在使用ATS时,解析过程在提取信息方面起着重要作用。使用Chatbots,通过与候选人的对话,在不同频道上收集候选人信息。考生还可以向聊天机器人询问有关职位描述,公司文化和面试流程的问题。 在入职: 公司不仅可以使用入职聊天机器人提取必要的文件和信息,还可以让新员工询问有关工作,报告经理,土地规则,丢失笔记本电脑或身份证等的几个问题上。 SAP Success Factors有一个名为“Onboarding Buddy”的集成入职聊天机器人,可以在全球多个办事处同时为不同的新员工执行无缝入职。通过聊天机器人,员工不再需要在每个小问题上围绕人力资源部门徘徊。Chatbots可以为所有用户提供实时自助服务选项。这些服务可能包括休假申请和管理,员工入职,设置提醒等。 这些只是几个垂直的地方,聊天机器人正在利用他们的无所不在和会话能力。令人兴奋的是,他们对KPI也有一些积极的成本影响。 以上由AI翻译完成,仅供参考。 原文:HOW CHATBOTS HELP HR MANAGERS IMPROVE EMPLOYEE EXPERIENCE AND REDUCE COST PER CONTACT 作者:Jagan Jami
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    2018年12月24日
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    一起聊聊Chatbot: 使用聊天机器人提升HR工作的7种方法 注:AI实现在人力资源管理中的方法和途径有很多,其中Chatbot是一个连接器,连接user 和 复杂系统的便捷工具。在未来会越来越成熟和受到重视,也会成为行业产品的标配,虽然前路坎坷。   招聘人员被过多的空缺职位所淹没。候选人对他们认为太慢的招聘流程感到沮丧。那么聊天机器人如何帮助您的人力资源团队?本周开始,我最感兴趣的一个会议和主题是人力资源和招聘的聊天机器人的主题。 聊天机器人作为人力资源和招聘工具 首先,让我们定义聊天机器人是什么。来自SHRM:这是一个可以通过文本或语音模拟对话的计算机程序。Chatbots由人工智能(AI)驱动,配备机器学习,可以与人类互动,并且每次互动都变得越来越灵活。你很熟悉像亚马逊的Alexa,Apple的Siri和微软的Cortana这样的机器人助手。如果您曾与其中一个工具进行过互动,那么您就是在与聊天机器人进行交互。 这些工具可以为招聘专业人员提供招聘流程中常见的人工互动 - 接收简历或申请,设置面试时间,进行面试,提供报价,接受可接受的报价以及开始入职流程。简而言之,聊天机器人可以节省时间,加快招聘流程并吸引更多候选人。聊天机器人可以通过七种方式帮助人力资源和招聘,并腾出时间专注于高接触任务。 在人力资源和招聘中使用聊天机器人的7种方法 (1)预约安排。聊天机器人可以让候选人安排电话或面对面的会议(如优面宝)。冗长的面试安排过程会损害您的雇主品牌。这也可能意味着你错过了最好的候选人,因为他们厌倦了等待并接受你的竞争对手的工作。使用日历同步的聊天机器人,候选人可以通过聊天机器人预订他们的访谈。使用日历同步,它可以访问面试小组成员的日历。这意味着访谈将根据他们的实时可用性进行预订。这可以防止双重预订或不得不重新安排,因为不是每个人都在约定的时间免费。 (2)客户服务。对候选人和员工都有。候选人经常提出问题。员工每个月花费数小时搜索基本的公司相关信息。Chatbots可以快速获得他们正在寻找的答案,改善您的候选人体验并提高员工的工作效率和满意度。 聊天机器人尤其适合千禧一代,因为这个群体在很大程度上依赖于移动消息平台和新技术来保持联系。Chatbots对于远程工作且没有面对面访问HR的370万员工也非常有用。因此,由于更好,更快,更容易的沟通形式,将保留更多的人才。 (3)候选人筛选。聊天机器人不仅可以获得潜在的员工信息,还可以进行快速的背景调查,从而有助于筛选过程。即时答案可以延长潜在申请人的时间,因为他们提供即时回复,让潜在的申请人感兴趣。结果,实际完成应用程序的数量将会增加。 通过聊天机器人向潜在申请人提供的答案通常非常准确和完整。这种高准确率可以减少对后续问题的需求。如果没有任何其他问题,这将加快申请人决定是否申请。高准确率是可能的,因为招聘问题通常涵盖非常狭窄的范围,并且大多数问题都很容易预测。因此,您不需要先进的人工智能技术就您的工作和公司提供满意的答案。 (4)入职。当雇用新员工时,入职流程往往是可重复的,新员工提出的许多问题都是可预测的。这同样适用于新员工培训过程的许多部分。 位于波士顿的一家名为Talla的创业公司开发了聊天机器人,旨在帮助新员工加快速度并提高工作效率。该公司正在使用先进的机器学习和自然语言处理技术,以创建比普通机器人更智能的软件。Talla推出了一个原型机器人,用于管理工作场所通信平台Slack上的待办事项列表。到目前为止,已有大约600家公司将聊天机器人添加到他们的Slack频道并正在使用它。 (5)福利登记。一些大型人力资源软件提供商已经在尝试将聊天机器人作为一个新的员工界面,允许他们选择福利,401(k)选项,并注册各种公司计划(如健身房会员或午餐选项)。 人力资源的聊天机器人不会一次性记住所有内容,而是实时回答问题,从而加快员工的决策速度。人力资源团队的聊天机器人创建了一种有效的方法来回答关键问题,例如“我们何时获得报酬?”或“我如何切换牙科医疗服务提供者?” (6)员工沟通。像Overstock.com这样的公司正在为其客户服务员工使用AI聊天机器人。Overstock的聊天机器人被称为“Mila”。除了生病聊天之外,员工还可以使用Mila安排休假,检查他们的日程安排,以及执行过去需要拨打电话或发送电子邮件的各种其他任务。现在公司可以更快地填写时间表并更换工人,最终节省资金。 微软为名为ADbot的员工提供了一个聊天机器人,可以搜索公司目录以获取信息。该公司还致力于在其内部网络上构建机器人,因此员工可以向数字助理询问简单的问题,例如在咖啡馆吃午餐。 (7)培训和发展。使用聊天机器人进行培训是有效的,因为它提供了员工更多的互动参与,而不是坐在标准的培训视频或观看powerpoint演示。 从使用聊天机器人作为生产力工具到使用聊天机器人促进员工学习和发展的演变是很自然的,因为好的聊天机器人可以像朋友和同事一样与学习者交流。学习者不会忽视来自亲朋好友的消息,如果聊天机器人聪明,友好并且为他们的一天增加价值,他们可能不会忽略聊天机器人的消息。 从哪里开始聊天机器人 拥有一个每天提供数百个答案的聊天机器人意味着招聘人员不必写出答案或从潜在申请人那里接听尽可能多的电话。因此,聊天机器人可以腾出宝贵的招聘人员时间来完成更重要的任务。 如果您已经拥有数据来训练机器人,例如公司知识库,员工培训文档,内部服务票据记录和常见问题解答等,那么开始使用聊天机器人是一个简单的过程。获取这些必需品文档并将其与其中一个聊天机器人解决方案配对,您可以立即开始使用。 在决定开始使用人力资源机器人时,考虑围绕信息安全,法律边界,可扩展性和审计日志记录的挑战非常重要。必须考虑的福利登记存在隐私问题,以及候选人数据保护。然后是员工采用的挑战。虽然千禧一代在使用聊天机器人时非常舒服,但是习惯于与人力资源代表进行面对面会谈的员工可能会有些犹豫不决。我们建议逐步推出聊天机器人技术。 作者:Jessica Miller-Merrell 来自AI翻译,仅供传递信息。 原文:7 Ways to Use Chat Bots to Elevate #HR
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    2018年12月15日
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    Spot为人力资源部门启动了聊天机器人,以解决骚扰和歧视问题 文/Megan Rose Dickey Spot,这个让个人能够记录和报告骚扰歧视的聊天机器人,已经为人力资源部门推出了一个工具。该版本使人力资源部门能够管理和跟踪骚扰和歧视的匿名报告,并对这些报告进行跟进。 Spot依靠记忆科学和人工智能来解决工作中的骚扰和歧视。使用聊天机器人,员工可以匿名记录不当行为,人力资源工作人员可以跟进内容,将报告导出为带签名、时间戳的PDF等。当然,如果员工愿意,他们可以选择使用他们的名字。 Spot联合创始人Julia Shaw博士在一份声明中说:“Spot使公司处于建立健康工作文化的最佳位置。” “通过采取循证方法帮助打破报告骚扰和歧视的障碍,Spot允许公司提供及时,透明和无偏见的响应,并减轻骚扰的负面后果。”     以上为AI翻译,内容仅供参考。 原文链接: Spot launches chatbot for HR departments to address harassment and discrimination  
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    2018年10月24日
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    人力资源正在引领向Chatbot 2.0时代转型 人力资源部门是企业聊天机器人的早期采用者之一,使用它们可以更有效地与员工交流互动。员工可以不用向他们的人力资源负责人询问一些基本问题,例如“什么时候是发薪日?”或“我今年剩下多少假期?”他们可以问聊天机器人。支持聊天机器人的机器学习使用户能够使用自然语言命令进行虚拟对话——他们提出一个简单的问题,并在需要时获得简单的答案。现在,这些功能正在不断发展。我们正处于Chatbot 2.0时代的风口浪尖,人工智能(AI)实际上了解了员工的角色和需求,并在用户提出问题之前提供信息。 从招聘到员工培训、建立更好的员工关系,这种演变将提高聊天机器人的胜任能力,从而减轻人力资源专员们所承担的大量耗时耗力的工作。 问题的关键是获得分析和使用HR收集的不断增长的虚拟数据库的能力,这也是推动人力资源专业人士采用聊天机器人和其他人工智能技术的原因。德勤(Deloitte)咨询公司Bersin的研究发现,近40%的公司在人力资源部门使用人工智能。 “人力资源是人工智能的一个很好的发展领域,因为许多人力资源实践都是'亲力亲为',具有文化性质,可以更好地处理数据,”该公司负责人兼创始人乔希·贝尔辛补充道。 考虑聊天机器人为招聘流程节省下时间并提高了效率,人力资源部门将回答招聘人员的问题,安排和举行初步面试,以及背景调查的责任转移给聊天机器人。如果初次面试进展顺利,人力资源专员将接管安排后续的电话或面对面访谈,并进行评估。 随着人工智能变得越来越强大,人力资源聊天机器人正在重新定义企业员工的体验。 人力资源的人工智能机器人将简化和个性化人力资源流程 -——招聘,入职,常见问题解答,员工培训,员工福利,年度审核等。聊天机器人将进行访谈,分析招聘人员的答案,然后分析数据进行预测新员工的可能表现,并就是否应该继续通过招聘渠道提出建议。人力资源部门不需要涉及这个过程,直到聊天机器人创建一份准备进行最后一轮面试的高素质候选人名单。 员工培训计划是人力资源部门整合聊天机器人的另一个核心职责,通常是与其他业务部门携手合作。科勒(Kohler)印度的销售和人力资源团队最近推出了一个销售培训机器人,科勒的团队成员可以通过Facebook Messenger应用程序访问该机器人。如今,它还提供按需产品信息和培训。越多员工使用它,人工智能将越快“学习”个别员工,从而能够更加主动地分享内容。例如,聊天机器人将管理和评估各个销售人员的培训需求。如果发现一名员工正在努力学习特定课程,它将提供有用的信息,而不会强迫员工及其经理安排会议。 当您想到聊天机器人时,您记得的第一件事可能是您最近一次向Siri或Google智能助理询问驾驶路线,或您在智能手机上与您最喜欢的品牌进行的最后互动。自然语言处理(NLP)技术使公司鼓励他们的客户以一种既方便又个性化的方式与他们互动。 您希望为您的员工(也就是您的内部客户)创建相同的体验,尤其是那些已经习惯于全天候访问信息的千禧一代。随着我们进入Chatbot 2.0时代,支​​持AI的聊天机器人将变得更智能,更强大,使人力资源专业人员可以花更少的时间收集和评估数据,并有更多时间采取行动。   注:以上内容由AI翻译,观点仅供参考。 原文链接:HR is Leading the Transition to Chatbot 2.0 Era
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    2018年09月06日
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    e成科推出校招AI面试机器人Chatbot 文/e成君 很多HR朋友在校招季每天要面对大量的毕业生简历,基于此等现状,e成科推出了校招AI面试机器人Chatbot。 Chatbot面试机器人到底是什么?  Chatbot面试机器人,是e成科技历经数年时间研发出来的AI校招工具,结合了AI和大数据,通过人工智能系统记录和分析与应聘者的整个线上讨论过程,评估出面试者的表现情况,从而助力企业加速数字化人才决策进程。   在招聘过程中Chatbot充当AI面试官,智能匹配人才 开启Chatbot面试机器人非常简单,只要大学生们登录校招官网,完成简历投递,并扫描职位后方的二维码,就能直接与e成的Chatbot面试机器人进行初轮面试了。 Chatbot面试机器人会把和大学生面试的整个对话过程记录下来,进行语义解析。它采用的是微信原生的语音识别技术,支持语音对话。基于大学生的语音特征,Chatbot面试机器人将建立个性化的词条语言模型,持续优化识别效果,提高个性化词条识别准确率。而语义解析,是基于AI实现信息提取,通过云计算的精准算法达到筛选目的。在语义解析的过程中,Chatbot面试机器人还增加了面试者情绪、情感等多方面的分析,能够准确地评估出面试者的表现。   Chatbot机器人VS真人面试 智能面试,多维度考查大学生职业能力 校招季,应聘者数量将是平时的好几倍,不分时间不分地点,投递简历。加上HR朋友们没办法全天候守在电脑前筛选简历、通知面试,安排初试,无法一一面试每一个候选人。 Chatbot机器人面试官通过语音对话的方式,从候选人个人素质,沟通能力,团队合作能力,创新能力等方面,多角度提问,从对话的过程中了解候选人的职业能力,实时评估出该面试者是否匹配岗位要求。 不仅如此,Chatbot机器人面试官还可同时面试上千名应届生,极大缩减了公司的招聘成本。   智能性格测评,高效挖掘大学生潜在匹配点 实际面试过程中,同一岗位的应聘者由于学校、专业、成绩等各方面水平基本相差无几,根本无从选择,让HR头痛不已。 e成AI校园招聘解决方案为了解决这个难题,在Chatbot面试机器人中内置了大量专业性格测试题库,通过性格测试来甄别符合企业价值观、符合企业招聘岗位需求的候选人,帮助企业做出最佳的人才匹配。 HR可根据企业需求,自主选择所需要的题目内容,测试候选人的综合素养、综合能力,包括人品、修养、勤奋度、责任感、协作精神等,评估该应届生能否在入职后达到企业期望目标,能否融入团队,给企业带来价值贡献。 测试结束后,测试结果将实时通过可视化结果形式传达给HR和应届生,直观展示应届生的性格特征。 如果应届生条件匹配岗位要求,顺利通过了面试,Chatbot面试机器人会很快安排真人HR的正式面试;如果不匹配,会向应届生推荐其它适合的岗位。   智能雇品,校招初面中建立雇主品牌形象 众所周知,雇主品牌作为企业品牌的一部分,许多求职者也是雇主“产品”的消费者。良好的雇主品牌能传递企业文化和价值观,并吸引符合核心价值观的匹配人才加入企业。在人才选拔初期,HR和应届生深入接触,这个阶段往往是给潜在员工留下良好印象、提升雇主品牌的最佳时机。 然而,大多数企业并没有意识到雇品形象在校园中的影响力,直接导致校招过程中投递量少,无法满足企业的招聘目标;其次,很多应届生直至面试结束,对企业和岗位仍是一知半解。因此,在潜在员工中树立雇主品牌形象,成为了校招过程中不可或缺的一步。 基于此, Chatbot机器面试官提供公司背景、公司文化等信息供面试者阅览,在校招初始阶段,就给潜在员工植入企业雇主品牌形象,让面试者更了解公司的同时提升了雇主品牌形象,吸引更多优秀人才加入。   除此之外,Chatbot面试机器人还具备机器学习能力  Chatbot面试机器人实现以云数据为基础,具有机器学习能力。语料信息库中,存储的不只是产品设计师设定的回答,还有一部分回答是机器在自我训练及学习中逐渐形成的。在和面试者对话的过程中,不仅支持在庞大的语料信息库里抓取原有数据,还可以对有价值的语料信息进行结构性重组,让面试者忘记自己正面对着“机器人”面试官。 从大学生投递简历的那一刻起,Chatbot面试机器人的系统迭代就进入了良性循环,它越符合面试的需求,黏性将越高,获得的校招数据就更多,从而形成一个完美的闭环。 经过Chatbot面试机器人的初步面试,能够识别重复投递的简历以及不同工作岗位的简历,为HR节约面试时间,将HR从大量重复性的、耗时的且毫无成就感的初步面试工作中解放出来。
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    2018年07月06日
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    英文赏析:Will a Chat Bot Be Your Next Learning Coach? By Margie Meacham Eighty percent of major companies expect to be using artificial intelligence by 2020, but their training departments are likely to be the last places you’ll find it. We need to fix that. A recent survey of Millennials revealed that 40 percent of them interact with a chat bot, a program that simulates a human conversation, on a daily basis; another survey indicates that many people prefer chat bots over humans for certain types of customer support transactions. While other industries are already developing AI, the learning industry seems to be lagging behind. It’s pretty hard to implement something you don’t understand, so let’s start there. Artificial Intelligence Artificial intelligence, or AI, is a branch of computer science that aims to create intelligent machines, capable of performing problem-solving, pattern recognition, and learning without explicit programming. AI requires vast amounts of data to create intelligent machines, and Big Data requires intelligent machines to perform the massive calculations necessary to find meaningful patterns and connections. For this reason, you will often find Big Data and AI are employed together and support each other. Big Data “Big Data” refers to data sets that are so voluminous and complex that traditional data processing application software packages are inadequate to deal with them. Big Data challenges include capturing data, data storage, data analysis, search, sharing, transfer, visualization, querying, updating, and information privacy. Big Data analytics examines these massive, varied data sets to uncover hidden patterns, unknown correlations, market trends, customer preferences, and other useful information that drives artificial intelligence. 3 Dimensions of Big Data There are three dimensions to Big Data: velocity, variety, and volume. Velocity Data is coming at us from all directions, and it is coming faster every day. To benefit from Big Data insights, companies must be able to capture, analyze, and use this massive amount of information as quickly as it is coming in. Human beings alone could never keep up with this firehose of information, so Big Data solutions must include strategies to control and keep up with the speed of incoming data. Bring in the smart machines! Variety Consider your own experience as a digital consumer. In a single hour, you may read an email on your PC, send a text on your phone, download a podcast, watch a video, and post a tweet. Each requires different strategies for capture and analysis—and these are only a few examples of the diversity of data available online today. VolumeHere is just a snapshot of the sheer volume of data that came at us every day of 2017: 456,000 tweets on Twitter 50,926 videos viewed on Buzzfeed 3,607,080 Google searches. The amount of data coming from your learning management system (LMS) and performance management software is puny compared to the onslaught coming from social media; but it is part of the Big Data mosaic, and most of us are simply not taking advantage of the information we have readily available. Machine Learning Machine learning is an application of AI that provides systems the ability to automatically learn and improve from experience without being explicitly programmed. Advertisement In other words, machine learning focuses on the development of computer programs that can access large amounts of data and change their behavior or programming based on that information, without human intervention. Uses for machine learning in talent development include: Assess and predict job performance. Predict the competencies that will be needed in 10 years so learners can develop relevant skills today. Provide personalized conversation about new information, performance coaching, or motivation on a 24-hour basis, without the need for a human coach. Identify learner competencies and gaps to make better training and education suggestions that are truly personalized to the individual. Examples of AI in Talent Development Here are just a few examples of education-focused AIs that are already in use. Many early adopters are in the higher education arena, but the ideas work equally well in corporate training or K-12 education. Jill Watson, the virtual teaching assistant at the University of Georgia, communicates with students via email. Virtual tutors can help each learner move at a pace that is right for them. Penn State is using chat bots to help teachers gain confidence handling difficult conversations, like bullying or hate language in class. Think grading essays requires the human touch? Think again! At Stanford, an AI grading system achieved an 81 percent accuracy rate when compared to essays graded by humans. Beware These Beginner Mistakes Because some AI applications are still in the early days on the hype cycle, I interviewed an AI expert at one of my client organizations to find out what common mistakes she sees in chat bot projects led by early adopters. Here’s a summary of her list. Garbage In/Garbage Out (GIGO) Many projects fail because project managers forget to check data quality, or do not have the right approach to identify and resolve these issues. When we analyze incomplete or “dirty” data sets, our AI ends up making decisions and recommendations based on a poor foundation. Apples and Oranges Comparing unrelated data sets or data points will result in inferring relationships or similarities that do not exist. Overly Narrow Focus Some projects are designed to consider one data set without considering other data points that might be crucial for the analysis. For example, a project set up to analyze learner pass/fail rates while ignoring the course completion rate may inflate performance results. Cool but Useless Some AI projects are quick to deliver but fail to make a significant impact on the learner’s everyday experience. Ensure that you have the right strategy to deliver the most value to your learners, and avoid giving them something cool that doesn’t really help them learn. Getting Started My advice is to just get on with it. Make a point of learning something about AI and machine learning every day, always with an eye to how you might be able to use it in your own organization. Here are a few suggestions: Check out datascience.com for a huge list of data science resources. Take this course from Google on Udacity—it’s free, and quite well done. Brainstorm some ideas with colleagues. There are some great ideas here, and even more ideas here. Build a Bot There are dozens of platforms that let you create free chat bots for specific messaging apps without any special skills or coding knowledge. Snatchbot, for example, can be used on Facebook Messenger, Slack, WeChat, Skype, and more. It’s easy to use, and the interface is probably already familiar to many of your users. And Botsify has a variety of bot templates to get you started, including a whole list of education bots. Looking for more do-it-yourself tools? Here’s a nice list from business2community. com. Engage With Colleagues You might be surprised how many of your colleagues are eager to test the waters with a chat bot or other educational AI application. You won’t find them unless you join the conversation. One place to start is by attending the ATD 2018 International Conference & Exposition (for example, Elliott Masie will talk about some innovations changing workplace learning during the session, Learning Trends, Disrupters, and Hype in 2018) or any of our other conferences designed to educate, engage, and inspire you. Will You Be Replaced by a Chat Bot? While there is a vast difference of opinion on how AI is shaping the very near future of work and learning, one thing I know for sure: Those of us who are not part of the disruption will become lost in the dust that the disruptors kick up. I plan on being in front of it   Margie Meacham is an adult learning expert with a master of science in learning technologies and more than 15 years of experience in the field. A self-described “scholar-practitioner,” Margie collaborates with like-minded instructional designers to find practical applications of neuroscience to instructional design.
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    2018年02月19日
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