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大师谈：AI时代的人力资源：未来有很多变化，42%的员工不认为现有的HR能够胜任这一变化！
编者注：这是Josh Bersin 的观察，与HRTechChina年初发布的年度预测基本一致。其中挑战性是我们没有想到的。尤其是HR的角色能否胜任科技带来的竞争优势，帮助组织和员工快速建立这种优势，不少员工和老板不认为目前的HR能够胜任，以及觉得应该调整和改善这个角色。前瞻性的HRTechChina的用户们，你们走在了前列，看到了趋势和变化，接下来让我们一道迎接这个挑战和变化吧！
Josh Bersin在过去的几个月里，我与数十位人力资源主管讨论了他们的人才挑战和转变人力资源的必要性。
公司正在重新设计角色和重新组建团队，努力提高员工的参与度和幸福感，创建新的反馈项目，并重新思考领导力的角色。
但这些挑战中，没有一个比AI人工智能的爆炸性影响更具变革性和破坏性。
在我早期对人工智能的讨论中，我称它为“杀手级应用”，因为它有潜力改变我们所做的一切。今天，人工智能已经渗透到我们的生活中，改变了我们购物、开车、交流和管理健康的方式。随着人工智能的应用不断增长，人们的新想法和投资也在不断增加。(软银刚刚向人工智能投资了1080亿美元)。
但是，尽管许多供应商大肆宣传，人工智能并不是你“买来的”东西。“相反，我们使用的所有技术都嵌入了人工智能。人工智能工具利用数据(你必须有高质量的数据来让人工智能工作)以更智能的方式预测、建议、推荐、告知和回答人们。
现在很多公司都在大力投资人力资源领域。例如，IBM重新设计了其人力资源服务交付策略，利用智能代理帮助员工和经理回答问题，并就角色、职业、薪水和学习做出决策。
联合健康集团正在建立一个图形数据库，该数据库使用人工智能来识别提高生产力和服务质量的机会。
McKesson正在使用人工智能来了解员工关系，并提高多样性和团队效率。
作为人力资源领导者，人工智能将改变我们接触的每一个过程。我们招募、评估、雇佣、培训、开发、支付和调动人员的方式都是由AI人工智能决定的。
例如，上周，我促成了与人力资源高管的一次会议，重点讨论了人力资源业务伙伴角色的变化。这一关键角色正受到AI人工智能驱动的聊天机器人chatbot和智能平台的根本性影响，这些平台使员工和管理者越来越容易直接获得他们需要的信息。
不幸的是，许多人力资源组织没有为未来的变化做好准备。Harris Insights进行的一项全球研究发现，尽管超过80%的美国和英国员工认为拥有人工智能技能将为他们的公司带来竞争优势，但42%的人表示，他们不认为人力资源部门能够执行这一任务(真是一个不好的消息)。
普华永道(PwC)对首席执行官的一项调查发现，63%的受访者正根据新的人工智能技术和劳动力需求，重新考虑人力资源部门的角色。
人力资源部门现在有责任建立信任系统、智能系统，以及更好的预测系统，以帮助人才做出决策。我在商界的老朋友之一里奇•休斯(Rich Hughes)(联合健康集团(United Health Group)人力资源战略主管)正在一个图形数据库中构建一个包含大量员工数据的数据湖，以帮助公司更好地理解、预测和提高客户服务、索赔和其他数十个领域的绩效。摩根大通和其他公司也在做同样的事情——这就是人力资源的发展方向。
为了达到这一目标，我们必须做好准备，应对人力资源所有职能领域以及业务本身的全面中断。在我做分析师的25年里，我目睹了许多革命性的变化。我相信人工智能将是最具影响力的改变。
以上由有道翻译软件完成，感谢中国翻译软件！推荐有道翻译，更地道
原文来自：https://joshbersin.com/2019/07/hr-in-the-age-of-ai-lots-of-change-ahead/
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长篇经典：人力资本分析和AI的四个信任的维度-Josh Bersin
编者注：这是一个长篇的文章，谈AI和People Analytics在工作场所中的几个核心的问题：信任的四个维度：隐私、安全、偏见、人的影响。值得思考！
尤其是HR开始新的数字化时代。请记住，信任是我们今天业务中最重要的事情之一。如果发生不好的事情，你不仅会失去工作，而且对公司声誉的损害可能是巨大的。
原标题：People Analytics and AI in the Workplace: Four Dimensions of Trust
作者：Josh Bersin
以下由AI翻译完成，仅供传递信息，原文请访问文末
AI和People Analytics已经很火了。正如我过去所写的，工作场所已成为一个高度数字化的地方。公司使用调查和反馈工具来获取我们的意见，新工具监控电子邮件和我们的通信网络（ONA），我们捕获有关旅行，位置和移动性的数据，组织现在拥有关于我们的健康，健康和健康的数据。
此外还增加了一个新的数据流，其中包括视频（每个视频会议都可以录制，超过40％的工作面试被录制），音频（记录会议的工具可以感知心情），以及识别面部的图像识别。
在人力资本分析的早期，公司捕获了员工数据，以衡量控制范围，绩效评级分布，继任管道和其他与人才相关的主题。今天，随着所有这些新信息进入工作场所（几乎在工作中点击的任何地方存储在某个地方），人员分析的领域变得非常个性化。
虽然我知道人力资源专业人员认真对待道德和安全工作，但我想指出一些我们需要考虑的道德问题。
数据滥用的风险
首先，让我给你一点动力。虽然您可能会从人力资源软件公司购买一个出色的新员工参与工具或“保留风险预测器”，但这些新系统会带来风险。当您购买系统时，您实际上不知道它是如何工作的，因此它所做出的每一个决定，建议或建议都会成为您组织的问题。
例如，假设您使用Pymetrics，HireVue（编者注：视频面试的工具）或其他高级评估技术来评估求职者。虽然这些供应商努力消除工具中的种族，性别和代际偏见，但如果您实施这些偏见并且候选人起诉您，您的公司应负责任。这种情况一直都在发生。（了解亚马逊如何无意中创建了自己的性别偏见的招聘系统。）
我就遇到过这种事情。多年前我们邀请一名秘书职位的候选人面试，但是我当天不得不离开办公室。候选人来到办公室，我们的办公室经理告诉她我们必须重新安排面试。她立即起诉我们歧视，因为她是受保护阶层的成员。我感觉很糟糕，我们付出了她的时间，但我能看出她的感受。
我要指出的另一个例子。一家公司从他们的HCM系统打开“保留预测器”告诉我，他们的经理看着这些评级，并在看到飞行风险时做各种奇怪的事情。一些管理人员实际上不再与这些人交谈并减少他们在工作中获得的支持，因为我猜他们认为“他们正在考虑离开。”显然，这不是良好的管理，但如果我们不好好利用这些数据，人们可以错误地使用它。
当然，还有其他可能出错的事情。如果您可以访问员工健康数据并使用它来评估或讨论员工的表现，我确信您处于合法危险之中。（我不是律师。）如果您泄漏或无意中发布了员工健康数据，则违反了HIPAA规则。
有很多很多地方可以解决问题。只要看看Facebook，Equifax，万豪以及其他所有认为他们都在保护数据的大公司的情况。人们犯错误; 员工做坏事; 我们必须保护数据，算法和管理行为。
随着人工智能变得越来越普遍，我们不再看到数据，而是看到“轻推”或“推荐”。如果“轻推”在某种程度上有偏见而员工变得心烦意乱怎么办？你知道这个软件是如何运作的吗？你可以回过头来确保它没有根据一些不正确的标准进行区分吗？
最后，如果您是分析师并且自己进行分析，您是否准备好在攻击下捍卫您的调查结果和建议？如果有人挑战您的发现并希望按年龄，性别，种族，甚至地点或季节了解数据 - 您是否已准备好确保其有效和可靠？我知道这是我们可以用统计工具做的事情，但我们必须要小心。
请记住，信任是我们今天业务中最重要的事情之一。如果发生不好的事情，你不仅会失去工作，而且对公司声誉的损害可能是巨大的。
我们应该做什么？
我在这个领域做了很多工作，包括花费相当多的时间与IBM，O'Reilly的人们，当然还要与许多人力资源领导者，人员分析领导者和供应商交谈。为了帮助您通过人员分析了解道德问题，让我提出以下框架。
首先，您使用的数据和算法是否公平？它是否准确反映了您想要的性能或生产率数据，而不排除，区分或无意中偏差结果？这很棘手，我将在下面讨论。从这个框架可以看出，道德有两个方面。
二，数据系统和算法安全吗？我们是否在保护隐私，机密性和安全性？谁有权访问，我们如何审核其在公司中的使用和路径？
这是IT中一个众所周知的问题，但现在我们必须处理人力资源问题。
当您查看这两个维度时，您基本上会发现有四个维度需要信任。
要考虑的第一个道德问题是隐私。如上图所示，Facebook，CVS，雅虎等公司在这里遇到了麻烦。当员工加入您的公司时，他们会授予您收集大量数据的权利，但我们作为雇主无权披露此数据，共享或将其与个人识别的信息相关联。
1.隐私
在GDPR规则中，如果员工要求，组织也必须“忘记”这些数据，因此需要考虑一些重要的业务实践。如果你看一下上面的一些问题，他们都会处理披露和保护问题。谁可以访问这些数据并让这些人接受过隐私规则和程序方面的培训？
在Deloitte，所有顾问都会参加强制性的隐私年度课程，我们的PC被扫描，我们接受培训，不会以可以披露的形式存储任何客户信息。就人力资源而言，我们需要告诉员工我们正在收集哪些数据，并确保他们理解这些数据是用于积极目的的。
虽然我们中的许多人可能会觉得在社交媒体和其他地方分享我们的个人故事很舒服（我个人不这样做），但其他人则更加私密 - 因此即使是内部员工目录也可能存在问题。一家大型科技公司最近告诉我一个关于工程师的故事，该工程师创建了一个内部社交网络，该网络显示了曾在哪个办公室工作的员工以及他们过去的工作。员工们很不高兴“发现”这个网站，因为他们没有事先征求意见，抗议其使用。该员工只是一名试图让公司成为更好工作场所的工程师，不得不关闭系统。
并且捕获的数据量不断增加。例如，L＆D中增长最快的领域之一是虚拟现实（现在称为沉浸式学习）。VR程序捕获所有类型的个人表现数据 - 您的注意力范围，眼球运动以及您应对压力的能力。Pymetrics评估测量您的冒险能力和认知处理。这种类型的数据可能对目的有用（培训，工作适合），但如果不保密，也可能被滥用。
告诉别人您正在做什么，解释您的“选择加入”政策，并确保您为所有员工数据制定了良好的隐私政策。（GDPR规则要求您获得此类同意，并且您还允许员工查看您收集的数据。）
2.安全
隐私的姐妹是安全。数据是否存储和保护在其他人无法找到的地方？您是否拥有密码策略，加密和其他数据保护措施，以便员工无法将数据带回家，将其发送给第三方或意外将其发布到互联网上？这些是所有公司必须处理的IT问题，当我们收到诸如薪资，工作经历，医疗保健数据和其他个人信息等敏感信息时，我们必须妥善保护。
在欧盟，这已成为一项法律。GDPR规则之一是需要创建数据保护官并设计您的系统以进行数据保护。如果发现贵公司在这些地区失效，您可能会被罚款高达收入的2％，这是一个巨大的风险。
3.偏见
我们在People Analytics中遇到的第三个也是最困难的（也是最新的）问题是偏见。无论您是自己分析数据还是从供应商处购买AI工具，我们都必须记住所有算法系统都基于现有数据。如果现有数据存在偏差，则预测和建议将存在偏差。
这是一个非常难以解决的问题，许多组织正在努力解决这个问题。（IBM Research有关于此主题的精彩视频。）例如：
试图评估公平薪酬的系统会将员工与同行进行比较，但可能无法理解种族，地点和年龄等问题
预测保留的系统可能会歧视少数群体或因文化原因离开公司的其他人
评估适合工作的系统可能会使嵌入招聘历史的旧的，有鉴别力的招聘实践制度化
使用组织网络分析来识别绩效的系统可能没有意识到性别或年龄在信任和关系中起着重要作用
预测表现优异者的系统将偏向现有的高评价个人（可能是白人）。
您购买或构建的每个预测分析系统都会内置偏见。（“偏见”一词的意思是“基于过去的影响”，这正是AI试图做的事情。）
您可以采取的减少偏见的最佳方法是监控和培训您的分析系统。换句话说，查看它所做的预测和建议，并检查结果是否有偏差。亚马逊发现其招聘机器人偏向于女性。IBM通过“机器人培训师”不断监控其内部薪酬推荐引擎和在线管理教练（均由Watson提供支持），他们不断调整系统以应对新情况。
我记得几年前一家公司告诉我，中国的薪酬政策效果不佳，中国的工资增幅是美国的两倍。您的系统可能不知道这一点，因此它可能会偏向于中国的加薪或过度偏向美国的加息。这些不一定是不道德的决定，但这种偏见会伤害你的公司。
供应商非常关注这一点。Pymetrics对此非常认真，公司现在开放其算法来减少偏见。其他供应商应该这样做。
当我们巧妙地训练历史数据的算法时，我们在很大程度上只是重复过去。......我们需要做更多，这意味着检查数据中嵌入的偏见。 - 凯茜奥尼尔，“数学毁灭武器”
你能做什么？监控，评估和培训您的数据驱动系统。例如，IBM率先使用人工智能来帮助改善职业发展，管理实践和薪酬。该公司定期审查其基于Watson的人力资源预测员，并培训他们更聪明，更少偏见。（IBM告诉我，他们基于AI的人力资源聊天机器人现在可以在问题答案中提供超过96％的员工满意度。）
可解释，透明或可信的AI
人工智能社区有一个重大的变化，就是让系统“可以解释”。例如，为什么系统会推荐这个工资变化呢？如果您了解预测的原因，您可以更智能地对其进行操作。
4.人的影响力许多供应商正在构建检测AI偏差的工具，包括IBM的偏差检测云服务，来自Pymetrics的Audit AI。麻省理工学院的研究人员现在发布了自动偏置检测 以及 消除AI偏差而不会降低精度的方法。作为人力资源系统的买家，您应该询问这些功能。
信任的第四个维度可能是最重要的。您对捕获此数据的意图是什么？
正如GDPR规则 明确指出的那样，捕获数据以“看看它可能告诉我们什么”是不行的。如果员工认为他们因错误的原因受到监控，那么影响将是负面的。因此，我相信您应该坐下来记录为什么要捕获给定的数据流并清楚地为项目设定目标。Facebook显然没有在他们的业务中做到这一点，他们仍然在恢复声誉受损。
要问的最大问题是：为什么要实施这种特定的分析或AI工具？它会帮助人吗？还是用于监控或秘密进行绩效评估？
大多数供应商都有最好的意图。
Phenom People的新人才体验平台使用AI帮助求职者找到合适的职位空缺，帮助内部求职者找到合适的工作，并帮助聊天机器人向您提出智能问题，以了解您的工作需求。
Glint的新经理Concierge使用AI推荐行为变化和课程，以帮助您成为更好的领导者。ADP的Compass工具和CultureAmp的Zugata也是如此。Humu正在为团队和运营绩效做这件事。
来自IBM的Watson Candidate Assistant使用您的简历来确定您作为求职者的技能，并找到最佳工作，大大提高招聘质量和聘用时间。
EdCast，Valamis，Fuse和Volley正在使用AI推荐学习内容，BetterUp使用AI为您找到最好的教练。
Oracle，Workday和SuccessFactors使用AI来实现许多功能。Oracle HCM建议调整工资，甚至根据您自己的角色和行为自定义您看到的屏幕，从而简化系统本身。
像Spring Health这样的供应商现在使用AI来诊断您的心理健康并推荐正确的提示，辅导员或医生。
事实上，我很清楚所有人力资源技术供应商都在推动人工智能对人们的积极影响。然而，作为买家，我们必须确保我们能够很好地使用它。
举个例子，这里有一些要避免的事情：
不要使用监控数据秘密通知绩效评估。例如，一家金融服务公司使用一种热量和运动检测器来确定谁进入办公室。雅虎着名审查了VPN日志，以了解人们何时在家工作以及何时没有人工作。这类活动会损害员工的信任感，几乎总会导致糟糕的决策。
不得将任何形式的福利数据用于法律允许的任何其他目的。将某些健康数据用于保险定价是合法的：将其用于继任计划，绩效评估或任何其他形式的员工辅导是不合适的。
不要将训练数据（程序性能）用于性能评估。这不仅会降低信任度，还会使您陷入法律危险之中。
不要跨越个人和专业数据之间的界限。如果您正在跟踪员工手机中的数据，请确保您不会授予他人访问个人信息的权限。虽然该设备可能归公司所有，但侵犯隐私会让您陷入困境。
事实上，在大多数大公司中，在开始捕获数据之前应该进行法律审查。您的项目是否符合GDPR指南，HIPAA规则和其他机密性保护？
还要记住，基于AI的调度和工作供应问题也是有风险的工具。例如，万豪公司实施了一个新的系统来安排管家，并结束工会劳资纠纷，因为工人受到不公平对待。该系统正在推动管家疯狂地从一个房间跑到另一个房间。换句话说，它不是为了“帮助人们”，而是为了“帮助公司”。
我可以给出的简单建议是：将您的分析程序专注于对人产生积极影响的策略。如果您正在跟踪人员以衡量工作效率，并且数据将用于改善工作，那么您就会朝着正确的方向前进。如果您使用这些数据来淘汰低绩效企业，那么您可能违反了公司的管理原则。
底线：使用良好的意识，考虑道德是一个“安全”问题
越来越多的公司聘请了“ 首席道德官 ”和其他工作人员来帮助完成这些项目。其他人正在创建“道德使用委员会”，以确保所有分析项目都经过仔细评估。所有这些都是重要的想法。
就像多样性和包容性更像是“安全计划”而不是“培训问题”，数据的道德使用也是如此。最多元化的组织使用指标和委员会来确保他们的D＆I战略得到加强。我们必须在道德使用员工数据方面做同样的事情。
当您启动新的分析程序时，您需要一份需要考虑的问题清单。问问自己“如果这个节目出现在纽约时报的头版上会怎么样？”这会损害公司的声誉吗？
如果答案是肯定的，你需要做更多的功课。
最后，让我们以数据为导向使用消费者体验。暴露大量消费者数据的公司遭受了可怕的打击。
今天，信任是我们拥有的最重要的商业资产之一。认真对待并确保您努力使管理数据驱动朝着正确的方向发展。你会很高兴的。
原文来自：https://joshbersin.com/2019/05/the-ethics-of-ai-and-people-analytics-four-dimensions-of-trust/
再次说明，翻译来自AI，仅供参考学习~
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联合利华如何利用人工智能为其员工提供“公平化”的技能和面向未来的技能
作者：Molly Fleming 转自：marketingweek 以下由AI翻译完成，旨在快速传播资讯，具体可以参考文末的英文。
联合利华(Unilever)正为其员工推出一个在线人才市场，该市场利用人工智能(AI)帮助他们识别新的职业机会和可以提高技能的领域，以求“公平化”学习。
这个被称为FLEX体验的市场使用了初创公司InnerMobility的技术。它的工作方式是让员工建立一个关于他们当前技能和他们希望提高或获得新专长的领域的简介。然后，它使用人工智能来帮助团队识别符合这些目标的跨业务机会，例如，从事将帮助他们获得新经验或专业知识的项目。
联合利华(Unilever)人力资源执行副总裁杰伦•威尔斯(Jeroen Wels)在接受《营销周刊》(Marketing Week)采访时表示:“我们正在努力做的是，在我们所拥有的机遇中创造出彻底的透明度。如果你用人工智能建立一个内部市场，你就能做到这一点，让公司的机会民主化，这样(员工)就能看到什么样的项目可以用来发展他们的技能、兴趣和获得经验。”
他补充道:“(它创造了)一个没有摩擦的环境，因此没有中间人。没有哪个部门经理看不到所有的机会，也没有哪个经纪人看不到所有的机会，而是实时发生在平台上。”
联合利华声称，该公司已经看到了使用该系统的3万名员工的好处，其中包括营销人员。威尔斯举了一个美国品牌经理的例子，他利用该系统在另一个市场寻找经验，目前正在欧洲从事一个创新项目。
“他现在无需离开纽约就能获得国际经验，并能发现这是否适合他，”威尔斯说。
这项服务目前是可选择的，联合利华计划保持这种方式，因为它想“激发人们学习的兴趣”。然而，整个组织的领导人都被要求推广这一工具，并强调其重要性，而联合利华明确表示，其员工必须为未来做好准备。
威尔斯说:“我们认为，不断发展自己具有重要的战略意义，因为在你意识到之前，技能已经过时了。我们组织中的领导们正在传递这样一个信息:‘你有责任让自己的技能与时俱进。’”
他补充称:“我们正进入一个时期，某些工作岗位将消失，一些岗位将重新出现。(这)降低了我们的员工为未来角色转型带来的风险，因此，你实际上是在为人们创造提高技能的机会的同时，创造了生理上的安全。”
联合利华正在逐步扩大该项目的规模，预计到2020年将全面推出。到目前为止，该公司已在营销、金融、it、供应链和研发领域开展业务，联合利华(Unilever)以一种有分寸的方式将其推广开来，以便解决任何问题，并确保其相关性。
他补充道:“我们不会把它作为一个大爆炸技术系统推出，因为如果我们这样做，它肯定会失败。”
联合利华表示，除了帮助员工为未来的工作做好准备之外，该公司还发现，这套系统还有其他意想不到的好处。其中之一是改善对最感兴趣的项目和技能的反馈，这有助于了解其品牌和市场的走向。
Wels解释道:“当我们推出这个平台时，一位非常资深的领导者说‘这将非常有趣，因为你将看到的是哪些项目和技能是最受欢迎的’。这是一个很有见地的观点，因为如果你有一个没有人感兴趣的项目，或者没有可用的技能，这是很有说服力的。
“(从市场营销的角度)如果你的员工不感兴趣，你为什么要启动一个项目?”这是你可以免费得到的第一方消费者反馈。”
原文来自：https://www.marketingweek.com/how-unilever-is-using-ai-to-democratise-upskilling-and-future-proof-its-employees/
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【来稿】企业应该如何为科技领域女性连接更多机会？
作者：来稿 ——文章版权归原作者所有，经授权刊登，未经许可，请勿转载
在很多人的“刻板印象”里，女性在数理化方面似乎存在“天然的”弱势。但这并不是事实。根据领英今年发布的《中国新兴职业报告》，数据分析师这个职业的女性从业者增长率超过了男性16个百分点。无论是为世界上第一台现代电子计算机ENIAC（埃尼亚克）成功运行做出贡献的女程序员；还是发明了“跳频技术”，为CDMA、Wi-Fi等技术奠定了基础的Hedy Lamarr，女性的身影很早就活跃在STEM (Science, Technology, Engineering, Math) 领域。
图注：服务于世界第一台计算机连接和调试工作的女性程序员Kathleen McNulty, Frances Bilas, Betty Jean Jennings, Ruth Lichterman, Elizabeth Snyder和 Marlyn Wescoff.
70年以来，女性在STEM领域的职业化发展取得了缓慢但显著的变化。从女性在科技领域的“隐身”，到开始进入原本由男性主导的专业领域，社会一直在不断进步。根据领英的数据科学家Rachel Bowley在2018年发表的博客《全球女性职场进步洞察》(A Snapshot of Progress Among Women in the Workforce), 女性测试开发工程师的就业人数取得了高达240%+的增长，比其他任何行业的变化都更为显著。
与此同时，女性在STEM领域的发展仍存在一些问题，比如男女职业机会平等问题、行业女性占比问题等等。截止2018年，STEM领域里，女性软件开发师占比只是20%，而且在硬件网络行业中女性机会涨幅缓慢。这些既是问题，也是可以更进一步提升女性在STEM领域职业发展的机会领域。
近期，领英人力资源负责人张竞义参加MWC上海的Women4Tech论坛时提到，作为全球性的职场社交平台，领英始终将“人才”置于首位，致力于为科技行业的女性谋求更多的平等机会。而作为领英的人力资源管理者，她经常会被问到对于STEM领域女性从业者的现状有什么看法和建议，以及企业应该如何在招聘流程中促进两性机会平等，吸引并客观评估多元的候选人。
图注：领英人力资源负责人张竞义在MWC上海Women4Tech论坛上的演讲“How To Improve Gender Balance In Technology Sector”
张竞义认为，招聘者首先要打破“刻板印象”，认识到女性在科技领域的独特优势。以数据分析师为例，它要求在读懂数据的同时与现实关联，给出洞察和思考，女性有一些独有的优势，比如同理心、较强的责任感和细节感，更具竞争力。招聘者需要经过专业培训，避免在招聘启事、面试环节使用无意识的、带有偏见的语言。
其次，招聘者需要了解女性求职特征。2019年初，基于领英全球大数据和调研发布的《性别洞察报告》(Gender Insights Report)指出，即使招聘者完全没有性别偏见，但细节和隐藏因素都使得雇主会错过优质的女性候选人。比如，当面对“职位描述”，女性申请者通常会认真研究职位要求，确认自己100%符合职位描述时才考虑申请，但是男性申请者在确认有60%的条件满足后，就会投递简历了。这意味着招聘者在制定招聘要求时考虑要全面，以开放性的思维来判断哪些是“硬性指标”，哪些是加分项的“软性技能”。
图注：领英《2019年性别洞察报告》(Gender Insights Report)
第三，感谢科技的发展，让招聘者有从技术手段降低性别偏见的可能。领英引进Pymetrics测评机制，通过AI技术提升候选人体验，其中性别是被完全隐去的信息。领英全球工程副总裁Maria Zhang (张仁辉)也提到在技术上还有更多保证性别平等的算法。比如，常规上，一个招聘者只看男性简历，而搜索结果“读取”到这个偏好，就会持续推送更多的男性候选人。这个结果不是领英提倡的，领英认为多元化的劳动力市场尤为重要，它的算法会把符合这个招聘者开放职位的要求的全部女性都推送给他，起码给招聘者一个机会去接受多元化。
长久以来，“职场天花板”、“家庭职场难两全”等围绕女性职场的热门话题已经说了太久，或多或少都显得女性非常“弱势”。面对“弱势”，用领英全球数据科学负责人许亚的话来说，“当你设定好目标，你必须矢志不渝，相信自己，包括克服你自己的弱势。”Maria也有同样的建议，她曾经在初入职场时，用了一段时间才意识到，没有必要为了融入男性工程师为主的环境刻意改变自己，“职场天花板依然存在，但是不要退却，勇敢去拼搏才会争取到更多可能。真正有一技之长的人，身边的人不会在乎你的性别，他们看到的是你的闪光之处，你总是会受到瞩目并且找到出路。”
领英中国在男女职业机会平等方面有非常亮眼的表现 —— 全体员工中有58%的女性职员，而在经理级别以上的员工里，女性占比也已经超过半数。垂直到工程师团队，领英有超过40%的成员为女性工程师，她们都是Women in Tech的成员。就在今年，领英还将Women in Tech旗下的[IN]vest培训项目引入亚太，致力于培养工程师团队中女性的卓越领导力。
同时，领英内部还有多项企划，赋能全体女性员工，助力她们发展转型。在领英全球的员工联合社团中，最大的组织即为Women at LinkedIn（W@LI），鼓励女性员工激发潜能、追求卓越；领英还为优秀女性提供EmpowerIn等培训计划，帮助她们发展领导力。新一年度的Women at LinkedIn志愿者招募计划也在中国办公室启动，已有近20名员工申请成为该项员工联合社团负责人。领英的员工都非常积极地参与到“追求更好的自己”的进程中，具有珍贵的“主人翁意识”。作为一名人力资源从业者，张竞义表示，领英期待能在未来为更多STEM领域的女性连接机会。在她们追求职业发展、实现自我价值的路上，领英能做的还有很多。
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【澳大利亚】基于云计算的人力资源初创公司Employment Hero，完成1500万美元的C轮融资，总部位于悉尼
作者：Mars W. Mosqueda Jr. 来源：dealstreetasia 以下由AI翻译完成，旨在快速传播资讯，具体可以参考文末的英文。
总部位于悉尼的Employment Hero是一家基于云计算的人力资源、薪资和福利的初创公司。该公司周一宣布，在由就业市场SEEK牵头的C轮融资中，已融资2200万澳元(合1500万美元)。最新一轮融资也得到了澳大利亚风险投资公司OneVentures和AirTree Ventures的支持。
OneVentures是这家初创公司的长期投资者。去年3月，该公司与SEEK共同牵头了800万澳元(合620万美元)的B轮融资。在一份声明中，Employment Hero表示，新的资金将使其继续建立和扩大其新的WorkLife Passport产品。该服务将使员工在整个职业生涯中通过该平台无缝地分享他们的入职信息。
Employment Hero还将与SEEK的广阔市场开展战略整合，与该团队密切合作，为小型企业创造“更全面的就业管理体验”。
根据这家初创公司的数据，在澳大利亚，约97%的雇主雇员人数不足200人，而且基本上无法获得简化人事管理流程的工具，也无法为员工提供更有意义的福利。
Employment Hero的联合创始人兼首席执行官本·汤普森(Ben Thompson)表示:“这次筹资是一个绝佳的机会，可以看到Employment Hero的目标得到实现，实现我们的使命，让就业变得更容易，让每个人都能得到更多回报。”
这家初创公司成立于2014年，提供在线人力资源(HR)软件，将工资、员工福利和退休、就业合同和会计等功能整合到一个名为“就业管理平台”(Employment Management Platform)的单一web应用程序中。
过去12个月，该公司的经常性收入翻了一番，到今年年底，员工总数将从134人增至162人。
该公司计划进军国际市场，最初的重点是新西兰、东南亚、英国和爱尔兰。汤普森补充说:“我们不仅希望帮助我们现有的业务在国际上增长，而且我们希望开始支持那些从澳大利亚之外接近我们的业务。”
SEEK是本轮融资的主要投资者，是一家在澳洲证券交易所(ASX)上市的在线就业市场的创造者和运营商。它雇佣了6000多名员工，市值接近60亿澳元(46亿美元)。SEEK负责企业发展的董事总经理罗尼•芬克(Ronnie Fink)表示，增加对Employment Hero的投资，反映出该公司“对Employment Hero的价值主张和强大的管理团队充满信心”。
以上由AI翻译完成，仅供参考。
原文来自：https://www.dealstreetasia.com/stories/employment-hero-seriesc-seek-143582/
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【美国】人工智能工具供应商Pryon获得2000万美元融资用于自动化企业工作负载
文/KYLE WIGGERS
Pryon是位于北卡罗来纳州罗利的人工智能工具企业的供应商，今天宣布，它与Revolution的Rise of the Rest Seed Fund合作，在A轮融资中获得了2000万美元，Breyer Capital和Digital Alpha的参与顾问。资本注入紧随2018年11月450万美元的种子轮，首席执行官Igor Jablokov表示，它将用于进一步发展Pryon的核心产品，发展其财富500强客户名单，并发展战略合作伙伴关系。
Jablokov补充说：“组织有机会通过让员工掌握AI的力量来改变他们的工作场所。” “我们填补了实施困难且成本高昂的新兴技术与专为简单的基于规则的服务而设计的现有产品之间的市场空间。”
有了Pryon，Jablokov - 曾担任IBM Watson团队的项目总监，之前创建了Yap，这是一项服务，提供由亚马逊于2011年9月收购的基于云的语音转文本- 旨在设计一个“结合了人和机器。“
这是趋势。埃森哲报告称，人工智能有可能将生产率提高40％或更多，并将盈利能力平均提高38％。此外，在德勤最近的一项调查中，42％的高管表示他们认为人工智能将在两年内变得“至关重要”，这得益于自然语言处理、机器学习、深度学习和计算机视觉的进步。而Gartner的预测，到2022年，决策支持和增强技术将占44％ -价值大约1.72万$ -全球AI的商业价值。
Pryon的方法利用AI通过上下文感知，自然语言和其他技术在各个频道上协调信息。它使员工能够与基于语音的代理进行交互，该代理可以从不同的应用程序和数据管道中检索答案和文档，并且由于它采用模块化设计，因此公司可以根据需要添加功能。
普莱恩已经获得了关注。其令人印象深刻的客户名单包括AT＆T，Chick-fil-A，Cox，Delta，Georgia-Pacific，Georgia Power Foundation，Goldman Sachs，Intercontinental Exchange（ICE），Invesco，Home Depot，UPS以及其他几家财富500强企业。
“第三波技术将为愿意并且能够创新的企业带来巨大机遇，”美国在线前首席执行官兼革命主席史蒂夫凯斯说。“Pryon正在提供解决方案，使员工和企业能够应对下一波技术进步带来的挑战。它们是成功在硅谷以外建立颠覆性技术的公司的另一个很好的例子。“
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：https://venturebeat.com/2019/06/11/pryon-20-million-series-a/
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AI可以提高员工满意度的3种方式
文/ Sushman Biswas
员工满意度是参与文化的基石。我们研究了AI可以帮助组织提高员工工作满意度的三种方式。
人工智能有助于组织自动化和优化流程以提高生产力。然而，超越生产力，人工智能在工作场所的主要应用之一也是预测和改善员工满意度策略的结果。
什么是员工满意度？
虽然员工满意度和参与度可能看起来像表面上的类似概念，但实际上，员工满意度是组织构建和执行其参与策略的基础。员工满意度可以定义为员工幸福感或对工作和工作场所满意度的衡量标准。员工满意度对于限制营业额和流失至关重要，但不一定是高绩效或参与度的指标。员工满意度策略管理员工的基本需求和关注点，是员工敬业度的基石。
在建立公司士气方面，员工满意度可能是最重要的因素。换句话说，员工满意度是建立高绩效文化的关键。
那么，让我们来看看组织如何使用人工智能来提高员工满意度并提高员工保留率。
AI可以提高员工满意度的3种方式
1.协作和灵活工作
毫无疑问，员工的幸福感与他们对生活的控制感有关。各组织最近的趋势强调了这一点，这些组织为员工提供灵活的工作选择，以适应他们的个人生活，愿望和目标。虽然大多数组织可以访问从电子邮件到Slack等消息传递应用程序的大量数字协作工具，但由于这些工具的复杂性以及彼此之间缺乏集成，协作往往会令人沮丧。
输入人工智能（AI）。AI使跨地域的团队可以无缝连接和协作。想象一下，通过智能虚拟助手自动化会议安排或记录会议记录。AI还简化了文档共享，可访问性和跨功能协作。今天，我们拥有协作工具，其中包括面部识别，转录，增强视频和屏幕共享功能等功能，可加速决策制定，简化工作流程并提高工作效率。除此之外，随着年轻员工进入组织，人工智能可以帮助提供差异化的员工体验，推动实时沟通和协作，提高员工满意度。
2.社会化
工作场所关系对员工满意度和福祉至关重要。作为人类，我们渴望与工作场所中的其他人建立联系和联系。对于将大部分时间花在工作上的员工而言，与同事建立积极的关系是管理压力，提高生产力和整体满意度的关键。人工智能可以通过智能推动，指导计划和透明反馈来增强工作中的社会关系。响应的电子邮件建议现在已成为主流（Gmail提示），但是，当这些提示可用于其他通信工具和应用程序时，员工沟通得到改善，并为长期关系铺平了道路。AI在员工认可方面也支持这种社会联系，培养归属感。当员工在情感上投入到同事的成功中时，他们就会发挥内在动力，更好地表现并保持对组织的忠诚。对于希望改善工作场所文化的组织，人工智能驱动的反馈技术可帮助组织衡量员工满意度并确定改进领域。长期，100个问题的调查可能不是衡量员工满意度和参与度的最佳方法。通过利用人工智能和自然语言处理（NLP）的强大功能，雇主可以轻松破译成千上万的员工评论，以揭示他们对工作和工作场所的主要担忧和担忧。基于这些见解，雇主可以制定全面的员工满意度策略来解决痛点。
3.改善工作场所健康
随着我们在工作中花费更长时间，身心健康成为全球组织关注的一个主要问题。许多基于AI的企业福利解决方案允许雇主在工作场所促进员工健康。智能可穿戴设备，个性化福利建议和预测分析正在改变员工与福利产品互动的方式。
人工智能提供个性化的微调，帮助员工积极改变生活方式，如更频繁地锻炼，减少不健康的习惯，减轻压力。健康的员工让员工快乐。
随着人工智能在工作场所的到来，雇主终于可以进入可以应用大量和大量员工数据的阶段，采取积极主动的措施来提高员工满意度并建立参与文化。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：3 Ways AI can Improve Employee Satisfaction
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AI
人工智能可以帮助重新设计员工敬业度的4种方式
文/ Puja Lalwani
人力资源专业人士正在努力避免盖洛普所谓的“员工敬业度危机”，并取得了有限的成功。然而，人工智能（AI）在员工参与中的应用可以帮助弥合组织现在注意到的脱离差距。我们研究了人工智能和人力资源组合可用于重新设计员工敬业度的四种方式。
人力资源专业人士正在努力避免盖洛普所谓的“员工敬业度危机”，并取得了有限的成功。然而，人工智能（AI）在员工参与中的应用可以帮助弥合组织现在注意到的脱离差距。我们研究了人工智能和人力资源组合可用于重新设计员工敬业度的四种方式。
让员工敬业度的是什么？人力资源专业人员可以提供不同的定义。这些定义的一个共同特点是，敬业的员工充满热情和热情，愿意加倍努力以启动变革并为组织的发展做出贡献。他们为自己的工作分配意义和目的，并依靠这些工作来实现自己的目标。
在大多数情况下，人力资源与员工的互动仅限于绩效评估和其他与流程相关的查询。可能只有通过这些最小的互动，他们才能收集有关员工脱离的见解。然而，与此同时，脱离的员工的问题和消极的心态已经对组织产生了不利影响。很明显，偶尔收集员工敬业度数据并不是有用的，人力资源部门需要找到一种实时解决这个问题的方法。在这种情况下，人工智能（AI）可以作为人力资源部门真正实现人性化并使员工参与其中所需的生产工具。
AI可以为员工敬业度做些什么？
从帮助员工处理入职流程到处理他们的记录直到他们退出组织，AI已准备好帮助员工敬业度调查并帮助HR留住有价值的人才。 对于现场和远程员工而言，AI可以通过以下四种方式为重新参与和简化员工之旅创造积极的员工体验铺平道路：
1.人工智能聊天机器人可以改善入职体验
什么会更好？让员工在三天的时间内阅读整本公司手册，或者让他们在需要时自由查找信息？人工智能的聊天机器人可以在这些领域提供帮助。“我在哪里可以找到急救箱？”“公司迟到的政策是什么？”这些是员工可以问他们的聊天助理的一些问题。
与人力资源技术专家，Insticator的首席执行官兼创始人Zack Dugow一起提到如何在Insticator上使用AI进行入职：“我们使用名为DiSC的人格测试系统。这使我们能够看到某人的自然倾向是否需要更高级别的积分（如果他们是D作为例子）或者他们是否需要所有细节（如果他们是C作为例子）。您可以获取这些数据并自动调整您的员工入职体验，以适应个人的实力。（如果他们是C，请让他们立即访问所有数据，如果他们是'我'，请让他们通过这些信息。）您可以根据他们的个人资料编写哪些入职任务，并使用像TINYpulse这样的系统可以让员工反馈，让您的团队获得入职培训。“
2. AI可以实时捕获员工的日常体验
员工感觉如何？他们对公司有什么看法？他们在与同事的谈话中使用了什么样的表情符号？通过情绪分析，人工智能可以提供对员工总体情绪，他们对工作流程的满意度以及他们与团队和经理的关系的见解。事实上，人工智能可以标志着员工在工作场所面临的最小挑战。
为此，AI还可用于收集员工脉搏调查的见解。由于脉搏调查可以更频繁地进行，因此可以定期跟踪员工情绪。因此，一旦出现问题，解决问题的可能性就会高得多。人工智能可以为员工的行为模式提供人力资源预测洞察，包括员工的退出倾向/愿望。然后，人力资源部门可以创建个性化的响应，通过丰富个人员工的参与来预防此类事件 感到更有价值的员工是最有动力去掌控自己的工作并帮助公司繁荣发展的员工。
3. AI可以改善团队协作
在这个领域，人工智能可以让管理层摆脱因组建高效协作的团队而产生的决策疲劳。使用从绩效和情绪分析中收集的员工数据，AI可以根据相似的值推荐哪些员工能够最好地合作，以实现预期的结果。
团队协作通常还涉及（有时是不必要的）会议。花时间试图与同事匹配时间来建立会议可能会导致大量的非生产性。生产力下降最终会导致参与度下降。AI可以介入并成为智能经理，根据日历可用性为员工设置会议，同时根据他们的专业知识建议邀请参加会议的人员，以改善其结果。这种以流程为导向的任务的授权可以让员工从事有意义的，富有成效的工作，从而提高参与度。
4.人工智能可以及时学习和发展，让员工参与进来
促进员工敬业度的另一个因素是组织为专业发展和在公司中获得领导职位而提供的学习和发展计划。通过使用预测分析，AI可以识别最有可能填补这些领导职位的员工，同时识别感到脱离的风险员工。然后，可以向这些员工推荐他们必须完成的必要学习，然后才能获得领导职位。课程也可以通过AI聊天机器人按照员工的方便提供。
结论
最近的研究表明，员工敬业度是全球人力资源面临的最大挑战之一，现在没有比现在更好的时间将人力资源的力量整合到人力资源流程中，以便与员工建立联系，获得他们的反馈，并利用这些反馈来创造有意义的员工敬业度策略，将为未来带来好处。
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原文链接：AI可以帮助重新设计员工参与的4种方法
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AI
AI支持下的候选人筛选软件的4个要点
文/ Chiradeep BasuMallick
在AI的支持下，候选筛选软件可以使用反馈，社交媒体和HRIS数据来变得更聪明。我们分享了下一代候选人筛选解决方案的四个基本要素，并讨论了AI如何在招聘现代企业中发挥关键作用。
候选人筛选是招聘过程中不可或缺的一部分，今天它不仅限于背景筛选。在当前的商业生态系统中，高质量的招聘取决于严格的筛选能力，包括就业验证，教育资格和技能测试。筛选的定义也在不断发展，现在包含了一个广泛的清单。
人工智能或人工智能可以帮助招聘人员解决整个范例，根据不同的参数评估候选人资料，以确保有效和以结果为重点的招聘。
人工智能在候选人筛选中的应用
“自动人工智能系统可以比人类更快地查看简历并标记可能感兴趣的简历，” InfoMart创始人兼首席远见官Tammy Cohen说。AI会将简历，人员编制机构数据库，在线求职板和社交媒体中存储的所有数据用于帮助列出最合适的申请人。
“像Ideal这样的公司使用人工智能，只寻找硬技能和资格经验。它确定哪些候选人最适合这份工作，而不是曾经看过他们居住的地方或确定他们的年龄。另一个系统--Avrio--根据他们的证书判断候选人，然后根据他们符合所提供标准的程度给他们一个分数，”Tammy补充道。
更重要的是，人工智能还可以帮助挖掘被动候选人，扩大人才库。那么AI驱动的候选筛选软件必须提供哪些基本要素？让我们更详细地看一下。
1.与HCM /招聘系统的整合
招聘团队从各种渠道涌入数据。在全数字化人力资源生态系统中，很难处理和分析所有这些不同的数据流。基于AI的候选筛选软件应该能够轻松地与现有的HR平台集成，从HRIS到ATS系统，甚至是入职和离职工具。
这将使雇主真实地了解候选人的进入情况，他们在组织中的潜力以及基于历史记录的保留/减员可能性。
集成也可以由开放API提供支持，这种方法正在迅速普及，允许雇主以很小的成本链接多个系统。
“人才采购系统历来是雇主的单一来源解决方案，决定了价格和供应商的选择，并限制了随着业务需求的发展而推进或转向新技术的能力，”科恩说。根据他的说法，简单的API实际上是“改变游戏”，让企业免于老化系统，因为改变成本很高。
2.会话界面和聊天机器人
AI允许候选筛选软件超越简单的关键字匹配。雇主可以通过内置的扫描和过滤机制几乎立即识别合格的候选人，以实时对每个候选人进行排名。这是由基于人工智能的聊天机器人提供支持，作为1级'红娘'，从候选人收集基本数据，回答查询，并为招聘人员创建相关申请人名单。
它的作用是，它允许招聘团队实现100％的筛选覆盖率，这在很大程度上是手动无法实现的。
3.仪表板和报告
最有用的基于人工智能的候选人筛选软件将告知招聘人员，而不是将他们与在幕后操作的无数功能混淆。
为了实现这一目标，拥有多层仪表板和报告功能非常重要。实时自动收报机可以突出候选人与公司的互动，即使他们登录、回答问题和生成信息。历史仪表板将所有这些整理成一个视觉丰富且易于理解的格式，以备日后阅读。
4.主动合规并关注数据安全
重要的是要记住，如果没有人为干预，AI技术就无法独立运作。如果公司的招聘偏好倾向于偏见，那么基于人工智能的候选人筛选软件也将了解这些细微差别。
就在几个月前，当亚马逊公布人工智能招聘原型使性别偏见长期存在时，亚马逊因所有错误的原因成为头条新闻。根据过去对技术雇员（男性主导的领域）的偏好，它对筛选新候选人带来了类似的偏见。
因此，必须主动“教授”人工智能解决方案，使其符合外部法规和内部组织协议。“人力资源领导人在整个招聘过程中与人工智能合作至关重要，而不是依靠它来解决制度偏见。人工智能正在为工作场所中的数据和新分析技术的使用创造无限机会，这就是为什么它们必须在道德上得到充分利用和实施，”Infor HCM科学应用副总裁Jill Strange 说。这个对话不可避免地延伸到申请人数据的挖掘和使用。
现代求职者（特别是千禧一代）要求改进对他们提供的数据使用的控制和可见性。2018年的GDPR授权强化了这一点，要求企业在利用个人信息之前获得同意。基于人工智能的候选人筛选软件也不例外，人力资源技术供应商正在竞相实现合规性。
结论
人工智能创新正在改变人力资源经理如何查看，选择和操作候选人筛选软件。这样做的好处是多方面的; 招聘人员不必筛选拥挤的就业市场或无休止的候选人名单。申请人自动入围，招聘团队只需要分配战略工作来帮助2级筛选。“这有助于创造一个更公平的招聘流程，同时仍然确定哪些候选人最适合，”科恩总结道。
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原文链接：4 Essentials of an AI-Powered Candidate Screening Software
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AI
投资AI的未来
文/Kriti Sharma
最近的一个周六上午，我和一群小学生谈论人工智能。他们中的许多人以前从未编写过代码，更不用说听说过人工智能了。在会议期间，有一项练习要求他们提出关于如何在现实世界中使用人工智能的想法。我被孩子们创造人工智能解决方案的真正兴趣所打动，这些解决方案将帮助人们，而不是分裂他们。离开教室时，我对创新的未来重拾信心——特别是如果工业界能够将以技术为重点的职业机会扩展到来自不同背景和具有新视角的人身上的话。
从言辞转向行动
正如该员工和公众对谷歌项目Maven的反应所表明的那样，世界上对道德人工智能的需求是真实的、即时的、必要的，以确保与技术的交互实际上能够降低潜在风险，帮助人们并改进工作。工业面临的一个关键挑战是，如何让全球对话从人工智能对人类就业和安全的威胁，转向将人工智能作为人类智慧的道德补充加以巩固。简而言之，企业需要诚实地面对人工智能对全球经济的影响，同时透明地解决公众对该技术的担忧。
今天的数字扫盲机会大多存在于常规教育领域之外。一些项目表现为孩子们或已经对技术感兴趣的早期职业雇员所追求的课外机会——以及能够花钱学习新技能的职位。这些选修课程帮助年轻一代采用必要的计算思维和更广泛的解决问题、分析和创造性技能，这些技能是使用人工智能和其他新兴技术所必需的。这正是为什么他们需要让更多的人接触到他们。
企业还需要对技术和开发人员队伍进行积极的再培训，以缩小数字技能差距，使开发该技术的人才库多样化，并提高人工智能的道德素养。具体来说，商业领袖需要用工具、数据和空间赋予高管和人力资源权力，以理解以道德方式与人工智能合作所需的不断发展的技能集。
企业应该批判性地思考如何向现有员工和未来员工传达与人工智能合作的巨大潜力和令人兴奋的机遇。最重要的是，人工智能领导者需要呼吁全球行业和各国政府将道德实践纳入各级员工的培训中，并在做出承诺后让他们负起责任。
定义行业在帮助人们理解AI方面的作用
短期内，企业应优先与公共部门合作伙伴建立工作关系，并投资支持数字教育的社区学校项目。毕竟，对于未来10年将进入职场的年轻一代——其中许多人现在出生在一个数字化的本土世界——的成功教育，工业界有着很大的利害关系。
另一方面，年轻人正处于一个独特的位置，可以从目前从事技术和人工智能工作的专家、开发人员和志愿者提供的面对面指导中获得新技能。教不同的群体编写代码并将他们介绍给人工智能有助于解决工业上的一些即时人才需求，但社会也需要为人们提供普遍可用的数据和适应能力，以培训他们与人工智能共享未来。
事实上，传统的办公技能——甚至软件编程技能——将需要进化，以便人们成功地、可持续地实现与人工智能在工作场所的共存。像Infosys这样的公司已经承诺在自动化的道路上对不同领域的数百万工人进行再培训。LinkedIn成立了一个内部人工智能学院，面向开发人员、工程师和技术人员，帮助他们为自动化的未来重新设计工具。总的来说，企业应该投资的是让新一代的人从第一天开始就对追求科技职业的人感兴趣并且鼓励他们把其他的人带进这个行业。
我的公司在2018年初开始致力于教授年轻一代人工智能知识。该项目的早期工作揭示了两件关键的事情:年轻人专注于构建人工智能的积极应用，他们以开放的心态学习有道德的人工智能。业界目前为具备数字技能的人提供装备的运动，完全集中在编码上——完全排除了非编码人员和创造性思维，而这些人需要推进不断学习，最终实现自我编码的技术，比如人工智能。这就是为什么这个项目的课程要远远超过如何开发人工智能所需的数字技能以及围绕"软技能"的中心
通过技能和包容性来装备后代
从本质上说，人工智能扫盲项目应该教会年轻人如何培养同情心等特质，指导人们如何与人互动，以及他们在不久的将来如何使用人工智能等自动化技术。然而，为了让来自不同背景的人们真正享受到计算机和人工智能培训的机会，行业应该寻找可接近的途径，让更多的人了解人工智能驱动的新兴创新，并为他们提供从事技术职业所需的技能。毕竟，实现业务多元化、让员工为技术驱动的未来做好准备，以及向创新灌输道德观念，都需要尽可能多的人参与。在这三条战线上取得进展将使社会获益匪浅。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接： Invest in AI’s ethical future
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