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提升生产力
员工学习与发展解决方案提供商ProProfs收购人力资源与绩效目标管理软件PeopleGoal
员工学习与发展解决方案的领先提供商 ProProfs 宣布收购 PeopleGoal 绩效管理软件，该软件是著名的人力资源解决方案，可帮助企业简化绩效管理、提高员工参与度并实现 3 倍的生产力提升。
这次战略性收购使 ProProfs 的服务范围从在线学习和培训扩展到人力资源管理的整体方法。PeopleGoal强大的平台补充了ProProfs现有的人力资源管理工具套件，例如广受欢迎的员工学习与发展LMS ProProfs Training Maker，为企业优化员工队伍提供了全面的解决方案。
PeopleGoal 高度可定制的平台使企业能够根据自己的独特需求定制人力资源工作流程。PeopleGoal 具有 OKR 和 SMART 目标设定、360 度反馈、自动绩效考核和可定制的员工调查等功能，可帮助企业培养持续改进和成长的文化。
“ProProfs首席执行官Sameer Bhatia表示："通过收购PeopleGoal绩效管理软件，ProProfs现在可以为客户提供完整的人力资本优化解决方案。“PeopleGoal软件为我们现有的员工培训和发展工具增添了强大的绩效管理和参与功能，为企业提供了一站式打造高绩效团队所需的一切。”
PeopleGoal由Nikolaos Lygkonis和James Strickland于2014年创立，其诞生源于摆脱僵化的人力资源解决方案的愿望。Nikolaos 曾在安永会计师事务所从事绩效改进咨询工作，他与技术专家 James 合作开发了一个真正灵活的平台。经过近 10 年的发展，PeopleGoal 已成为最灵活的人力资源软件，允许自定义工作流程，帮助全球企业简化绩效考核、提高员工敬业度并推动生产力的提高。通过使用 PeopleGoal 工具和服务来管理员工目标、参与度和绩效，企业的生产力提高了 3 倍。
“PeopleGoal 的联合创始人 Nikolaos Lygkonis 说："这是一个创造更强大解决方案的绝佳机会。“与ProProfs的员工培训工具相结合，PeopleGoal可以提供一套完整的员工发展方法，帮助企业提供技能培训和绩效管理工具，从而建立一支真正优化的员工队伍。
此次收购体现了 ProProfs 通过创新在线工具增强企业能力的愿景。ProProfs的其他收购包括WebinarNinja（2024年）、Picreel（2021年）、Qualaroo（2020年）、BIGContacts（2020年）、Project Bubble（2016年）、HelpIQ（2015年）和Live2Support（2015年）。PeopleGoal的加入巩固了ProProfs作为综合人力资源解决方案领先供应商的地位。
ProProfs很荣幸PeopleGoal成为ProProfs人力资源优化工具家族的 “永久之家”。
关于ProProfs
ProProfs是一家领先的基于云的SaaS公司，总部位于加利福尼亚州圣莫尼卡。ProProfs拥有100多万页70多种语言的内容，是全球领先的在线培训和评估平台，拥有全球最大的专业测试和测验库。ProProfs 产品包括在线培训、测验、调查、知识库、即时聊天、项目管理、客户关系管理等。ProProfs 使用户能够更好地工作，获得更聪明的员工，创造更快乐的客户。
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提升生产力
ServiceNow扩展生成式AI功能，旨在提高生产率
全球数字工作流程公司ServiceNow宣布扩展人工智能生成功能、案例摘要和文本转代码功能，以提高速度、生产力和客户价值。这两项功能由ServiceNow专有的大型语言模型（LLM）提供支持，专为ServiceNow平台打造，旨在减轻重复性工作并显著提高生产率。ServiceNow今天还宣布了其商业化方法，即在IT服务管理（ITSM）、客户服务管理（CSM）和人力资源服务交付（HRSD）领域提供新的优质SKU产品，这些产品将于今年9月随Now Platform Vancouver版本一起推出。
案例总结和文本到代码功能加入了ServiceNow不断壮大的Now Assist系列，这些生成性人工智能功能将被注入ServiceNow平台的所有工作流产品中。ServiceNow已经为使用其先前发布的生成式人工智能功能早期访问版本的客户带来了显著的生产力提升，这些功能包括：生成式人工智能控制器（允许企业将ServiceNow实例连接到Microsoft Azure OpenAI Service和OpenAI API LLM）；Now Assist for Search（根据客户自己的知识库提供自然语言回复）；以及Now Assist for Virtual Agent（通过消除搜索信息所花费的时间最大限度地提高生产力）。
"ServiceNow总裁兼首席运营官CJ Desai表示："生成式人工智能彻底改变我们工作方式的潜力是毋庸置疑的，而利用这种潜力产生有意义的业务影响才是真正的机遇。"我们对新的案例总结和文本到代码功能以及将于9月份推出的新的超级SKU感到无比兴奋，这些功能将把生成式人工智能集成到我们平台的结构中。我们在生成式人工智能领域的强劲发展势头将通过为客户提供卓越体验和增强成果，帮助企业释放生产力。
研究公司 Valoir 的一份报告显示，如果使用得当，人工智能可以将员工的工作时间最多减少 40%1 。案例总结和文本到代码可以帮助企业实现近乎立竿见影的生产力提升，简化流程，让员工专注于快速轻松地解决问题。
案例摘要和文本到代码都由 ServiceNow 专有的 LLM 提供支持，这些 LLM 专为理解 Now 平台、工作流、自动化用例、流程等而开发。文本到代码 Now LLM 是在 150 亿参数 StarCoder LLM 的专业版本上专门构建的，该 LLM 是通过 ServiceNow 共同领导的开放式 BigCode 计划开发的，并使用英伟达加速计算（包括英伟达 DGX Cloud）进行了训练和调整。StarCoder 为高性能、透明和负责任的生成式人工智能设定了标准。案例总结还允许客户使用 Microsoft Azure OpenAI Service 和 OpenAI API LLM 的第三方 LLM。
案例总结可最大限度地减少人工操作，从而提高工作效率并加快客户成果的实现
案例摘要使用生成式人工智能来读取和提炼 IT、人力资源和客户服务案例中的案例信息，包括客户或事件详情、先前的接触点、相关方采取的行动以及最终的解决方案，从而在数秒内创建案例摘要说明。简化这种 "强制但手工 "的流程可以加快内部团队之间的交接，有助于提高生产率，并为客户和员工创造更精简的解决方案。此外，通过简化这些手工流程，员工可以专注于更复杂的任务和项目。
文本到代码通过生成式人工智能加速专业和低代码开发
开发人员经常面临为常规命令创建相同代码的重复性耗时工作。利用 ServiceNow 提供的文本到代码功能，开发人员可以编写纯自然语言文本，描述他们想要的代码类型；Now Platform 中的生成式人工智能会将文本转换为高质量的代码建议，在某些情况下还会转换为完整的代码，并在线共享以进行审查、编辑和实施。文本到代码有助于确保企业的每个角落都能创建无缝的编码体验，从而实现快速开发并提高生产率。
推出新的优质 SKU 产品
一段时间以来，包括流程挖掘、低代码、人工智能和机器学习在内的超自动化技术已被纳入ServiceNow产品，从而使ITSM Pro和CSM Pro产品在2023年第二季度实现了创纪录的增长。我们与客户的早期试点取得了可喜的成果，ServiceNow 也初步使用了自己的生成式人工智能功能，因此，ServiceNow 将从 9 月份的温哥华平台版本开始，在 ITSM、CSM 和 HRSD 中推出新的高级 SKU 产品。
将生成式人工智能集成到 Now 平台，从单一来源驱动价值
Now 平台通过连接不同的部门、系统和孤岛，实现整个企业工作流程的自动化，从而提高生产率并实现无缝工作体验。Now Assist是ServiceNow的生成式人工智能体验，专门构建在ServiceNow平台内，旨在通过简化重复性任务、提高敏捷性和改变用户体验来实现智能自动化和加快生产力。
其他有助于使ServiceNow成为数字化转型的智能端到端平台的人工智能技术进步包括：
与英伟达™（NVIDIA®）和Cognizant建立合作伙伴关系
BigCode 与 Hugging Face 的合作
ServiceNow生成式人工智能控制器，作为Now平台上所有生成式人工智能功能的基础
Now Assist for Search，为门户搜索、Next Experience 和虚拟代理带来了生成式人工智能的强大功能
Now Assist for Virtual Agent，这是一个生成式人工智能集成，可帮助虚拟代理对客户和员工提出的问题进行会话式回复
可用性
现在，案例摘要和文本到代码功能已向部分客户提供。这两项功能以及用于 ITSM、CSM 和 HRSD 的生成式人工智能新高级 SKU 预计将在 2023 年 9 月 ServiceNow 温哥华版本中向所有客户提供。
前瞻性声明的使用
本文章包含 "前瞻性声明"，涉及与Now平台新的生成式人工智能功能有关的预期、信念、计划和意图。此类表述包括有关未来产品功能和产品以及对ServiceNow的预期收益的表述。前瞻性声明受已知和未知风险和不确定性的影响，并基于可能不准确的假设，这些假设可能导致实际结果与前瞻性声明预期或暗示的结果存在实质性差异。如果任何此类风险或不确定因素成为现实，或者任何假设被证明是不正确的，ServiceNow 的结果可能与前瞻性声明中明示或暗示的结果存在实质性差异。ServiceNow 没有义务也不打算更新前瞻性声明。可能导致实际结果与任何前瞻性声明存在实质性差异的因素包括 (i) 人工智能监管环境的变化；(ii) 交付功能过程中的延迟、意外困难和费用；(iii) 销售是否能证明对功能的投资是合理的不确定性。有关可能影响 ServiceNow 财务和其他业绩的因素的更多信息，请参见 ServiceNow 不时向美国证券交易委员会提交的文件。
文章来源：hrtechcube
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