Future of Work - HRTechChina.com

Future of Work

成功举办！inspire2023-深圳HRTech论坛400+优秀HR科技达人齐聚，共话HR科技最前沿！ 2023年3月24日，由中国首家领先的人力资源科技媒体HRTech主办的「Inspire 2023—中国人力资源科技发展趋势论坛」在深圳益田威斯汀酒店盛大举办。活动现场，400多名来自中国知名企业人力资源中高管、人力资源数智化转型专家、人力资源行业意见领袖等齐聚一堂，共话人力资源科技动态，探讨组织数字化变革。本次论坛特邀来自北森、导远电子、望海康信、费列罗中国、仁云科技、大参林医药股份有限公司、WeWork中国、美高梅、顺络电子等知名企业的的HR负责人与行业专家，他们结合自身的企业最佳实践案例，以独特的视角分享了HR科技趋势解读、招聘体系升级、ChatGPT等人工智能在人力资源的应用、HR数字化解决方案与探索智能化等精彩主题的最新认知和深刻思考。论坛现场凭借丰富前沿专业的内容，实战实用的主题论坛、形式多样的参与模式获得了现场HR同仁的热烈反响！面对2023年的种种挑战和不确定性，人力资源管理者们需要走出原有的管理舒适圈，大胆拥抱创新变革，把握发展脉络。本次论坛让HR同仁们深深感受到了科技赋予未来人力资源工作的无限可能，为人力资源管理精英们打开了一扇人力资源科技与创新的未来之窗。与此同时，本次论坛得到了业内优秀的HR科技机构的关注和积极参与。特别感谢北森、赞华集团、佩信集团、君润人力、关爱通、CDP、丰享福、仁云、聚为咨询、chuhai.tips等合作伙伴的鼎力支持，很荣幸与各位共同见证本次论坛的成功举办！活动当天九点未到，论坛现场的展区已人头攒动，参会人员纷至沓来。在有序的签到后，大家纷纷前往HR科技体验区及展区参观并交流互动，探讨最新的未来科技创新产品与解决方案，开启了精彩纷呈的一天！活动开场，首先是来自HRTechChina的首席顾问Gawain, 他为大家带来了《2023中国人力资源科技发展十大趋势解读》的开场分享。接下来，来自北森云计算招聘解决方案负责人张鹏先生分享了题为《4步驱动招聘体系升级》的精彩演讲。随后，来自导远电子的人力资源中心总监李克贵先生发表了《基于人才标签的轻量化人才配置体系探索》的主题分享。紧随其后，望海康信的招聘总监于炀毅先生呈现了题为《人力资源在不确定商业时代的主动应对与改进》的演讲邻近午时，主题为《ChatGPT等人工智能与人力资源工作》的高端对话再次将活动现场的气氛推向高潮。HRTech首席顾问Gawain和特邀嘉宾刘志斌先生，现场与各位优秀的同仁共同交流ChatGPT的AIGC给HR工作带来的机遇和挑战！令人受益匪浅。此外，活动现场还隆重举办了“2022年度中国人力资源科技年度大奖”以及“2022年中国人力资源科技影响力品牌30强榜单”颁奖典礼。表彰中国HRTech领域优秀的创新探索者，感谢他们对人力资源数字化和前沿探索的创新实践，为推动中国人力资源科技发展的不懈努力！论坛下午场，来自聚为咨询CEO、HR资深专家，也是本次活动下午场主持嘉宾贺瑞先生发表了《inspire2023下午开场致辞》。随后，来自费列罗中国 Ferrero China的HRIS Head Lawrence Zhu 为大家带来了《建立以人为本的HR数字化体验》的精彩演讲。接下来，来自上海仁云信息科技有限公司CEO 张向党先生发表了题为《基于HR三支柱模式的数字化解决方案探索与实践》的演讲。接着，来自大参林医药集团股份有限公司的人力资源总监姚奕彬先生做出了题为《“疫”时代的组织效能提升与赋能》的主题演讲。在短暂的中场休息之后，演讲嘉宾是来自顺络电子的人力资源总经理、运营总裁助理赵冯香女士，她为大家带来了题为《通过有效变革提升公司执行力》的演讲。随后，来自WeWork中国的人力资源总监周翔先生呈现了题为《HR如何从组织、人才和文化变革中孕育新机会》的演讲。论坛的最后一位嘉宾，来自美高梅的人力资源发展及培育部经理周巧婷女士发表了题为《美高梅数字化学习之旅》的精彩分享。至此，由HRTech主办的Inspire 2023—中国人力资源科技发展趋势论坛深圳站圆满落幕。感谢我们的分享嘉宾、合作伙伴和参会嘉宾！中国人力资源科技论坛的成功举办离不开每一位伙伴的支持！期待9月我们再聚！再次感谢我们的演讲分享嘉宾和合作伙伴！关于主办方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。 HRTechChina核心报道中国HR科技创新企业与产品，关注并实时分享全球的人力资源科技资讯。定期发布行业市值榜单和HR科技云图，持续举办高品质的专业前沿论坛论坛，表彰认可业内先进。

Future of Work
2023年03月27日
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【德国】供应链环境、社会和治理（ESG）解决方案供应商IntegrityNext获得了1亿欧元的最新融资总部位于德国慕尼黑的供应链环境、社会和治理（ESG）解决方案供应商IntegrityNext获得了1亿欧元的最新融资。本轮融资由EQT Growth领投。该公司打算利用这些资金来加速增长和扩大业务。 IntegrityNext的使命是帮助公司建立更加透明和可持续的供应链，以满足正在经历行业快速变化和企业转型的经济需求。企业采取行动的压力来自四面八方：立法者、消费者、B2B客户和投资者，在公司自身的运营之中，企业供应链也要承担起其商业职责。事实上，供应链不仅存在风险，而且会对组织产生巨大的影响。 IntegrityNext致力于为公司提供最简单的解决方案，将国际可持续发展要求和标准整合到供应链中。将公司从复杂、耗时的任务中解放出来，为组织腾出时间从事更能创造价值的工作。借助IntegrityNext，公司可以与供应商合作，提高供应链的可持续性。此外，利用IntegrityNext强大的分析工具企业可以轻松跟踪供应商绩效、监控关键可持续性指标并生成自定义报告。关于IntegrityNext IntegrityNext由Martin Berr-Sorokin（首席执行官）、Simon Jaehnig（首席运营官）和Nick Heine（首席运营官）共同创办，是一个供应链可持续性管理的解决方案供应商，使公司能够改善供应链的可持续性并满足ESG监管要求。这个基于云的平台使公司能够快速和具有成本效益地检查其供应商群体是否符合可持续发展相关法规，帮助其客户识别和管理价值链上的ESG风险，减少声誉和财务风险，提高可持续发展的绩效。其基于云的软件平台被200多个客户使用，包括西门子、英飞凌、瑞士保险公司、Kion和喜利得。迄今为止，该平台已经对190多个国家的近100万家供应商进行监测。

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2023年03月27日
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【观点】ChatGPT：OpenAI GPT-4 工具终极指南了解 GPT GPT（生成式预训练转换器）模型正在人工智能领域引起轰动。这些语言处理模型改变了基于自然语言的AI。它通过利用大量公开可用的互联网材料来模拟人类交流。与以前的神经网络设计相比，其性能得到了增强，也获得了无与伦比可扩展性。（GPT-3）和（GPT-4）是两个最新的人工智能（AI）开发工具。GPT-3于2020年4月推出，GPT-4则于2023年3月推出。两个GPT都有复杂的自然语言处理能力，但两者之间有一些明显的区别。 GPT的用途 GPT标志着人工智能生成的文本材料的创建发生了根本性转变。GPT模型包括数千亿个学习参数，它的语言模型可用于开发人工智能解决方案。借助基于GPT的LLM，计算机可以完成文本创建、机器翻译、材料分类和代码创建等任务。 GPT还支持对话式AI的开发，它不仅能够回答提问者的相关问题还能够根据所提供的数据给出重要见解。 GPT的具体功能内容创建：GPT模型可以根据知识创建任何内容，从诗歌到SQL查询，它可以创建有逻辑性和类似人类的文本输出。文本摘要：由于其能够创建流畅、人性化的散文，GPT-4 将能够重新对任何类型的文本文档进行总结。这对于通过分析大量数据以便更有效地捕获和获得分析性见解非常重要。解决问题：GPT软件的主要优势之一是它能够根据用户的需求，提供准确的响应或精确的解释。这意味着由GPT-4 驱动的系统可以显着提高客户服务和技术支持的能力。机器翻译：GPT驱动的软件可即时准确地处理语言翻译工作。通过在以前翻译内容的大型数据集上进行训练，其在准确性和流畅性上都有着很大程度的提高。GPT可以做的不仅仅是把一种语言翻译成另一种语言。GPT AI模型甚至可以将法律话语转换为基本的自然语言。 AI 支持的安全性：由于 GPT AI 可以识别文本，因此可用于识别任何语言。此功能可用于识别和突出显示特定类型的通信，以便更有效地发现和处理有害的互联网信息。对话式AI：使用GPT软件创建的聊天机器人技术有可能变得非常智能。这使得机器学习虚拟助手的开发成为可能，并使其能够协助任何行业的专家完成工作。例如，在医疗保健业务中，对话式人工智能可用于评估患者数据并提供诊断和治疗选择。什么是 GPT- 4 简而言之，GPT-4是人工智能、自然语言处理和机器学习的智能混合体。它是一个由人工智能驱动的聊天机器人，可帮助用户创建内容。 GPT-4是希望以高效和定制的方式成为组织或个人消费者的理想选择。这种复杂的人工智能解决方案使用户能够参与自然对话，凭借其用户友好的设计，GPT-4使互动变得简单易行。用户可能会与这个人工智能驱动的系统进行真正的讨论，而且感觉就像与真人交谈一样。人工智能驱动的聊天机器人因其操作简单、高度的准确性和面向客户的诸多优势而在各种企业中越来越受欢迎。 GPT- 4 可以做什么借助 ChatGPT- 4 聊天机器人，用户将能够更有效地与 AI 连接。此外，由于ChatGPT可以检测和理解用户的写作风格，因此用户能够以自己的风格创建相关材料。ChatGPT- 4 采用自然语言处理算法来提供最准确的结果。因此，它更加可靠。那么，它具有哪些显著的功能呢？ 1. 不仅仅是阅读文本 GPT-4 最重要的功能是能够上传和处理图片。迄今为止，人工智能最壮观的应用之一在OpenAI视频演示中进行了演示，该视频演示了GPT-4 如何在短短几分钟内将草图转换为功能网站。演示者将图像提交给 GPT-4，然后将生成的代码放入预览中，它就可以演示网站的工作方式。OpenAI还演示了GPT-4如何被要求从一系列图片中描述一个笑话，尽管看起来很简单，但人工智能算法需要组合上下文来确定笑话的内容。 2. 让编码更简单只要遵循该工具的分步说明，一些几乎没有编码知识的早期GPT-4 用户也利用它来创建著名的游戏，如俄罗斯方块或贪吃蛇。根据OpenAI的说法，GPT-4能够用所有流行的编程语言编写代码。 3. 获得完美的考试成绩根据OpenAI的说法，在许多现实世界的场景中，该更新“不如人类”，但它在某些专业和学术评估中表现在“人类水平”之上。据该企业称，GPT-4 刚刚完成了模拟法学院律师考试，分数在所有考生中排名前10%。根据OpenAI的说法，最新版本在LSAT，GRE，SAT和AP考试中的表现也十分良好。ChatGPT最著名的新闻就是它可以通过重要的研究生水平测试，例如宾夕法尼亚大学沃顿管理学院的测试，尽管分数不是很高。 4. 提供更准确的答案根据OpenAI，来自GPT-4的书面回复比上一版的回复更长，更深入，更值得信赖。更新后的版本现在可以提供多达25000个单词的回复，高于以前的约4000个单词。它甚至可以为最奇怪的场景提供精确的说明，例如清洁食人鱼的鱼缸或从草莓中提取DNA。 GPT- 4 的工作原理从表面上看，GPT-4技术似乎很简单。它会快速回复您的请求、查询或提示。正如您所期望的那样，执行此操作所需的技术远比看起来要复杂得多。该模型是使用在线文本数据集训练的。这包含从书籍、网络文本、维基百科、文章和其他基于互联网的渠道中获得的570GB 材料。更具体地说，系统已输入了300亿字。通过智能语言模型，GPT-4可以预测短语中的下一个单词应该是什么。为了实现这一目标，该模型经过了监督测试。这项技术的不同之处在于，它能够在预测下一个单词的同时不断学习，不断完善对提示和查询的内容输出，最终变成无所不知的知识库。 GPT- 3 与 GPT - 4：有什么区别与 GPT- 3 相比，GPT-4 性能得到了显著提升，包括文本制作的改进，更接近人类的行为和运行速度。GPT-4 在语言翻译、文本摘要和其他活动方面的适应性更强。以更小的规模获得更大的效益一些最新的语言软件解决方案使用了极其密集的模型，其大小是GPT-3 的三倍以上。不幸的是，大小并不总是转化为更高的性能水平的关键影响因素。另一方面，较小的模型似乎是训练人工智能的最有效的技术。一些企业正在从向较小的系统过渡中受益。它们不仅可以提高性能，还可以减少计算成本、碳足迹和入口限制。总结随着人工智能的应用变得越来越普及，对高性能人工智能内容制作的需求正在增长。OpenAI的ChatGPT无疑已被证明是内容制作人和艺术家的绝佳AI工具。准确地说，它仍然需要进行许多更改。ChatGPT- 4具有广泛的用途，它已经引起了计算机爱好者和企业高管的兴趣。这个聪明的人工智能系统可能比现在任何其他聊天机器人都能更好地与人类进行交流，它可能会让许多人的生活变得更加简单。文章来源：Techrseries.com

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2023年03月22日
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【观点】ChatGPT可以完成的九大人力资源工作，未来工作环境的主要挑战是划分其与人类的任务分工！几乎所有的人力资源专业人士都听说过ChatGPT，这是OpenAI在2022年11月推出的一个聊天机器人。最近，OpenAI宣布，微软正在对该公司进行为期数年、价值数十亿美元的投资。关于这个最新的人工智能工具能做什么，以及它是否有可能取代人类，已经出现了很多争论。那么，在人力资源中使用ChatGPT的方式有哪些呢？以下是ChatGPT的相关回答。招聘和录用 ChatGPT可以协助招聘人员进行简历筛选、整理面试问题和安排面试。当然，这其中有一些是繁琐的、重复的工作。它将帮助组织提高工作效率。虽然让ChatGPT生成面试问题可能是有用的，但在面试过程中仍应由人类带头展开对话。毕竟，人才招聘是组织与员工建立关系的开始。如果能够给候选人留下良好的第一印象，那么即使没有得到工作的候选人也可以成为雇主品牌的宣传者。员工入职培训 ChatGPT可以为新员工提供有关于公司政策、福利和工作流程的信息。有效的入职培训可以为员工在企业的整个生命周期内的员工体验定下基调。因此，入职培训是非常重要的部分。同样，在招聘的早期阶段，员工关系建设也至关重要。在员工入职之后，可以让ChatGPT向员工披露相关的合规文件。员工参与度调查 ChatGPT可用于员工调查、员工反馈。在雇主更加坚定地留住顶尖人才的时候，他们会非常注重获得员工的反馈,这些调查在组织发展中发挥着越来越重要的作用。人力资源部门会受益于聊天机器人进行分发、收集和评估这些调查和获得反馈的手段。真正的挑战是让ChatGPT处理后续工作。一旦人类掌握了相关数据，他们就应该去和受访者员工进行交谈，确定采取行动的策略。人力资源部门未来的主要工作是划分ChatGPT和人类的不同分工。绩效评估 ChatGPT可以帮助准备组织进行绩效评估，收集员工的反馈，设定绩效目标。然而，ChatGPT在这里应该是一个简单的助手，然后，人类必须跟进并提供指导。绩效评估应该是进行员工指导和培训的前奏。同样，这也能够帮助同事之间建立纽带，这是机器人或人工智能设备无法做到的。员工培训和发展 ChatGPT可以协助提供培训材料，回答员工问题，并跟踪员工培训的完成进度。学习和发展将是一个有趣的领域，可以通过ChatGPT和其他具有人工智能能力的技术来见证。到目前为止，一些基本的培训可以完全通过ChatGPT来完成。但这仍然需要人类的参与。政策合规 ChatGPT可以为员工提供有关公司政策和合规要求的信息，并回答相关问题。这可能是ChatGPT为人力资源部门服务的最佳方式。发放文件和解释法律术语可能是乏味的。让机器执行复杂简单的操作，可以为组织完成其他任务和实施大局战略节省时间和精力。人力资源数据管理 ChatGPT可以协助进行数据输入、员工记录管理和生成报告。人工智能是数据分析的高手。这是人力资源专业人士可以用来评估他们的数据的另一个工具。当人类自己处理相关数据时，它可能是一个复杂且重复的过程。因此，让技术为人们做这件事是一个好处。然而，人们仍然需要了解数据体现了什么，以及如何使用这些数据来做出战略决策。员工援助 ChatGPT可以为员工提供有关工作与生活平衡、心理健康和其他个人问题的支持和资源。这项服务看起来似乎没有这么重要。因为，管理者必须学会如何更好地与员工进行沟通。组织必须精心制定政策，促进员工的身心健康。毕竟，心理健康问题的核心是人的问题，所以不可能完全用技术来解决。实施多样性和包容性计划 ChatGPT可以协助创建多样性和包容性计划，跟踪进展，并回答员工的问题。毫无疑问，技术可以帮助人力资源组织收集数据，进行多样性的招聘，缩小薪酬差距等等。然而，组织包容性和员工归属感的确立需要人类之间的共鸣和关系的建立。文章作者：Francesca Di Meglio

Future of Work
2023年03月20日
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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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2023年03月17日

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【观点】人工智能（AI）和机器学习（ML）将如何塑造未来的工作，Workday已做出了良好的示例！什么是AI和ML? AI只是一门技术的概念，最终还是要靠各种具体技术来实现，机器学习（Machine Learning）就是其中之一。ML使用算法分析数据，从中学习并做出推断或预测。ML使用大量数据和算法来“训练”机器，由此让机器学会如何去完成任务。 Workday已经将AI和ML嵌入到自己的平台，为客户提供无与伦比的体验。长期以来，Workday一直认为人工智能（AI）和机器学习（ML）将为未来的工作提供动力。虽然最近在人工智能和机器学习方面的进展，主要是生成性人工智能，特别是OpenAI和ChatGPT的推出，把人工智能和机器学习推向了新的浪潮。近十年来，Workday一直在提高人工智能和机器学习的适应能力，力图为客户提供更加良好的体验。 Workday对人工智能和机器学习的独特使用方法与世界上任何其他企业软件公司相比，Workday在思考和应用人工智能和机器学习的不同方式。从能力的角度来看，Workday采取了一种平台优先的方法，将人工智能和机器学习嵌入到我们技术平台。为什么这很重要？因为在将人工智能和机器学习嵌入到我们的应用程序之后。通过让数百万用户在同一平台上不断使用几十个应用程序，然后给出相应的使用反馈，那么它们的改进速度就会更快。 Workday的另一个与众不同之处在于我们拥有的庞大的数据。我们拥有超过6000万用户，每年处理近442亿笔交易。但是，如果没有质量，数量就毫无意义。我们通过全面的单一数据模型来执行。这种数据模型使我们能够保持数据的真实和统一。而我们的竞争对手，他们整合多个数据库却无法做到这一点。我们还使用租借模型来完善我们的数据，这使我们能够为特定地区或行业的客户建立定制模型，同时维护他们的隐私并遵守监管规则。最后，我们可以通过Workday Prism Analytics引入第三方数据，并将其与Workday无与伦比的数据集进行集成，以创建独特的模型。在机器学习领域，从业人员谈到了推动积极成果所需的 "3V"：足够的数量、速度和种类。Workday拥有这三样东西。Workday将数据与技术相结合的能力，使我们能够部署具有高性能和定制性的人工智能和机器学习的解决方案，能够迅速为客户提供迅速和个性化的服务。用人工智能和机器学习完成未来的工作挑战 Workday Skills Cloud是一个很好的例子。传统职业发展轨迹已经无法适应现代工作的需求，未来的经济必须具有动态性和灵活性，并能够允许具有非传统背景的人员从事相关工作。Workday Skills Cloud使用AI和ML来分析人类语言中使用技能的方式，了解它们之间的关系，并将其大规模映射到以技能为中心的劳动力身上。 Workday Skills Cloud以及为其提供支持机器学习的引擎对于帮助客户适应未来的工作需求至关重要。目前，超过一半以上的Workday核心人力资本管理（HCM）客户正在使用它。自五Workday Skills Cloud在2018年推出以来，已处理了超过50亿次的技能使用。如果没有机器学习，公司根本没有办法大规模采用技能。此外，借助AI和ML，财务团队可以将过去需要数月或数周才能完成的任务减少到仅几个小时或几分钟，从而提高工作效率并减少管理风险。例如，财务团队需要花费大量时间收集信息并在月度和季度结束时核对交易。Workday 借助人工智能和机器学习可帮助用户快速识别财务模式、趋势和异常情况，使团队能够更快、更高效地完成财务结算流程。生成式人工智能的无限可能性 Workday是大型语言模型（LLMs）的早期采用者，这种技术使生成式人工智能成为可能，而且目前我们已经在生产中使用这项技术。Workday已经开始采用生成性人工智能来解决一系列的客户问题。LLMs的一个典型案例是内容创建，我们可以利用它起草绩效评估、工作描述和一系列其他文件。我们将继续确定生成式人工智能可以为我们的客户增加价值的关键用例，并开发利用Workday数据和外部数据集的独特模型。用值得信赖的人工智能提高决策的科学性我们相信，人工智能和机器学习能够提供更多的可能性，但它必须是值得信赖的，它必须帮助人类开展工作，而不是取代我们。为了使人工智能和机器学习更加值得信赖，我们致力于让客户清楚地了解我们的机器学习产品是如何进行开发和测试评估的。人工智能和机器学习领域的工作必须以道德作为基石，并指导我们开发相关的技术，创造良好的社会成果，并为我们的客户带来切实的利益。在以人为本的指导原则下，Workday没有采用人工智能和机器学习技术实现决策的自动化，所有的最终的决策者必须是人。不可否认的是，人工智能和机器学习能够帮助我们提高生产力，扩大信息来源，并利用相关技术解决一些困难的问题。这是我们使用人工智能和机器学习的原则，我们可以想象它将如何塑造我们未来的工作。本文作者：Sayan Chakraborty

Future of Work
2023年03月16日
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加州上诉法院判定平台用工身份为独立承包商，平衡博弈中的优步、司机与劳工权益最近的一项裁决中，加州上诉法院判定Uber、DoorDash和Lyft等公司可以将其司机视为独立承包商。这一裁决引发了关于劳动力权益保护、商业模式和平台经济对劳动力市场的影响等问题的讨论。尽管这一裁决对于平台公司和部分司机来说是一个胜利，但仍存在许多争议，尤其是关于劳动者权益保护方面的问题。首先，我们需要了解一下背景。加州立法机关通过了AB 5法案，旨在规范独立承包商的分类。然而，随后的Prop. 22投票允许这些平台继续将司机视为独立承包商，并为司机提供一定程度的福利。这场法律斗争的焦点在于平衡不同利益相关者的权益：平台公司、司机和劳工权益倡导者。对于平台公司如Uber而言，这一裁决无疑是一个利好。将司机视为独立承包商有助于降低成本、减少法律风险并维持现有的商业模式。然而，在这一利益平衡中，有一部分司机和劳工权益倡导者对此表示不满。对于司机来说，作为独立承包商意味着他们可以保持工作时间和地点的灵活性。然而，这也意味着他们无法享受与正式员工相同的福利，如医疗保险、退休金和带薪休假等。虽然Prop. 22规定了为这些司机提供一定的新福利，但可能不如正式员工的待遇全面。此外，作为独立承包商，他们的收入主要依赖于完成的订单数量，而不是固定的工资。虽然裁决支持将司机视为独立承包商，但法院仍保留了司机进行集体谈判的可能性。劳工权益倡导者认为，这一裁决在某种程度上削弱了对劳动者的保护。尽管Prop. 22提供了一定程度的最低收入保障和福利，但这些可能不足以确保所有司机都能获得充分的保障。这引发了关于平台经济对劳动力市场的长期影响和劳动力权益保护的争论。尽管加州上诉法院的裁决为平台公司提供了一定程度的法律确定性，但这并不意味着争议就此终结。实际上，这一裁决可能还会进一步引发关于劳动力权益保护和平台经济对劳动力市场的影响等问题的讨论。对于劳工权益倡导者来说，这场斗争可能还将继续，因为他们寻求更强有力的劳动者保护政策。此外，加州上诉法院的裁决可能对其他地区和国家的平台经济产生影响。许多国家和地区也在关注这一案例，以了解如何平衡平台公司、司机和劳工权益的利益。这一裁决可能为其他地区提供了一种参考模式，但也可能引发更广泛的关注和讨论。总的来说，加州上诉法院的裁决在平台公司、司机和劳工权益之间寻求平衡，但这一平衡仍然存在许多争议。尽管裁决对于平台公司和部分司机来说是一个胜利，但对于追求更强劳动力保护的倡导者来说，这可能被视为一个不利的裁决。未来，我们可能会看到关于劳动力权益保护和平台经济对劳动力市场的影响等问题的更多讨论。而这一裁决，或许只是一个开始。

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2023年03月15日
Future of Work

【观点】招聘工作的未来——人工智能将影响招聘过程中的每一个环节招聘活动需要采用人工智能。据统计，45%的人在糟糕的面试后拒绝了工作。目前，招聘职能部门可能犯了很多错误，但它没有通过正式的流程来吸取经验。与之形成鲜明对比的是，人工智能的主要职责是只专注于学习。因为学习和改变会带来更快速的进步。人工智能将被应用于整个招聘过程中。这是一个值得思考的问题，首先了解为什么人工智能将迅速影响招聘。这一即将到来的变革浪潮背后的五个主要驱动因素包括：组织内的成员都期待采用人工智能——现在几乎每个担任领导角色的人都意识到人工智能最近已成为解决各种商业、科学和医疗问题的“首选应用程序”。ChatGPT的突然普及和使每个人都意识到，现在是时候拥抱人工智能了。采用人工智能进行招聘可以缓解组织主要的人才短缺——不可否认的是，组织需要足够数量的高质量人才维持目前的运营水平。而缓慢的招聘流程会使相关职位出现几个月甚至更长时间的空缺，进而降低组织运行效率。除了这些缺点之外，传统的招聘方法无法雇佣多元化人才。严重“过度招聘”也迫使组织实施痛苦而代价高昂的裁员策略。采用人工智能可以大幅改善组织的招聘结果——在人才紧缺的时期，每个业务职能部门的领导者都被要求改善他们的运营结果。不幸的是，大多数招聘领导者目前都没有完全意识到自己的招聘结果是否存在问题。人工智能的有效使用可能能够将面试成功率提高到50%以上。实现数据驱动的招聘活动——事实上，人力资源和招聘实际上是一个高影响力的业务职能，主要依靠直觉已经不再是有效且长期的既定做法。幸运的是，人工智能可以加速组织向数据驱动型招聘过渡。在这场持续激烈的 "AI人才争夺战 "中，用人工智能来创建一个更强大的招聘流程，以填补整个企业的AI职位。招聘领域并不是需要雇用AI人才从事招聘工作。相反，目前所面临的问题是组织无法招聘到足够多的人工智能专家。因此，也就没有大量的AI人才履行组织的每个主要的业务职能。每个招聘人员目前应该做的工作是学习关于人工智能的一切。人工智能在招聘领域的应用浪潮是不可阻挡的。而且这一人工智能浪潮将极大地改变招聘领域中每个人的工作。但受影响最大的是那些目前花费大量时间筛选简历，寻找主动和被动人才，并组织面试工作的人。此外，从积极的方面来看。这一人工智能浪潮还将提高招聘过程中的数据科学、帮助组织做出更合适的招聘决策。人工智能如何改善招聘过程目前，人工智能已成功主导了各种业务流程（即供应链、营销、财务、生产），我们会意识到，人工智能也终将主导招聘流程。以下是人工智能将改善招聘过程的几大示例。人工智能将改善雇主品牌。良好的雇主品牌对吸引优质申请人有很大的影响。人工智能可以帮助确定投放招聘信息的最佳媒体和网站。还能够根据潜在申请人样本中收集的调查信息进行分类。确定哪些雇主品牌因素（如企业文化、工作灵活性）对候选人的吸引力最大。此外，通过从元宇宙中添加多个逼真的工作场景，还能使潜在的申请人真正“感受和体验”作为团队的一员在组织中工作的感觉。从而增强雇主品牌的真实性。人工智能将维护高质量的人才管道。人工智能还将使招聘人员能够在LinkedIn、以及所有社交媒体和互联网上进行持续的自动人才搜索。这种持续的搜索能力将帮助企业建立和维护具有理想前景的人才管道。这种人工智能流程还会在候选人开启求职模式之前提醒他们应该具备的能力。人工智能将帮助招聘人员创建更具吸引力的职位描述。大多数职位描述可能是在招聘人员没有完全了解不同的头衔具备怎样的吸引力价值的情况下创建的。然而，人工智能可以对不同的职位描述进行测试和分类，以确定哪个确切的职位描述对顶级候选人最具吸引力。人工智能可以帮助确定发布职位信息的最佳地点和时间。人工智能可以根据过去的招聘数据和职位描述进行分析，以确定发布空缺职位的理想时间和地点。自动化简历排序，提高候选人库的适用率。错误的简历排序会浪费过多的招聘时间。人工智能算法将根据每一个 "排序因素"对候选人的简历进行排序。提高人才分拣的准确性。利用人工智能将改善人才技能评估。传统的面试方式可能不足以展示候选人的真实技能，目前，虚拟现实测试也在被广泛应用于招聘过程。人工智能将极大地提高组织在整个评估过程中的准确性和科学性。人工智可以改善候选人的面试体验。由于人为的偏见和缺乏面试评估经验，面试结果往往不够科学。幸运的是，人工智能可以只向面试官提供适当的问题（及其答案），以确定申请人是否符合工作要求。在面试之后，面试官还将得到一份 "评分表"，评估候选人是否能够达到特定工作的具体要求。此外，人工智能还能够帮助招聘负责人识别相关候选人退出招聘过程的具体原因，招聘人员可以不断改进招聘进程和候选人体验。人工智能将提高候选人调查的有效性。目前，组织对候选人调查的数据相对较少。然而，人工智能算法能够根据相关材料揭示候选人的预测价值。这是一个对组织有利的事情，因为在招聘过程的早期就启动这些自动检查，可以极大地提高招聘效率。人工智能可以帮助确定哪些招聘指标会改善招聘流程。数据驱动的职能部门会获得越来越多的数据。人工智能可以提供相关建议，指出哪些招聘指标为改进招聘过程做出了最大的贡献。结语尽管公司从采用人工智能过程中获得了许多好处，但在此期间也遭受了一些阻力。招聘职能历来是变化最慢的部门之一。首先，你应该预料到许多招聘经理会抵制人工智能的应用，即使它将极大地改善他们的招聘结果。因此，在推广人工智能在招聘中的应用时。可以寻求几个典型用例进行作证，他们可能已经在其业务流程中成功地使用了人工智能。你还应该调查所有可能遇到的障碍，并想出解决这些阻碍的有效方案。最后，你还应该广泛传播在实施人工智能过程中所改进的具体数据，以进一步说服人工智能怀疑论者。文章作者：DR John Sullivan

Future of Work
2023年03月15日
Future of Work

【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

Future of Work
2023年03月10日
Future of Work

【观点】员工在远程工作中寻找什么？招聘人员在拟定职位描述时需要考虑的5个因素远程工作越来越受到员工和自由职业者的欢迎，有几个原因。首先，它改善了他们的工作和生活的平衡。远程工作者有更多的空闲时间来处理家务，预约医生，以及看望他们的朋友、家人和孩子。另一个原因是，远程工作促进了员工的心理健康。2022年的一项FlexJobs调查显示，84%的员工认为远程或混合工作会让他们更快乐、更满足。远程工作也吸引了更多的人才。但要找到这些人才，招聘人员需要写一份反映员工对远程工作的要求的招聘启事。远程工作描述撰写远程工作描述听起来很复杂，但实际上你会使用许多与传统招聘启事相同的元素来进行完美的描述。这里有一些基本要素，应该在所有的招聘启事中进行考虑。直奔主题告诉候选人的职责是什么，你希望他们做什么，以及你如何衡量他们的工作绩效。避免使用专业术语在想一些听起来很有趣的词时，要尽力避免使用专业术语。使用具体的头衔，如 "人力资源专家"，而不是 "人际关系向导"。这不仅是不专业的，而且也使你的职位空缺更难搜索到。提到不好的地方你必须给潜在雇员一个准确的工作描述，甚至是不太积极的部分。如果你避而不谈不好的一面，候选人甚至会觉得你不够真诚。展示包容性展现包容性对候选人来说很重要，如果你想吸引更多的人才，你需要在你的招聘信息中使用非性别化的语言。学位要求确定你的招聘岗位是否真的需要学士学位。75%的新工作需要学士学位，但只有40%的潜在求职者有学士学位。这个无声的障碍使许多雇主无法找到真正优秀的员工。永远记住，潜在的求职者是根据你的职位描述来判断你和你的公司文化。如果你不能留下良好的第一印象，你可能会永远失去他们。撰写远程工作描述时应考虑的问题谈到远程工作，员工主要在寻找两件事：灵活性和工作与生活的平衡。你需要在你的远程工作描述中展现这些好处。 1. 远程工作的税务要求在美国，许多远程工作都有具体的税务要求，需要满足这些要求。无论哪种情况，如果你需要在美国找一个本地员工，说明你的位置是至关重要的。 2. 搜索者会使用的关键词求职者自然会通过使用相关的关键词来搜索他们想要的工作。如果一个潜在的雇员想做一份远程工作，他们会在搜索栏中输入 "在家工作"、"远程 "或 "在任何地方工作"。你的职位描述必须包括这些重要的关键词。但你可以设置一些更具有吸引力的关键词。这些关键词包括 "工作与生活的平衡"、"灵活的时间表"、"设备津贴 "和 "无限期休假"等。 3. "远程 "或 "灵活 "是什么意思像 "远程 "和 "灵活 "这样的术语，因人而异，有不同的定义。对许多人来说，"远程 "意味着 "100%在家工作"，但如果不是这个意思，一定要澄清。如果你需要你的员工每周来开一次会，就在职位描述里说明。 4. 工作地点以及如何工作你希望你的远程员工在哪里工作，不仅仅是他们居住的地方。网络安全是许多公司关注的一个巨大问题，每个企业都应该有一个政策。因此，你还需要考虑你的远程员工需要什么设备来进行他们的工作职责。他们是否需要一台特定的电脑、一个软件或一个VPN？你是否提供津贴？如果不是，就需要说明具体的情况。 5.面试过程描述如果面试过程能够被准确描述，那么，候选人都会更容易接受。解释一下你是亲自进行面试还是在线面试。如果你是在线面试，说明你将使用什么虚拟平台，是否使用电话。此外，还要说明候选人在面试时需要带什么？他们应该如何穿着？候选人知道得越多，他们就会准备得越充分。远程工作者选择在家工作是因为他们能够实现更好的灵活性和更好的工作与生活平衡。通过采取本文中的步骤，你将能够为远程工作者制定一个令人难以置信的工作描述。这将帮助你为你的企业找到高质量的人才。

Future of Work
2023年03月08日

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