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头条
趁早断了使用用户数据的念头吧！你做好应对GDPR了吗？
文| 布莱克·摩根
编译| 李晓
来源| 牛透社
编者按：5月25日，《通用数据保护条例》(GDPR)在欧盟生效，这部新法案将影响任何一个拥有或使用欧盟地区个人数据的组织机构。
GDPR中规定，欧盟任何公司如违反该条例规定，都将面临最高2000万欧元或相当于其全球年销售额4%的罚款。咨询公司Capgemini的研究显示，85%的公司表示，他们还没有准备好应对新法律生效。
截止到本周一，部分受GDPR影响明显的欧盟数据营销公司因准备不足已经暂时拒绝欧盟用户访问或使用公司提供的数据服务，其中不乏不愿意触及GDPR红线的北美公司。
作为暂时未受到此次欧盟GDPR条例影响的中国企业绝不能够置身其外，事不关己高高挂起的态度只能暴露出企业的短视，那些未在该条例中受限的部分北美公司的前瞻性举动已经为中国企业敲响了警钟。
GDPR条例触及的边界范围非常宽广，“包括扩大了欧盟数据保护法律所覆盖的边界，从本地公司延伸到所有参与欧盟公民（包括英国）个人信息处理的所有外国公司。”
换句话说，如果你的公司数据库中包含欧盟公民的个人数据，那么你在使用该数据进行营销活动时都会受到该条例的规范，无论你是哪个国家的公司企业。
作为世界第二大经济体，无论经济上还是业务上，中国企业与欧盟国家有着千丝万缕的联系，认真对待GDPR带来的数据营销方式洗牌，做到未雨绸缪方为上策。
本文内容来自于Pegasystems CRM副总裁尼克尔森在播客上接受的采访，英文原文发布在5月25日的福布斯网站上。牛透社希望通过对此文的编辑，为各位CIO在数据营销方面能够提供一些实用的建议。
Pegasystems副总裁Jeff Nicholson（杰夫·尼克尔森）
欧洲正在发生巨大的变化，但大多数企业却还没有准备好。
欧盟的《通用数据保护条例》（即GDPR）将于5月25日生效（本文写于5月25日GDPR条例生效前——编者注），并且会带来个人数据信息权力转移，它将使用户能够比以往更多地掌控他们自己的个人数据。
用户数据一直被认为是商业资产。
但是，在GDPR之下，用户现在正在拿回自己个人信息的所有权，并将拥有更多的个人信息自主权。
他们现在可以选择自己的哪些个人信息允许被公司或机构拥有，也有权要求公司或商业机构从他们的数据库中删除属于自己的个人信息。
而违反用户意愿不遵守GDPR条例的公司将有被判处高达数千万美元罚款的风险。
但是，大多数企业没有为新立法做好准备。
根据Pegasystems的CRM副总裁杰夫·尼克尔森的说法，大多数公司意识到GDPR带来的影响时都已经为时已晚。
这使得各家公司争相拿出一个符合透明度准则的数据解决方案，同时也在为潜在的用户个人数据删除请求做出准备。
来自Pegasystems的一项新调查发现，82％的欧盟居民计划使用他们的新权限来查看、限制或删除公司企业已存档的个人信息。
这意味着公司企业不仅需要向用户提出数据收集请求，并分享他们收集到的每个用户的信息，而且如果用户要求清除属于个人的数据，这些公司企业则可能会大量丢失已有的用户数据库。
建议那些接受个人信息数据删除请求的公司以提升用户体验的方式来应对此事。
尼克尔森表示，这个问题的关键点不在于“如果这种情况出现”，而是在于“这种情况何时会出现”。
所有存有大量用户个人数据的公司都必须马上解决GDPR关于规范用户个人数据处理的要求，即使应对这种要求的解决方案的成本会很高。
GDPR不会法外施恩，所有品牌和公司都要谨记。
尼克尔森还表示，公司能做出的最好选择就是积极主动的配合GDPR条例的要求。个人数据的权力转移即将到来，那些无视此事或不做任何计划的公司都将会面临严重风险。
透明可靠的创建用户个人信息库流程将使企业品牌有机会顺势建立新的用户关系，并在接下来的数据营销市场上占据竞争优势。
问题的解决方式可以归结为信任度和透明度两方面。
用户希望他们信任的公司能够妥善处理和保管他们的个人信息，而不是将它们出售或不适当地使用。
在接下来的这个时代，能够重新获得用户信任的公司要比那些无视用户个人信息删除请求的公司更接近成功。
对于公司企业来说，用户选择删除个人信息数据的最大问题是它不能再被用于企业级的用户画像。
失去这些数据意味着公司企业不能再对用户的偏好和习惯进行分析，也不能像过去那样可以随时对数据库中的用户进行产品推荐和商业宣传。
在这种变化中受到最大冲击的行业当属零售业，他们在很大程度上依赖于根据用户个人信息数据对用户进行个性化推荐和营销。
GDPR条例的颁布是欧盟的一个巨大转变，它有可能扩展到包括美国在内的世界其他地区。
根据尼克尔森的说法，在用户数据权力转移的道路上，5月25日的实施日不是终点线，而是一条长长的起跑线。
对不断变化的消费环境积极应对并严格遵守GDPR条例的公司将在未来处于竞争优势顶端。
延伸阅读：
5月25日，欧盟颁布GDPR当日，华为云BU总裁郑叶来在朋友圈发表了针对此事的企业态度：
这周非常有意义：
《通用数据保护条例》(GDPR) 是迄今为止覆盖面最广的全球性数据隐私保护法规，将于今日， 2018 年 5 月 25 日在欧盟生效。
回想2015年在上海的HCC2015上，时任IT产品线总裁的我宣布：华为面向政府和企业提供云服务时，将“上不做应用，下不碰数据”，此番言论虽然获得了任总在内的公司高层的认可和确认，但也获得了公司内部“心声论坛”上广大员工的一致痛骂：不玩别人的数据，你还搞什么云计算！
那么我们回顾一下当时我们宣布的是什么？
华为面对政府和企业提供云服务时，标准的姿势应该是这样的：
1、我们不以技术的手段获取客户的运营数据；
2、永远不强迫客户进行数据交换，不将客户的数据进行商业变现；
3、华为开放自己的大数据处理能力，帮助客户处理数据，让客户的数据“慧”说话！
为推动社会的点滴进步感到自豪！ 本周，我们将在贵阳的数博会上宣布我们开放的数据处理平台，为即将到来的人工智能浪潮提供一个智能化的底座！
背景介绍：Pegasystems公司
Pegasystems于1983年由美国人Alan Trefler 博士成立，Alan现任公司CEO兼董事会主席。
公司于1997年在美国纳斯达克上市，在100个科技股中成长率排名第8。Pegasystems目前在全球主要国家都建立了分支机构，并通过与合作伙伴的合作在全球提供解决方案。
作为规则驱动流程自动化市场的领导者，Pegasystems已经建立了分布在全球的各个行业的企业解决方案，它们包括零售、电力、制造、旅游和酒店业，以及先进的金融服务和医疗保健机构。
通过与领先的合作伙伴的合作，Pegasystems提供务实的解决方案，以提高公司的生产率、质量、灵活性和柔韧性。
编者后记：
腾讯推送了《关于欧盟数据保护通用条例的通知》，该通知主要内容为欧盟颁布DGPR后腾讯微信团队的态度和反应，用八个字可以概括：“坚决支持！立即执行！”
腾讯的应对措施符合文章中尼克尔森的“公司能做出的最好选择就是积极主动的配合GDPR条例的要求”观点，同时也为与数据营销相关的各家中国企业传递了一个明确的信息：是时候为GDPR准备预案了！
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头条
HR部门：人工智能技术的第一线领域
文| Dr Jeremy Nunn
自古以来，哲学家和科学家们一直在探索人类智慧和思考的奥秘。就像我们在海洋和太空探索一样，我们在知识方面取得巨大进步之后，仍然存在一个萦绕不去的问题：
我们如何运用我们了解到的知识来帮助自己更好地生活和工作？
技术人员凑齐了以人类为原型的人工智能（AI）的最后一块拼图。
人工智能摆脱银幕并进入我们的日常生活，这项技术有望为人类各行各业带来革命性的变化。其中企业家将作为早期的人工智能行业推动者和采用者。
没有比人力资源（HR）部门更好的人机协作场所了。
通过人机协作及其对日常招聘，评估，入职和管理实践的影响，人力资源部门将迎来彻底的转变。
让我们从一开始就明确一件事：AI技术不会让HR经理和员工失去工作。
就像蒸汽机和计算机没有把我们引入过早的反乌托邦一样，AI技术承诺改变人力资源部门，而不是让它们变得多余。
毕竟，它只是许多人力资源专业人员在家中使用的技术的延伸，无论是Cortana，Alexa还是任何其他基于AI的设备。
因此，他们中的大多数人认为人工智能可能为人力资源部门的重要职责带来革命性变化，如招聘，绩效评估和教育，这是一个小小的惊喜。
人才招聘是人力资源部门的主要责任之一，但我们如何确保招聘到的人员是最终需要的“人才”？
假如你最终招到了一位说话流利，看起来很帅的员工，而他很难达到最初的承诺呢？
由于人力资源部门的人群纷杂（也就意味着易受扰乱），他们在这些招聘过程中无法抵抗人类的偏见。
人工智能技术有望通过依靠更多的大数据分析处理，而不是单独的观察来简化这一过程。
对于刚开始使用这项技术的人员来说，人工智能技术在筛选人员时，不受陈旧观念，以及申请人的种族，性别或国籍的影响。
人工智能软件可以设计相关的面试问题，完全忽视某人的背景，专注于他们某项工作的专业能力。
这些评估问题将以申请人早期的工作记录为基础，更重要的是，以他们申请的工作要求为基础。
用谷歌前任HR部门老板的话来说，将AI用于这种类型的自动化可以更快速地过滤出“极好的候选人”。
除了在候选人筛选期间摆脱人为偏见问题之外，人工智能还为人力资源部门提供了很多其他帮助，从而减轻了筛选候选人简历，社交媒体帐户，参考信函和其他来源的千兆字节数据的巨大负担。
这个过程是人力资源专业人员面临的最耗时的任务之一，他们往往面临为了及时完成工作而需要削减一些候选人的问题。
这无意中造成了公司招聘程序的缺陷，并可能把错误的人放在公司的错误位置。
最后，这也需要重复地耗费时间和昂贵的重新招聘程序。
人工智能可以使这些繁琐过程成为企业HR实践历史的一部分。
这归功于其强大的分析能力，使得人工智能可以同时处理大量候选人的大量数据。
如果可以的话，这些信息不必停留在简历或参考资料中，但也可以包括招聘后的绩效评估，这些评估为申请人的潜力提供了宝贵的见解。
人工智能处理这些任务所节省的时间可以在几天甚至几个月内进行衡量，人力资源专业人员可以将其用于实时访谈，入围和业绩分析。
AI通过协助新员工提供入职手续，再次释放HR部门资源。
这些新进人才经常淹没于人力资源部门，处理许多与薪资支付，假期，福利和一般权利有关的问题。
对HR专业人员来说，回答公司在宗教节日期间缺勤或未付奖金的政策等问题既重复又耗时，而人工智能可以使用日益智能的聊天机器人来“解救”这些人员。
他们可以很容易地编程，实时提供日常问题的答案，无论新员工或老员工的问题。
这些机器人可以作为自助服务平台，让人力资源人员能够专注于回应更加复杂和迫切的问题，那些更应该引起注意的问题。
最后，人工智能可以提供HR管理方面的协助，比如协助现有员工绩效评估的进行。
监控绩效会产生大量的各种数据和指标，人工智能可以对这些数据和指标进行梳理，以便人力资源经理能够快速访问有价值的系统化见解。
这些指标可以根据AI设计的每个员工的绩效目标进行衡量，也可以包括行为评估。
人工智能可以帮助人力资源人员为每位员工设置分级系统，并对设定的绩效目标进行定期自动化审查。
在企业界，人工智能最佳使用领域之一是人力资源部门，作为公司处理“人”的业务的第一线。
在人工智能领域，他们可以在其专业工作的各个阶段找到一个伟大的盟友，从早期入选人才和申请人筛选到后期上岗程序和绩效评估。
除了消除人力资源人员不必要的负担之外，人工智能可以帮助简化所有这些任务，并对每位候选人和员工的真实潜在业绩产生前所未有的见解。
所有这些都是在没有人为偏差和错误能力的限制的情况下完成的，这使得AI成为未来成熟的人力资源管理工具。
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头条
国际人力资源平台ChronoBank宣布推出首个基于区块链技术的完整工作平台Laborx
来源| bitcoinist
世界领先的国际人力资源平台ChronoBank宣布推出LaborX--目前已成为大规模应用的首批区块链应用之一。
ChronoBank生态系统的新成员
ChronoBank宣布推出一个雄心勃勃的、旨在革新人力资源/招聘/金融行业的大型区块链项目LaborX--这是全球首个完整的基于区块链的工作平台。
ChronoBank的生态系统已经非常丰富，由Labour-Hour Coins和智能合约管理系统界面（ChronoMint）共同组成。
Labour-Hour Coins能够有效标记劳动力，同时消除通货膨胀。
而ChronoMint允许管理ETH，ERC20代币，BTC和LTC等虚拟货币。它还使用户能够创建自己的ERC20令牌。
LaborX现在是ChronoBank人力资源生态系统的重要组成部分，能够为求职者和公司提供安全有效地进行即时交易的保障。
准备以主流方式登场
最重要的是，如今LaborX是可以合法和大规模采用、基于blockchain的应用之一，得益于其人性化的设计与ChronoBank的多币种钱包（ChronoMint）和分布式交换（TIMEX）的集成。
凭借其一系列工具，LaborX计划尽快通过不变的信誉系统，智能合约和透明的令牌市场，来破坏和革新招聘市场。
同时LaborX声称它允许求职者增加小时费率以及避免支付延迟，同时允许公司选择更优秀的全球工作者，数字游牧人和加密货币爱好者。
在整个求职过程中，招聘双方都能够降低成本，LaborX平台本身只收取1％的费用 - 与已成为当今招聘平台收费标准的5-20％相差甚远。
ChronoBank的首席执行官Sergei Sergienko说：我们的业界领先团队去年一直致力于打造世界上最完整的区块链式人力资源生态系统。 LaborX仅仅是团队劳动成果之一，并且今天为它的大规模采用做好了准备。
就我们而言，任何人都可以在早期阶段采纳和使用我们的项目。我们预计有1,000家公司，100,000名用户将在年底前注册LaborX，他们通过LaborX每月可节省大约4500万美元的开销。
LaborX今天已经投入使用。
Edway Training和DGTek正在使用它。预计未来几个月将有更多公司使用该技术。
行业领先的功能
从客观的角度来看，LaborX的优势在于其特色 - 其中许多特色迄今在人力资源行业尚未见到。
除了大幅降低费用外，LaborX还拥有一个专有信誉系统，该系统将数十个来自不可变账本上的候选人的数据点考虑在内。
通俗地说，这可以让公司相信他们雇用的候选人，并通过消除证明不可靠的筛选过程来节省时间和金钱。
LaborX还可以标记工作时间，允许个人以最高的市场价格销售自己的时间，并决定他们每周希望工作多少小时 - 为工作和娱乐之间的完美平衡打开大门。
求职者也可以通过加密货币进行支付，这意味着那些以前无法进入招聘市场的人 - 比如那些没有银行账户的人 - 现在可以为他们的服务寻求工作和支付。由于智能合同和内置的纠纷解决方案，所以支付也得到保证。支付是立即收到钱包，而不是转移到银行账户。
那些加密货币的新手不需要向第三方交易所注册，而可以使用LaborX的内置交易所和钱包。付款由稳定的LH代币处理，这消除了加密货币臭名昭着的波动。
最后，LaborX建立了简洁的、用户友好型的网站和app界面。用户不需要任何专业、技术上的知识便可以使用。
随着该平台已经准备好大规模采用，当今业界很少有其他基于区块链的项目与LaborX一样令人兴奋。
以上内容由HRTechChina AI编译完成，仅供参考
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头条
名企都在用的5种HR数据分析
文| bernard marr
HR数据提供了一种方式，使我们可以做出更好的与人相关的决策，更深入地了解员工的感受，并提高绩效。
让我们看看人力资源团队通过数据分析增加价值的一些出于意料的方式。
寻找令人兴奋的新招聘渠道
我最喜欢的例子之一来自沃尔玛对数据分析师的创造性搜索。他们不是通过传统渠道进行广告宣传，而是在Kaggle上提出挑战。
Kaggle是一个众包的分析竞赛平台，“扶手椅数据科学家”将其技能应用于公司提交的任何分析问题。那些在沃尔玛的数据挑战中表现出色的人在该公司获得了一份工作。
根据沃尔玛技术部门的高级招聘人员Mandar Thakur表示，由于这次挑战，有几个人被聘请加入沃尔玛分析团队，其中包括沃尔玛技术部。如果根据他们的简历，招聘部门则根本不会考虑采用他们。
在赛车运动的世界里，日产也通过一个不寻常的渠道招募：赛车视频游戏！日产与索尼合作创建GT Academy，这是一项全球性年度比赛，旨在发现最佳游戏车手，并将其变为真实的赛车手。每年都有数十万的人希望参加比赛。
所有在过去几年中脱颖而出的获胜者仍然在比赛，这证明了日产的这种招聘渠道是有益的。
人力资源团队的外包：不要等待最好的人才主动敲门。找出你理想的人才留在哪里，并将你的招聘工作集中在那里。
参与和激励员工
行为分析公司Humanyze提供的电子徽章可以捕捉员工对话中的信息，包括对话的长度，涉及的语气，人们打断的频率，表达移情的程度等等。
一家大银行利用这项技术注意到，其表现最出色的呼叫中心工作人员是那些一起休息并集体放风的人。
基于这些知识，银行实施了群体休息政策。结果？员工的绩效提高了23％，压力水平下降了19％。
此外，IBM使用情绪分析来收集员工帖子在其内部社交网络平台上的见解。
例如，当IBM正在检修其绩效审核系统时，该公司转向内部网络，要求员工对新审核系统的想法提出反馈意见。他们收到了数以万计的回应。
使用Social Pulse文本分析软件，IBM表现出一种普遍的担忧：员工不喜欢他们的日常表现被曲线分级。
得益于数据和分析，公司能够及时采取行动，并在绩效评估中对此方法进行折扣。
提高员工的安全和福利
钢铁生产商North Star BlueScope Steel一直与IBM合作设计一项安全计划，该计划将IBM Watson的认知计算能力和传感器整合到腕带和头盔中。
这个名为IBM Employee Wellness and Safety Solution的项目实时向工人和主管提供安全警报。例如，如果技术检测到工人没有移动，并且他们的心率和高温增加，这可能意味着他们正在遭受劳累或者甚至是极度高温的压力。
在这种情况下，可以提醒主管，或者建议员工休息一下。
在另一个例子中，澳大利亚Seeing Machines公司开发了采矿卡车技术，跟踪驾驶员的眼睛，以便发现驾驶员的疲劳。
该系统使用摄像头，GPS和加速计来跟踪眼睛和眼睑的运动，例如司机眨眼多久，眨眼持续多久以及眼睑移动速度有多慢 - 即使司机穿着它也可以做到这一切墨镜。当驾驶员闭上眼睛的时间超过1.6秒时，卡车内会发出警报 - 座椅内部产生噪音和振动。
然后，如果再次触发警报，则会通知调度员或主管，以便他们可以通过无线电与司机联系。
人力资源团队的收获：技术，特别是传感器，已经帮助工作场所更安全了很长一段时间 - 想想烟雾报警器，安全和进入系统等 。
但现在，由于大数据和分析，公司能够将员工安全提升到一个全新的水平。
使学习和发展更有效
随着在线学习的兴起，针对个人学习者，企业学习和发展日益变得个性化。在数据和分析的推动下，“适应性”学习技术允许对课程细分，以及对活动和试题进行个性化定制，以适应学习者的偏好，学习速度和最佳学习方式。
个人在线自学也可以说比将员工从工作中抽出一天或一周时间带到昂贵的培训课程上更具成本效益。重要的是，像这样的自我导向学习有助于将持续发展融入员工日常生活中。
达能的在线达能校园2.0就是其中一个例子。这家食品巨头创建了一个用户友好的在线平台，员工可以通过这个平台促进他们的发展并与其他员工分享最佳实践和知识。
人力资源团队的外包：
这一数据驱动的人力资源领域可能不如其他领域发达。但即使只是对目前学校数字化转型的一瞥，大学和高校也指出数据如何以令人兴奋的新方式促进企业学习和发展。
驾驶表现......不疏远人
UPS已经将性能管理中的数据和分析应用到了一个全新的水平。例如，司机携带多年的手持式计算机（你签收的那些智能储物柜告诉你收到了你的包裹）实际上是一种复杂的设备，可以帮助司机做出更好的决定。
例如，哪种订单能够以最高效率递送包裹路线。此外，UPS卡车配备了200多个传感器，用于收集数据，包括驾驶员是否系安全带，驾驶员有多少次需要倒车或掉头。
通过监测驾驶员并在需要时向他们提供反馈和培训，UPS每年减少850万加仑燃料和8500万英里。另外，司机现在每天平均停靠120次。这个数字以前不到100--这意味着使用相同卡车的相同司机现在可以提供比以前更多的包裹。
你会认为如此紧密的监控员工可能会引起员工之间的冲突。但增强的性能意味着该公司可以向其司机支付业内最高的工资，这无疑有助于支持员工购买数据驱动的绩效。该公司还采取了其他措施，以确保他们不会面临司机的反弹;
例如，根据驾驶员合同的条款，UPS不能在没有通知驾驶员他们正在收集什么的情况下收集数据。他们也不能仅仅根据数据告诉他们的信息来对驾驶员进行管理。
人力资源团队的外包：
数据驱动的人力资源可以让企业摆脱传统的，耗时的绩效管理方法，例如年度绩效评估（一般对管理人员和员工都感到恐惧）。
现在，我们可以更经常地（甚至实时）更好地监控实际绩效，并以更具建设性，持续和一致的方式向员工提供反馈意见。
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头条
改善员工体验的三大策略：创造属于你自己的雇主品牌故事
文| dave sutton
2016年底，Asurion的人才招聘与保留团队意识到，如果他们想赢得顶尖人才，他们需要改善员工体验（EX）。
这家私营公司为3亿多客户提供移动设备保护和技术保修服务。他们帮助人们保持在线并实现最佳生产力。
这意味着这家公司需要大量的技术人才！
在科技领域，人才争夺战是真实存在的。我们正在经历很长一段严峻的人才短缺时间。
“雇用时间”的数量似乎永无止境，68％的人力资源经理表示他们在填补职位方面遇到困难。招聘经理在一个非常有限的人才库中对合适人选的竞争是非常激烈的。
Asurion需要讲述一个清楚而真实的雇主品牌故事，说明为什么一个技术人员应该加入，以及为什么现在的高绩效员工应该留在公司工作。
Asurion的领导层依靠David Marks创造了一个引人注目的雇主故事，完全使EX从“同一片海中脱颖而出”，并使公司与市场上的竞争雇主脱颖而出。
大卫需要有效地传达Asurion的雇主品牌故事以达到他们所追求的高品质人才，并确保EX完全符合他们故事的承诺。
你可能会认为薪酬是引人注目的员工体验的关键。但是，正如David在Asurion学到的那样，提高工资可能是员工头脑中的首要问题，但薪酬通常远远低于实际触发加入或留在组织中的行为的收益。
事实证明，许多改进EX的策略都非常具有成本效益，并且更易于实施和维护。
正如Jacob Morgan在他的书“员工体验优势”中指出的那样，有三种环境构成了任何员工体验：文化，技术和物质。
文化环境体现了员工为公司工作的感觉。
技术涵盖了员工用于完成工作的工具和功能。
身体体现了员工工作的实际空间。
图形信用：员工体验优势
这三种环境相互支持和加强。一些最有趣的策略实际上存在于上图中的交叉点处。
这里有三个策略来塑造员工对环境的看法并提高员工体验：
1.提供时间表和工作场所的灵活性
你的员工比你更了解他们的工作日要领。即使你是一个超级微管理人员，你可能不会每天与你的每一位客户打交道。
你的一线员工是你业务的一面。如果你赋予他们自主决策权并让他们负责管理自己的工作量并获得结果，那么他们对EX的看法就会大大改善。采用弹性工作时间和远程办公的工作场所在EX上得分更高。
如果你可以帮助员工避免每天繁忙的通勤时间，你也会看到生产力的提高。在Asurion，可定制的时间表选项对于未来的员工来说是一大吸引力，随着员工对工作生活的更多控制，它增加了整个业务的积极性和动力。
2.制定战略性员工投资
虽然很容易假设大多数人只为薪水工作，但高绩效员工正在越来越多地寻找更多追求。
终身就业的日子已经过去了，但这并不意味着你不应该培养能够强化个人和职业发展的员工体验。
Asurion公司最具潜力的员工将他们的工作视为在科技行业内学习，成长和进步的机会。
创造学习型文化和投资于员工职业发展的好处是广泛而令人鼓舞的。
当员工知道他们正朝着个人目标迈进时，他们的积极性和积极性就会增加，并减少任何停滞和无聊的可能性。
庆祝和欣赏你的团队的成就，他们会在绩效和倡导方面为你带来10倍的报酬。
3.确保简单明确的角色和责任
没有什么比开始一项需要新职能的新工作更糟糕，你实际上被要求扮演与之前完全不同的角色。
Asurion竞争的信息技术领域尤其如此。
“技术”是一门广泛的学科，很难找到同时擅长多种IT功能的员工。
有时候，最好的策略是以不同的方式思考问题，并在EX中包含人员配备能力。
利用领先IT专家的按需工作人员，你可以在IT功能的某些部分填写特定角色和特殊技能组。
这可以让你的内部员工将精力集中在更具战略性的挑战上，同时为员工对其角色和工作量的感知带来更多的简单性和清晰性。
与客户体验（CX）非常相似，有吸引力的员工体验（EX）为你的目标受众提供了关心理由，听取理由，参与理由，加入理由以及最重要的理由。
通过将文化，技术和物理环境与你的雇主品牌故事结合起来，你可以吸引并留住高绩效团队。
以上内容由HRTech AI编译完成，仅供参考e
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机器学习淘汰简历的五个理由
文| Louis Columbus
由于现有申请人追踪系统（ATS）的不准确和缺陷，全国的猎头公司错过了50％或更多的合格候选人，科技公司错误地分类了80％的候选人，说明在招聘方面，这些系统存在多么大的缺陷。
那些平均需要42天的时间才能完成任务，并且需要60天或更长的时间才能填补专业技术技能的职位，这些职位的平均成本需要5,000美元。
在招聘人员筛选后，女性申请人有19％的概率被淘汰，30％的人在现场面试后被淘汰，导致每个公司大量丧失本需增长的智囊团。
现在是招聘过程变得更加智能的时候了。
招聘部门需要更多地融入情境智慧，洞察力，评估应聘者掌握所需技能，而不是根据候选人的简历来评判他们过去取得的成就。
通过更多基于机器学习的情景智能来丰富招聘流程，可以发现非常优秀的，并且具备超出招聘经理预期的智力技能的候选人。
机器学习算法还可以删除候选人的任何道德和性别上的身份识别信息，并让他们纯粹根据专业知识，经验，优点和技能进行评估。
目前全球的招聘流程500多年来都没有改变。
从达芬奇1482年的手写简历可以看出，他能够搭建桥梁并且提供赢得战争胜利的帮助。这位创造了蒙娜丽莎，最后的晚餐，维特鲁威人以及无数的科学发现和发明背后的天才推动了世界的现代化进程。
追求新职位的申请人一直在顽强地藐视创新。
ATS应用程序和平台对入境简历进行分类，并根据他们在简历上看到的技能，为候选人提供排名。
需要深入了解的是哪些管理人员具备领导才能，哪些候选人正在掌握和以何种速度掌握技术技能优势。
机器学习扩大了招聘公司在候选人的简历中看到的能力范围，从而超越了简历的障碍。投资回报率（ROI）通过加强招聘决策并以更大的智慧制定更好的招聘决策。
包括雇用时间，雇佣成本，保留率和绩效在内的关键指标都将在依赖更大的情境智能时得到提高。
超越简历，赢得人才大战
上周，我有机会与全球领先的技术智囊团之一的人力资源副总裁进行了交谈。
从现在起，他专注于他的组织需要的数百名技术专业人员，他们将在六个月，12个月和一年多的时间内为员工提供令人兴奋的新研究项目，这些项目将提供有价值的知识产权（IP），包括专利和新产品。
他们的方法始于寻求理解当前高绩效企业的概况和核心优势，然后在申请人社区和更广泛的技术社区寻找与理想候选人的匹配。
机器学习算法非常适合完成对高绩效人员和候选人的能力的比较分析，在比较完成时将其整个数字角色考虑在内。
下文说明了eightfold.ai人才智能平台（TIP），说明了它与公众可用数据，内部数据存储库，人力资源资源管理（HRM）系统，ATS工具的集成方式。
高绩效人员与申请人的特征进行对比分析需要数秒钟才能完成，提供了一份完整的档案。
根据机器学习得出的符合高绩效人员特征的潜在雇员情况，可以提供比任何简历都更好的背景情报。采用综合方法创建人才智能平台（TIP）可获得当今典型的招聘或ATS解决方案无法提供的洞察力。
下面的概要反映了将机器学习应用到候选人的综合数据集时可能出现的情境智能和深度见解。请点击图片展开以便阅读。以下配置文件中的关键元素包括以下内容：
职业生涯成长曲线
- 说明一个给定的候选人的职业进步和表现，与其他人进行的比较。
关于公共站点的社交关注
- 实时了解候选人在Github，Open Stack以及技术专家可以分享其专业知识的其他站点上的活动。
这也提供了他人如何看待他们贡献的辅助信息。
与正在审核的工作相关的背景要点，提供与简历中候选人历史记录中最相关的数据，以便招聘人员和经理可以更轻松地了解自己的优势。
近期出版物
- 出版物提供对过去10至15年或更长时间内当前和以前的兴趣，重点领域，思维模式和学习进展的见解。
专业重叠，可以更容易地验证履历中记录的成绩
- 实时职业数据的多种来源可以验证并提供更好的背景和洞察简历列出的成就
关键是了解候选人能力正在评估的背景。
而一份2页的简历绝不会给予候选人足够的自由度来涵盖所有的基础。
对于大中型企业来说 ，如果手动完成这项工作，跨所有角色，所有地区，所有候选人来源，所有在线申请，大学招聘，公司内部重新招聘，内部流动现有员工以及所有招聘渠道。
这是机器学习可以成为招聘人员，招聘经理和候选人的盟友的地方
机器学习使简历过时的五个原因
通过降低成本和招聘时间，提高招聘质量，以最优质的人才招聘新员工，所有这些都可以促进收入的稳定增长。
单凭依靠简历就像在打一个不好的Skype电话，你只能听到谈话中的每一句话。使用基于机器学习的方法为雇佣决策带来更高的敏锐度，清晰度和可见性。
以下是机器学习使简历过时的五个原因：
简历就像反映过去的后视镜。
企业所需要的更多的是关注某人的去向，什么（能激励他们）以及他们自己着迷和学习什么。简历是后视镜，而我们需要的是基于目前的兴趣和才能，展现他们未来的前景。
依靠一个有着500多年历史、陈旧的招聘流程，我们无法知道候选人获得什么技能，技术和培训的动力。
特定领域掌握的深度和程度并不反映在简历中。
通过将多种数据源整合到候选人的统一视图中，从专业发展的角度来看，他们有可能看到他们正在成长的最快的领域。
游戏机器学习算法是不可能的，考虑到候选人可用的所有数字数据，而简历有一个可信度问题。
任何雇佣下属，员工和参与雇佣决策的人都会遇到找到一位有前途的候选人。然后经历失败的失望。
简历与招聘人员进行比较，他们说至少有60％的简历夸大其辞，有时候会对他们有所影响。使用像TIP这样的平台将所有数据考虑在内，这显示出真正的候选人及其实际技能。
现在是时候采取更多的数据驱动方法来消除无意识偏见。
今天的简历带有内在的偏见。招聘人员，招聘经理和最终面试组的高级管理人员会根据个人的姓名，性别，年龄，外表，所参加的学校等情况，制定了无意识的偏见决策。
了解他们的技能，优势和智力核心领域更有效，所有这些都是更好地预测工作绩效的指标。
降低糟糕的招聘风险，从而快速导致人才流失。
最终，每个人都会根据他们的最佳判断招聘部分人员，部分原因是他们的经常无意识的偏见。这是人性。
随着更多的数据，减少外聘的可能性减少，从而降低通过新租赁进行搅动的风险，并且花费数千美元聘用然后替换他们。
拥有更好的情境智能降低了招聘的下行风险，通过用可靠的数据显示一个人是否有资格担任某个角色并消除他们的背景优势，技能和成就来消除偏见。
造成无意识偏见的因素包括性别，种族，年龄或任何其他因素都可以从简介中删除，因此候选人只能评估他们在考虑的职位方面的优势。
底线：
现在是彻底改革简历和招聘流程的时候了，他们通过用机器学习所带来的更多背景情报和洞察力，重新定义简历和招聘流程，将它们重新定义为21世纪的招聘。
以上内容由HRTech AI编译完成，仅供参考
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头条
人工智能改变外包行业：雇佣AI助理的4种好处
文| kayla Sloan
处于发展期的成功企业有时需要雇用额外的员工。但是，聘请外援会增加开销，并削减您的业务利润。不仅如此，有时候你其实并不需要全职帮助。
这些只是企业雇用AI助理的两个原因。实际上，雇用AI助理还有很多好处。
节省时间
聘请合适的人来帮助你的业务不是像取份快速这种简单的任务。首先，你需要向外界通知你正在招聘的事情，这通常涉及到打广告。然后你必须等待申请和简历，筛选候选人并准备面试环节。
接下来，你必须花时间采访你感兴趣的候选人。将人数缩小到你将聘用的一两个人并不总是一项简单的工作。
尽管如此，这还只是该过程的一部分，要达到雇佣额外员工的目标，有时需要对一到两名候选人进行第二次面试。
最后，在做出决定后，你才可以完成招聘流程并开始培训。
幸运的是，你可以通过简单地聘请AI助理作为替代方案来跳过很多此类过程。
降低成本
雇用AI助理有很多成本优势。你可以按小时雇用他们进行某些业务工作，而不是支付兼职或全职员工。
另外，你不需要为培训付费，或者至少很少。你雇用的AI助理应该已经拥有完成这项工作所需的大部分技能。
如果你要雇用一名员工，他们可能需要大量的培训来完成每项任务。与其付出所有培训费用，你可以聘请几名AI助理来完成专业项目。大多数情况下，从长远来看，这将节省资金。
另一个成本降低是有好处的。你不需要给AI助理按月或者按年发工资，因为他们通常按小时或任务收费。消除这些成本大大降低了您的业务开销，并为公司带来巨大的盈利能力。
更好地利用时间
花时间回复电子邮件，安排社交媒体和执行其他日常任务通常是没有意义的繁琐工作。
如果你需要更好地利用你和其他员工的时间，那么你可以聘请AI助理来完成这种日常工作。
当然，它也适用于其他方式。
有些员工可能没有经过培训就被派去执行一些工作。在这种情况下，雇用AI助理可以使你的业务更好地完成。
消除员工关系的不和谐
有时候，当你雇用新员工时，可能他们的性格与你并不适合相处，也有可能他们不会与其他员工相处。
工作场所的人际闹剧可能会导致业务的失败。
不过，通过聘请AI助理，您可以消除员工的人际矛盾。由于他们通常不在您的业务范围内工作，因此与其他人几乎没有冲突。
AI助理在工作时间不会被闲聊，也不会迟到，或者根本不会出现。午餐回来时他们也不会迟到。这意味着你可以消除你的工作场所的员工闹剧，或者说，尽量减少这种事情的发生。
当你有一个成功的企业，你想保持这种成功。做到这一点的一种方法是认识到雇用AI助理的好处。它们可以提供所有的服务，雇用AI可能是你可以做出的最好的商业举措之一。
以上内容由HRTechChina AI编译完成，仅供参考
另外，人力资源区块链论坛本周五将于上海紫金山酒店举行，对此活动感兴趣者请尽快报名。
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头条
新型人才管理模式“海盗指标”改变HR的工作方式
来源| digital hr tech
文| Erik van Vulpen
包括我们在内的很多人都在寻找有效的人才管理模式，但到目前为止还没有人开发出这样的模式。因此，本文介绍了一种人才管理模式，您可以使用它来充分发挥员工的能力。
AARRR模型
很多年前，我就在教大学生创业。我最喜欢解释创业营销的模型之一是海盗 - 或AARRR模型（最初由Ash Maura提供）。我通常会问：“海盗吸什么烟？cigAARRR！”
（注：cigar是雪茄的英文拼写。这里是谐音。）
AARRR模型首先显示顾客如何与组织联系，并最终从该组织购买某物。一共分为
五个阶段。
获取：首先要驱使顾客拜访公司。
激活：组织和客户之间交换的第一个价值体验。例如，客户留下他们的电子邮件地址以换取每月的新闻。
收入：也是最重要的部分。收入就是让客户做出购买决定。不用说，这是公司的生命线。
推荐：你如何让客户告诉他人关于你的信息，以便你获得更多客户？
保留：你如何保留那些有过购买记录的顾客，以便他们回来再购买？
当然，现在我可以告诉你这种模式的有用程度以及如何使用不同的媒体渠道来获取和激活客户，鼓励他们做出购买决定等等。
然而，最大的问题是：我们如何将这个模型应用于人力资源？
人才管理模式
当我们需要创建人才管理模式时，我刚刚描述的营销模式就是一个完美的模板。通过与客户完全相同的流程来服务员工。
另外，运用类似模式工作有助于将员工视为“内部顾客”。将员工视为客户有助于我们推动客户或提供卓越的服越。这是人力资源部门仍然可以从销售和营销等相关学科中学到很多东西的领域。
所以，让我们开始吧。首先，这里是人力资源的人才管理模式：
现在，让我引导你了解每位员工在此人才管理模式中所经历的5个步骤。
获取：获取就是吸引潜在的候选人到您的组织。在招聘领域，这被称为雇主品牌。
你如何理解这个词并让人们认识你？
你将如何成为人们想要为之工作的吸引人的雇主？
你如何确保你的公司是平易近人的，这样你就可以将认识你的人变成想要申请你的公司职位的人？
这些都是基本的问题，当你认真成为一个更好的雇主时，你需要能够回答这些问题。
激活：激活是关于选择候选人，候选人体验和让候选人上道这三件事。
你将如何从人才库中选择合适的人才？
你如何做出正确的选择以避免雇佣不良员工？
你如何将候选人变成大使？你如何确保你的候选人体验接近完美？
你如何拒绝候选人，但仍然给予他们最好的体验，并与他们保持联系以进行其他工作？
你如何让你的员工融入公司，让他们留在你的公司，并提高生产力？
这些问题可以确保你聘请到市场上最优秀的人 - 而且让你决定不雇用的人回家时感觉很好。
收入：收入是关于充分发挥员工的能力。这包括入门，学习和开发以及绩效管理等主题。
你如何确保人们更快地上道？
你将如何减少你的新员工的全部生产力？
你将如何确保你的员工保持竞争力并在未来继续保持业绩？
你将如何保持你的员工参与？
你如何确保人们通过有效的绩效管理来充分发挥他们的能力？
推荐：推荐是关于让新人进入和建立你的声誉。这可以吸引新员工或利用员工来扩大客户群。
我们如何创建一个有效的员工推荐计划？
我们如何让我们的员工拥护我们的品牌？
我们如何利用我们的员工扩大我们的客户群？
员工推荐计划非常流行。通常被推荐的员工效率更高，表现更好，不太可能过早离开。
保留：就像你想留住你的客户，你想留住你的员工。如果你的人才认为你的组织不适合工作，那么你就有一个大问题。主题包括保留，幸福，补偿和福利。
你将如何减少自愿离职率？
你将如何补偿你的员工以确保他们快乐？当然，补偿并不总是财务方面的。非财务激励措施也同样适用。
你将如何使用可变薪酬来确保你的销售人员表现最佳？
你将如何确保你的组织保持作为一个好工作场所的声誉？
保留是关于尽一切努力保持最佳表现者。
此外，良好的保留策略 - 以及人才管理指标的使用 - 有助于建立竞争优势。如果你最好的员工永远不会离开，你将超越你的竞争对手。
正如您所看到的，人力资源人才管理模式有助于构建和优化您的所有人才活动。
人力资源人才管理模式的实践
好的，现在我们来看一些例子。
获取和保留：雇主品牌和奖励在Pret a Manger
我不知道你是否曾经在Pret a Manger找过一杯咖啡或一份健康的零食，但如果有的话，你会知道我在说什么。每当你进入Pret商店，十分之九的员工都会真诚友善，笑脸而不会是假笑。
那可能是对的吗？我在问自己同样的问题。
当然，这里有几个因素起作用。其中之一就是他们在Pret有这样一条规则：无论何时一个客户让员工笑起来 - 只是希望他们有一个愉快的一天，或者开一个友好的笑话 - 员工可以给客户一个免费赠品。结果？顾客开心，员工开心，生意开心。
另一个重要因素是，根据以往的经验，Pret不会根据以往的经验进行聘用，而是根据（其中包括）候选人是否符合公司核心行为：激情，清晰谈话和团队合作。 Pret a Manger这样一位有吸引力的雇主的所有良好范例。
除了吸引员工之外，Pret的做法也直接影响公司的留用率：年营业额从90％下降到2015年的60％（这对于Pret来说是一个非常稳固的数字），而且80 Pret a Manger公司的经理人开始以团队成员身份出现。
激活：选择，候选人体验和在Dignity Health的入职
Dignity Health在Glassdoor 2017年“美国访谈最佳五大名单”排行榜中名列第一。当被问及你如何建立一个优秀的候选人体验时，Dignity Health人才招聘总监Kristie Griffin提到了以下内容：
为候选人准备
重视价值和技能
标准化价值评估
让候选人放心
前五名的其他公司提到了诸如要求面试官分享他们的个人经历，让候选人知道他们的立场，并为面试官制定指南。人才激活的所有优秀例子都做对了。
收入：Google的学习与发展和绩效管理
谷歌是一家经营绩效管理的经典案例，它的成效与众不同。该公司专注于员工目标设定而非正式排名。 Google员工设置了自己的所谓客观和关键结果（OKR），管理人员试图指导员工创建和实现目标。这可以帮助员工实现这些目标，从而帮助组织更有效地实现其公司目标。
人才管理模式有助于映射员工之旅，是以员工为中心的人力资源管理的典范。你能将你的组织映射到这个人才管理模型上吗？
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头条
学会这四点，助你成功转型 “数据驱动型” HR领导者
文| Bill Petti
来源 | gallup
文章摘要
1、描述性数据本身并不能让HR部门的领导者取得成功
2、正确的分析确保HR的决策推动组织目标
3、HR领导者需要成为世界级的人才绩效专家
你有很多有关员工绩效的数据。你拥有尖端的仪表板和无缝的报告功能。这使你以数据为导向，对吗？
不完全是。
优化你的决策不仅需要回顾性分析
你需要知道员工为公司工作了多久，以预测他们将留下的可能性并确定最能影响他们留任的标准。你还需要建立识别和量化数据中隐藏信息的能力，从而提出规范性建议。
为了以数据为导向，HR领导者需要来自内部和外部合作伙伴的预测性和前瞻性见解。
你还需要进行严格的分析，将描述性数据转化为考虑不同因素。
最后，你需要正确的分析。
如果HR部门的领导者想要进入战略决策者的行列，就更应该遵循上述建议。
通过正确的分析，领导者可以确保人力资源决策不仅符合大局的组织目标，而且还能推动这些目标。
人力资源领导者可以通过以下四种方式查看描述性数据，从而创建数据驱动的文化。
1、你需要联系人力资源决策与业务成果
假如你了解到，去年以来，60％的员工已经提高了内部客户满意度分数，但这并没有告诉你促成了哪些改进，或者某项绩效计划是否有效且值得投资。
单纯的描述性数据并不能使HR部门的领导人得出本来难以确定的结论或确定最佳的行动方案。
更糟糕的是，描述性数据有时会误导HR领导者。
未计数的变量 - 特别是与决策者固有的偏见相结合 - 可以隐藏数字背后的故事。因此，领导者可以很容易地推断出不正确的结论，或者采取错误的干预措施来处理这些问题。
例如，实施基于分析的中层管理人员招聘的HR部门可能无法在倡议的前六个月内看到团队绩效的实质性改善。
然而，这些HR主管可以通过严格的统计分析和预测发现，干预措施不仅要提高员工绩效，还要加强员工与经理的关系。
2、你需要被假设驱动
许多善意的人力资源主管通过简单引用其许可报告平台附带的标准报告来确定哪些指标和分析很重要。
这种狭隘的焦点极大地限制了人力资源数据的用处。
人力资源部门的领导者应该回过头来问自己：“我需要回答哪些主要问题？我需要解决哪些迫切问题？”
这些问题的答案决定了HR领导者进行哪些分析。
换句话说，人力资源领导者需要被假设驱动。
他们需要首先明确他们的问题，对这些问题的潜在原因进行假设，然后进行适当的分析。
预先的战略投资将带来长期的收益，因为当领导者具有强大的预测性洞察力，才能够解决特定的业务问题并促进业务目标的达成。
3、你需要综合内部和外部的数据
你对内部数据可能非常熟悉 - 这些数据很方便访问，易于解读和易于掌控。
但在数据驱动的世界中，仅仅依靠内部数据就类似你的一只胳膊绑在背后就开始打拳击赛。
外部数据可以为决策提供丰富的信息，并阐明人力资源举措的有效性。
例如，人力资源部门的领导可以根据当地失业率或竞争职位的工作岗位的流行情况，评估某些市中心的营业额的潜在风险。
为了从外部数据中获得有效正确的见解，人力资源领导者应该与业界领先的、具有分析专业知识和相关数据集的数据组织建立关系。
合适的合作伙伴可以帮助您提炼出关键问题和假设，然后审查所有相关数据 - 从更广泛的市场数据到当地人口统计数据 - 定制分析，回答最核心的问题。
4、你需要成为相关领域的权威人士
在Gallup的经历中，许多企业领导者不愿意让HR领导者参与战略讨论，因为这些HR领导者的观点根植于经验，而非硬性数据和分析。
HR领导者应当是经验丰富的、并且在人力资本上有卓越投资回报的权威
如何可靠地衡量和预测这些驱动因素
也就是说，HR领导者负责提升员工体验，最大限度地提高人力资本投资回报率，预测员工成果，并将人力资源举措与领导者更广泛的业务目标进行量化关联。
HR领导者需要成为有关组织中与人员和绩效相关的所有事务的权威人士。
它们应该成为人们需要了解的指南，哪些分析标准提供了强有力的答案，以及如何最好地交流这些发现并将其整合到业务的所有方面。
为了实现这种定位，HR领导者必须专注于选择能够提升其知名度和提升人才专家声誉的研究和数据专家。
成为数据驱动型领导者刚开始看起来可能令人望而生畏，毫无疑问，建立必要的专业知识需要时间和精力。
但是，希望在其组织内的战略问题上有更大发言权的人力资源领导者将因其投资而获得回报。
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头条
大咖谈：企业学习比以往更重要
“Corporate Learning Is More Important Than Ever” An Interview with Josh Bersin
Priscila Zigunovas和Josh Bersin
Josh Bersin专家在企业学习方面帮助企业投资于员工，为未来的工作做好准备。
奥克兰，加利福尼亚州，美国
德勤事务所（Deloitte Consulting LLP）负责人兼创始人兼总编辑Josh Bersin 表示，在当今“永远在线”的工作环境中，企业不应该害怕投资于提供人们想要和渴望的学习的 新工具和平台，首席Bersin。 “ 人工智能，聊天机器人，视频以及虚拟和增强现实将在未来几年显着改变学习。”
Bersin是专注于企业学习的研究和咨询服务的领先提供商。“ 财富”杂志的100家最适合工作的公司中有60％以上是Bersin成员，每个月有超过100万人力资源专业人员阅读Bersin研究报告。
在这次采访中，乔什·贝尔辛谈论了学习与发展部分正在发生的转变，并分析了塑造企业学习未来的趋势和挑战。
在过去的10年里，您在L＆D中发现了哪些变化？
十年前，我们正在制作翻页式电子学习程序，并且几乎没有在移动设备上运行。这些内容实际上是教师主导型培训的“重新定位”，大部分内容开发基于ADDIE模型。我们开发了“混合学习”（现在称为“翻转学习”）的概念，以便人们可以在线学习，然后亲自上课。我们有非常传统的学习管理系统，它将内容安排在课程，课程和课程中。
随着社交媒体进入我们的生活，当然这一切都发生了变化。现在，员工和消费者希望获得小型教学内容（现在称为“微型学习”），他们需要的内容非常容易找到，他们希望有一种更像是搜索引擎或电视机的用户体验，而不是课程目录。过去五年来，我们一直在努力建设这个基础设施，现在到了2018年，它终于有可能实现。消费者图书馆和其他许多人加快了这一转变。
根据德勤咨询有限责任合伙公司（Deloitte Consulting LLP）的调查，2016年至2017年，企业和人力资源领导者对学习和职业发展的关注猛增，几乎增长了40％。你认为这种增长是什么？
今天有两个巨大的学习动力。首先，经济正在蓬勃发展，所以公司正在比以往更快地招聘，培训和重新定位人员。其次，技术，工具和商业实践的变化速度令人惊叹。数字革命，人工智能和新算法的发展，软件使用的增长以及工作中的所有自动化迫使我们所有人都“回到学校”。因此，员工和领导者非常关注重新激励员工（完全水平），对现代，容易消费学习的兴趣是巨大的。
德勤咨询有限公司负责人，Bersin创始人兼主编Josh Bersin
你如何在公司内培养和建立学习文化？公司成为高影响力学习型组织的主要问题是什么？
在我们所做的所有研究中（我们已经做了很多），我们总是得出结论：无论您的学习技术有多好或多弱，重要的是文化。当公司有一种“学习文化” - 人们需要时间来反思，他们有时间学习，他们以积极的方式谈论错误 - 人们可以学习。虽然技术支持学习很重要，但它并不像给予导师，赞助商和专家学习一样重要，并且给他们在工作中学习的时间，奖励和环境。拥抱学习文化的公司可以适应，重组，进入新产品领域，并以更可持续的方式发展 - 而我们的研究证明了这一点。
“虽然技术支持学习很重要，但它不如给予导师，赞助商和专家学习的重要性，并给他们在工作中学习的时间，奖励和环境。”Josh Bersin
创建真正影响公司业绩的成功L＆D计划的关键是什么？
我写了两本关于企业培训的书，这不是一个简单的过程。第一步是真正诊断你正在尝试解决的问题。您的“销售培训”计划旨在帮助人们销售吗？向上销售？增加新的销售额？或者增加收盘价？你在问题定义中越清晰和规范，就越容易真正确定学习目标和学习差距。
其次，设计师必须使用现在称之为“设计思维”（我们称之为绩效咨询）来理解学习者的工作环境，现有技能，教育背景和管理环境。如果一个培训项目不能加强和支持整个工作环境，单靠一个培训项目不会解决问题。这也意味着了解什么类型的学习体验会真正“抓住”员工并引起他们的注意。这也涉及到面试人员的角色，看看存在哪些差距。
第三，设计师必须建立一套小型，易于吸收，高度互动的学习体验，内容和互动性，从而推动学习成果。这是教学设计阶段，设计师应该掌握最新的技术和方法。现在，微型学习，虚拟和增强现实，聊天机器人和视频是非常令人兴奋的方法。但通常需要面对面的锻炼，模拟或项目。
如果你做了所有这些工作，并对你的设计进行测试和迭代，那么你的程序将会带来真正的价值。我总是鼓励L＆D领导者通过询问员工“你会推荐这个吗？”和“你是否使用过这个？”来评估学习。 这种实际分析可以帮助你保持现实的基础，而不是花太多时间来创建不可能的学术内容真正推动业务成果。
最近，您将Blackboard定位为“程序体验（交付）平台”。您能否更多地谈论这些含义以及计划体验（交付）平台如何影响当今企业的业务和学习？
是。在整个L＆D市场中，公司需要平台来帮助他们设计，构建，实施和测量他们的培训计划。LMS最初的愿景是成为这个平台，但它真正成为一个学习的“管理系统”，而不是一个真正的“学习系统”。
今天，鉴于在线学习的微观和宏观形式的巨大增长，需要一套新的平台。这些系统包括可以管理内容，管理传统培训的系统，以及可以将高级忠诚计划（如入职培训，销售培训，客户服务培训，道德操守等）中的讲师辅导计划（即领导者主持或讲师主导课程）和其他重要后果计划。黑板属于这一类。在大多数教育都有老师的情况下，Blackboard的平台为涉及教师，主题专家或导师或教练的培训计划提供解决方案。许多公司需要这种类型的解决方案，并且Blackboard的特定设计可以用于许多培训应用程序。
什么是微观和宏观学习，以及公司如何帮助员工确定他们需要什么类型的学习？
每个学习解决方案都有宏观和微观主题。基础知识，背景和理论总是宏观或长期形式的主题。例如，如果您想学习如何成为Java程序员，您需要对数据结构，语法，语言和各种Java工具的使用进行基础教育。然而，一旦你成为一名程序员并学习如何编写代码，你可能需要大量的“附加”教育来教你一些特殊的技术，常见问题的解决方案以及对微格式中典型问题的小解答。
这种混合在每种学习中都很常见。宏观学习是根本。微型学习是应用程序，对问题的回答和新应用程序。
公司如何选择和应用技术，以真正让员工参与他们的学习计划？
正如我上面提到的那样，这个热门的新主题是“学习体验设计”。真正想要参加这个课程或课程的感觉是什么？它是否适合工作流程？学习者是否会喜欢它，并被迫完成它？学习者是否会遇到其他人并感受到启发，从这门课程创建社区？它会帮助他们将职业目标向前推进吗？它是否会提供学习者喜欢和记忆的学习类型（听觉，讲座，示例，模拟，虚拟现实，视频，项目等）？是否有足够的“间隔学习”让材料沉入其中并真正粘住？所有这些问题都与这个话题无关，它们代表了学习领导者为他们的公司创造真正令人惊叹的事情的兴奋和设计机会。
我所知道的一家石油天然气公司最近建立了一个3D虚拟世界，教授员工关于地质学，岩石和沉积物的历史以及化石燃料形成的各种化学类型。这段经历比一部电影更加迷人，而且非常令人难忘。这种类型的课程在课堂上会很乏味，在传统的电子学习中可能很无聊，但是使用虚拟现实和3D动画使它变得引人注目并且非常令人难忘。
你在讲座中提到，公司倾向于越来越多地奖励员工的技能和能力，而不是职位。同时，最近的研究表明，人们正在寻找非传统的短期学位和认证。他们想要学习帮助他们在工作中成长和发展的特定技能。公司学习如何为此做出贡献？
每个组织都会奖励人们的正式教育，证书和认证技能。但除此之外，真正的表现基于个人的真实能力，经验，天赋，以及解决问题的愿望和热情。这些“不可认证”的能力领域是我们试图在行为面试，参考检查以及在职评估和练习中评估的。了解某人在销售或工程中获得“认证”可能对他们在这些领域不同领域的实际经验和能力毫无意义。
我们L＆D必须帮助招聘人员对此进行审查，我们真正的学习挑战在于确定这些“未经认证”的能力和技能，并教导人们专注于改善这些领域，让人们有经验学习，并指导和指导人员并就如何改进提供强有力的建议。
研究表明，现在个人正在努力工作，他们比以往任何时候都更加分心和生产力低下。在员工被信息淹没的情况下，公司如何使持续学习变得更容易？
这只是回到了体验设计和微观学习的主题。你可以给我“足够”的学习解决我的问题，而不用强迫我在不需要时完成课程吗？这是今天现代学习体验的神奇。
什么趋势会定义企业学习的未来？
总之，我认为企业学习比以往更重要。今天，我们有大量的新技术，术语和概念来教人。但与此同时，我们想要教人们“如何更好地表现 - ”作为技术专业人员，管理人员，领导或工作人员。这些“表现学习”计划始终是定制设计的，需要体现“公司在您的公司中的作用”。因此，我们在L＆D的工作是应用所有新技术和设计方法，使我们的公司更好地发挥作用。
最后，我会说人工智能，聊天机器人，视频，虚拟和增强现实将在未来几年内显着改变学习。我们现在有算法可以观察哪些方法最好，以人类语言与我们沟通，并向我们展示如何在现实世界中做一些可能很昂贵或危险的事情。我强烈要求L＆D专业人员尝试这些新工具，其中许多将成为未来最强大的技术和解决方案。当然，不要害怕投资新的平台。现在是寻找新平台的时候了，这些平台能够提供人们在当今“永远在线”的工作场所中渴望和渴望的学习。
德勤咨询有限公司负责人，Bersin创始人兼主编Josh Bersin
以上由HRTech AI翻译完成，仅供参考
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