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Josh Bersin
员工体验平台Perceptyx收购Humu：重塑员工体验市场的新篇章
编者注：Perceptyx收购Humu是人力资源科技行业的一个重要里程碑。此举结合了两家创新公司的优势，产生了强大的协同效应，有望彻底改变企业了解和利用员工洞察力的方式。
Humu 凭借其开创性的 "轻推引擎"，在行为科学领域取得了长足进步，为推动组织内部变革提供了一种独特的方法。然而，作为一个独立的解决方案，它的覆盖面和影响力都受到了一定的限制。现在，作为Perceptyx的一部分，Humu的潜力可以得到充分发挥。此次收购不仅仅是技术的结合，而是要创建一个全面的解决方案，满足现代企业的需求。它将改变企业倾听员工心声、解读反馈意见的方式，最重要的是，将这些洞察力付诸行动。
另外Humu一开始就有评论家认为太不接地气，因其卓越的创始团队，融资多轮，不断尝试超前的理论逻辑帮助员工更加幸福，这是非常有意义的常识和探索，虽然在商业上不太成功。
员工体验管理领域正在迎来新的变革与发展。近日,全球知名员工体验平台Perceptyx宣布收购行为科学公司Humu。业内专家认为,这标志着员工体验管理市场正处于重要转型期。
一、Humu的起源与发展
Humu由前谷歌人力资源副总裁Laszlo Bock与人才管理专家Wayne Kurtzman于2017年联合创立。两人在谷歌期间合作密切,拥有丰富的人力资源管理经验。Humu名称来源于“humanity”(人性)和“humility”(谦逊),寓意着利用科技提升人性化管理。Humu致力于改善工作场所,其核心产品是基于行为科学研究的“微推动”(nudge)系统。该系统通过电子邮件、Slack等渠道,使用语言、时间、社交影响等科学方法,推动员工建立积极的工作习惯。
Humu曾获得凯鹏华盈、GV、Khosla Ventures等多家顶级投资机构的融资,累计融资超过8000万美元。
Humu被Perceptyx收购的原因可能有多种。
首先，Perceptyx可能看中了Humu的技术和产品。Humu的“nudge engine”可以提供个性化的行为改变建议，这是Perceptyx平台上缺少的功能。
其次，Perceptyx可能看中了Humu的客户群。Humu的客户包括一些大型公司，这些公司可能会对Perceptyx的产品感兴趣。
最后，Perceptyx可能看中了Humu的团队。Humu的团队有丰富的经验和专业知识，他们可能会为Perceptyx带来新的思维和创新。
在Humu被Perceptyx收购的过程中，有一个小故事值得一提。当Perceptyx首次接触Humu时，Humu的联合创始人Laszlo Bock表示，他们意识到通过联手，他们可以更快地接触到更多的人和组织。他称这是一个改变数百万人工作感觉的机会。这个故事显示了Humu的创始人对改善员工体验的执着追求，也显示了Perceptyx对Humu的高度评价。2019年,Ultimate Software创始人斯科特·什勒弗曾有意收购Humu,但最终收购失败。在独立生存发展压力下,Humu选择加入Perceptyx。
二、洞察与行动的有效结合
过去员工体验平台市场由Qualtrics等老牌供应商主导,更注重收集员工反馈的数据,而较少将洞察转化为实际行动。Humu恰恰弥补了Perceptyx在这方面的短板。
Humu依托行为科学理论与人工智能技术,能够基于员工调研洞察,使用“微推动”触发员工行为改变。这为Perceptyx提供了从洞察到行动的闭环系统。业内公认,洞察与行动的高效结合,而非单纯的数据收集,是员工体验管理的关键。
Josh Bersin等分析师认为,Perceptyx通过收购Humu,实现了洞察与行动的完美融合,这正是员工体验管理的发展方向。这也是Perceptyx实现从工具向系统转型的关键一步。
三、员工体验平台的战略升级
这次收购被视为员工体验平台从工具到系统的战略升级。过去平台侧重数据收集,现在用户需求已升级为洞察驱动的系统,以全面提升员工绩效。
Humu为Perceptyx提供了从洞察分析到行动干预的系统化能力。这标志着企业对员工体验平台的需求正在发生重大变化,平台角色也在发生从工具向战略系统的转型。
根据Josh Bersin的分析,Perceptyx正在将员工体验打造成直接影响业务结果的战略系统,而不再是简单的测量工具。我们也看到,其他员工体验平台供应商,如CultureAmp、Limeade等,都在朝着这个方向转型。这是整个行业的大趋势。
四、技术赋能员工体验创新
这次收购也将Perceptyx带入人工智能和大数据技术的最前沿。作为行为科学的先驱,Humu拥有世界一流的AI技术实力,这将助力Perceptyx实现更智能化的员工洞察分析。
事实上,在过去几年中,Perceptyx已经在AI赋能员工体验数据方面进行了大量创新探索。其团队利用自然语言处理技术,分析语音、文字等非结构化数据,实现了员工行为分析的自动化。
随着GPT等AIGC新兴技术的出现,Perceptyx正在探索如何利用生成式AI进行更智能的语义分析,并基于洞察为用户提供个性化的实时建议。未来,借助AI技术的加持,员工体验管理领域将迎来新的技术革新和应用革新。
五、业界的积极评价
业内对这一重大战略举措褒贬不一,但主流声音较为积极。创新型员工体验平台CultureAmp的联合创始人也表示,这是一次“勇敢的举措”。
但是企业客户和部分分析师则较为谨慎,担心整合过程中的文化差异等问题可能会对Perceptyx和Humu带来挑战。的确,两个公司在文化与技术上还存在一定差异,这需要管理层投入时间进行融合。
Perceptyx的CEO John Borland表示，Humu的技术增加了客户一直在寻求的功能。他说，组织对利用他们的人员数据的期望正在提高，能够在信号和行动之间填补差距比以往任何时候都更重要。行业分析师Josh Bersin表示，Humu一直是一个拥挤的市场的一部分，而且“有点超前于时代”。他说，Humu在大多数公司刚刚开始工作，所以他们没有达到他们希望的惊人成功。他认为，收购意味着Humu被“螺栓到一个更传统的解决方案，有可能增加更多的价值”，并将Humu置于更多的客户面前。
总的来说,业界还是更看好洞察与行动高效结合所带来的积极影响,以及这对员工体验平台产品与市场的推动作用。这次收购被视为员工体验管理市场的新思路。
六、对行业发展的深远影响
Perceptyx收购Humu,标志着员工体验管理市场已经进入到一个崭新的发展阶段:
首先,这加速了员工体验平台从工具到系统的战略转型,也将推动更多平台向这个方向演进。
其次,这推动了员工体验技术的智能化进程,AI分析和个性化干预将成为新趋势。
再次,这也将引发员工体验平台市场的新一轮竞争与整合。创新型平台将对传统企业形成强大冲击。
最后,这为整个行业提供了新的思路,员工体验将与业务结果深度融合,成为影响企业绩效的关键战略系统。
七、结语
Perceptyx与Humu的战略联姻,无疑将掀起员工体验管理领域的新一轮变革浪潮。行业正处在一个关键的转型点上,企业对员工体验平台的需求正在发生重大升级。洞察与行动的有效结合、平台角色的战略升级、新技术的加持等新方向,都将深刻重塑这一细分市场的发展格局。
最后借用Jash Bersin的话：员工体验市场巨大。ServiceNow、微软、Qualtrics、Medallia、Zoom (Workvivo) 和 Firstup 等主要供应商正在积极争夺这一领域。Perceptyx 拥有强大的调查、反馈和倾听工具，现在可以缩小洞察力和行为改变之间的差距。而Humu的IP能够生存下来，满足更多企业的需求。
让我们拭目以待,见证这场员工体验管理革命,如何重构未来工作场所,帮助每一个员工发挥最大潜能,创造更大的组织价值!
最后我们附录了Perceptyx 在2021年和2022年的3次收购Waggl、CultureIQ和Cultivate的相关信息:
Waggl(2021年7月收购)
总部位于美国犹他州,提供员工体验和参与度调查平台。
Perceptyx通过该收购获得员工洞察和反馈管理能力。
收购金额未披露。Waggl团队加入Perceptyx,Waggl品牌停止独立运营。
CultureIQ(2021年7月收购)
总部位于美国纽约,提供员工体验和文化洞察平台。
Perceptyx获得文化评估和数据分析能力。
收购金额未公开。CultureIQ团队加入Perceptyx。
Cultivate(2022年8月收购)
总部位于美国加州,提供语音分析平台,通过AI分析交流内容。
Perceptyx获得语音数据分析能力。
收购金额未披露。Cultivate团队加入Perceptyx的数据科学团队。
综上所述,通过这几次收购Perceptyx进一步加强了在员工洞察和文化建设等方面的产品能力。
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Josh Bersin
Josh Bersin公司预测：生成式AI将为新的人力资源人才智能范式提供动力
全球人力资本咨询公司Josh Bersin公布新研究结果，强调了ChatGPT式的 "生成式人工智能 "在帮助企业改进招聘和发展实践方面的巨大潜力--但前提是企业必须消除对该技术的恐惧。
Josh Bersin公司就 "生成式人工智能 "在为人力资源领导者和学习与发展团队创造强大的新洞察力方面的潜力采访了具有人工智能意识的高级管理人员、工程师和产品领导者。还在最近举行的 "不可抗拒的2023 "会议上与全球顶级人力资源领导者进行了交流，发现在对人工智能技术及其提供新颖人力资源和人才管理见解的潜力的信心和理解方面存在明显差距。
研究发现，虽然许多人力资源领导者及其公司的技术团队都很欣赏人工智能通过发现不同数据源的模式来发掘新的人才管理机会的能力，但许多人承认对该技术的理解有限。
此外，研究还定义了三类人工智能解决方案： 新兴（附加人工智能）、第一代（内置人工智能）和第二代（基于人工智能的解决方案）。人力资源领导者还对人工智能的作用表示担忧，不确定如何有效利用人工智能在人力资源和人才相关用例中的潜力。
该研究强调了人工智能在释放人才智能方面的巨大潜力，随着全球企业寻求新的工具集来帮助他们发现、吸引、发展和留住未来所需的人才，人工智能已成为一种日益增长的必需品。
Josh Bersin公司最新发布的白皮书《了解人工智能在人力资源中的应用--深度剖析--评估人工智能在人力资源中应用案例的详细指南》对研究结果进行了解读，并探讨了核心问题。
该白皮书的目的是让人力资源战略家--特别是那些希望建立一种更系统、更可持续的方法来寻找、吸引和磨练对组织的长期成功至关重要的技能组合的人--更容易获得和使用这项技术。
其开创性的见解被提炼为以人力资源为导向的人工智能技术评估指南，为人力资源和人才发展领域的推动者提供了一份最新的教育报告。
全球行业分析师兼The Josh Bersin Company首席执行官Josh Bersin在谈到研究结果时说：
"这项新研究的目的是了解究竟是什么阻碍了人力资源部门在核心业务战略中充分利用人工智能，比如了解在招聘和人才管理中以不同方式思考和行动的新的、尚未开发的机会在哪里。从这项研究和我们最近举办的 "不可抗拒 "活动的对话中可以看出，由于人工智能对人力资源变革的影响范围尚不明确，因此人们还在犹豫不决。
"我们的目标是帮助克服这种恐惧感。具体来说，我们将人工智能的障碍转化为一个相关的问题，并提醒CHRO，这并不是人力资源部门第一次不得不调整和发展他们的技术架构或他们的数据以及他们如何利用这些数据。
"我们不是试图宣讲人工智能工程的基础知识，而是希望帮助人力资源领导者更加适应这项技术以及它能做什么。我们表明，这可以更好地定位和缩短招聘时间，或识别不太明显的人才管道，以及许多许多用例。
使用 "生成式人工智能 "来了解招聘和人才数据中更微妙但更具变革性的知识，这也仅仅是令人兴奋的基于技术和数据的人力资源人工智能之旅的第一步。
"最终，我们正在明确人工智能在未来人力资源中的作用，以便雇主能够积极主动地转换其潜力。"
Josh Bersin 公司在其6月举行的 "不可抗拒的2023"（Irresistible 2023）活动上预览了自己的人工智能解决方案 "人力资源驾驶员"（The HR Copilot）。Josh Bersin公司的HR Copilot提供了一种智能手段，用于查询该研究和咨询公司在过去25年中积累的丰富多样的人力资源知识库和劳动力市场洞察力--这只是人工智能在人力资源领域开始揭示的众多用例中的一部分。
文章来源：techrseries
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Josh Bersin
大咖谈：建立基于技能的组织—令人兴奋但清醒的现实
JoshBersin这篇文章的核心介绍了以下几点：
基于技能的组织的概念：这是一种无偏见、无政治的公司，决策基于技能、绩效和表现。我们将创建一个全球技能数据库，通过人才智能，我们将能够看到趋势技能、技能缺口，并对招聘、晋升、薪酬和领导力更加科学。
技能的重要性：技能在商业中一直很重要。然而，我们要记住，最重要的技能（我称之为“PowerSkills”）尚未被包括在内。公司的成功基于文化、雄心、学习敏捷性和一致性。
技能分类的复杂性：商业技能分为许多类别，每个公司对不同类别的价值评估也不同。技能包括技术熟练度、操作熟练度、功能熟练度、行业熟练度以及管理和领导熟练度。
新的变化：最大的变化是建立一个公司技能分类法，一个单一的“动态数据库”用于技能。
技能技术的挑战：尽管市场仍然不成熟，但许多智能AI供应商现在提供解决方案。这些系统不仅仅是数据库：它们是AI工具，理想情况下，它们使用第二代AI来不断找到技能，推断技能，并为每个工作、人员和职业路径更新技能。
详细内容请查看原文翻译：
在新的AI工具和技能技术的推动下，几乎每家公司都希望成为“基于技能的组织”。
前提
让我们从前提开始：白皮书所提倡的想法是，我们将创建一家公正、无政治的公司，其决策基于技能、精英管理和绩效。供应商承诺，我们将拥有一个全球技能数据库，通过人才智能（的奇迹，我们将能够看到趋势技能、技能差距，并在招聘、晋升、薪酬和领导力方面变得更加科学。
这个概念的背后是我们可以用激光精度“标记”或“评估”每个人的技能。许多人工智能工具，包括我们用于GWI 研究的工具，今天都承诺做到这一点。他们如何评估我们的技能？他们利用人工智能的魔力来查看我们的工作历史、绩效、工作产品和其他来源，以推断、建模和预测我们擅长什么、特别擅长什么以及下一步需要学习什么。
多么辉煌的愿景啊。好处有很多：基于能力的公正招聘、定向人员流动到新角色以及帮助我们规划薪酬、招聘地点等的战略规划工具。
现实
这并不是一个新想法：技能在商业中一直很重要。
我（Josh Bersin）于 1978 年大学毕业，获得机械工程学位。毕业后，我面试了宝洁公司、波音公司、美国海军和其他组织。45 年前，每家公司都对我的技能感兴趣。我参加了测试，回答了技术问题，向面试官介绍了我的技能，并在面试中展示了我的熟练程度。
但这些公司并不天真。他们之所以问这些问题，并不是为了了解我在大学学到了什么，而是为了了解我的想法。后来我了解到，我在宝洁的行为面试旨在解读我的个人目标、我的心态、我的思考能力和我的沟通能力。虽然这些可能被归类为技能，但它们比弄清楚我是否知道如何用 Java 编码要复杂得多。
半个世纪后的今天，我们感觉我们正在倒退。我们非常关注用于识别技术技能和通用业务能力的工具和系统。虽然这些工具和系统令人惊叹，但我们必须记住，最重要的技能（我称之为PowerSkills ）仍然被遗漏了。正如我的 IBM 经理常说的，“硬技能是软技能”，而“软技能才是硬技能”。
换句话说，公司的成功取决于文化、雄心、学习敏捷性和一致性。虽然我们希望评估技能来定义工作、角色和发展，但我们还必须假设每个人都可以（并且必须）持续学习新技能。这意味着我们需要对技能有更全面（用我们的语言来说是“系统”）的看法，而不仅仅是技术熟练程度。
哈佛大学教授鲍里斯·格罗伊斯堡研究了世界顶级投资银行家的表现。这些人在金融产品、交易和大额交易方面拥有很高的技能。他发现了什么？如果你将一位“高技能”的投资银行家从一家公司调到另一家公司，他很可能不再是一名高绩效人士。他的“超强表现”技能实际上并不是他的技术技能，而是他利用组织并知道如何完成工作的独特能力。
因此，建立技能分类可能很复杂。正如我们的研究发现，商业技能分为许多类别，不同的公司以不同的方式评估每个类别。虽然通用技能固然很重要，但推动价值的是您在公司中使用它们的方式。
技术能力（编码、软件、IT 系统、医疗程序等）
操作熟练程度（运行设备、修理泵、安全程序等）
职能能力（营销运营、CRM、产品管理、工程、设计）
行业熟练程度（了解石油和天然气行业、化学品、软件业务等）
管理和领导能力（管理团队、领导业务等）
每一项都充满了“技能”，以至于像 Lightcast 这样的公司汇总了数万个职位的技能，建立了包含数万到数十万种技能的动态库。除此之外，我们还拥有人工智能推断技能的广阔新世界，例如它自己得出的“处理异议”或“分析财务报表”。
那么这里有什么新内容呢？很多。
考虑到这些复杂性，什么是真正的新鲜事？最大的变化是对建立企业技能分类法的兴趣，这是一个单一的技能“动态数据库”。
这种分类法与过去的能力模型不同。这是一个巨大的数据集（数以万计的分层技能），分类法中的每个词都存在争议。我们应该使用“协作”还是“团队合作”？我们应该使用“java”、“java 编程”还是“java 语言”？
有数百种现成的分类法，每个行业都不同。能源公司拥有炼油、生产和分销技能。消费品公司拥有品牌营销、产品营销和渠道分析技能。制药和化学公司拥有科学、遗传和受监管的制造技能。
有些技能必须经过验证：像 Kahuna 这样的整个平台可以让您决定谁可以验证技能以及何时必须重新验证技能。以及其他技能需求评估：建立在领导力、管理和其他软技能模型的基础上。
您可以看到这有多么复杂，并记住每个公司都是不同的。您的公司可能重视创新和产品设计技能；您的竞争对手可能专注于制造和分销。
我们怎样才能把这一切放在一起呢？这不是一个“沸腾海洋”类型的问题吗？
公司倾向于走两条路。路径 1 是建立一个技能分类团队，然后创建一个与业务部门合作的长期流程，以就语言和分类架构达成一致。这可能有效，但最终它有很多失败点。如果没有真正在行动中测试这些技能，它们可能需要调整，因此这通常需要很长时间。
我们推荐的路径 2 是从关注一个问题开始。根据该问题，您可以构建分类法的一部分，创建设计和治理流程，并了解哪些工具最有效。
爱上一个问题
让我给你一个现实世界的例子。假设您的客户服务人员流动率很高，且士气低落。
当您深入研究问题时（我们称之为“爱上问题”），您会意识到客户服务面临的挑战是广泛的。该团队被分成专注于不同产品领域的小组，这使得他们的工作变得无聊和重复。因此，您与团队领导坐下来，开发客户服务的“技能模型”。
当您构建模型时，您会发现很少有员工接受过交叉培训。还有一些根本没有受过训练！现在，借助您的技能模型，您可以决定如何重组团队（还发现其中一些“技能”可以通过 ChatGPT 实现自动化）、开始交叉培训并识别高绩效者。
你现在还发现你的一些人不适合。因此，您可以使用技能模型来寻找其他内部候选人并更好地从外部寻找资源。当您寻求招聘时，您会建立评估或面试问题来“根据这些技能进行招聘”。
美国运通实际上几年前就这样做了。他们意识到，美国运通销售和服务团队所需的“技能”根本不是客户服务技能，而是接待技能。美国运通对待客户就像对待客人一样，因此他们开始从丽思卡尔顿和其他酒店公司招聘人才。需要基于技能的分析才能解决这个问题。
正如你所看到的，当你专注于一个问题时，工作可以很快收敛，你就可以解决一个真正的问题。我们刚刚采访了一家使用这种方法更清晰地定义其网络安全角色的公司，发现他们可以通过雇用更多初级候选人为每位员工节省 20,000 美元。
这种分析可以帮助您决定是“购买还是培养”这些技能。2020 年，我们对 3 家公司进行了研究 ，发现“培养技术技能”的成本可能比购买（招聘）便宜六倍。
这样的技能项目比比皆是
这种方法有很多用例。
在招聘中，以技能为中心的方法可以让您扩大候选人网络，通常可以找到最适合某项工作的内部员工。通过“技能邻接”技术，我们可以找到具有相似技能且适合某个角色的人。
基于技能的招聘减少了偏见。一家大型半导体公司告诉我们，他们现在使用基于人工智能的技能平台进行招聘（Eightfold），他们的整个候选人渠道增加了两倍多。他们通过在简历中隐藏姓名、性别和学历来寻找具有卓越技能的人。
在职业发展和成长方面，人才市场和内部流动工具带来了惊人的成果。劳斯莱斯使用基于技能的模型来寻找制造和生产专家，使人们能够轮换到工程和运营方面的新工作。大都会人寿、施耐德电气、强生和其他公司使用人才市场（基于技能的员工职位匹配系统）来促进零工工作、职业发展和人才流动。
在薪酬和奖励方面，公司正在尝试基于技能的薪酬。一家大型管道公司告诉我们，他们现在对各个职能领域（泵、仪表、电气工程）的维修技术人员进行认证，当技术人员获得相关技能证书时，他们的时薪会上涨 5-10 美元。想象一下我们可以根据技能模型分析的所有薪酬公平数据：这可能会帮助我们进一步减少不平等，无论职位级别或头衔如何。
在技术、IT 和科学领域，许多组织感到自己无法跟上。例如，您的公司为人工智能做好了多少准备？与我们合作的一家公司正在为其 IT 职能构建新的技能模型，他们发现许多员工正在研究已有 15 年历史的技术。新模式正在帮助他们招聘、重新培训和激发整个 IT/产品职能，从而提高招聘、保留率和生产力。
那么我们如何扩大规模呢？
从数据的角度来看，企业需要构建一种以业务为中心的方式来管理、治理和更新这些模型。
例如，爱立信为其大规模 5G 转型构建了明确的技能模型。该模型是由工程师、销售和营销团队以及首席学习官共同设计的。他们坐下来决定要解决哪些领域、角色和技术，并从那里确定了一个发展的模型。他们的新旅程是刷新所有 IT 技能。
纽约梅隆银行在 IT 运营中也采取了同样的方法。他们建立了“能力团队”，在关键工作角色（即产品经理、项目经理、分析）上进行协作，以便团队能够保持最新的技能模型。
当你以这种方式工作时——一个项目接着一个项目——努力就会获得动力。您会获得真正的成果，并且业务支持可以扩大。我们最近帮助一家大型软件公司构建了一个联合模型（协调工作的业务部门），以为其所有客户教育开发技能模型。通过以联合方式执行此操作，他们可以将其内部技能需求与客户的需求合并和管理，利用两个地方的内容和教育。
技能技术挑战
但是系统呢？所有这些技能应该存储在哪里？我们如何让它们保持最新状态？
虽然市场还不成熟，但让我分享一下我们所学到的东西。
许多智能人工智能供应商现在都提供解决方案。Workday、Eightfold、Gloat、Cornerstone、Seekout、Kahuna、Techwolf、Skyhive、Beamery、Phenom、Oracle、SAP 和 ServiceNow 均提供可帮助您存储和定义技能、在不同应用程序中利用它们以及通过各种方式评估技能的产品人工智能和评估技术。
不幸的是，它们各自针对不同的目的进行了优化。例如，Eightfold 可以自动识别职位描述中的技能，找到候选人，然后通过其复杂的模型识别趋势和相邻技能。Cornerstone 可以向您展示海量学习目录中涵盖的所有技能。Techwolf 可以从 Jira 和 Asana 项目中推断技能。Gloat 和 Fuel50 可以推断技能并将其与职业机会、工作和零工相匹配。
当然，每个供应商都希望成为“记录系统”。尽管其中许多供应商拥有大客户，但我们尚未找到一家可以使用一个平台处理所有事情的公司。因此，虽然我们可能在某个时候找到一个能够存储公司每项工作的每一项技能的单一“技能云”，但这一目标尚未实现。
供应商面临的问题是问题的严重性。这些技能系统不仅仅是数据库：它们是人工智能工具，理想情况下使用第二代人工智能来不断寻找技能、推断技能并更新每个工作、个人和职业道路的技能。他们必须拥有与市场上数百个技能库的开放接口（每个行业和每个工作类别都有许多分类法），并且必须拥有帮助您管理、分析、消除重复和整理这些数据的工具。
尽管有这样的说法，这些“技能推理”工具各不相同。招聘平台通常使用最多的数据进行培训。这些平台（Eightfold、Beamery、Seekout、Phenom、iCims）搜索并索引数十亿的员工历史记录，并使用时间序列、神经网络和绩效模型来推断技能。这意味着他们涵盖许多行业，并且可以识别和分析跨行业的许多工作类别的技能。
人才市场平台（Gloat、Fuel50、Hitch）往往深度较低，只是因为它们的目标只是“在公司内部进行匹配”。（Gloat 正在进入整体“人才情报”类别，现在正在跨越界限。）Gloat 推出了一款招聘产品，因此他们的平台显然也正在成为一个端到端的人才情报系统（他们称之为“劳动力敏捷性”） ）。
学习技能工具最不复杂（Cornerstone、Degreed、EdCast），因为它们的目标是将某人与课程或学习路径相匹配。（Cornerstone 现在也远远超出了这个范围，并构建了一个全新的 AI 结构来推断 7,000 名客户的技能。）
ERP 供应商（Oracle、SAP、Workday 等）最不复杂，因此他们更有可能成为“技能聚合者”，通过 API 来协调这些更专业的系统与其内部机器学习模型之间的技能数据。
在我们新的人工智能白皮书（即将发布）中，我们讨论了这些系统的工作原理，您会发现技能引擎必须做很多事情。它必须推断/访问数十亿的员工档案，需要进行时间序列分析，并且需要先进的人工智能（神经网络）来推断、识别和构建识别技能的模型。
随着时间的推移，每个技能技术供应商都会走自己的路。Techwolf、Retrain 等较新的供应商正在将公司数据视为技能推断的来源，现在在 Asana 或 Jira 中对信息进行索引。这些数据虽然有限，但却打开了一扇新门：想想 Microsoft Graph 中的技能信息。利用这些信息的供应商（Viva Topics 是为了文档管理而这样做的）可以了解更多有关内部技能的信息。最终这就是您需要的数据类型。
无论技术市场如何发展，成功的项目都会关注一个问题。宝洁建立了一个技能分类法，帮助他们在疫情期间加强供应链工作。路透社建立了一个技能分类法来帮助他们建立和扩大数据科学团队。爱立信的技能之旅始于 5G 重新设计。这样的例子不胜枚举。
当我们看到这些项目的进展时，我相信这项工作的好处是巨大的。开始这一过程的公司可以快速了解大量有关其员工的信息。他们开始了解治理流程。他们与供应商建立了经验，帮助他们确定谁可以扩展以满足他们的特定需求。
走向何方：从“工作”到“工作”
最后一点。这项工作比你想象的还要重要。正如我在《不可抗拒》中所讨论的，这项工作是更大转变的一部分，从“严格定义的工作”到专注于工作的“角色”。我们称之为商业“后工业模式”的黎明。
这意味着花时间仔细地做这件事是可以的。建立治理、尝试不同的工具并一步一步地“爱上这个问题”是可以的。因此，在未来几年中，我们将建立适应性更强、规模更大、生产力更高的公司。
基于技能的组织正在一步步地到来。如果您认真对待转型并考虑它将变得多么重要，您就可以制定一个可行的计划。
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Josh Bersin
Josh Bersin认为的未来趋势：人工智能时代员工成为“超级工人“，而公司和团队将会变得更小！
随着我们都开始了解人工智能在公司中的作用，一个新的时代已经出现了。我称之为 "超级工人 "的时代--公司里的每个人都拥有他们以前从未经历过的 "超人 "力量。
是的，由于人工智能，我们都有机会获得信息、洞察力、教育和我们过去努力工作才能获得的观点。我们的新人工智能系统HR Copilot（我们将在下周的会议上进行预览），使人力资源专业人士能够获得20多年的研究、供应商分析、案例研究和劳动力市场数据--所有这些都来自一个提示。因此，人力资源专业人员，就像所有的工人一样，突然有机会获得过去需要几个小时（或几个星期）才能收集到的信息。
如果你看一下全球经济的生产力（以每小时工作的国内生产总值衡量），曲线几乎是直接向上倾斜的。换句话说，人工智能的时代，我称之为 "智能时代"，将导致员工和工人拥有前所未有的超能力。而这些人，我们可能会为某个特定的工作而雇用，很快就会有多学科的能力，这仅仅是由于基于神经网络的学习和信息检索的力量。
正如杰弗里-辛顿（Geoffrey Hinton）在其最新的讨论中所描述的那样，生成性人工智能不仅仅是一种 "寻找或组合信息的更快方式"。它将来自数千个来源的信息连接起来，并以我们以前从未见过的速度将其同化为背景。因此，在我们的案例中，正在处理薪酬问题的人力资源专业人员可以立即看到任期、多样性、工作级别，甚至绩效的作用都在一个地方。
我曾要求巴德做一些事情，比如 "分析埃克森与雪佛龙的财务业绩"，在短短一分钟内，它就向我显示了毛利率、储备、市值、盈利能力以及其他一系列需要花时间才能弄清楚的指标的变化。它将多方面的信息汇集在一起，并将其作为一个整体做得相当好。
这就引出了我演讲的主题：如果我们假设我们的员工会通过这些工具成为 "超人"，那么我们如何利用所有这些智能和生产力，使我们能够作为一个整体的、有利可图的组织来运作？公司不是由员工的总和组成的：它们 "比员工的总和还要大"，创造出各种协同效应，以及通过学习、创新、协调和文化发展起来的团队倍增器。
考虑一下苹果的Vision Pro。根据我的消息来源，有数千人在这上面工作了7年。这项工作的结果并不是1000人独立进行工程创新的总和。而是将这些人集合成团队、小组、项目和学习的结果，形成了一个壮观的、定义类别的产品。
正如我之前描述的那样，这为一个新的想法让路，我称之为 "组织的独创性"。在《不可抗拒的组织》（书）的七个原则基础上，我们现在必须重新思考我们的公司如何工作，假设每个员工都能以比以往更快、更综合的方式获得信息和见解。
想象一下，客户服务将如何工作，或销售，或营销，或工程。生成性人工智能不仅仅是帮助他们更快地写电子邮件或制作时髦的小册子的工具--那些是小的、渐进的改进。随着信息开始以更快的速度和更综合的方式流动，我们如何才能重新调整这些群体，使他们的生产力提高一个数量级？
(PS：我对Salesforce的重大人工智能创新是让销售代表更快地发送刺激性的电子邮件印象不深。在过去的两周里，我被人工智能驱动的垃圾邀约淹没了。这 "不是 "独创性的工作）。
我不会在这里泄露所有的秘密，但有一件事我要提到。我认为公司将变得更小。如果说我们从大流行病和我们今年所做的所有系统性人力资源研究中了解到一件事，那就是大多数经理和领导仍然按照 "让我们雇用更多的人以使我们的公司更快地发展 "的思路思考。我认为这一原则很可能会被颠覆。新的口号可能是 "我们如何减少该小组的开销和官僚主义，并利用人工智能使其运作比以往更快、更综合"。
这需要人才管理、工作架构和组织设计方面的重大转变。正如我在本周的博客中简要讨论的那样（我们将在洛杉矶谈论更多），我们需要一个 "后工业化 "的组织设计、绩效管理、问责制和领导力模式。而这，我相信，将是未来最大的创新。
加入我们的旅程，这将是领导力、人力资源和持续学习世界中令人兴奋的十年。
来源：joshbersin
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Josh Bersin
HR-GPT已经到来，海外诸多产品加速接入ChatGPT，你能想到哪些场景？
越来越多的HRTech公司开始接入生成式人工智能（AIGC如ChatGPT）以增强其产品能力，下面2张图就是介绍了Paylocity推出得AI Assist™ 展示的部分功能。其实在招聘领域已经有不少的机构也开始接入,本文就介绍了Beamery 推出的 TalentGPT。
HRTech推出了GPT的专题，放在文末大家可以保存收藏！我们一起来看看JoshBersin的介绍
不管我们是否准备好，GPT和生成式AI正在迅速到来。在众多领域中，HRTech可能是最先受到影响的。正如比尔·盖茨在他最近的文章中所描述的那样，ChatGPT及其生成式AI表亲将彻底改变我们使用技术的方式（比Windows更具影响力）。在人力资源领域，我们几乎在所有方面都使用工具和系统，因此影响将无处不在。
本周，AI招聘领域的先驱之一Beamery推出了TalentGPT，这是其非常成功的人才灵活性平台的全新界面。我从Eightfold、Seekout、Phenom、CoRise、Workday、iCims以及一个非常时髦的原型CourseAI（courseai.co）中看到了原型和演示，每个原型都或多或少地重新定义了各种人力资源系统的功能。
请记住，我们在人力资源领域使用的大多数工具都是基于搜索、索引和技能推断的。如果您看看招聘跟踪系统（评分和排名候选人）、预聘用评估（评估技能和能力及经验）、学习平台（搜索内容、创建内容大纲、详细学习路径、担任助教）以及所有行政系统（编写职位描述、职位要求、学习计划）所做的事情，每一件事都可以通过GPT来提升或重塑。
在与Beamery的总裁兼联合创始人Sultan Saidov交谈时，他描述了我们在用户界面方面可以期待的巨大变化。想象一下，当您正在寻找一位软件工程师，并要求TalentGPT（Beamery的名称）帮助您找到具有一定技能集的工程师时。该系统将向您提问以精细化您的请求，然后向您展示一系列屏幕，在聊天界面下方显示，以帮助您精细化搜索。
一旦您进一步细化搜索，后端系统（使用Beamery AI模型）可以向您展示您已经细化的候选人，然后帮助您选择合适的人。 （注意：Beamery的AI模型是经过偏见调整的，而GPT开箱即用则不是。作为招聘组织，您可能需要为AI引发的偏见承担责任，因此供应商正在小心行事。）
它可以自动为您找到内部候选人（无需进入人才市场本身），帮助您细化职位名称，甚至为您提供关于薪酬、福利、地点和其他重要标准的即时见解。
正如您所看到的，这种“对话式体验”（我们可以称之为助手或副驾驶员）比“搜索和重新搜索”要更高效、更有用。正如我在最近的播客中讨论的，这就是为什么Bing Search可能会真正颠覆谷歌在消费者互联网搜索领域的地位。我们作为人类更自然地考虑迭代式发现，而这正是ChatGPT的设计目标。
还有更多的东西即将到来。
让我简要地提一下其他几家供应商（我不想提前公布任何产品）。Eightfold、Seekout、Phenom和LinkedIn都在开发工具，以彻底改进撰写职位需求、细化候选人库和寻找优秀候选人的过程。这一功能将帮助重塑职位发布和搜索广告，同时也将彻底改变内部招聘流程。
然后想想候选人的体验。Paradox.ai，这个领域的先驱，已经用他们的AI机器人 Olivia 成功取代了招聘跟踪系统的需求。像麦当劳和通用汽车这样的公司已经证明，候选人根本不需要填写任何表格就能找到好工作。
现在想想，花在内部人才市场和职业发展工具上的精力。为什么员工或招聘经理不直接进入HR-GPT，询问“对我来说，什么是一个好的下一步工作？”然后让系统询问员工关于他或她的兴趣、他们想要使用和不想使用的技能，并搜索工作目录（以及详细的工作信息）以推荐职位？我不得不告诉你，这几乎就是生成式AI设计的目标。（而且，GPT可以识别出您的技能和公司职位的技能，与市场上的任何技能引擎一样好。）
这是否意味着人才市场系统和职业门户将消失？一点也不，但你可以看到这些新的GPT系统可能会有多具颠覆性。我们可能会看到许多您最喜欢的系统（Workday、Gloat、Cornerstone等）
慢慢地转到后台，而一整套新的GPT设计的前端（助手）取而代之。这些不仅仅是“聊天机器人”——它们是高度智能的前端平台（用微软的语言说就是副驾驶员），可以搜索、索引并发现所有这些后端应用程序中正在进行的事情。
在与苏丹（Sultan）讨论这个问题时，我意识到了另一个有趣的事实。构建这些智能前端的供应商可能不是我们今天所熟知的现有公司。例如，Salesforce和Workday这样的公司非常依赖他们现有的用户界面，以至于他们常常“害怕”颠覆自己的系统。毕竟，如果我们有一个Salesforce.com GPT前端，我们同样可以轻松地将其连接到Hubspot，对吧？因此，可能会有新的供应商构建这些新系统，访问我们喜爱的平台的API和数据。而生成式AI“工具栈”正变得越来越深。
理想情况下，我认为精明的HRTech公司会将这些生成式AI界面直接设计到他们的应用程序中。这正是Beamery采取的方法。这是一个全新的HRTech世界，我相信它将极大地改善我们的体验。
尽管大多数大型HCM平台取得了成功，但大多数公司对其用户界面感到沮丧。这并不是因为供应商没有努力构建易于使用的系统。只是“页面、滚动和点击”范式存在局限性，它永远无法展示我们所需的所有功能。一旦将GPT智能系统嵌入或前置到这些系统中，它们将比以往更有用。
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Josh Bersin
【观点】"聪明且富有个性”的Bing和ChatGPT使用体验如何？来看Josh Bersin的最新分享！
编者注：
我们已经进入了一个“以人为本的设计”是技术核心的时代，微软非常了解这一点。其推出的Bing聊天机器人也受到了广泛的关注，虽然人们对它的使用感受褒贬不一，但毋庸置疑的的是它正在不断进步和改善。最近，著名人力资源专家Josh Bersin分享了他对于Bing和ChatGPT的使用体验，并针对人工智能应用的道德和信任问题展开了新的思考。
下面是文章的详细内容：
关于Bing的新聊天机器人已经有一系列文章，其中许多是由记者撰写的，他们认为它很有个性。根据人们对Bing、OpenAI和Bard的使用经验，有些用户评价道：“这些人工智能产品似乎确实有“感觉”。”
如果花时间研究，我们会发现这些大型语言系统是数学的奇迹。这些聊天机器人使用各种易于理解的算法来获取手机上的“自动完成”功能，并将其调高三个等级。而且因为聊天机器人可以从数十亿篇文章、书籍、网站和转录的对话中索引，所以它们似乎“足够聪明”，看起来很有个性。
正如Wolfram文章指出的那样，聊天机器人的“个性”可以通过算法进行调整。在某些方面，这些“复制和粘贴机器”可以模仿真实的个性。
例如，阅读Josh Bersin从Bing那里得到的这张笔记。Josh Bersin本人表示对这个回答很满意。
后来在谈话中，Josh Bersin问了Bing关于他的著作。Bing也给出了一些有趣的回应。
虽然，它弄错了一些关于Josh Bersin书中的知识（红色的是不正确的），但尽管如此，它已经做得很好了。另外，这七项原则在相关网站上有清楚地列出。
以下是正确的答案。
然后，Josh Bersin与机器发生了一点“争论”。因为这里涉及到一个错误。然后Bing问Josh Bersin：“你怎么知道这个列表是错误的”？之后，Josh Bersin告诉Bing自己就是作者本人。然而，Bing只是反问了Josh Bersin是谁。看到这里，我们似乎会感到Bing感觉有点“刻薄”，不想被纠正。其实，之后Josh Bersin又得到了新的回答。
后来，当Josh Bersin与几位微软高管交谈时，他意识到微软的工程师团队正在进行实时更改。事实上，在Josh Bersin与Bing发生争吵24小时后，再次使用它时，它更加愿意合作，也不再有兴趣参与辩论了。
1.微软正在以不可思议的速度改善Bing的使用体验
随着Josh Bersin多次使用该系统，他很清楚微软正在迅速“训练Bing”，使其变得更好。这是微软为期一周的状态更新，我们可以看到该公司正在采取“成长心态”方法，有数百名工程师每天24小时都在工作。所以当Bing正在光速改进时，“定义”它是不完全公平的。（微软已经将连续话轮限制为5次，每天50次)
微软的工作有很多层次。首先，底层引擎是基于OpenAI的ChatGPT（可能是4.0）的 "下一个版本"，所以这个引擎比网络上的OpenAI演示先进。其次，微软增加了各种UI增强功能（内容来源、聊天历史、推荐问题），使其非常容易使用。但最重要的是，Bing聊天引擎从Bing本身和所有互联网搜索访问内容。Bing每天多次抓取整个互联网信息，因此它的聊天答案是“近乎实时的”。
此外，基于聊天的搜索将淘汰我们从谷歌获得的广告和链接列表。想象一下，如果我们搜索运动鞋，它会给你一些品牌。然后你问：“其中哪一个最适合扁平足的人？”。这种类型的简短互动聊天会帮助您快速找到最好的产品。
微软将Bing视为“网络的副驾驶”，这不是一个糟糕的思考方式。它不是你的“朋友”或“情人”——它是一个功利的工具。从Bing在消费者互动、购物、信息、法律、商业和娱乐中的用例中可以看出，聊天机器人的作用是巨大的。
微软自1991年以来一直致力于人工智能（计算机视觉、NLP、语言处理）开发，并已于2021年在GitHub上推出了人工智能联合试点，取得了巨大成功。该公司刚刚发布了其人工智能责任标准的第二版，该标准教开发人员细分用户类型，识别有风险的用例，并围绕可能的问题进行设计。
2.企业应用程序的需求是巨大的
Josh Bersin向微软团队询问了他们对企业应用程序的计划，当然他们正在研究这个问题。并且微软已经与正在试验该应用程序的招聘、培训、员工支持和合规性方面的供应商进行了数十次讨论。就在上周，微软在Viva销售中引入了基于AI的聊天，它允许销售人员自动创建电子邮件，提案或与客户的通信。
微软还宣布，ChatGPT现已在Teams的新高级版本中提供支持。此功能可让用户为内容编制索引、大纲文档、更好地安排会议等。想象一下，当聊天机器人出现在Teams中以回答有关公司、团队、流程甚至合规性规则的问题时会发生什么。潜力确实是巨大的。
3.道德和信任问题
有许多道德问题需要考虑。微软会让Bing给用户提供有关医疗建议、投资建议、计划生育建议、关系建议吗？这些建议每个都充满了风险。微软当然不希望因为诉讼损害其万亿美元的品牌。所以公司非常小心。这让我们看到了新的商业模式。消费者版本的Bing是通过广告来盈利的。这意味着Bing必须智能、透明地推荐产品。这是对Bing提出的新的挑战。
由于Bing（大概还有Bard）是一台雄辩而友好的机器，它可以“说服我们”买东西。它会“强烈推荐”一个为广告支付最多的解决方案吗？还是会毫无意见地“列出替代方案”？我会让科技巨头弄清楚。（也许用户评级系统可以提供帮助）。
然后是信任问题。我们可以相信Bing会保持公平和中立吗？鉴于Elon Musks在自动驾驶汽车方面的问题，消费者理所当然地问：“我们能相信微软能给我公正的结果吗？”
就微软而言，他们的技术产品会日渐成熟。我们已经进入了一个“以人为本”为技术核心的时代，微软非常了解这一点。在与Bing聊天了几个小时之后，Josh Bersin仍然认为这项技术是惊人的。
HR如何更好学习使用AI带来的变革？最近大火的ChatGPT到底是什么？我们又该如何将之运用到我们的人力资源管理工作中？3月24日深圳Inspire2023HR科技发展趋势论坛现场（点击蓝色文字进行了解详情并报名），给您揭晓答案！同时也带您一起探讨2023人力资源科技趋势！
文章来源：Josh Bersin
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Josh Bersin
【观点】Josh Bersin公司预测人力资源领域在2023年将发生巨大变化，并在综合深度报告中提供了建议
经济放缓加上工人倦怠和劳动力市场变得紧张，迫使公司专注于生产力、简化和重新设计工作环节
加速的工作自动化和行业转型将迫使雇主增加对技能再培训和建立新能力的投资
人员可持续性、混合工作、薪酬公平和系统性薪酬模式等新问题将促使首席执行官、首席财务官和首席人力资源官以不同的方式思考
人才智能、员工体验和健康工作场所战略的大规模增长将为人力资源创造持续投资
以上是关于2023年人力资源趋势的部分预测。近期，专注于人力资源和劳动力战略的研究和咨询公司Josh Bersin公司发布了一份新的报告，列出了未来一年工作和工作场所的变化。
这份长达 30 多页的综合报告《2023年预测：重新定义工作、劳动力和人力资源》提供了360度的评估，描述了随着整个行业因缺乏关键技能而被颠覆，人才管理和支持员工的新方法以及面向未来的能力需要如何出现。它指出2023年是出现巨大变化的一年，不仅在人力资源方面，而且社会和整个工作都会发生翻天覆地的变化。经过三年的大流行、供应链问题、通货膨胀和转向混合工作，在许多情况下，劳动力会感到愤怒。
该报告中探索的与工作相关的关键转变包括：
不断变化的人才资源库将提供更多样化的员工代表，保护员工心理安全、公平和包容的稳健且一致的方法需求更加迫切
劳动力老龄化将迫使雇主适应有史以来最广泛的年龄范围和不同的员工需求
整个行业的大规模重塑以及对能力要求和人才规划的相关连锁反应，因为旧技能组合已经过时，新技能的需求增加
新的工作方式，包括多功能工作和混合模式，这将迫使人力资源领导者计划如何在不忽视人们的需求、福祉和愿望的情况下提供这些工作场景
人员可持续发展的新概念，需要更全面地发挥作用，让所有员工在工作中感到安全、满足和关怀
新的领导方法，管理人员必须学会平衡，善解人意、灵活的管理风格与不断提高生产力的需求，通过更好的倾听和技术解决方案等技术来跟踪工作流程中的绩效和其他新兴关键指标
学习和发展的新方法，例如利用人才市场通过项目、演出、指导、建立关系等来培养员工技能
战略性地使用先进技术有助于以集成技能驱动的人才平台的形式创建、推断或存储技能和人才情报，使雇主能够提炼早期见解并发现不太明显的机会，以保持员工的兴趣和参与度
全球人力资源研究分析师兼Josh Bersin公司首席执行官Josh Bersin表示：“对于业务和人力资源领导者来说，2023年将是充满挑战的一年，许多CHRO正在转型，成为比以往更类似于首席生产力或文化官的人。雇主需要加紧努力，因为随着公司认真对待行业转型和应对放缓的经济，我们将看到关于重新培训、内部调动人才和重新设计工作的新想法。当然，工具会提供帮助，但最好的想法需要来自人力资源主管——那些与业务部门不断对话并愿意尝试新事物的有远见的人”。
关于Josh Bersin公司
Josh Bersin公司提供广泛的研究和咨询服务，包括企业会员计划，以帮助人力资源领导者和专业人士应对当今劳动力不断变化的挑战和需求。该公司的研究团队涵盖人力资源、人才和学习与发展方面的所有主题，包括多元化、公平性和包容性;员工体验;远程和混合工作;健康;人力资源战略和能力;学习和职业流动性;人力资源技术;组织设计与开发;以及人才招聘和流动性。
公司旗下的Josh Bersin学院是世界上第一个针对人力资源和人才专业人士的全球发展学院，也是人力资源组织的转型代理。自 2019 年推出以来，该学院已有超过50000名人员注册，学院旨在提供内容丰富的在线课程、精心策划的工具和资源库以及一个全球社区，帮助人力资源和人才专业人士及时了解在现代工作世界中推动组织成功所需的趋势和实践。
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Josh Bersin
【观点】2023年的人力资源趋势预测，您认同以下六个观点吗？
当谈到2023年的人力资源趋势时，安静的辞职和人才短缺不会消失。员工体验、技术和人工智能权利法案对招聘的影响将成为中心。在这种情况下，技术市场的状况和CHRO扮演了什么角色呢？以下是问题的答案。
趋势一：人才短缺
81%的招聘团队表示，招聘比一年前更具挑战性。根据Gartner最近的一项研究，36%的人力资源领导者将寻找所需技能的采购策略定义为“不足”。
临时劳动力招聘和内部流动战略正在帮助一些组织通过填补短期职位或将人才重新分配到最需要的地方来满足他们的需求。尽管如此，对于许多人来说，从长远来看，仅靠这些策略并不能完全解决技能差距。
似乎这还不够，糟糕的招聘可能会使公司损失至少 4700美元，这给招聘人员的任务增加了额外的压力。预计到 2030 年将有7500万婴儿潮一代退休，因此需要将更多合格的员工带入组织是许多人才招聘团队将面临的挑战。
在这种情况下，许多组织得出结论，他们不能依靠当前的技术来确保现在和未来的人才。因此，尽管潜在的经济衰退即将来临，但63%的人力资源决策者表示计划增加招聘技术支出。在这一类别中，48%的受访者希望投资改善职业网站，这是许多候选人的第一个关键接触点。45%的领导者还希望增加CRM的支出，以便在业务需求之前更好地培养人才。
除了对个性化解决方案的兴趣外，越来越多的组织希望在单一平台上实施 CRM、ATS 和入职，目的是改善候选人、新员工和内部利益相关者的体验。但关键的业务优势将是组织从整合数据模型中获得的清晰度级别。随着寻源和招聘挑战的发展，他们将转向实时洞察来做出明智的决策。
趋势2：人工智能新规
2023年，纽约市计划在招聘过程中合法限制人工智能工具的使用。尽管伊利诺伊州在2020年规范了对视频面试使用AI分析，但纽约市是第一个将其覆盖范围扩展到整个招聘流程的州。
由于许多组织正在使用机器学习算法进行招聘和人才管理，因此将更加关注跟上即将到来的法规变化，并准确了解人工智能如何努力增强流程。公司将比以往任何时候都更希望决定和控制何时何地使用人工智能是合适和有益的。
趋势3：人力资源技术市场现状
根据行业专家Josh Bersin的说法，工作场所技术投资在2021年创下新高，但在2022年上半年有所下降。他表示，供应商筹集资金将变得更加具有挑战性，买家应该期待市场上的更多整合。
为什么这很重要？在如此活跃的并购市场中，从领导层和产品开发的角度来看，供应商管理层的变更可能会导致方向发生巨大变化。如果具有人力资源领域经验的创始人被人力资源视野有限的投资者取代，你所依赖的合作伙伴关系可能会被搁置一旁。同样，产品路线图和创新投资可能会朝着不利的方向转变。在这种不确定的背景下，人们对私有、无债务供应商的稳定性越来越感兴趣，这些供应商为客户提供保证，即他们的重点仍然是满足自己的需求，而不是快速获利。
趋势4：面对安静辞职的员工体验
许多组织都在努力应对员工队伍的不敬业。悄无声息辞职和大辞职带来的挑战使员工体验成为许多人力资源团队优先事项清单的重中之重。
通过关注整个员工旅程中的关键时刻，从新员工接受录用开始，我们看到一些组织扭转了这一趋势，许多其他公司也纷纷效仿。借助正确的技术来捕获员工信息，组织将寻求以有意义的方式吸引员工。
趋势5：技能和学习
基于技能的方法被广泛接受为组织发现合适人选的最有效策略之一。但是，要大规模采用这种方法，组织需要能够完成繁重工作的技术，这就是为什么人们对由广泛的技能本体和有效且透明的机器学习算法提供支持的解决方案越来越感兴趣的原因。
“大技能再培训”，然而，在技能提升方面，许多公司都面临着严重的不匹配。最近的一份报告显示，十分之九的员工表示他们最近学习了一项新技能，但98%的公司仍然报告存在重大的技能差距。
组织必须解决两个问题，以有效地提高员工的技能。一方面，报告：如何捕捉员工拥有的技能以及他们需要发展的技能。另一方面，他们正在学习的技能与您作为企业所需的技能之间的不一致。
在这种情况下，许多公司正在努力获得一个整体视图，将提升技能的想法与实际业务需求联系起来，同时为每个员工提供个性化的学习体验。预计在这方面将取得很大进展：78%的公司认为L&D是C-Suite的首要任务，但五分之四的组织在每个L&D领域都落后。为了解决这个问题，人们将更关注社交学习解决方案，这些解决方案具有创建社区和促进员工参与的额外好处。协作学习方法将补充传统资源，并利用组织内可用的其他技能和知识。
趋势6：首席人力资源官的作用日益增强
“在接下来的三到四年里，在招募和吸引新一代人才方面，一切都会发生变化，”Avature的首席执行官Dimitri Boylan预计。变化包括前面提到的那些，还包括全职劳动力的新动态以及对混合工作模式的多种解释。在这样一个瞬息万变的背景下，CHRO的作用将变得越来越重要，并继续影响工作场所。
在最近与人力资源领导者的对话中，Boylan表示，组织正在加入他们需要经历的数字化转型，但人力资源技术应该单独解决。正如他所说，这不仅仅是“迁移到云端”。首席人力资源官将寻求通过投资技术来满足他们的需求，这些技术将真正推动他们想要的人力资源管理方式的变革。
结语
尽管技术一直是重要的战略推动因素，但在当今的市场中，它比以往任何时候都更加重要。由于对人才解决方案的投资可能会增加，CHRO将继续在确定如何分配预算方面发挥积极作用。
要做出这一决定，有两个方面至关重要：供应商可以提供技术来应对当前和未来的挑战，以及他们作为合作伙伴，可以根据与类似客户的经验分享他们的专业知识。选择此类供应商的组织可以更好地适应 2023 年可能出现的新场景。
文章来源：https://www.avature.net
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Josh Bersin
【大咖谈】新研究发现，基于云的 HCM 可以重新定义员工体验
我们刚刚完成了对基于云的HCM（人力资本管理）系统的两年研究，其结果令人震惊。在我们研究的35个以上的实施项目中，现在的发现很清楚：这些系统不仅仅是清理IT系统：它们改变了员工体验。
需要明确的是，云计算作为一种计算基础设施只有15年的历史。在这之前，公司许可并安装了大规模的复杂系统，通常在大型机或他们自己的内部系统上运行。这些数据中心对公司来说是一项巨大的投资，因为他们雇用了系统管理员、数据库专家和IT工程师来操作它们。
随着云计算的出现（由谷歌、Workday、SuccessFactors开创），企业被告知 "你不需要再担心这些了"。这种蓬松的白色 "云 "计算将由你的供应商管理，所以你所需要做的就是配置和实施系统。
在早期，供应商承诺创新（更快的升级），降低成本，以及极大的易用性。虽然这些都是好的想法，但最初这些好处很多都没有发生。
为什么错过了预期？简单地说，这些都是高度复杂、难以建立的系统。典型的云HCM系统（Workday、Oracle、SAP、Darwinbox、ADP、Ceridian和其他公司）有数百个模块，它需要管理几十家公司的薪资，并需要几十到几百个产品经理来保持其更新。因此，尽管买家相信这些系统会让生活变得更好，但它们的实施却非常困难。
然而，从那时起，这些系统已经变得更加灵活。许多客户现在都是 "开箱即用"，有些客户（例如亚洲航空公司）在几个月内就开始使用。而集成商，通常向客户收取数百万美元的实施费用，知道如何快速实施这些系统。
供应商也进行了调整。早期的云系统非常难用。现在，进入这个市场15年以上，获胜的供应商已经收购了他们的许多竞争对手，并拥有庞大的工程、产品和技术团队在工作。他们已经研究了员工的需求，他们的系统更容易使用。你，作为一个企业买家，得到了一个庞大的技术专家团队的好处，帮助你完成你的工作。
有一个承诺没有实现：不清楚云是否节省了资金。外包IT和云计算工程使这些系统变得昂贵。尽管有这个问题，然而，HCM系统的成本并不高（每个员工每年的成本在1000美元左右），所以公司正在吸收这个成本。
而且，成本并没有放缓。OKTA的新研究显示，现在一般的大公司都有80多个员工系统，所以劳动力的IT支出继续上升。现在，随着微软进入市场，我相信新的价格战可能会出现。
HCM PLatforms现在是面向员工的系统
让我强调一下我们最近的研究中的几个客户。摩根大通通过完全关注员工的需求来实施他们现在基于Oracle的平台。作为一个综合的人力资源和IT团队，他们绘制了数以百计的 "员工旅程"，然后确保这些工作流程被设计到系统中。这似乎是一项大量的工作，但这是必要的。
正如你从这个模型中看到的，有很多经验需要考虑。上面的每一个环节都有几十个子流程需要考虑，而且每一个体验都有选择。它应该是自助服务吗？由当地业务伙伴提供？还是由呼叫中心或人力资源服务中心处理？
你可以做出这些决定，最终这就是为什么这些平台如此重要。在最成功的实施中（摩根大通、马莎百货、麦当劳、亚洲航空公司和其他公司），人力资源和IT团队与集成商合作，做出了很多商业决策。因此，这些不仅仅是 "软件实施"--它们是业务转型。
HCM实施的成熟度模型
考虑一下我们开发的模型。你可以把人力资源技术看成是一个软件项目，但这并不能给你带来多少回报。你真的要把这些平台看成是 "转型 "平台--它们迫使你（并给你机会）重新思考你的公司如何运作。
例如，我认识一个大型的Workday客户，他完全专注于将Workday作为一个后端交易系统，甚至没有考虑到员工体验。虽然该系统做了它应该做的事情，但其实际的员工体验却受到了影响。他们在过去的七年里，在Workday的基础上建立和购买了其他前端系统。今天，他们正在重新思考整个过程。
工作架构和工作模式的决定
这些系统迫使公司审视业务中最具战略性的东西之一：工作架构。如果你只是把所有的职位名称和工作描述剪切并粘贴到新的系统中，你将会出现我所说的 "厨房抽屉问题"。 有没有注意到你的厨房抽屉里装满了你不用的工具？这就是公司里发生的情况。我们雇用人员，创建工作要求，随着时间的推移，我们最终会有一个混乱的结果。
一个新的HCM系统让你有机会重新思考这个问题。 正如我在即将出版的《不可抗拒》一书和我们的组织设计研究中所讨论的那样，公司确实必须简化他们的工作架构。在公司里，你不应该有超过7-8个职位级别，关于一个职位的大部分 "细节 "应该留给经理，而不是打入HCM系统。这里有很多棘手的问题要讨论，但我只想告诉你，最成功的实施方案确实重新考虑了他们在新系统中的工作架构。
今天，内部流动是一个巨大的优先事项。你应该在你的实施中考虑这个问题。这些系统不仅有内部人才市场平台，而且将为内部招聘的巨大改进打开大门。因此，你必须决定：某人将如何申请、接受和接受一个新的内部职位？ 他们的工资是否会被调整，他们的新工作职位和级别是什么？
这些都是需要做出的重要设计决定--HCM系统不会为你做出这些决定。
更多、更好、更广泛的数据
通常，建立新系统的最大原因是为了获得更好的数据。例如，麦当劳有几十个全球薪资系统来处理它在世界各地的员工和加盟商。他们最大的优先事项之一是建立一个集成的员工数据库。但这导致了许多问题。
新的、集成的数据库，是否应该有员工技能？我们应该采集哪些就业、教育和其他数据？谁来确保这些数据是最新的--雇员？人力资源业务伙伴？这样的情况层出不穷。
顺便说一下，许多现有的HCM系统并不容易改变。例如，我们有一些Workday的客户不得不 "重新实施 "该系统，因为这些决定做得不好。(例如，通用电气正在重新思考其整个HCM的实施，因为它分成了三个新的业务）。
这就是为什么许多公司正在 "推迟 "其HCM战略。他们不是把所有的情报和数据放到HCM系统中，而是使用人才情报平台，如Eightfold或Gloat或Cornerstone/EdCast来保存这些中间数据。这些都是重要的架构决定。
对HCM进行分层
这就是我想说的。最成功的公司对哪些数据要放在哪里做出了明确的架构决定。例如，微软公司做出了一个非常慎重的决定，将其所有的全球雇员业务规则放到其全球SuccessFactors系统中。这使得该公司可以完全自由地部署全球混合工作政策、薪酬政策和职业计划，每个国家都可以自行实施。
其他公司，如大都会人寿和沃尔玛，将其中一些业务规则放入员工流动或人才流动系统（即Gloat或Eightfold），因为他们的HCM实施已经到位。
HCM中发生的最重要的变化之一是员工体验平台层（上面的红色层）的出现。这些系统，包括ServiceNow、微软Viva，以及像Applaud等较小的供应商，都是为了在有多个后台平台的情况下给你一个单一的员工界面。而这是许多情况下的现实。
我通常发现，大公司每隔7-10年就会对其HCM进行一次 "重新平台化"。在这之间，他们成长，收购公司，开设新的业务--往往会产生多个HCM数据库和多个工资系统。就微软和安联而言，他们是SuccessFactors的大公司，他们非常慎重地将这些新系统整合到他们的核心基础设施中，作为并购过程的一部分。
但对于许多年轻的小公司来说，这种纪律并不存在。因此，无论你有多好的意愿，你最终都会拥有多个HCM系统，所以EX层单独运作是有意义的。ServiceNow是上述红色区域的主导者（但微软也来势汹汹），它刚刚收购了一家人才和技能技术公司（Hitch），自上而下建立了这种架构。因此，你可以看到这将会发生什么。
正如我在几年前的一次主题演讲中所讨论的那样，HCM供应商社区正在进行一场 "神圣的战争"。每个供应商都希望你的员工首先使用他们的系统。因此，你，作为一个架构师，需要决定你想要什么层。
HCM的成功在于设计
这让我想到了最后一点。正如我在 "不可抗拒的会议 "的主题演讲中所讨论的那样，你在这里处于主导地位。不要让供应商强迫你使用他们所有的工具。他们中有些是成熟的，有些则不是。你必须通过一系列的商业决策，决定系统的哪些部分将在每个供应商中实施。
我希望有可能拥有一个端到端的HCM平台。只是这是不可能的。正如OKTA身份管理研究报告所指出的，一般的大公司有超过80个面向员工的系统。而这一点将永远不会改变。你的工作是像建筑师一样思考，首先考虑你的业务需求和员工体验。然后，与TCS这样的顾问合作，你可以决定哪些功能进入哪一层的软件。
而关键的标准是 "易用性"和生产力--而不是哪个系统有更多的功能。如果你的HCM系统不能使人们更有生产力，不能为你提供发展业务的数据，那么你可能只想保留你现在的系统。 请记住，HCM系统是活生生的东西--你必须不断地照顾它们，因为它们正在帮助你完成你最大的投资。
作者：Josh Bersin
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Josh Bersin
【大咖谈】ServiceNow宣布收购Hitch：进入技能和HCM市场
企业工作流程和员工体验平台的领导者ServiceNow宣布收购Hitch，Hitch是一个在技能技术和人才市场解决方案的巨大市场中的小角色。这使ServiceNow与Workday、Oracle、SAP和其他许多公司直接竞争，并提出了一个大问题：我的技能数据属于哪里？
让我解释一下发生了什么，并让你了解一下ServiceNow在做什么。
首先，这是一个增长游戏。
ServiceNow是一家非常成功的软件公司，他们需要新的增长途径。该如今公司的价值超过1000亿美元（超过Workday的2倍），而且它的交易价格是收入的20倍以上。ServiceNow引领着IT和人力资源服务管理的市场，并成功地为员工工作流和员工体验平台创造了一个新的市场。
最初，该平台专注于案例和知识管理、服务交付自动化，以及IT和人力资源自助服务的重要应用。在过去的两年里，该公司扩展到混合工作管理、工作场所调度、员工门户网站和移动应用程序。而所有这些都建立在一个可扩展的工作流程平台（Now平台）上，该平台让任何用户都能开发出可以使用、利用和整合其他企业系统数据的应用程序。
今天，ServiceNow有7400个客户（占财富500强的80%），这些买家大多是IT和人力资源部门，上一季度的收入超过17亿美元。
下一步是什么？将ServiceNow扩展到面向员工的应用程序。而这正是Hitch的作用所在。通过增加一套新的基于技能的工具（用于员工的学习、成长、流动和过渡），ServiceNow可以更深入地进入新的市场并发展。而基于技能的人力资源市场（人才市场、员工发展、职业管理）是巨大的。
其次，这是一个战略转变。
但实际上还有更多的事情要做。ServiceNow正在扩大其表面区域，超越服务交付，进入真正的员工应用和HCM。他们正在建立一个完整的工作流程管理平台，它独立于你的HCM运作。
如果你看一下工作中的技能问题，你会发现它非常复杂，高度分布，而且不断变化。我们有大量的人力资源工具试图管理技能：培训平台、招聘系统、合规计划、徽章和内部流动系统。因此，大多数公司想要做的是将这些东西联系在一起。
传统的方法是集中管理：建立一个 "全球技能分类法"。但这确实是行不通的。无论你如何努力集中这些信息，新的工作、角色和技术一直在出现。因此，部门经理、主管和区域团队需要快速建立入职培训、培训和各种应用。他们不能等待核心的人力资源功能来适应他们的需求。
想象一下，你是一个客户服务经理，你正在建立一个新的入职培训计划。你是否要等待L&D部门与人力资源部门合作，建立一个技能模型，一套技能工具，并可能使用核心的HCM系统来把这些东西放在一起？理想情况下，你会这样做，但这可能需要一两年的时间，而且你的业务也一直在变化。
相反，如果你在ServiceNow中 "集成 "或 "开发 "你所需要的技能分类，并让ServiceNow工具集组装你所需要的内容、入职流程和完成记录，会怎么样？如果你已经拥有了ServiceNow，这是一个相当容易的工作。而且，ServiceNow工具集可以根据需要从其他系统导入技能（感谢Hitch）。
这就是ServiceNow想去的地方。
工作流程中的技能
ServiceNow所提出的是一种技能的 "联合模式"：其中有许多技能系统，每个系统都为自己的独特需求使用技能数据。不管你信不信，这就是市场的发展方向。
ServiceNow，作为一个熟悉 "连接和整合 "传统系统的供应商，认为这是一个机会。通过收购Hitch，ServiceNow拥有了让你建立一个功能、地理或企业技能模型的工具，并立即将其用于ServiceNow旅程、工作流程、学习旅程和定制体验。而且他们可以导入、整合并协调这些数据与其他系统。
虽然集中化很有吸引力，但这种联合的方法是市场发展的方向。正如我整年与客户谈论的那样，人力资源（和IT）的重心已经从 "记录系统 "转移到 "体验系统"。公司想要的工具是让经理、员工和人力资源团队建立应用程序，设计旅程，倾听员工的意见，并简化IT的混乱。微软Viva正是为此而推出的，它已经拥有超过10,000个客户。
棘手的部分：ServiceNow正在从蓝海进入红海。
当我与产品团队讨论这个问题时，我提到，即使对ServiceNow来说，这也是一个棘手的举措。一旦你开始推广销售 "技能智能"，你就会遇到有很多经验和意见的客户。而在许多方面，技能和人才流动软件的市场是你能找到的最 "红海"。
由凯利-史蒂文-怀斯（Kelly Steven-Waiss）创立的Hitch公司在他们的业务中遇到了这个问题。虽然他们做了一些大交易，但每个客户都问他们与Workday、Oracle、Gloat、Eightfold、Beamery、iCims、Cornerstone等公司相比如何。ServiceNow将不得不在这一空间中航行。
但世界必须向前发展，而ServiceNow对 "员工工作流程第一，核心数据第二 "的关注已经取得了成功。因此，这个新战略很可能会有起色。
我对ServiceNow有着难以置信的敬意。我知道，有了像麦克德莫特这样的领导人和像格雷琴-阿拉尔康这样的产品领导人，该公司知道自己在做什么。
如果这件事成功了，它可能会使ServiceNow的规模扩大一倍。而且我知道他们还有更多的事情要做。
作者：Josh Bersin
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