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人员分析专家David Green：2019年人力资源的10个预测
文/David Green
1. 人性化
尽管人工智能无疑将彻底改变我们的工作方式，也将改变我们实际从事的工作，但有关机器将如何让我们失业和做苦工的反乌托邦评论完全是错误的。显然，我们正处于巨大的混乱之中，许多例行和重复的任务将会被自动化。然而，高德纳(Gartner)、世界经济论坛(World Economic Forum)和麦肯锡(McKinsey)等机构的研究都得出结论，人工智能创造的就业岗位将多于它将取代的岗位。人工智能创造的就业机会将使我们更有创造力，更有影响力，更人性化。正因为如此，我对2019年的所有预测中，贯穿其中的趋势(引用布鲁斯•斯普林斯汀(Bruce Springsteen)的话)是“一点人性化”。
（图1:2022年就业形势 资料来源:世界经济论坛）
2. 个性化
我对2018年的主要预测是，到2019年，随着人力资源部门继续从市场营销中汲取灵感，为员工创造个性化体验，我相信，这一变化将进入超速运行阶段。这是对过去“一刀切”的人力资源项目的一个根本性转变。业务需求、技术能力和员工自身的期望意味着，这种倒退的做法需要被扔进历史的垃圾桶。相反，个性化员工体验、提供支持(例如新员工入职、学习和调动)的建议，不仅有利于员工，而且有利于企业提供数据以支持战略、员工规划、挽留和业务业绩。
3.人员分析应用激增
随着人们对这一领域的兴趣和接受程度的加快，2018年对人们分析来说是具有里程碑意义的一年。一项企业研究论坛的研究发现，69%的大型组织现在都有一个人员分析团队，采用这个团队的鸿沟似乎终于被跨越了。人员分析团队的工作越来越平等地关注于为员工提供价值，以及驱动更好的业务结果。尽管，企业在实现持续卓越的人力资源分析方面仍面临许多挑战——尤其是在更广泛的人力资源职能和人力资源业务合作伙伴社区中灌输数据素养方面，但随着人力资源分析不断从外围转移到人力资源战略的核心，预计2019年将有更多企业采用这种分析。投资于人员分析的商业效益也变得越来越明显，Visier最近的一项研究发现，拥有高级人员分析能力的组织的利润率比同行高出56%。对我来说，这听起来像是对数据驱动型人力资源的完美号召。
（图2:人员分析的采用和业务价值的上升 来源:Corporate Research Forum and Visier）
4. 人员数据
伦理是人员分析最重要的方面，也是该领域最大的挑战。2018年发生了剑桥分析公司(Cambridge Analytica)丑闻、亚马逊(Amazon)有偏见的招聘算法的新闻，以及欧盟(EU) GDPR的引入。人员分析的潜力是巨大的，但出错并失去员工信任(或许无法挽回)的风险很高。所有在这一领域工作的人都有责任确保人员数据得到良好的利用。幸运的是，向员工提供个性化的建议和见解以换取他们与雇主共享的个人数据的趋势日益增长，这一领域正朝着正确的方向发展。再加上员工健康市场的大幅增长，预计“个人分析”(personal analytics)将出现增长。在“个人分析”中，员工将获得数据驱动的洞见，从而做出更好的个人和工作决策，并在2019年呈指数级增长。
5. 员工体验和健康是中心
我在2018年读过的最好的书之一是杰弗里·普费弗(Jeffrey Pfeffer)的《为了薪水而死》(Dying for a Paycheck)，这本书对我们的工作场所如何“杀人”进行了发人深省的分析。Pfeffer论述到现代管理实践不仅给员工带来了压力，损害了员工的敬业精神，还损害了员工的身心健康，此外他还强调了现代管理实践给公司绩效带来的巨大伤害。这就是为什么人员分析领域和关注员工体验和健康一样重要。用于理解、设计和衡量员工体验的方法和数据驱动正变得越来越复杂、越来越广泛。这些工具包括主动和被动的倾听工具，如调查、在线测试和可穿戴设备，以及对非结构化数据(如文本)的分析，这些数据结合起来提供了员工思维、感觉和行为的信号。希望看到越来越多的公司为员工提供工具、数据和“小建议”，以支持锻炼、心理健康、工作/生活平衡，以及由此带来的动力、幸福感和绩效。
6. 社会资本的兴起
随着企业试图深入了解个人、团队和组织绩效与生产率的驱动因素，人们越来越关注于最大化组织社会资本的价值——即个人和团队在企业内部的联系方式。这使得使用组织网络分析(ONA)来映射关系、识别关键影响因素、突出员工面临的工作倦怠风险、洞察员工表现并支持创新的公司数量迅速增长(见图3)。随着越来越多的公司采用ONA, ONA供应商市场(见图3)正在蓬勃发展，并将在2019年加快步伐。
（图3:典型的ONA用例(左)和供应商市场扫描(右)来源:David Green, ONA在人员分析中的角色）
7. 轻推（NUDGE）：行为经济学进入了人力资源领域
我去年的一个预测是，随着Humu的出现以及其他供应商在这一领域开发工具，我预计2019年将真正脱颖而出。总而言之，由于企业长期以来一直试图理解并影响消费者行为，人力资源部门在这里再次扮演着市场营销的角色。虽然人力资源领域的例子仍然短缺，但我知道许多人分析团队在这个领域进行了试验。其中之一是谷歌(看Prasad Setty在这里的讲话)，在这里，人员分析团队承担的大部分工作都是研究，帮助培训谷歌员工如何做出决策，以及他们如何随着时间的推移改进这些决策。预计未来12个月，将会听到更多有关企业研究行为对员工、团队和组织影响的消息。
8. 人力资源技术市场不断创新和巩固
在“ UNLEASH”的一次后台谈话中，乔希•贝尔辛(Josh Bersin)向我透露，他目前正在追踪全球1400家人力资源公司。与此同时，领域内的投资也在增长，投资方面临的选择令人生畏。随着技术能力的加快，人力资源数字化转型和员工期望值的提高，投资、创新和困惑也必将增加。2018年，领英(LinkedIn)推出了人才洞察(Talent Insights)，并收购了Glint, SAP斥资80亿美元收购了Qualtrics、Humu的出现以及越来越多令人印象深刻的初创企业的增长。希望在2019年有更多的创新和空间整合。
9. 对技能的关注加强
由于企业期望更敏捷，并为通过人工智能和自动化提供的挑战和机遇做好准备，因此劳动力细分的重点需要从角色转向技能。事实上，正如TI人才研究发现的(见图4)，到2020年，在组织中，按技能/技能集划分的市场份额将增长两倍。成为一个以技能为基础的组织是一个重大转变，这需要时间，因此预计2019年将会有更多人力资源领导者、人员分析团队和供应商社区的推动。整个技能领域将持续影响劳动力计划(技能为未来劳动力组成)、学习(工人将需要新的技能在未来的工作场所)和人才收购(培养人才池,招聘新的技能,站点位置等)以及公司并购战略。
（图4:当前和2020年的劳动力细分 来源:TI人才）
10. 人力资源技能和能力的革命
人力资源是企业中最令人兴奋的工作领域之一。这在一定程度上是由于该功能可能面临前所未有的变化，以及人们对它需要为企业和员工提供的价值和影响的期望有所提高。因此，人力资源专业人员所需要的技能和能力也正在发生翻天覆地的变化。我最近与myHRfuture合作进行了一项调查，以了解这些技能是什么，以及哪些技能是人力资源专业人士最需要的。图5展示了这些技能。随着传统的人力资源专业机构努力将这些要求纳入他们的认证项目，预计将看到可选择的供应商(如myHRfuture)的崛起，以满足这一不断增长的需求。
（图5:未来的人力资源技能 来源:myHRfuture）
这是对2019年的10个预测，2019年将是一个繁荣的、以数据为导向、以员工为中心的一年。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：The Human Touch: 10 Predictions for HR in 2019
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组织网络分析：数字化转型的缺口
“ 哈佛商业评论 ”（Harvard Business Review）的数据显示，自2000年以来，超过一半的财富500强企业“ 因数字化转型中断而破产，被收购或消失 ” 。在同一篇文章中，估计今天标准普尔500指数的四分之三将在10年内被取代，主要是由于数字化中断。没有哪个行业会成为例外。
听起来很吓人。
从好的方面来看，成功的数字化转型带来的回报非常丰富。例如，一项研究表明，成功进行数字化转型的公司比业界平均水平高出16个百分点。
因此，我们既有“棒”又有“胡萝卜”，使我们的公司成为数字化的。但根据麦肯锡全球研究院的行业数字化指数，数字化推动行业和公司的程度向我们表明，只有极少数公司实际上在数字转型方面走得很远。例如，美国仅占其数字潜力的18％，而欧洲则处于12％的更低水平。
那么，为什么没有更多的组织能够取得更大规模的数字化进展呢？
在我们深入挖掘之前，确定数字转换究竟是什么很重要。我个人的最爱来自Brian Solis，他是LinkedIn影响者，以其6个阶段的数字化转型而闻名。Solis将数字化转型定义为“技术，商业模式和流程的重新调整或新投资，为客户和员工创造新价值，并在不断变化的数字经济中更有效地竞争。”
虽然很强大，但这个定义涵盖了所有成分：新技术，新业务模型和流程，以及客户和员工的新价值。所有这些都旨在使组织在不断变化的数字经济中脱颖而出。
数字化转型有多难？
德勤2016年全球人力资本趋势发现，92％的高级管理人员和人力资源领导者认为他们的公司组织得不好。然而，只有14％的人认为他们的公司已准备好有效地进行重组。他们可能是正确的，因为业务转型只有 30％的机会成功。这个百分比已经有20多年的历史了，今天，根据福布斯的说法，这种可能性正在进一步缩小。
但这不是最糟糕的部分。
最糟糕的是，非常期望的数字化转型成功的机会最小。而不是整体业务转型已经令人畏惧的30％成功率，数字转型再次根据福布斯的说法，只有16％的机会获得成功。有这么多资源涌入其中（今年仅估计超过1.1万亿美元），并且数字化转型是众多公司的首要任务，每个CEO都应该思考：我只有16％的机会接受成功是否可以接受？
答案显然是“不！”。
但他们应该做些什么来增加这些荒谬的几率呢？
一项有趣的研究来自哈佛商学院的两位教授，Marco Iansiti和Karim Lakhani，他们与数字转型专家Robert Bock合作。在对来自制造业，包装消费品，金融服务和零售业等各行业的344家公司的研究中，他们发现，数字转型公司的前25％和最低25％之间存在显着差异。
他们观察到的数字运营的四大支柱之间的差异很明显：（1）客户互动和关系管理，（2）制造，产品和服务交付，（3）产品创建和交付，以及（4）人力资本管理和员工生产力。
在这四大支柱转型后，前25％的公司的毛利率，收益和净收入都比最低25％的公司好得多。他们的技术预算有何不同？没有。但有些事情阻止了所有其他公司产生这种结果。
最大的障碍
在LinkedIn上，每一分钟都有一篇关于数字转型的文章。但是这个庞大的从业者和各种学者的网络是否接近解决这个紧迫问题的解决方案？
似乎没有。
你通常会看到一些很好的部分解决方案。基于对如何进行数字转换的不同观点的提案，从所需技能到AI。例如，Gartner提供了一种很好的技能驱动方法，专注于CIO如何在他/她的公司中促进数字灵活性的发展。详细介绍了建立技能的方法。然而，我认为它是否会真正改变员工的心态，或者只是按照步骤让他们“勾选方框”，这可能是值得怀疑的。
至于人工智能，最有希望加速数字化转型的软件在上个月曝光。Laszlo Bock，谷歌的前CHRO，展示了他的公司Humu的旗舰产品 - 轻推引擎。该软件似乎是人类在时间上与适当行为作出反应时能够获得AI能力的最接近的方式，因为轻推引擎提醒所有员工实时地以理想/规定的方式行事（例如，感谢合作伙伴）做好工作的工人，或者在会议期间向安静的团队成员询问他/她的意见。
但是，这种方法与任何其他方法一样，如果将员工“ 推 ”给他们不喜欢或者实际上反对的行为，就会遇到挑战。当然，员工可能会做点推动引擎建议取悦他们的经理，但在更深层次上，如果他们的信念和价值观没有改变，真正的转变就不会发生。Tomayto - tomahto？一些员工会尽可能地绕过他们不相信的东西，因为他们是人类并且“没有AI会告诉他们如何表现。”
意识到任何类型的数字转型方法可能遇到的障碍，Gartner的研究副总裁Marcus Blosch警告说，要成为数字业务有6个障碍。他列出了各种因素，指出作为第一道屏障，所有其他作者在全面研究这一主题时都强调了这一点。它有不同的名称（主要是组织文化），但是所有的手指指向同一个方向，最大的障碍似乎是 - 人的方面。
虽然不能忽视其他障碍，但彼得德鲁克所说的“ 文化吃早餐策略 ” 是真实的。人们如何看待变革是决定性的，因为他们是必须以新的方式工作的人。因此，让德鲁克的主张更具可操作性，我们可以说公司在数字化转型中失败的主要原因是他们没有得到大多数员工的支持。
但是，如何让人们购买数字化转型呢？
寻找和激励影响者
众所周知，从个人经验来看，有些人比其他人更有影响力。关于这一点的好处是 - 正如几十年前已经证明的那样 - 你实际上可以衡量一个人在一个组织中有影响力的范围。用于此的方法称为组织网络分析（ONA）。
这种科学方法已经被许多研究人员和从业者在商业环境中严格测试了超过四分之一世纪。其中之一，通用汽车首席人才官迈克尔·D竞技场，在转型通用汽车方面发挥了关键作用。基于这一经验和其他经验，他今年夏天出版了一本关于通用汽车和其他公司如何利用ONA将自己从传统组织转变为敏捷组织的书。这本书基于长达十多年的研究，其中包括数十家大公司。这些公司的范围从汽车，航空航天，医疗保健和高科技公司到消费品和金融服务公司。
ONA可以以不同的方式使用。虽然Michael D. Arena主要使用它来创建所谓的自适应空间，但还有其他方法可以应用它。例如，虽然一些公司只是指定他们的变革推动者，带来了所带来的所有挑战（例如，不知道他们的实际范围，不透明，甚至造成坏血等），其他公司在科学上和事业证明了方式。
而这一切都有所不同。
例如，由世界上最伟大的网络科学家之一Albert-Laszlo Barabasi共同创立的ONA公司Maven7一直在帮助公司使用组织网络分析成功转型。在其他发现中，他们发现，平均而言，只有4％的影响者被ONA确定，您可以有效地覆盖约70％的员工。正如“哈佛商业评论”所强调的那样，超过50％的影响者通常不为管理层所知。通过在不使用ONA的情况下指定更改代理，您可以获得多少错过的范围。当您将影响者添加到他们达到的员工数量时，真正的魔力就会发生。包括他们在内，管理层可以让四分之三的员工站在他们一边。有时甚至更多。这足以严重加速数字化转型。
组织网络分析使管理层能够查看，规划和利用公司非正式网络的力量，使团队比以往更加紧密。Deloitte的Bersin也将ONA作为帮助建立团队网络的工具，这是当今最先进公司的主要管理杠杆。随着Network of Teams冠军成为谷歌，Facebook和亚马逊等公司，使用组织网络分析似乎是创建数字成熟文化的自然途径。
此外，Josh Bersin设想前面提到的微调引擎是与ONA结合的一个很好的工具。虽然对其巨大的潜力感到兴奋，但他指出，随着时间的推移，推动引擎将证明其价值，而组织网络分析已经有了坚实的商业基础。
ONA - 转型的人类幻灯片
一般来说，人们不喜欢改变。特别是在组织环境中。他们担心自己的薪水，正式或非正式身份，工作保障，能够应对变化等等。因此，当他们听到“数字化转型”这个词时，他们更可能是防御而不是开朗。
他们必须确信这对他们有好处。谁能比他们已经信任的同事更能说服他们？这就是组织网络分析的结果.ONA告诉您，您组织中最值得信赖的员工是谁，他们可以覆盖四分之三的员工，包括他们自己。
ONA有不同的方法，从简短的调查到跟踪公司通信的技术方面（电子邮件，电子日历，电话记录等）。如果您这样做，您将获得一群积极的员工，他们渴望与您合作，他们可以积极影响大多数其他员工接受数字化转型。
收集他们，为他们制定策略并仔细聆听他们的反馈。他们中的许多人将来自您的业务的前线，并确切地知道他们，其他员工和客户可能面临的挑战。影响者的伟大之处在于，您可以在数字化转型的任何阶段使用他们的反馈。
因此，我认为组织网络分析是数字转型难题的缺失部分。它可以帮助您解决Gartner提到的障碍，从员工抵制到增加部门间合作，到缩小人才缺口，所有这些都加速了变革。
如果我们将数字化转型设想为陡峭的下坡步行（考虑到风险，这是一个很好的比喻！），ONA可以为您提供滑动，以可控的方式加速您的进步。允许您的影响者帮助制定策略就像设置在幻灯片的顶部。他们可以看到你错过的一些细节，并通过激励其他员工在你面前移动障碍来清除你的道路。
通过这样做，他们会让你走得更快而不会遇到某些事情（例如员工阻力）。如果在某些时候遇到一些挑战并放慢速度，它们将帮助您调整策略并再次加速。如果你已经摔倒了，他们会建议下一步起床再去。
与其他员工一起工作，这些意见制造者将扩大您的信息。它们是可信的，它们将以您从未有过的方式触及其他员工的心灵和思想。这就是他们每天自然做的事情。他们将扩大您的影响力并帮助引导现场的转换过程，为您提供可以采取行动的实时反馈。它们是您可能获得的最佳帮助。那些“顾问”就在那里 - 在贵公司 - 等着你去咨询他们。
结论
Bock，Iansiti和Larkhani用一句话总结了他们关于数字化转型的论文：“为了做到这一点，领先的公司不仅投资于技术，还投资于开发，以网络为中心的能力和思维方式，以使该技术得到最佳利用。 ”
我们提到的那些前25％的公司可能会也可能不会使用组织网络分析。但ONA肯定有助于为员工提供支持，连接他们并帮助构建以网络为中心的能力和思维模式。本文开头的“哈佛商业评论”文章得出的结论是，数字化转型公司“是将转型视为一种生活方式的公司。
记住这一点，数字化转型是一条路，而不是目的地。只有当您的大多数员工接受数字化转型作为一种生活方式时，您的数字化转型才会成功。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：Organizational Network Analysis: The Missing Piece of Digital Transformation
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人力资本分析：组织网络分析和未来的工作
来源/trustsphere.com
文/Antony Ebelle
简介
在当今的超级协作组织中，经常被忽视但重要的洞察力来源是员工培养获取知识，分享信息，创新和创造工作价值的无数关系网络。
这些协作网络也被称为组织的社会资本，对于工作实际完成，企业成长和人员成功至关重要。这意味着，通过将网络维度应用于组织内的不同员工组，HR可以以更相关的方式为企业生产力，人才实践和组织效率做出贡献。
ONA如何衡量社会资本
传统上，人力资源数据侧重于人力资本方面，如员工人口统计，资格，经验和技能，并且始终只在个人层面进行衡量。
图一、完美组合
社会资本由员工在团队中，整个组织内部以及与外部各方在工作过程中发展的非正式关系组成。 事实上，正是通过这些关系和网络他们的大部分工作实际上都已完成。 在今天的网络化团队组织中，社会资本比以往任何时候都更加重要。 除了在个人层面进行测量外，还可以针对团队和部门进行测量。
组织中的社会资本表现在六种不同类型的关系网络中：
工作网络：员工与他们交流信息，作为日常工作的一部分。
创新网络：员工与谁合作或启动新想法。
社交网络：与员工建立友好关系，无论在工作或下班，知道员工发生了何种事情。
学习网络：员工与谁合作改进现有流程或方法。
专业网络：员工转向专业化或就工作相关问题提供建议。
战略网络：员工向谁寻求未来的建议。
社会资本的资源可以通过个人和商业网络获得。 社会资本的有效性取决于这些个人和商业网络的规模，质量和多样性，如上面六个确定的组成部分所述。但除此之外，如果您通过网络与他们间接联系，社会资本还取决于您不知道的人。 证据表明在商业环境中，社会资本显著提高了生产力，效率和绩效。与不能或不愿释放社会资本力量的同行相比，建立和使用社会资本的个人获得更好的工作，更好的薪酬，更快的晋升，并且更有影响力和有效性。 组织也是如此。 以下案例研究是社会资本如何增加价值的例子。
它是如何应用的？
识别HiPo员工
有效的高潜力（HiPo）开发计划的好处是众所周知的，很明显，识别HiPos对于组织的持续成功至关重要。 证据令人信服：
HiPos比普通员工多贡献了21％的工作量，比核心员工产生的价值高出91％，并且作为未来领导者的成功率是其三倍。
然而，识别和保留HiPos的难度也很复杂：
排名前四分之一的员工中只有29％是HiPo员工。
25％的HiPos计划在明年内离开公司，而另外75％的HiPos比其他员工离开的可能性高10％。
HiPo员工的愿望，能力和敬业度都很少见。 这些概念是无形的，难以可视化。 因此，在传统的过程中无法识别和量化它们。
绩效评估：
协作：他们知道信息所在的位置，并可以与其他人一起访问。
能量：HiPos一直有动力改善自己，其他人则受其影响精力充沛。
勇气：冒险是他们节奏的自然组成部分，他们不怕面对艰难的挑战。
生产力：他们在更短的时间内完成更多的工作。
影响：HiPos可以通过让人们喜欢的方式与其他人交谈，从而提高社交网络技能。
许多HiPo特征都存在于员工的社会资本中，通过测量和分析网络行为，ONA使组织能够发现这些特征并识别HiPo员工。
必须指出的是，这种衡量只能通过社会资本视角来实现。 要得到应该考虑到员工的全貌，传统的人力资本措施和社会资本措施。
ONA可以根据经验测量以下HiPo特性：
网络关系和力量：
员工与同事之间的关系有多强？ 这些关系越强烈，价值创造的越好。
网络覆盖面：
员工的网络覆盖范围有多广，他们与同龄人，高级和初级员工，不同团队，部门和不同物理位置的关系如何？
影响力：
HiPos对于信息流的影响至关重要。组织，通常是将网络连接在一起的关键连接器。这标识了可以推动和支持组织变革，创新和专业知识共享的关键员工。
图2、HiPos构建40％以上与普通员工的关系
协作：员工之间的关系和网络证明了他们在团队内部以及其他团队和部门中施加影响的能力。
测量完成后，可以通过两种方式使用此HiPo数据：
1、测量当前HiPo库的质量
现有HiPo库员工的社会资本可用于验证其社会资本的强度，并在验证库的质量时，为未来的HiPo库成员建立基准和目标。
2、通过组织识别隐藏的人才
通过使用社会资本数据开始识别过程，可以以无偏见和标准化的方式选择候选人，从组织中的任何地方凭经验识别具有高水平社会资本的员工，并通过偏见和弱流程减少问题，这意味着许多HiPo 库的潜力并不高。
结论
随着工作的未来变得更加协作，组织转向敏捷团队网络，了解个人和团队如何工作和建立关系的能力对于业务成功变得越来越重要。
ONA利用实时社会资本洞察力增强传统的人力资本数据，使前瞻性组织能够支持数据驱动的决策，减少无意识的偏见，加强各种人力资源流程，并为企业提供基于证据的观察 增强本能，实现更高绩效，更具包容性和更高效的组织。
以上内容由HR Tech China AI翻译，仅供参考。
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