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未来视野：AI与DEI的协同进化
对于许多组织来说，人工智能是提高生产力和保持竞争优势的关键。
然而，说到多样性、公平性和包容性（DEI），我们却看到了一种说法的转变。多元化、平等与包容（DEI）既不是快速实现的，也不倾向于竞争。相反，它需要长期持续的努力，朝着对组织、员工和大环境有利的方向发展。
这两者之间的核心矛盾在于： 人工智能旨在加速变革，而 DEI 必须培育变革。
那么，这些实体如何共存？组织是否有可能既利用人工智能的效率，又坚持发展创新所要求的系统转型？
平衡短期胜利与长期进步
主要矛盾之一是人工智能承诺的短期收益与 DEI 要求的长期进步。
生成式人工智能系统可提供规模化的快速结果，这符合业务目标以及客户和顾客的需求。
然而，这些受众同时也希望 DEI 计划能够实现深度包容性。人们普遍认为，这些计划的运作时间较长。根据其人文本质，这些举措不能一蹴而就；要确保工作场所中的每个人都能感受到自己的代表权、价值和权力，这需要时间。
短期效率与长期包容之间的这种分歧，正是组织有时会陷入困境的原因所在。人工智能的快速效果很诱人，尤其是在企业面临业绩压力的时候。
企业需要认识到，提高工作效率的动力不能无意中驱赶 DEI 的生育力。所有企业主都需要接受两个关键教训......
偏见放大
如果不对人工智能加以控制，企业可能会在无意中忽略 DEI 工作。一种可能的情况是，人工智能实际上可能会无意识地复制和放大它们所训练的数据中蕴含的偏见，从而强化 DEI 所要消除的不平等现象。
例如，人工智能对历史数据的依赖意味着它从可能反映系统性偏见的模式中学习。如果这些偏见得不到解决，人工智能的快速决策可能会加速招聘、晋升和客户互动等关键领域的歧视。人工智能带来的短期效率可能会在长期的 “发展与平等”（DEI）努力受到损害时迅速消失。多元化代表、包容性和公平性是员工队伍蓬勃发展的基础，但它们需要时间、意图和深思熟虑的行动来发展。快速的人工智能解决方案可能会有意破坏这一进程，将边缘化的声音进一步推向边缘。
成功指标盲点
与生成式人工智能不同，DEI 的工作不是线性的，也不容易量化。
在人工智能发展的浪潮中，企业有可能会忽略 DEI 更广泛、更包容的成功定义。
DEI 的成功尺度有更广泛的衡量标准和目标；接纳不同的代表，坚持公平，发掘并倡导真正的包容性。这些都不是通过速度就能实现的目标。然而，人工智能仍然可以为这一困境提供巨大支持......
为了弥补这一差距，各组织必须有意识地将 “促进可持续发展 ”纳入其人工智能计划的制定过程中。必须在人工智能系统的设计和实施过程中纳入不同的声音，并从一开始就优先考虑偏见的检测和缓解，而不是在事后。
在员工入职培训过程中纳入 “伦理信息 ”和人工智能偏见培训，以及制定负责任的人工智能政策，都是支持以合乎伦理的方式应用这项技术的关键步骤。这种方法可能需要暂时放慢人工智能的发展速度，以确保全面整合 DEI。虽然这一策略在当今快节奏的商业环境中可能显得有些生硬，但它对于防止人工智能系统快速构建时可能出现的意外后果至关重要。
这不是一场竞争
事实上，人工智能和可持续发展（DEI）并不是相互竞争的优先事项，而是相辅相成的。一个合乎道德、具有包容性的人工智能系统可以加快生产力、减少偏见、突出差异，并促进更公平的结果。但要做到这一点，企业必须抵制不惜一切代价优先考虑速度的冲动。企业必须转变观念，不要认为发展智能是一个不错的选择，而是企业保持与时俱进、富有创造力并跟上新兴技术发展的当务之急。
归根结底，AI 和 DEI 的成功取决于组织是否愿意接受长期变革而非短期效率。人工智能在推动创新和提高生产力方面的潜力毋庸置疑，但其部署绝不能以影响员工为代价。DEI 不是一个复选框或一次性举措，而是一个持续、不断发展的过程，需要时间、关注和坚定不移的承诺。要创造一个不仅高效，而且能造福于人类的未来，在人工智能的快速发展与缓慢而深思熟虑的发展之间取得平衡是一项挑战，但却是必要的。
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“停止雇用人类！”旧金山广告挑衅传统就业，引发AI热议
旧金山公交站惊现挑衅广告：人工智能冲击传统就业模式
近日，旧金山市中心的公交站台广告牌上出现了一则引人注目的广告，由AI初创公司Artisan投放。广告牌上大字写着“停止雇用人类”（Stop Hiring Humans），副标题则写道“人工智能员工时代已然来临”（The Era of AI Employees Is Here）。这则广告不仅直接挑战了传统的就业观念，还将人工智能的角色推到了大众的视野中，迅速成为热点话题。
广告背后的技术：低成本、高效率的AI员工
Artisan公司的核心产品是一款名为Ava的AI销售工具。根据公司介绍，Ava能够全自动化完成寻找潜在客户、发送邮件和跟进的销售流程，且无需人工干预。据悉，与雇佣一名人类销售相比，使用Ava的成本可降低多达96%。公司CEO Jaspar Carmichael-Jack坦言：“虽然这些广告语带有一定的挑衅性，但它们反映了我们所处的技术发展趋势。”他进一步强调，Ava的推出是为了帮助企业在日益激烈的竞争中获得优势。
Artisan的广告选择了公交车站这样高流量的公共场所，以直接对话城市中的上班族、招聘经理和企业主。标语大胆而直接，吸引了路人的目光，同时也在社交媒体上掀起了广泛讨论。
类似案例：AI如何颠覆传统行业
Artisan并不是唯一一家通过AI广告引发热议的公司。近年来，多个AI企业通过类似的方式将其技术推向市场：
麦肯锡AI招聘系统
全球知名咨询公司麦肯锡（McKinsey）在招聘流程中引入AI，用于分析简历和筛选候选人。据报道，AI筛选的效率是人类的3倍，并能更精准地匹配岗位需求。
亚马逊仓储机器人
亚马逊广泛使用的Kiva机器人被称为“AI时代的仓库工人”。它们负责运输货架、分拣商品和优化物流。据悉，这些机器人极大地提升了亚马逊的订单处理效率，但也减少了对人工的依赖。
广告行业的AI文案生成
例如OpenAI推出的GPT模型已被多家广告公司采用，用于生成广告文案、品牌宣传材料等。相比人类，AI能在短时间内完成高质量创作，并基于数据分析实时优化内容。
公众反应：AI是否会取代人类？
Artisan的广告不仅引发了对AI技术的关注，也再次点燃了关于“AI是否会取代人类”的辩论。一些评论认为，AI的引入能够提升企业效率，为经济创造更多价值；但也有声音指出，过度依赖AI可能导致大规模失业，尤其是对一些重复性工作依赖度高的行业。
专家观点：AI和人类的未来关系
对此，知名技术专家艾瑞克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）在其研究中提出：“AI并不会完全取代人类，而是与人类形成协作关系。那些能够善用AI的个人和企业将在未来占据主导地位。”换句话说，人类在面对技术变革时，如何利用AI来增强自身能力，才是解决问题的关键。
总结：技术变革带来的新就业思考
无论是Artisan的广告，还是类似案例中的AI应用，都揭示了一个不可回避的现实：技术正在以前所未有的速度改变我们的社会结构。企业需要平衡技术优势与社会责任，而个人也需要不断提升自身技能，以适应快速变化的职场环境。
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2025年每个企业领导者都需要规划的三大技术大趋势
由惠普实验室的HPE Fellow、副总裁兼IEEE Fellow Dejan Milojicicic撰写
询问任何C级高管他们关注的前10大趋势，人工智能通用技术（AGI）、可持续性、数字化转型可能会出现在他们的名单上。通过对这三个方面进行技能提升，企业人力资源专业人士可以确保他们不仅能够支持整个组织的需求，还能够支持他们自己部门的需求。
这一观点基于IEEE最新的技术大趋势报告，该报告确定了2025年值得关注的前三大趋势：
AGI将继续加速增长，协助人类工作，并需求越来越多的能源。 随着新的数据中心采用创新能源，可持续性将补充跨地理边界的工作负载转移，以增加脱碳和水资源消耗。 数字化转型将采用增强现实和虚拟现实（AR/VR）技术，与集合技术相辅相成，重点放在那些可能或已经规模化自动化的技术。
目前，最常见的AGI类型是生成性AI，如Azure AI、ChatGPT和Gemini。生成性AI的能力和用例创造了许多人力资源考虑因素。例如，人力资源可以帮助IT制定全组织的政策和最佳实践，以避免使用导致性别或种族偏见的数据等已知问题。
除了帮助组织实现多样性、公平性和包容性（DEI）目标外，避免偏见还有强烈的商业理由：如果AGI产生与目标市场某些成员不共鸣的设计，可能会破坏产品的收入潜力。一个例子是销售到撒哈拉以南非洲的智能手机应用，这些应用没有针对该市场进行优化。与其反映那里生活的人们的多样性，特别是黑人女性，它们是为设计这些应用的白人男性优化的，而这些人是其他地区的主要用户。
一些AGI应用涉及分析有关人员的数据，如员工、学生或病人。在这些情况下，另一个可能的政策是要求所有数据在AGI工具被允许处理之前都必须匿名化。根据国家的不同，这种匿名化可能由法律要求，如欧盟成员国的GDPR。
不涉及人员的数据也需要剥离识别特征。一个例子是，一家卡车制造商想要使用AGI来了解其交付车辆的性能和健康状况。这些嵌入式物联网（IoT）模块的数据不应包含可以用来识别交付路线和停靠点的信息。
人力资源还可以帮助教育所有员工哪些AGI工具已经过审查并被批准使用。这有助于避免将专有公司或客户数据存储在公共云中和/或被生成性AI供应商用来训练其大型语言模型（LLMs）的问题。它还有助于避免不必要的成本，如部门或个人员工使用他们的预算直接支付生成性AI工具，而不是公司已经订阅的那些。
所有这三个大趋势是相互关联的，而不是孤立的。例如，AGI使用大量的数据和计算资源。数字化转型也使AGI的使用成为可能。这意味着这两个大趋势直接影响可持续性，因为需要越来越多的电力来为数据中心供电和冷却。
为了实现可持续性目标，如碳中和，组织可能需要增加对太阳能、风能和水能的使用。他们还可能需要加强他们的节能计划，以抵消额外的使用，如使用AI驱动的智能建筑技术，根据与会者的数量、透过窗户的阳光量和由投影仪等AV设备散发的热量自动调节会议室的温度和通风。
所有这些大趋势的例子都强调了技能提升的重要性。例如，人力资源不能帮助制定AGI政策和最佳实践，除非它对这些工具的所有能力和风险都有所了解。这些技能还使人力资源能够与IT使用相同的语言，帮助制定和执行政策和最佳实践。
这是一个需要考虑的很多问题，这突出了人力资源为什么需要优先考虑的重要性。每个制造商、学区、医院、保险公司和其他类型的组织都将有自己的时间表来实施推动这些大趋势的单项技术。
例如，一些组织今天开始实施生成性AI，但在未来几年内不会使用其他形式的AGI。一些组织开始制定可持续性战略，而其他组织已经实施了多年。通过了解全公司范围的举措路线图以及部门用例，人力资源可以确定今年需要关注哪些大趋势支持技术，以及哪些需要开始为2025年做计划。
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应对工作场所假期压力的五大技巧
在这个日新月异的工作世界里，员工对健康的工作与生活平衡的渴望从未如此强烈。
Randstad 最近的一份调查报告显示，超过 89% 的求职者认为工作与生活的平衡至关重要，他们可以在薪酬和福利之间取得平衡。
因此，随着节假日的临近，工作与生活的平衡变得更加重要，因为员工要面对年终工作的最后期限和额外的社交活动。
员工非但不会感到轻松愉快，反而常常被倦怠和压力所拖累。
一项全球调查显示，70% 的员工在节假日期间压力更大。对于许多组织而言，这一数字并不利于在一年中的关键时刻取得良好业绩。
因此，在这个假期里，应该帮助人力资源部门和组织领导者创建一个安全、积极的企业文化，通过以下几个小贴士来减轻员工压力，提高组织的应变能力。
1. 安排工作量
节假日期间，员工既要履行职业责任，又要承担个人责任，工作任务相当繁重。因此，保持两者之间的平衡需要大量的计划工作；首先，人力资源专业人员必须仔细规划休息日，以便员工可以在不错过任何截止日期的情况下处理个人事务。你可以鼓励员工在假期前完成任务，还可以引导他们、赏识他们，这将有助于激励他们高效地工作。
2. 利用交叉培训
由于大多数员工都希望在节假日期间享受同样的假期，因此有些职位可能会在这几天空缺。因此，各部门往往会面临员工危机。为了消除这些问题，人力资源专业人员必须主动实施交叉培训计划，帮助员工了解在缺勤时如何处理队友的任务和职责。不过，在开始实施任何计划之前，一定要让每位员工及早做好准备。通过这种方法，他们可以在事情变得繁忙之前，自如地讨论不同的任务。
3. 鼓励团队合作
年终岁尾，员工往往会试图让自己超负荷工作，但在接手项目后，员工最终会感到困惑和压力。与此相反，应注重团队合作，与可信赖的同事讨论自己的烦恼，并尽量将任务分配给所有员工。此外，与其他部门合作还能找到创造性的解决方案，并在遇到困难时增加第二种说法。因此，加入一个相互支持的团队，可以让假期压力更容易控制，让这个季节更加愉快。
4. 保持有效沟通
德勤最近的一项调查显示，75% 的 Z 世代和千禧一代表示，他们的工作量和工作与生活的不平衡严重影响了他们的压力水平。这种压力往往导致沟通减少或没有沟通，最终在团队成员之间产生问题。人力资源专业人员可以考虑选择由公司赞助的计划，为员工提供保密的专业咨询和援助，以应对压力、心理健康问题和个人问题等个人挑战。这些减压技巧有助于实现更健康的工作与生活平衡。
5. 节假日健康倡议
最后，实施健康倡议，如虚拟健康挑战、正念课程，或提供专为节日季节设计的压力管理资源，可以促进员工身心健康，有助于打造一支更健康、更有韧性的员工队伍。例如，鼓励员工每周三进行一次引导式冥想，并在当天晚些时候谈论自己的体验；这将有助于了解员工的心态，同时为他们提供一个无压力的环境。
最后的思考
以积极的方式结束一年的工作对于员工的参与度和满意度来说是非常重要的。因此，希望实施上述策略的公司可以在节日期间创建一个支持性的、无压力的工作场所。有了这些技巧和窍门，人力资源专业人员就可以轻松制定战略，减少与员工倦怠相关的持续问题，重点培养积极的工作文化。
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全面解析Gartner人力资源转型的四大关键要素
随着企业环境的快速变化，HR职能的转型已成为提升组织竞争力的关键所在。Gartner提出了人力资源转型的四个关键要素，涵盖领导力、运营模式、团队能力与技术支持，帮助企业应对不断变化的市场需求，优化人力资源的运营效率。
下面将详细介绍这四大要素，帮助企业HR领导者更好地理解和应用。
1. 卓越的HR领导力
成功的人力资源转型始于卓越的HR领导力。作为企业人力资本和文化的领导者，CHRO（首席人力资源官）需要从传统的职能管理角色转向更具战略性和前瞻性的业务伙伴。他们不仅要制定HR战略，还需根据市场变化和企业目标调整这些战略，确保HR职能能够支持业务需求。
CHRO的五大角色：
企业文化的引领者：塑造以人为本的企业文化，提升员工敬业度。
动态人才市场中的竞争者：面对人才短缺和高竞争的市场，制定具有竞争力的招聘和保留策略。
战略变革的推动者：推动企业战略转型，确保人力资源管理符合业务目标。
利益相关者的调和者：在不同部门和领导层之间平衡各种需求，推动跨部门协作。
值得信赖的顾问：为CEO和高层提供有力的决策支持。
2. 现代化的HR运营模式
HR的运营模式是HR转型的核心所在。现代化的HR运营模式强调灵活性和敏捷性，以应对企业的不断变化需求。根据Gartner的建议，HR运营模式的转型需从以下四个方面着手：
重新定义HRBP角色：HR业务伙伴（HRBP）的角色将从事务性管理者转型为战略人才领导者。他们需要具备更强的分析能力和战略思维，以推动各业务部门的人才管理策略。
创建HR问题解决专家团队：该团队作为HR的“弹性肌肉”，能够灵活应对各类战略性问题，开发并优化HR流程、政策和实践。
建立下一代卓越中心（COEs）：未来的COEs将更加灵活，依赖于外部专业资源，与HR其他职能协同工作，确保HR政策和实践的专业性和灵活性。
打造HR运营和服务交付团队：通过HR技术支持和共享服务，HR运营团队能够更高效地服务于员工和管理层，确保企业日常运作顺利进行。
3. HR团队能力提升
HR团队的能力建设是HR转型成功的基石。随着混合工作模式的普及，企业对数据驱动的HR决策和战略性人才管理的需求愈发强烈。Gartner指出，HR团队需具备以下三大关键能力：
数据驱动的HR洞察力：HR团队需要掌握如何通过数据分析洞察员工行为和需求，并将这些数据转化为切实可行的战略决策。通过有效使用人才分析技术，HR可以找到关键人才的“热区”，制定针对性的培养和保留计划。
HRBP角色分化与专业化：HRBP将进一步细化为多个角色，包括战略人才领导者、问题解决专家和人员关系管理者。每个角色都需要具备项目管理、战略咨询和关系管理等核心能力。
跨部门创新与合作：HR不仅要提升内部能力，还需通过引入外部创新和跨部门合作来解决新出现的劳动力问题。HR应成为企业创新的推动者，引导跨部门合作，确保创新想法能够在企业内部落地。
4. HR技术支持
HR技术的进步为HR转型提供了强大动力。随着生成式AI、机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）等技术的普及，HR流程的数字化转型加速推进。Gartner指出，HR技术的应用不仅应提升员工体验，还需帮助HR实现流程自动化和数字化，从而提升整体运营效率。
HR技术战略的核心：
以人为本的HR技术应用：HR技术的目标是为员工提供无缝的工作体验，确保技术在工作流程中发挥支撑作用，而非增加负担。
平衡技术投资与风险：HR技术领导者需在创新和成本之间找到平衡，确保技术投资既能推动业务转型，又能控制潜在风险。
数据安全与隐私保护：随着远程办公的普及，HR技术需确保员工数据的隐私和安全，采用更灵活的访问管理策略，防止数据泄露。
总结
人力资源的转型不仅仅是对现有流程和职能的升级，更是对HR领导力、运营模式、团队能力和技术支持的全面重构。通过Gartner提出的四大关键要素，企业HR团队能够更好地应对未来的挑战，提升业务支持能力，推动企业实现可持续发展。
详细可以访问Gartner的官网
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AI招聘时代，HR如何平衡数据隐私与伦理挑战？
人工智能（AI）与人力资源（HR）流程和现代人力资源技术的融合从根本上改变了劳动力管理。从招聘到员工参与和绩效评估，人工智能已成为追求效率和效益的组织在人力资源技术方面的重要选择。然而，人力资源职能对人工智能的依赖日益增加，这就提出了重大的道德问题，需要仔细审查，以维护招聘实践中的公平和诚信。
在人工智能驱动的招聘中，最主要的道德挑战之一是可能导致偏见长期存在。人工智能系统从历史数据中学习，如果这些数据反映了过去的偏见，那么人力资源技术就会在无意中强化歧视模式。为了解决这个问题，企业必须确保人工智能不是招聘流程中唯一的决策者。相反，人工智能应与人类的判断相辅相成；它可以协助初步筛选候选人，而将最终的招聘决定权交给人类评估者。这种方法保证了观点的多样性，促进了对包容而非排斥的承诺。
此外，企业必须严格遵守数据保护法规，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）和美国的《加州消费者隐私法案》（CCPA）。遵守这些法律要求实施强有力的数据保护措施，包括加密、匿名化和安全数据存储，以保护候选人信息免遭未经授权的访问和潜在的泄露。
让我们来探讨一下人工智能驱动的人力资源流程和使用人工智能驱动的人力资源技术的伦理考虑因素；
人工智能在招聘中的优缺点以及过多的人工智能在人力资源技术中的应用
优势
1、效率人工智能驱动的招聘系统擅长以人类招聘人员无法达到的速度分析大量简历、求职申请和候选人资料。这种效率大大减少了初步筛选候选人所需的时间和精力，使招聘人员能够将精力转向更具战略性的增值任务。
2、增强候选人匹配 利用先进的算法，人工智能可以根据具体的工作要求，更准确地评估候选人的资质、技能和经验。这种能力提高了识别最合适候选人的可能性，最大限度地降低了招聘过程中出现偏见或主观决策的风险。
3、减少偏见 招聘决策往往会受到与性别、种族或年龄有关的人为偏见的影响。经过适当设计和培训的人工智能系统可以减少这些偏见，只关注相关的资质和经验，从而促进更公平的招聘流程。
4、改善应聘者体验 由人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助理可为应聘者提供实时支持，解决咨询问题并指导他们完成申请流程。这种个性化的互动不仅能提升应聘者的体验，还能对雇主的品牌形象产生积极影响。
缺点
1、缺乏语境理解 人工智能驱动的人力资源技术系统往往难以把握人类交流的细微之处，包括讽刺或微妙的语言暗示。这种局限性可能导致对求职者回答的误解或错误判断，从而可能导致不公平的拒绝或不合适的聘用。
2、过度依赖算法 完全依赖人工智能算法会削弱人的判断和直觉在招聘过程中的关键作用。虽然人工智能是辅助决策的重要工具，但它不应取代人工参与和专业知识的必要性。
3、数据偏见和隐私问题 人工智能算法从历史数据中学习，而历史数据本身可能包含偏见或歧视模式。如果不加以适当处理，这些偏见可能会长期存在，甚至在候选人甄选过程中被放大。此外，人工智能在招聘中的应用还引发了对数据隐私和安全的担忧，尤其是这些系统在处理和存储个人信息时。
4、意想不到的后果 人工智能技术的飞速发展使预测招聘实践中可能出现的意想不到的后果变得更加复杂。对人工智能系统性能的持续监控和评估对于确保符合道德和法律标准至关重要。
人工智能招聘中的数据隐私原则
人工智能招聘中的数据隐私基于三项基本原则：同意、透明和安全。各组织必须确保应聘者充分了解其个人数据的使用方式，并且必须征得应聘者的明确同意。对透明度的承诺还包括明确人工智能在招聘流程中的作用，让候选人了解人工智能如何影响他们的申请流程。此外，保护数据本身也至关重要；企业必须实施最先进的安全措施，包括加密，以防止未经授权的访问和数据泄露。
同意和透明度： 培养信任
获得候选人的明确同意对于建立信任至关重要。组织必须保持候选人数据使用方式的透明度，确保个人了解自己的权利以及同意后的影响。
数据最小化： 只收集必要的信息
各组织应践行数据最小化原则，只收集招聘流程所必需的信息。这种方法不仅能确保符合数据隐私法规，还能降低因处理不必要数据而带来的潜在风险。
加密在保护数据方面的作用
在整个招聘过程中，采用强大的加密技术对保护敏感的候选人信息至关重要。通过保护数据免受未经授权的访问，企业可以加强对数据隐私的保护，并提高人工智能招聘实践的整体完整性。
在人工智能驱动的招聘和使用人工智能驱动的人力资源技术时应对道德挑战
随着企业越来越多地集成基于人工智能的招聘工具，他们面临着一系列需要仔细考虑的道德难题。为了有效地应对这些挑战，企业应该采用一个道德决策框架，其中包括了解和降低风险、确保透明度和维护隐私。
算法偏见是一个重大问题。为了应对这一问题，企业必须在其人工智能系统中采用无偏见的算法并利用多样化的数据集。有必要进行定期审核和调整，以识别和纠正可能出现的任何偏见，确保公平的招聘行为。
隐私问题是另一个关键难题。企业必须制定明确的数据收集和使用政策，表明尊重候选人数据隐私的承诺。数据处理方式的透明化可以建立信任，保障所有相关方的利益。
招聘过程中的非人性化风险也很普遍。为了降低这种风险，企业应该在人工智能的使用和人工判断之间取得平衡。在整个招聘过程中保持人工监督，可确保做出的决定保持同理心和语境相关性。
透明度问题会使人工智能招聘的道德问题更加复杂。各组织应明确解释人工智能如何影响招聘过程中的决策。就人工智能的使用进行公开交流，可以营造一种信任和负责任的环境，鼓励候选人充满信心地参与招聘过程。
通过解决这些道德难题，企业可以创造一个更公平、更值得信赖的人工智能驱动的招聘环境，确保技术能够促进而不是破坏招聘流程。
在人工智能驱动的招聘中解决数据隐私问题的最佳实践
为了确保人工智能驱动招聘中的数据隐私，企业必须实施最佳实践，优先考虑透明度、公平性、多样性、数据保护和法规遵从性。这些原则共同提高了候选人的信任度，并确保以负责任的方式利用人工智能技术。
选择保护隐私的人工智能工具
企业应选择专门设计的具有强大数据保护机制的人工智能招聘工具。优先选择符合全球隐私标准的解决方案至关重要，因为这不仅能确保符合法规要求，还能促进候选人的信任。合适的工具应包含数据匿名化和加密等功能，以保护敏感的候选人信息。
持续监控合规性
采用人工智能工具只是一个开始；企业必须进行持续审计，以保持符合不断发展的数据隐私法规。定期评估人工智能系统可使企业识别潜在漏洞并及时解决。这种积极主动的方法可确保数据隐私实践保持有效并符合法律标准。
教育利益相关者了解数据隐私规范
让人力资源专业人员和其他利益相关者全面了解数据隐私原则至关重要。培训计划应强调负责任地处理数据和遵守隐私法规的重要性。通过培养负责任的数据文化，企业可以让其团队倡导合乎道德的招聘实践，确保所有流程都尊重候选人的隐私。
人工智能在招聘领域的应用，以及人工智能与人力资源技术的进一步融合，既带来了机遇，也带来了道德责任，企业必须谨慎驾驭。企业在评估是否构建或购买人工智能工具时，面临着平衡道德考量与追求投资回报率（ROI）的挑战。关键是要认识到，用于训练人工智能模型的大部分数据可能存在偏差，尤其是在领导力历来单一的行业。
要解决这些问题，就必须承诺使用符合道德标准的数据，同时在人工智能系统的整个生命周期内对其进行严格的监控和审计。各组织还必须制定政策来识别和减少偏见，确保人工智能的使用不会强化现有的差距。
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未来十年：人力资源的超自动化革命
在人力资源技术和超级自动化的快速应用推动下，人力资源领域正处于一场革命的风口浪尖。在人工智能（AI）、机器学习（ML）和高级自动化的推动下，超级自动化正在重塑人力资源部门的运作方式，使其变得更加灵活、数据驱动和更具战略性。这种演变不仅简化了流程，还转变了人力资源部门在企业中的角色，使团队能够专注于人才管理和员工体验等高影响力的活动。
随着企业面临越来越大的吸引和留住顶尖人才的压力，超自动化提供了一种解决方案，使人力资源专业人员能够超越日常行政任务。通过将重复性的工作流程自动化，人力资源部门可以将重点转移到更具战略性的举措上，从而推动组织取得成功。行业领导者和分析师预测，超自动化将成为人力资源技术的重要组成部分，Gartner 预测到 2028 年，超自动化将成长为一个价值 265 亿美元的市场。
本文探讨了人工智能驱动的决策和塑造未来人力管理的超自动化趋势，以及首席人力资源官如何利用这些进步来培养一支更具创新性和响应性的员工队伍。
什么是超自动化？
超自动化是一种旨在通过自动化优化业务运营的战略方法。它不是专注于单一技术，而是利用机器人流程自动化（RPA）、低代码/无代码（LCNC）平台、人工智能（AI）和机器学习（ML）等先进工具来简化和自动化各种流程。通过将这些任务自动化，企业可以提高速度和准确性，并加强数据跟踪和分析。超自动化的核心目标是在最短时间内识别并自动化尽可能多的流程，从而推动效率和创新。
HRTech中的超自动化实例： 加强人力资源和员工管理
通过自动化和优化关键流程，超自动化大大改变了人力资源和员工管理。这种先进的方法整合了各种自动化工具，以简化候选人筛选、员工入职、薪资处理、绩效管理和休假管理等任务。其结果是提高了效率，改善了员工体验，优化了人力资源的利用。
超自动化影响的一个典型例子是工资单处理。通过使用自动化工具连接人力资源和薪资系统，企业可以实现整个薪资周期的自动化。这包括计算和支付工资、处理扣款和管理福利。超级自动化通过验证考勤表、处理请假申请以及自动生成工资条和税表来确保准确性。这就减少了人工数据输入错误，保证了准确性，使人力资源专业人员能够专注于更具战略性、重复性较少的任务。
此外，超级自动化还可利用数据驱动的洞察力来加强人力资源决策。通过将 Camunda 等平台与员工数据集成，并采用人工智能和机器学习（ML）算法，企业可以分析模式、趋势和潜在问题，如高流失率或技能差距。这些洞察力可帮助企业做出明智决策、提高员工敬业度、留住人才并支持有效的劳动力规划。
人力资源技术的超自动化趋势
超自动化是一种利用各种技术组合实现尽可能多的流程自动化的战略，它正在迅速重塑人力资源领域的格局。
人工智能驱动决策
预测分析： 人工智能驱动的预测分析正在改变人力资源部门留住员工的方法，通过先进的数据分析加强决策过程。与传统方法相比，人工智能能更高效地处理大型数据集，这对大型企业尤其有利。通过识别复杂的模式和趋势，人工智能可以分析工作满意度、员工参与度甚至工作习惯的细微变化等因素，从而预测潜在的人员流失。这种能力使人力资源专业人员能够根据个人需求制定积极主动的留任战略。例如，人工智能可以帮助创建符合职业愿望的定制化员工发展计划，从而提高忠诚度。此外，人工智能系统还能不断从新数据中学习，随着时间的推移提高预测准确性，并确保模型在组织动态发展中保持有效。这种动态方法使人力资源部门能够预测挑战，并培养一支更投入、更敬业的员工队伍。
人员分析： 在当今数据丰富的环境中，人员分析为提高员工保留率提供了强有力的工具。超越直觉和轶事证据，人力资源专业人员可以利用人员分析做出明智、数据驱动的决策。这种方法将传统的人力资源实践与对员工数据的严格分析相结合，涵盖了从入职反馈、离职访谈到日常互动的方方面面。
例如，如果一家公司在管理层变动后，某个部门的员工流失率激增，那么人事分析就能发现这些变量之间的关联。此外，人员分析还能量化员工敬业度和工作满意度等指标，从而清楚地了解员工动态。通过识别模式和趋势，它甚至可以预测哪些表现出色的员工可能面临离职风险，从而使企业能够积极主动地解决潜在问题。这种以数据为导向的洞察力使企业能够完善留住员工的战略，并培养一支更稳定、更敬业的员工队伍。
智能聊天机器人和虚拟助理
用于员工支持的聊天机器人： 人工智能驱动的聊天机器人通过利用会话搜索和分析大量业务文档（如公司政策），为员工提供全天候支持。这些聊天机器人能准确回答员工的询问，使人力资源团队能够专注于价值更高的任务。它们可以管理请假申请、招聘工作流程、费用报销和内部沟通等常规流程。此外，聊天机器人还能促进实时反馈收集，在互动过程中主动征求意见，并分析数据提出改进建议。这种方法不仅能提高员工参与度，还能为优化人力资源战略提供有价值的见解。
自动简历筛选： 自动简历筛选利用机器学习算法，根据预定义的标准（如关键字、技能和经验）对简历进行评估。这项技术通过自动对申请进行初步审查，加快了招聘流程，大大减少了招聘人员在人工筛选上花费的时间。例如，自动化系统可以有效扫描简历中的特定编程语言、认证和相关经验，从而简化候选人筛选流程。根据最近的调查，67% 的大型企业和 35% 的小型企业采用了求职者跟踪系统（ATS）来加强招聘工作。
超个性化的员工体验
员工福利个性化： 为使员工福利与组织目标保持一致，应让人力资源、财务和员工共同参与制定符合员工需求的计划。个性化的主要方面包括调整补贴金额和资格时间，以有效支持员工。定制计划设计，如允许滚动资金和创建专门的福利钱包，可增强相关性和吸引力。定制支出类别以反映组织价值，并使用个性化信息来提高对计划的理解。提供灵活的报销选项并利用生活方式支出账户（LSA），让员工选择最适合自己的福利，从而提高满意度和幸福感。
人工智能驱动的个性化学习： 人工智能通过分析个人表现来定制内容和课程，从而优化学习。这种方法可根据每个学员的需求调整教育体验，确保培训的相关性和有效性。
人力资源中的增强现实（AR）和虚拟现实（VR）
在员工培训中融入沉浸式学习： 增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术正在通过创造身临其境的学习体验来提高技能的掌握和保持率，从而彻底改变员工培训。这些技术为员工提供了一种动态的参与方式，使他们能够与反映真实世界场景的模拟环境进行互动。从客户服务培训到复杂的操作技能，这种实践方法在各种任务和行业中都非常有价值。
沉浸式学习的优势： 利用 AR 和 VR 进行沉浸式学习有几个主要优势。它创造了安全的培训环境，员工可以在其中进行练习，而不会因现实世界中的错误而产生风险或成本。这种方法还能大大缩短培训时间，与传统方法相比，VR 学员的自信心最多可提高 275%。此外，身临其境的培训更具吸引力，可提供交互式和情境丰富的学习体验，从而增强理解和记忆。此外，它还能最大限度地减少对物理资源和讲师费用的需求，从而降低培训成本。
道德考量与以人为本的自动化
随着自动化技术成为人力资源流程不可或缺的一部分，优先考虑道德因素并坚持以人为本至关重要。人力资源自动化必须兼顾效率与公平，确保系统不会强化偏见或破坏员工隐私。
实施透明的算法并保持人工监督对于防止歧视性做法和保障数据完整性至关重要。此外，让员工参与讨论自动化的影响可以增强信任，并确保技术能够支持而不是取代人的因素。通过注重道德实践和以人为本的设计，企业可以利用自动化带来的好处，同时营造一个公平和支持性的工作环境。
结论
人力资源自动化的未来不仅仅是简单地减少人工任务，而是要让人力资源团队能够专注于战略优先事项，并培养一个更具活力、以人为本的部门。通过自动化日常流程，首席人力资源官（CHRO）可以提高效率、合规性和整体员工满意度。
人工智能驱动的自动化为人力资源运营带来了变革潜力，在快速发展的商业环境中提供了竞争优势。考虑一下人力资源自动化的九大使用案例，它们说明了人工智能如何彻底改变人力资源职能。在采用人力资源自动化时，应从战略性、有影响力的领域开始，逐步扩展，以实现效益最大化。采用正确的自动化方法可以推动人力资源部门变得更加高效、更具前瞻性。
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锁定最佳候选人：5大高效招聘策略
在当前的就业市场上，任何组织都很难吸引到人才，因为它变得比以前更加精细。最理想的求职者在市场上并不多见，同时，他们对雇主的选择能力也很强。因此，成功的人力资源专业人士需要采用更有创意的招聘方式，而不是传统的策略。以下是确保最优秀人才加入公司最有效的 5 个技巧。
1. 利用雇主品牌
雇主品牌是寻找高素质求职者过程中的关键一步。这意味着，您的雇主品牌会让受众了解您的组织、公司的主张以及成为公司一员的感受。如今的求职者不再仅仅是为了寻找另一份工作，他们更希望找到一个与他们有着相似信念的组织。研究发现，75% 的求职者在申请某个职位空缺之前会考虑雇主品牌。
要建立雇主品牌，首先要在媒体网站、职业网站和员工口碑中分享组织文化。强调公司的价值观，如晋升机会、在工作和个人生活之间保持健康的平衡，以及多元化和包容性政策。幕后花絮视频、博客更新和员工故事等其他内容也能帮助潜在求职者了解公司的工作环境。这种方式有助于吸引符合企业文化的合适人才；此外，还能提升企业作为目标群体首选雇主的形象。
2. 利用数据驱动招聘
在招聘过程中使用数据和指标的概念被称为数据驱动招聘。通过这种方式，人力资源领域的专业人士可以确定吸引候选人的最佳渠道，加强招聘广告，并为候选人创造良好的体验。例如，招聘是一个发布招聘广告的过程，根据数据，可以确定哪些网站提供的潜在员工素质更高，从而确定在哪里花钱。
在招聘领域，预测分析的使用也非常重要。具体来说，它可以根据历史数据对候选人进行筛选，并预测他们在特定工作中的效率。这种方法可以最大限度地降低招聘风险，确保雇主投资于能够满足组织期望的合格员工。此外，通过数据驱动招聘，组织可以跟踪关键绩效指标，如招聘时间、每次招聘成本或候选人满意度，从而定期做出改进。
3. 实施员工推荐计划
推荐营销可能是企业获取新人才的最有效方法之一。因此，推荐的候选人可能更合格，更认同组织文化，也更有可能在公司工作更长的时间。然而，研究表明，推荐候选人的保留率要比通过其他方式获得的候选人高出 46%。
为使推荐计划在公司更有成效，应确保通过奖金、额外假期甚至公司内部晋升等模范奖励措施，激励员工为该计划推荐候选人。必须确保推荐流程简单明了，并为员工配备所有必要的手段，如预先写好的社交媒体帖子、电子邮件等。此外，还要向员工提供最新的空缺职位信息，以及该职位所需的特定属性或证书。这意味着，通过让员工参与招聘过程，你将能从被动应聘者中吸引到最优秀的人才。
4. 拥抱多样性和包容性
因此，重要的是要明白多元化和包容性（D&I）并不只是一种时尚，而是招聘中的一个重要因素。从更广泛的意义上讲，多元化的群体能产生更具创造性的结果，从本质上讲也符合公司的最佳利益。多元化的员工队伍对雇主也更有吸引力，因为这样可以汇集人才，而且当今的人才会寻找注重多元化的雇主。
要制定全面的人才招聘战略，就必须对当前的招聘程序进行评估，找出其中的偏见因素。这需要对职位描述、面试问题和其他评估工具等方面进行严格评估，以消除有偏见的措施和做法。此外，与关注多元化的组织或门户网站合作，包括多元化招聘网站、妇女、少数民族、退伍军人和类似组织。
D&I 的另一个组成部分是建立一个平等对待和尊重的环境，让每位员工都能茁壮成长。一些策略包括多元化培训、员工资源小组和专业导师制。因此，对多元化计划的承诺使雇主能够吸引不同背景的求职者，并将最优秀的员工带到组织中来。
5. 采用灵活的招聘方法
因此，灵活招聘是一种与灵活性、互动性和节奏性相结合的方法。在当今环境下，新的机遇和威胁频频出现，这种灵活性至关重要。实施、修改和更新招聘方法，如候选人参与、多次招聘、与其他部门合作以战胜对手等，都是非常有效的。
在招聘过程中实现敏捷性的一些方法包括：积累经过预选的候选人，一旦某个职位空缺，就可以联系他们。它提供了一个预先审查过的优秀候选人库，从而最大限度地缩短了招聘时间，并保证为任何重要职位源源不断地提供合格候选人，这在当代劳动力市场上是非常重要的。此外，招聘流程应该是一个持续的过程，因为采用迭代模式意味着你可以随时根据反馈和现有数据更新你的流程。例如，在一轮招聘结束后，从招聘经理和应聘者那里获得反馈，以便发现不足之处，并在下一轮招聘中加以改正。
敏捷招聘还意味着人力资源部门、部门经理和其他组织成员之间的合作。当你们相互协调时，就能确保所有利益相关者都与公司的招聘战略保持一致，并确保整个招聘程序尽可能顺利。
总结
猎头是一个系统化的过程，有别于传统的招聘方式，有助于为工作找到合适的候选人。雇主品牌、数据驱动的招聘、员工推荐计划、多元化招聘和灵活的招聘策略，都能让你吸引和聘用到有助于实现企业目标的员工。在当前市场趋势下，任何组织都必须采用这些先进的方法，以确保培养出一支强大的员工队伍。
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信任驱动：重塑HR技术文化
当今商业世界充满挑战和活力，其中最重要的是建立和培养一种以信任和诚信为基础的企业文化。随着企业越来越依赖人力资源技术来提供解决方案、课程和洞察力，人才管理正在成为一项数字化工作，但人的因素不应被抹杀。信任和开放不仅是需要遵循的价值观，也是影响组织承诺、绩效和整体组织成果的基本前提。本文探讨了人力资源领导者和技术先驱为何都应采用这些价值观，同时介绍了这种方法如何能带来益处。
1. 数字时代信任的必要性
信任在领导力和组织成功中一直扮演着重要角色。然而，在二十一世纪的组织中，个人是远程雇佣的，大部分交流都是通过技术工具进行的，因此建立信任变得更加困难，并成为最重要的因素。人力资源技术及其跟踪、监控和衡量员工表现的应用程序，如果操作不当，确实会导致公司文化中充满信任和猜疑。
想想在 COVID-19 爆发期间对员工监控应用程序的利用吧。这些工具的流行是为了在世界不得不转向远程工作的情况下，帮助组织保持工作效率；然而，它们也带来了隐私和信任问题。持续的监控会让员工产生怀疑，失去对雇主的信任，从而失去工作热情或动力。因此，更多的人力资源领导者必须在实施新工具和利用技术提高效率与促进对员工的强烈信任之间找到适当的平衡。
2. 透明度是信任的促进因素
透明是一种责任感，而责任感正是建立信任的基础。换言之，在完全透明的组织中工作，员工可以确信领导层没有隐瞒任何事情，从而营造出信任的氛围。在人力资源领域使用技术时，透明度指的是公开数据收集、处理和保护方式的过程。这还需要良好的沟通，说明为什么有必要实施新工具，以及变革将如何为组织及其员工带来好处。
例如，在部署基于人工智能的人力资源技术时，明确这些技术将如何影响人力资源领域的管理决策（包括人员配置、晋升和奖励确定）至关重要。这意味着，员工需要得到解释，说明这些技术旨在支持人类的判断，而不是替代人类的判断。此外，组织必须传达这些局限性，因为必须注意到，虽然人工智能可以提供有用的信息和分析，但它并不完美，绝不能完全依赖人工智能。
3. 领导力在培养信任和透明度方面的作用
组织领导者最重要、最关键的任务之一就是确保将信任和透明度融入组织文化。因此，人力资源领导应为组织行为定下基调，这包括在与员工接触时践行诚信和一致性原则，并对员工认为重要到需要在组织层面解决的问题持开放态度。这将在整个组织中形成一种文化，让各级员工都能意识到这些价值观，并据此行事。
让员工参与与组织决定采用新的人力资源技术有关的决策，是其中一种行之有效的方法。当员工认为他们有权决定如何在工作场所采用或整合技术时，他们就会接受并信任技术。此外，定期更新信息以及设立员工可以表达关切和提问的日子，也会对企业文化起到支持作用。
4. 信任和透明的商业案例
除了伦理道德方面的论据外，促进建立在信任和诚实基础上的企业文化还具有显著的商业优势。大量研究表明，当组织中的信任度较高时，员工的参与度更高，留任率更高，组织的业绩也会更好。根据盖洛普的研究，员工敬业度排名前 25% 的公司比排名后 25% 的公司利润率高出 1.21%。
不过，在招聘和留住高素质员工方面，透明度也能为公司带来巨大优势。在员工可以获取潜在雇主信息的今天，企业应在其价值观、实践和决策中体现透明度，以表明自己是值得信赖的雇主。当今的劳动力不仅热衷于薪酬，他们还希望与那些坚持自己的信念和价值观、对管理层有信心的公司建立联系。
5. 人力资源技术在促进信任和透明度方面的作用
值得注意的是，人力资源技术可以而且应该用来促进和提高信任度和组织透明度。例如，可以开发人力资源平台，为员工提供更加透明的数据，包括关键绩效指标、晋升机会以及其他员工和管理人员的评价。员工可以从这些信息中获益，因为这让他们对自己生活中的选择以及组织中影响他们的流程有一种积极的感觉。
此外，应用于人力资源的技术还可以提高沟通的开放性，让员工可以立即报告问题或发表意见。例如，开放式反馈平台可以让员工自由发表意见，而不会受到影响，从而促进包容性的工作环境。
前进之路
鉴于人力资源技术在数字化进程中变得更加重要，信任和透明度问题对企业来说仍然至关重要。这不仅是道德上的绝对要求，也是可以用来促进利益、绩效和可持续性的商业资源。这样，以信任和透明度为坚实基础，人力资源领导者不仅可以欢迎和推动所需的技术发展，还可以保护和支持作为每个高效、蓬勃发展的企业核心的人的因素。
通过将这些价值观融入企业文化，企业不仅能应对数字时代的挑战，还能充分释放员工这一最宝贵资产的潜力。
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流动学习： 从单一培训到持续发展
我们的工作方式正在发生变化。对许多人来说，工作不再局限于特定的、共享的地点或一天中的特定时间。技术进步消除了界限，使工作可以跨越不同地点和时区。全职和兼职员工越来越多地与合作伙伴、承包商和自由职业者作为一个团队无缝合作。总之，混合式工作将继续存在。现在，混合学习必须成为新常态。
流畅学习注重技能，而不是职称
工作场所优先事项的变化，以及日益严重的人才短缺，促使企业从传统的以工作为中心的学习和发展计划转向更加注重技能的方法。现在，人们越来越认识到技能在帮助员工和企业取得成功方面的重要性。以技能为导向的招聘大行其道：LinkedIn 最近的数据显示，现在有 40% 的招聘者在通过该平台进行招聘时会使用技能信息，比前一年增加了 20%，而且这种以技能为导向的方法正在发挥作用，招聘成功率提高了 60%。
在远程工作和工作角色不断变化的背景下，流体学习要想取得成效，就必须做到动态、个性化和随时随地。最重要的是，培训必须与现实世界的影响挂钩，而不是与课程完成率挂钩。换句话说，学习的内容和交付必须是流动的，但要始终关注业务指标。
混合工作方式如何为混合学习铺平道路
随着工作方式的改变，我们的培训和发展方式也在不断演变。混合工作方式不仅改变了工作的方式、时间和地点，也改变了工作的 “内容”。角色变得更加分散、流动和以技能为基础。此外，这些技能也变得更加短暂。现在，工作场所技能的半衰期通常为五年，技术技能的半衰期甚至只有两年半，而技术技能往往是需求量最大的。因此，提高劳动力技能是企业的当务之急，也是未来竞争力的一个条件。
为了在日益混合、分布式的工作环境中解决人才和技能缺口问题，学习与发展正变得更加灵活和动态。例如，企业现在正致力于创建学习内容，这些内容不仅要与具体的技能差距和工作角色相关，而且还要能在不同的环境中使用，无论员工是在办公室、家里还是在移动中。这种无边界方法可确保学习和发展无缝融入日常工作流程，而不受员工实际工作地点的限制。
此外，这一趋势还凸显了摒弃僵化的内容分发方式的重要性。另一项研究显示，如果有具体的课程建议帮助员工实现职业目标，54% 的员工会花更多时间学习。学习内容必须是动态的，并根据每位员工的独特需求量身定制，同时考虑到他们的具体工作角色、工作地点和当前工作状况。这可能意味着为员工提供一口式学习模块，让他们在短暂的休息时间进行学习，或者提供更深入的培训，让他们在较长时间的专注工作中进行学习，甚至通过基于人工智能的助手进行持续的在职培训。这样做的目的是以一种与混合世界中不断变化的工作性质相一致的方式支持持续学习和绩效提升，确保员工拥有在其岗位上取得成功所需的灵活性和资源。
人工智能在推动有效学习方面的作用
不同员工的培训需求千差万别。例如，数字原生的 Z 世代可能会本能地掌握其工作的数字方面，但在掌握谈判、网络和公众演讲等软技能方面需要额外的支持。利用人工智能驱动的洞察力，企业可以了解员工最需要的特定技能，并据此有针对性地开设课程。人工智能处理和解释非结构化反馈和绩效数据的能力，对于创造这些有针对性的学习机会至关重要。考虑到开发人员在某个项目上的工作： 人工智能系统可以分析他们参与项目的情况，并推荐专业课程，以更新他们在关键领域的编码知识。通过根据实时工作表现和兴趣提供量身定制的学习资源，人工智能不仅能促进技能发展，还能使学习与当前的行业趋势和组织目标保持一致。
除了更智能的内容选择和交付外，工作场所培训计划现在还以许多创新方式使用人工智能。例如，人工智能的自然语言处理能力使其成为模拟现实生活场景的理想选择，这些场景可根据个人学习需求进行无限调整，而虚拟和增强现实技术则为员工提供了无与伦比的培训机会。
流畅学习，打造敏捷、基于技能的未来
随着混合式、分布式工作的引入，以及从传统的以工作为中心的学习模式向以技能为基础的战略转变，工作场所的学习与发展发生了重大变化。为此，学习与发展计划变得更加灵活、个性化，并可随时随地获取。现在，学习与发展需要以适合员工个人或团队的方式融入日常工作流程，以反映无边界的工作场所。然而，流动学习也必须有针对性、可扩展，并与业务目标保持一致。为了实现这一目标，学习与发展平台正在越来越多地创新性地使用人工智能。人工智能能够根据个人的需求和偏好进行情境化学习，帮助企业为员工提供更具影响力的体验，进而提高企业的盈利能力。
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