人工智能
劳动力U时代：人机协作的“人机新生态”已然开始！
人工智能在人们几不可查的情况下迅速而全面、深入地蔓延到生活、工作的方方面面。
人们在享受智能化带来的便利的同时，也对人工智能的替代显得忐忑不安。其实无论人工智能技术在多么广的领域和大范围的应用，人始终将处于主控地位，人机协作将成为未来的共赢选择。 近年来随着市场需求的日益增长，机器人可以胜任越来越多的工作岗位，但在同时它也在创造着很多的新职业，可以说在人工智能浪潮下催生的新职业一方面体现了它的价值，另一方面也化解了一些“人工智能取代人类工作”“人工智能导致失业”这些话题引起的焦虑。
8月30日，亚太劳动效能研究院（后简称“劳研院”）联合安永战略及运营咨询（后简称“安永”），发布《决胜劳动力U时代—2019中国智能制造劳动力管理调研报告》，聚焦汽车、装备制造、资讯家电（3C）、医药四大核心产业劳动力结构重塑，直言劳动力“U时代”已经来临，而“人机新生态”下劳动力管理模式将面临挑战。 劳动力数量变化“U”型曲线报告认为，大规模运用智能技术已经成为一个显而易见的趋势。这必然导致对部分岗位的替代，同时也会为适应人机协作而诞生一些新的岗位需求。劳动力呈现数量大减小增、先减后增的U型曲线，劳动力“U时代”来临。
具体到岗位职能细分，报告认为机械性体力劳动受智能技术的影响*大，团队管理受技术的影响最小。四类岗位受智能技术影响程度从大到小依次为劳动密集型、职能分析型、技术密集型、沟通管理型。
而在智能技术的影响下，四大岗位类型增减情况也分别不同。劳动密集型、职能分析型以及沟通管理型均存在岗位数量减少的趋势，分别为-53%、-26%及-18%。
劳动力管理开启新模式 ：人机协作下的“人机新生态”已然开始，劳动力“U时代”也造就了劳动力结构重塑，这就给新时代劳动力管理带来了挑战。管理者需要思考的是，智能化进程中劳动力将如何被重构？劳动力管理模式将迎来怎样的变革？智能技术将与劳动力管理如何产生融合？ 调研发现，在所有这些企业需要积极去面对并解决的难题当中，受访高管普遍认为新人才招聘、劳动力再培训以及劳动力绩效管理是他们未来将要直面的核心挑战。
面对智能影响潮下的人岗匹配到“人、机、岗”匹配和评判，传统的劳动力管理必然随着被管理者的变化而变化。具体到这些劳动力管理各环节，又各有各的核心问题。 新人才招聘面临的挑战主要在于两个方面：如何准确定义智能技术下工作岗位所需的能力素质；如何准确匹配最佳的受聘人群，尤其是跨行业人才招聘。
劳动力再培训的难点在于如何开发智能技术所需的培训和考核内容，以及为员工匹配个性化的课程与发展路径。
劳动力绩效管理面临的主要挑战为：
1）人机新生态下的能效分析数据匮乏；
2）个性化的评估与奖惩以提升人岗匹配程度。
面对劳动力“U时代”的来临，企业HR作为劳动力管理核心且唯一的部门，随着人机新生态发展的深入，需要同步升级，更加理解“业务”、“人”与“技术”。并在数据这个有力工具加持下，走向战略决策“第三极”，将人才的激励、发展和企业文化建设作为HR工作的重中之重。
作者：汇通eHR
来源：http://www.hroot.com/d-9402798.hr?
人工智能
【美国】RippleMatch以人工智能为动力，以多元化为重点的毕业生招聘平台完成了600万美元的融资
LinkedIn拥有遍布200个国家的6.45亿用户，在成为全球最大的专业人士网络方面是无可争议的领导者，该职位用于在招聘和电子学习等领域利用产品。但是，在实现这一规模的情况下，它还没有真正开发出针对特定垂直行业或受众的更具针对性的方法的产品。这为各种创业公司开辟了领域，以填补空白并与之竞争。今天，其中一个充满希望的人 - 一家名为RippleMatch的初创公司，已经建立了一个招聘平台，帮助组织专门与更多不同背景的毕业生建立联系，以满足他们的需求 - 宣布推出600万美元的A系列就是这样做的。
G20 Ventures正在筹集资金，用于扩展平台以及业务发展。 与Work-Bench，以及前投资者Accomplice，Bullpen Capital和AlleyCorp也参与其中。
该公司没有披露其估值，但据我所知，这是一个“物质上升”，因为它一直处于稳定的增长曲线，并将辉瑞，TripAdvisor和Qualtrics等公司列为其客户群。这也是它提出的第一笔重要的外部资金。RippleMatch的事实上，第一笔资金是联合创始人Eric Ho在Facebook上找到工作时获得的签约奖金。“需要付出代价才能让我们提升这个A系列，”另一位同时担任首席执行官的联合创始人安德鲁迈尔斯开玩笑说。
迈尔斯和何先生在他们还是耶鲁大学的学生时遇到并创立了公司。何即将毕业，但迈尔斯仍然处于他的本科学位，他还没有完成（并且，正如技术创始人的方式，可能永远不会完成）。
公司的想法来自迈尔斯 - 他研究历史和政治科学 - 正在考虑他在科罗拉多州的许多朋友面临的工作世界的困境。
像迈尔斯一样，他们也是本科生。但与他不同的是，他们不是耶鲁大学，也不是任何其他顶级学校，不仅有着名的知名度，而且通常会为一些最具竞争力的公司招聘管道，这些公司雇佣毕业生获得有利可图的入门级职位。
“我非常清楚来自不同社会经济背景的鸿沟，”迈尔斯在接受采访时说。“我可以看到，我在家里的很多朋友都会比耶鲁大学的一些人更好地招聘。他们只是没有相同的机会。我们在早期没有想到这是一个商业冒险; 这是我们的朋友想要解决的一个问题。“
使用AI来裁剪招聘人员
RippleMatch的方法相对简单：公司建立了一个平台，通过一系列关于他/她的职业和地理野心，兴趣等的相关快速问题，以及候选人简历的副本，吸引潜在候选人。
然后将它们与候选人的GPA和考试成绩的基本信息结合起来。考虑到所有这些并将其与候选人自己输入之外的更多信息源相结合，它提供了大约300个数据点，它们共同努力以匹配具有工作和实习机会的候选人。在雇主方面，它不仅取得了当下的职位空缺，而且还致力于将雇主更广泛的招聘策略与这一群人相匹配 - 这个想法是它提出了雇主可能已经过去或甚至没有过的可能性。从一开始就看到了。
迈尔斯说，RippleMatch建立的匹配算法，包括确定人们可能直接和间接最适合做什么的能力，基本上切断了过程中的“中间人” - 即招聘人员，以及潜在的可能已经存在的关系和管道，从而为每个人提供公平的竞争环境，这使得雇主可以从斯坦福大学的中西部一所小型学院发现他们的下一个明星雇佣。
正如G20的合伙人迈克·特里亚诺（Mike Troiano）所说，该公司对RippleMatch的投资描述了这一点，学校的名称认知和网络能力并不是阻碍合格候选人进入大门的唯一因素。他的女儿很难得到她所联系的实习公司的回复，当他们整理她的LinkedIn个人资料时，他们意识到她只是缺乏专业网络来判断是否有人联系和帮助。
“通过传统渠道，大学招聘是一种黑盒子。该调查RippleMatch用来收集关于他们是谁，他们想要创造什么是一个专有的数据集学生与用人单位信息，” Troiano说。“LinkedIn关系的关键不仅仅是属性。大学市场是一个他们不适合的利基市场，而且我认为他们现在不会孤军奋战。“
事实上，虽然LinkedIn已被证明是许多专业人士职业发展的强大起点，但其缺点在更具体的例子中更为明显。（这是LinkedIn 几年前大力推动开始尝试将年轻用户带入平台，以便让他们开始构建他们的个人资料和网络的原因之一。）
RippleMatch是越来越多的初创公司的一部分，这些初创公司已经在LinkedIn更广泛的平台上识别并（为了他们的目的）利用这些漏洞。另一家一直在建立平台的初创公司也针对毕业生，特别是试图帮助寻找更多不同的候选人群体的是握手（它本身比一年前筹集的资金少了4000万美元）。
握手采用不同的方法，因为它提供工作委员会并主动与大学和招聘组织合作，并为用户提供各种社交网络/社区，从中获取建议和交换信息。所有这些都帮助该公司的数据库在去年增加到1400万人，现在可能更多的是它开放了对美国所有大学生的访问权限。
其他一直在扼杀LinkedIn霸权的人包括Triplebyte，这是另一个资本充足的人招聘初创公司专门针对软件工程师。该创业公司已经建立了自己的评估平台（由RippleMatch用于招聘），其CEO和联合创始人Harj Taggar也认为可以帮助平衡那些来自大公司和学校的人与那些来自公司的人之间的竞争环境。不，只关注一个人的编码能力。LinkedIn可能拥有数以百万计的工程师配置文件，而Triplebyte的数千人，但与小公司的关键在于它拥有“正在积极寻找工作”的人员档案，他指出这与许多人在LinkedIn上获取的未经请求的联系人形成鲜明对比。 ，只是因为在那里。“我们得到的回报率是招聘团队在LinkedIn上看到的两倍，”Taggar声称。
与这两者相比，RippleMatch仍处于相对较小的早期阶段。虽然它与校园内约1,200个以多元化为重点的组织建立了合作伙伴关系，以吸引更多的候选人，而今天约有60％的候选人来自不足的背景，但该公司目前在该平台上仅拥有约100,000名候选人，并与60名协议达成协议那些利用RippleMatch找到它们的公司。但是，在经济，社会和地理方面的分歧在美国这样的国家似乎无法克服的时候，比以往任何时候都更重要的是找到帮助弥补这些差距的方法，为像RippleMatch这样的基于技术的解决方案的大机会铺平道路。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Ingrid Lunden
文章来源：https://techcrunch.com/2019/09/05/ripplematch-hiring/
人工智能
【美国】现在是C级职责致力于重新雇佣工人的时候了！
虽然企业领导人多年来一直在谈论技能差距，但自动化和人工智能的普及促使一些最大的公司 - 包括亚马逊，摩根大通，SAP，沃尔玛和AT＆T等公司 - 采取行动，而不是小飞行员，但有全面的计划，重新培训他们的大部分劳动力。这些节目表明“工作的未来”不再是遥远地平线上的事件。它已经在这里了。
我们的最新研究发现经济的职业组合已经在未来十年加速发展。虽然我们估计只有5％的职业可以完全自动化，但几乎所有工作中的活动都会发生变化。随着智能机器接管许多物理，重复或基本的认知任务，剩下的工作将涉及更多的技术和数字技能以及更多的个人互动，创造力和判断力。这些技能的上涨意味着公司可能无法总是雇用他们执行增长战略所需的人才。他们越来越需要从内部培养人才。这种方法可帮助组织获得新功能，同时保留内部功能知识，经验和对公司文化的理解。
挑战远远大于创建一次性培训模块或帮助人们学习如何使用特定类型的新软件。对今天所需的具体任务进行狭隘的关注可能会使您的公司未能做好准备以便在未来保持敏捷。在技术变革迅速和行业中断的时代，组织需要学习如何继续学习 - 不仅仅是今天，而是持续学习。
但怎么办呢？公司需要建立下一个新的专业公司职能：重新培训。这种能力需要提升并制度化，如金融，营销和风险。许多组织需要通过教学，培训和评估来添加完整的系统以进行持续学习 - 他们需要比以前更有效，更大规模地进行这项工作。虽然每个组织的细节都会有所不同，但第一次浪潮中的公司正在出现一些指导原则。
首先，开始这种复杂性的旅程需要一个路线图，将当今组织中的工作和个人与未来所需的角色联系起来。个人可能分为几类：需要学习一些新技能和技术以保持现有或类似角色的人; 那些需要更多实质性重新培训才能进入组织内新型工作岗位的人; 以及那些在组织中没有明确的下一个工作的人。例如，零售商将需要更少的收银员和库存员，因为自动检出和机器人库存扫描仪的部署更为广泛。但是，一些担任这些角色的工人已经接受过培训，可以在商店里漫游并回答问题，改善客户服务; 其他人正在转向履行中心处理电子商务和交付订单。与此同时，商店后面的工人正在学习维护和监督装载和卸载托盘的机器人。新的角色也是需求，例如数据分析师可以挖掘大量的购买数据和客户行为来磨练营销策略。
采用详细的技能清单可以识别具有重叠需求的角色，揭示逻辑移动。新的基于技术的工具可以评估每个员工当前的技能以及这些技能与未来所需的技能和角色的重叠程度。拥有多种职业和多个物理位置的公司将拥有更多可供选择的内部人员。一旦确定了这些途径，公司就需要根据员工的工作量变化为员工创建不同类型的学习之旅。员工需要准备与最初雇用的工作不同的角色。
其次，公司必须决定如何提供培训。这可以采取多种不同的形式：从传统的课堂课程和在线课程到将课堂或在线工作和体验式学习结合到新的学习方式的混合课程，如密集训练营，团队学习，游戏化和一对一轮流教练。技术极大地扩展了在多个地点接触大量员工的可能性，使他们能够灵活地学习自己的日程安排，评估他们对内容的理解，跟踪完成情况并对其进行调查以确保有效性。在线模块可以包含多媒体，交互式内容和更新的方法，例如可以创建身临其境体验的虚拟现实。
公司可能需要有助于学习的专用物理空间。例如，亚马逊正在其一些履行中心设立教室，以便仓库工人可以参加认证计划，使他们有资格担任数据技术人员。CVS建立了区域学习中心，每个中心都有教室和一个完整的模拟药房。这些设施不仅可以作为新员工入职的中心，还可以每年培训数千名现有员工，帮助他们增加新技能并保持最新状态。
并非所有培训都有效。平衡理论与实践练习，创造适当水平的教学材料，设定正确的节奏，并使整个体验充满吸引力，这是一门艺术。让一些员工参与设计学习计划有助于找到适当的平衡点。公司可能需要向具有教育专业知识或能力建设计划的外部合作伙伴求助。Coursera和Udacity等在线提供商正在与公司合作开发定制的培训计划。另一个选择是与当地教育机构（无论是技术学校，社区学院还是大学）合作，开发相关的课程，学位或证书，以创建当地未来人才管道。亚利桑那州立大学，佛罗里达大学，
第三，公司需要专门的领导才能维持这一努力。对于一些公司而言，这可能涉及为首席高管增加一个新角色：首席技能和学习官（CSLO）。正如首席技术官的角色在过去二十年中变得司空见惯一样，随着组织需要重新培训，重新定义和重新部署工人，CSLO角色在未来十年可能会变得更加普遍。重新培训的专职领导也可能意味着一个正式和资助的“人才中心”，它设计和提供个人学习之旅，并通过培训或转移到其他角色来帮助管理人员。
最后，首席执行官必须对结果以及构建这一新功能所需的时间保持现实。没有机会学习，成长和伸展自己的工人可能会出现这种情况。并非每个员工都希望从事新型工作或适合它。但是，通常认为，更多的员工可以获得成功。为他们提供学习机会和迈向新角色的明确途径可以减少人员流失 - 这是许多行业的主要成本和长期头痛问题。
多年来，许多公司一直在讨论商业案例，以培训能够掌握新知识和离职的员工。但现在越来越多的美国最大的雇主不仅投资于他们自己的培训计划，而且还提供学费援助计划 - 其中一些计划允许参与者在任何领域攻读学位或培训。这些计划不仅使员工能够承担更具挑战性的内部角色，而且还为公司提供了一种方式，帮助他们创造向上流动的途径，并解决自动化带来的更大的社会问题。
从我们与高管的谈话中，我们感觉到美国正处于转折点。极端化 - 在高增长城市和苦苦挣扎的农村地区之间，以及高工资工人和其他所有人之间 - 开始感到难以为继。在最近宣布由近200老总的商业圆桌会议致力于超越股东价值方面的考虑反映出人们日益认识到需要投资于人。
除了自己的劳动力需求外，雇主在为美国人的未来工作做准备方面可以发挥关键作用。许多人加入了与教育机构和非营利组织的联盟，以扩大培训计划并确定其所在行业和地区的职业发展途径。他们与当地教育工作者和政府领导人合作，可以帮助振兴社区，确保在美国各地的人民和地方更广泛地分享繁荣。
以上由AI翻译，仅供参考！
图片来源：盖蒂图片社
文章来源：https://hbr.org/2019/09/its-time-for-a-c-level-role-dedicated-to-reskilling-workers?utm_medium=social&utm_campaign=hbr&utm_source=twitter
人工智能
人工智能招聘助理:人工智能在招聘中的应用
如果你曾经申请过一份工作，并且感觉你的申请进入了黑洞，其实你并不孤单。2012年，《华尔街日报》报道称，“很难找到一家不使用求职者追踪系统的财富500强公司。”他们还报告说，这些跟踪系统并非万无一失，“一个小错误，比如列出在那里工作多年的前雇主的名字，而不是以前的名字，可能会毁掉一个优秀的候选人的机会。”
幸运的是，随着竞争和人才需求的不断增加，人力资源和招聘部门已经采用了最新的技术。这对候选人意味着什么?乍一看，这一切似乎都令人生畏，尤其是考虑到我们中的一些人仍然在外层空间有我们的应用。然而，这一次，候选人和雇主都有可能胜出。新技术正在改进流程，寻找最优秀的人才，最重要的是，将人们置于成功的最佳位置。
你可能听说过这些技术，但你可能不知道的是，它们正在成为你求职中不可或缺的一部分。下面我们回顾一下招聘过程中使用的一些最新技术。
技术:
人工智能(聊天机器人)
人工智能(AI)正在崛起。《福布斯》2019年2月的一篇文章报道称，自2010年以来，人工智能专利申请超过15万项，领英的所有者微软(Microsoft)首当其冲。人工智能技术比我们意识到的更为普遍——Nest、Alexa和Siri都是人工智能的例子。类似地，用来模拟与人对话的聊天机器人也是人工智能的一种形式，并在招聘过程中投入使用。
据安永(Ernst & Young)在《华尔街日报》(the wall street journal)上的报道，“约23%的组织使用了一些人工智能，称它们是在人力资源和招聘领域这么做的。”这些通常以聊天机器人的形式出现，目的是帮助你完成申请过程。像奥利维亚这样的创业公司已经开始专注于这个领域;了解更多。
自动化
自动化背后的目标是提高招聘人员的生产率。自动化是一种简化招聘人员工作任务的努力，这样他们就可以专注于更大的、战略性的组织任务。尽管密切相关;它不能与人工智能混淆。
《福布斯》2018年7月报道称，“雇主们已经开始采用招聘自动化工具，从寻找候选人到安排面试、筛选求职者，甚至进行背景调查，无所不有。”新工具利用机器学习，比以前的申请人跟踪系统更具动态性。相反，他们的目标是不断变得更好，不断改变和适应，目标是找到合适的候选人。
区块链
区块链仍在招聘领域进行评估，具有巨大的潜力。IBM Talent & Transformation管理合伙人艾米•赖特(Amy Wright)向《华尔街日报》表示，区块链“可以用来创建一个账本系统，在该系统中，数据可以加密且不可更改。”“区块链意味着什么?”雇主可以使用区块链作为一个超级安全的存储库来存储重要的信息，比如工作历史、雇佣验证、工资等等。
总结
这对求职者来说意味着什么呢?尽管技术的任何进步都必然带来一定程度的恐惧，但还是有机会掌控这个过程的。
了解招聘过程中使用的技术
如果你正在评估潜在的公司，深入了解他们是如何招聘和雇佣员工的可能会有所帮助。德勤咨询(Deloitte Consulting)在《CIO》(CIO)杂志上发表的一篇文章，概述了全球消费品巨头联合利华(Unilever)的招聘和面试流程，其中涉及的技术总结如下:
1.应聘者在LinkedIn上填写一份表格
2.然后他们玩Pymetrics开发的游戏(是的，游戏)。这些游戏“提供了解决问题、个性和沟通风格的洞察力。”
3.如果被选中，他们将使用HireVue录制一段视频采访。
4.然后有机会在联合利华体验一天。
保持你在LinkedIn上的个人资料是最新的
正如我们之前提到的，微软在人工智能方面投入了大量资金。去年秋天，LinkedIn开始向企业提供基于人工智能的解决方案。他们的客户可以购买从我们LinkedIn个人资料中获取数据的服务，以帮助他们做出明智的决定，比如显示“在特定地点，技术人才库的竞争力如何”。“其他公司使用人工智能来协助从领英(LinkedIn)获取数据，在你开始面试之前就收集你的个人资料。
保持开放的心态
记住，雇主不会在不期待回报的情况下投资这项技术。在这种情况下，他们想要找到人才。拥有人力资源和招聘专业知识的全球咨询公司KornFerry报告称，预计到2030年，全球将出现8,520万熟练工人短缺。雇主正在寻找你，不要被新技术吓倒，拥抱它，并学习如何使用它。
作者：Empire Resume
原文地址：http://empireresume.com/artificial-intelligence-automation-and-blockchain-what-to-know-before-being-recruited/
人工智能
2020年你知道你正在被AI人工智能来招聘的吗？--是的，这个时代来临了~
技术进步对工作环境产生了负面影响。然而，人工智能有可能取代招聘团队和中介机构的角色吗?
人工智能正在迅速改变招聘人员和人力资源专业人士寻找顶尖人才的方式。IPsoft UK&I董事总经理马丁•林斯托姆研究了认知人工智能等新技术如何让招聘人员与求职者建立有意义的联系和接触。
人工智能(AI)是一项革命性的技术，它正在重新定义世界各地企业的经营方式。人工智能技术不仅使日常事务任务自动化，而且越来越有能力执行与决策相关的认知任务。这种强大的能力组合在帮助招聘人员收集和精炼潜在候选人名单，同时与潜在员工和未来员工创建有意义的约定方面特别有用。
人工智能解决方案为招聘、人力资本管理(HCM)和生产力工具增加了认知能力。认知技术可以让招聘人员通过一个界面来执行行动，这个界面可以通过一个会话UI来访问(例如，通过IPsoft的数字同事Amelia)。其结果是更快的招聘和入职流程。这对公司的整体劳动生产率，以及企业增长和成功的能力都有重大影响。
在传统的人力资源环境中，公司的内部招聘人员必须登录到一个系统中，识别出理想求职者的特征。有了认知人工智能，人力资源招聘人员可以简单地用简单的语言“告诉”一个系统他们需要什么，比如，“我在寻找一位至少有五年经验的合规官。”该系统的认知智能将能够探测说话者的意图。更先进的人工智能系统甚至会生成相关的符合条件的问题来进一步优化搜索，比如，“您希望只搜索本地候选人、英国候选人还是全球候选人?”
一旦确定了招聘人员的任务，人工智能系统将独立地通过各种候选人数据库和求职网站进行搜索。当今最先进的认知系统可以利用机器学习(ML)的能力来预测招聘需求，而无需任何额外的输入。系统已经知道这个职位是否需要更高的学位，需要什么语言能力，甚至知道任何特定职位的平均工资是多少。
人工智能系统可以为每个潜在的候选人自动创建一个个性化的文件夹，包括所有公开可用的信息(如位置、简历、LinkedIn个人资料、社交媒体账户、个人博客等)，这些信息可用于在招聘开始前识别a选人。
AI-Guided Candidate Engagement
人工智能可以让招聘人员通过电子邮件或领英(LinkedIn)消息轻松、无缝地发起拓展活动。招聘人员不需要打开他们的电子邮件客户端或LinkedIn账户。招聘人员可以告诉人工智能系统根据预先批准的模板给所有候选人起草一封信。该通信将通过API集成直接发送给申请人，要求“请联系每个候选人安排电话面试。”
人工智能系统将监控每位求职者何时做出回应，并主动通知招聘人员，以确保及时沟通。如果需要的话，人工智能系统可以发出面试前的问题，先发制人地淘汰任何不匹配的潜在员工。例如，它可以询问求职者的期望薪资，或者他们是否愿意搬家。招聘人员可以利用人工智能的全方位对话界面(语音、网络、社交媒体和电子邮件)，通过这些渠道与潜在的候选人进行沟通。数字化同事可以在任何面试前安全地上传相关文件，如简历、学历证明或相关工作实例。
一旦招聘人员和应聘者同意继续面试，招聘人员只需说:“请安排电话面试”，人工智能系统就会自动为指定的求职者安排面试。然后，该系统通过各种渠道与候选人联系，提供可用的面试日期和时间。日历邀请在选择首选项后发送。
随着人工智能的不断发展，我们毫无疑问会看到更多的人力资源专业人员使用全天候，自然语言理解（NLU）的认知人工智能解决方案来启动候选人搜索，优化搜索列表，并在2020年及以后实现面试和招聘流程的自动化。当AI自动化招聘时，其他团队成员可以花时间处理更复杂或独特的人力资源需求，例如开发新的员工敬业度计划。这共同意味着加快招聘流程，人力资源部门更有效率地运营，企业可以及时，智能地将必要的人员带到现场。
作者：Martin Linstrom
原文地址：http://www.hrdconnect.com/2019/08/14/will-2020-be-the-year-youre-hired-by-ai/
人工智能
【德国】教练辅导公司CoachHub完成600万欧元融资，成为欧洲领先的企业在线辅导提供商。
CoachHub是一家德国初创公司，允许所有员工参加以前只有高管才能参加的商务访问辅导，该公司已经筹集了600万欧元，为其增长提供动力。HV Holtzbrinck Ventures、Partech和SpeedInvestx参加了该轮谈判。不断增长的教练市场目前由全球5.3万名教练组成。美国竞争对手CoachHub BetterUp最近筹集了1.03亿美元。
于2018年推出，CoachHub教练涵盖时间管理、压力管理和领导技能等领域。公司邀请员工进入数字教练平台，在该平台上，基于人工智能的匹配系统推荐了三名完全符合员工个人要求的商务教练。
教练和教练通过智能手机或网络上的CoachHub应用程序直接沟通。辅导通常通过两周一次的视频电话进行，电子学习任务可以提供进一步的个人发展。在任何时候，员工都可以通过一个集成的聊天功能与他们的教练沟通。
总部位于柏林的CoachHub教练池目前由300多名全球合格教练组成，以大约30种语言执教。使用CoachHub的企业不仅能够为员工提供高质量的专业发展，而且许多员工认为这是他们工作的一个真正的好处。
100多家知名公司，包括Generali、Cargill、Hanseatic Bank等大公司、许多在DAX上市的公司以及SoundCloud和HelloFresh等创新科技公司，已经在使用CoachHub。拥有了新的资本，CoachHub现在正准备在整个欧洲建立数字教练，帮助经理和高潜力的个人获得最好的业绩。
CoachHub创始人兼董事总经理Yannis Niebelschuetz说：“CoachHub允许我们的客户将组织上的挑战转化为机遇。教练可以毫不费力地在全球企业集团中提供和推广，这意味着有效的教练变得可以衡量和负担得起。有了这笔投资，我们将继续推进我们的技术，并大大扩大我们在全球的教练专家人才库。我们由50名员工组成的快速发展的团队很高兴为全世界的人提供这一伟大的创新。“
原文作者：Thomas Ohr
原文链接：http://www.eu-startups.com/2019/08/berlin-based-coachhub-raises-e6-million-to-become-europes-leading-provider-of-online-coaching-for-businesses/
人工智能
【美国】AI招聘创业公司Talview完成了675万美元的A轮融资
AI招聘创业公司Talview完成675万美元的资金。支持者包括StormVentures、InvenotusCapital、EilesCapital和EmergingVentures。
该公司打算利用这些资金进一步增强人工智能能力，并在全球范围内扩张。
由Sanjoe Jose、Subramanian‘Mani’K和Jobin Jose创建的Talview提供了一个AI和ML增强的安装平台，允许企业通过允许招聘人员自动化重复任务来减少雇用时间。该平台结合了三种技术：常规招聘人员任务的自动化，随时随地进行面试，以及在招聘过程中获取和重用数据。这是通过其人工智能的视频访问，认知远程处理，和先进的评估解决方案，利用自然语言处理，机器学习，计算机视觉和视频分析能力。
它集成到大多数申请者跟踪系统(ATS)和学习管理系统(LMS)中，以帮助审查员和管理员自动化重复任务，以便他们能够集中精力选择合适的候选人。
到目前为止，Talview的人才获取过程已经被亚马逊(Amazon)、德勤(Deloitte)、瑞士再保险(SwisRe)、科尼扎特和西芙拉(Sephora该公司还与埃森哲(Accenture)、IBM和微软(Microsoft)等大型科技公司签署了合作协议，向全球客户提供解决方案。中小企业
原文链接：http://www.finsmes.com/2019/08/talview-raises-6-75m-in-series-a-funding.html
以上由AI翻译，仅供参考
人工智能
塑造工作未来的五个维度
德勤(Deloitte)定义的未来工作是
“The growing adoption of artificial intelligence in the workplace, and the expansion of the workforce to include both on- and off-balance-sheet talent.”
我们定义了工作的未来，因为许多变革力量影响着一个组织的三个紧密相连的层面：工作(内容)、员工(人员)和工作场所(场所)
本质上，工作的未来是由当前的社会经济变化所创造和影响的，并受到新工作世界的力量和趋势的影响。
塑造工作未来的五个维度
有两个领域在很大程度上影响着工作的未来。首先是在工作场所和工作任务中越来越多地采用人工智能、机器学习和增强功能。第二个维度是国际劳工局在其工作未来文献评论中确定的五个维度。这些方面是：
1.创造就业
2.就业质量
3.社会保护
4.工资和收入不平等
5.社会对话和劳资关系
就业机会的未来是指创造就业机会、破坏就业机会或未来劳动力的组成。许多人越来越担心，任务自动化的速度快于创造就业机会的速度，以及由于自动化而出现的新部门。
“当现有的工作岗位被自动化和人工智能操作的其他系统所取代时，就业岗位的下降速度可能会快于全球劳动力。”
麦肯锡(McKinsey)估计，自动化可以取代目前由人类从事的45%的活动，但只有5%的工作可以完全由技术实现自动化。人们相信，在未来，工人将花更多的时间在机器无法胜任的活动上，例如管理人员、应用专门知识和与他人交流。人类将花费更少的时间在可预测的体力活动以及收集和处理数据上，这两个领域的机器已经超过了人类的性能。所需的技能和能力也将发生变化，需要更多的社会和情感技能以及更先进的认知能力，如逻辑推理和创造力。人们还认为，随着工业布局从发展中国家转向发达国家，自动化可能会破坏全球劳动力格局。随着发达国家利用机器人的增加，加上需要尖端技能的新的创新生产技术，将降低劳动力成本。
相反，工作质量的未来涉及未来的工作条件或社会保护制度的可持续性等问题。零工经济的增长导致自营职业、特遣队和中介工人的增加.预计到2020年，这一比例将增长到40%的美国工人。据认为，随着这种从传统就业类型的转变，什么是就业的定义可能变得模糊不清，从而导致劳动力市场的法律不确定性。虽然特遣队工作人员所从事的工作与工作保障大幅度减少有关，但它允许高度的灵活性，使工人能够控制其工作生活平衡，而雇主则能够从工人的灵活性和更大的成本节约中获得经济上的好处。人们相信，零工经济的增长将让位于改进的工作模式，从而提高劳动力市场的效率。然而，临时就业往往与较低的工资、较少的培训和减少的职业发展联系在一起，长期而言，这将对劳动力市场产生负面影响，因为个人有责任不断提高技能和发展自己。
将以前有保障的工作外包给从事小型和不稳定工作的个体，预计会在广泛的基础上降低劳动力标准。今后的工作很可能以项目为基础，更替率很高，从而使特遣队或机构工作人员获得社会保护和工作保障的机会减少。在零工经济中，数字工人被认为是自营职业者，他们被要求提供全额的社会保障缴款，增加他们的经济负担，并使他们相对于传统的雇员相对更糟，他们也受到社会政策的保护，如最低工资，这又一次是为正式雇员保留的。
关于工资和收入不平等的讨论既关注工资和收入的平均增长，也关注它们今后在家庭中的分布情况。人们越来越担心，属于最低收入阶层的家庭可能最不准备适应新的工作世界，从而造成日益扩大的不平等的恶性循环。人们还认为，随着对高技能工人需求的增加，工资不平等现象将进一步恶化。
最后，社会对话和劳资关系的未来是指在未来几年里，有组织的工人制度将如何在这种推动变革的情况下演变。
工作的未来如何影响人力资源和我们今天的工作方式？
在思考工作的未来时，有很多事情要考虑，其中之一就是人工智能和增强对劳动力的影响。据信，人工智能的增长将使60%的职业拥有至少三分之一的自动化工作活动。正如我们前面讨论过的，零工经济的主要特点是短期合同或自由职业者的盛行，而不是历史上的永久角色规范。随着Uber和Deliveroo等公司的迅速扩张，我们看到了新的工作模式的出现。这些新的工作模式由于引入了灵活工作等服务而得到了这种增长。员工们正在寻找更多的灵活性，以真正实现工作与生活的平衡。随着支持这些模型的新工作模型和技术的兴起，组织正在采用一种更加敏捷的工作方式，在满足业务日益增长的需求的同时，为员工提供他们所需的灵活性。
与多代员工一起工作需要领导们接受新的工作方式。因此，采取一种使员工能够不断学习和提高技能的方法，不仅是未来工作的副产品，而且是领导者在制定人力资源战略时应考虑的问题，以确保他们留住顶尖人才。
工作的未来不仅是创造新的工作方式，或如何产生新的工作场所，甚至是人工智能如何取代现有的工作。这也是关于我们如何能够丰富新的人的能力，并将他们融入劳动力队伍，同时为未来创建更可持续的组织。人们越来越关注员工的经验，借助人工智能的力量，企业正在寻找新的方法来衡量员工的敬业程度和情绪。这些创新有可能对雇员的留用产生重大影响。
当我们思考工作的未来时，我们应该努力找出我们如何为教育创造一个更有价值的环境，倡导不断学习我们的劳动力。技术的兴起让我们能够在我们想要的时候学习，在我们想要的任何设备上学习，理解我们如何在需要的时候将学习建立在一个组织文化中是关键。
最终，当你想到人力资源在未来工作中所扮演的角色时，它实际上是为了使我们的员工能够快速适应变化，同时嵌入持续学习的重要性和需要，并支持他们的上升期和再技能。在支持员工的同时，他们必须开始指导领导者培养一种领导风格，让他们两人都能克服未来工作中出现的挑战，同时接受支持员工的需要，培养必要的技能，以确保团队和组织的成功。
作者：Manpreet Randhawa
来源链接：https://www.myhrfuture.com/blog/2019/4/11/how-is-the-future-of-work-shaping-the-labour-market
以上为AI翻译，仅供参考。
人工智能
大师谈：AI时代的人力资源：未来有很多变化，42%的员工不认为现有的HR能够胜任这一变化！
编者注：这是Josh Bersin 的观察，与HRTechChina年初发布的年度预测基本一致。其中挑战性是我们没有想到的。尤其是HR的角色能否胜任科技带来的竞争优势，帮助组织和员工快速建立这种优势，不少员工和老板不认为目前的HR能够胜任，以及觉得应该调整和改善这个角色。前瞻性的HRTechChina的用户们，你们走在了前列，看到了趋势和变化，接下来让我们一道迎接这个挑战和变化吧！
Josh Bersin在过去的几个月里，我与数十位人力资源主管讨论了他们的人才挑战和转变人力资源的必要性。
公司正在重新设计角色和重新组建团队，努力提高员工的参与度和幸福感，创建新的反馈项目，并重新思考领导力的角色。
但这些挑战中，没有一个比AI人工智能的爆炸性影响更具变革性和破坏性。
在我早期对人工智能的讨论中，我称它为“杀手级应用”，因为它有潜力改变我们所做的一切。今天，人工智能已经渗透到我们的生活中，改变了我们购物、开车、交流和管理健康的方式。随着人工智能的应用不断增长，人们的新想法和投资也在不断增加。(软银刚刚向人工智能投资了1080亿美元)。
但是，尽管许多供应商大肆宣传，人工智能并不是你“买来的”东西。“相反，我们使用的所有技术都嵌入了人工智能。人工智能工具利用数据(你必须有高质量的数据来让人工智能工作)以更智能的方式预测、建议、推荐、告知和回答人们。
现在很多公司都在大力投资人力资源领域。例如，IBM重新设计了其人力资源服务交付策略，利用智能代理帮助员工和经理回答问题，并就角色、职业、薪水和学习做出决策。
联合健康集团正在建立一个图形数据库，该数据库使用人工智能来识别提高生产力和服务质量的机会。
McKesson正在使用人工智能来了解员工关系，并提高多样性和团队效率。
作为人力资源领导者，人工智能将改变我们接触的每一个过程。我们招募、评估、雇佣、培训、开发、支付和调动人员的方式都是由AI人工智能决定的。
例如，上周，我促成了与人力资源高管的一次会议，重点讨论了人力资源业务伙伴角色的变化。这一关键角色正受到AI人工智能驱动的聊天机器人chatbot和智能平台的根本性影响，这些平台使员工和管理者越来越容易直接获得他们需要的信息。
不幸的是，许多人力资源组织没有为未来的变化做好准备。Harris Insights进行的一项全球研究发现，尽管超过80%的美国和英国员工认为拥有人工智能技能将为他们的公司带来竞争优势，但42%的人表示，他们不认为人力资源部门能够执行这一任务(真是一个不好的消息)。
普华永道(PwC)对首席执行官的一项调查发现，63%的受访者正根据新的人工智能技术和劳动力需求，重新考虑人力资源部门的角色。
人力资源部门现在有责任建立信任系统、智能系统，以及更好的预测系统，以帮助人才做出决策。我在商界的老朋友之一里奇•休斯(Rich Hughes)(联合健康集团(United Health Group)人力资源战略主管)正在一个图形数据库中构建一个包含大量员工数据的数据湖，以帮助公司更好地理解、预测和提高客户服务、索赔和其他数十个领域的绩效。摩根大通和其他公司也在做同样的事情——这就是人力资源的发展方向。
为了达到这一目标，我们必须做好准备，应对人力资源所有职能领域以及业务本身的全面中断。在我做分析师的25年里，我目睹了许多革命性的变化。我相信人工智能将是最具影响力的改变。
以上由有道翻译软件完成，感谢中国翻译软件！推荐有道翻译，更地道
原文来自：https://joshbersin.com/2019/07/hr-in-the-age-of-ai-lots-of-change-ahead/
人工智能
【中国】”Bello倍罗“获得线性资本领投的数千万人民币Pre-A轮融资
作者：李汝晴 来源：36Kr
36氪获悉，智能招聘解决方案提供商「Bello倍罗」宣布上半年完成由线性资本独家投资的数千万人民币Pre-A轮融资，并发布数字化人才管理中台内测版。本轮融资将用于底层技术的进一步研发迭代，招募HR管理咨询专家。
36氪此前曾多次报道Bello倍罗，它是一家源于硅谷专注于人力资源行业底层技术的公司。Bello倍罗融合了中美人工智能底层技术，将NLP（自然语言处理技术），KG（职场知识图谱）和RPA（招聘流程自动化）技术应用于招聘，为企业提供人才管理智能化解决方案。
他们发现了当今招聘的难点主要为：1.简历资源不够 2. 招聘效率低 3. 决策判断失准。针对这些问题，Bello倍罗将AI技术与人力资源领域知识深度结合，辅助公司提高招聘行为效率，辅助作出准确决策，并结合市场分析提升整体招聘准确率，解决人才招聘中“找到人，找对人”的难题。通过技术帮助HR完成重复、繁琐、低效，但却最耗时的事务性工作。释放出来的人力可以去完成后期的精确沟通和面试、企业人才培养和管理等价值更高的工作中可投入更多精力，提升人力资源行业人才的成长空间。
从上次融资至今已经过去一年的时间，在此期间，Bello倍罗从单纯提高招聘效率延展到辅助招聘决策，并进一步提供数字化人才管理解决方案。据Bello倍罗创始人兼CEO李松毅介绍，除了进一步优化了底层算法模型之外，在此期间他们还推出了内测版本的数字化人才管理中台，可进一步帮助企业提升内外部人才管理能力。
客户方面，Bello倍罗主要面向管理精益度高、寻求数字化转型大型集团公司。提供私有化部署的PAAS系统，以保障客户数据安全。同时可以实现小时级的部署效率并提供系统一键升级服务。
目前，Bello倍罗已经服务了包括腾讯、平安、顺丰等，也正在通过市场推广和渠道合作发展更多的集团客户。
对于此次投资，线性资本投资副总裁金异开表示：与竞争激烈的改造前台业务（设计、生产、销售、营销等）相比，利用产品化的数据智能去改造企业中的各个中后台系统（供应链/物流、人力、财务等）存在巨大的市场机会，并且有机会在更短时间内有效增长。Bello倍罗的团队既有招聘行业专家，又有来自大厂的技术大牛，互补性极强，且产品的市场口碑很不错，我们对此非常有信心。
原文来自：https://36kr.com/p/5226153
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