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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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AI
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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AI
【加拿大】医疗保健劳动力自动化平台Arya Health获得400万美元种子轮融资，旨在利用AI改造医疗保健人力资本管理
医疗保健劳动力自动化平台先驱 Arya Health 宣布完成由 Twelve Below 领投的 400 万美元种子轮融资。这笔投资将推动 Arya Health 通过创新的人工智能和自动化技术彻底改变医疗保健行业劳动力管理的使命。
在过去的12个月里，Arya Health经历了强劲的市场需求，收入增长了6倍多。迄今为止，公司已经推出了四项关键 “技能”，将医疗服务机构中传统上需要大量人工干预的任务自动化，如日程安排、复杂的薪资计算、员工入职和持续合规。
“Arya Health 首席执行官库纳尔-萨尔达（Kunal Sarda）说："我们很高兴在继续创新和扩展平台的过程中得到 Twelve Below 的支持。“这笔资金让我们能够进一步实现我们的愿景，即为医疗机构提供不仅能简化运营，还能提高员工参与度和留任率的工具。
Arya Health 的客户 Thrive Skilled Pediatric Care 公司首席执行官 Melinda Phillips 分享了她的经验： “家庭医疗运营商一直在寻找既能吸引、管理和留住外勤人员，又能改善成本结构的方法。我尝试过许多不同的产品，但没有一个能提供我所渴望的功能，直到我们遇到了 Arya 的劳动力管理自动化产品。
在其他地方，使用 Arya Health 平台的领先远程医疗提供商已经报告了显著的成果：
临床覆盖率提高了 43%，工作时间减少了 30
缩短了 56% 的轮班时间
完全自动化的持续临床医生调度和出诊管理
此次融资正值Klarna等技术领先企业宣布计划从传统的人力资源系统转向构建自己的人工智能驱动的人力资本管理工作流程的关键时刻。这一趋势凸显了人们对可定制、自动化优先的解决方案的需求日益增长--Arya Health 在这一领域具有独特的领导地位，首先从医疗保健领域开始。
“Twelve Below 公司合伙人 Byron Ling 说："医疗保健行业正在经历一场重大变革，而高效的劳动力管理是这场变革的核心。“Arya Health 采用人工智能原生、模块化的方法来构建高度可定制的人力资本管理技能，这使他们在这个快速发展的领域中脱颖而出。
关于 Arya Health
ARYA Health 是一家位于温哥华的 Saas 公司，为加拿大医生和专职医疗人员提供临床、企业软件解决方案（电子病历）。我们的团队由来自加拿大各地的 15 多名临床医生、开发人员和业务领导组成。我们的特色产品 Arya EHR 于 2020 年 1 月推出。这是一款基于在线的直观医疗记录软件，医生和临床医师可在诊室中使用该软件记录、分类和调用患者的健康信息。Arya EHR 既可用于医生个人诊所，也可用于大型医院，如皇家哥伦布医院的心脏病诊所。与去年同期相比，我们的诊所基础增长了 257%，用户基础增长了 328%（截至 2021 年 8 月）。我们的远程医疗和虚拟功能的需求不断增加，通过公司网站和 LinkedIn 公司简介找到我们的客户源源不断。
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AI
【美国】技工培训提供商Interplay Learning获得一笔未披露金额的融资，并收购国际工业培训公司Industrial Training Internationa
Interplay Learning（Interplay）是一家领先的沉浸式技工培训提供商，公司宣布已获得高盛另类投资公司（Goldman Sachs Alternatives，以下简称 “高盛”）的融资，并收购了国际工业培训公司（Industrial Training International，以下简称 “ITI”），以扩大其在关键领域的业务范围。作为本轮投资的一部分，Interplay 将高盛董事总经理 Richard Waitumbi 加入其董事会。
通过收购 ITI，Interplay 将把部分增长投资用于拓展工业领域，从而进一步实现将业务拓展到长期面临劳动力短缺的各个行业的愿景。 ITI 成立于 1986 年，是数千家公司和政府机构长期信赖的顾问和解决方案提供商。ITI 为起重机和索具操作相关活动带来了更多身临其境的模拟培训解决方案，这是所有类型工作现场的共同需求。
Interplay 首席执行官 Doug Donovan 分享说："Interplay 和 ITI 都有一个共同的使命，那就是为建造、维修和维护世界重要系统的工人创造更好的职业和生活。我们相信，每一位技术工人都应该拥有无限的社会流动性和学习经验。每个组织都应该对其技术工人队伍的准备情况、能力和价值驱动力充满信心。在我们的投资合作伙伴高盛另类投资公司（Goldman Sachs Alternatives）的支持下，我们可以携手加快实现这一愿景，并提供一个跨行业平台，在这些工人的整个职业生涯中为他们提供支持，并为依赖他们的公司带来积极的业务成果。
高盛另类投资公司（Goldman Sachs Alternatives）可持续投资部合伙人兼包容性增长战略主管格雷格-谢尔（Greg Shell）分享道："我们的愿景是支持那些不仅坚持核心经济原则，而且服务于社会需求的企业，并以此证明这种投资方式也能带来丰厚的回报。我们相信，Interplay 正是这种投资理念的代表，我们的投资将帮助它完成成为该领域全球领导者的使命。全球企业在招聘和留住技术人才方面面临巨大挑战，而教育系统在满足这一需求方面进展缓慢。Interplay Learning 凭借其领先的人工智能和沉浸式技术，使企业能够掌控其贸易技能发展的命运，并帮助教育合作伙伴培养全球劳动力的下一代技术工人。
Interplay 正在应对威胁美国经济的最大挑战之一--熟练劳动力短缺。根据 Angi 的《2024 年技工报告》，70% 的受访技工表示，缺乏可用的劳动力阻碍了他们的发展。据美国劳工统计局估计，到 2029 年，将新增 150 万个技工岗位，但却没有足够的工人来填补这些岗位。住宅、商业、工业和基础设施建设行业都需要通过吸引年轻人才从事技工职业来替代即将退休的工人。
通过为企业提供创新的数字化工具，不仅可以提高现有人才的技能，还可以帮助企业吸引、培训和留住没有工作经验的人才，Interplay 正在引领解决技术工人短缺问题。Interplay 的沉浸式职业发展平台可提供 500 多个小时的课件，涵盖一系列技能行业，并利用人工智能和三维仿真技术提供与市场上任何产品都不同的智能技能发展计划。通过为企业提供可扩展的解决方案，让工人更快地做好就业准备并保持更长的工作时间，Interplay 为面临严峻劳动力挑战的行业带来了有影响力的成果。
除行业外，Interplay 还为教育机构提供帮助，利用 3D 仿真和虚拟现实技术为辅助学习项目提供动力。它还支持在没有独立技工学校的地方开办技工学校。毕业生可获得行业认可的证书，为他们打开通往经济回报丰厚且意义非凡的职业生涯的大门。
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【美国】员工福利体验平台Nayya获得Workday Ventures战略投资
领先的福利体验平台 Nayya 宣布获得 Workday Ventures 的战略投资。
此次投资标志着 Nayya 在彻底改变员工福利使用方式的道路上迈出了重要的一步。有了这笔投资，Nayya 将继续推进其简化福利选择流程的使命，确保员工获得做出明智决策所需的工具和洞察力。
“Workday Ventures 董事总经理兼高级副总裁 Barbry McGann 表示："Nayya 正在改变员工参与福利的方式，我们很高兴能在他们的发展历程中提供支持。“我们对 Nayya 的投资反映了我们通过创新的数据驱动型解决方案提升员工体验的共同承诺。我们相信，Nayya 的方法将补充和提升福利格局，与我们增强员工和雇主能力的更广泛愿景相一致。
Nayya 的创新平台利用先进的人工智能和数据分析，为每位员工提供个性化的福利体验。在福利优化比以往任何时候都更加重要的时候，Nayya 的技术通过降低福利选择的复杂性、提高参与度和满意度脱颖而出。
“Nayya 首席执行官 Sina Chehrazi 说："我们正处于福利行业的关键时刻，个性化和涵盖健康和财富的整体福利指导是解决福利参与度长期不足的解决方案。“Workday Ventures 的投资是对我们的方法和技术影响力的有力认可。我们很高兴能加速发展，继续塑造福利的未来。
关于Nayya
Nayya 成立于 2019 年，其使命是帮助员工在福利方面做出更明智的决策。通过人工智能和数据分析的力量，Nayya 提供个性化的福利体验，简化了福利选择和全年使用的复杂性。Nayya 与领先的雇主和福利提供商合作，确保提供无缝、直观的福利体验，从而提高参与度、满意度和保留率。。
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【美国】由AI驱动的生产力引擎公司You.com获得5000万美元B轮融资，旨在提高知识型员工的工作效率
由人工智能驱动的生产力引擎 You.com 宣布获得 5000 万美元的 B 轮融资，由处于成长期的 B2B 投资者 Georgian 领投。本轮融资的参与方包括Salesforce Ventures、英伟达（NVIDIA）、SBVA、DuckDuckGo和Day One Ventures，使You.com的融资总额达到了9900万美元。自2021年11月推出以来，You.com已提供了10亿次查询服务，拥有数百万活跃用户，遍布对冲基金、科技独角兽和多家上市公司。自 2024 年 1 月以来，其总收入增长了 500%。
You.com由Salesforce前首席科学家、被引用次数排名第四的NLP研究员Richard Socher和Salesforce前首席人工智能研究科学家Bryan McCann创立。在 ChatGPT 之前，他们是第一个将大型语言模型（LLM）嵌入搜索体验的人。2017 年，在 Salesforce 工作期间，他们发明了上下文词向量，带来了自谷歌搜索以来最大的搜索改进。他们在 2018 年发表的 DecaNLP 论文开创了提示工程，帮助该领域看到了为多个任务训练单个模型的可能性，这是 GPT 的创建者在 OpenAI 上承认的一个里程碑。
“当我们最初创办 You.com 时，我们看到了重塑每个人在线旅程入口的机会。每天都有数十亿个问题通过蓝色链接列表得到解答，但我们的用户想要的更多。我们创建 You.com 的目的是通过人与人工智能的协作，提高工作效率，启发新思维，加深对世界的了解。You.com联合创始人兼首席执行官Richard Socher说："我们的人工智能代理可以帮助数百万知识工作者提高工作效率，无论是通过快速、准确的回答、研究和分析、解决问题还是内容创作。
不准确仍然是工作场所采用人工智能的首要挑战。即使是科技巨头也在为准确性而苦苦挣扎，包括产品演示中的事实错误和搜索结果中人工智能生成的误导性内容。目前的人工智能解决方案往往并不可靠，而且不能正确引用资料来源。
Socher补充说："利用法学硕士快速制作原型很容易。但要在一定规模上做到精确却很难。我们You.com的工作重点一直是提高LLM的可信度。2022 年 12 月，我们成为第一家面向消费者的法律硕士，提供最新的答案和可验证的引文。从那时起，我们建立了一整套人工智能操作系统，与模型无关，提供最全面、最准确的回答。”
从今天起，You.com 将通过其团队计划推出多人人工智能，从单人模式转向面向团队的协作体验。You.com已经为研究和解决问题提供了先进的专有人工智能代理--经第三方基准测试，其准确性无与伦比--并允许人们在任何人工智能模型之上为任何任务创建自定义人工智能代理。
研究代理： 只需几分钟，该代理就能从一个提示中执行多个搜索，分析数十个来源，并提供一份包含比任何其他法律硕士更多引文的综合报告。它是唯一能将用户直接链接到所引用的确切句子的引文体验。
天才代理： 通过对话提示解决复杂问题。用自然语言解释您想要实现的目标，它将使用 Python 代码和思维链推理精确地解决问题。
自定义代理： 使用 OpenAI、Anthropic、Meta、Google 等公司的模型为任何任务创建自定义代理。例如，营销团队可以训练人工智能遵循品牌的声音和风格指南，并与人工智能代理协同工作，而无需每次都进行人工提示。此外，工作人员还可以轻松地与同事分享他们的自定义代理，确保标准一致，简化工作流程。
有了这种多人合作方式，团队将能够建立、共享和发现自定义代理，交换聊天线程，访问无限制的文件上传，而无需担心数据保留等问题。公司还可以整合 You.com 的 API，利用人工智能和网络信息增强产品功能。
“在 Georgian，我们的投资团队体验到了 You.com 为我们每天所做的大量市场研究和综合工作所节省的时间--You.com 的'研究代理'的代理能力给我们留下了特别深刻的印象，"Georgian 的首席投资人 Margaret Wu 说。“Georgian的人工智能实验室对You.com人工智能生产力引擎背后的技术实力进行了深入研究，我们看到了该平台的B2B潜力。而且，我们相信，You.com 深厚的人才和技术专长将继续使该公司在快速发展的市场中领先于竞争对手。”
通过与早期采用者的用户交流，You.com 还发现人工智能无序发展是一个主要挑战，人们每年要支付超过 1,000 美元的费用来订阅各种模型。企业需要帮助才能跟上 LLM 的快速发展，因为新的、更好的模型不断涌现，从而推动了对一体化人工智能平台的需求，以避免被供应商锁定。You.com 提供对最新、最强大 LLM 的访问，通过实时网络访问增强了无与伦比的准确性，并自动将用户的查询路由到最适合的模型，从而解决了这一问题。
You.com 提供团队和企业站点许可证，按年计费，每个席位每月 25 美元起。
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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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【瑞士】人力资源技术公司Flowit获得420万欧元种子轮融资，通过人工智能教练为一线员工减轻负担
FLOWIT是一家瑞士初创企业，致力于通过其基于人工智能的 “数字教练 ”改变传统的人才培养方式，公司宣布已成功完成首轮种子轮融资，超额认购420万欧元。
本轮融资由 Carsten Maschmeyer 的基金 Vi Partners 和 Alstin Capital 共同领投。此外，Daniel Gutenberg也加入了投资财团，带来了他在创业环境方面的丰富经验。这三位投资者将不仅在资金上，而且在战略上支持 FLOWIT 进一步扩大公司规模和国际扩张。
FLOWIT 提供的解决方案可让所有员工，尤其是那些在一线工作的员工，如服务技术人员、医疗保健人员、酒店服务人员和其他非服务台员工，获得实时反馈和发展机会。在传统的员工发展过程中，这些群体往往被忽视。FLOWIT通过在日常工作中为企业和员工提供反馈和学习流程支持，弥补了这一不足，从而提高了员工的参与度。
来自 Vi Partners 的 Gaetano Zanon 说： “我们很高兴能共同领导FLOWIT的首轮机构融资。FLOWIT的人工智能生成平台为全球80%没有办公桌的劳动力提供了创新解决方案。由 Bilâl 和 Yasemin Tahris 领导的创始团队将激情与丰富的行业经验相结合，已经在瑞士和欧洲的大型企业中取得了巨大成功。
自 2021 年 9 月投放市场以来，FLOWIT 已在 DACH 地区赢得了 70 多家客户，其中包括医院、酒店企业和房地产公司。目前有 30,000 多名员工正在使用该 SaaS 解决方案。该平台最多可降低 50%的人员流动成本，并加强员工对公司的情感和规范承诺。FLOWIT 通过自动化流程、实时数据和人工智能驱动的仪表盘，减轻了人力资源和领导团队的负担，让他们有更多时间发挥积极的领导作用，培养健康的企业文化。该解决方案提供全面的功能，包括创新的员工满意度调查和可定制的员工发展重点领域。
Alstin Capital 的 Alexander Meyer-Scharenberg 评论说： “德国是世界上劳动力最短缺的国家之一。填补空缺和留住优秀员工是人力资源部门面临的巨大挑战，因为每一次员工流失都会给公司带来巨大损失。这正是FLOWIT的用武之地，它为经常被遗忘的非桌面员工提供基于人工智能的数字教练，最多可降低50%的员工流失率。”
Daniel Gutenberg补充说："我已经投资了15家独角兽企业，我认识到，当创新、市场需求和强大的团队完美结合时，一个突破性的想法就能释放出巨大的潜力。FLOWIT 将这些要素独特地结合在一起，提供了一个重新定义整个员工发展周期的综合平台。对我来说，FLOWIT 无疑是员工发展和人力资源技术领域的'下一件大事'"。
FLOWIT 于 2022 年获得瑞士人力资源奖，并于 2024 年 6 月获得瑞士经济奖，彰显了该平台的创新性和社会影响力。预计到2025年底，该团队将从目前的20人增至50人，以满足日益增长的需求并推动国际扩张。
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AI
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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AI助力：减轻人力资源与员工培训的工作负担
九月的一个周日傍晚，天色已晚。按理说，你应该舒舒服服地躺在沙发上，沉浸在最新的狂欢剧集中。尽管屏幕上的情节跌宕起伏，但你通常在周末结束时进行的逃避现实的活动却无法吸引你，因为你无法摆脱未来一周令人生畏的前景。
明天早上，15 名新招聘的毕业生将在同一天开始工作，所有人都要在你的系统上进行设置，所有人都急需支持和个人关注，所有人都需要在今年结束前取得成果并向客户收费。
是的，你是团队中的一员，但你能为这些新员工提供的一对一服务是有限的，同时还要满足已经相当庞大的员工队伍的需求。
对于从事人力资源工作的人来说，这种令人焦虑的情景（或主题的变体）并不陌生。
当然，这并不全是坏事。
一方面，有两点很可能是令人欣慰的：1）在招聘过程中，你或人力资源部门的其他人会有时间与他们单独交谈，今后也会有机会再这样做；2）他们会希望他们的一些培训和日常询问完全由内部在线平台处理，无需人工输入。
但另一方面，还有一个巨大的灰色地带，那就是更多的个人接触，虽然不是必要的，但也是很好的选择，而且是最好的雇主所提供的--只要你有资源......但许多部门都没有。
人工智能已应用于当今的人力资源领域
好消息是--无论它是用于提供反应性材料以补充知识库或内联网，还是用于主动培训或在招聘过程中提供帮助、为管理人员提供信息、访问 IT、填写假期表格、绩效考核、薪酬门户、费用等，你说得出来--人工智能（AI）的进步正开始让时间和资金短缺的人力资源专业人员的生活变得无比美好--尽管这项技术永远不会也不应该完全取代你。
当然，人们也希望人工智能能为人力资源、员工培训和技能提升带来变革潜力，从而重塑劳动力管理和技能发展； 例如，Gartner 最近发现，超过四分之三（76%）的人力资源领导者认为，如果他们的组织在未来 12 到 24 个月内不采用和实施人工智能解决方案（如生成式人工智能），那么他们的组织成功率将落后于那些采用和实施了人工智能解决方案的组织，而参加该技术研究咨询公司一月份基准会议的 34% 的人力资源领导者表示，他们正在探索生成式人工智能的潜在用例和机会。
那么，这些潜在用例是什么呢？在过去的一两年里，有三大领域引起了我的注意：
招聘
在招聘和录用方面，人工智能驱动的重复性人工任务自动化大大减少了人力资源团队处理和审核候选人的时间。通过生成定制的沟通序列，并使用大型语言模型（LLM）来创建看似定制的职位描述和面试问题，这种技术可以提高参与度和回复率。人工智能还可用于跟踪和分析转换率，帮助招聘经理确定和完善他们的推广策略，只关注那些能够实现目标的策略。
监测
监测绩效、参与度和行为，为人力资源团队提供即时见解，是当今人工智能的核心优势。通过分析存储在系统中的员工数据类型（如电子邮件、Teams 或 Slack 聊天记录）和工作模式信息，这些系统可以标记出负面指标。尽早发现这些问题并在问题升级之前采取干预措施，显然符合公司的利益。
内部流动
最好的公司都会从自己的员工队伍中向上招聘。问题是，这一过程往往是在员工偶然发现空缺职位并做出反应时才启动的，而不是相关方面鼓励他们申请，这意味着机会往往被错过。人工智能辅助系统利用用于监控员工的类似技术，弥补了这一不足，并向繁忙的人力资源团队提出内部甄选建议，节省了时间和外部招聘人员的成本。
在入职培训、学习与发展等其他关键领域，市场上还有许多令人印象深刻的应用，但它们都有这些共同的好处：提高效率、决策更可靠、信息更灵通，当然还有减少支出，更不用说同事们会享受到有助于留住人才的积极体验。
那么，有什么好处呢？
未来的创新
这让我想到了人工智能在人力资源领域的未来。这并不难理解；我们正处在一个上升的轨道上，在这个世界里，人工智能，尤其是生成式人工智能，将使我们的生活变得更加轻松。
但我要提醒大家：人工智能的问题不在于它能做什么或不能做什么。好吧，在减少文本输出中的 "幻觉 "和在图像中再现看起来真正属于人类的手方面，仍然存在一些磨合问题。但是，我们还需要对用户进行全面的教育：我们还不清楚哪些是人工智能制造的，哪些不是，这可能会带来危险。对于人工智能生成的内容，我们必须培养一种透明和诚实的文化。
无论是在招聘材料、内部沟通还是其他任何与人力资源相关的文件中，我们都必须直言不讳地说明哪些内容是由人工智能生成的。这种透明度不仅能建立信任，还有助于对人工智能的能力和局限性设定切合实际的预期。
最后，我想简单介绍一下 Rapport 公司，看看它的技术是如何通过动画头像帮助员工发展的。
不过，它们确实为某些类型的交互带来了新鲜和令人振奋的体验。
举一个常见的例子，培训和技能提升。员工希望在培训过程中与聊天机器人对话，并与人力资源系统进行其他互动。他们不太习惯的是虚拟互动人物--或者说 VIP。VIP具有自动语音识别功能，由Rapport用户在一个简单易用的平台上构建，可与ChatGPT等软件和用户自己的系统进行简单的插件和集成，VIP具有量身定制、用户自定义的面部表情、准确的唇语和自然的手势，以及检测和响应情绪的能力。
与其他人工智能增强系统一样，VIP 也会利用您的信息。但改变游戏规则的不同之处在于它们如何为员工体验注入活力。
更专业的可能是这个使用案例： 人力资源专业人员与动画化身对话，动画化身代表他们正在与之进行艰难对话的员工--艰难的审查、纪律听证会、让他们申请的晋升失败等等--他们需要在真正对话前进行练习和培训。
诸如此类的创新代表着人工智能的未来；在这令人兴奋的起步阶段，它们也代表着现在。
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