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人工智能
【观点】2023年七大值得关注的最佳人力资源技术趋势!
进入 2022 年及以后，保持技术驱动型变革的加速步伐至关重要。那些早期采用技术的人可以保持领先于竞争对手，帮助推动组织的变革，并在面对颠覆时保持弹性。另一方面，未能跟上步伐可能会产生相反的影响——您的组织将进一步落后于竞争对手和整个市场。
以下是 7 年值得关注的 2023 个最佳人力资源技术趋势。
1. 人工智能
影响每个业务部门的技术发展的另一个例子是人工智能。人工智能与自动化一样，可用于增强各种人力资源运营，包括：
招聘。人工智能、数据和分析可用于分析简历并预测哪些人最适合职位空缺，哪些人不适合。
团队组建。原则上，人工智能可以使用心理数据来预测团队凝聚力，从而提高团队绩效。
绩效管理。人工智能驱动的算法可用于识别哪些有效，哪些无效，以及如何增强绩效管理程序。
员工教育。人工智能可用于员工培训软件，以更好地识别工人的培训要求，提出培训材料，在用户需要帮助时与他们互动等等。
这些只是人工智能可以用来增强人力资源程序和工作场所的众多创新方法中的一小部分。
2. 远程工作
远程工作几乎在一夜之间成为全球企业的标准。组织有义务在应对疫情时创建远程工作实践和工具。人力资源部门也被迫采用远程友好的系统，无论是对自己的部门还是对员工。在远程工作时代，人力资源部门必须准备好为每个人力资源工作提供在线功能，包括以员工为中心的功能，如入职和培训。同时，人力资源团队必须拥有可以远程运作的人力资源平台，因此投资基于云的人力资源产品至关重要。
由于远程劳动力的需求，在线人力资源平台正在弥合员工之间的社会鸿沟，同时保持物理社会鸿沟不变。由于大流行带来的变化，越来越多地使用远程但可访问的人力资源数字化系统，其中包含大量用于监控工人的工具，例如人才管理、考勤管理等。
3. 自动化
自动化已成为每个行业的关键因素。如果使用得当，自动化可以提高效率和生产，同时改善工作环境。人力资源自动化可用于简化几乎所有人力资源职能，从招聘到入职、培训和离职。无代码工具、自动化平台、人工智能和 HCM 平台是可以自动化人力资源活动的技术示例。
我们可能会期待人力资源自动化解决方案的更多发展，因为底层技术能力推动了数字工具的不断进步。而且，就像这里讨论的其他技术进步一样，自动化可以提供竞争优势，并改变人力资源部门为其组织提供的价值。例如，充分利用自动化的人力资源部门有可能为其业务提供更多价值，这可能会直接影响公司的绩效、文化和员工体验等。
4. 人力资本管理平台
HCM 平台是包罗万象的人力资源解决方案，包括本文中讨论的许多其他技术。这些是集中式中心，使人力资源工作者能够开展几乎所有与人力资源相关的工作，以及超越其他类型工具的复杂技术。
其他特征可能包括：人工智能支持的数据和分析、劳动力管理、人才管理、绩效管理和招聘管理、自助服务解决方案。虽然HCM平台适用于大型企业，但人力资源解决方案也可用于中小企业。 人力资源软件，如BambooHR，为小型和发展中企业提供了各种量身定制的功能。
5. 自助服务平台
员工现在可以使用自助服务平台执行以前由人力资源专业人员完成的职责。以下是几个示例：申请休假、更改时间表、更改福利待遇、在入职期间完成法律文书工作和获取工资单文件。自助服务解决方案改善了员工体验，同时也使人力资源经理能够专注于其他增值业务。
6. 招聘平台
技术在人才管理中仍然发挥着重要作用。例如，人才管理软件可能有助于：
职位发布
候选人资格预审
选择受访者
员工技能评估
面试安排
申请人跟踪系统是帮助完成各种招聘职责（例如职位发布、简历管理和招聘自动化）的招聘系统示例。它们对于雇用大量人员的公司尤其有价值，例如大公司或招聘机构。
7. 员工培训
员工培训也正在通过技术实现自动化和简化。例如，WalkMe的数字采用平台正被用于为数字工作场所制作软件演练和按需建议。这种培训技术大大加快了员工培训速度，改善了员工体验，提高了员工生产力，并帮助企业实现其软件投资的全部价值。此外，像WalkMe这样的技术可以远程使用。这在当今正在向混合办公风格转变的工作场所中至关重要。
今天，我们看到最佳人力资源技术趋势在国际上迅速扩张和融合，导致对人力资源软件的需求增加，以适应不断变化的运营形式。尽管人力资源和信息技术之间的界限越来越模糊，但每一方都必须注意另一方的关切和要求。开发软件可以减少人为错误的危险，结束无聊的工作，同时利用人脑的独特性、创造力、发明和个性化，这是一种高效、持久的全球解决方案，将技术自动化与人类真实性相结合。
文章来源：https://theenterpriseworld.com
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人工智能
【澳大利亚】人工智能招聘平台Sapia.ai 获得1700万美元的A轮融资
近期，人工智能招聘平台Sapia.ai 获得了1700万澳元A轮融资。基于人工智能解决方案在招聘多元化和包容性方面取得的持续成功。本轮融资由Macquarie Capital 和Woolworths Group's W23 venture capital arm领投。
Macquarie Capital 联合创始人Dan Phillips表示：“我们对 Sapai.ai 创造的技术解决方案以及它如何使用人工智能为公司提供更好的方法来解决多样性和包容性感到兴奋。一段时间以来，我们都在谈论多元化的价值，但许多公司仍然没有能力带来真正的变革。这主要是因为我们没有承认我们的人类偏见。Sapia的智能聊天面试官重新定义了公平的招聘流程。它是公平有效的，并且接受同行评审的科学支持”。
Woolworths Group已经使用 Sapia.ai 12个月，并通过投资部门W23对其进行了投资。W23董事总经理Ingrid Maes表示：“该计划帮助重塑了集团的招聘流程，并改善了申请职位的候选人的体验。我们一直在招聘员工，以致于每年需要处理数以万计的申请。这项新技术对招聘过程产生了积极影响。它不仅为我们的招聘团队提供了一个灵活的平台，而且我们对求职者在整个过程中获得的经验感到非常满意，这最终能够实现公平开放的招聘成果。”
Sapia 的人工智能自动化平台以透明、不定时和异步的聊天面试为中心，改变了招聘的速度和质量，同时消除了招聘过程中的偏见。Sapia.ai 创始人兼首席执行官Barb Hyman描述了Sapia的使命，即“使工作场所的公平成为现实。我们的客户正在看到非凡的结果，并且很快就看到了它们。我们为招聘者提供数据和见解，使他们能够在整个招聘过程中跟踪决策的公平性和偏见”。
关于Sapia.ai
Sapia 专注于帮助公司大规模释放和吸引人才。凭借其透明、自动聊天面试和全面的 DEI 分析平台，Sapia 的技术是同类解决方案中第一个打破影响传统招聘流程的偏见的解决方案，为候选人和公司提供公平的结果。
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人工智能
【观点】2023HR不可不知的15个人力资源趋势！
近年来，世界似乎与我们在 2020 年所知道的世界大不相同。我们经历了历史上最大的斗争之一，与大流行、社会动荡和经济危机作斗争。这些事件重塑了我们的生活和习惯，并影响了我们对前一年的预测。因此，我们认为将成为 2023 年亮点的人力资源趋势要么没有发生，要么以略有不同的形式出现。
由于技术的进步，人力资源行业正在迅速革命。因此，2023 年的新人力资源趋势对于维持人力资源行业的工作流程至关重要。招聘人员和人力资源团队希望遵循未来的方向，但他们脑海中出现了几个问题，例如：即将到来的人力资源趋势有哪些不同？2023 年有哪些人力资源趋势？
此外，我们对思考未来人力资源趋势以及将塑造未来的事物的天然好奇心仍然存在。拥有这些想法、见解和信息有助于为将来的工作制定目标。我们分析了人力资源的未来会是什么样子，以及哪些人力资源趋势将主导招聘领域。
过去几年对人力资源行业来说是艰难的，人力资源团队面临着许多挑战。但在这里，我们已经到了新的一年，即 2023 年，为了使人力资源团队能够通过跟随新兴的人力资源趋势来实现他们的目标，我们预测了未来的人力资源趋势。
以下是 15 个 2023年 人力资源趋势:
1. 远程工作和现场工作之间的折衷
尽管远程工作并不是什么新鲜事，并且在过去几年中一直保持在人力资源趋势列表中的位置，但直到最近远程工作者才成为大多数。曾经的预测变成了一个热门话题，将在 2023 年保持其强度。
在家工作有很多的好处。可以使工人更有效率，让他们有更多时间与家人在一起，并减少休假时间。如果远程办公不是一种选择，55% 的员工会寻找其他工作。
但并非每个职业都允许您远程工作，至少不是全职工作。因此，一些雇主更喜欢让员工在现场工作。领导者必须找到对企业和员工有利的折衷方案。无论是允许员工每月至少在家工作两次，还是让他们选择，雇主都应该考虑一个让每个人都满意的解决方案。
2. 员工体验至关重要
由于大流行的后果，对员工体验的重视在去年达到顶峰。工人不得不在大流行中幸存下来和取得令人满意的工作成果之间权衡，这往往会导致压力、生产力低下和倦怠。
雇主必须将员工体验放在首位，并确保员工拥有处理工作和保持安全所需的一切。但这不仅仅是为工人提供必要的设备、在家工作的可能性和福利计划。
去年，公司迫使将员工的个人生活和问题纳入其中，并了解这对他们的工作有何影响。长期以来，我们认为工作和个人生活是两个不同的类别，但现在提醒我们，今年的人力资源趋势之一是考虑如何扩展员工体验，并包括财务，身心健康支持。
3. 持续学习
我们可以将这一趋势视为最新的人力资源趋势之一。在隔离期间，许多人在学习新语言或练习旧技能方面感到轻松。这提醒我们，获取信息或加深旧信息是多么强大。知识带来个人和专业方面的改进，这对公司来说也是一个优势。
2023 年的主要人力资源趋势之一也将是学习。组织将投资于它，为员工提供新技能、发展和更大的达到更高水平的机会。使学习持续的关键是使其始终可用。这就是为什么大多数公司会选择创建电子图书馆、在线研讨会和课程的原因。
4. 使用最新技术作为推动信任的一种方式
大流行造成了不确定性、恐惧和焦虑。现在是我们比以往任何时候都更需要透明度的时候。工作也不例外。员工希望雇主诚实，与他们分享最新进展并提供反馈。
工人们不想怀疑他们明天是否会失去工作，以及经理们是否对他们的工作感到满意。为了让员工保持最新状态和透明，许多雇主会将人力资源技术与员工自助服务相结合。有了这些技术，员工将可以访问反馈、最新信息和任务。跟踪员工进度的透明工具和双方都可以轻松访问的信息将是今年的主要人力资源趋势之一。
5. 员工福利和健康计划
在后时代疫情，福利计划是必要的。大流行并没有让任何人安然无恙，公司需要实施帮助员工应对新领域的方法。
到 2023 年，人力资源部门将不得不找到消除心理健康污名的方法，并为员工提供他们需要的所有支持。这将包括调查、研究、创建研讨会和利用技术。雇主将利用各种资源制定福利计划，以确保员工健康、安全和高效。
6. 增加在线交流机会
远程工作将继续存在，公司将不得不加强与在家工作的团队的沟通。因此，虚拟会议、招聘和入职可能会成为一种常态，这需要出色的沟通。
公司将不得不投资于高质量的人力资源技术，以实现视频面试、持续的虚拟通信和会议。但并非每个人都知道如何使用这些工具，因此雇主还必须为员工提供数字通信研讨会。
7. 技能再培训和内部流动
招聘冻结是大流行最具破坏性的后果之一。许多公司不得不暂停寻找新人才，即使他们可能需要他们。因此，他们必须足智多谋。
这意味着在决定寻找新的候选人之前，招聘人员将进行分析，以显示他们需要的人才是否已经存在。当员工与新职位空缺不完全兼容时，他们可能会进行再培训，这将为他们提供必要的技能。
8. 灵活的要求
这场大流行不仅提醒人们需要确定性和安全性。它还提醒我们，变化是唯一不变的。变化需要灵活性。
这将反映在招聘中，未来，候选人的要求可能会开始更加灵活。与其考虑受过高等教育和丰富经验的求职者，大企业可以对没有学位的自学成才的候选人更加开放。
9. 招聘中的人工智能
到2023年，世界将比以往任何时候都更加依赖技术。这一趋势只会在今年增长，公司将实施先进的基于人工智能的技术和工具。招聘人员将自动执行繁琐和重复的任务。这将使他们有更多时间专注于有意义的征聘内容。
人工智能是当前和未来的人力资源趋势，其存在将变得普遍。公司将使用它来寻找候选人、解析简历，并更轻松、更准确地录用候选人。尽管17% 的组织在其人力资源职能中使用人工智能，但到2023 年，另有 30% 的组织将使用它。
10. 企业文化至关重要
求职者寻求具有有吸引力的员工福利、具有良好声誉和兼容文化的公司。对组织文化的重视将继续成为 2023 年人力资源的主要趋势之一。
因此，领导者必须确保他们展示的在公司工作的感觉，他们正在寻找什么样的候选人资料，以及为什么人们应该为他们工作。雇主必须格外小心地瞄准两个年轻一代：千禧一代和Z世代。
11. 千禧一代和 Z 世代
虽然第一批已经是劳动力中人数最多的一代，但年轻的Z世代将很快加入他们。这就是为什么今年，人力资源的主要趋势之一将是了解这两个世代群体。
这两代人的优先事项、目标和习惯与婴儿潮一代和 X 世代不同。如果雇主想吸引他们，他们将不得不学习如何满足他们的需求。
12. 建立适合招聘的移动设备
COVID-19的不利影响导致招聘变得远程化，迫使招聘人员调整流程。但年轻的求职者也影响了招聘，因为他们大多使用手机找工作。这就是为什么招聘人员必须根据这些要求定制招聘广告并使其适合移动设备的原因。
13. 多样性、包容性和公平性
多元化劳动力的好处不再是秘密。大多数公司都在实施D&I政策，以吸引和培养多元文化团队。这种人力资源趋势将在 2023 年保持，许多招聘人员将转向不同的招聘平台，以确保他们接触到代表性不足的人才。
14. 重视员工保留
领导者寻求避免和最小化代价高昂的任务、活动和后果的方法。因此，他们将专注于提高保留率并制定改善员工体验的策略。
15. 软技能
技术知识已经不够了，同理心、情商和软技能是大流行后世界的新兴人力资源趋势。因此，招聘人员必须找到策略来吸引和识别具有这些能力并适合该职位的候选人。
在经历了持续的恐惧、危险和不确定性之后，人们寻求联系和同理心来应对全球危机。我们已经进入了充满挑战的一年，但我们希望让事情更加以人为本，2023 年的人力资源趋势反映了这一点。重点将放在员工福祉、确保安全以及利用技术为员工提供最佳体验上。
文章来源：ismartrecruit
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人工智能
【观点】60%使用AI的员工将其视为同事，而不是工作威胁
麻省理工学院斯隆管理评论和波士顿咨询集团的新研究发现，当员工使用AI时，组织更有可能从人工智能中获得价值。
尽管人们普遍认为，组织从人工智能（AI）中获得价值是以牺牲他们雇用的个人为代价的，并且人工智能驱动的自动化可能导致工人流离失所，但60%的员工将人工智能视为同事而不是工作威胁。此外，根据麻省理工学院斯隆管理评论（MIT SMR）和波士顿咨询集团（BCG）发布的一份报告，员工从AI中获得价值的组织从中获得重大经济利益的可能性是员工无法从AI中获得价值的组织的5.9倍。
这份名为“通过人工智能实现个人和组织价值”的报告介绍了麻省理工学院SMR和BCG之间关于人工智能和商业战略的第六次年度研究工作的发现。它包括对 1741 名经理的全球调查结果，以及对代表 100 多个国家和 20 个行业的 17 位高管的采访，内容涉及在工作中使用 AI。根据该报告，当使用人工智能提高他们的自决能力时，个人从人工智能中获得个人价值，其中包括他们的能力、自主性和相关性。
“人工智能在商业中的应用现在很普遍。许多技术已经嵌入，甚至隐藏了工人甚至可能没有意识到的人工智能组件。“波士顿学院分析学教授、麻省理工学院SMR人工智能和商业战略大创意研究计划的客座编辑说:"当每个人都在使用人工智能时，使用人工智能的经理将取代不使用人工智能的经理的想法就失去了意义。"
了解人工智能在工作中的程度
人工智能的使用是如此普遍，以至于个别工人可能会认为它的某些应用是理所当然的。根据调查结果，66%的人报告说他们不使用人工智能或只使用最低限度的人工智能。但是，当被问及人工智能增强型业务应用程序的具体示例时，例如办公生产力应用程序、日历调度程序和客户关系管理软件，43%的受访者承认他们经常或有时使用人工智能商业产品。
BCG亨德森研究所全球主任兼该报告的合著者François Candelon说：“当个人不知道他们正在使用人工智能时，他们自然很难认识到它的价值。但我们的研究表明，与那些没有意识到自己使用人工智能的员工相比，有意识使用人工智能的员工获得个人价值的可能性高出1.6倍，对工作感到满意的可能性高出1.8倍。"
强制使用人工智能是克服阻力的关键一步
受访者和调查受访者表示，强制使用人工智能是克服阻力的重要第一步。强制使用人工智能会使其使用的可能性增加三倍,但管理者仍然应该确保个人有能动性。与无法覆盖人工智能的人相比，可以覆盖人工智能的员工经常使用它的可能性是其2.1倍。此外，以身作则的经理在团队中使用人工智能的可能性是没有这样做的经理的3.4倍。
麻省理工学院SMR编辑，研究和该报告的合著者David Kiron指出：“信任只是推动人工智能采用的一个因素：需要使用它。你的老板使用它。有能力覆盖它。这些都有助于普及人工智能，特别是在人工智能部署的早期阶段”。
人工智能对工作满意度、能力和同事互动的影响
根据该报告，64%的受访者表示个人从使用AI中获得至少中等价值。这些员工对工作的满意度是没有从人工智能中获得价值的员工的3.4倍。只有8%的全球受访者因为人工智能而对自己的工作不太满意。
收到基于人工智能的关于提高绩效建议的人比没有收到建议的人觉得自己更有能力胜任角色的可能性是那些人的 1.8 倍。此外，在投资人工智能以提高运营调度、库存管理和营销投资回报率等问题的决策质量的组织中工作的员工，从人工智能中感知个人价值的可能性是不投资于此类人工智能的组织的员工的 1.5 倍。
调查显示，许多受访者认为，使用人工智能改善了与团队成员（56%）、经理（47%）和部门其他人（52%）的互动，此外还帮助他们在工作绩效方面感到更有能力。
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人工智能
【以色列】人工智能招聘平台TaTiO获得530万美元种子轮融资
TaTiO是一家利用其人工智能工作经验模拟寻找和审核求职者，并向雇主提供预审合格的候选人进行面试，帮助公司选用合格的工人填补空缺职位。该公司近期宣布获得了530万美元的种子轮融资。此次融资由Mensch Capital Partners和Cresson Management牵头，Cerca Discovery、Tau Ventures Ltd.、Techstars和GoodCompany参与。私人投资者包括Aleph VC的普通合伙人Michael Eisenberg、Timberland的前CEO Jeff Swartz和Wix.com的总裁Nir Zohar。
自Covid-19事件发生以来，企业在行业内和跨行业的竞争中都在努力寻找和雇用优秀人才。同时，研究表明有大量未开发的人才。哈佛商学院的一份报告指出，在美国有超过2700万的隐性工人。处于弱势的隐性工人往往缺乏招聘人员所寻求的证书或教育经历，这使得他们在就业市场上不被看见。虽然他们可能有能力和技能在某项工作中表现出色，但简单的简历会让他们错失被雇用的机会。
TaTiO提供了一种独特的工作招聘方法，消除了对简历的过度关注，转而更加关注求职者的技能。TaTiO寻找潜在的候选人，并提供现实的工作模拟任务，预测他们对各种职业的能力。人工智能分析学习和跟踪每个候选人的行为、服务取向和说话的语气，产生一份带有特定工作预测分数的报告，并在第一次面试前向雇主提供绩效评估。TaTiO不断了解雇主的偏好，提高求职与雇用的比例。
TaTiO的首席执行官Maya Hubert说："平均而言，一个雇主会收到250份申请，而看一份简历的平均时间只有5-7秒。公司对寻找经过审查的合格员工的需求不断增加。而目前的工作招聘方法是过时的、无效的，而且往往有偏见。有了TaTiO，我们创造了一种新的招聘方式，即我们不是把人审查出去，而是把他们审查进来。我们正在改变劳动力的现实，最大限度地减少招聘的时间和成本，提高员工的保留率，并减少招聘的偏见"。
事实证明，TaTiO将招聘时间减少了50%，招聘成本减少了30%。他们已经为物流、客户支持、技术支持、销售、金融和保险等职位寻找并确定了数以万计的候选人。
Mensch Capital Partners的管理合伙人Boaz Shedletsky说："在这个数十亿美元的市场中，TaTiO正在提供一个急需的平台和独特的前景。目前，人才短缺是世界各地的公司面临的一个主要问题，从亚马逊等大型公共机构到较小的私营公司。TaTiO完全有能力为招聘过程以及整个就业市场带来变化。"
关于TaTiO
TaTiO是由Maya Huber博士和Mor Panfil创立的，他们在人力资源和职业发展方面拥有四十年的专业知识。在他们的职业生涯中，大部分时间都在共同致力于将弱势群体纳入劳动力市场。在近距离目睹了就业市场的不足之后，他们与研发专家Nir Familier一起推出了TaTiO，以解决就业招聘过程中的系统性问题。
TaTiO通过从以前未开发的来源获取工人并评估他们的实际工作技能，使公司能够提高大批量职位的候选人与雇员的比例。利用创新的工作评估模拟器和人工智能性能分析，TaTiO的技术为每个招聘者的需求定义了理想候选人的特征，同时帮助确保未来更有效的招聘。凭借数以万计的候选人，TaTiO将来自不同背景的合格求职者与就业配对，招聘者不必看申请表、简历或求职信。
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人工智能驱动的视频会议平台「Headroom」融资900万美元，利用情绪分析算法提高会议效率
试图通过分析不同与会者的视频、音频和文本来量化其“工作状态”
据外媒TechCrunch报道，开发人工智能驱动软件以提高线上会议效率的初创公司「Headroom」近期宣布融资900万美元，由Equal Opportunity Ventures领投，Gradient Ventures、LDV Capital、AME Cloud Ventures以及Morado Ventures跟投。首席执行官Julian Green表示，新资金将主要用于产品开发和员工团队扩招。
图片由企业官方提供
疫情期间，线上视频会议软件作为工作场合内外的重要连接工具，其发展势头尚没有减缓。IDC在2020年发布的一份报告中预测，2021年视频会议的市场规模将增长到97亿美元，90%的北美企业可能会在这方面增加预算。
Green认为，目前大多数公司使用的视频会议工具无法完全替代关系密切的工作组成员之间的小型的、聚焦于特定话题的小组会议。他提到Harvard Business Review的一项调查，该调查显示，65%的高级管理人员认为“线上会议会阻碍他们完成自己的工作”，而64%的人则表示难以在会议上“深入思考”。
Greenb表示：“虽然传统视频会议软件也在努力创新，但他们难以实现从客户端的消息传递架构向基于实时通信流的低延迟、硬件加速、实时云端人工智能这样的颠覆性转变，并且像实时字幕、噪音消除这类可以由人工智能实现的功能的开发进度缓慢。”
Green与Andrew Rabinovich一起在2020年创办了「Headroom」，希望填补视频会议领域的主要缺陷。团队方面，Green此前曾是「谷歌X实验室」的主管，曾与他人联合创办在线室内设计平台「Houzz」；Rabinovich是AR技术初创「Magic Leap」的人工智能负责人，此前曾在谷歌担任计算机视觉方面的工程师。
「Headroom」利用人工智能技术来实现自动转录、会议摘要等功能，这些内容在会议结束后仍然可以索引，并且可以根据与会者、笔记和主题等条件进行筛选查找。该平台还提供完整的会议回放和自动生成的会议精彩内容节选，包括关键时刻、行动项目等，以及人工智能增强技术（AI upscaling）和快速反应功能。
但「Headroom」更独特的地方在于其广泛的分析能力。这款应用程序试图通过分析不同与会者的视频、音频和文本来量化其“工作状态”，甚至通过跟踪眼睛的运动、手和头的姿势来判断发言人的情绪。
这一功能实际上颇有争议，不仅被赋予了“反乌托邦”色彩，而且可能还会造成偏见，因为人工智能的情绪分析尚且是一门不完美的技术。例如，研究表明，用于开发情绪分析算法的一些数据集容易将“黑色”等词与负面情绪联系起来，这会导致黑人比白人跟可能被判定为“消极状态”。
图片由企业官方提供
在隐私方面，Green表示，该平台会严格限制分析数据的访问权限。这些数据存储在云端，而「Headroom」尚未获得SOC 2 Type II认证。会议组织者可以进一步限制人工智能的数据跟踪，而且任何用户都可以请求删除“所有形式”的数据。
Green表示，消除偏见也是「Headroom」将持续研究的领域。尽管该公司目前在情绪分析技术方面所知甚少，但他强调，该平台将努力通过参会者的反馈来改进其算法，包括会议摘要等工具。
这家总部位于旧金山的初创公司目前有14名员工，将“增长”作为优先于“盈利”的发展目标，其产品目前免费，且没有使用或存储上限。Green表示，该平台目前有约5000名用户。策略方面，「Headroom」更倾向于中小型企业的利基市场。
本文图片来自：企业授权、Pexels
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Workday Ventures：投资变革者以迎接这一时刻
对我们的世界来说，这是艰难的几年，企业不得不迅速适应，以满足其劳动力和业务的快速发展的需求。每家公司都以不同的方式做到这一点，但那些成功的公司都有一些共同点：使用创新技术。我们已经看到，当公司能够获得正确的技术来帮助通知、推动和报告变化时，他们就有能力成为我们所说的 "变革者"--那些为迎接今天的挑战而崛起并利用变革为自己带来好处的人。
随着我们今年Workday Rising的临近，我们花了一些时间来反思我们在Workday Ventures取得的进展，即投资和支持那些提供创新技术的公司，这些技术是对Workday解决方案的补充，并帮助我们的客户适应我们周围不断变化的世界。
在我们的投资组合中，这些公司和他们的新兴软件正在使工作场所和企业：
更加灵活。将来自多个业务领域的数据迅速转化为可操作的见解的能力使企业能够做出更好的决策，并取得更明智的结果。TealBook利用人工智能（AI）和机器学习，提供一个统一的、丰富的供应商数据基础，使企业能够创建一个有弹性的、敏捷的、对社会负责的供应链。Clari的收入平台连接了对收入至关重要的员工、流程和系统，以推动收入精准度的突破。SkyHive提供劳动力市场情报，以告知未来的人才需求，将人才与竞争对手进行比较，并推动战略劳动力规划。Prevedere提供由全球数据和人工智能驱动的计量经济学预测，用于高级预测性规划解决方案。
积极主动。监测和减轻业务的潜在风险，不仅使组织更加安全，而且使客户更加信任。OneTrust的信任智能平台将隐私、风险、道德以及环境、社会和治理（ESG）项目的工作流程连接起来，帮助企业了解和衡量信任。Securiti提供敏感数据智能和自动化，以解决围绕数据的安全、隐私、治理和合规义务。Flatfile提供了一个智能数据导入解决方案，以实现数据交换过程的自动化和安全性。
更加智能。自动化减少了平凡的任务，使团队能够专注于战略和执行。Expent提供了一个智能供应商生命周期管理平台，帮助企业购买和管理供应商，并节省时间和金钱。Auditoria提供了一个基于人工智能的平台，使应付账款和应收账款团队的速度、准确性和生产力得到自动化和提高。Papaya Global提供一个全球薪资平台，在160多个国家为所有类型的就业实现全球劳动力管理、薪资和薪资支付自动化。Automation Anywhere提供智能机器人流程自动化软件，以加速和简化自始至终的商业流程。Aisera提供了一个上下文对话的人工智能平台，以自动和主动地支持和解决员工和客户服务请求。Paradox提供了一个对话式招聘平台，通过候选人和招聘人员喜欢的移动优先、消费者级别的体验，实现人才招聘过程的自动化。
连接。启用集成后，各组织之间会有更大的连通性，从而导致更快的决策。Workato提供了一个低代码/无代码的企业自动化平台，使企业能够整合他们的数据并使整个组织的工作流程自动化。FinLync聚合了全球银行应用编程接口（API），提供嵌入式实时支付和现金管理，从而减少了企业与银行连接的时间和成本。而Sora提供了一个低代码/无代码的解决方案，以实现任务自动化和跨系统整合，从而获得无缝、有吸引力和高效的入职体验。
以员工为中心。公司正在努力更好地满足员工不断变化的需求，并利用数据和技术来实现员工体验的个性化。Topia提供了一个全球人才流动平台，通过支持员工所需的灵活性，使公司能够吸引和保留顶级人才。WorkBoard的战略执行平台帮助企业调整长期战略和目标以及关键结果（OKRs），简化每月的业务审查，并将每周的检查重点放在结果上。Legion提供了一个由人工智能驱动的劳动力管理平台，以优化劳动效率和员工参与。Northstar提供了一个财务健康解决方案，帮助员工更好地利用他们的总薪酬并做出财务决策。Beamery为人才生命周期的每个阶段提供单一的解决方案，使企业能够推动更多的人性化人才体验，并释放其全球劳动力的技能和潜力。而Blink提供了一个移动应用程序，将一线工人与他们需要的一切联系在一起，以提高员工的敬业度和生产力。
赋予权力。实现更多学习和培训机会的技术正变得越来越关键，特别是在今天的混合工作环境中。Strivr为财富1000强企业提供了一个领先的企业虚拟现实（VR）平台，通过身临其境的体验提升员工的绩效。eduMe为无办公桌的员工提供了一个基于移动的培训平台，通过点滴的学习内容、评估、调查和视频，使他们掌握成功所需的技能和知识。而BetterUp提供大规模的个性化辅导体验，在员工的发展历程中赋予他们权力，以加速组织的绩效和增长。
更具包容性。公司了解致力于公平的重要性，从而在其工作场所实现更大的多样性和包容性。Pipeline提供建议，以确保公司每年做出的关键人事决策是公平的--同时收获相关的积极经济机会。Landit提供个性化的辅导和职业路径技术，以提高每个人在工作场所的成功和参与度。哈佛公司旗下的pymetrics提供人工智能驱动的行为洞察力，在整个人才生命周期中创造更高效、有效和公平的人才流程。
更加健康。企业认识到在工作中提供健康机会的价值，从而使员工更加幸福和健康。League提供了一个吸引人的健康和福利体验，以改善成本和员工的健康结果。Wellthy通过提供个性化的护理支持，帮助雇主和他们的员工处理复杂的护理和护理计划的后勤和行政工作，从而改变了家庭护理。Noyo通过一个连接保险公司和福利管理系统的现代API平台，连接并简化了员工福利生态系统和体验。
投资于变革者
世界现在比以往任何时候都更需要变革者，而我们看到了我们的风险投资伙伴所能提供的巨大价值。无论是重塑和提升人们的生活和工作方式，还是将业务的关键功能自动化，或者使用数据分析来推动底线结果，有一点是明确的：他们都在为我们的客户扩展价值主张。
作者：Mark Peek
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【收购】Harver收购pymetrics，进一步提高整个员工生命周期的人才决策能力
帮助企业优化人才决策的行业领先的招聘解决方案Harver宣布完成对pymetrics的收购，pymetrics是无偏见的软技能评估的领导者。Harver和pymetrics一起解决了一系列广泛的人才招聘和人才管理用例，使企业能够在员工的整个生命周期内优化他们的人才决策。
对pymetrics的收购为Harver现有的一套全面的人才评估增加了一种突破性的、基于行为的人工智能方法，为企业提供了更广泛和更深入的预测性人才决策产品，以满足他们独特的专业和计时招聘需求。结合I/O心理学和认知科学的最佳方法，合并后的产品将加快公司的共同愿景，即通过识别、匹配和发展合适的人担任合适的角色，并最终以更有效和无偏见的方式为全球组织提供更好的结果。
Harver公司首席执行官Scott Landers说："一个组织的人员是企业最重要和最具战略性的部分。Harver和pymetrics的共同使命是帮助找到人们的目的，然后将其用于工作。通过联手，我们将能够为我们全球的客户提供一套更加强大和多样化的解决方案，帮助他们做出更好的人才决策。我们将共同帮助企业最大限度地发挥其员工群体的潜力，并为未来的组织赋能。"
pymetrics革命性的人工智能行为软技能评估通过在引人入胜的候选人体验中从认知和情感属性方面测量行为，帮助企业建立由顶尖人才组成的多样化团队。通过一个经过审计的人工智能平台减轻多种形式的偏见，pymetrics帮助团队有效地识别高质量的候选人，公平地招聘，降低离职率，并通过流动、再培训、学习和发展战略提高整体人才绩效。
利用超过35年的行为科学和深入的数据洞察力，Harver在不影响速度的情况下，能够独特地提供高质量的招聘结果。无论企业是想实现招聘过程的自动化，改善应聘者的体验，更有效地评估和匹配当前和未来的角色，还是想简化推荐人检查过程，Harver都能帮助企业有效地做出高质量的人才决策。
pymetrics首席执行官兼创始人Frida Polli说："Harver和pymetrics有一个难以置信的机会，通过在整个人才生命周期创造一个更有效和无偏见的过程，重塑人才决策的方式。我对我们合并后的团队能够为我们的客户提供无可比拟的价值感到兴奋，并对继续建立我们的共同愿景感到兴奋，即释放人们的真正潜力，然后将其用于工作。"
"在百威英博，作为世界上最大的啤酒制造商，我们一直在寻找简化和改进我们的招聘流程的方法，以支持我们在150个国家拥有630多个品牌的不断增长的全球组织，"百威英博人事业务合作伙伴Shayla Turner说，"我们利用Harver和pymetrics的解决方案，帮助我们以更有效和更公平的方式识别高质量的人才。我们相信Harver和pymetrics都能帮助我们优化招聘决策，我们很高兴看到它们如何共同发展和创新。"
关于pymetrics
pymetrics正在重新定义人才评估和管理--利用数据驱动的行为洞察力和经过审计的人工智能，在整个人才生命周期创造一个更高效、有效和无偏见的招聘过程。全世界有数百万求职者通过pymetrics的平台，该技术符合100多个国家、30种语言以及网络、安卓和iOS应用程序的要求。pymetrics利用软技能优化的人工智能技术，帮助企业公司建立由顶尖人才组成的多样化团队。
关于Harver
Harver是业界领先的招聘解决方案，帮助企业优化其人才决策。公司的解决方案组合植根于超过35年的丰富数据洞察力，使企业能够在整个员工生命周期中做出最佳人才决策。Harver已经处理了超过1亿名候选人，提供了值得信赖、灵活和适应性强的产品，使招聘工作更好、更快、从根本上说更公平。包括Booking.com、Peloton、Valvoline和McDonalds在内的1300多家客户信任Harver，以帮助他们实现工作目标。
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人工智能
【专家谈】关于人力资本分析的4个错误之处交流下，附录原文
最近，HBR海外版发表了一篇关于人力资本分析的文章，题为 "人力资本分析是否使你的员工失去人性？" （Are People Analytics Dehumanizing Your Employees?）在这篇文章中，作者提供了一个关于人力资本分析的暗淡而单一的观点，如果不结合实际情况来看，将损害这一领域，并淡化人力资本分析对人力资源的现有和潜在贡献。
在这篇文章中，我们想驳斥一下我们认为HBR对人力资本分析的四点误解。这些误解对该领域是危险的。它们可能使我们在过去十年中在人力资源管理方面取得的大部分进展倒退。让我们深入了解一下！
1.人力资本分析将人简化为数据
根据作者的说法，"员工正越来越多地被定义为他们的数据"。在一个传统上依赖本能和直觉的领域，我们不认为这是一个坏的趋势。
数据驱动的（或基于证据的）决策已经彻底改变了它所应用的每一个学科。例如，循证实践已经彻底改变了我们在医疗保健中确定诊断和治疗病人的方式。它为拯救无数的生命做出了贡献。事实上，基于证据的预防服务可以防止美国每年250万例死亡中的一半。
在人力资源管理中增加循证实践是非常必要的。从招聘和选拔中的偏见到绩效评估，甚至是常用的无效的反偏见培训，人力资源部门将从对其产生的影响进行批判性的审视中获益。要做到这一点，唯一的办法就是客观和负责任地查看数据。
在这样做的时候，人力资本分析有可能推动许多人力资源学科的发展。例如，HBR最近的另一篇文章强调了由指标驱动的多样性、公平和包容（DEI）实践给组织带来的机会。
我们也看到这种方法被纳入到工作设计中。最近谷歌公司的一个种族平等人力资本分析（Race Equity People Analytics）的空缺就说明了这一点：
其他的贡献包括数据驱动的组织设计，劳动力规划，奖励，员工价值主张，以及整体福利。与文章中所说的相反，在每一个实例中，数据都有助于创造一个更个性化的体验。
掌握数据有助于了解一个组织中人的整体体验。一个组织利用分析来监测不同地区的COVID相关疾病的趋势，使该组织能够主动向员工发送额外的支持。另一个例子包括利用数据来定义个性化的福利体验和支持。
我们认为HBR文章的作者应该欢迎以更多的证据为基础的方法来管理工作中的人，我们只能希望人力资源部门能进一步将其决策植根于数据。
2.人力资本分析等同于员工的间谍和监视
第二个更具破坏性的错误是，根据这篇文章，人力资本分析主要涉及员工监视。"监控深入到工作日越来越多的部分，意味着员工的隐私几乎被抹去，他们的工作经验受到了负面影响"。
作者犯了一个常见的错误，即把网络安全团队所做的技术监控与专注于劳动力的团队所完成的人力资本分析工作混为一谈。人力资本分析不是为了监控，而是为了帮助我们了解如何在人类和组织需求的背景下最好地设计（混合）工作。
当组织越权使用数据来 "监视 "员工时，这并不是对人力资本分析的反映。相反，它反映了一种不信任和有毒的文化以及管理成熟度和价值观的缺乏。我们不能责怪我们现有的这些工具和技术，而不去看谁在使用它们以及如何使用。
大多数组织对谁访问和分析数据以及出于何种目的都有严格的内部控制。人力资本分析的领导者在公司的法律团队、工作委员会和数据隐私官员的恩惠下运作。他们往往被要求达到比其他一些分析职能部门高得多的标准--这是很正确的
我们承认，如果使用不当和不负责任，人力资本分析会对组织产生负面影响。然而，其他各种领域也是如此，如组织发展、奖励和心理评估。我们认为，不使用人力资本分析法对创建公平、无偏见和知情的人力资源实践、流程和政策构成更大的风险。
3.人力资本分析是人工智能（AI）的结果
关于人力资本分析、人力资源技术和人工智能（AI）有很多误解。文章称，"人力资本分析来自于组织越来越多地使用人工智能（AI）来促进效率"。这可能是文章中最大的误解。
人力资本分析的一些最大收益并不是来自先进的算法、技术或部署AI的工具。事实上，人工智能往往是华而不实的转移了分析所能带来的真正影响。
人力资本分析最重要的增值是创造一种基于符合道德指导原则和价值观的最佳可用证据的决策文化。人工智能在这个过程中很少发挥作用。
作者还认为，人力资本分析是迈向自动化的一步，会导致员工被取代。
我们不同意这种说法的原因有两个：首先，人力资本分析是为了做出更多有数据依据的决策，希望能让员工和组织都受益。我们承认，这有时可以为与自动化有关的决策提供信息。不过，这些决定至少是在客观上了解了自动化是否会带来价值的角度下做出的。
其次，我们认为各种科学有助于自动化的可能性，如流程再造和商业分析。这些领域和类似领域的重点应该是以负责任和人性化的方式管理因这些过程而产生的变化。处理因自动化而产生的对变化的恐惧是一个现实。然而，这不是人们分析的结果，而是第四次工业革命对工作世界的影响。
4.人力资本分析发生在组织背景之外
人力资本分析发生在更广泛的组织理念、文化和价值体系中。这关系到我们如何对待人，如何与员工打交道，以及我们想要推动的行为。
我们如何、在何处以及何时应用人力资本分析，都应该与更广泛的组织背景下的动机和意图相一致，而绝不会在空洞的情况下发生。
人力资本分析本身也超越了数据的统计分析。相反，它是关于一种挑战假设的思维方式，测试假设，并使用合理的科学原则，如数据的三角测量，以告知和指导洞察力。
一个不能展示数据和证明人事政策影响的人力资源专业人员，在为员工辩护方面的效率会降低。他们将无法有效地为企业提供最佳行动方案的建议。同样，一个不信任其员工的组织将更有可能应用监控技术。这就是为什么不应该孤立地看待人力资本分析法的应用。相反，需要在组织的背景下看待它。
例如，两个缺勤率同样高的团队可能有很大的不同。一个团队可能运作良好，但有一两个身患绝症的员工，而在另一个团队中，糟糕的领导和高工作压力导致缺勤率飙升。数据往往是一个起点。然而，在通过定性访谈、焦点小组等方式对数据进行三角分析和支持之前，它永远无法说明整个故事。
成熟的人力资本分析专家充分意识到，他们需要在其他促成因素的背景下看待数据。
展望未来
人力资本分析使人力资源部门能够做出基于证据的决策，并提高他们在企业中的可信度。这意味着人力资源部门可以在他们的倡议和建议中更加有效和有影响。它应该对员工个人以及更广泛的组织都有好处。
到目前为止，人力资本分析的从业人员一直在领导这个领域。现在是时候了，学术机构、研究人员和期刊应该接过接力棒，努力将人力资本分析学的内容（和不是）更好地概念化。他们应该展示如何衡量它对人力资源部门和整个企业的影响，并帮助创建良好的人力资本分析实践标准，以指导从业人员。
在过去的十年里，我们看到人力资本分析慢慢地改变了人力资源的运作方式。我们希望人力资源部门继续发展成为一个更加以数据为导向和以证据为基础的学科，在这里，决策是基于现有的最佳证据，并符合包括员工在内的所有利益相关者的最大利益。
这将导致一种数据驱动的科学，能够切实地促进我们对工作场所中人类行为的理解。然后，它可以帮助组织为其员工、客户、底线和更广泛的社会做出更好的决定。
为了实现这个目标，仍有许多障碍需要克服。这些障碍包括：
教育组织如何负责任地使用人力资本分析技术。
向员工和人力资源部门传达人力资本分析的作用和贡献。
工业界和学术界之间的合作，以确定行为的道德准则。
以及将人力资本分析视为综合人员价值链的一部分。
随着组织克服这些障碍，人力资本分析将不会使员工失去人性，而是赋予他们权力。毕竟，一个组织，如果不是为共同的未来而努力的人，又是什么呢？
文章来源：AIHR
作者：Erik van Vulpen，Erik van Vulpen是一位通过将技术创新引入人力资源范畴来塑造现代人力资源实践的专家。
*本文仅代表作者个人观点
HBR原文附录：
人力资本分析是否使你的员工失去人性？
摘要：公司比以往任何时候都更多地使用数据来衡量和塑造员工的工作日。人力资本分析使用统计方法和智能技术（如传感器、数字设备）来创建和分析员工行为的数字记录，并雇用他们。
很久以前，组织是由人组成的。今天，它们由数据组成。随着公司学会挖掘他们的数据，以更好地识别新的机会，改善预测，并作出更好的决定，人们的兴趣已经从做工作的人转移到他们在工作时间所做的数据（例如，他们发送了多少电子邮件，他们与多少人交谈，他们休息了多少次）。特别是，员工数据正被越来越多地用于人力资源管理（HRM）--以及最近的人力资本分析（PA）--并且员工正越来越多地被定义为他们的数据。
这种转变的影响是巨大的。用数据来定义人和他们对公司的价值（实际的和预测的）的方法，有可能使组成公司的人失去个性，使他们在雇主眼中沦为可交换的物品。此外，它有可能创造一种否认员工隐私的工作文化，使人们感到更不安全。
这种将员工非人格化的趋势并不一定是新的。一段时间以来，人力资源管理部门不太注重将员工作为一个 "整体 "来对待，而更多地是提倡用一种一刀切的方法来管理员工。为了降低成本，促进合规和标准化的效率，人力资源管理部门主要从他们应该达到的配额、他们的销售、他们完成的交易等方面来对待员工。这其中有一个丑陋的逻辑：把员工当作可互换的商品，可以更容易地施加不断增加的官僚主义的负担，而这正是当代组织的特征。
然而，最近，这种方法发生了变化：人力资源管理为人力资本分析铺平了道路，它使用统计方法和智能技术（如传感器、数字设备）来创建和分析员工行为的数字记录，并采用循证方法来提高组织的效率和生产力。今天，高达70%的高管认为实施人力资本分析（PA）能力是重中之重，预测到2025年，全球大数据分析市场的价值将达到680亿美元左右。
公共关系超越了衡量和量化员工绩效的传统程序--与大型、非结构化、实时数据和聚合数据集一起工作的智能技术使组织能够做出预测，而不是简单地衡量产出。但是，真正与传统人力资源管理实践相背离的是，公共关系往往意味着员工一直在越来越亲密的层面上受到监视和分析。来自摄像头、蓝牙信标、手机、物联网可穿戴设备和环境传感器等设备的数据被分析，目的是进行预测，使主管人员能够处理、评估和--如果需要--惩罚员工行为。例如，这种情况已经导致公司在发现这些员工正在申请其他工作时解雇他们。欧盟委员会发现，在2019年4月至2020年4月期间，全球对雇员间谍软件的需求增加了一倍多，而且在2020年封锁期间，追踪雇员实际用于任务的时间的监控软件增加了四倍。
然而，这种监控是有代价的。监控深入到工作日越来越多的部分，意味着员工的隐私几乎被抹去，他们的工作经验受到了负面影响。担心有人总是在你的（象征性的）肩膀上看着你，破坏了信任；监控会伤害员工的士气，实际上使人们的行为不那么道德。换句话说，监控会产生与预期相反的效果，并创造一个与当代教练、顾问和培训师的建议背道而驰的工作环境，即今天的组织需要发展一种赋予人们权力的文化，而不是回到中央控制和僵化的流程。
实施人力资本分析时需要考虑的问题
引入并强化一种将人简化为数据的思维方式，可以创造一种工作文化，对绩效和员工体验的伤害可能比预期的要大。因此，重要的是，采用人力资本分析的组织不要把人力资源部门变成专注于监测和优化工人效率的IT部门，而是确保他们以授权的方式保障员工的利益。为了做到这一点，下面我们简要地讨论一下今天的组织所注意的三个策略，以确保PA的使用和被视为对人类员工的授权。
1.明确它不是走向自动化的一步。
PA来自于组织越来越多地使用人工智能（AI）来促进效率。然而，这里存在一个固有的风险：这种操作性的工作方式可能会促进这样一种想法，即人对于监控他们的系统来说是次要的，导致员工觉得他们只是在为他们的人工智能老板生产数据，而且他们越来越可以被替代。这可能会灌输这样的观念，即扩音机是迈向自动化的一步，人们正在训练将取代他们的机器。相反，当PA被实施时，它应该被设定为一个增强员工能力和表现的战略，从而表明人类是第一优先，机器只是次要的。
2.认识到人的分析不仅仅是关于效率，并将其表现出来。
清楚地告诉大家，人力资本分析不仅仅是用来预测个别员工的表现--这种方法会削弱信任，侵犯员工的隐私。组织应该避免将绩效本身作为目的，这就意味着员工只是实现这一目的的手段。相反，公司应该把重点放在如何以整体而非狭隘的方式利用监测和分析来帮助员工作为人的成长和发展，并在与员工的沟通中强调这一重点。例如，可以通过收集数据来确定员工在哪些方面遇到压力，并由组织提供帮助，以处理个人成长的障碍。事实上，跟踪员工的情绪--以匿名的方式--并确定重要的趋势，可以帮助促进负责人更多的同情心，同时加强对工作中所经历的压力的共同理解。
3.避免给人贴上数据的标签。
成功地使用公共关系来激励员工也取决于所使用的叙述方式。例如，当人力资源部门在发给主管的电子邮件中抄送员工时，要避免使用抽象的语言，将员工视为一个数字或以非个人化的方式描述。把人描述成数据、公司资产或需要显示一些投资回报率的投资，传达出员工被视为一个对象，因此在某种程度上不值得对其自身的发展和成长给予人性化关注。不要忘记，人们把他们的整个自我带到了工作场所，因此，他们会在组织欣赏他们真正是谁的程度上做出反应。
综上所述，在一个组织以数据为导向，智能技术以各种方式促进对员工的跟踪和评估的时代，人类感到被包容、被重视，并以授权的方式对待，比以往任何时候都更重要。
采用公共关系策略的组织，主要是将员工识别为数据集，以提高关于每个人是否在做他们的工作的透明度，这有可能造成一个同理心的差距，员工会觉得--尽管收集了大量的个人数据--不被理解。在这种情况下，公共关系可能会被视为更多的是为了创造一个没有面孔的劳动力，像机器一样高效，而不是创造有利条件，让员工觉得组织投资于他们的成长和自我发展。因此，我们有必要认识到，收集和分析员工的数据对组织来说是有用的和有价值的，但如果它主要是让员工觉得自己是机器驱动下的可量化的对象，那就不是了。
文章来源：HBR
作者：David De Cremer & Jakob Stollberger
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人工智能
微软正在将Viva从纯粹的员工门户提升为工作支持平台，从销售开始
当微软去年推出Viva时，它将该平台定位为一个员工门户，在那里你可以了解育儿假政策或其他更广泛的针对公司政策和文化的内部沟通。上个月，当它发布Viva Goals时，它进一步强化了这一想法，Viva模块旨在让员工了解他们的KPI。
但是，微软似乎对Viva有更广泛的野心，而不仅仅是为员工提供典型员工内部网中的重要信息。今天，它宣布了Viva内部可能支持的多种工作中的第一个，首先是销售。
微软公司负责商业应用的副总裁Emily He说，这一宣布是以一种方式将信息汇集到特定的工作岗位上，而她多年来一直听说这是各公司和工作岗位的一种员工圣杯，这也是她被吸引到微软的原因之一。
她说："在我看来，Viva Sales真正代表了一种新的工作方式，它打破了数据的孤岛，打破了经验的孤岛。"
她在与销售人员的合作中了解到的一件事是，他们有太多的工具，他们需要一种方法，从他们使用的工具中提取有意义的信息，以一种更集中的方式呈现。"他们真的想要一个更简化的体验。因此，Viva Sales使卖家能够使用他们已经喜爱并每天使用的工具，包括你的电子邮件系统，如Outlook、Word文档、PowerPoint演示文稿，以及Teams，"她说。
该工具建立在Office 365之上，并为微软Dynamics 365 CRM进行了调整。通过标记客户名称或联系人，Viva Sales可以将文件、电子表格、演示文稿、电子邮件和其他材料自动拉入CRM工具，所有这些都在标记下组织起来，大大减少了所需的手动数据输入量。
"卖家确实花了很多时间手动输入账户信息或预测数据。因此，这消除了大部分手工数据输入。但更重要的是，现在它产生了一个更全面的客户视图，"他告诉我。
"随着所有这些数据存储在一个地方，这意味着客户可以用它来推动围绕如何改善销售的机器学习模型，"她说，"你可以使用人工智能和机器学习为卖家提出建议，并将这些建议传递给卖家，无论他们在哪里，无论他们是在写电子邮件还是在虚拟会议中。"
虽然它看起来是以微软为中心的，但开箱后它也将支持Salesforce CRM，随着时间的推移，他们可能会根据客户需求增加对其他工具的支持。此外，该公司计划随着时间的推移为Viva增加更多工作类型。
这里的最终游戏似乎是扩展员工沟通门户，不仅包括对员工有用的公司材料，还包括做他们特定工作的工具。她说，他们之所以这样做，是因为他们一直听到员工在同一门户内要求得到这种帮助。
值得一提的是，Viva Sales将免费提供给微软Dynamic 365的客户，但是当你像使用Salesforce一样访问第三方数据时，你使用该工具将被收费。
Viva Sales将在7月进行公开预览，并计划在秋季正式发布。目前，除了Dynamics 365，唯一可用的其他CRM集成将是Salesforce。
作者：Ron Miller
文章来源：TechCrunch
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