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LinkedIn杀入AI助手竞赛，推出LinkedIn Hiring Assistant
LinkedIn推出了首个AI Agent : Hiring Assistant，旨在帮助招聘人员重新成为招聘人员。这款工具旨在自动化招聘过程中高达80%的工作，特别是候选人筛选和招聘前的步骤。通过与LinkedIn平台的无缝集成，这款助手不仅提高了招聘人员的工作效率，也显著提升了候选人的质量。该工具的“体验记忆”和“项目记忆”功能，可以记录招聘人员的搜索和操作习惯，并将所有与招聘项目相关的信息进行整合，从而智能化地优化招聘流程。
这款助手已经在西门子、Canva等公司的招聘流程中得到了应用，这些公司报告称，通过LinkedIn招聘助手，招聘人员的生产力显著提升，候选人质量也得到了极大的改善。招聘前的AI辅助搜索仅需30秒即可完成，而传统的搜索通常需要15分钟。
LinkedIn招聘助手还通过AI驱动的沟通功能改善了候选人的体验。数据显示，使用AI辅助发送的招聘信息的接受率提高了44%，接受速度也加快了11%。此外，AI搜索的候选人接受率高出18%。
随着越来越多的公司采用AI技术，招聘与候选人之间的竞争日益加剧。求职者也在利用AI工具优化简历，甚至在面试中使用AI辅助表现，从而使HR在筛选候选人时面临更多挑战。因此，LinkedIn招聘助手等工具正成为招聘人员不可或缺的助手。
LinkedIn招聘助手不仅仅是提高效率的工具，它真正的价值在于解放招聘人员，使他们能够专注于与候选人和招聘经理的对话，改善雇主品牌，并更好地了解就业市场。这种转变反映了人才获取的战略性转变——从执行角色转变为人才顾问，帮助公司更好地实现增长。
Josh Bersin 写了这篇介绍，我们一起来看看：
科技供应商正以最快的速度开发AI驱动的助手。在HR领域，处理大量琐碎的流程，自动化的机会随处可见。
本周，正值微软推出帮助公司在Copilot中构建AI助手的工具之际，LinkedIn也宣布推出其招聘助手 Hiring Assistant 。这款产品相当惊人。
LinkedIn招聘助手是我见过的第一个完全集成到LinkedIn工作流程中的高级AI助手。使用这款助手的公司（如西门子、Canva、AMS）已经看到了招聘人员生产力和候选人质量的大幅提升。
你可以这样理解：考虑一个招聘流程的示意图。
招聘流程
正如你所见，招聘流程包含超过30个步骤，这还不包括背景调查、提供录用通知、讨论福利、入职前沟通和正式入职。
通过这款全新的助手，LinkedIn认为他们可以自动化近80%的预录用流程。而且，LinkedIn 招聘助手才刚刚起步。
LinkedIn招聘助手
以下是一些工作流程的截图：
如你所见，AI助手在流程中为招聘人员提供了智能提示和问题，并且随着流程的推进，它会储存越来越多的信息，不断变得更加智能化。
这是一款非常复杂的产品
这是一款精心设计的产品。不仅包括许多细微的功能（例如：“找一个像Joe这样的候选人”，它会导入Joe的档案并分析他的角色、技能和经验），还包括一些平台创新。
第一个创新是LinkedIn称之为“体验记忆”的功能，能记录招聘人员的搜索和活动历史，以便在未来的工作中使用。招聘助手会学习每个招聘人员的操作方式、沟通方式和工作习惯，从而根据他们的需求调整结果（例如，技术招聘人员和高管招聘人员的需求不同）。
第二个创新是“项目记忆”功能，它将单个招聘项目的所有信息整合在一起。这意味着候选人的筛选标准、邮件和招聘经理的反馈都会被储存在项目中，使AI助手能够了解整个招聘过程的体验。招聘人员非常了解这个挑战：每次招聘和每位招聘经理都不一样，每个项目都有独特的、有时是与职位描述无关的新要求。
其他AI助手将不得不注意这一点
LinkedIn不是第一个进入这个领域的公司，但其行业信誉将加速这一市场的发展。当前招聘自动化的领导者Paradox已经自动化了高容量招聘近十年，并推出了一款不仅帮助招聘人员还支持求职者的AI助手。它虽然不专注于像LinkedIn那样的候选人搜索，但却自动化了流程的其他部分（如候选人询问、面试安排、评估、入职等）。
这确实非常有效：本周Chipotle宣布，Paradox的解决方案将招聘时间缩短了75%，这已成为该公司增长战略的核心部分。
LinkedIn招聘助手也获得了类似的赞誉。
Toyota Material Handling Europe的高级招聘专家Victoria Östryd Söderlind表示：“以前在没有AI的情况下进行正常搜索需要15分钟以上。现在，通过AI辅助搜索，获取结果大约只需30秒。节省的时间非常可观。通过这种方式做事情更加方便快捷。”
Octopus Energy的招聘负责人Olivia Brown表示：“LinkedIn上的AI功能让我们的招聘人员做得更多、更好，在所有活动中成长得更快。关键在于让我们的时间花在更有价值的地方，而LinkedIn的AI功能帮助我们做到了这一点。它并没有取代与候选人进行的伟大对话，也没有妨碍我们向候选人提问或了解他们作为人类的特点。”
改善候选人体验
虽然LinkedIn谈论了对HR的价值，但对候选人而言，AI的价值可能更大。公司发现，AI辅助的招聘信息获取率提高了44%，求职者接受的速度也加快了11%。此外，AI搜索带来的候选人接受率高出18%。正如Paradox发现的，求职者不喜欢浪费时间与招聘人员安排电话，如果可以避免的话。
这引出了另一个重要的问题。如今，招聘人员和求职者之间的AI竞争日益激烈。随着AI帮助招聘人员进行候选人筛选，求职者也在利用AI优化简历。我们的客户之一告诉我，几乎所有的求职者现在提交的简历都与职位描述惊人地相似。为什么？因为求职者也在使用AI！
这意味着像LinkedIn招聘助手这样的工具比以往任何时候都更加重要。当求职者通过AI调整他们的身份，甚至通过AI进行面试评估以获得优势时，HR必须加强工具，以更好地区分候选人。
解放招聘人员去招聘和提供建议
实际上，最重要的是：尽管招聘助手是一种提高效率的工具，但它真正的作用是解放招聘人员，让他们有更多的时间与候选人对话。那些被繁琐任务困住的招聘人员可以与招聘经理沟通，提升雇主品牌，并更好地了解候选人和就业市场。这是我们所说的“系统化HR”的一部分：将人才获取从“执行中心”角色转变为“人才顾问”，帮助公司思考如何更好地实现增长。
当你思考这些工具并考虑自动化时，我鼓励你阅读我们关于人才获取战略转变的新研究。自动化不仅仅是提高生产力和降低成本：它真正的作用是解放我们的思维，以全新的、令人兴奋的方式增加价值。
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Josh Bersin谈数字孪生体、数字员工和无处不在的智能代理
Josh Bersin 刚写了一篇文章，其中谈到2025年，数字员工和AI驱动的助手将彻底变革HR运营，优化招聘、数据分析和员工管理等任务。这些技术，包括数字孪生体和智能代理，将与人类专业人士协作，提升生产力并优化工作流程。随着AI工具日益融入日常业务，HR领导者必须接受这些创新，同时关注技能培训、心理健康和包容性工作环境。AI的崛起还将重塑团队动态，HR需重新设计角色和流程以保持竞争力。
AI不再是未来的愿景，它正在重塑HR领域的每个角落，HR专业人士必须积极适应，利用这些智能工具提升工作效率。
下面文章有一定删减，请查看
最近，我听到Elon Musk预测，每个公民将在五年内拥有多个Optimus机器人在家里。虽然我通常会忽略他的预测，因为它们通常是夸大的，但这次我认为他可能抓住了某些东西。我们即将见证公司中数字员工的爆发，这些可能就是我们多年来一直听说的“机器人”。现在很明显，明年我们将会与大量“数字员工”共事。
（正如Anthropic创始人Dario Amodei解释的那样，AI在商业、科学和健康领域能够做的积极事情，远超我们之前的想象。）
所谓“数字员工” digital employee，我指的是一种由软件驱动的代理，它可以与我们交谈，回答详细问题，解决复杂的分析问题，并能够在众多系统之间进行导航。ChatGPT及其同行引入了代理的概念，并且现在已经衍生出了数十个“代理性”应用案例，我甚至愿意将它们称为“人格化的应用”。
让我从“数字孪生体” “Digital Twin 开始。想象一下，你有一个出色的客服代表，拥有多年帮助最苛刻客户的经验。如果你加载了他过去五年的电子邮件记录，结合所有内部文档，以及最近两年的服务电话记录，你可以基本上“数字化地再现”这个员工，拥有他所积累的所有知识、风格和内部联系人网络。这个孪生体，最初可能看起来像一个AI助手，但当现实中的员工去度假时，它可以继续进行该员工的工作。
我们的一位客户，一家大型保险公司，已经为理赔处理建立了“数字孪生体” “Digital Twin ”。如果你考虑到处理理赔的复杂性和工作流程，很多内容都可以由一个智能代理来学习，使得这个“理赔机器人”成为这个关键流程的专家。而且当你更改理赔规则和限制时，代理可以在几秒钟内学习新的指南。
但这还不是全部。想象一下，这个“数字孪生体”或“数字员工”对Workday、SuccessFactors或其他各种系统有着深入了解。
现在，助手不仅能够回答问题并帮助解决问题，他还可以处理事务，查找数据，并在多个系统中运行报告。这个数字员工已经变成了“数字分析师”，能够为你查找信息并完成工作，节省你日常生活中的数小时工作。（Visier的Vee就是为此设计的。）
假设你让你的数字朋友参加会议，为你参与某些话题的讨论，并在有紧急问题需要讨论时实时提醒你。他可以帮助你优化时间，随时了解你需要知道的决策，并帮助你管理行动事项。这样的应用列表不胜枚举。
最棒的是，假设你的数字孪生体可以与你对话。假设他“签到”检查你上周要求帮助的项目进展情况，你告诉他事情的进展，他变得更“聪明”，更了解你可能接下来需要的内容。Galileo今天已经能够做到这一点，提示你深入研究某个问题并探索你可能没有考虑过的领域。而且如果你问他关于管理或人员问题，他可以根据你的领导力模型甚至你公司CEO的访谈给出建议和指导。（BetterUp、Valence等公司正在研究这一点。）
这不是科幻小说，朋友们。这一切正在成为现实，并且在明年将肯定会变得很常见。
每家供应商的侧重点略有不同。Microsoft Copilot专注于与MS Office相关的活动，ServiceNow则专注于内部服务和支持，Galileo聚焦于HR需求，而Joule则是SAP所有功能的专家。这些“数字员工”都需要培训、反馈和与其他系统的连接才能保持与时俱进。所以不太可能一个数字员工能够做所有事情。（培训数字员工意味着管理他或她的信息库，这将成为HR中的一个主要新角色。）
有一点非常明确：我们将会与这些家伙一起生活和工作。而随着我们使用它们并看到它们的能力，我们将会重新设计工作。我们会逐步把任务、项目和工作流程交给它们。随着这一过程的推进，我们在重构团队时会变得越来越聪明。
我将这一过程比作一个木匠获得了一台多功能电钻。在拥有这台电钻之前，木匠可能会手动钻孔，仔细选择钻头并根据木材的密度选择压力。现在，他钻孔的速度更快，准确性更高，精度更强。很快，他便会加快这一过程，花更多时间在橱柜的贴合、表面处理或设计上。
同样的事情也将发生在我们的HR任务、项目和设计上。而这些新的数字员工是可编程的！所以一旦我们弄清楚它们的能力，我们就可以调整它们，定制它们，并将它们连接在一起。最终我们将拥有能够作为整个应用程序运行的智能助手。而这对现有软件公司的威胁在于，这些智能代理将逐步取代我们现有的许多应用程序。
我们的数字员工如何影响我们的工作？
再做一个观察。我交谈过的几位客户一直在问：“那我们的软技能呢？哪些工作是真正属于人类的？”
我认为这是错误的问题。相反，我们应该问另一个问题：我能以多快的速度将尽可能多的工作委派给我的新朋友！
你是否因为吸尘器剥夺了你扫地的“有益工作”而感到难过？你从洗碗中获得了多少快乐？当你停止在肥皂水中打湿双手时，你的洗碗机是否让你感到沮丧？
当然不是——这些工具消除了我们认为是“苦差事”的任务。
如今，感谢数字助手，创建数据透视表进行交叉分析已经成为了苦差事。你可以停止亲自处理这些任务——请Galileo或Copilot来分析数据，然后让他为你绘制图表，添加更多数据，尝试新的假设。我们越是学会使用这些新的数字员工，我们就能停止更多的“苦差事”。
再考虑一些复杂的“以人为中心”的活动，例如“变革管理”。一位客户问我：“Galileo如何帮助我管理我们新HCM系统的变革管理？”
我给了她几十个想法：让Galileo为你提供其他公司的案例研究，并根据其他公司的做法为你构建一份待考虑的清单。然后让Galileo制定一个培训计划；让它阅读用户文档并创建一张新功能表；然后让Galileo按角色重写这个变革计划。最后让Galileo撰写一份关于成功的新闻稿，编写一些吸引人的员工沟通内容，并让它计算出所有步骤被简化后的投资回报率。
这些都是我们今天做的“手动”人类任务，它们需要时间和创造力来完成。如果你在Galileo中经历了这个过程，你可以要求你的数字员工保存这些步骤和提示为“模板”，你就教会了你的数字员工如何进行变革管理。下次你需要他时，他可以引导你完成整个过程。
当我开始向我的客户解释这些时，我停了下来，说：“等一下。我不可能向你展示Galileo能够做的一切。你需要自己去尝试。”
这就是我的大信息。不要等着供应商给你一个现成的解决方案。这些是智能的、可训练的数字专家。你需要了解他们，才能弄清楚他们如何适应你的工作、项目和公司。就像你对待任何新员工一样。
我认为是时候开始了。不再亲自扫地或手洗碗碟。让我们认识我们的数字员工，告诉他们我们的项目，并请求他们的帮助。一步一步，一天一天，我们可以重新设计我们的工作，使其更加高效，让我们有更多时间去做更伟大的事情。
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Josh Bersin谈：ADP Lyric HCM，众人期待的下一代HR平台
前沿：在2018年，ADP启动了一个旨在彻底改变企业人力资源和薪资管理的项目，名为Lyric HCM。该系统采用灵活的可扩展架构，支持各种员工类型和多管理结构。Lyric HCM结合了AI工具，如ADP Assist，为全球薪资和人才管理提供了全新的解决方案。它拥有实时基准和个性化用户体验，适用于零售、医疗保健等行业，成为了Workday和SAP等主要HCM供应商的有力竞争者。
在2018年春天，Josh Bersin 参加了一个在纽约市举行的保密会议，了解一个名为Lifion的项目。ADP雇佣了一支新的工程团队，秘密进行任务，为ADP在企业市场中的产品打造“下一代平台”。
该系统的设计始于Workday发布的十年后，旨在成为一个高度可扩展、可配置的微服务架构系统，能够管理工资、HR流程以及各类员工的所有人才应用。该系统必须支持动态团队、各种工作模式（全职、兼职、小时工、零工、合同工），并允许公司在其企业职能中管理许多具有不同业务规则和重叠员工的组织结构。
在某种意义上，它是为后疫情时代高度灵活、动态的公司设计的。
除了这种灵活的架构外，系统还设计为支持拥有多个经理（以及多个工时表）的员工，动态重新配置以适应并购或新业务实体，以及全球工资和税务服务，具有公司内可变的自定义业务规则。它需要包括一个招聘模块、目标和绩效管理的多种选择、入职和培训发展工具、出色的报告功能，以及一个易于使用的叙事界面，允许任何员工、经理或HR专业人士使用、配置或在系统上运行报表。
在我最初的会议上，我印象深刻，并且我写了一篇文章描述这个项目。今天，几乎六年后，该产品有了一个名称（ADP Lyric HCM），并已向拥有1000多个客户账户的ADP客户全面开放。
如今，ADP拥有120多个大型客户账户，因此该系统已被验证。自成立以来，Lyric HCM已融合了大量AI功能（ADP Assist与SAP Joule一样，是真正的AI界面），并且从ADP的数据云中获得了基准信息。
换句话说，该系统有潜力成为市场上的“下一代”HCM平台。
ADP在宣布什么及提供什么
核心HR系统需要执行很多任务。不仅要管理工资、福利和税务规则（在全球不断变化的监管环境下），它还必须灵活、易于配置，并且充满员工和HR易于使用的界面。通过“灵活”我指的是系统必须能够轻松创建新的组织结构，移动员工，并为“经理”或主管创建多种模式。
几乎所有传统的HCM供应商，Workday、Oracle和SAP，都不是以这种方式设计的。这些供应商构建了合同工附加功能，但在大多数情况下，当你想要简化组织结构、与另一家公司合并或重组角色时，过程非常困难。简化组织通常意味着“重新实施”你的HRMS。大多数公司每十年才这样做一次。
ADP Lyric HCM旨在解决这个问题。想象一下像Gold’s Gym这样的公司，公司不断开设新健身房并雇佣新经理，员工同时向多个经理报告。
我与Gold’s Gym进行了交谈，正如你所想，公司在疫情期间经历了一次转型。Gold’s最初是南加州的健身公司，Gold’s被收购，现在是一个全球组织，扩展到许多新业务。设施被整合，每个本地健身中心都具有很大的管理自主权。
例如，一个在一个健身房担任教练的员工可能还在另一家健身房担任教练或支持人员，并且有另一个经理。这种“以工作为中心”（而非“以职位为中心”）的操作模式变得非常普遍。Lyric HCM支持这些多管理模式的工作模型，包括绩效管理、时间追踪和合同工的功能。
想一想任何零售商、医疗公司或其他高度分散的运营。一个Gold’s Gym可能以一种方式支付加班费，而另一个可能以不同的方式支付。你可以想象各种情况。每个公司都有类似的情况。
我最近在Rolls-Royce，他们正在将工程团队从产品组中集中起来，使30%至40%的工程师成为“浮动人员”。Rolls拥有与政府和商业客户的大量合同，每个合同都有不同的财务模型。他们需要这样的系统，就像健身房、餐饮连锁或老年护理网络一样。
还有更多。除了这些HRMS和全球薪资功能之外，ADP还构建了一个员工体验平台、员工通讯系统和学习与发展系统。你只需输入像“我要结婚”这样的查询，系统就会显示一个页面，将任务和资源整合在一个地方。如果HR经理想要“发放奖金”，系统会询问哪个组织，显示人员名单，并允许经理定义奖金，而不必四处寻找菜单和面板。
下一代方法的亮点
由于该系统是在AI时代架构的，它从一开始就具有一些非常独特的功能。
首先，在灵活性方面，这是一个“以人为中心”的架构，而不是“以角色为中心”的架构。仅此一项功能就使所有这些特性成为可能。
其次，在可用性方面，该系统是我见过的最“AI驱动”的界面之一。虽然大多数HCM都在构建助手以加速交易流程，但Lyric HCM实际上会“学习”你正在尝试做的事情，并通过流程提示你。请记住，这些HCM系统非常复杂（Workday的“用户指南”有2500页），因此我们希望系统感觉易于接近而不是令人生畏。
正如您从此幻灯片中看到的，ADP还提供嵌入式基准以及提醒引擎。基准来自ADP的数据云，为公司提供最新的按职位和级别划分的薪资范围和其他指标（其他HCM平台没有这个功能）。提醒引擎用于Lyric HCM的入职和发展系统，提醒用户他们需要执行的任务或活动。
ADP Assist是该公司的生成式AI工具，允许你询问任何员工或团体、法律和税务问题以及工资或财务数据。它非常强大，我认为它可以与Joule媲美，成为HCM的会话界面。
第三，该系统为员工提供了一个新颖且易于使用的界面。系统不会向员工提供各种“中心”或“门户”来查找内容，而是足够智能地为员工提供它认为他们需要的内容。像更改家庭状况或地址、查看福利或薪酬等典型的HR事务都很简单。面向薪资或税务经理的基于角色的仪表板也经过了专门设计。任何HR专业人士都可以根据自己的需要自定义界面。
由于系统高度动态，用户可以设置智能报表和其他视图，以查找他们感兴趣的数据和组织单元。ADP还构建了一个管理人员发展工具（用于指导新晋升的主管发展），一个入职系统，以及许多用于绩效和目标管理的功能。
未来方向：ADP服务
当我们考虑ADP的平台时，我们必须记住，ADP不仅仅是一家云软件公司。公司的大部分收入来自服务：工资、PEO和围绕这些产品的许可费用。这意味着ADP的销售和服务组织非常以服务为中心，并且在HR的各个领域都经过了高度培训。（大多数HR软件销售团队并不是HR领域的专家。）
为了支持Lyric HCM，公司组建了一支全球服务团队，并结合了专门的客户成功经理，以确保每个客户都有一个个性化的、以成果为基础的实施计划。这意味着ADP Lyric HCM不仅仅是一个出色的平台，还是一群人帮助进行配置、利用、集成和长期规划。ADP正开始与集成商合作，但很可能会自己处理大多数客户实施。
对市场的影响
目前，Lyric HCM定位为面向美国总部的全球劳动力中型至大型公司的产品。这意味着Lyric HCM直接与UKG、Ceridian、Workday、Oracle、SAP以及像Darwinbox、HiBob（正在上移市场）、Lattice等供应商竞争。“支付”类公司（如Paychex、Paycor、Paycom）主要专注于小型公司，但随着它们的发展，它们可能也会成为竞争对手。
这并不意味着ADP能够满足每个客户的需求。这些平台需要多年才能成熟，每个供应商都有不同的行业和重点功能。目前，我相信ADP最有可能在零售、酒店、医疗保健和其他分散的小时工公司中取胜。鉴于ADP对中小型企业的关注，ADP需要时间才能接触到大型公司。
尽管如此，是时候改变HCM了。为灵活性而设计，并融合AI，ADP Lyric HCM展示了我们一直在寻找的未来。
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劳动市场发生了翻天覆地的变化：您真的做好准备了吗？
Josh Bersin的这篇文章讨论了劳动力市场的巨大变化，强调了从婴儿潮一代可预测的职业轨迹向当今工人多样化、经验驱动型职业道路的转变。文章强调了 "组合职业 "的出现、副业的兴起以及人们对工作适应个人目标和生活方式的期望越来越高。公司面临着职位空缺、人员流动率高以及工会影响力日益增强等挑战，这凸显了传统商业实践与现代劳动力期望之间的脱节。
文章提出了 "激活员工 "的概念，认为这对企业的适应至关重要，并建议企业向更具活力、扁平化和以团队为中心的组织结构转变。文章最后呼吁企业优先考虑授权、灵活性和增长，以便在新的劳动力市场上留住人才。
-以上内容仅限于Josh Bersin对美国和其他地区的劳动力市场的观察，仅供参考
以下是文章翻译：
劳动市场眼看着就变了。雇主们和人力资源部门必须保持高度警觉。 过去五十年间，婴儿潮一代曾经塑造了劳动力市场的面貌。而今日，一切都截然不同，这种转变影响到了我们每一个人。
我（Josh Bersin）生于1950年代，成长于一个中产阶级的生活水平稳步上升的世界。我父亲是科学家，母亲是艺术品销售，我和兄弟享受着不错的中产阶级生活。
我的生活经历了三个阶段：教育 | 工作 | 退休。我上大学，努力学习，成为了一名工程师，并找到了一份好工作。我的职业生涯走上了一条可预见的轨道。我曾在Exxon和IBM工作——这些公司为我提供了培训、发展机会和长远职业发展的可能。我遇到了很多杰出的人，了解到了工作的真谛，结婚并成家立室。
我的这一代人，婴儿潮一代，人数庞大。公司为我们这一代人建立了完整的人才培养系统——包括员工入职培训、职业发展、定期晋升、发展任务、领导力培养以及退休计划。我们如同系上了安全带，享受着这段旅程。
但时至今日，一切都变了。Fast forward to now: things are very different.
劳动市场如何发生变化 今天的工作人群（中位年龄33岁，1990年代初出生）进入了一个充满变数的世界工作。他们在经济繁荣期加入了公司，20多岁经历了疫情，生活在一个一切皆可网络化的时代。虽然我这一代人对雇主推崇备至，但如今的工作者能实时看到每一个公司的失误。他们期待老板赢得他们的尊重，否则他们会选择“默默离职”或寻找副业。
与我那个时代期望一生只为几家雇主工作不同，现在的人们构建了Lynda Gratton所描述的“投资组合式职业生涯”。超过三分之二的工作者拥有副业，他们的简历上满是各种项目、商业活动、爱好和专业兴趣。看看大多数表现出色的人的LinkedIn页面，你会发现它们更像是个人成长的旅程，与我们过去那种线性的职业路径大相径庭。
虽然这些变化是逐步发生的，但它们的终极影响深远：工作者的期望、需求和诉求已经发生了变化。企业一直在努力跟上这些变化的脚步。我们面临大量的职位空缺，几乎每个岗位都有高离职率，而且工会的数量也在增加。
企业应该怎么办？我们必须接受并理解，劳动市场已经彻底变革。
我们生活在一个员工可能活到100岁以上的时代。年轻员工推迟婚育，他们视职业生涯为一连串的经历。那种长期的、一成不变的职业生涯模式已经结束了：人们尝试新事物，跨行业转换，在我所称的“像素化”就业市场中寻找机会。
而不是盲目信赖雇主，现代员工带着高期待进入职场。年轻员工不希望“融入工作”，而是希望工作能够“融入他们的生活”（这通常被称为“职位定制”）。鉴于各行各业都面临人才短缺，这一趋势愈发显著。
虽然有经济学家认为就业市场将会放缓，雇主的影响力将随之增强，但我认为那个时代已经一去不复返了。生活不可能回到过去的模式。尽管人工智能技术不断发展，企业比以往任何时候都更依赖其人力资源。现在70%的工作是服务行业的（如医疗保健、零售、酒店业），员工确实是我们最宝贵的产品。
从这个角度看，企业和雇主存在于一个劳动力池中：是人们的需求和期待塑造了我们能做什么、应该做什么。人们对通货膨胀感到不安，担忧气候变化，期望CEO们行为端正，同时希望通过灵活的工作安排过上快乐的生活。
随着每年劳动力变得更加受教育和互联互通（美国拥有学位的劳动力比例从15年前的38%上升到了54%），人们在公司官方公告之前就已经了解到了财务结果或其他相关信息。
尽管这些趋势显而易见，许多公司却对此措手不及。去年，我与波音的首席人力资源官交谈时，他坦言这些问题早在几年前就已被员工指出。他们没有倾听，如今，他们面临着危机。这引出了“员工激活”的重要议题。
过去，决策由高层领导制定，员工执行。策略和想法自上而下传递。
而今天，推动公司增长所需的许多智慧正藏在一线员工身上。我们需要“激活员工”，直接聆听他们的声音。对某一系统或流程感到沮丧的商店、工厂或前台员工，正是应该向我们提出建议的人。老式的“走动式管理”必须重新回归 。
这并不意味着混乱、无架构管理或缺乏控制。成功的公司拥有清晰的使命、一系列战略性计划和预算，以确保人员负责任。但同时，它们赋予每个人成为领导者的权力，从下而上释放潜力 。
关键在于构建所谓的“动态组织”——一个扁平化、以团队为中心、紧密连接且高度负责的组织。我们的研究表明，只有7%的公司采取了这种模式：大多数公司仍旧层级森严、适应能力差。然而，变革即将来临，Delta、Marriott、Telstra、联合利华、诺华、希捷和拜耳等公司已经领略到了这一点。 （本周，拜耳的CEO宣布了向团队中心管理模式的重大转型，显著减少了“上司”的数量。）
动态组织擅长两件事：首先，它能适应变化，洞察新市场，并迅速响应变化。更重要的是，它赋予权力于员工，鼓励内部流动，并专注于通过精英制、技能和协作促进发展。
虽然这些理念并非新鲜事物，但迫切性不容忽视。员工渴望成长、灵活性和自主权——除非我们的奖励和发展体系进行改革，否则我们无法满足这些需求。
如今，超过70%的美国工作位于服务行业：医疗保健、零售、娱乐和运输。如果我们不赋予这些角色中的人以更多权力，我们的产品和服务质量将受到影响。
让我以此作为结语：我们正醒来于一个全新的劳动市场中。如果您不将重点放在授权、成长和员工激活上，人才将流向其他地方。
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大咖谈趋势：3400亿美元的企业学习的市场将迎来巨大变革
本文探讨了企业学习行业的演变，特别是人工智能如何引领这一行业的巨变。企业每年在员工培训和发展上的开支超过3400亿美元，从传统的课堂培训到在线学习，再到以技能为中心的学习，行业一直在不断发展。现在，人工智能预计将彻底改变公司的学习管理系统（LMS）和学习体验平台（LXP），通过个性化和动态生成内容来提高学习效率和效果。文章强调了适应这种变化的重要性，以及AI在企业培训和人才发展中的潜力。
作者：Josh Bersin
企业在员工培训和发展上的年支出超过3400亿美元，平均每名员工每年花费超过1500美元。这笔巨额开支支撑着一个全球产业，涉及数百家内容和技术公司，现正站在重新定义的风口浪尖。请允许我详细解释这一过程。
从电子学习到集体学习再到自主学习的演变
20世纪90年代末，随着互联网的崛起，以传统教室授课为主的培训产业发生了翻天覆地的变化。企业和内容提供者纷纷开发“电子学习”课程，试图在线复制面对面教学的体验。那是一个充满创新的时期，虽然今天看来有些过时，但它孕育了像Skillsoft（并购了众多竞争对手）、Cornerstone（同样并购了众多竞争对手）以及一大批传统的学习管理系统（LMS，例如Plateau、SumTotal、Learn.com、Pathlore等）公司，这些公司最终都被并购。
如今，LMS市场的规模已超过200亿美元，这一切几乎都是在线培训推动的结果。虽然这些系统可能看起来笨重，但它们对全球每家公司的交易和记录保持都至关重要。
当公司争相购买LMS系统——这是一个投资者非常关注的热门市场时，他们发现一个庞大的课程目录并不实用。因此，他们开始构建一套特征，我称之为“以人才为驱动的学习”，包括基于能力的学习、与职业角色一致的课程和职业发展路径系统。这些特征被添加到LMS中，使得这些系统不仅仅是教育工具，更像是“人力资源系统”，从而促使供应商扩展到更多的人才管理功能。
早期的开拓者Saba和Cornerstone开始推出绩效管理工具。回顾起来，这些尝试可能看起来有些简单，但当时它们代表了一个重大突破。突然之间，公司不再单独购买LMS系统，而是选择购买包含多个功能的“人才管理套件”，这迫使专注于LMS的供应商开始涉足招聘、目标管理乃至薪酬管理。他们可能没有意识到，放弃核心业务最终会导致他们被市场颠覆。
随着Facebook（2004年）、YouTube（2005年）和Twitter（2006年）的相继出现，内容世界发生了巨变。视频、文章和专家意见变得触手可及，那些笨重、以课程目录为导向的LMS系统显得格外难以使用。因此，随着公司寻求新的解决方案，原本投入巨资于人才管理的LMS市场开始显露老态。学习体验平台（LXP）市场随着Pathgather（2010年）、Degreed（2012年）、EdCast（2013年）的诞生而兴起，企业转向这一新兴领域投资。
2010年代初，整个行业的理念是尝试模仿Google，打造一个既具有Twitter式动态性又拥有YouTube式丰富内容的企业学习系统。传统的LMS和人才管理系统逐渐过时，供应商在缓慢的增长中寻求出路，最终合并为几家大型玩家。
随后，微学习的概念兴起。iPhone成为了视频播放平台（2008年），Instagram（2010年）、Snapchat（2011年）及后来的TikTok（2015年）向我们展示了短视频和“微学习”可以是多么的有趣。过长的两小时在线课程变得不受欢迎，因此LXP供应商开始扩展自己的产品线。随着公司将越来越多的内容投入到LXP中，我们意识到需要一种方法来寻找、精准定位并个性化所有这些学习材料。
此变化自然引发了内容市场的爆发。LinkedIn、Coursera、Udemy、OpenSesame、Go1等供应商决定开拓这个领域，推动了新材料的狂热消费。自那以后，内容市场继续繁荣发展，尽管仍然主要由小型玩家主导，但被更大的聚合商所整合，这些聚合商销售并分发多种品牌。
（顺便提一下，Workday在2016年收购了视频公司Mediacore，以抓住这波趋势。由于缺少核心LMS功能，他们花费数年时间将其发展成为一个完整的LMS。）
进入技能的世界。
你可能不会相信，但“技能记录系统”的概念最初出现在LXP领域，供应商如Degreed和EdCast建立了一个搜索术语数据库，并用“技能”一词标记内容。在消费者市场，我们能接收到成百上千的信号来推荐广告，但LXP供应商只有少数工程师，因此他们的“技能分类”相对简单。这个概念迅速走红，公司开始专注于构建基于“技能”的培训，随后是招聘和人才战略。
同时，L&D领域正处于创造性混乱之中。出现了如360 Learning、Fuse Universal、Kineo等数百家内容创作和分享系统的供应商，旨在帮助公司创作、分享视频内容，并按角色、技能或职能进行组织。这些并非严格意义上的LMS系统，但它们位于LMS前端，使员工能够轻松创建和消费动态内容。
这一时期，从2018年至今，成为L&D领域的热潮。市场充斥着各式各样的视频内容工具，同时像STRIVR和Talespin这样的先锋公司开始为虚拟现实（VR）构建工具和内容系统。自创内容平台、视频平台和VR平台正在满足重要需求，而LMS市场则变得更加固定、枯燥和无趣。（Talespin最近被Cornerstone收购。）
顺带一提，我仍然认为“能力学院平台”市场具有巨大潜力（这类平台提供综合的专业能力和小组学习功能，例如我们的Josh Bersin Academy）。Docebo、Learn-In、Nomadic、NovoEd和Intrepid等供应商仍在增长，但随着时间推移，这些系统可能被整合进人才市场。这一领域一直是行业的一个亮点。
作为分析师，我得诚实说，过去几年对我来说有些单调。我们帮助了数百家公司决定该选择哪种L&D系统，但通常我们发现这些组织有太多平台，内容分散杂乱，缺乏一致性的数据处理，以及在这一领域的过度投资。因此，这个静态期代表了过去3到5年的趋势，是企业整理过去十年购买历史的好机会。
世界突然再次发生变化。技能分类的理念迅速蔓延，同时新兴的人才智能系统，如Eightfold、Gloat、Fuel50等纷纷涌现。这些新兴系统使公司能够按技能寻找人才、根据技能推荐职位和机会，并按技能动态规划职业路径，再次与L&D领域发生碰撞，促使我们将所有内容“整合”进这些新平台中。
本周我刚与我最喜爱的L&D专家之一通话 ，他向我展示了他所在的大型制药公司如何将其LMS、LXP和人才市场融合成一个无缝、端到端的体系。他可能略微超前于当前趋势，但这正是事物发展的方向。
然而，故事还在继绀。又一场变革已经到来，这一次的影响力与YouTube、Instagram或iPhone相媲美，甚至更大。没错，就是AI。
AI，如许多人所预料，将彻底颠覆这个行业。正如我们在电子学习和人才管理时代所见证的那样，这意味着供应商生态将彻底改变。
AI如何改变一切
让我不夸大其词地告诉你。在这30年的故事中，有一点始终未变：企业培训关注的核心始终是内容。是的，我们希望内容更简短、更快速、能在手机上查看——但如果内容本身没有实用价值，不切实际，不易于消费，它就无法发挥作用。你们中有多少人为了得到学分而快速点击通过那些以页面为基础的合规课程，但实际上几乎没有注意内容？这正是我们面临的挑战。所有这些向视频、微学习、大规模开放在线课程（MOOCs）以及其他形式的转变，都是为了解决这个问题的尝试。
比如，假设企业学习系统能识别你是谁，你只需提出一个问题，它就能生成答案、一系列资源和一组动态学习对象供你消费。有时候，你可能只需快速获取答案即可。其他时候，你可能会深入研究内容。还有时，你可能会浏览整个课程，并花时间学习所需的知识。
假设这一切都是完全个性化的。这意味着你不会看到一个“标准课程”，而是根据你当前知识水平定制的特殊课程。
这就是AI即将带给我们的。而且，这已经在今天开始发生了。
不仅生成式AI能够回答问题和吸收内容（例如，Galileo™已经容纳了我们25年以上的每一项研究，包括视频、播客和文章），它还能生成视频、测试、测验甚至整个课程。它可以作为技术课程的教学助手，也可以作为领导力项目的教练或导师，并且能够进行语言转换。
AI能够根据你的身份动态生成内容，这意味着什么？
那么，LMS市场、LXP市场、VR学习市场以及所有内容提供商将如何呢？在未来几年，我们将见证一场巨大的行业洗牌。
供应商正在采取的行动
虽然我无法确切知道每个L&D供应商正在做什么，但可以肯定，变化正在迅速进行中。
Docebo Shape能够从文档中生成高效的互动式培训材料（Arist也能做到这点）。Uplimit构建了一个完整的L&D平台，采用AI智能体和课程中自动生成的内容。我们的合作伙伴Sana不仅能自动生成内容，还围绕AI核心建立了一个完整的LMS系统。Cornerstone通过收购Talespin，能够动态创建角色模拟和几乎可以无限配置的场景。快速增长的“精确技能”供应商Growthspace，可以根据1100种具体的商业技能，为你匹配一个“技能教练”，与你的具体目标对齐。
LMS市场不会消失，但正如人才智能系统正在逐渐取代应聘追踪系统（ATS）和人力资源管理系统（HRMS）一样，AI驱动的内容平台将逐步侵蚀LMS市场。我的制药公司朋友希望他的LXP能成为他们的“动态内容系统”，但坦白说，我不确定LXP供应商是否已经准备好迎接这个挑战。许多供应商，从LinkedIn到Microsoft，将不得不重新考虑他们如何成为“动态学习”系统，以及他们希望在其中扮演什么角色。
正如所有技术转变一样，通常情况下，从头开始构建的系统会超越旧有系统。对于Cornerstone或Docebo这样拥有数千客户的公司来说，当新技术出现时，他们不能简单地“替换”他们已经建立的系统。因此，新兴的AI驱动学习系统可能会由新的供应商推出，并随着这些公司的发展，开始取代和竞争现有的系统。
尽管看上去简单，学习技术实际上非常复杂。Workday几乎花了十年时间从Mediacore发展到一个相对健全的LMS，并且他们才刚刚开始尝试AI。因此，不要期望你现有的供应商能够一夜之间彻底改变。
但有一件事我可以确定：颠覆即将来临。就像Plateau、Saba和SumTotal在2000年代初期时“市场上最热门的供应商”一样，它们很快就成为了过时系统和收购目标，当市场变化时同样的情况也可能发生在今天。新兴供应商如Sana、Growthspace、Uplimit、Docebo、LMS365等将崭露头角。
尽管风险资本家通常对这个市场持谨慎态度，但往往是那些拥有最佳管理团队的公司最终胜出。大型供应商如LTG、Cornerstone和Skillsoft拥有充足的资金，因此随着市场的发展，任何事情都有可能发生。但对我来说，一件事是明确的：前方是一个巨大的增长周期。
AI的机会是真实的，而且极为巨大
想象一下我们公司中的遗留内容量。全球必然存在价值超过一万亿美元的 合规培训、销售培训、运营培训、安全培训和领导力发展内容。如果AI能够在大规模上“重新利用”和“再创造”这些内容，我们将看到这个巨大的市场向新系统转变，最终实现知识管理和学习的完美结合。
我来举一个简单的例子。我们的一位Galileo客户是一家拥有百年历史的大型航空航天公司，他们在工程、产品设计、航空和国防技术方面有着丰富的积累。他们构建了喷气引擎、导弹、核潜艇以及各种系统。对于一名新工程师，他们需要超过三年的时间来完成“入职培训”，因为需要掌握大量的知识产权、设计专长和系统操作。他们的资深工程师们都在逐渐退休！
他们在我们的帮助下，开始了一个以AI为中心的试点项目，把多年累积的内容放到一个新平台中，供年轻工程师使用。我相信，这将带来翻天覆地的变化。Galileo将协助处理管理层面的问题，而一个类似的AI助手将帮助工程师学习、寻找文档、观看视频并参加相关课程。传统的LMS和HRMS工具可能不会在这一过程中发挥重要作用。
考虑一下你的公司。你们囤积了多少内容、专业知识和旧有的培训资料？AI可以“释放”这些资源给你的员工，使其以前所未有的方式变得可用。这是一个激动人心的新时代，充满了即将到来的变革。
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专家专栏
大咖谈：Workday收购HiredScore的意义，这可能颠覆人力资源科技领域
Workday计划收购HiredScore，这是人力资源技术领域的一次重大变革。HiredScore是一家领先的基于AI的招聘匹配工具提供商，此举将大大增强Workday在人才智能和招聘方面的能力。这次收购预计将整合HiredScore的专长到Workday的系统中，显著改善其应聘者追踪系统（ATS）、技能云和整体人才智能产品。此战略性收购可能会重塑人力资源软件市场，迫使其他供应商加速他们的AI计划，可能激发一轮新的收购热潮。我们来看看大咖JoshBersin的看法：
本周，Workday宣布有意收购HiredScore，这是一家在招聘领域提供基于AI的匹配工具的领先企业（被称为“人才编排”）。虽然这次收购在财报电话会议中并未被详细讨论，但这对Workday来说无疑是一大利好，对整个人力资源技术市场也将产生广泛影响。
目前市场上正展开一场关于高性能基于AI的招聘工具的激烈竞争（市场估值达到301亿美元）。这个市场过去主要由应聘跟踪系统（ATS）主导，这些系统为各企业提供重要的成长技术支持。
现在，存在了超过25年的ATS市场正在经历一场由高性能AI工具推动的快速变革，这些工具帮助实现候选人的匹配、搜索、技能判断和人才寻找。随着AI工具变得普及，这些系统正变成装载着数十亿员工数据的大数据平台，利用复杂的AI模型帮助企业找到合适的人选、分配项目和安排短期工作。
多数ATS提供商（包括Workday）已经通过增强匹配功能逐渐拓展到这个领域。简历解析工具（一种读取简历并根据职位描述进行评分的软件）的初衷已发展为复杂的文本分析和基于AI的推断技术，这迫使ATS供应商进行更多投资。
随着ATS供应商提升他们的AI功能，一个以AI为先的新兴人才智能供应商领域开始显现。这些供应商，例如Eightfold、Gloat、Beamery、Phenom、Seekout、Skyhive、Retrain和Techwolf，他们正在创建以技能为中心的大数据平台，将人们与工作、临时职位和导师匹配起来。这些系统的功能远不止于评估匹配，它们能识别技能、探索相似技能、为人们规划职业道路、寻找导师等。它们实质上是基于向量数据库的开放式大数据AI平台，可用于许多企业应用，如职位结构设计、技能规划、内部流动、薪酬公平性分析等，它们在很多方面预示着人力资源技术的未来。
随着人才智能供应商的增长，他们开始推出挑战传统人力资本管理（HCM）系统的平台。例如，如果一个企业的所有员工、应聘者、前员工和潜在客户都在Eightfold、Phenom或Gloat中，那么Workday或SAP可能就只会被视为一个战术性的薪酬和工作流管理系统。（ServiceNow也意识到了这一点，并正在将人才智能集成进其工作流平台。）
直至目前，像Workday、Oracle和SAP这样的大型HCM供应商在构建这些新系统方面遇到了困难，主要是因为他们最初的架构并非基于AI。因此，他们通过如Workday Skills Cloud或SAP机会市场这样的产品吸引客户，但这些产品尚未完全成形。例如，我们已与多位Workday Skills Cloud的客户交流，他们认为它是一个重要的“技能记录系统”，但其真实的AI匹配和推理能力仍然有限。
随着HiredScore的加盟，这是一家备受尊敬的基于AI的匹配系统，拥有超过40名经验丰富的AI工程师在以色列。这些专家擅长于候选人匹配（这是一个颇具挑战性的问题），现在他们成为了Workday工程团队的一部分。我确信他们将继续发展HiredScore，同时也能显著提升Workday的整体人才智能服务，从而改善整个系统，包括Skills Cloud、Workday Learning、Workday Talent Marketplace等。
尽管招聘软件市场已经相当庞大，但内部职业发展工具、人才流动性、技能推断和企业学习的市场规模是其五倍。这次收购将极大加速Workday整个AI平台战略的发展。（就像2014年收购Identified一样，那是Workday Skills Cloud的起点。）
此举对市场的影响
这一行动可能会在几个重要方面改变人力资源软件市场。
首先，Workday的招聘客户将会非常满意。Workday的ATS系统现在拥有了一流的匹配和候选人评分解决方案。这不仅加强了Workday与大型ATS提供商的竞争力，也为Workday开辟了新的收入来源，因为他们可以将HiredScore销售给现有的4000多个Workday ATS客户。（类似于之前对员工体验的Peakon收购。）
其次，这迫使Workday的人才智能合作伙伴提高他们的竞争力。记得Apple收购了市场上最受欢迎的微气象应用Dark Sky吗？当它被整合进Apple的其他应用后，独立第三方天气应用的市场就消失了。Workday可能会限制其合作网络，防止HiredScore的竞争对手进入其生态系统。
第三，这促使HCM供应商加快AI的发展。由于HiredScore是如此备受推崇的产品（我们接触的每位客户都对它赞不绝口），它将迅速成为Workday演示和销售方案的一部分。Workday的HCM竞争对手将开始寻找同样成熟的AI供应商进行收购。这可能会触发一系列类似于2010年代中期的收购热潮。
最后，还有一个可能性，我认为这种情况很可能发生。为了不落后于Workday，人才智能供应商可能会扩展他们的ATS功能，决定提供一套完整解决方案。如果这种情况发生，我不会感到惊讶。
为什么基于AI的候选人匹配至关重要
这项技术为何如此重要？如果你曾尝试在Indeed或LinkedIn上进行招聘，你就会明白原因。候选人匹配技术的质量和可靠性是人才平台的核心。正如Google搜索如何颠覆了Yahoo、Excite和Inktomi一样，一个强大的下一代匹配工具能带来巨大的价值。它不仅加速了人才招聘过程，还促进了内部流动性、职业发展门户、技能发展，乃至于学习和薪酬体系的发展。
为什么会这样？因为“匹配”是一个复杂的问题。不像Google搜索只关注文本和流量，当你为一个职位寻找合适的人选时，你需要考虑许多复杂的因素。这个人拥有哪些技能和能力？他们持有什么样的证书或认证？他们与谁有联系？他们适应工作、角色和公司的可能性有多大？他们的行业经验会带来哪些影响？他们熟悉哪些工具和技术？
情况更加复杂。例如，基于Eightfold建立的Heidrick Navigator平台使用AI来评估管理和领导技能，判断一个人的“结果推动能力”等。这种AI应用对于我们在商业中做出的许多重要决策至关重要。
这就是人才智能领域快速增长的原因。到目前为止，LinkedIn上已有超过1,800名担任“人才智能”相关职位的总监或VP，这个数字比一年前增长了近六倍。
Workday能否在这个新兴领域取得领先？目前尚难以断定，但赛局已经开始，各方都在紧锣密鼓地准备。这次交易为参与者排定了位置，似乎预示着将会带来一场大变革。
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专家专栏
Josh Bersin谈：DEI 2024年将会消亡吗？
2024年对于多样性、公平性和包容性（DEI）项目来说是充满挑战的一年，特别是在Claudine Gay从哈佛大学辞职后，DEI项目遭受了前所未有的攻击。尽管DEI项目面临着来自“反觉醒”评论员的批评和法律挑战，但它们在商业中的价值不容忽视。DEI不仅有助于扩大招聘池，深化领导力管道，吸引多元化的客户和市场，还能促进供应链的可持续性和员工的增长、保留和参与。尽管当前对DEI的批评声音不断，但企业领导者不太可能让这些投资消失。该文章强调，是时候让DEI原则渗透到所有业务单元，而不仅仅是人力资源部门，高级领导者必须对这一问题负责。
对于那些致力于多样性、公平与包容（DEI）领域的人士来说，2024年的开端无疑充满挑战。近期，DEI项目遭到了前所未有的集中攻击，包括一些“反觉醒”评论员和公众人物对其价值、意义乃至存在的质疑。
特别是随着Claudine Gay从哈佛大学的辞职，这种攻击愈发激烈。尽管她的辞职表面上与剽窃事件有关，但不难察觉，她作为DEI领域的领军人物，这一身份似乎也是辞职呼声高涨的一个重要因素。
这意味着，DEI正面临着前所未有的挑战。尽管高效的DEI项目能够为雇主和雇员带来众多益处，但人们仍担忧2024年可能成为DEI逐渐淡出视野的一年。这种情况发生的可能性有多大？如果真的发生，又会产生何种影响？
DEI与文化战争
近年来，无论是在美国还是全球其他大多数国家，你可能都会听说过“文化战争”。这场战争源于对机构的信任下降、不平等现象的加剧以及技术的广泛传播，涉及到试图强加自己意识形态的社会对立群体。
从学校课程内容、体育赛事中的下跪行为，到对“女性”定义的争议、以及工作场所中的代表性指控等，无一不被卷入这场文化战争。而DEI，在这场战争中虽不愿意却占据了核心位置。
人们普遍认为DEI项目倾向于“觉醒”，过分强调种族和性别因素，而忽视了成就和能力。2023年8月，一位律师成功对一家支持黑人创业者的风险投资公司提起诉讼。类似的诉讼也针对那些实施多样性招聘、奖学金和实习计划的公司提起。
Claudine Gay的辞职再次引发了对DEI项目的广泛讨论。保守派脱口秀主持人和作家Josh Hammer在社交媒体平台X上表示，击败Gay博士是“为文明理智而战的一大胜利”。保守派评论员Liz Wheeler称之为“对DEI、觉醒主义、反犹太主义及大学精英主义的沉重打击”，而保守派活动家Christopher Rufo则称这是“DEI在美国机构中走向终结的开始”。
如此一致的批评和贬低无疑对DEI项目造成了重创。根据劳动力市场分析公司Lightcast的数据显示，尽管经济蓬勃发展，但美国DEI相关职位的招聘量同比下降了48%。显然，DEI正面临严峻挑战。
当提到公司裁员时，DEI相关职位往往是裁减名单上的重点。我最近听到一个播客，四位知名风险投资家中有三位认为“取消DEI项目”是他们的首要任务。
DEI的价值
面对如此批评，人们或许会误以为DEI项目对人力资源和更广泛的商业活动没有任何价值。然而，实际上，许多公司对DEI项目的投资极具价值，几乎每个案例都能证明这一点。
我们在2022年和2023年的《提升公平研究》中发现，公司出于实际原因关注多样性和包容性，这包括：
包容性招聘策略扩大了招聘范围。
包容性领导力策略深化了领导力储备。
包容性管理方式吸引了多元化的客户和市场。
包容性董事会推动了市场增长和领导地位（这一点已通过统计数据得到证明）。
包容性供应链项目提升了供应链的可持续性。
包容性文化促进了员工的增长、留存和参与。
组织之所以优先考虑DEI项目，并非仅仅因为“觉醒”，或者作为勾选式行动。他们这样做是因为DEI确实带来了实际和有形的商业利益。例如，Workday这样的HR技术公司在市场上备受尊敬，它不仅在内部推广DEI，在其产品中也体现了这一点，多年来一直超越竞争对手的增长和表现。它们的产品VIBE，一个专门设计的分析系统，展示了交叉性，帮助公司设定目标，找出领导力、招聘、薪酬和职业发展中的不平等。
然而，一些律所提出这类计划可能违法——这是否成立呢？
DEI的合法性
面对这一问题，我们不得不考虑到复杂且广泛的薪酬公平问题。直到最近几年，大多数公司在个性化支付薪酬方面并未遇到太大问题。Josh Bersin Company去年对全球的领导力、继承计划和薪酬计划进行了研究，发现在许多大公司中，薪酬存在巨大差异，且大多没有明显的统计相关性。
这个问题被称作“薪酬公平”。当涉及到性别、年龄、种族、国籍等非绩效因素时，大多数公司都存在问题。那么，分析基于种族或国籍的薪酬差异并加以解决，这会被认为是非法的吗？
DEI的未来
DEI无疑是一个复杂的议题，许多组织对于采取何种措施感到不确定。尽管面临当前的批评浪潮，但近年来对DEI策略的巨大投资表明，商业领袖们不太可能让这一切付诸东流。
尽管存在反觉醒运动、政治辩论，以及哈佛、宾夕法尼亚大学等教育机构在这些议题上的模糊立场，但商界不会因此而停滞不前。平权行动的初衷不是为了歧视，而是为了减少歧视。例如，在加州大学，自从1995年停止实施平权行动以来，研究发现非洲裔美国人STEM专业毕业生的收入显著下降。因此，可以说这些措施确实产生了积极的影响。
DEI不会消亡——它对此太重要了。然而，现在是时候取消人力资源部门中的“DEI警察”，转而专注于在所有业务单元中嵌入包容性、公平薪酬和开放性讨论的原则。高级领导层必须对这一议题负起责任来。
回顾21世纪初，许多公司聘请首席数字官来推动数字技术的实施、创意和战略。随着数字工具成为常态，这一角色逐渐消失。我们可能正处于一个新的时期，首席多样性官的角色也在发生变化：不再是从中心团队推动议程，而是引导公司在每一个业务领域都拥抱包容性和多样性。
通过我们在这个话题上的每次采访，我们都能看到各种DEI策略的积极故事。每个成功的公司都将DEI视为一项业务策略，而非仅仅是人力资源策略。虽然以HR为中心的DEI投资正在减少，但这更像是它们向业务领域的转移，这正是它们应有的归属。
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专家专栏
大咖谈：SAP SuccessFactors 人工智能战略
Josh Bersin 写了一篇文章介绍SAP的SuccessFactors通过其创新的AI策略正在彻底改变人力资本管理（HCM）领域。文章探讨了AI在增强招聘、学习、员工服务等各种人才流程中的变革作用。SAP在SuccessFactors的多个模块中推进其AI应用，重点关注实用、高价值的解决方案。Joule，一个为SAP应用专门设计的AI工具，是该策略的核心。文章还讨论了SAP在AI领域的方法，涵盖生成性AI、会话AI和深度学习AI。它强调了AI逐渐融入功能发布中，提升HR技术栈的整体用户体验。文章最后肯定了SAP在HR技术集成AI方面的领导地位。
以下是文章内容，AI翻译，仅供参考：
本周，Josh Bersin与 SAP / SuccessFactors 架构团队进行了深入的简报，深入了解了公司的人工智能长期战略。我离开时留下了深刻的印象，并开始理解人工智能如何不会“取代”HCM 平台，而是以一种非常重要的方式“改变它”。
人工智能在 HCM 中的应用有很多“表面”。人工智能可以协助采购、招聘、学习、继任和大多数人才流程。人工智能可以增强内容开发、员工沟通、案例管理和员工服务。作为分析引擎，人工智能可以极大地增强薪酬公平分析、绩效管理分配、领导力评估等。
对于像 SuccessFactors 这样的全球 HCM 供应商来说，机会空间很大。目前，该公司并没有考虑核心人力资源的架构替代品，而是专注于务实、高价值的用例，这些用例可以立即使 SuccessFactors 变得更有用、更高效、更有价值。
目前，该公司 在 SAP SuccessFactors 模块中拥有大约十个主要的 AI 用例系列，每个用例系列都有一个多场景功能路线图。其中包括智能职位描述、推荐的学习和职业、人才流动和人才市场、技能和能力推断和分析、员工政策和沟通，以及员工服务、员工交易、福利和核心人力资源中的用例。（智能职位描述和面试问题已上线。）
当我查看整个路线图（其细节仍然保密）时，我对 SAP 的务实和成熟感到震惊。由于该公司在几乎每个行业的数百个人才流程中都拥有深厚的领域专业知识，因此该团队显然正在尽可能地“应用人工智能”。他们并没有做出使用 OpenAI、Microsoft Azure 服务、IBM 或其他技术堆栈的单一架构决策，而是为每个用例找到合适的法学硕士，并针对其目的进行了优化。
例如，最大的用例之一是语言翻译。 。该团队有数百个界面和对话需要翻译，因此他们找到了为此目的优化的特定法学硕士。是的，SAP 正在与 Microsoft 合作开发 Copilot，但他们也在构建自己的副驾驶，称为 Joule。
Joule（“焦耳”就像一瓦特的能量）是为所有 SAP 应用程序精心设计的 Copilot。该团队已经开发了 30 多个用例（交易或旅程），其中许多将在 2024 年 1 月推出。它是在 IBM 的一些支持下开发的，它允许公司使用 Joule 进行目标管理、人力资源政策、工作变动、打卡/外出、请假等事务。想象一下使用聊天机器人开发、管理和审查您的目标：SAP 即将推出它。
SuccessFactors 将其人工智能项目分为三种类型：生成式人工智能、对话式人工智能和深度学习人工智能。在众多功能中，这意味着SuccessFactors客户将获得各种工具，如写作助手、申请人筛选、职业对话、学习导师，以及人才情报功能，如职业探索、人才市场和高级学习建议。SuccessFactors 也非常注重人才情报。
客户将通过“功能发布”来了解这项技术。换句话说，客户不会尝试将人工智能作为一个全新的平台进行营销，而是会看到应用程序的所有领域都出现了许多高级功能。
随着公司构建 Joule（系统中的核心新功能），该范式被分为三种类型的工作流程： 信息模式（查找和显示信息，例如查看您的福利或假期余额）、导航模式（导航用户）通过带有卡片和提示的业务流程，例如创建或查找职业道路）和事务模式（直接执行事务，无需进入应用程序模块，例如输入费用报告或开设新职位）。
由于 Joule 是一款对话式应用程序，它不仅可以回答问题，还可以引导用户完成工作流程以简化工作流程。SAP 明白这是一个巨大的范式转变，从“填写表格”转变为“告诉系统您想要做什么”。上周我与一家全球科技公司的人力资源技术主管讨论了这个问题，他告诉我，由于为员工使用智能代理，他们的呼叫中心查询量已经减少了 30%。唐娜·莫里斯 (Donna Morris) 也分享了沃尔玛员工助理的类似甚至更好的结果。
Joule 适用于所有 SAP 产品，并且还存储历史记录。因此，当您在工作中执行不同的操作时，系统会记住您最后执行的操作，从而使其变得越来越易于使用。例如，如果您想给员工奖金，您可能需要在 CRM 中查看员工的销售业绩，将该数据放入奖金文档中，然后将其发送以供审批。如果您不是使用 CRM 的专家，Joule 会帮您找出您的需求。
其底层架构称为SAP Business AI。SAP Business AI 是各种 LLM 和 AI 服务，能够为系统的不同部分提供不同的功能。这意味着 Joule 本质上是一个“开放系统”，它也可以访问其他交易信息。想象一下，如果您将 Joule 连接到公司的银行系统：员工可以使用 SuccessFactors 查看或管理他们的财务账户，查看他们的奖金何时到达支票簿等。（这不是 SAP 计划做的事情；尚未宣布，我'我只是想象了很多选择。）
这种开放式架构很重要。当公司构建自己的 Copilot 和人工智能代理（如 Galileo）时，他们将希望与 SAP 和 SuccessFactors 进行交互、共享数据并连接。这种“开放 API”流程是 Joule 战略的一部分，因此在某些方面 Joule 可以在这个更大的空间中发挥作用。
竞争即将来临
虽然没有其他 HCM 供应商宣布过这种深度水平，但您可以打赌，未来还会有更多深度。 Workday几个月前推出了其高层战略，微软已经推出了与 HCM 和 CRM 产品集成的Microsoft Dynamics 365 Copilot 。这只是冰山一角：每个人力资源技术提供商都在尽快添加 Gen AI 功能。
但 SAP 作为最大的供应商，显然保持着领先地位。他们的战略是综合的、全面的，并且注重务实的需求。
未来还有很多
当 OpenAI 去年秋天进入市场时，我们几乎无法想象人工智能会走向何方。 现在，感谢 SAP 等供应商，我们将看到人工智能功能、对话界面和令人惊叹的生产力工具出现在我们的日常生活中。
这是一个令人兴奋的新世界，我很高兴看到 SAP 引领潮流。
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Josh Bersin：人工智能实施越来越像传统IT项目
Josh Bersin的文章《人工智能实施越来越像传统IT项目》深入探讨了企业中人工智能项目的实施情况。文章指出，尽管人工智能具有其独特性，但在实施过程中，它越来越多地展现出与传统IT项目相似的特点。这些相似性包括对数据管理的重视、安全性和访问管理的必要性、及时的工程响应和系统监控等。文章还强调了供应商筛选的重要性，以及变更管理、培训和组织设计在实施人工智能项目时的关键作用。这种趋势反映出人工智能已成为企业IT策略的核心部分，需要企业在实施和整合人工智能应用时，采用适应性强的传统IT策略，以提高运营效率和组织改进。
我们一起来看看原文：
随着我们越来越多地了解人工智能的企业实施，我对它们每天都感觉更像传统 IT 项目感到震惊。
是的，生成式人工智能系统有许多特殊的特征：它们是智能的，我们需要训练它们，并且它们对用户具有根本性的变革性影响。而且后端处理成本很高。
但尽管谈论先进的模型和逼真的行为，这些项目也有传统的一面。我已经与十几家大公司讨论了他们的各种人工智能策略，我想鼓励买家考虑基础知识。
发现 1：企业人工智能项目都与数据有关。
与新 ERP 系统、薪资系统、招聘或学习平台的实施不同，AI 平台完全依赖于数据。无论您购买什么产品（像 Galileo™ 这样的智能代理、Eightfold 这样的智能招聘系统，或者提供销售的人工智能支持平台生产力），成功取决于您的数据策略。如果您的企业数据一团糟，人工智能将无法突然理解它。
本周我读到了一篇关于 微软 Copilot 宣扬选举谎言和阴谋论的报道。虽然我无法判断这种情况有多普遍，但它只是指出“您拥有人工智能系统的数据质量、培训和数据安全”。
例如，沃尔玛的我的员工人工智能助理已经证明，在处理员工有关福利的查询方面，其准确度提高了 2-3 倍。但为了做到这一点，该公司利用了令人惊叹的 IT 架构，将所有员工信息整合到一个个人资料中，经过多年开发的移动体验，以及强大的全球安全架构。
我们的客户之一是一家大型国防承包商，正在探索使用人工智能来彻底改变其庞大的知识管理环境。虽然我们知道 Gen AI 可以在这里增加巨大的价值，但最大的问题是“我们应该加载哪些数据”以及我们如何分割数据以便正确的人访问正确的信息？他们现在正在研究那个项目。
在设计 Galileo 的过程中，我们花了近一年的时间梳理 25 年来积累的信息，以构建一个能够提供有意义答案的语料库。幸运的是，我们从一开始就专注于数据管理，但如果我们没有可靠的数据架构（具有一致的元数据和信息类型），该项目将会很困难。
因此，这些项目的核心是一个了解数据源、元数据和数据集成工具的数据管理团队。一旦新的人工智能系统开始工作，我们就必须定期对其进行训练、更新并消除偏见和错误。
发现 2：企业人工智能项目需要重点关注安全和访问管理。
假设您找到了一个可以为您的员工提供突破性解决方案的工具、平台或应用程序。它可以是销售自动化系统、人工智能驱动的招聘系统或帮助呼叫中心代理处理问题的人工智能应用程序。
谁可以访问什么？如何对语料库进行“分层”以确保合适的人看到他们需要的内容？这种练习与我们在 20 世纪 80 年代在 IBM 所做的事情是一样的，当时我们实现了这个复杂但极其重要的系统，称为 RACF。我讨厌宣扬自己的年龄，但 RACF 设计者在很多年前就思考过数据安全和访问管理的这些问题。
人工智能系统需要一套类似的工具，并且由于法学硕士倾向于将所有内容“整合和聚合”到模型中，因此我们可能需要针对不同用户的多个模型。
就人力资源而言，如果使用Eightfold、Seekout或Gloat建立一个人才情报数据库，其中包括职位名称、技能、级别以及有关证书和工作历史的详细信息，然后我们决定添加“薪水”……哎呀……好吧突然间我们遇到了数据隐私问题。
我刚刚完成了与 SAP-SuccessFactors 的人工智能架构的深入讨论，您看到的是一组开发用于在 Joule（SAP 的副驾驶）中针对各种用例运行的“迷你人工智能应用程序”。 SAP 花费数年时间构建工作流程、访问模式和不同级别的用户安全性。他们设计的系统是为了安全地处理机密数据。
还要记住，像 ChatGPT 这样的访问互联网的工具可能会以有害的方式导入或泄漏数据。用户可能会无意中使用Gen AI工具创建不可接受的内容、危险的通信以及引发其他“越狱”行为。
在您的人才情报战略中，您将如何管理工资数据和其他私人信息？如果法学硕士使用这些数据进行分析，我们必须确保只有适当的用户才能看到它。
发现 3：企业人工智能项目需要关注“快速工程”和系统监控。
在典型的 IT 项目中，我们花费大量时间在用户体验上。我们在 UI 设计师、艺术家和工匠的帮助下设计门户、屏幕、移动应用程序和体验。但在 Gen AI 系统中，我们希望用户“告诉我们他们在寻找什么”。我们如何培训或支持用户更好地提示系统？
如果您曾经尝试过使用 Paypal 这样的公司的支持聊天机器人，您就会知道这有多困难。我花了几周的时间试图让 Paypal 的机器人告诉我如何关闭我的帐户，但它从来没有给我正确的答案。 （最终我想通了，尽管我仍然从已经去世的承包商那里收到发票！）
这些问题我们必须要思考。在我们的案例中，我们构建了一个“提示库”和一系列工作流程，以帮助人力资源专业人员充分利用伽利略，使系统易于使用。 Paradox、Visier (Vee) 和 SAP 等供应商正在构建复杂的工作流程，让用户提出一个简单的问题（“管道的第 3 阶段有哪些候选人”）并获得格式良好的答案。
如果您向招聘机器人询问诸如“谁是该职位的最佳候选人”之类的问题并将其插入 ATS，它会给您一个好的答案吗？老实说，我不确定 - 所以供应商（或你）必须训练它并构建工作流程来预测用户会问什么。
这意味着我们将监控这些系统，查看不起作用的交互，并不断调整它们以使其变得更好。
几年前，我采访了星展银行（新加坡数字银行）的数字化转型副总裁，星展银行是世界上最先进的数字银行之一。他告诉我，他们组建了一个完整的团队来监视网站上的每次点击，这样他们就可以不断移动按钮，简化界面，并使信息更容易查找。我们需要对人工智能做同样的事情，因为我们无法真正预测人们会问什么问题。
发现 4：供应商需要接受审查。
下一个“传统 IT”主题将是供应商的审查。如果我是一家大型银行或保险公司，并且我正在寻找先进的人工智能系统，我会详细审查供应商的声誉和经验。仅仅因为像 OpenAI 这样的公司已经建立了出色的法学硕士，并不意味着他们作为供应商有能力满足您的需求。
供应商是否拥有您所需的资源、专业知识和企业功能集？我最近和中东的一家大型企业进行了交谈，该企业在沙特阿拉伯、迪拜等该地区的其他国家都有重要的设施。他们现在和将来都不会让用户信息、查询或生成的数据离开其管辖范围。您选择的供应商有能力满足此要求吗？小型人工智能供应商将努力解决这些问题，导致IT部门以新的方式进行风险评估。
还出现了专门从事“偏见检测”或人工智能系统测试的顾问。大公司可以自己做到这一点，但我预计随着时间的推移，将会有咨询公司帮助您评估这些系统的准确性和质量。如果系统是根据您的数据进行训练的，您的测试情况如何？在许多情况下，供应商提供的人工智能使用来自外部世界的数据：它使用什么数据以及它对您的应用程序来说有多安全？
发现 5：变革管理、培训和组织设计至关重要。
最后，与所有技术项目一样，我们必须考虑变革管理和沟通。这个系统的设计目的是什么？它将如何影响你的工作？如果答案不明确或不正确怎么办？所有这些问题都很重要。
需要进行用户培训。我们的经验表明，用户很快就会采用这些系统，但他们可能不明白如何提出问题或如何解释答案。您可能需要创建提示库（如 Galileo）或交互式对话旅程。然后提供支持，以便用户可以解决错误、不清楚或不一致的答案。
最重要的是，存在角色和组织设计的问题。假设我们提供一个智能系统，让销售人员快速找到产品问题、定价和客户历史记录的答案。销售运营的新角色是什么？我们是否有人员来更新和维护数据的质量？我们是否应该因此重组我们的销售团队？
我们已经发现，伽利略确实打破了人力资源领域的障碍，例如，向业务合作伙伴或人力资源领导者展示如何处理可能属于他人领域的问题。这些都是美妙的结果，应该鼓励领导者重新思考如何定义角色。
在我们公司，当我们使用人工智能进行研究时，我看到我们的研究团队在更高的水平上运作。人们正在共享信息，更快地分析跨领域信息，并高速利用采访和外部数据。他们写文章的速度更快，现在可以将材料翻译成多种语言。
我们的会员支持和咨询团队经常依赖分析师的专业知识，很快就会成为顾问。当我们向客户发布伽利略时，问题和询问的程度将变得更加复杂。
这个过程将发生在每个销售组织、客户服务组织、工程团队、财务和人力资源团队中。想象一下人们会问的“新问题”。
底线：企业 AI 系统成为 IT 项目
归根结底，人工智能技术革命将需要大量传统 IT 实践。虽然人工智能应用程序具有突破性的强大功能，但实施问题比您想象的更为传统。
我永远不会忘记我在 Sybase 期间实施 Siebel 的失败经历。该公司很喜欢这个平台，买下了它，并强迫我们使用它。然而，该公司从未告诉我们他们为什么购买它，解释如何使用它，或建立工作流程和工作角色以将其嵌入公司。仅仅一年后，Sybase 在销售组织简单拒绝后就抛弃了该系统。没有人希望人工智能这样重要的东西能得到这样的结果。
当你学习并更加迷恋人工智能的力量时，我鼓励你思考你曾经参与过的其他技术项目。是时候超越炒作和兴奋，思考现实世界的成功了。
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专家专栏
大咖谈：2024的AI正在以比预想更快的速度改变企业学习
在受人工智能影响的所有领域中，最大的变革或许发生在企业学习领域。经过一年的实验，现在很明显人工智能将彻底改变这个领域。
让我们讨论一下 L&D 到底是什么。企业培训无处不在，这就是为什么它是一个价值 3400亿美元的市场。工作中发生的一切（从入职到填写费用账户再到复杂的操作程序）在某种程度上都需要培训。即使在经济衰退期间，企业在 L&D 上的支出仍稳定在人均 1200-1500 美元。
然而，正如研发专业人士所知，这个问题非常复杂。有数百种培训平台、工具、内容库和方法。我估计 L&D 技术空间的规模超过 140 亿美元，这甚至不包括搜索引擎、知识管理工具以及 Zoom、Teams 和 Webex 等平台等系统。多年来，我们经历了许多演变：电子学习、混合学习、微型学习，以及现在的工作流程中的学习。
生成式人工智能即将永远改变这一切。
考虑一下我们面临的问题。企业培训并不是真正的教学，而是创造一个学习的环境。传统的教学设计以教师为主导，以过程为中心，但在工作中常常表现不佳。人们通过多种方式学习，通常没有老师，他们寻找参考资料，复制别人正在做的事情，并依靠经理、同事和专家的帮助。因此，必须扩展传统的教学设计模型，以帮助人们学习他们需要的东西。
生成式 AI 登场，这是一种旨在合成信息的技术。 Galileo™ 等生成式人工智能工具可以以传统教学设计师无法做到的方式理解、整合、重组和传递大型语料库中的信息。这种人工智能驱动的学习方法不仅效率更高，而且效果更好，能够在工作流程中进行学习。用户可以提出任何他们想要的问题，并获得与其需求相关的答案。
早期，在工作流程中学习意味着搜索信息并希望找到相关的东西。这个过程非常耗时，而且常常没有结果。生成式人工智能通过其神经网络的魔力，现在已经准备好解决这些问题，就像 L&D 的瑞士军刀一样。
这是一个简单的例子。我问 Galileo™（该软件经过 25 年的研究和案例研究提供支持），“我该如何应对总是迟到的员工？请给我一个叙述来帮助我？”它没有带我去参加管理课程或给我看一堆视频，而是简单地回答了问题。这种类型的互动是企业学习的大部分内容。
让我总结一下 AI 在 L&D 中的四个主要用例：
生成内容：人工智能可以显着减少内容创建所需的时间和复杂性。例如，移动学习工具Arist拥有AI生成功能Sidekick，可以将综合的操作信息转化为一系列的教学活动。这个过程可能需要几周甚至几个月的时间，现在可以在几天甚至几小时内完成。其他工具，例如 Sana、Docebo Shape 和 user-focused learning platform 360 Learning 同样令人兴奋。
个性化学习者体验：人工智能可以帮助根据个人需求定制学习路径，改进根据工作角色分配学习路径的传统模型。人工智能可以理解内容的细节，并使用该信息来个性化学习体验。这种方法比杂乱的学习体验平台（LXP）有效得多，因为后者通常无法真正理解内容的细节。
Uplimit 是一家致力于构建 AI 平台以帮助教授 AI 的初创公司，正在使用其Cobot 以及其他工具，为技术专业人员学习人工智能提供个性化指导和提示。 Cornerstone 的新 AI 结构按技能推荐课程，Sana 平台将 Galileo 等工具与学习连接起来，而新的 AI- SuccessFactors 中的功能还为用户提供了基于角色和活动的有组织的学习视图。
识别和发展技能：人工智能可以帮助识别内容中的技能并推断个人的技能。这有助于提供正确的培训并确定其有效性。虽然许多公司正在制定高级技能分类策略，但真正的价值在于可以通过人工智能识别和开发的细粒度、特定领域的技能。Eightfold, Gloat,和SeekOut，可以推断员工技能并立即推荐学习解决方案。
用知识工具取代培训：人工智能在学习与发展中最具颠覆性的用例也许是完全取代某些类型培训的潜力。人工智能可以创建提供信息和解决问题的智能代理或聊天机器人，从而可能消除对某些类型培训的需求。这种方法不仅效率更高，而且效果更好，因为它可以在个人需要时为他们提供所需的信息。
沃尔玛今天正在实施这一举措， LinkedIn Learning 正在向 Gen AI 搜索开放其软技能内容，很快 Microsoft Copilot 将通过 Viva Learning 找到培训。
这里有一个重要的“陷阱”：我们必须教会自己（和员工）如何“提示”这些系统。我确信我们的人工智能工具将很快变得更加智能、更具对话性，但到 2024 年，我们将花费大量时间教用户如何提示人工智能系统为我们提供我们想要的答案。
这里潜力巨大
在我作为分析师的这些年里，我从未见过一种技术具有如此大的潜力。人工智能将彻底改变学习与发展领域，重塑我们的工作方式，以便学习与发展专业人员可以花时间为企业提供咨询。
L&D 的未来已经到来，而这一切都由人工智能驱动。
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