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【FESCO】“云办公” 情形下未按要求回复工作信息，算违反劳动纪律吗？
律动讲堂——法律案例解析栏目专注于劳动法领域经典案例分析与解读，将为您带来最新动态分享，探讨企业与劳动者权益息息相关的法律问题。通过案例分析帮助您识别潜在的法律风险，提前制定应对策略，为您提供实用的法律知识，助力企业与劳动者对劳动法的理解和应用能力，构建和谐的劳动关系。
案例简介
“云办公”等居家办公情形下，劳动者仍应自觉遵守劳动纪律——科技公司诉杨某劳动争议案：
杨某系A公司员工，2020年初A公司安排全体员工居家办公，并要求员工通过即时通讯办公软件沟通工作。
杨某的主管领导分别于2020年2月、3月、4月在工作时间多次通过该办公软件与杨某沟通工作，杨某均未回复，2020年4月13日A公司在工作时间再次通过该办公软件向杨某安排工作，杨某超过6小时未予回应，A公司于当日向杨某做出第1次书面警告，要求杨某改正，并强调居家办公工作纪律，要求其在工作时间应当保证在办公软件中即时回复公司信息，超过规定时间视为旷工，书面警告超过2次将予以辞退。
后杨某在4月14日、4月16日在工作时间内均出现超过3小时未回复其直属领导工作信息的情况，A公司于4月14日、4月17日连续发出2次书面警告。4月22日杨某又一次在工作时间内超过3小时未回复其直属领导工作信息，A公司以杨某“不服从公司管理，严重违反劳动纪律”为由做出书面解除劳动合同通知。
杨某以要求A公司支付违法解除劳动合同赔偿金为由申请劳动仲裁，仲裁裁决认定A公司违法解除劳动合同，A公司不服，诉至法院。
争议焦点
1、杨某在居家办公期间，未按要求在合理期间内回复科技公司工作沟通信息是否构成违反劳动纪律？
2、规章制度、劳动合同均未明确约定的情况下，用人单位以劳动者严重违反居家办公纪律为由解除劳动合同是否合法？
判决结果
法院经审理后认为，劳动者应完成劳动任务，遵守劳动纪律和职业道德。该规定是对劳动者的基本要求，即便在规章制度未作出明确规定、劳动合同亦未明确约定的情形下，如劳动者存在严重违反劳动纪律或职业道德的行为，用人单位可依上述规定与劳动者解除劳动合同。杨某在居家办公期间，连续数月、多次、长时间不回应A公司的工作要求，违反了劳动者基本的劳动义务；在多次警告之后，仍然不能勤勉履行职责。杨某行为已经严重违背职业道德，严重违反劳动纪律，使得A公司与其建立劳动关系的目的落空，A公司与其解除劳动关系，合理合法。因此，法院判令A公司无需向杨某支付违法解除劳动合同赔偿金。
案例评析
随着现代科技进步与用工管理形式的日益多样化，部分用人单位对劳动者的用工管理形式从“线下”变为“线上”，但规章制度未跟上用工管理形式的变化。“云办公”模式下，劳动者仍应遵守劳动纪律及职业道德。本案争议指向规章制度未明确规定的情况下，居家办公期间劳动纪律标准的认定，劳动者存在何种情形可以认定为“严重违反劳动纪律”，触发用人单位解除权。关于劳动纪律和职业道德的外延，并无统一标准。但通常认为，劳动纪律是劳动者在劳动过程中必须遵守的劳动规则和秩序，职业道德则体现为观念、习惯、信念等。对劳动者而言，遵守合理合法的劳动纪律有利于自己从用人单位发展中获益；对用人单位而言，确保劳动纪律的合理合法也有利于留住人才并获得发展。
司法实践中，就劳动者是否严重违反劳动纪律和职业道德，需要综合考虑以下因素：一是该劳动纪律和职业道德的标准是否符合社会普遍认同的价值观；二是劳动者主观上是否存在严重过错甚至故意；三是劳动者的相关作为或不作为对用人单位生产经营及管理方面的影响，是否足以影响双方建立劳动关系的目的；四是用人单位是否就劳动者的行为予以警告或规制，以此为劳动者提供改正可能及劳动者对此的反馈。
本案中，劳动者在居家办公期间连续数月、多次、长时间不回应公司工作要求，属于变相拒绝、拖延完成工作任务，其行为严重违反劳动纪律，亦严重违背职业道德，损害了双方的信任及合作基础，故法院认定用人单位解除劳动合同的行为合法有效，无需向该名劳动者支付违法解除劳动合同赔偿金。
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【FESCO】北京外企再获两项数字大奖
在数字化浪潮席卷全球的当下，人力资源科技正成为推动行业发展的关键力量。10月25日，由HRTech主办的“2024人力资源科技年度论坛”在北京隆重举行，汇聚了国内外知名企业和行业专家，共同探讨人力资源科技的数字化探索和实践。作为中国人力资源服务行业的领军企业，北京外企人力资源服务有限公司（简称“北京外企”）在论坛上全面展示了其人力资源管理全流程产品与服务体系，并荣获“2024数字人力资源科技最佳机构奖”，其数字化灵活用工平台也荣获“2024数字人力资源科技最佳产品奖”。
在论坛上，北京外企市场营销顾问有限公司总经理周士程发表了题为“数字浪潮下的灵活用工：构建人力资源新解决方案”的演讲。他分享了北京外企如何面对超过2亿国内灵活用工群体的市场需求，通过打造系统与服务相结合的数字化灵活用工平台，助力客户在瞬息万变的市场环境中赢得先机。
周士程指出，随着数字化技术的不断进步，灵活用工已成为企业优化人力资源配置、提升运营效率的重要手段之一。北京外企数字化灵活用工平台集成了AI场景化、BI可视化、部署敏捷化、服务便捷化及业财一体化等系统能力。通过这一平台，结合20多年来在灵活用工领域的服务经验和遍布全国的服务网络，北京外企为客户提供从用工的招、培、用、结到业务的帮、管、服，覆盖线上和线下的全方位服务解决方案。
周士程还强调了平台在提升信息管控力、资源整合力以及降低运营成本和风险方面的能力，展示了北京外企如何通过科技赋能人力资源服务，推动行业的数字化转型。通过这一平台，北京外企不仅为客户提供了全方位的服务，也为灵活就业人员提供了更多的就业机会和职业发展路径，体现了国有企业在人力资源服务领域的责任和担当。
在颁奖典礼上，北京外企凭借其在人力资源科技领域的卓越表现，荣获“2024数字人力资源科技最佳机构奖”。同时，北京外企数字化灵活用工平台也因其创新性、实用性和高效性，被授予“2024数字人力资源科技最佳产品奖”。这些荣誉不仅是对北京外企在人力资源科技领域深耕细作的肯定，也是对其未来发展潜力的认可。
未来，北京外企将继续秉持创新精神，不断优化产品和服务，推动人力资源管理向着更加智能化、高效化的方向发展，助力更多企业在全球化竞争中取得成功。
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【FESCO】人工智能时代的人力资源精准管理
近年来，人工智能在人力资源管理中广泛应用，减少了人工参与，改变了统一培训模式，优化了员工互动，成为企业的核心竞争力。
例如，IBM通过其人工智能技术帮助企业实现了自动化招聘流程，提高了候选人筛选的准确性。
人工智能的快速发展，不仅提速了招聘、培训和员工关系的流程，还提供了精确的决策支持，满足了精准经济的需求。与传统人力资源管理相比，人工智能驱动的智能管理更强调数据化、客观性、个性化、敏捷性、全面性、清晰化和前瞻性，从而在效率提升上占有优势。
人工智能
在人力资源管理中的应用
传统的简历筛选和初步面试往往需要大量的人工参与；传统的培训学习方式和员工关系管理也总是“千人一面”，忽视了个体的差异，缺乏对多样性员工队伍的差异化识别与关注；同时，缺乏与候选人或员工进行高效交流的工具，人工智能在人力资源应用的以下场景中很好地改变了这种局面。
■ 候选人筛选与人才招聘
在企业的招聘和人才选拔环节中，耗时最多、最易出错、最令招聘主管头疼的环节通常是简历初筛、面试以及与候选人的互动沟通。联合利华等公司曾使用人工智能驱动的面试平台进行候选人面试，减少了面试时间，提高了筛选的准确性。ChatGPT的出现更是为解决这一问题提供了全新的途径。人工智能被引入招聘流程中，传统的、完全依赖人为干预的方法逐渐被数字化流程替代。在大幅度提高候选人筛选效率的同时，通过结合大数据的应用，更是能实现对候选人更加精准的识别和评判，帮助企业提高人才招聘的精准度（见图1）。
谷歌利用其在人工智能和大数据领域的强大实力来优化内部流程，其中招聘流程便是重点应用领域之一。谷歌每年收到数以百万计的简历，为了确保在候选人中挑选出最有潜力的人才，谷歌开始探索如何用人工智能和大数据来优化招聘流程。基于历史招聘数据，谷歌分析出成功员工的特点、背景、经验和其他相关指标。这些数据被用作训练模型，预测新的应聘者是否与成功的员工具有相似的特征。此外，谷歌还使用机器学习算法来对候选人进行评分和排序，从而快速筛选出最有可能成功的候选人。这不仅加速了筛选过程，还大大提高了招聘的准确性。据谷歌内部报道，这种技术不但帮助他们更有效地识别和招聘有潜力的人才，还减少了由于错误招聘产生的成本。除了使用人工智能进行候选人筛选外，谷歌还使用其他方法进行招聘优化，如结构化面试、工作样本测试等。
人工智能在候选人筛选和人才招聘的应用方面主要包括三个环节。
第一个环节是自动化、智能化的简历筛选。
招聘团队需要花费大量时间逐一查看、筛选和评估每份简历。这不仅效率低下，还容易受到个人偏好和主观判断的影响。应用了人工智能后，人才招聘团队只需要结合岗位任职资格预设相应的算法和标准，由人工智能自动筛选出符合职位要求的简历。这不仅提高了筛选速度，同时确保了筛选结果的公正性和客观性。
Pymetrics公司利用神经科学和人工智能技术为招聘提供创新解决方案就是一个典型例子。Pymetrics使用一系列在线游戏来测量候选人的认知和情感能力。这些游戏基于神经科学研究，被设计成有趣而引人入胜的形式。候选人完成游戏后，Pymetrics的人工智能系统会分析其表现，预测他们在特定职位上的成功概率。Pymetrics的人工智能系统使用大量的数据来训练预测模型。该系统可以分析过往成功员工的游戏表现，以此为基础预测新的候选人是否与成功员工具有相似的特征。Pymetrics已经为多家全球领先企业提供了解决方案，其中包括Unilever、埃森哲和领英等公司。
第二个环节是面试问题的智能生成。
面试是评估候选人能力的关键环节。传统的面试问题设置很大程度上依赖于HR的经验，人工智能可以根据大量的面试数据生成更有针对性的问题，这样可以更精准地评估候选人的能力和潜力。
Vervoe公司专注于使用人工智能改进面试和评估流程。Vervoe的人工智能驱动的平台允许雇主为候选人创建模拟的工作任务，以此评估他们的技能和潜力。此外，还可以根据公司的需求和职位描述自动生成面试问题，确保问题与职位相关，并能够准确评估候选人的能力。候选人完成模拟任务或回答面试问题后，Vervoe的系统会自动评分。这大大提高了评估的速度，并减少了人为偏见的可能性。多家公司已经使用Vervoe的平台进行招聘，包括亿贝（eBay）、优步（Uber）和缤客（Booking.com）。
第三个环节是候选人的综合评估。
人工智能不仅仅局限于简历筛选和面试问题生成，它还可以与候选人在线聊天，实时评估他们的沟通技巧、思考方式和解决问题的能力。通过分析候选人的在线行为和社交媒体活动，结合简历、面试和测试数据，人工智能能够为企业提供深入的评估报告，帮助决策者更好地了解候选人。
深感科技（DeepSense）通过分析候选人在社交媒体上的行为，如他们的帖子、点赞、分享和评论等，来评估他们的性格特点和价值观。深感科技通常从各种社交媒体平台如领英、推特（Twitter）、脸书（Facebook）等收集数据，基于此评估多种性格特点，如开放性、尽责性、外向性、宜人性和神经质性。此外，它还可以评估候选人与特定职位或公司文化的适配度。
综上，ChatGPT等人工智能技术正在逐步改变传统的招聘模式。它们不仅提高了招聘效率，更重要的是为企业提供了一种更加科学、系统的方法，确保每一个岗位都能找到最匹配的人才。因此，人工智能的应用可以极大地优化企业人力资源管理，为组织的长远发展奠定坚实的基础。
■ 数字化学习与人才发展
在当今快速发展的商业环境中，员工的个性化培训和持续发展变得非常关键。尤其是新生代员工，他们的多元化和独特性使得传统的培训方法不再适用。人工智能在员工培训和发展中的应用，不仅能提高学习的效率和效果，还能为员工提供更加个性化和更具互动性的学习体验，确保企业和员工共同成长（见图2）。
例如，IBM就利用了人工智能系统为数万名员工提供个性化的学习建议。通过分析员工的历史学习记录、职业发展和其他相关数据，IBM的人工智能系统为每个员工推荐最适合的课程和学习路径。这种个性化的方法使得员工的学习效率提高了30%。有70%的员工表示，这种方式使他们更加愿意投入学习。
实时反馈是人工智能学习体验的一个核心特点。德勤的一项研究表明，及时的、有针对性的反馈可以提高学习的吸收率和员工的满意度。
例如，埃森哲的人工智能学习平台可以实时评估员工的学习进度，帮助他们识别薄弱环节，并为他们提供相应的学习资源。结果显示，员工的学习效果提高了40%。
与传统的单向式学习相比，人工智能提供的互动学习更具吸引力。
谷歌的一个在线学习平台利用人工智能技术为员工提供模拟环境，员工可以在这些环境中实际操作，从中学到知识。据统计，参与该平台学习的员工的知识应用能力提高了50%。
持续学习在当前的商业环境中尤为关键。
例如，亚马逊利用其人工智能系统，为员工提供持续的学习建议，确保他们始终与行业同步。据报告，通过这种方式，亚马逊员工的技能更新速度提高了60%，使得公司始终处于行业的前沿。
■ 绩效管理与员工协作
随着数字化转型的深入，企业的绩效评估和工作协同方法正在经历重大变革。在人工智能的加持下，实时的数据监控、反馈收集和智能分析正在重塑企业的决策过程。这不仅有助于企业更好地应对数字化时代的挑战，还为员工提供了更为公正和准确的评估体系。绩效评估和员工协同工作方式得到了彻底的刷新，为企业和员工带来了双赢的局面。
例如，Adobe公司在其绩效管理中引入了一种叫做“Check-in”的方法。这种方法摒弃了传统的年度绩效评估方式，而是采用实时的、持续的反馈机制。根据《哈佛商业评论》的报告，此举使得Adobe的员工离职率降低了30%，员工的整体满意度也得到了显著提高。
与此同时，人工智能提供的实时对话和双向互动平台，确保了绩效评估的公正性和精确性。传统上，员工的绩效评估多是由上级领导单方面完成。
现在，如Slack公司采用的人工智能系统，可以根据员工的日常表现和实时对话进行评估，从而为企业提供更为公正的评价系统。据《福布斯》报道，这种方法使得员工的参与度提高了40%。
此外，人工智能还为企业提供了深度的数据分析工具。
一家初创公司利用人工智能技术对员工的反馈和绩效数据进行深入分析，帮助企业更好地了解员工的需求和情感。这种深度分析不仅提高了员工的工作绩效，还大大增强了员工的归属感和满意度。根据《经济学人》的研究，利用此类工具的企业，员工的整体满意度提高了50%。
■ 员工关系管理
在数字化和智能化浪潮下，企业的员工关系管理与人才适配正经历着革命性的变革。人工智能技术带来的前所未有的高效与精准，进一步加强了员工与企业之间的紧密联系。人工智能技术为企业的员工关系管理与人才适配带来了革命性的改变，使企业能够更为高效、精准和公正地管理和激励员工。
一个典型的例子是IBM。据《哈佛商业评论》报道，IBM利用沃森（Watson）人工智能平台进行人员能力的标签分析与企业业务需求的自动匹配，成功地将员工与适当的岗位相配对，从而实现了数字化的人岗适配。另一个案例是阿里巴巴。据《财经》杂志报道，阿里巴巴利用人工智能技术进行深入的数据分析，确保员工与岗位之间的完美匹配，从而提高工作效率和满意度。
有效的员工关系管理关键在于及时、透明的沟通与反馈。
例如，Salesforce的Einstein人工智能平台提供自动化问答功能，员工可以随时查询公司的政策、福利等信息。这种实时互动不仅增强了员工的信任感，而且显著提高了他们的满意度。
人工智能也在助力企业及时发现和应对组织中的冲突。
例如，Ultimate Software的人工智能工具可以通过分析员工的沟通模式和情绪，帮助人力资源专家及时识别并解决潜在的冲突，从而维持团队的和谐与生产力。
此外，通过人工智能收集和分析员工反馈，企业能够持续优化运营和管理策略。当员工看到他们的建议和反馈得到重视和实施后，归属感和满意度都会大幅提升。
人工智能
驱动人力资源管理创新
■ 数据驱动的决策
在当下的企业运营和管理模式中，人工智能和大数据已经不再是简单的工具，它们已经成为推动企业创新、优化和决策的核心动力。在这一变革的浪潮中，人力资源管理也正在经历从传统经验驱动决策到数据驱动决策的转型。人工智能凭借其卓越的数据分析和决策辅助能力，正在帮助全球各大企业在人力资源管理上实现更为高效、精准的操作。
以硅谷巨头谷歌为例，他们充分运用人工智能进行员工职业兴趣的深度分析。根据谷歌内部的一份报告，人工智能帮助其发现研发部门中有32%的员工对人工智能技术表现出浓厚的兴趣。基于这一数据洞察，谷歌迅速响应，为这部分员工设立了人工智能技术的专项培训课程。这一举措不仅大幅提升了团队的整体技术水平，更使员工的工作满意度提升了12%。
全球最大的零售公司沃尔玛也在使用人工智能分析员工流动性。他们发现，在全球范围内，大约有27%的员工在入职后的18至24个月内选择离职。通过人工智能的深入数据挖掘，沃尔玛得知这一趋势与公司的晋升速度和薪酬增长速度有直接关系。得益于这一数据分析，沃尔玛针对性地进行了内部晋升机制和薪资结构的调整。6个月后，员工的留存率提高了8%。
在招聘策略方面，IBM是一个典型的例子。IBM有多种招聘渠道，但始终没有清晰的数据评估各渠道的效果。在引入人工智能后，情况发生了改变。借助人工智能，IBM发现，在所有的招聘渠道中，领英带来的候选人质量最高，面试邀请到录用的转化率达到了23%，而其他渠道平均只有15%。得知这一数据后，IBM决定加大在领英上的招聘广告投放力度。
总的来说，随着人工智能和大数据技术的不断发展，全球各大企业都在积极探索如何利用这些技术实现更为精准和高效的人力资源管理。在这一过程中，人工智能不仅为企业提供了有力的数据支持，还为企业的战略决策提供了有力的辅助。
■ 实时反馈与互动
在当前的企业运营环境中，人工智能正在为实时反馈和员工互动带来革命性的改变。人工智能为组织提供了与员工即时沟通的桥梁，从而提高了员工的活跃度和满意度，为企业提供了宝贵的数据洞察，帮助企业做出更加明智的决策。
以招聘流程为例，传统的招聘方式往往因为简历筛选、候选人接触和面试等环节的延迟而耗时数周甚至数月。在人工智能的辅助下，招聘流程得以大大简化和加速。
例如，Adobe公司利用人工智能与求职者进行在线互动，实时评估了500名候选人的经验和技能，并在24小时内完成了90%的筛选任务。这种高效的操作使得Adobe的整体招聘周期从原来的3—4周缩短到了5天。
此外，人工智能也在培训领域展现出了巨大的潜力。
举例来说，当特斯拉发现其工厂中有大约40%的工作人员在操作某一新型机器时遇到了问题，他们便使用人工智能为这些员工提供实时在线培训。经过培训，95%的员工表示对新机器的操作更为熟悉，生产效率也得到显著提升。
更重要的是，人工智能还助力企业加强与员工的文化交流。
例如，阿里巴巴利用人工智能技术组织了一场在线企业文化研讨会，吸引了超过一万名员工参与。在这次研讨会中，员工提出了超过了两千条建议，其中有150条被公司采纳并纳入企业文化建设的实际行动中。
最后，人工智能的实时反馈机制使企业能进行更深入的数据分析。
例如，雀巢公司通过人工智能技术收集了员工对新推出产品的意见，在分析了8000名员工的反馈后，发现了新产品的三个主要问题，并在短短一周内进行了相应调整。
■ 个性化人才管理
Z世代出生于1995—2010年之间，在数字化和网络化的环境中长大。根据皮尤研究中心（Pew Research Center）的最新统计，预计到2025年，Z世代将占全球劳动力的36%，在某些技术先进的国家，这一比例可能超过40%。
在Z世代逐渐成为职场主流时，企业面临的主要挑战是如何有效吸引、发展和留住这批年轻人才。德勤的一项研究显示，与其他世代相比，Z世代更加重视工作与个人生活的平衡。超过65%的受访者表示，个性化的学习和发展机会是他们选择雇主时的主要考虑因素。
人工智能已经被众多企业用来更好地理解并满足Z世代的需求。谷歌的“Garage Digital”学习平台就是其中的佼佼者。据统计，自从平台上线以来，平均每月有超过两万名员工进行在线学习，其中，85%的员工认为这种方式帮助他们更高效地掌握了新技能。
数据智能在人才管理方面的应用也取得了显著的成果。
例如，中国石油天然气集团公司利用大数据和人工智能技术，对一万多名员工的能力、技能和工作经历进行了深度分析。这种精准的人才画像不仅能帮助公司更好地进行人才配置，还使业务与人才之间的匹配度提高到了前所未有的85%。
埃森哲在绩效管理变革方面也走在了前沿。他们不仅放弃了传统的年度评估，还引入了一套全新的绩效评估系统，包括实时反馈、目标设置和员工自我评估等模块。据统计，这一变革使得员工对绩效评估的满意度提高到了92%，远高于行业平均水平。
微软在推进企业内部沟通方面也做出了创新尝试。他们不仅利用人工智能进行数据分析，还与领英合作，推出了一套专为企业打造的沟通工具。内部数据显示，使用这套工具后，微软的项目团队合作效率提高了近50%。
总体上看，个性化的人才发展计划已经成为了现代企业竞争力的核心要素。在这一领域，人工智能和其他技术的应用，为企业提供了巨大的帮助，使他们能够更好地满足员工的需求，同时也为企业自身的长远发展奠定了坚实的基础。
从资效和人效
到知效和智效
企业在追求发展和效益的过程中，经历了从资效和人效到知效和智效的一系列演变，反映了企业对员工的看法从单纯的生产资料到智慧的价值创造者的转变。
■ 资效
在企业经营管理中，如何有效地配置和利用资源，尤其是人力资源，成为提高产出效率的关键。这种管理模式被称为“资效”，核心思想是将人才视作生产资料，追求资源配置的最高效率，以实现企业的短期目标。以通用电气为例，他们曾实施“六西格玛”管理方法，核心就是通过优化资源配置提高生产效率。在这种管理哲学下，人才被视作一种关键资源，需要根据生产进行精准配置。
人才的配置策略因人而异。例如，对于生产线上的一线工人，更多地是进行规范和优化。对专业技术人才如工程师和研究员，由于其掌握企业的核心技术，所以人才配置策略更倾向于激励和保留。
如华为公司通过实施“赛马机制”来鼓励技术人才通过竞争展现自己的技术能力，从而激发创新。
经营管理类人才不仅需要具备深厚的业务知识，还要有敏锐的市场洞察和创新意识，配置策略通常更为复杂。
如阿里巴巴集团在识别到高潜力的经营管理类人才后，会为其提供多种培训和发展机会，从而确保这些人才能够为公司创造长期价值。
总之，资效模型是现代企业追求效率和效益的重要工具。通过精准地配置人力资源，企业不仅能够提高生产效率，还能确保人才得到最佳的发展和利用。
■ 人效
人效模型将员工视为独特的生产资料，重视员工的个体价值和团队合作的群体效应。在这一模型下，企业不仅关注员工的工作效率，更强调员工能力和技能提升对企业目标的达成至关重要。整体上，人效模型为企业提供了一个重视员工价值和团队合作的管理策略。
例如，苹果公司在开发iPhone时，就非常注重团队合作和个体的技能提升。据报道，苹果公司对工程师的技能培训投入非常大，使他们能够在短时间内将创意转化为具体的产品。这不仅提高了工程师的工作效率，更使苹果公司在高科技领域保持领先地位。
人效模型的另一个核心观点是，员工的效率和产出不仅来自于流程优化，更依赖于员工技能和能力的提升。这一观点在现代企业中得到了广泛的应用。
例如，谷歌公司的“20%时间”政策允许员工利用工作时间的20%进行自己感兴趣的项目，旨在激发员工的创新力和创造力。
人效模型也有其局限性。对于生产技能型人才，其效果显著，但对于需要发挥创造力的知识型人才，可能不够完善。
■ 知效
知效模型主张通过提升人才能力，可以进一步推动组织的绩效增长。这一模型不仅重视人才的生产效应，更强调知识资本的价值和利用。知效模型强调通过知识的获取、应用和创新，进一步提高组织的绩效和竞争力。
作为全球技术巨头，微软公司长期以来高度重视员工的知识培训和技能提升。据报道，微软每年在员工培训和发展方面的投入超过10亿美元。因此，微软不仅拥有高度技能化的团队，而且能够持续推出具有竞争力的创新产品。
知效模型认为知识的获取、应用和创新是构建组织竞争力的核心。
例如，以持续创新著称的3M公司鼓励员工用15%的工作时间从事自己的创新项目，这一策略使得3M能够持续推出新产品，并在全球市场中保持领先地位。
知效模型强调知识资本的有效利用和转化是提高组织竞争力的关键。
例如，IBM公司在其研发中心专门设立了一个知识管理团队，负责整合全球研发团队的知识和技术，确保知识的有效流通和应用。
■ 智效
智效作为企业管理演化的高阶阶段，更进一步强调了智能技术与人力资源结合带来的协同效应。在智效时代，企业不仅关注员工的知识和技能，更关注如何通过技术增强人的决策和执行能力，从而为企业带来更大的价值。从资效和人效到知效和智效的转变，意味着企业开始关注如何将智能技术与人才结合，实现更长远和持续的价值创造。这是对人类知识、技能与技术的有机结合的深入理解。
以谷歌的阿尔法围棋（AlphaGo）为例，这个围棋人工智能程序在与世界围棋冠军李世石的对战中表现出了强大的策略决策能力，这场比赛吸引了超过2亿观众的关注。更有趣的是，当人工智能与人类棋手结合协同作战时，它的策略选择变得更为优化，显示出人机合作的巨大潜力。这一案例清晰地展现了人类智慧与先进技术结合的可能性和优势。
特斯拉公司也是智效理念的典型实践者。在特斯拉的生产线上，部署了先进的机器人技术，但这些机器人并非独立工作，而是由一支技术熟练的工程团队来监控、调整和完善这些机器人的工作。据报道，特斯拉的生产效率在引入人机协同模式后提高了15%。
IBM的超级计算机“沃森”也是智效思维的典型代表。沃森能够协助医生进行疾病诊断，但它并不完全替代医生，而是为医生提供数据支持和建议。在某些复杂的疾病诊断场景中，沃森与医生的合作比人或机器单独工作表现得更好。
■ 人工智能时代的智效管理模型
作为现代企业管理的新型模式，智效管理通过数字化策略确保人才与业务之间的精确匹配，从而实现组织与个人目标的统一。在这一过程中，三个关键要素起到了决定性的作用，即数据选人、流程育人和智慧用人。
数据选人。在信息化时代，数据成为了决策的关键。利用现代技术为企业打造智能人才画像已经成为智效管理的基石。这不仅仅是简单的数字化筛选，而是通过分析数据，理解员工的需求、技能和职业发展路径，以此为企业找到最合适的人才。
例如，星巴克利用大数据分析，成功地预测了员工的流失率和潜在原因，进而采取了针对性措施来提高员工的满意度和忠诚度。
这种精准的数据驱动策略使得企业能够对人才进行更加精准的定位和投资，从而实现人才和组织之间的最佳匹配。
流程育人。在这一阶段，重点转向了如何利用系统化的方法来培养、发展和保留关键人才，数字化手段为此提供了强大的支持。
亚马逊运用数字化工具为员工制定个性化的发展计划，确保每位员工都能够根据市场和行业的变化规划职业发展。
流程育人还关注如何构建一个持续的、以员工为中心的学习和发展环境，这种环境鼓励员工持续学习，与组织的长期战略目标保持一致，从而确保组织的持续竞争力。
智慧用人。随着技术的进步，智慧用人已经不再是一个遥不可及的概念。利用先进的技术，如机器学习、自然语言处理等，企业可以更加精确地为每个岗位找到合适的人才。
谷歌的招聘系统就是一个例证，它通过自然语言处理技术，为公司推荐与其文化和需求最匹配的候选人。
此外，数字化绩效管理工具还能为员工提供明确的目标，跟踪其绩效并提供实时反馈，帮助员工更好地理解职责和目标，并提高工作动力和效率。
综上，智效管理已经成为现代企业的核心策略，它强调通过智能技术与精细管理手段，将人才的潜能与组织效能高度融合，实现卓越绩效。这一策略更加关注发掘员工潜能。
如微软运用数字化技术为员工提供个性化的培训和发展机会，从而确保员工的潜能得到充分的挖掘和应用。
随着人工智能技术尤其是以ChatGPT为代表的生成式人工智能的迅速发展，人力资源管理正经历着从资效、知效、人效向智效的深刻转变。在此背景下，企业正逐步采用数字化手段，实现数据选人、流程育人和智慧用人，为组织与个人目标的一致性铺设道路。
数据驱动的选人策略为企业提供了智能人才画像，使得人力资源部门能够更精准地理解员工需求，进而提高员工满意度。此外，通过流程育人和数字化人才盘点，企业能够为每位员工制定个性化的发展计划，满足员工个体需求和组织目标。最后，智慧用人策略将先进的机器学习和自然语言处理技术结合起来，为组织提供了前瞻性的人才规划与储备。
然而，我们也应警惕人工智能技术的应用可能带来的问题，如数据隐私和安全问题，过度依赖技术忽视人的主观创造性等。为确保技术应用的高效与安全，企业应寻求人与机器之间的平衡，鼓励人与人的互动，并定期评估技术的实施效果。
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【FESCO】HR最关心！最新社平工资数据已出炉！
国家统计局公布《2023年城镇单位就业人员年平均工资情况》：2023年，全国城镇非私营单位和私营单位就业人员年平均工资分别为120698元和68340元；规模以上企业就业人员年平均工资为98096元，其中中层及以上管理人员198285元，专业技术人员140935元，办事人员和有关人员89502元，社会生产服务和生活服务人员75216元，生产制造及有关人员75463元。
全国各省市职工
社会平均工资标准
目前，已经有部分省市公布了2023年城镇非私营单位、城镇私营单位就业人员年平均工资，少数省份公布了全口径城镇单位就业人员平均工资（2024年社保基数），数据如下：
社平工资的改变
有哪些影响？
一、企业职工社保缴费基数上下限的核定
各省应以本省城镇非私营单位就业人员平均工资和城镇私营单位就业人员平均工资加权计算的全口径城镇单位就业人员平均工资，核定社保个人缴费基数上下限。
二、经济补偿金免税范围的确定
对于个人因与用人单位解除劳动关系而取得的一次性补偿收入（包括用人单位发放的经济补偿金、生活补助费和其他补助费用），其收入在当地上年职工平均工资3倍数额以内的部分，免征个人所得税。
超过的部分按照《国家税务总局关于个人因解除劳动合同取得经济补偿金征收个人所得税问题的通知》的有关规定，计算征收个人所得税。
三、基础养老金标准提高
社平工资越高，退休人员的基础养老金就越多。
基础养老金月标准＝（参保人员退休时全省上年度在岗职工月平均工资＋参保人员本人指数化月平均缴费工资）÷2×缴费系数×全部缴费年限×1％
四、评残后护理费、丧葬补助金和一次性工亡补助金标准提高
1、评残后的生活护理费
按照《工伤保险条例》规定，工伤职工已经评定伤残等级并经劳动能力鉴定委员会确认需要生活护理的，从工伤保险基金按月支付生活护理费。
生活完全不能自理：社平工资×50％
生活大部分不能自理：社平工资×40％
生活部分不能自理：社平工资×30％
2、丧葬补助金
按照《工伤保险条例》规定，职工因工死亡，其近亲属按照相关规定从工伤保险基金领取丧葬补助金。
丧葬补助金标准=当地社平工资×6个月
3、一次性工亡补助金
国家统计局官方网站公布《2023年居民收入和消费支出情况》，2023年全国居民人均可支配收入39218元，城镇居民人均可支配收入51821元。
核定2024年一次性工亡补助金为51821×20=1036420元。
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【FESCO】北京国际人力亮相科博会：新质生产力引领下的人服模式革新
北京国际人力FESCO7月13日至16日，第二十六届中国北京国际科技产业博览会（简称科博会）在北京国家会议中心举行。本届科博会以“实施创新驱动发展战略 增强高质量发展动能”为主题，聚焦前沿科技、新兴产业和未来产业领域，展出1000余项科技创新成果，为观众带来一场科技盛宴。▲第二十六届中国北京国际科技产业博览会作为人力资源服务领域的引领者和推动者，北京国际人力资本集团股份有限公司（简称“北京国际人力”，英文“FESCO”）以全新形象与AI时代技术再次亮相科博会。在本届科博会上，北京国际人力重点展示了数字化运营服务、人力资源共享服务等科技创新产品服务及AI技术模型应用。
01新质生产力引领人力资源服务模式革新
当前，新一轮科技革命和产业变革正在加速演进，人力资源服务行业的高质量发展亟需以科技创新为引领，以数字化技术为驱动，充分释放人才红利，培育发展新质生产力。在这一进程中，技术创新推动人力资源服务模式发生全方位变革，大数据、人工智能等新技术的应用不仅使人力资源服务更加智能化和自动化，更是通过精准的数据分析和用户洞察，为企业提供深度个性化和定制化的解决方案。在人才强国、就业优先战略背景之下，人力资源服务行业迎来发展新机遇。作为人才与企业的桥梁，人力资源服务具有链接千行百业，联系亿万劳动者的优势，可以在培育造就新型劳动者，形成新质生产力进程中发挥关键核心作用。面对发展新机遇，北京国际人力自去年5月上市之后就明确提出了数字化战略，通过数字技术改变服务方式和管理模式，实现服务客户企业、员工等多方面生产要素组合的跃升，形成人力资源服务新质生产力。
02AI科技驱动打造“三位一体”新一代人服模式
作为一家引领行业发展40余年的人力资源服务企业，北京国际人力把握行业脉搏，结合企业的实际需求，将人力资源服务的业务场景进行“数据写实”，利用巨量数据为企业成长提供“源动力”，探索新场景、新服务，率先提出了“平台+运营+大模型”的新一代人服模式，从价值关注、运营体系、人才储备和产品服务四大维度助力企业实现高质量发展。
▲北京国际人力展台本次科博会上，北京国际人力重点展示了数字化运营服务、人力资源共享服务、社保公积金收缴标准数据产品和FESCO APP员工自助服务平台等科技产品服务。
数字化运营服务：解决客户最严峻的运营挑战，依托数字化技术和业务平台，为企业提供人力、财务、营销等运营服务，助力客户实现高效运营。人力资源共享服务：涵盖人力资源SSC（共享服务中心）与COE（专家中心），形成整套或部分咨询方案，从线上系统平台到线下服务团队，全方位支撑确保咨询成果完美落地。社保公积金收缴标准数据产品：通过简化查询和申报流程，优化成本核算，助力企业高效合规管理社保公积金。FESCO APP员工自助服务平台：重塑雇员服务流程，实现自助办理人事业务，简化操作，提升企业效率。值得一提的是，为应对AI时代劳动力市场的变化，北京国际人力依托RPA（机器人流程自动化）技术，形成了覆盖人服行业和人力资源全场景的数字员工解决方案将员工从繁琐的日常事务处理中解放出来，投身于更有价值的工作中，推动传统人服行业快速融入数字化时代，提升行业数字化水平。
▲展台现场火热咨询03加大AI与人服融合为发展新质生产力提供高质量人力支撑
为高效赋能人力资源服务行业业务发展，北京国际人力通过对业务数字化的不断探索和实践，目前已将AI技术模型应用至招聘业务、基础人事办理业务、政策咨询业务以及企业内部风险控制等多个领域，覆盖人力资源服务全场景，积累并形成了强大的技术底座、集成的FESCO服务、优化的运营与体验、技术与服务结合的模式、先进的知识网络五大优势，着力赋能企业客户开展高效运营。如今北京国际人力人服数字化应用在全国各地都有落地，并在上海分公司建立了数字生态发展中心，加快数字化转型的步伐。作为人力资源服务行业国有企业和领头羊，北京国际人力将中央提出的实现高质量发展作为企业的使命，认真落实在数字化革新与实践中。未来，北京国际人力将不断加大人工智能和人力资源服务的融合发展力度，实现AI技术在人力资源领域的深度创新与广泛应用，为千行百业新质生产力发展提供更高素质的人力资源支撑，助力人才强国和中国式现代化建设。
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【FESCO】北京国际人力四度折桂“受尊敬企业”殊荣
北京国际人力近日，《经济观察报》主办的“2023-2024年度受尊敬企业年会”隆重启幕。本次年会以“新价值 新动力”为主题，汇聚了来自各界的专家学者和企业家代表，共同见证并庆祝那些在经济发展、科技创新与民生改善领域做出卓越贡献的企业。在这一荣耀时刻，北京国际人力资本集团股份有限公司（简称“北京国际人力”，英文“FESCO”）再度脱颖而出，连续四年荣膺“受尊敬企业”这一殊荣，展现了非凡实力与深远影响力。受尊敬企业评选由《经济观察报》主办，活动自2001年一路走来，见证国家经济历程，见证中国企业和跨国在华企业立足本土拥抱全球竞争，并希望通过评选的方式，为行业树立标杆，用标杆的力量，推动企业和社会的中国式现代化建设。今年历时三个月，通过对8000多家企业经营数据分析，17000多份调研问卷，经大众评审和优质运营、创新突破、公众信赖、社会贡献、行业引领等指标的专业评审综合得分，最终产生《经济观察报》2023-2024年度受尊敬企业榜单。今年，北京国际人力的再度获奖，是对其长期以来深耕人力资源服务，坚持创新驱动，引领行业发展并在社会贡献方面不懈努力的高度认可。北京国际人力始终坚守“人才是第一资源”的理念，积极融入服务国家大局，致力于为国家和企业的人才战略提供坚实支持，不仅在行业内树立了FESCO这一响亮品牌，更通过战略调整和服务创新，赢得了市场与客户的广泛信赖，同时积极促进社会福祉及推动可持续发展，充分彰显了国企责任和担当。
作为服务国家大局的国家队，北京国际人力充分发挥人力资源服务专业优势，聚焦人才强国与就业优先战略，持续促进高质量就业和职业技能提升，努力为构建新质生产力提供人力资源服务新动能。北京国际人力持续优化运营“京企直聘”“易北京”等服务平台，扎实落实北京市国际人才“一个窗口”建设及相关服务保障工作，以实际行动积极融入京津冀协同发展，为高水平人才高地建设和区域经济繁荣贡献力量。同时，北京国际人力依托全球化的资源和服务平台，着力打造国际化服务生态，助力企业出海，服务共建“一带一路”高质量发展。作为引领行业发展的领航员，北京国际人力持续进行产品和服务模式创新，形成人力资源管理全流程产品与服务体系，同时不断探索业务转型升级，运用员工自助服务平台等智能化服务工具，对人事服务流程进行数字化改革，不断迭代、提升用户和客户体验，为行业发展持续创造价值。在创新引领的同时，北京国际人力还引领行业发展新理念，打造行业标杆活动，构建以人为本的泛人力资源服务生态系统，为行业发展指引方向，不断助力行业成长。
作为国企社会责任的践行者，北京国际人力积极投身公益事业，利用其人力资源服务优势，开展消费帮扶，助力乡村振兴；通过扶残助残、爱心捐赠、救灾扶贫、公益骑行等活动，为弱势群体提供实质性的帮助，还促进社会对环境保护和可持续发展的关注，展现企业的社会责任感和公益情怀。
北京国际人力资本集团董事、总经理郝杰表示，我们将继续探索人力资源服务的无限可能，充分发挥国企引领作用和专业优势，积极融入服务国家大局，不断赋能企业、行业和社会，助力中国式现代化进程和社会和谐进步。
站在新的起点上，北京国际人力将继续以“受尊敬企业”荣誉为动力，不断追求卓越，以更加开放的姿态，以创新为驱动，以责任为担当，为实现中国经济的高质量发展贡献更多力量。
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FESCO
【FESCO】深化全球布局：北京国际人力所属外企德科与华为及德科集团签订全球合作战略协议
北京国际人力
6月18日，华为于深圳坂田华为基地举办主题为“Celebrating 20 Years, Uniting Globally: Forging the Future Together”的全球合作协议签约仪式。德科集团（The Adecco Group）CEO Denis Machuel，德科集团全球区域总裁 Ian Lee，北京国际人力资本集团（FESCO Group）董事、总经理郝杰，德科集团全球高级副总裁、德科中国CEO倪瀛，外企德科上海公司董事、总经理宋菲菲，北京国际人力资本集团董事会秘书孙康等一行应华为公司邀请出席签约仪式。
*签约代表：华为综合采购副总裁吴学农，德科集团全球区域总裁 Ian Lee，外企德科上海公司董事总经理宋菲菲
*签约见证者：华为董事、全球采购认证管理部总裁彭博，德科集团全球CEO Denis Machuel，北京国际人力资本集团董事、总经理郝杰
签约仪式上，华为董事、全球采购认证管理部总裁彭博，德科集团全球CEO Denis Machuel，北京国际人力资本集团董事、总经理郝杰分别作为华为公司、德科集团、外企德科的代表致欢迎词。
彭博肯定了过去20年德科集团在海外区域以及外企德科近几年在华为总部合作历程中所取得的成绩，并对未来广阔的合作空间充满期待；Denis Machuel 分享了全球人力资源行业洞察以及对未来在华为合作空间的展望，表达了共同开启华为合作新纪元的意愿；郝杰也对德科集团与华为过去20年的成功合作表示祝贺，并代表北京国际人力和外企德科表示，“希望未来与华为、德科集团深化三方合作，在人力资源服务领域培育新增长点，发展新质生产力。我们也将一如既往地持续保证资源投入，保障专业支持，为华为提供更加便捷、优质的服务。”
随后，华为人力外包专家团主任王萍分享华为合作情况及介绍合作方案。华为公司综合采购副总裁吴学农，德科集团全球区域总裁 Ian Lee分别对未来的全面合作发表了展望和寄语。
签约环节，在彭博、Denis与郝杰的共同见证下，德科集团及外企德科与华为签订全球合作协议，由华为综合采购副总裁吴学农，德科集团全球区域总裁 Ian Lee，外企德科上海公司董事总经理宋菲菲代表三方签署，至此开启了全球合作新篇章。通过这一全球合作布局，华为将依托其在信息与通信技术领域的深厚积累与创新能力，与德科集团的全球人力资源服务网络以及外企德科在中国市场的深厚根基相结合，共同探索数字化转型背景下的新机遇，开启互利共赢的全球合作新篇章。此外，合作也将着眼于可持续发展和社会责任领域，共同努力推动行业向更加绿色、包容的方向发展，为社会创造长远价值。
签约仪式后的晚宴上，华为向德科集团海外区域代表和外企德科上海公司代表颁发合作纪念奖章。
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【FESCO】团队的未来：领导者如何与AI携手前行
1、生成式AI的发展与优势
在技术的演进中，我们始终寻找那些能够加强团队协同和提升领导力的新工具。每一次技术革新都可能给团队合作与领导带来革命性的影响。我们今天审视生成式AI时便可发现，其与传统AI技术的不同特质为团队与领导开辟了新的可能性（见表1）。
生成式AI不仅是技术上的进步，更重要的是，它改变了AI在团队中的角色定位。过去，AI多被视为一种辅助工具，但今天，生成式AI像一名充满活力的新团队成员，具备主动性和创造力，能够与团队其他成员共同努力，实现目标。对领导者而言，这意味着他们需要学习如何指导这个新成员，使其融入团队，以充分挖掘其价值。
生成式AI的核心优势在于它结合了自动化与创新力，能够高效处理日常任务，释放团队成员的时间，使他们专注于更高层次、更有创意的任务。
例如，在内容创作中，由生成式AI负责标准文本的生成，创作者便可以更专注于策略和核心思路，整个团队的创意输出效率大大提升。在创意方面，生成式AI可以提供新的启示和灵感，设计师或程序员以AI生成的草稿为起点，进一步发展和完善。
与AI协同创作，团队能够在更短的时间内提供更多的解决方案，增加决策的广度和深度，也为领导者提供更多的选择。
此外，涉及数据整合与研究时，生成式AI高效的信息处理能力能够为团队提供无与伦比的强大支持。在信息爆炸的时代，领导者需要快速、准确地获取关键信息以制定策略，而生成式AI正是解决这一需求的完美方法。
总而言之，生成式AI不仅仅是技术的进步，还为团队和领导者提供了前所未有的机会，提升了团队的创意能力和生产力，并为领导者提供了更广泛、更深入的决策依据。这不仅是AI技术的一次飞跃，也预示着团队合作和领导方式的未来方向。
2、两种未来
无限的可能与现实的挑战
生成式AI，特别是其代表产品ChatGPT，被视为生产力的革命。有学者预测，如果算力足够，ChatGPT能在2.4个月内完成人类需要180万年的工作。然而，权威流量统计平台显示，ChatGPT在主要市场的日活量却在下滑。拥有如此惊人潜能的工具在实际应用中为何会遭遇这样的困境？
现代企业的外部环境和内部团队结构正在发生剧烈的变革。ChatGPT在单任务处理方面表现卓越，但当涉及多元复杂的团队合作时，它的局限性便开始显现。
例如，一个数据中心的运行并不仅仅依赖程序代码，还需要硬件、软件、网络和运维等多个团队的高度协同。
一个AI工具可能为编程团队带来便利，但如果其他团队不能与之同步，整体效率提升就可能会受到限制。
科学研究进一步揭示了这一点。ChatGPT在简单、单一任务中的应用效果显著，但当企业试图将其用于跨部门项目或复杂任务时，挑战便随之而来（见图1）。一个真实的例子是，进行产品设计时，可以使用AI快速生成设计草图，但当需要与市场、生产和销售团队沟通时，AI因为缺乏人的判断和策略调整可能会导致沟通障碍。
此外，最新报告也显示，许多企业在尝试将AI整合到团队中时遭遇了不少挑战。
一个典型的例子是，一家广告公司试图利用ChatGPT为客户生成广告文案，但因为AI生成的文案缺乏与品牌或市场战略的紧密结合，效果不佳。
这些实际应用中的挑战和问题告诉我们，尽管技术日新月异，但如何将其有效融入到组织中，真正发挥价值，仍是一个复杂课题。只有当技术与人、团队、组织策略完美结合，才能真正发挥其潜能。
3、何以AI
团队如何与AI融合共生
团队的力量来源于协同合作，如同乐团演奏一样，音符相互呼应，才能融合为美妙的乐章。然而，在现实中，团队成员的背景、经验和工作风格千差万别，这容易造成信息传递的不一致和误解。这种情况在多元化和国际化的团队中尤为常见。生成式AI引入之后，在持续地学习和互动过程中，逐渐塑造出一个统一的合作模式。如同指挥家在与每位音乐家的默契互动中创造出和谐的音乐，AI通过与每个团队成员的互动，建立起一个共同的合作框架，促进团队协作效能的提升。
以汽车制造为例。传统上，设计师、工程师、市场专家各自工作，在许多关键决策点上存在沟通障碍。生成式AI可以在每个阶段提供数据支持和可行性分析，如同一个“意识链接”，帮助团队中的每位成员理解他人。通过学习和分析团队成员的反馈，AI能够将不同的观点整合成一个共同的框架，减少了信息断层，使团队更加协调一致，从而取得更好的业务成果。
再来看一个广告公司的例子。创意团队与数据分析师经常处于不同的频道。AI的介入，可以起到桥梁的作用——提供即时的市场数据反馈，使创意更符合市场趋势，同时确保创意可行性。这种情况下，AI就不仅仅是单向的技术辅助，更是通过与团队成员的互动，逐渐形成一个既定的创新框架。这个框架将各种创意整合起来，避免了碎片化的创新，使团队的创新能力得以最大限度地释放。
在团队协作的舞台上，生成式AI发挥着引人瞩目的整合作用，将各种才智融合为一体，如同交响乐团的指挥家，将不同的音符编织成和谐的音乐。不过，要实现这一壮丽合奏，团队及领导需要采取一系列策略，最大限度地激发AI的整合潜力。
1、团队架构的优化
团队的架构不仅决定工作流程的效率，更是在很大程度上影响着团队的协同合作能力。就像画家用线条为画作勾勒出轮廓，团队架构为组织提供了一个清晰、有序的工作框架。在AI逐渐融入我们工作生态中的这一时代，如何构建和优化团队架构变得尤为关键。
一方面，组织需要对团队成员的分工和角色进行深入审视和调整，确保每个成员都能在最擅长的领域充分发挥优势。只有当每个成员的专业技能和经验都得到最大化的利用，才能形成一个真正高效、多样化和充满活力的协作团体。
例如，健康医疗行业中，随着AI的引入，放射科医生不再仅仅依靠自己的经验解读医学影像，AI能够提供初步分析。但为了确保诊断的准确性，必须有一个结构化的团队——AI负责初步筛查，经验丰富的放射科医生进行最终确认。
另一方面，组织需要明确AI的角色。AI不是一个工具，而是团队中的一个关键成员。在许多创意驱动的团队中，AI可以充当数据驱动的“团队成员”，提供关于用户行为、趋势和竞争对手的实时反馈。与传统的团队成员一样，AI也有独特的“角色”和“职责”。通过明确AI的功能定位，以及如何与其他团队成员协同工作，组织可以确保AI技术得到最佳利用，并与团队成员建立真正的合作关系。
2、领导角色的转型
AI的融入使得团队架构的优化变得尤为关键，这无疑引出了另一层次的讨论：领导角色的转型。在AI技术浪潮中，领导不仅仅要对人进行管理，更要对系统和流程进行引导。在AI融入团队结构过程中，领导的角色也至关重要。
领导者不仅要“管理人”，他们还需要掌握“管理AI”的能力。这并不意味着领导者需要成为AI技术专家，但他们需要理解AI的能力和局限，明确AI在团队中扮演何种角色以及如何与团队成员协同工作。根据报道，超过60%的成功组织表示，其高层领导已经开始定期接受与AI相关的培训和教育，以提高他们的战略决策能力。
领导者的职责正在从传统的“人员管理”向“系统和流程管理”转变。在AI技术与团队协同工作的背景下，领导者需要设计和优化工作流程，确保AI技术与团队成员之间的交互是无缝的、增效的。这意味着领导者需要更加注重团队的整体运作模式，而不是单一任务的完成情况。领导者需要在系统管理转向中注意如下五个关键点。
细化任务分解。为实现AI技术与团队的高效协同，领导者需深入审查组织的业务流程，明确哪些是适合AI处理的重复性、标准化任务，哪些是需要人类专业判断或创意的任务。这种精准的任务分析确保资源最优分配，提升运营效率，同时明确了团队与AI的职责范围。
例如，银行业过去审批贷款一直是人为决策，但现在，很多初步的审查工作都可以通过AI自动完成，人主要处理复杂案例或提供人性化的客户体验。
工作流程自动化。采用自动化工具，如RPA (Robotic Process Automation，机器人流程自动化)，可以将常规、重复性任务交给AI处理，让团队成员能够集中精力处理更复杂、更有价值的任务。同时，借助AI技术，组织可以将一系列常规的、重复性的操作串联起来，从而降低人为错误率并提高生产效率。这种自动化不仅有助于提升生产力，还能确保在关键的商业决策中及时提供准确、实时的数据支持，进而保证商业决策的质量和敏捷性。
实时反馈机制。领导者需建立一个高效的实时反馈机制，确保AI技术应用中出现的偏差或错误得到即时纠正。这不仅有助于提高系统的准确性和可靠性，还可以使组织避免可能的商业风险。通过持续地收集团队的反馈，领导者可以针对性地优化AI算法和工作流程，进一步提高商业决策的质量和速度。
培训和教育。定期组织AI培训和研讨会，确保团队成员了解AI的能力和局限性。当团队成员理解AI如何工作，并且AI能为他们带来效益时，他们更可能欢迎AI并与之有效合作。
建立沟通桥梁。确保团队成员与技术部门之间的良好沟通。技术团队可以提供关于AI工具的技术指导，而团队成员可以提供宝贵的使用反馈，帮助技术部门优化AI工具。沟通的透明度和效率与组织的决策速度和执行力有直接关系。特别是在AI技术与人力资源之间，确保信息流畅无阻，意味着将技术能力与战略目标对齐。沟通桥梁的建立不仅促进了跨部门、跨团队、人机之间的协同效应，还能确保组织利用AI技术带来的洞察迅速进行策略调整和决策。长期下来，这种高效的沟通机制将为组织带来更大的市场敏锐度和竞争优势。
此外，领导者需要展现出更强的战略视野和变革管理能力。在瞬息万变的商业世界中，组织领导者必须确保使用的AI技术始终处于行业前沿。适时更新和优化技术平台不仅确保了组织对外部变化的快速响应能力，而且强化了竞争优势。长期来看，只有那些将技术创新纳入战略核心的组织，才能保持在行业内的领先地位，捕捉到更多的商业机会，并在数字化转型浪潮中占得先机。同时，组织需要不断地进行自我更新和调整。领导者不仅要保持对最新技术趋势的敏锐洞察，还要激发团队的变革意识，引导他们积极应对技术变革带来的挑战和机遇。
3、新生机会的把握
在AI时代，领导者的职责发生了变化，领导者也获得了发展和提升自我的前所未有的机会。领导者可以利用AI如下不同的角色与功能来提高自身的决策能力和团队管理效率。
AI作为决策助手。领导者可以利用AI来分析大量的数据，从中获得有关市场趋势、消费者行为和团队绩效的洞察。
例如，一个AI系统可以分析销售数据、客户反馈和社交媒体评论，进而为领导者提供有关新产品发布的建议或市场进入策略。
AI作为团队管理工具。AI可以对团队成员的工作效率和贡献进行实时跟踪和分析。
例如，AI可以识别那些经常延迟提交工作的团队成员，或者那些在某个特定项目中表现出色的成员。这样，领导者就可以针对性地给予成员反馈、指导或表彰。
AI作为领导者的教练。利用自然语言处理和情感分析技术，AI可以分析领导者与团队成员之间的沟通内容和方式，从而为领导者提供如何更有效地与团队沟通的建议。此外，AI还可以对重要会议、决策点或关键日期进行提醒，确保领导者始终保持最佳状态。
AI为领导者提供风险警示。通过持续监测市场和组织内部的各种信号，AI可以为领导者提供潜在风险的早期警示。
例如，如果某个市场的需求突然下降，或者某个团队成员出现高频的错误，AI可以立即通知领导者，让他们提前制订应对策略。
AI助力于领导者的自我成长。AI可以根据领导者的行为和决策习惯，提供其领导风格的反馈，帮助他们识别自己的优势和需要改进的地方。
例如，AI可以分析一个领导者过去的决策，从中找出成功和失败的模式，从而为领导者提供针对性的建议和培训资源。
4、与智能系统和谐共舞
随着AI技术的普及，现代组织的领导角色正在经历一场颠覆性的变革。领导者不再仅仅是人员的指挥者，必须学会与智能系统和谐共舞。通过AI的实时洞察，决策将变得更为迅速和精准，领导者也将拥有更多持续提升自我的契机。在这个数字化时代，领导者不仅是方向的指引者，更是创新的先锋。“逆水行舟，不进则退”，在AI的浪潮中，只有那些勇于创新和改变的领导者，才能够引领团队走向更加辉煌的未来。
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【FESCO】首批“青”字号品牌名单发布，FESCO政务服务部榜上有名
FESCO政务服务团队在北京国管团委面向各所属企业开展的2023-2024年度青年突击队和青年文明号评选活动中，荣获2023-2024年度“北京国管青年文明号”集体称号。
伴随北京市优化营商环境的持续升级，服务型政府建设深入推进，FESCO政务服务团队根据企业战略发展和业务布局需要，于2018年12月组建并快速发展。以“政务服务+人力资源+人工智能”综合解决方案助力推动政府职能转变，为政府培养高质量人才队伍，提高公共服务水平及效率，提升政府服务形象，成为政府可持续信赖的合作伙伴。
近年来，FESCO政务服务团队已承接100余个政务项目，培养输送近3000名政务服务人员，服务覆盖北京市政务服务四级体系和全政府领域，例如北京市政务服务中心、北京城市副中心政务服务中心、北京市12345企业服务平台，西城、东城、丰台、顺义、通州、密云各区级政务服务中心，以及多个专业政务大厅和委办局等。
FESCO政务服务团队以党团建设为引领，通过组织开展主题教育、联学共建等活动，培养出一批批优秀综合窗口团队。团队编制北京市首个聚焦综合窗口人员的地方标准，配合完成全市宣贯工作，为政务服务标准化建设注入强劲动力；持续开展职业技能等级认定工作，推动窗口人员“持证上岗”，为行业职业化发展增添持久活力；协助落实40余项惠企便民改革方案，促进窗口人员获得表扬信近6000封、锦旗近700面，为政府改革举措落地见效提供有效助力。
FESCO政务服务团队用实际行动持续践行“青年文明号”理念，赋予“青年文明号”新的时代内涵，始终坚持“管理一流、服务一流、人才一流、文化一流、效益一流”的宗旨，勇担时代使命、展现青年作为、谱写青春华章。
FESCO作为全国首家人力资源服务机构，40多年来，一直引领着中国人力资源行业的发展，服务于数万家客户，致力于搭建政府与企业之间的桥梁，打通政企沟通“最后一公里” 。运用卓越的“政务服务+人力资源+人工智能”创新赋能模型，全面覆盖政务服务初始、转型、创新各阶段发展需求，将风险应对力、政策把控力、资源整合力、生态领导力凝聚一体，力求成为最可信赖的中国领先政务服务业务的可靠伙伴，促动政务服务高质量发展，助力政府职能全方位提升，打造价值共生的政务服务新生态。
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【FESCO】大模型驱动的组织管理创新
在探索人工智能（AI）对组织管理产生的颠覆性影响时，我们必须了解这一领域的最新进展——生成式AI（Generative AI）。与传统AI相比，生成式AI的核心能力是自然语言处理、双向交互能力以及让无数人惊叹的智能涌现能力。这种AI不仅仅是自动化和效率提升的工具，还是知识价值创造的关键因素。在现代社会，尤其是在知识密集型企业中，知识工作者的角色至关重要。随着生成式AI的发展，知识型员工不再是单一的知识源，而是成为AI的合作伙伴，共同推动知识的创造和应用。生成式AI通过深刻的理解能力和创造力，正在对组织管理产生深远的影响。
我们可以观察到，生成式AI的这种能力已经在多个行业中展现出来。
在金融服务业，AI不仅能处理大量的数据分析任务，还能与分析师合作，提供深度洞察，从而提高决策的质量。在医疗领域，AI的应用不限于数据处理，还能与医生共同工作，提高病例分析的准确性和治疗计划的有效性。
这些例子表明，生成式AI正在重新定义知识工作的本质，从而引发组织结构、管理方式乃至企业文化的根本性变革。
管理者需要重新思考组织管理的框架，以适应这一由生成式AI驱动的新时代。本文旨在深入探讨生成式AI的特点，以及它将如何改变组织管理的方方面面（见图1）。
员工能力的重塑
从执行到思考
生成式AI推动组织内部的人力要素发生显著变化，特别是在员工能力和素质模型方面，不仅仅是对现有技能的简单提升，更是彻底颠覆了对员工能力的传统需求。在以往的工作模式中，知识型员工大约将30%的时间用于思考和创新，其余时间则投入到想法的实现上——无论是撰写、策划还是执行，都需要员工具备出色的表达能力和写作能力。随着生成式AI时代的到来，这一时间分配和能力需求正在发生深刻的变革。在AI的帮助下，员工能够在更短的时间内完成任务，这意味着他们可以将更多的时间和精力投入到思考和创新上。员工可以用70%的时间进行深度思考，探索新的想法和创新性解决方案，之后借助AI工具来执行和实现这些想法。这不仅提高了工作效率，而且极大地增强了创新的可能性。
这种转变极大地重塑了对员工能力的要求。除了传统的执行技能外，创新思维、战略规划和深度分析的能力也变得尤为关键。这实际上是一次员工必需技能的彻底洗牌。企业必须重新审视并投资于那些能够激发创新思维和高阶能力的技能培养。
以销售人员为例。在AI未普及之前，一个优秀的销售人员通常需要具备强大的沟通能力、理解力和文字表达能力，以便有效地与客户沟通，理解其需求并提供适当的解决方案。在生成式AI的辅助下，销售人员的核心能力从沟通转向了创意。
销售人员可以通过AI来弥补表达或沟通短板，如使用AI生成客户报告、演示文稿或即时响应客户查询；将更多的时间和精力用于理解市场趋势、制定创新的销售策略或探索新的业务机会，如基于AI作出的客户数据分析和市场趋势预测来设计定制化的营销方案或开发新的客户细分市场。
再以教育工作为例。过去，教师的主要任务是传授知识和监督学习进度；在AI的支持下，知识传授和评估一类的工作可以通过智能系统来实现。现代教育工作者更多地扮演的是学习体验设计师和指导者的角色，他们需要设计富有创造性和互动性的学习体验，同时为学生提供个性化的指导。
为了应对人才管理重塑的挑战，一方面，企业需要提升员工的AI技能。企业可以通过培训和提供相应工具来提升员工利用AI的能力，让员工对AI技术有基本了解，能够将这些技术应用于日常工作中，从而不仅提高工作效率，还能更好地发挥创造性和创新性。另一方面，企业需要构建人才管理与筛选的新逻辑来识别和吸引那些适应AI时代的人才。这不仅涉及对候选人技术、技能的评估，更要评估其对新技术的适应性和学习能力。企业应该开发和应用新的工具和标准，来筛选那些能够在AI驱动的工作环境中茁壮成长的员工。
在人才管理的重塑中，组织管理者面临的挑战是如何平衡AI的高效执行与员工的创新思考。在一个理想的环境中，AI不仅是执行工具，更是激发和扩展员工创造力的伙伴；员工不仅能积极主动探索新思维，更能够利用AI的能力来加速想法的实现。
人才管理的重塑
超级员工的崛起
在生成式AI的时代，可以预见到 “超级员工”的出现。得益于AI的辅助，这类员工能够打破传统工作方式的限制，将创意和技能发挥到极致。这意味着企业需要重思、重塑人才管理的方式。
想象一下，有一个市场策划人员李娜（化名）。在传统的工作情境中，受烦琐过程及时间的限制，她通常一次只能将一两个创意变为现实。但在生成式AI的辅助下，她的工作方式发生了革命性的变化。脑海中涌现出二十个创意，不再是遥不可及的梦想。通过AI辅助的图像生成、自动化视频剪辑和脚本撰写，李娜能够迅速将这些创意转化为具体的营销方案，而且每一个营销方案都充满创新性和吸引力，本来需要数周才能完成的工作在一个下午便完成了。李娜的工作不再只是执行，而是成为了创意和策略的源泉。她的每个创意都有可能实现，从而大大提升了自身的绩效以及对公司的贡献。
程序员张伟（化名）的工作也是如此。构建一个复杂的软件框架，在传统编程环境中可能需要张伟和同伴耗时数月，而在AI的帮助下，极短的时间内就可能完成。张伟成为公司中的“超级程序员”， 头脑中的创新性软件架构和算法，能够迅速转化为代码。他能够处理最复杂的项目，能够独立完成过去需要一整个团队才能完成的项目。借助AI之力，张伟等程序员大大提高了编程的效率，为公司带来前所未有的技术提升。
这些超级员工的出现，不仅提高了工作效率和创造力，还改变了工作的本质。他们摆脱了缓慢工作流程的制约，充分发挥潜力和创造力，不仅提升了工作成果的数量，在质量和创新性上也达到了新高度。这些几乎能独立运作的超级个体，如同一个个“微型公司”，企业应如何应对？以下是几个关键点。
第一，潜力人才的识别和培养。组织需要发展更有效的方法来识别那些具有超级员工潜力的个人。这需要进行更加深入的人才评估，包括技能测试、创意思维评估以及潜力展示。
第二， 激励和保留机制的设计。随着超级员工的价值变得越来越明显，组织需要制定有效的激励和保留策略，以提升关键人才的满意度和忠诚度，包括更灵活的工作安排、更具竞争力的薪酬结构以及个性化的职业发展计划等。比如为超级员工提供公司股份，将他们视为合作伙伴而不仅仅是员工。这样，他们在贡献创新和业绩的同时，也能分享公司的增长和成功。
第三，灵活的工作安排和自主权。超级员工通常能够高效工作，因此，提供灵活的工作时间和地点，以及更大的工作自主权，可以大大提升他们的满意度和效率。这种自主性的授予是对他们能力的认可，同时也促进了创新和创造力的发展。
第四，组织结构的调整。超级员工的出现要求组织重新考虑其结构。更扁平化的组织架构、更多的跨部门合作，以及更加灵活的项目管理方法，更有利于快速创新和决策，同时也能更好地支持具有高度自主性和创新能力的员工。
第五，文化和工作环境的改变。为了支持超级员工的工作，需要构建强调创新、灵活性和快速适应变化的组织文化，以及支持协作、创意交流和技术创新的工作环境。
第六，伦理和公平性的考量。组织需要考虑由于技术加持带来的能力差异，要思考如何保持公平性，避免内部分裂。
组织定位的重塑
效率与创新
生成式AI时代，是一个关于组织如何利用先进技术重新定位的时代，进一步说，是一个组织重新定义业务目标和发展路径的时代。重新定义业务目标和发展路径，需要转变传统的效率、成本思维模式，注重创新和业务扩展；不应局限于追求用更少的人力完成更多工作，而应思考如何利用现有资源和生成式AI的潜力实现更广泛的业务目标。
在企业不断寻求新的市场机会、开发新产品、重新定义与客户互动方式的过程中，生成式AI扮演的角色不仅是工作效率的提升者，更是创新的助推器。它提供的数据洞察和创新支持能够帮助企业突破传统思维的局限，探索前所未有的可能性。企业需要在人才和技术上进行适当投资。至关重要的绝不仅仅是AI技术，还有员工对AI技术的理解和应用能力、员工的创造性思维和主动性。对人才的投资，能够帮助企业更好地适应快速变化的技术环境，并从中获益。
因此，面对生成式AI时代的挑战，组织需要平衡效率与创新的关系。这不仅仅是技术的应用，更是战略思维和文化的变革。通过这一变革，组织不仅能提高效率、降低成本，还能探索新的业务机会和增长途径，最终获得长远发展和卓越成就。
组织结构的重塑
幅度与扁平化
生成式AI的引入，不仅能提升个体员工能力和创新潜力，也能在组织层面引发变革。这些变革不仅仅局限于提升现有流程的效率，更重要的是为重塑组织的管理逻辑和方法提供了新的可能性，尤其是在组织结构和领导层面上。其中一个核心问题是管理幅度（Span of Control）和组织扁平化之间的关系。
在传统组织结构中，随着企业规模的扩大，领导者面临的管理挑战也日益增加。一方面，由于领导者触及和处理的信息量有限，常常出现上下层之间的沟通脱节，基层员工的反馈和创意难以及时传达到决策层。另一方面，传统的信息传递依赖于层级结构和主观报告，如文档、会议记录和演示文稿等，这不仅会导致信息的丢失，甚至可能出现信息的系统性扭曲。因此，管理幅度的扩大往往导致管理复杂性的增加以及决策效率的降低。
生成式AI的应用，尤其是AI助手的出现，为既有的挑战提供了新的解决方案。AI助手可以准确记录、梳理甚至分析会议内容，确保核心信息无障碍地传达至各个决策层级。
例如，借助AI助手，高层管理者可以同时关注基层各个重要会议的动态，并从中提取关键信息来辅助决策。员工在内部讨论群中的激烈讨论通常很难被上层领导知晓，AI助手能够有效捕捉日常讨论中的关键点并传递给相应的人，从而使得跨部门、跨层级的信息传递成为可能。
此外，AI助手还能帮助领导者识别潜在的问题和机会。通过分析员工的交流模式和内容，领导者可以更好地掌握团队动态，洞察工作中的挑战和潜在的创新点，从而更加精准地制定策略，优化管理方法，提高组织效率。
AI时代的组织重塑对中层管理者提出了新的挑战。过去，中层管理者主要承担信息传递的角色，在上传下达、协调不同层级的沟通中起到了不可或缺的作用，是在管理幅度与组织扁平化之间寻求平衡的关键。AI技术的介入，特别是AI助手的应用，有望解决扁平化和管理幅度之间的内在矛盾，高层领导能够更直接地接触和管理更多员工。因此，中层管理者需要重塑自身的角色和价值。
信息传递任务逐渐由AI技术部门接管后，中层管理者的工作重点应从简单的信息上传下达转变为团队激励、成员培养和创新引导，应成为推动团队合作、促进成员发展和激发创新思维的关键力量。此外，中层管理者还需要在协调和整合AI技术与团队工作之间发挥重要作用，成为技术应用的先驱者，引导团队有效利用AI工具提高工作效率和质量。同时，中层管理者还需要关注团队成员对AI技术的适应性和使用状况，确保技术应用与团队的工作目标和文化相匹配。
中层管理者还应成为组织内部变革的促进者，在AI带来的变革中，引领团队适应新的工作模式，同时在组织内部促进对新技术和新方法的接受。这要求中层管理者具备较强的技术理解能力以及人员管理能力。
组织文化的重塑
可视化与变革
生成式AI也对组织文化产生了深刻影响。组织文化一直被视为企业的软实力，在生成式AI的辅助下，组织文化变得更加具体，可视化，并且可以被更有效地引导和塑造。
生成式AI，尤其是用于记录会议和分析人际交流的AI助手，为组织文化的可视化提供了强大工具。这些技术能够分析会议记录、邮件交流甚至是员工社交媒体上的互动，从而揭示出组织内部实际的沟通模式和行为规范。
例如，通过分析不同团队的会议记录，AI可以揭示出团队内的沟通是否真的开放和平等，是否存在某种程度的一言堂或权威主义。借助AI技术，管理层不仅能够了解到企业文化的实际状态，还能够与目标进行对比，看看实际文化是否与理想文化相符合。文化的可视化让企业能够更准确地把握和调整组织文化。
一旦组织文化变得可视化了，AI就可以在人的指引下助力文化变革。
例如，如果分析发现某个部门的沟通模式与公司倡导的开放和协作文化不符，管理层可以利用这些洞察来设计特定的干预措施，如组织培训、开展团队建设活动或优化沟通流程等。AI还可以在日常工作中提供实时反馈，帮助员工调整行为和沟通方式，以更好地符合组织文化。
例如，智能分析工具能够在员工撰写邮件或准备会议时给予即时的建议和反馈，使他们更有效地沟通和协作。
此外，AI还可以用于监测和加强积极文化实践——设定特定的文化指标，通过AI来追踪指标变化，从而评估文化塑造措施的效果，甚至在一定程度上预测未来可能的文化趋势。
组织能力的重塑
场景识别与知识积累
在AI时代，企业面临着整个组织能力的全面重塑，这要求企业重新思考和提升自身的核心能力。企业获取核心竞争力的关键在于理解和利用AI 智能涌现的潜能。
生成式AI的智能涌现正在产生广泛且深远的影响，可以带来新的业务模式、改进现有工作流程，甚至完全改变与客户的互动方式。
例如，AI可以帮助企业在市场分析、客户服务、产品开发等多个方面实现突破性改进。但要利用好智能涌现的潜能，企业需要具备敏锐识别能力，能够识别出最适合引入AI技术的场景，即要能准确判断出哪些业务流程、管理环节或市场机遇中应用AI将带来最大的回报。这需要企业对自身业务流程有深入理解，对AI技术的潜能和应用有清晰认识。
例如，一个制造企业能识别出生产线的自动化监控是引入AI的理想场景，零售商发现通过AI增强的客户数据分析能够显著提升市场策略的效用。为了培养这种场景识别能力，企业可以设立专门的团队或小组专注于探索AI的应用潜能。这些团队可以对企业的不同业务领域进行深入分析，识别出最有潜能的AI应用场景。
精准识别应用AI的最佳场景后，企业还需要将AI技术与自身独有的行业知识和专业技能相结合。企业通过深入理解自身的业务流程和市场需求，可以有效地将AI技术与专有知识相融合，创造出更为精准和高效的解决方案。
例如，企业可以利用其在特定领域的专业知识来优化AI模型，使其更加符合行业特定需求。这种结合不仅能够提高AI应用的效率和准确性，也能使企业在竞争中获得独特优势。因此，企业的知识积累和专有技能在AI时代变得尤为宝贵。
AI技术的核心在于数据和知识的积累，尤其是对专业语料库的构建和应用。那些拥有丰富行业知识的企业所独有的知识库成为构建高效AI模型的关键资源。专业知识可以用于训练AI，使之能够更好地服务于特定的业务需求和场景。
例如，金融服务企业的专业知识训练出的AI模型可以提供精准的市场分析和投资策略。在技术日益普及的今天，拥有专业知识将使企业在运用AI时占据有利地位，不仅能提升AI的应用效果，也能促进企业创新产品和服务的开发，从而在市场中脱颖而出。
为了最大化这种独特知识的价值，企业需要采取策略来有效地积累和应用这些知识，包括投资于知识管理系统，鼓励员工分享和记录他们的专业知识等。
组织变革的重塑
AI融合与自下而上
过去，企业数字化常常被视为一个自上而下的流程转变，涉及高成本和大规模IT资源投入。这个过程往往需要企业彻底梳理并改变业务流程，对许多企业来说是一个缓慢且昂贵的过程。AI融合与这种传统的数字化过程有本质的不同。AI具有灵活性、低成本、入门门槛较低等特点，这使得企业可以逐步实施，而不必一开始就进行大规模系统重构。AI融合采取的是一种更灵活的、成本可控的、自下而上的途径，具体体现在两个方面。
第一，低成本的个人化应用。企业可以为每个员工提供AI工具如生成式AI助手，以提高其工作效率。这种做法的成本相对较低，但潜在的回报却非常高。如果每个员工的工作效率提高20%到30%，整体的投资回报率将会非常可观。
第二，场景化的应用。AI可以在特定的工作场景中发挥作用，如软件开发、销售或客户服务，软件工程师可以使用AI编程助手提高编码效率，销售人员可以利用AI生成个性化的客户解决方案。这种场景化的应用可以迅速带来明显的效果。
本文深入分析了生成式AI特别是大模型技术对组织管理带来的革命性影响。AI正在深刻地影响着组织管理的每一个层面。企业不仅要面对技术带来的挑战，还需要抓住由此产生的机遇，主动适应和利用这些变革。
能否在这个AI驱动的新时代中脱颖而出，取决于企业如何提升和适应AI能力，如何重新定义员工角色，以及如何创新组织管理模式。通过不断学习和创新，企业可以更好地利用AI技术，推动组织朝着更高效、更灵活、更创新的方向发展。在未来，那些能够有效整合AI技术的企业将引领行业变革，开创新的发展篇章。无论是高科技企业，还是传统小型企业，都可以在生成式AI时代大有所为。
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