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    Workday一个月内跌掉近100亿美元市值,发生了什么? Workday 在过去的一个月市值跌去了将近100亿,如果按照一个月前的最高点226美元/股来对照,市值510亿美元,截止今天是420亿美元。按照昨天最低点的股价410亿美元。跌去了近100亿美元的市值。 发生了什么?很多人不禁要问? 我们来看下这行业前两位的对比情况: ADP今年涨幅27.16% 股价165美元,市值达到716.3亿美元,最高点市值746亿美元。 Workday 今年年初至今涨幅是16.48%,股价185.99美元,市值420亿美元,最高点市值520亿美元 我们来看下workday目前的数据情况: 对于workday 的收入构成可以看如下: 订阅服务占据大头23.86亿美元,占比84.54% 其中美国收入占到77.01%,依旧是绝对大头。 最后我们来看下历年来的收入表格以及增幅。 2015年7.88亿美元,2016年11.57亿美元,2017年15.74亿美元,2018年21.43亿美元,2019年28.22亿美元。整体增幅都在30%以上。 关于workday的介绍大家已经了解了非常多,在这个月美东时间29号会发布2020年度的第二季度财报。从预测中看,大家已经感觉到增长的压力。 美国经济放缓的影响,极大的影响了workday的营收增长速度。 管理层谈到第一季度财报显示收入8.251以美元,同比增加了33.4%,其中订阅收入达到7.01亿美元增长34.3%。同时预计第二季度收入8.7亿美元至8.72亿美元,其中订阅收入增长约32%,达到7.46亿美元至7.48亿美元。年度总收入调整到35.45亿美元到35.6亿美元。 而市场预测第二季度应该继续保持一个高的增长,如果不能够达到8.91亿美元,则意味着作为成长型企业的增长严重放缓,一旦放缓,相关匹配的高溢价将被挤出。这也是目前股价狂跌的重要影响因素。 而且这个增长放缓的速度可能比想的还要大。 以下来自分析师的分析与大家分享: Workday成功很大程度上得益于其在核心竞争力上构筑了较高的壁垒。 具体的而言 (1)公司主要专注于大中型客户,客户毛留存率超过95%,2017年平均客单价为85万美元,高客单价和高留存率为公司带来了更多的资金; (2)基于HCM+财务管理延伸产品线,为客户提供全方位一站式服务:以HCM和财务管理为核心产品,不断延伸产品线,不断满足客户一站式采购需求,真正实现“以客户为中心”。 (3)善用资本市场,高研发投入+战略收购加快产品更新速度。公司2012年登陆资本市场前已是风投市场明星企业,强大的融资能力为研发投入和并购提供了坚实的基础。长期以来,公司产品研发费率和费用远超同行,2018年研发费用为12.12亿美元,研发费率在30%上,高额的研发投入及12次战略收购,缩短了产品的更新和完善周期。 除此外公司拥有(1)云基因优势:Workday创始之初便定位于SaaS领域,其战略具备连贯性,不存在调整磨合和消耗,云先发优势助公司进入线)创始人优势:创始人深耕HR领域多年,行业经验丰富,优秀的市场经验和定位能力帮助Workday在初始阶段摆脱巨头夹击,找准市场需求,并实现后续市场布局的顺利进行。   未来客户+产品两维度强化核心竞争力,发展策略值得借鉴从发展策略来看,未来客户及产品仍然是企业关注的重点, 客户方面(1)继续推进战略收购计划,全方位强化实力,(2)继续保持高研发投入,提升产品竞争力; 市场方面(1)拓展海外市场,扩大市场规模 ;(2)维持大中型市场优势,积极开拓中小型企业市场。
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    2019年08月16日
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    塑造工作未来的五个维度 德勤(Deloitte)定义的未来工作是 “The growing adoption of artificial intelligence in the workplace, and the expansion of the workforce to include both on- and off-balance-sheet talent.” 我们定义了工作的未来,因为许多变革力量影响着一个组织的三个紧密相连的层面:工作(内容)、员工(人员)和工作场所(场所) 本质上,工作的未来是由当前的社会经济变化所创造和影响的,并受到新工作世界的力量和趋势的影响。 塑造工作未来的五个维度 有两个领域在很大程度上影响着工作的未来。首先是在工作场所和工作任务中越来越多地采用人工智能、机器学习和增强功能。第二个维度是国际劳工局在其工作未来文献评论中确定的五个维度。这些方面是: 1.创造就业 2.就业质量 3.社会保护 4.工资和收入不平等 5.社会对话和劳资关系 就业机会的未来是指创造就业机会、破坏就业机会或未来劳动力的组成。许多人越来越担心,任务自动化的速度快于创造就业机会的速度,以及由于自动化而出现的新部门。 “当现有的工作岗位被自动化和人工智能操作的其他系统所取代时,就业岗位的下降速度可能会快于全球劳动力。” 麦肯锡(McKinsey)估计,自动化可以取代目前由人类从事的45%的活动,但只有5%的工作可以完全由技术实现自动化。人们相信,在未来,工人将花更多的时间在机器无法胜任的活动上,例如管理人员、应用专门知识和与他人交流。人类将花费更少的时间在可预测的体力活动以及收集和处理数据上,这两个领域的机器已经超过了人类的性能。所需的技能和能力也将发生变化,需要更多的社会和情感技能以及更先进的认知能力,如逻辑推理和创造力。人们还认为,随着工业布局从发展中国家转向发达国家,自动化可能会破坏全球劳动力格局。随着发达国家利用机器人的增加,加上需要尖端技能的新的创新生产技术,将降低劳动力成本。 相反,工作质量的未来涉及未来的工作条件或社会保护制度的可持续性等问题。零工经济的增长导致自营职业、特遣队和中介工人的增加.预计到2020年,这一比例将增长到40%的美国工人。据认为,随着这种从传统就业类型的转变,什么是就业的定义可能变得模糊不清,从而导致劳动力市场的法律不确定性。虽然特遣队工作人员所从事的工作与工作保障大幅度减少有关,但它允许高度的灵活性,使工人能够控制其工作生活平衡,而雇主则能够从工人的灵活性和更大的成本节约中获得经济上的好处。人们相信,零工经济的增长将让位于改进的工作模式,从而提高劳动力市场的效率。然而,临时就业往往与较低的工资、较少的培训和减少的职业发展联系在一起,长期而言,这将对劳动力市场产生负面影响,因为个人有责任不断提高技能和发展自己。 将以前有保障的工作外包给从事小型和不稳定工作的个体,预计会在广泛的基础上降低劳动力标准。今后的工作很可能以项目为基础,更替率很高,从而使特遣队或机构工作人员获得社会保护和工作保障的机会减少。在零工经济中,数字工人被认为是自营职业者,他们被要求提供全额的社会保障缴款,增加他们的经济负担,并使他们相对于传统的雇员相对更糟,他们也受到社会政策的保护,如最低工资,这又一次是为正式雇员保留的。 关于工资和收入不平等的讨论既关注工资和收入的平均增长,也关注它们今后在家庭中的分布情况。人们越来越担心,属于最低收入阶层的家庭可能最不准备适应新的工作世界,从而造成日益扩大的不平等的恶性循环。人们还认为,随着对高技能工人需求的增加,工资不平等现象将进一步恶化。 最后,社会对话和劳资关系的未来是指在未来几年里,有组织的工人制度将如何在这种推动变革的情况下演变。 工作的未来如何影响人力资源和我们今天的工作方式? 在思考工作的未来时,有很多事情要考虑,其中之一就是人工智能和增强对劳动力的影响。据信,人工智能的增长将使60%的职业拥有至少三分之一的自动化工作活动。正如我们前面讨论过的,零工经济的主要特点是短期合同或自由职业者的盛行,而不是历史上的永久角色规范。随着Uber和Deliveroo等公司的迅速扩张,我们看到了新的工作模式的出现。这些新的工作模式由于引入了灵活工作等服务而得到了这种增长。员工们正在寻找更多的灵活性,以真正实现工作与生活的平衡。随着支持这些模型的新工作模型和技术的兴起,组织正在采用一种更加敏捷的工作方式,在满足业务日益增长的需求的同时,为员工提供他们所需的灵活性。 与多代员工一起工作需要领导们接受新的工作方式。因此,采取一种使员工能够不断学习和提高技能的方法,不仅是未来工作的副产品,而且是领导者在制定人力资源战略时应考虑的问题,以确保他们留住顶尖人才。 工作的未来不仅是创造新的工作方式,或如何产生新的工作场所,甚至是人工智能如何取代现有的工作。这也是关于我们如何能够丰富新的人的能力,并将他们融入劳动力队伍,同时为未来创建更可持续的组织。人们越来越关注员工的经验,借助人工智能的力量,企业正在寻找新的方法来衡量员工的敬业程度和情绪。这些创新有可能对雇员的留用产生重大影响。 当我们思考工作的未来时,我们应该努力找出我们如何为教育创造一个更有价值的环境,倡导不断学习我们的劳动力。技术的兴起让我们能够在我们想要的时候学习,在我们想要的任何设备上学习,理解我们如何在需要的时候将学习建立在一个组织文化中是关键。 最终,当你想到人力资源在未来工作中所扮演的角色时,它实际上是为了使我们的员工能够快速适应变化,同时嵌入持续学习的重要性和需要,并支持他们的上升期和再技能。在支持员工的同时,他们必须开始指导领导者培养一种领导风格,让他们两人都能克服未来工作中出现的挑战,同时接受支持员工的需要,培养必要的技能,以确保团队和组织的成功。 作者:Manpreet Randhawa 来源链接:https://www.myhrfuture.com/blog/2019/4/11/how-is-the-future-of-work-shaping-the-labour-market 以上为AI翻译,仅供参考。
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    2019年08月14日
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    公司全方位追踪员工行为,这种做法合理吗? 据称,数据分析可以减少职场偏见,提升效率。但事实可能并没有这么简单。 编者按:随着科技的不断进步,我们的生活中出现了越来越多的可穿戴追踪设备。近年来,还专门有一些项目通过这些可穿戴追踪设备生成的数据,来分析有关研究对象的具体表现。如果公司的老板让你每天24小时都穿戴这款设备,从而让他进一步地了解你的工作表现,你会同意吗?这篇文章原标题是A New Study Suggests Employers Track Your Every Move to ‘Improve Productivity’,作者Angela Lashbrook在文中就介绍了几个类似的项目,以及不同群体对这些项目的看法和意见。 如果你对老板提出加薪要求,老板反过来告诉你,你必须每天24小时都穿戴一款特制的可穿戴设备,你会有什么反应? 这种做法在未来并不是不可能。在奥巴马执政时期,就曾出现过大量职场健康研究项目,这些项目目前覆盖了超过五千万职场员工。在这些项目里,通常都会借助于健身追踪装置或其它设备来评估员工身体的健康状况,而相关的数据,在很多案例中都会影响个人保险的费率。 而最近的一项全新研究,更有可能继续向前拥抱这个美好新时代:通过日夜不断的数据监视而汇总的各种不相关数据点,比如你查看手机的频率或者周末外出的频率,来评估员工的工作表现。这项研究也获得了美国国家情报总监(Director of National Intelligence,DNI)办公室的部分资金支持,研究人员主要来自达特茅斯学院(Dartmouth College)。 这项研究的目的,是通过基于地理位置的追踪信号发射基站、可穿戴设备以及手机应用,“区分高效和低效的员工”。其设计和目的和另外两个名叫mPerf和MOSAIC的研究项目类似。这两个项目的主题都是去研究人工智能是如何帮助员工(以及他们的雇主的)。但专家警告称,就这种追踪而言,仍然存在许多顾虑。 “这项研究会关注的内容有:调查对象的睡眠时间有多少,他们的心率表现如何,他们日常体育锻炼有多少。”隐私和安全非营利机构美国民主和科学中心(Center for Democracy and Technology,CDT)政策分析师娜塔莎·杜阿尔特(Natasha Duarte)说,“要看一个员工是否相对年轻和健康,这些就是主要指标……那如果调查对象身患残疾呢?如果参考他们的体育活动数据来评估其工作表现的话,那就太歧视人了。” 在这项研究中,一共有554名研究对象。其中,320名男性,234名女性。这些研究对象来自各行各业,但主要集中于科技和资讯行业。他们会定期填写职场评估问卷,问卷题目包括是非题,比如“你今天是否对组织展示出了忠诚的工作态度?”或者打分题,比如“你在多大程度上完整地完成了你的工作?”“你在多大程度上确保各项任务都恰当地完成了?”然后,研究人员会根据他们的回答内容,确认他们是否是高效工作还是低效工作。 同时,研究人员也都为这些研究对象装配了各种不同的追踪装置。每个人都会佩戴一块防水佳明(Garmin)腕表,他们的智能手机还都安装了一个名叫PhoneAgent的追踪应用,同时还会分配四个信号发射基站给他们:一个放置在钱包中,一个放置在钥匙链上,一个放置在家中,一个放置在办公室里。 这些装置可以记录研究对象的睡眠习惯、离开工作台面的频率、夜间或周末从家中外出的频率、解锁手机的频率、完成了多少体育运动以及睡眠质量等等。 研究人员随后会收集从各种装置上获得的数据,从而进行对比研究。结果显示,不同行业的研究对象,以及研究对象是否担任管理职务,对结果的影响都非常大。比如,非管理职务的高效员工在周末上班的时间更多(很意外的发现),他们在平时工作日的晚上也很少去其它地方。咨询行业的高效员工周末都很少参加体育锻炼,而科技行业的高效员工则在平时工作日很少参加锻炼。 达特茅斯学院管理学教授皮诺·奥迪亚(Pino Audia)称,根据这些数据,可以推断出,工作日很少去其它地方的高效员工往往都有固定的日常安排,即便是在艰苦的工作环境下,这些行为习惯可以让他们保持积极和足智多谋的态度。“如果你总是被干扰的话,那你的工作表现就可能会受到影响。”奥迪亚说。 此外,研究人员还希望这些数据可以进一步消除员工调查环节中的歧视和不公平。现有的工作评估方式“不仅老旧而且还存在一定的偏见”,达特茅斯学院计算机科学教授安德鲁·坎贝尔(Andrew Campbell)称。他说,他们希望了解如何利用这些移动感应数据来预测可以反映高效表现的有关模式。同时,他们还希望,在十年之内,员工可以通过结合这些数据的反馈,来回顾和提高自己的工作表现。 就员工表现评估而言,传统的方式也的确存在一定的缺陷。据斯坦福大学VMware女性领导创新实验室的研究人员称,在回答开放式问题时,比如“员工是如何达到期望值的?”“该员工最突出的技能是什么?”,管理人员通常会依赖刻板看法和偏见,而不是结合数据来评估。 男性通常都会收到与其技术性技能有关的具体反馈,而女性则通常收到的是一般性评论和反馈,比如“你是很棒的沟通者!”具体反馈可以为员工提供进步的方向,同时指明他们的优势特点,而没有收到类似反馈的,则更像是被忽略的一个群体。 奥迪亚称,这项研究可以“在短期内让企业不再依赖或减少对这些调查的依赖。相反,我们可以更多地依赖于员工行为的有关客观指标。企业应该如何在对待员工、补偿以及晋升等方面不受性别、种族和国籍的限制而表现出更大的公平性?……我们研究中利用的一些科技,就会朝着这些目标而不断奋斗。” 当然,针对这项研究,也存在一些针对偏见的顾虑声音。除了杜阿尔特提到的偏见问题,研究中的主要研究对象也都是男性,如果利用这些白领男性的数据去预测或评估不属于这类群体的人的工作表现,那他们就可能会在和其工作表现无关的因素方面受到不平等对待。 “如果你把针对20多岁男性的研究数据应用在女性身上,或者是超过30岁以上的群体身上,或者是残疾人身上,那可能就站不住脚了。”斯坦福大学互联网和社会中心消费者隐私负研究负责人贞·金(Jen King)表示,“那这些数据本质上就存在偏见。” 比如,如果某人因心理疾病而引发焦虑的,从而增加心率或影响睡眠质量。此外,根据研究发现,高效员工下班以后很少去其它地方。但一个中学学生的母亲可能在下班后需要带孩子去上辅导班,可能会频繁地离开家,如果用这些数据来评估他们,则同样是不公平的。 当然,如果用这些装置去追踪和记录员工活动以及生物统计信息,特别是下班后的这些信息,还会存在侵犯隐私的问题。 在美国境内,目前针对员工隐私保护的法律条款并不多。因此,“要求”员工长时间受这些设备监控,可能并不会触犯法律,而且这篇文章所提到的员工健康项目早就已经落地了。针对这些项目,不仅没有人指出它们可能违法了,而且还受到了奥巴马执政期间推行的平价医疗法案(Affordable Care Act)的极力鼓励。 “这种事不应该发生,但遗憾的是,这些研究的法律边界并不清晰。”杜阿尔特说。她还说,即便员工同意参与这些项目,但这些追踪项目仍然存在道德风险问题,会让人觉得他们是有人施压被迫像“好员工”一样而参与其中的。 金还提出另一种说法,雇主很可能还会利用这些追踪数据去跟踪员工。“试想一下,一个可能对年轻女下属有爱慕之心的猥琐主管,如果随时可以了解下属的实时位置,并根据这些数据尾随下属,那就太可怕了!”她说。 但这项研究的发起人称,其研究仍然处于早期阶段,如果这些装置真的要应用到职场当中,起码也是几年以后的事情了。坎贝尔称,他也非常清楚地认识到,这些数据的确存在普遍的问题。 “但至于你提出的问题,我会把它当作针对任何机器学习或者基于数据的算法创建的一般性批评。比如,如果数据没有包含某个群体的话,那算法则会完全地忽略他们。”坎贝尔说,“至于如何解决这个问题,我目前还没有想到很好的解决方案。” 然而,研究这个宏观主题的,也不仅仅只有这个大项目。比如,前文提到的同样受政府机构资助的mPerf项目,和这个项目一样,他们也在研究职场表现和移动感应数据之间的关系。 “在用不了多少年后,高中生要想进入大学,都不需要参加SAT考试或ACT考试,这并不是不可思议的事情。”mPerf项目的主要负责人丹尼斯·万斯(Deniz Ones)在某新闻发布稿中提到,“学生们需要在手机上下载某些应用软件,同时连接其可穿戴设备,并允许各个大学在某几个月范围内从他们身上收集各种数据。” 此外,还有前文提到的MOSAIC项目。这些项目中,也会追踪情报部门成员的有关数据,从而去评估他们的工作表现,尽管有人指出称,情报部门的员工接受这种数据监控,本来就算作其工作的一部分。 所以,如果真的想进一步改进员工评估,是否有其他不涉及隐私侵犯追踪的方式呢? 据斯坦福VMware实验室的研究人员称,管理人员应该在数月之前提前约定某些特定的员工表现评估要求。随后,可以将员工的具体表现与这些要求对比评估,从而消除评估环境中的偏见问题。 此外,管理人员还应该进一步控制一般性或者模糊性赞扬,比如“她是很棒的沟通者”。与之相反,他们应该参考既定的员工表现指标,公平公正地评估他们在沟通方面的具体表现。 当然,针对雇主应该如何有效地引导员工高效工作,有关进一步的研究也非常有必要。然而,除了达特茅斯学院的项目和mPerf项目中可能会涉及隐私侵犯的本质,与科技相关的全新的特别是被忽略的偏见问题仍然会显现。人们可能会针对他人的看法产生不同意见,但大体上人们还是相信这些系统的客观公正,只不过,我们还可以做得更好。 译者:井岛俊一 作者Angela Lashbrook 原文地址:https://onezero.medium.com/a-new-study-suggests-employers-track-your-every-move-to-improve-productivity-1b2e5baf6ea7
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    2019年08月13日
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    是时候为人力资本的分析建立一个员工价值主张 作者:Jan Schwarz   本文是白皮书的配套文章,是员工分析的员工价值主张,今天来研读一下。 我是那些相信大多数人都想在世界上做善事的那些类人。人们通常希望对他人进行恰当的对待,他们希望以某种有意义的方式对社会作出贡献,他们希望改善他们周围的朋友和家庭的生活。有意义或有目的是个人幸福的基本要素。 我也相信这适用于一个人的职业生活。不管职位描述中列出了哪些要求,雇主自然希望人们在工作中表现出色,为组织的成功和健康做出贡献,并改善同事的工作生活。在许多方面,工作可以成为实现更广泛的社会目标的工具。 然而,如果你是一家大公司的一员,你怎么知道你是否成功地实现了这些令人钦佩的目标?同样重要的是,公司会注意到吗? 人力资本的分析:这对你的人有什么好处? 乍一看,上面的问题似乎可以用人力资本的分析来回答。许多调查报告说,总体上,具有人力资本的分析能力的组织表现优于没有人力资本分析的组织。强大的商业业绩(无论是坚实的利润率还是增强的创新)有时会给员工更多的机会来实现更大的目标,提高个人的幸福感。审议下列发言: “改善我为之工作的业务,意味着我的职业生活也会有所改善。” “高绩效文化意味着我有更多的机会超越和影响变革。” “优化学习和认证项目意味着我将有机会建立必要的技能,以实现更广泛的目标。” 事实上,与我交谈的许多商界领袖都认为,如果一个人是高绩效组织的一员,他们比为一家苦苦挣扎的公司工作的话,他们有更多的机会发挥影响力。但我对此有不同的看法。 虽然上述说法可能是正确的,但它们并没有最终证明商业业绩和个人福利之间总是有联系。我认为,创造个人影响力的机会不仅仅是公司整体的成功。实际上,这是一家公司对个人的积极关注,再加上对各种功能的不断分析探索。如果组织真的要通过人员分析来满足个别员工的需求,那就必须通过设计来实现。 EVP:为什么要人力资本的分析,为什么是现在 今年,每个人力资源和人事分析经理都应该对公司/员工合作伙伴关系的目标进行定义和制定。工人们越来越意识到信息安全和数据隐私问题。当涉及到收集和分析员工数据时,组织必须努力获得或保持员工的信任。要做到这一点,一种方法就是不断地让员工理解“这对我有什么好处?” 确定人员分析如何为单个员工提供价值并不是一项容易的任务。我们如何获得衡量人力资本的分析对个人的影响的细节?我们如何决定谁负责为员工提供价值计划? 这些都是Visier的研究和客户价值主管莱克西·马丁(Lexy Martin)提出的问题。一年多前,我在阿姆斯特丹的一次会议上开始思考这些问题。她花了30多年的时间从雇主的角度研究人力资源技术的价值,她认为现在是从雇员个人的角度着手处理价值概念的时候了。然后,我们合作并扩展了开发用于人的分析的员工价值建议(EVP)的想法。 EVP是完全人性化的分析实践的重要组成部分。与其让组织仅仅解释有关个人的数据,更重要的是完全人性化的实践为员工提供了解释和分析员工数据的工具,从而为员工提供了明确的价值。 Lexy经常喜欢使用框架,因此我们通过探索一个熟悉的框架来了解人类的动机:Maslow的需求层次结构,从而深入探讨了这个主题。总之,马斯洛的理论是,一旦基本需求(如安全、保障和归属感)得到满足,一个人就会被个人掌握所激励。在满足了这一需求之后,人们就会被超越所激励-追求更普遍目标的愿望。 我们的结论是,任何从员工角度对人的分析的讨论都应该强调人类对学习、成长和实现目标的渴望。同时,更基本的人类需要也不能被忽视。 Lexy和我然后建立了我们自己的马斯洛的等级结构,说明了员工的基本需求和更普遍的职业目标在这一架构内。我们希望公司在建立自己的EVP时会考虑这一点。 前进之路 如果人力资源和人员分析领导者倡导基于对人事的动机的理解的员工价值主张,那么他们的员工分析活动将更加顺利,同时为员工和雇主提供价值。 在内部和外部专家的帮助下,莱克西和我迄今策划的想法已经在白皮书“人的分析的员工价值主张”(EmployeeValuationofPeople Analytics)中得到了体现,但工作还远未完成。需要更多的讨论和思考,才能得出员工价值主张在实践中应该是什么样的。 作为人们分析的实践者和供应商,我建议我们有意识地决定朝着一个重要的目标努力:为员工个人提供价值,就像我们对股东和商业领袖所做的那样。 作者:Jan Schwarz 原文链接:https://www.visier.com/clarity/time-to-build-an-employee-value-proposition-for-people-analytics/ 以上AI翻译完成,仅供参考
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    2019年08月13日
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    【麦肯锡长篇】工作的未来对于职业、能力、薪资、意味着什么 在一个自动化和人工智能快速发展的时代,新的研究评估了2030年在不同情景下失业和就业的情况。我们所生活的技术驱动的世界是一个充满希望的世界,也是一个充满挑战的世界。自动驾驶的汽车,能够读取X光的机器,以及响应客户服务查询的算法,都是强大的新型自动化的表现形式。然而,即使在这些技术提高生产力和改善我们的生活的同时,它们的使用也将取代人类目前从事的一些工作活动-这一发展已经引起了公众的广泛关注。 自动化和新的工作世界 强大的新技术正在提高生产力,改善生活,重塑我们的世界。但我们的工作会怎么样? 在我们2017年1月的自动化报告基础上,麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)的最新报告“工作流失,就业增加:自动化时代的劳动力转型”(PDF-5MB)评估了到2030年在不同情景下可能创造的就业数量和类型,并将其与自动化可能失去的工作进行比较。 研究结果显示,未来几年可能会出现大量的职业转移,对劳动力技能和工资产生重要影响。 我们的关键发现是,尽管在大多数情况下,到2030年可能有足够的工作来维持充分就业,但转型将是非常具有挑战性的-与之匹配,甚至超过我们过去看到的农业和制造业转移的规模。 1.自动化对工作有什么影响? 2.就业增长的可能方案是什么? 3.未来是否有足够的工作? 4.自动化对技能和工资意味着什么? 5.我们如何管理即将到来的劳动力转型? Automation will have a far-reaching impact on the global workforce. 1.自动化将对工作产生什么影响? 我们以前发现,利用目前展示的技术,从理论上可以自动化大约一半的活动人员在全球从事的活动。很少的职业----少于5%--包括可以完全自动化的活动。 然而,在大约60%的职业中,至少三分之一的组成活动可以是自动化的,这意味着所有工人都有大量工作场所的转变和变化。 虽然自动化技术的可行性很重要,但这并不是影响自动化采用速度和范围的唯一因素。其他因素包括在工作场所开发和部署用于特定用途的自动化解决方案的成本、劳动力市场动态(包括劳动力和相关工资的质量和数量)、自动化超越劳动替代的好处以及监管和社会接受。 考虑到这些因素,我们的新研究估计,到2030年,全球几乎零到30%的工作时间可以实现自动化,这取决于采用的速度。我们主要使用场景范围的中点,即15%当前活动的自动化。各国的结果差别很大,反映了目前由工人从事的活动的组合和普遍的工资率。 自动化对就业的潜在影响因职业和部门而异(见上文互动)。最容易自动化的活动包括在可预测的环境中的物理活动,例如操作机器和准备快餐。收集和处理数据是另外两类活动,用机器可以越来越好、更快地完成。这可能会取代大量的劳动力,例如抵押贷款、律师助理工作、会计和后台交易处理。 然而,重要的是要注意到,即使某些任务是自动化的,在这些职业中的就业也不会减少,而是工人可能执行新的任务。 自动化将对涉及管理人、应用专业知识和社会互动的工作产生较小的影响,在这种情况下,计算机现在无法与人的性能相匹配。 在不可预测的环境中工作-比如园丁、管道工或儿童和老人护理提供者-到2030年时自动化程度通常会降低,因为它们在技术上很难实现自动化,而且往往工资相对较低,这使得自动化成为一个不那么有吸引力的商业主张。 2.就业增长的可能情景是什么? 被自动化取代的工人很容易被识别出来,而通过技术间接创造的新就业机会就不那么明显了,而且分布在不同的部门和地区。我们模拟了一些新劳动力需求的潜在来源,这些潜在需求可能会刺激到2030年的就业机会,甚至不包括自动化。 对于前三种趋势,我们只模型基于在各国观察到的当前支出和投资趋势的趋势线方案。 收入和消费增加,特别是在新兴经济体 我们先前估计,2015年至2030年,全球消费可能增长23万亿美元,其中大部分将来自新兴经济体的消费阶层。这些新消费者的影响不仅会在收入产生的国家,而且在向这些国家出口的经济体中也会感受到。我们估计,在全球范围内,仅收入增加对消费品的影响就可创造2.5亿至2.8亿个新就业机会,而更高的卫生和教育支出可创造多达5000万至8500万个就业机会。 人口老龄化 到2030年,65岁及以上的人口将至少比2014年增加3亿。随着年龄的增长,他们的消费模式发生了变化,医疗保健和其他个人服务的支出明显增加。这将创造大量新的需求,包括医生,护士和卫生技术人员,但也包括家庭保健助理,个人护理助理和护理助理在许多国家。在全球范围内,我们估计,到2030年,医疗保健和老龄化带来的相关工作将增加5 000万至8 500万。 技术的开发和部署 与开发和部署新技术有关的工作也可能增加。从2015年到2030年,技术支出总额可能会增加50%以上。大约一半将用于信息技术服务。与从事医疗或建筑业的人相比,从事这些职业的人数较少,但他们是高工资职业。 到2030年,我们估计这一趋势将在全球创造2 000万至5 000万个就业机会。对于接下来的三种趋势,我们建模了一个趋势线情景和一个升级场景,假设在某些领域进行额外的投资,这是基于政府、商业领袖和个人为创造更多就业机会而做出的明确选择。 基础设施和建筑物的投资 基础设施和建筑是两个历史性的支出不足领域,如果采取行动弥补基础设施缺口和解决住房短缺,可能会产生大量额外的劳动力需求。在趋势线的情况下,最多可创造8,000万个就业机会,在加速投资的情况下,在加速增长的情况下,可创造多达2亿个新的需求。这些工作包括建筑师、工程师、电工、木匠和其他熟练的贸易人员以及建筑工人。 对可再生能源、能源效率和气候适应的投资 对可再生能源的投资,如风能和太阳能;能效技术;以及气候变化的适应和缓解,可能会对各种职业中的工人产生新的需求,包括制造、施工和安装。在趋势线情景下,这些投资可能会创造多达1000万个新的就业岗位,在升级情景下,全球可能创造多达1000万个额外的就业岗位。 以前无偿家务劳动的“市场化” 我们认为,最后一个趋势是支付替代目前未支付和主要是国内工作的服务的潜力。这种所谓的以前无酬工作的市场化已经在发达经济体中普遍存在,而且全世界的女性劳动力参与也将加快这一趋势。我们估计,这可以在全球创造5000万至90万个就业机会,主要从事儿童保育、幼儿教育、清洁、烹调和园艺等职业。当我们看到所有国家就业增长的净变化时,具有最高百分比工作增长净值的类别包括: 医疗服务提供商 专业人员如工程师、科学家、会计师和分析师 IT专业人员和其他技术专家、经理和高管,他们的工作很难被机器教育者所取代 特别是在拥有年轻人口的新兴经济体 “创意人员”是一种小型但不断增长的艺术家、表演者和演艺人员,随着收入的增加, 他们将对休闲和娱乐建筑商及相关专业产生更大的需求, 特别是在基础设施和建筑手册以及在不可预测的环境中(如家庭保健助手和园丁)的投资增加的情况下。 你想了解麦肯锡全球研究院的更多信息吗? 即将到来的劳动力转移可能是非常大的。 职业净增长或下降的变化意味着,今后许多人可能需要改变职业类别,学习新技能。这种转变可能是自20世纪初美国和欧洲劳动力从农业转移到最近中国以来从未出现过的规模。 7500万至3.75亿人可能需要转换职业类别并学习新技能。 我们估计,有4亿至8亿人可能因自动化而流离失所,需要在2030年之前在全世界找到新的工作,这是基于我们的中点和最早(即最迅速)采用自动化的设想。如下一节所述,基于未来劳动力需求和自动化的净影响,将提供新的就业机会。 然而,人们将需要找到他们进入这些工作的方式。在总流离失所者中,75万人到375万人可能需要在我们的中点和最早的自动化收养情景下切换职业类别和学习新技能;然而,在我们的趋势线采用情况下,这一数字将非常小,少于1000万美元(附件1)。 就绝对值而言,中国面临着最多的需要转业的工人-如果自动化被迅速采用,最多可达1亿人,占2030年劳动力的12%。虽然这似乎是一个很大的数字,但与过去25年中数以千万计的中国农业移民相比,这一数字相对较小。对于发达经济体来说,可能需要学习新技能并在新职业中找到工作的劳动力比例要高得多:美国和德国高达2030年劳动力的三分之一,而日本则接近一半。 3.将来是否有足够的工作? 如今,考虑到潜在的自动化,人们越来越担心是否会有足够的工作岗位供工人使用。历史会表明这样的担忧可能是没有根据的:随着时间的推移,劳动力市场会适应技术中断对工人需求的变化,尽管有时实际工资会很低(表2) History shows that technology  has created large employment  and sector shifts, but also creates new jobs. 我们通过两组不同的分析来解决这个关于工作前景的问题:一组基于对有限数量的新劳动力需求和自动化催化剂的建模,另一组使用的是经济的宏观经济模型,该模型包含了变量之间的动态相互作用。 如果历史可以作为指导的话,我们还可以预计2030年劳动力需求的8%至9%将用于前所未有的新型职业。 这两项分析都让我们得出结论,只要有足够的经济增长、创新和投资,就可以创造足够的新就业机会来抵消自动化带来的影响,尽管在一些发达经济体,需要按照我们的逐步发展方案增加投资,以减少就业短缺的风险。 一个更大的挑战将是确保工人拥有向新工作过渡所需的技能和支持。未能完成这一转变的国家可能会看到失业率上升和工资低迷。根据上述趋势,未来创造就业机会的规模以及自动化对劳动力的影响因国家而有很大差异,具体取决于四个因素。 薪水标准,工资水平 较高的工资使企业的自动化采用更加强大。然而,低收入国家也可能受到影响,如果公司采用自动化来提高质量,实现更严格的生产控制,将生产转移到更接近高工资国家的最终消费者,或其他福利,以降低劳动力成本。 需求增长 经济增长对创造就业至关重要;停滞或缓慢增长的经济体创造的净新就业岗位很少(如果有的话)。因此,经济和生产力增长和创新较强的国家将面临更多新的劳动力需求。 人口特征 像印度这样快速增长的劳动力的国家,如果雇用年轻人,可以享受提高GDP增长的“人口红利”。日本这样的劳动力萎缩的国家预计,未来的GDP增长将会降低,只从生产力增长中得到。 经济部门和职业的混合 各国的自动化潜力反映了经济部门的组合和每个部门内就业机会的组合。例如,日本拥有比美国更高的自动化潜力,因为制造业等高度自动化的行业的比重更大。 自动化将以不同的方式影响国家 上述四个因素结合起来,为每个国家的工作前景创造不同的前景(参见交互式热图)。日本是富裕的,但其经济预计将缓慢增长到2030年。由于高工资和经济结构的影响,它面临着经济扩张导致的就业增长放缓和大量自动化工作的组合。 McKinsey&Company |  Source: McKinsey Global Institute analysis  然而,到2030年,日本的劳动力也将减少400万人。在升级的情况下,考虑到我们今天无法想象的新工作岗位,日本就业岗位的净变化可能大致处于平衡状态。 到2030年,美国和德国也可能面临自动化带来的大量劳动力流失,但他们预测的未来增长-从而创造新的就业机会-将更高。美国有越来越多的劳动力,在不断升级的情况下,随着创新导致了新的职业和工作,它大致处于平衡状态。到2030年,德国的劳动力将减少300万,而且它将有足够的劳动力需求来雇用所有的工人,即使在趋势线的情况下也是如此。 另一个极端是印度:一个快速增长的发展中国家,在未来15年里自动化的潜力相对较小,反映了低工资率。我们的分析发现,大多数职业类别预计将在印度增长,这反映了印度经济强劲扩张的潜力。 然而,印度的劳动力预计到2030年将增长1.38亿人,约占30%。印度可以创造足够的新就业机会来抵消自动化的影响,并通过在我们的升级方案中进行投资来雇用这些新的进入者。 中国和墨西哥的工资比印度高,因此可能会出现更多的自动化。预计中国经济仍将强劲增长,劳动力将减少;与德国一样,中国的问题可能是劳动力短缺。墨西哥预测的未来经济增长速度要温和得多,它可以从增加就业机会以及在新的职业和活动中进行创新以充分利用其劳动力中受益。 失业工人需要尽快重新就业,以避免失业率上升。 为了模拟自动化对整体就业和工资的影响,我们使用了一个考虑到自动化和动态相互作用的经济影响的一般均衡模型。自动化至少有三种不同的经济影响。大多数注意力都集中在潜在的劳动力替代问题上。但自动化也可能提高劳动生产率:企业只有在这样做时才采用自动化,这样才能以相同或更少的投入(包括材料、能源和劳动力投入)生产更多或更高质量的产出。第三个影响是自动化的采用增加了对经济的投资,推动了短期gdp的增长。我们模拟了这三种效果。我们还根据历史数据为失业工人找到新工作创造了不同的情景。 研究结果显示,在几乎所有情况下,我们的报告重点关注的六个国家(中国、德国、印度、日本、墨西哥和美国)预计到2030年将达到或非常接近充分就业。然而,这一模式也说明了迅速重新雇用失业工人的重要性。 如果失业工人能够在一年内再就业,我们的模型显示自动化提升了整体经济: 短期和长期保持充分就业,工资增长快于基线模型,生产力更高。 然而,在一些失业工人需要数年才能找到新工作的情况下,短期到中期失业率会上升。劳动力市场会随着时间的推移而调整,失业率也会下降-但平均工资增长会放缓。在这些情况下,2030年的平均工资水平会低于基准模型,这可能会抑制总需求和长期增长。 4.自动化对技能和工资意味着什么? 一般而言,目前可能增长的职业的教育需求高于因自动化而取代的工作。在发达经济体,目前只需要中学或以下学历的职业与自动化相比出现了净下降,而那些需要大学学位和更高学历的职业则在增长。 在印度和其他新兴经济体,我们发现对所有教育水平的劳动力需求都较高,在需要中等教育的职业中,新增就业岗位数量最多,但就业增长最快的将是目前需要大学或高级学位的职业。 未来的工人将花更多的时间在机器能力较弱的活动上,例如管理人员、应用专门知识和与他人交流。他们将减少花费在可预测的体力活动和收集和处理数据上的时间,因为在这些方面,机器已经超过了人类的性能。所需的技能和能力也将发生变化,需要更多的社会和情感技能以及更先进的认知能力,如逻辑推理和创造力。 在下降的职业中,工资可能停滞不前或下降。虽然我们没有模拟不同职业之间相对工资的变化,但劳动力供求的基本经济学表明,对于劳动力需求下降的职业来说,情况应该是这样的。 我们的分析显示,美国和其他发达经济体的大部分就业增长将是目前处于工资分配高端的职业。一些目前工资较低的职业,如护理助理和教学助理,也将增加,而范围广泛的中等收入职业的就业率下降幅度最大。 收入两极分化可能会继续下去。 政策选择,如增加对基础设施、建筑和能源过渡的投资,可能有助于创造对中等工资就业岗位的额外需求,如发达经济体的建筑工人。 中国和印度等新兴经济体的工资趋势非常不同,我们的情景显示,随着这些经济体的发展,零售销售人员和教师等中等收入工作岗位将增长最快。这意味着他们的消费阶层在未来几十年将继续增长。 5.我们如何管理即将到来的劳动力过渡? 人工智能和自动化对用户和企业的好处,以及它们的生产力贡献可能带来的经济增长,都是令人信服的。它们不仅有助于创造就业机会的充满活力的经济体,而且有助于创造经济盈余,使社会能够应对可能发生的劳动力转移。 面对我们所描述的工人过渡的规模,一种反应可能是试图放慢采用的速度和范围,试图维持现状。但这是个错误。虽然较慢的采用可能限制劳动力转移的规模,但这将减少这些技术对企业活力和经济增长的贡献。我们应该接受这些技术,但也要解决劳动力的转变及其带来的挑战。在许多国家,这可能需要像马歇尔计划那样规模的倡议,包括持续投资、新的培训模式、便利工人过渡的方案、收入支助以及公共和私营部门之间的合作。 所有社会都需要处理四个关键领域。 保持稳健的经济增长支持创造就业机会 维持强劲的总需求增长对于支持创造新的就业机会至关重要,对新的业务形成和创新的支持也是如此。确保充分的总需求以及对企业投资和创新的支持的财政和货币政策将是至关重要的。在某些部门采取有针对性的举措也会有所帮助,例如,增加对基础设施和能源过渡的投资。 扩大和重新设想工作再培训和劳动力技能发展 提供工作再培训和使个人能够终生学习适销对路的新技能将是一项关键挑战-对一些国家来说,这是一项核心挑战。职业生涯中期再培训将变得越来越重要,因为成功的职业转变所需的技能组合。企业可以在某些领域起带头作用,包括在职培训和为工人提供提升技能的机会。 改善业务和劳动力市场的活力,包括流动性 劳动力市场需要更大的流动性来管理我们预期的艰难转型。这包括恢复发达经济体正在衰退的劳动力流动。数字人才平台可以通过匹配寻求技能的员工和公司,以及为那些愿意接受他们的人提供大量新的工作机会,从而促进流动性。劳动力市场不灵活的国家的政策制定者可以向其他放松管制的国家学习,比如德国,德国将其联邦失业机构转变为一个强大的就业匹配实体。 向工人提供收入和过渡支助 必须提供收入支助和其他形式的过渡援助,以帮助流离失所工人找到有报酬的工作。除了再培训之外,一系列的政策也能起到帮助作用,包括失业保险、在找工作方面的公共援助以及在工作之间跟踪工人的可携带福利。 我们从历史上知道,在劳动力转型期间,许多职业的工资可能会在一段时间内处于低迷状态。可能需要采取更长期的政策来补充工作收入,以支持总需求并确保社会公平。更全面的最低工资政策、普遍的基本收入或与生产力增长挂钩的工资增长都是正在探索的解决方案。 决策者、商界领袖和个别工人都可以在促进未来劳动力过渡方面发挥建设性和重要的作用。历史告诉我们,当世界各地的社会面对巨大的挑战时,往往会为其公民的福祉而奋起。 然而,在过去几十年中,支持劳动力的投资和政策已经受到侵蚀。在经济合作与发展组织(OECD)的大多数成员国,用于劳动力培训和支持的公共支出已经下降。100年来,教育模式并没有发生根本性的变化。现在至关重要的是扭转这些趋势,各国政府将劳动力转移和创造就业作为一个更加紧迫的优先事项。 在一个工作的角色和意义开始转变的世界里,我们都需要创造性的愿景来看待我们的生活是如何组织起来的和如何被重视的。 随着IT的变化,企业将出现在工作场所的前线。这将要求他们重新评估他们的业务流程,并重新评估他们的人才战略和劳动力需求,仔细考虑需要哪些个人,这些人才可以重新部署到其他岗位,并在可能需要新的人才的地方。许多公司正在发现其自身利益以及其社会责任的一部分,以培训和准备新的工作领域的工人。 个人也将需要为迅速发展的工作未来做好准备。掌握在需求和重新设置直觉方面的新技能对于他们自己的幸福是至关重要的。对人类的劳动有需求,但各地的工人都需要重新思考他们的工作原理、工作原理以及他们为这项工作带来什么样的人才和能力。 Author: James Manyika, Susan Lund, Michael Chui, Jacques Bughin, Jonathan Woetzel, Parul Batra, Ryan Ko, and Saurabh Sanghvi 原文来源:https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/jobs-lost-jobs-gained-what-the-future-of-work-will-mean-for-jobs-skills-and-wages 以上AI翻译完成,仅供参考,英文可以访问上面链接。
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    2019年08月13日
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    【原版阅读】How HR teams can successfully use headcount planning 编者注:这是Google劳动力规划团队项目经理的思考,与大家分享。他将大部分时间用于帮助将Google的业务战略与人员战略联系起来。分享他在成功规划未来招聘方面所学到的知识 - 无论您的组织规模或增长率如何。 作者:Cliff Emmanuel  Program Manager, Workforce Planning One of the biggest staffing-related challenges I’ve seen at rapidly-growing organizations has been accurately predicting hiring demand. Hiring managers at these organizations want the flexibility to respond to changing market conditions, such as new technology. They also want the freedom to make opportunistic hires — for example, when a competitor has layoffs. At the same time, HR teams require lead time to allocate resources effectively, build out the candidate pipeline, and cultivate long-term relationships with candidates. As a result of this push and pull between hiring managers and HR, staffing can be stretched beyond capacity as they react to unpredictable shifts in hiring needs. But attempting to resolve this problem with overly-rigid headcount planning can leave the staffing team — and the rest of the organization — unable to properly react when the job market conditions change. Pursuing flexibility and predictability in hiring doesn’t need to be an either-or decision. Armed with the right tools and questions, a HR team can help their organization achieve balance by engaging company leadership and hiring managers in a thoughtful conversation around headcount demand planning. As a Program Manager on Google’s Workforce Planning team, I spend most of my time helping connect Google’s business strategy to its people strategy. I’d like to share with you what I’ve learned about successfully planning for future hires — no matter the size or rate of growth of your organization. What is headcount planning, and where does it fit within strategic workforce planning? Headcount demand planning is a forecast of future hiring needs at an organization. With this type of planning, a team’s projected hiring demand is proactively discussed with their staffing team well in advance of the actual need to hire. Because these needs are often tightly integrated with the goals and strategy of the organization, each hire that is forecasted has a defined purpose, and the candidate who ultimately fills the vacancy should gain an immediate understanding of how they will help drive the business forward. As an example: At Google, we frequently plan launches of new products, or updates to our existing product suite. We set launch dates for these products months, or sometimes years, in advance. By determining what kind of product will be launched, and when the launch will take place, our staffing teams can understand: What types of hires and skill sets will be needed to support the new product — for example, engineers, designers, or project managers. How many of each role should be hired, by sourcing internally or externally. When each new hire should start in order to adequately support their portion of the product creation, launch, and promotion. With this forward-thinking approach to hiring demand, our HR team is able to plan very large hiring periods in advance. And, because the team uses our organization’s goals to drive their planning, each future hire’s purpose is clear from the moment the job ad is created, and HR can speak with confidence about the duties and responsibilities of that role. It’s important to note that headcount demand planning is just one part of a broader strategic workforce planning process. Before determining future hiring needs, your organization should first clearly establish business and product objectives, identify gaps in skills and capabilities among its current workforce, and think strategically about filling these gaps through internal mobility and upskilling. Only then should teams engage in defining their demand for external talent. How does headcount planning benefit organizations? With greater insight into the goals for the organization, HR can more clearly identify which candidates have the right skills to impact these team- or company-wide goals. This proactive approach also provides HR with time to ask the hiring manager questions that may help source stronger candidates, such as, “what will this hire be working on?” or “what specific skills are needed for this role?” Headcount demand planning also allows recruiters to spend more time identifying these strong candidates. With ample lead time on upcoming roles, recruiters can start building closer relationships with strong candidates — something that is typically not possible otherwise. This allows for more opportunistic hiring at a later date: If a recruiter begins to build a relationship with the ideal candidate for a forecasted role prior to the job ad being posted, the recruiter can take immediate action, speeding up the hiring process. Finally, hiring managers who take part in demand planning also enjoy the flexibility to respond to changes in the job market. If demand is rising for a specific role that has already been forecasted, and quality candidates are becoming scarce, the hiring manager may have a conversation with staffing about taking action to prioritize this opening in the recruiter’s queue. How HR professionals can successfully plan for future hires At large and growing companies like Google, we’re constantly hiring to meet new demand and support our business strategy, but we are also in “growth mode”: We’re continually expanding into new areas and need to regularly grow our workforce to meet these needs. Smaller organizations, or those not actively growing, will still find headcount demand planning useful, however. Even if you are a recruiter for a small business making just a few hires a year, having conversations about future demand will give you a much better idea of the staffing needs that you will be asked to support. Understand the business strategy To successfully plan for future hiring demand, you need a strong understanding of your organization’s business strategy. In my experience, I’ve found that this is a crucial stage in the planning process, as it allows you to understand both when and how future hires will support the growth and goals of your organization. To learn more about your company’s business strategy, start by asking these questions: What are our major investments for the next 1-2 years? These may be financial investments, including new products that the company is developing or major updates to current products. Or they may be personnel investments, such as teams in need of expansion or additional training programs. Are we expanding our footprint? This includes the opening of new offices and the expansion of existing ones, both of which require additional staff to be hired. Where is the organization growing the most or at the fastest rate? Such as specific teams or skill areas, like development, engineering, or marketing. How is the industry changing? For example, are advances in technology increasing the importance of new skill sets such as machine learning or 3D printing? This information can be acquired by speaking with company leadership, or it can often be found in earnings reports, press releases, blog posts, or internal news sources. By gathering the answers to these questions, you will start to grasp areas of future demand, and the types of resources required to meet it. Speak with hiring managers about their needs After gathering company-specific information, I recommend speaking directly to hiring managers about the needs of their particular team. This is another opportunity to get useful information about future vacancies within the organization, and often allows staffing teams to better prepare for brand-new roles or, occasionally, changes in the company’s direction. Start by asking hiring managers these questions: How will this team support the business strategy? A development team may currently support one product, but soon begin work on a new one. Understanding each team’s role in meeting future goals allows recruiters to better grasp which roles or skills may be currently missing. What types of roles will be needed? Do hiring managers anticipate any brand-new roles, or will they just be adding roles similar to those already present on their team? How soon will these vacancies take shape? To avoid overhiring, staffing teams must fill vacancies at the right time — not before a new employee is truly needed. Integrate forecasting data to your HR system Most organizations utilize at least one system that tracks the number of current and future employees at their organization. These may be a human resources information system (HRIS), an applicant tracking system (ATS), a spreadsheet, or a combination of tools. Once the staffing team has acquired details on forecasted hires, this data should be added to their chosen system. When documenting this information, be sure to include all of the details from your conversations with leadership and hiring managers, including: The roles that are needed: Including job titles, teams, ballpark salary, and responsibilities. How these employees will support the organization’s goals: Are they being hired for a specific product launch? Or due to forecasted growth within a specific team? When these hires should be made: This should be as close to a set date as possible, so that staffing teams may use their knowledge of your organization’s time to hire to inform the time that the job ad is posted, that interviews take place, and so on. To avoid any dysfunction in planning for future hires, all headcount demand data should be stored in the same place. This provides a single “north star” headcount for all roles, whether they are planned to be filled immediately or forecasted for the future. Dealing with uncertainty I’ve often heard business leaders say that their industry is changing too fast to engage in rigorous headcount planning. They argue that they need the flexibility to change plans and redirect headcount to take advantage of changing market conditions or make opportunistic hires. These are real concerns in fast-moving industries or early-stage companies. Yet even in these situations, HR teams can avoid being caught off guard when conditions change. By working with business leaders to understand the sources of uncertainty, HR leaders can incorporate scenario planning into their existing headcount demand planning, and be ready to hit the ground running when the unexpected happens. Maintain excess staffing capacity proportional to the level of uncertainty Every time leadership creates a new job opening, staffing requires time to write a job description, prepare interview guides, and build out the candidate pipeline. Unexpectedly closing or changing the requirements of open roles taxes the productivity of the staffing team. As a result, businesses expecting conditions to change rapidly should reserve excess staffing capacity proportional to the level of uncertainty. The organization could set aside a portion of recruiter time to respond rapidly to ad-hoc requests, or set aside excess budget to engage an external agency when hiring demand unexpectedly surges. Set clear rules for opportunistic hiring Occasionally, recruiters may come across a stellar candidate with no corresponding job opening. In other cases, you may have two exceptional finalists for a single job opening. Rather than make a seemingly impossible choice, a hiring manager may like to extend an offer to both qualified candidates, even if there is no established budget for their hire. In these scenarios, establishing clear guidelines on when the company should make opportunistic hires not captured in the demand plan can help maintain fairness in the hiring process, limit overhiring, and prevent the loss of critical talent. Headcount planning is a useful process for all businesses While headcount planning may seem worthwhile only to very large or growing businesses, I’ve learned that it can be an extremely useful process for HR teams of any size at any organization. By investing the time and energy into learning about your company’s future needs, you’re not only preparing yourself for these upcoming hires: You’re also showing your hiring managers that you’re ready and willing to meet their needs, no matter when they arise. This proactive approach often results in a much closer relationship between staffing and other business teams. This, in turn, strengthens the hiring process even more by preventing confusion or conflict, and allows all teams to work together in harmony toward their common goals.   以下是AI翻译方便学习: 我在快速发展的组织中看到的与人员相关的最大挑战之一就是准确预测招聘需求。这些组织的招聘经理希望灵活应对不断变化的市场条件,例如新技术。他们还希望有机会招聘的自由 - 例如,当竞争对手裁员时。与此同时,人力资源团队需要有时间来有效地分配资源,建立候选管道,并与候选人建立长期关系。 由于招聘经理和人力资源部门之间的这种推动和拉动,人员配备可能会超出能力范围,因为他们会对招聘需求的不可预测的变化做出反应。但是,尝试通过过于严格的人员计划来解决这个问题可能会使人员配备团队 - 以及组织的其他人员 - 在就业市场状况发生变化时无法做出正确的反应。 在招聘中追求灵活性和可预测性不一定是一个或两个决定。有了正确的工具和问题,人力资源团队可以通过让公司领导和招聘经理参与有关员工需求计划的深思熟虑的对话,帮助他们的组织实现平衡。 作为Google劳动力规划团队的项目经理,我将大部分时间用于帮助将Google的业务战略与人员战略联系起来。我想与您分享我在成功规划未来招聘方面所学到的知识 - 无论您的组织规模或增长率如何。 什么是人员规划,它在战略人力规划中的适用范围? 人员需求计划是对组织未来招聘需求的预测。通过这种类型的计划,团队预计的招聘需求将在他们实际需要聘用之前与其员工团队进行主动讨论。由于这些需求通常与组织的目标和战略紧密结合,因此预测的每个雇员都有明确的目标,最终填补空缺的候选人应立即了解他们将如何帮助推动业务发展。 例如:在Google,我们经常计划推出新产品或更新我们现有的产品套件。我们提前几个月或有时几年设置这些产品的发布日期。通过确定将推出何种产品以及何时启动,我们的员工团队可以理解: 支持新产品需要哪些类型的员工和技能 - 例如,工程师,设计师或项目经理。 通过内部或外部采购,应聘用多少角色。 当每个新员工开始时,为了充分支持他们在产品创建,发布和推广方面的部分。 通过这种前瞻性的招聘需求方法,我们的人力资源团队能够提前规划非常大的招聘期。而且,由于团队使用我们组织的目标来推动他们的计划,因此从创建工作广告的那一刻起,每个未来雇员的目的都是明确的,人力资源部门可以充满信心地谈论该角色的职责和责任。 值得注意的是,员工需求计划只是更广泛的战略性劳动力规划流程的一部分。在确定未来的招聘需求之前,您的组织应首先明确制定业务和产品目标,确定当前员工的技能和能力差距,并通过内部流动性和技能提升来战略性地思考如何弥补这些差距。只有这样,团队才能确定他们对外部人才的需求。 人员规划如何使组织受益? 通过更深入地了解组织的目标,人力资源部门可以更清楚地确定哪些候选人具有影响这些团队或公司范围目标的正确技能。这种积极主动的方法还可以让人力资源部门有时间向招聘经理询问可能有助于找到更有实力的候选人的问题,例如“这个雇员会做什么?”或“这个角色需要什么具体技能?” 员工需求计划还允许招聘人员花更多时间来识别这些优秀的候选人。在即将到来的角色上有足够的准备时间,招聘人员可以开始与强大的候选人建立更紧密的关系 - 这通常是不可能的。这允许在以后更多的机会主义招聘:如果招聘人员在招聘广告之前开始与理想候选人建立与预测角色的关系,招聘人员可以立即采取行动,加快招聘流程。 最后,参与需求计划的招聘经理也可以灵活地应对就业市场的变化。如果针对已经预测的特定角色的需求上升,并且优质候选人变得稀缺,则招聘经理可能与人员进行对话,以便采取行动以优先考虑招聘人员​​队列中的这一开放。 人力资源专业人士如何成功规划未来的招聘 在像谷歌这样的大型和成长型公司,我们不断招聘新的需求并支持我们的业务战略,但我们也处于“增长模式”:我们不断扩展到新的领域,需要定期发展我们的员工以满足这些需求。 然而,规模较小的组织或那些没有积极发展的组织仍然会发现员工需求计划很有用。即使您是一家小型企业的招聘人员,每年只招聘几名员工,但有关未来需求的对话将使您更好地了解您将被要求支持的人员需求。 了解业务战略 要成功规划未来的招聘需求,您需要对组织的业务战略有深刻的理解。根据我的经验,我发现这是规划过程中的一个关键阶段,因为它可以让您了解未来雇员何时以及如何支持组织的发展和目标。 要了解有关贵公司业务战略的更多信息,请首先提出以下问题: 我们未来1 - 2年的主要投资是什么?这些可能是金融投资,包括公司正在开发的新产品或对当前产品的重大更新。或者他们可能是人员投资,例如需要扩展的团队或额外的培训计划。 我们正在扩大我们的足迹?这包括开设新办事处和扩大现有办公室,这两个办公室都需要雇用更多的工作人员。 组织在哪里增长最快或最快?例如特定团队或技能领域,如开发,工程或营销。 行业如何变化?例如,技术的进步是否会增加机器学习或3D打印等新技能的重要性? 这些信息可以通过与公司领导层交谈获得,也可以通常在收入报告,新闻稿,博客文章或内部新闻来源中找到。通过收集这些问题的答案,您将开始掌握未来需求的领域以及满足这些需求所需的资源类型。 与招聘经理谈谈他们的需求 收集公司特定信息后,我建议直接向招聘经理讲述他们特定团队的需求。这是获得有关组织内未来职位空缺的有用信息的另一个机会,并且通常允许员工团队更好地为全新角色做准备,或者偶尔改变公司的方向。 首先向招聘经理询问以下问题: 该团队将如何支持业务战略?开发团队目前可能会支持一种产品,但很快就会开始研发新产品。了解每个团队在实现未来目标中的作用,使招聘人员能够更好地掌握当前可能缺少的角色或技能。 需要什么类型的角色?招聘经理是否会预测任何全新的角色,或者他们只会添加类似于团队中已有的角色? 这些空缺会在多长时间内形成?为避免过度雇用,人员配备团队必须在合适的时间填补空缺 - 而不是在真正需要新员工之前。 将预测数据集成到HR系统 大多数组织至少使用一个系统来跟踪其组织中当前和未来员工的数量。这些可以是人力资源信息系统(HRIS),申请人跟踪系统(ATS),电子表格或工具的组合。 一旦人员配置团队获得了预测员工的详细信息,就应将这些数据添加到他们选择的系统中。记录此信息时,请务必在与领导和招聘经理的对话中包含所有详细信息,包括: 需要的角色:包括职称,团队,球场薪水和责任。 这些员工如何支持组织的目标:他们是否被聘用进行特定的产品发布?或者由于特定团队的预测增长? 当这些雇员应该做出时:这应该尽可能接近设定的日期,以便人员配置团队可以利用他们对您组织的时间的了解来雇用工作广告的时间,进行面试,以及等等。 为了避免计划未来雇员的任何功能失调,所有人数需求数据应存储在同一个地方。这为所有角色提供了单一的“北极星”人数,无论是计划立即填补还是预测未来。 处理不确定性 我经常听到商业领袖说他们的行业变化太快,无法进行严格的人员规划。他们认为,他们需要灵活地改变计划并重新调整员工人数,以利用不断变化的市场条件或进行机会招聘。 这些是快速发展的行业或早期公司的真正关注点。即使在这些情况下,人力资源团队也可以避免在情况发生变化时措手不及。通过与业务负责人合作了解不确定性的来源,人力资源领导者可以将情景规划纳入其现有的员工需求计划中,并准备好在意外发生时立即投入运行。 保持与不确定性水平成比例的超额人员配备能力 每当领导层创建新的职位空缺时,人员配备需要时间来编写职位描述,准备面试指南,并构建候选人管道。意外关闭或改变开放角色的要求会降低人员配备团队的生产力。 因此,预计条件迅速变化的企业应该保留与不确定性水平成比例的超额人员配备能力。该组织可以留出一部分招聘人员的时间来快速响应临时请求,或者在招聘需求意外激增时留出超额预算来聘请外部机构。 为机会招聘制定明确的规则 有时,招聘人员可能会遇到一位没有相应职位空缺的优秀候选人。在其他情况下,您可能有两个特殊的决赛入围者。招聘经理可能不愿意做出看似不可能的选择,而是愿意向两位合格的候选人提供报价,即使他们没有预定的雇佣预算。 在这些情景中,建立明确的指导方针,说明公司何时应该在需求计划中没有记录机会主义招聘,这有助于维持招聘流程的公平性,限制过度雇佣,并防止关键人才的流失。 人员计划是所有企业的有用流程 虽然员工人数计划似乎只对非常大或不断增长的企业有所帮助,但我了解到,对于任何组织的任何规模的人力资源团队来说,这都是一个非常有用的流程。通过投资的时间和精力投入到学习有关公司未来的需求,你不仅准备自己为即将开幕的员工:你还显示,无论何时,他们的招聘经理,你已经准备好并愿意满足他们的需求,出现。 这种积极主动的方法通常会导致员工与其他业务团队之间的关系更紧密。反过来,这可以通过防止混淆或冲突来加强招聘过程,并允许所有团队协调一致地实现共同目标。  
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    2019年08月11日
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    大师谈:AI时代的人力资源:未来有很多变化,42%的员工不认为现有的HR能够胜任这一变化! 编者注:这是Josh Bersin 的观察,与HRTechChina年初发布的年度预测基本一致。其中挑战性是我们没有想到的。尤其是HR的角色能否胜任科技带来的竞争优势,帮助组织和员工快速建立这种优势,不少员工和老板不认为目前的HR能够胜任,以及觉得应该调整和改善这个角色。前瞻性的HRTechChina的用户们,你们走在了前列,看到了趋势和变化,接下来让我们一道迎接这个挑战和变化吧! Josh Bersin在过去的几个月里,我与数十位人力资源主管讨论了他们的人才挑战和转变人力资源的必要性。 公司正在重新设计角色和重新组建团队,努力提高员工的参与度和幸福感,创建新的反馈项目,并重新思考领导力的角色。 但这些挑战中,没有一个比AI人工智能的爆炸性影响更具变革性和破坏性。 在我早期对人工智能的讨论中,我称它为“杀手级应用”,因为它有潜力改变我们所做的一切。今天,人工智能已经渗透到我们的生活中,改变了我们购物、开车、交流和管理健康的方式。随着人工智能的应用不断增长,人们的新想法和投资也在不断增加。(软银刚刚向人工智能投资了1080亿美元)。 但是,尽管许多供应商大肆宣传,人工智能并不是你“买来的”东西。“相反,我们使用的所有技术都嵌入了人工智能。人工智能工具利用数据(你必须有高质量的数据来让人工智能工作)以更智能的方式预测、建议、推荐、告知和回答人们。 现在很多公司都在大力投资人力资源领域。例如,IBM重新设计了其人力资源服务交付策略,利用智能代理帮助员工和经理回答问题,并就角色、职业、薪水和学习做出决策。 联合健康集团正在建立一个图形数据库,该数据库使用人工智能来识别提高生产力和服务质量的机会。 McKesson正在使用人工智能来了解员工关系,并提高多样性和团队效率。 作为人力资源领导者,人工智能将改变我们接触的每一个过程。我们招募、评估、雇佣、培训、开发、支付和调动人员的方式都是由AI人工智能决定的。 例如,上周,我促成了与人力资源高管的一次会议,重点讨论了人力资源业务伙伴角色的变化。这一关键角色正受到AI人工智能驱动的聊天机器人chatbot和智能平台的根本性影响,这些平台使员工和管理者越来越容易直接获得他们需要的信息。 不幸的是,许多人力资源组织没有为未来的变化做好准备。Harris Insights进行的一项全球研究发现,尽管超过80%的美国和英国员工认为拥有人工智能技能将为他们的公司带来竞争优势,但42%的人表示,他们不认为人力资源部门能够执行这一任务(真是一个不好的消息)。 普华永道(PwC)对首席执行官的一项调查发现,63%的受访者正根据新的人工智能技术和劳动力需求,重新考虑人力资源部门的角色。 人力资源部门现在有责任建立信任系统、智能系统,以及更好的预测系统,以帮助人才做出决策。我在商界的老朋友之一里奇•休斯(Rich Hughes)(联合健康集团(United Health Group)人力资源战略主管)正在一个图形数据库中构建一个包含大量员工数据的数据湖,以帮助公司更好地理解、预测和提高客户服务、索赔和其他数十个领域的绩效。摩根大通和其他公司也在做同样的事情——这就是人力资源的发展方向。 为了达到这一目标,我们必须做好准备,应对人力资源所有职能领域以及业务本身的全面中断。在我做分析师的25年里,我目睹了许多革命性的变化。我相信人工智能将是最具影响力的改变。   以上由有道翻译软件完成,感谢中国翻译软件!推荐有道翻译,更地道 原文来自:https://joshbersin.com/2019/07/hr-in-the-age-of-ai-lots-of-change-ahead/
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    2019年08月03日
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    亚太地区人力资源科技发展的趋势,挑战和未来 科技的采用和劳动力技能在决定组织未来准备方面发挥关键作用这一事实大家都没有争议。 智能人力资源科技解决方案的采用和集成是此流程的重要组成部分,可帮助人力资源开发新的工作场所模型,并设计以产出为导向的工作流程。然而,话语中的多重术语 - 人工智能,自动化,机器学习,人力资源分析,聊天机器人以及预测未来大规模失业率的令人不安的头条新闻往往无法给我们提供更大的图景。 此外,由于亚太地区缺乏资源和洞察力,因此需要进一步了解人力资源科技的状况。根据Grand View Research的数据,到2025年人力资源管理市场将超过300亿美元(感觉这个跟美国的市场一样大了)  趋势 重点:通过一系列新时代的工具和技术,人力资源领导者已经超越了简单的自动化日常管理流程,如出勤和工资单。如今,智能技术的应用渗透到劳动力管理,职业规划,人才获取,L&D,员工敬业度和商业智能中。包括亚太地区在内的世界各地的领导者正在努力制定技术发挥核心作用的政策和流程。 正如德勤2019年全球人力资本报告所指出的那样,人力资源领导者不再只是简单地将其工作“数字化”,而是将其整个工作流程“数字化”,将技术整合到工作岗位的核心。  投资:过去几年,亚太地区对新型人力资源工具和系统的投资一直在稳步上升。最新版的Sierra-Cedar人力资源系统调查(2018-19)显示,亚太地区近70%的组织打算增加人力资源科技支出。尽管该地区落后于北美和欧洲,中东和非洲地区近20%,但由于人力资源科技的采用在过去三年中已经达到两位数,因此预计差距很快就会缩小。该调查还指出,小型组织是所有新的人力资源科技采用者中增长最快的部分。根据Sierra-Cedar的说法,云生态系统中普遍存在的新兴解决方案数量有所增加,如嵌入式分析,移动优先使用, 挑战  采用:传统上,亚太地区的人力资源领导者一直在努力及时有效地采用人力资源技术。缓慢的步伐不仅影响了未来的准备,而且还将该地区的技术满意度从2016 - 17年的51%降至2018 - 19年的45%。“2018 - 19年人力资源转型研究状况”发现,亚太地区人力资源职能的五大能力差距在于分析,促进变革,利用技术,建立基于信任的关系和商业头脑。该研究还强调了分析和治理之间的差距,能力短缺以及缺乏整合数据,这是该地区核心人力资源职能部门采用技术的障碍。令人担忧的是,尽管自动化程度不断提高,但研究中34%的受访者仍在评估或刚刚开始采用人机工程学和人工智能认知技术,只有4%的受访者将其作为竞争优势。  心态:专家们一次又一次警告说,除了学习新的技能和技术之外,我们还需要专注于从根本上改变我们的思维模式,采用数字化的方法。挑战不仅要求自己采用数字化思维方式,还要转变组织整个劳动力的思维方式,并在提升技术和人类技能之间建立协同作用。不幸的是,人力资源领导人一直滞后在这方面,并没有能够在人力资源内外充分培养未来准备和技术拥抱的思维模式。毕马威会计师事务所的“2019年人力资源的未来”报告恰当地推荐商业领袖采用“一种新的思维方式,认识到数字时代变革的加速速度,以及它如何大幅改写未来成功的规则。” 未来 在不久的将来,与欧洲和北美同行相比,亚太地区的组织将拥有更加年轻的员工队伍。这为该地区的领导者提供了一个独特的机会,可以实现战略性的数字工作文化,因为出生于数字时代的年轻员工将无缝地采用新时代的工具。 Sierra-Cedar的调查显示,与其他地区相比,“亚太地区更注重影响劳动力业务决策并为业务战略提供信息。”Alight研究也证实了这一发现,并表示自动化,人工智能和分析将得到强有力的采用在不久的将来在亚太地区。  该行业的投资和创新也是有利的国内政策的结果。亚太地区政府,如印度,新加坡和中国,通过制定有利于数字生态系统的政策,广泛宣传数字技术在日常生活和企业中的应用。人们可以预期这种趋势将在未来加快步伐,并看到技术友好和启动友好的政府政策。此外,提供支持移动设备的HR技术解决方案不再是一种选择,而是必需品。  越来越多的证据表明,大多数组织已经为员工提供移动优先的人力资源科技服务,并利用移动设备促进人才获取,工资单和休假管理以及其他重要的工作场所沟通。随着组织将越来越多地寻求面向移动优先的解决方案以满足该地区年轻员工的需求,这种情况将在未来加剧。在许多情况下,直接跨越移动人力资源和云计算,而不必担心遗留系统。  所有这些发展也意味着人力资源的角色也将发生变化,新的技术支持角色将在行业中出现。人力资源领导者和专业人员将不得不学习数据安全和分析等新主题,并期望创建一个结合了最佳技术和独特人类技能的新工作框架。当然,人力资源管理员和管理人员的传统角色将让位于专家和重点角色。  随着对人才的需求超过供应,组织将越来越多地采用新的工具和技术来吸引,雇用和留住员工。已经开始数字旅程的组织将在竞争中占据优势,落后者将不得不更加努力地追赶。招聘,学习和参与的功能将从根本上改变,以不可或缺的方式使用人力资源技术。然而,真正的问题是,组织如何开始他们的数字化旅程而没有对未来的前景如何有清晰的认识?下图建议设计一个结果驱动和数据支持的人力资源框架,为员工提供无摩擦服务和消费者级体验。  亚太地区组织认识到人力资源在转变业务中的重要性,并且正在越来越多地尝试新的人力资源技术来开发新功能。最近在核心人力资源流程中采用新时代技术的趋势令人鼓舞,并为人力资源领导者提供了一个独特的平台,以引导有效的业务和劳动力转型。然而,亚太地区的组织和领导者还有很长的路要走,才能宣称他们已为未知的未来做好准备。 以上由AI翻译完成,仅供参考。 作者:Manav Seth   原文来自:https://www.peoplemattersglobal.com/article/hrtech/the-state-of-hr-tech-in-apac-22443#.XT6sdlWZdQg.twitter
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    2019年07月30日
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    长篇经典:人力资本分析和AI的四个信任的维度-Josh Bersin 编者注:这是一个长篇的文章,谈AI和People Analytics在工作场所中的几个核心的问题:信任的四个维度:隐私、安全、偏见、人的影响。值得思考! 尤其是HR开始新的数字化时代。请记住,信任是我们今天业务中最重要的事情之一。如果发生不好的事情,你不仅会失去工作,而且对公司声誉的损害可能是巨大的。 原标题:People Analytics and AI in the Workplace: Four Dimensions of Trust 作者:Josh Bersin   以下由AI翻译完成,仅供传递信息,原文请访问文末 AI和People Analytics已经很火了。正如我过去所写的,工作场所已成为一个高度数字化的地方。公司使用调查和反馈工具来获取我们的意见,新工具监控电子邮件和我们的通信网络(ONA),我们捕获有关旅行,位置和移动性的数据,组织现在拥有关于我们的健康,健康和健康的数据。 此外还增加了一个新的数据流,其中包括视频(每个视频会议都可以录制,超过40%的工作面试被录制),音频(记录会议的工具可以感知心情),以及识别面部的图像识别。  在人力资本分析的早期,公司捕获了员工数据,以衡量控制范围,绩效评级分布,继任管道和其他与人才相关的主题。今天,随着所有这些新信息进入工作场所(几乎在工作中点击的任何地方存储在某个地方),人员分析的领域变得非常个性化。 虽然我知道人力资源专业人员认真对待道德和安全工作,但我想指出一些我们需要考虑的道德问题。 数据滥用的风险 首先,让我给你一点动力。虽然您可能会从人力资源软件公司购买一个出色的新员工参与工具或“保留风险预测器”,但这些新系统会带来风险。当您购买系统时,您实际上不知道它是如何工作的,因此它所做出的每一个决定,建议或建议都会成为您组织的问题。 例如,假设您使用Pymetrics,HireVue(编者注:视频面试的工具)或其他高级评估技术来评估求职者。虽然这些供应商努力消除工具中的种族,性别和代际偏见,但如果您实施这些偏见并且候选人起诉您,您的公司应负责任。这种情况一直都在发生。(了解亚马逊如何无意中创建了自己的性别偏见的招聘系统。) 我就遇到过这种事情。多年前我们邀请一名秘书职位的候选人面试,但是我当天不得不离开办公室。候选人来到办公室,我们的办公室经理告诉她我们必须重新安排面试。她立即​​起诉我们歧视,因为她是受保护阶层的成员。我感觉很糟糕,我们付出了她的时间,但我能看出她的感受。 我要指出的另一个例子。一家公司从他们的HCM系统打开“保留预测器”告诉我,他们的经理看着这些评级,并在看到飞行风险时做各种奇怪的事情。一些管理人员实际上不再与这些人交谈并减少他们在工作中获得的支持,因为我猜他们认为“他们正在考虑离开。”显然,这不是良好的管理,但如果我们不好好利用这些数据,人们可以错误地使用它。 当然,还有其他可能出错的事情。如果您可以访问员工健康数据并使用它来评估或讨论员工的表现,我确信您处于合法危险之中。(我不是律师。)如果您泄漏或无意中发布了员工健康数据,则违反了HIPAA规则。  有很多很多地方可以解决问题。只要看看Facebook,Equifax,万豪以及其他所有认为他们都在保护数据的大公司的情况。人们犯错误; 员工做坏事; 我们必须保护数据,算法和管理行为。 随着人工智能变得越来越普遍,我们不再看到数据,而是看到“轻推”或“推荐”。如果“轻推”在某种程度上有偏见而员工变得心烦意乱怎么办?你知道这个软件是如何运作的吗?你可以回过头来确保它没有根据一些不正确的标准进行区分吗?  最后,如果您是分析师并且自己进行分析,您是否准备好在攻击下捍卫您的调查结果和建议?如果有人挑战您的发现并希望按年龄,性别,种族,甚至地点或季节了解数据 - 您是否已准备好确保其有效和可靠?我知道这是我们可以用统计工具做的事情,但我们必须要小心。 请记住,信任是我们今天业务中最重要的事情之一。如果发生不好的事情,你不仅会失去工作,而且对公司声誉的损害可能是巨大的。 我们应该做什么? 我在这个领域做了很多工作,包括花费相当多的时间与IBM,O'Reilly的人们,当然还要与许多人力资源领导者,人员分析领导者和供应商交谈。为了帮助您通过人员分析了解道德问题,让我提出以下框架。 首先,您使用的数据和算法是否公平?它是否准确反映了您想要的性能或生产率数据,而不排除,区分或无意中偏差结果?这很棘手,我将在下面讨论。从这个框架可以看出,道德有两个方面。 二,数据系统和算法安全吗?我们是否在保护隐私,机密性和安全性?谁有权访问,我们如何审核其在公司中的使用和路径? 这是IT中一个众所周知的问题,但现在我们必须处理人力资源问题。 当您查看这两个维度时,您基本上会发现有四个维度需要信任。 要考虑的第一个道德问题是隐私。如上图所示,Facebook,CVS,雅虎等公司在这里遇到了麻烦。当员工加入您的公司时,他们会授予您收集大量数据的权利,但我们作为雇主无权披露此数据,共享或将其与个人识别的信息相关联。 1.隐私 在GDPR规则中,如果员工要求,组织也必须“忘记”这些数据,因此需要考虑一些重要的业务实践。如果你看一下上面的一些问题,他们都会处理披露和保护问题。谁可以访问这些数据并让这些人接受过隐私规则和程序方面的培训? 在Deloitte,所有顾问都会参加强制性的隐私年度课程,我们的PC被扫描,我们接受培训,不会以可以披露的形式存储任何客户信息。就人力资源而言,我们需要告诉员工我们正在收集哪些数据,并确保他们理解这些数据是用于积极目的的。  虽然我们中的许多人可能会觉得在社交媒体和其他地方分享我们的个人故事很舒服(我个人不这样做),但其他人则更加私密 - 因此即使是内部员工目录也可能存在问题。一家大型科技公司最近告诉我一个关于工程师的故事,该工程师创建了一个内部社交网络,该网络显示了曾在哪个办公室工作的员工以及他们过去的工作。员工们很不高兴“发现”这个网站,因为他们没有事先征求意见,抗议其使用。该员工只是一名试图让公司成为更好工作场所的工程师,不得不关闭系统。 并且捕获的数据量不断增加。例如,L&D中增长最快的领域之一是虚拟现实(现在称为沉浸式学习)。VR程序捕获所有类型的个人表现数据 - 您的注意力范围,眼球运动以及您应对压力的能力。Pymetrics评估测量您的冒险能力和认知处理。这种类型的数据可能对目的有用(培训,工作适合),但如果不保密,也可能被滥用。 告诉别人您正在做什么,解释您的“选择加入”政策,并确保您为所有员工数据制定了良好的隐私政策。(GDPR规则要求您获得此类同意,并且您还允许员工查看您收集的数据。) 2.安全 隐私的姐妹是安全。数据是否存储和保护在其他人无法找到的地方?您是否拥有密码策略,加密和其他数据保护措施,以便员工无法将数据带回家,将其发送给第三方或意外将其发布到互联网上?这些是所有公司必须处理的IT问题,当我们收到诸如薪资,工作经历,医疗保健数据和其他个人信息等敏感信息时,我们必须妥善保护。 在欧盟,这已成为一项法律。GDPR规则之一是需要创建数据保护官并设计您的系统以进行数据保护。如果发现贵公司在这些地区失效,您可能会被罚款高达收入的2%,这是一个巨大的风险。 3.偏见 我们在People Analytics中遇到的第三个也是最困难的(也是最新的)问题是偏见。无论您是自己分析数据还是从供应商处购买AI工具,我们都必须记住所有算法系统都基于现有数据。如果现有数据存在偏差,则预测和建议将存在偏差。 这是一个非常难以解决的问题,许多组织正在努力解决这个问题。(IBM Research有关于此主题的精彩视频。)例如: 试图评估公平薪酬的系统会将员工与同行进行比较,但可能无法理解种族,地点和年龄等问题 预测保留的系统可能会歧视少数群体或因文化原因离开公司的其他人 评估适合工作的系统可能会使嵌入招聘历史的旧的,有鉴别力的招聘实践制度化 使用组织网络分析来识别绩效的系统可能没有意识到性别或年龄在信任和关系中起着重要作用 预测表现优异者的系统将偏向现有的高评价个人(可能是白人)。 您购买或构建的每个预测分析系统都会内置偏见。(“偏见”一词的意思是“基于过去的影响”,这正是AI试图做的事情。)  您可以采取的减少偏见的最佳方法是监控和培训您的分析系统。换句话说,查看它所做的预测和建议,并检查结果是否有偏差。亚马逊发现其招聘机器人偏向于女性。IBM通过“机器人培训师”不断监控其内部薪酬推荐引擎和在线管理教练(均由Watson提供支持),他们不断调整系统以应对新情况。 我记得几年前一家公司告诉我,中国的薪酬政策效果不佳,中国的工资增幅是美国的两倍。您的系统可能不知道这一点,因此它可能会偏向于中国的加薪或过度偏向美国的加息。这些不一定是不道德的决定,但这种偏见会伤害你的公司。 供应商非常关注这一点。Pymetrics对此非常认真,公司现在开放其算法来减少偏见。其他供应商应该这样做。 当我们巧妙地训练历史数据的算法时,我们在很大程度上只是重复过去。......我们需要做更多,这意味着检查数据中嵌入的偏见。 - 凯茜奥尼尔,“数学毁灭武器” 你能做什么?监控,评估和培训您的数据驱动系统。例如,IBM率先使用人工智能来帮助改善职业发展,管理实践和薪酬。该公司定期审查其基于Watson的人力资源预测员,并培训他们更聪明,更少偏见。(IBM告诉我,他们基于AI的人力资源聊天机器人现在可以在问题答案中提供超过96%的员工满意度。) 可解释,透明或可信的AI 人工智能社区有一个重大的变化,就是让系统“可以解释”。例如,为什么系统会推荐这个工资变化呢?如果您了解预测的原因,您可以更智能地对其进行操作。 4.人的影响力许多供应商正在构建检测AI偏差的工具,包括IBM的偏差检测云服务,来自Pymetrics的Audit AI。麻省理工学院的研究人员现在发布了自动偏置检测  以及  消除AI偏差而不会降低精度的方法。作为人力资源系统的买家,您应该询问这些功能。 信任的第四个维度可能是最重要的。您对捕获此数据的意图是什么? 正如GDPR规则  明确指出的那样,捕获数据以“看看它可能告诉我们什么”是不行的。如果员工认为他们因错误的原因受到监控,那么影响将是负面的。因此,我相信您应该坐下来记录为什么要捕获给定的数据流并清楚地为项目设定目标。Facebook显然没有在他们的业务中做到这一点,他们仍然在恢复声誉受损。 要问的最大问题是:为什么要实施这种特定的分析或AI工具?它会帮助人吗?还是用于监控或秘密进行绩效评估?   大多数供应商都有最好的意图。 Phenom People的新人才体验平台使用AI帮助求职者找到合适的职位空缺,帮助内部求职者找到合适的工作,并帮助聊天机器人向您提出智能问题,以了解您的工作需求。 Glint的新经理Concierge使用AI推荐行为变化和课程,以帮助您成为更好的领导者。ADP的Compass工具和CultureAmp的Zugata也是如此。Humu正在为团队和运营绩效做这件事。 来自IBM的Watson Candidate Assistant使用您的简历来确定您作为求职者的技能,并找到最佳工作,大大提高招聘质量和聘用时间。 EdCast,Valamis,Fuse和Volley正在使用AI推荐学习内容,BetterUp使用AI为您找到最好的教练。 Oracle,Workday和SuccessFactors使用AI来实现许多功能。Oracle HCM建议调整工资,甚至根据您自己的角色和行为自定义您看到的屏幕,从而简化系统本身。 像Spring Health这样的供应商现在使用AI来诊断您的心理健康并推荐正确的提示,辅导员或医生。 事实上,我很清楚所有人力资源技术供应商都在推动人工智能对人们的积极影响。然而,作为买家,我们必须确保我们能够很好地使用它。 举个例子,这里有一些要避免的事情: 不要使用监控数据秘密通知绩效评估。例如,一家金融服务公司使用一种热量和运动检测器来确定谁进入办公室。雅虎着名审查了VPN日志,以了解人们何时在家工作以及何时没有人工作。这类活动会损害员工的信任感,几乎总会导致糟糕的决策。 不得将任何形式的福利数据用于法律允许的任何其他目的。将某些健康数据用于保险定价是合法的:将其用于继任计划,绩效评估或任何其他形式的员工辅导是不合适的。 不要将训练数据(程序性能)用于性能评估。这不仅会降低信任度,还会使您陷入法律危险之中。 不要跨越个人和专业数据之间的界限。如果您正在跟踪员工手机中的数据,请确保您不会授予他人访问个人信息的权限。虽然该设备可能归公司所有,但侵犯隐私会让您陷入困境。 事实上,在大多数大公司中,在开始捕获数据之前应该进行法律审查。您的项目是否符合GDPR指南,HIPAA规则和其他机密性保护? 还要记住,基于AI的调度和工作供应问题也是有风险的工具。例如,万豪公司实施了一个新的系统来安排管家,并结束工会劳资纠纷,因为工人受到不公平对待。该系统正在推动管家疯狂地从一个房间跑到另一个房间。换句话说,它不是为了“帮助人们”,而是为了“帮助公司”。 我可以给出的简单建议是:将您的分析程序专注于对人产生积极影响的策略。如果您正在跟踪人员以衡量工作效率,并且数据将用于改善工作,那么您就会朝着正确的方向前进。如果您使用这些数据来淘汰低绩效企业,那么您可能违反了公司的管理原则。 底线:使用良好的意识,考虑道德是一个“安全”问题 越来越多的公司聘请了“ 首席道德官 ”和其他工作人员来帮助完成这些项目。其他人正在创建“道德使用委员会”,以确保所有分析项目都经过仔细评估。所有这些都是重要的想法。  就像多样性和包容性更像是“安全计划”而不是“培训问题”,数据的道德使用也是如此。最多元化的组织使用指标和委员会来确保他们的D&I战略得到加强。我们必须在道德使用员工数据方面做同样的事情。  当您启动新的分析程序时,您需要一份需要考虑的问题清单。问问自己“如果这个节目出现在纽约时报的头版上会怎么样?”这会损害公司的声誉吗? 如果答案是肯定的,你需要做更多的功课。 最后,让我们以数据为导向使用消费者体验。暴露大量消费者数据的公司遭受了可怕的打击。 今天,信任是我们拥有的最重要的商业资产之一。认真对待并确保您努力使管理数据驱动朝着正确的方向发展。你会很高兴的。   原文来自:https://joshbersin.com/2019/05/the-ethics-of-ai-and-people-analytics-four-dimensions-of-trust/ 再次说明,翻译来自AI,仅供参考学习~
    观点
    2019年07月29日
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    David Green: People Analytics已经从外围进入到HR的核心 David Green是全球知名的人才分析,数据驱动人力资源和未来工作的作家,演讲者,会议主席和执行顾问。 David在帮助组织开展和加速人员分析之旅方面拥有丰富的经验。在与People Matters的独家互动中,David也将在TechHR 2019上发表演讲,分享他对组织如何利用人员分析来实现积极的业务和员工成果的看法。 全球人力分析浪潮的主要趋势是什么? 自从我六年前第一次进入该领域以来,人们对分析的兴趣水平,采用率和重要性的提升是惊人的。在此期间,我看到人力资本分析从人力资源的外围转移到人力资源中心,现在这种做法已成为劳动力战略,数字化转型以及改善员工体验的核心组成部分。 人员分析的研究一致突出了空间的增长。例如,企业研究论坛2017年战略劳动力分析研究发现,69%的大型组织现在拥有人员分析团队。因此,人才流入该领域,LinkedIn的一项研究发现,到2018年的五年内,仅亚太地区的人力资源专业分析专业人员就增加了70%。也许并不奇怪,人们分析根据我们在于未来人力资源技能的研究,这也是人力资源专业人员在2019年想要学习的最需要的技能。 鉴于有越来越多的证据表明人力资本分析可以从根本上改善公司的利润,我们可以预期未来几年会持续增长。 人力资本分析(和人力资源)领导者应该问自己哪些关键问题可以确保他们在正确的道路上获得业务影响和差异化的员工体验? 在我与Jonathan Ferrar一起开发的Nine Dimensions for People Analytics模型中,作为我们在Insight222工作的一部分,我们确定了七个关键问题,人力资源领导者应该问自己检查他们是否正在通过人力资本分析获得成功的正确途径。 1.您是否有人力资本分析的道德行为准则? 2.您的人力资本分析项目是否已使用适当的治理和标准进行选择和优先排序? 3.您的高级业务主管是否赞助人员分析项目? 4.您的首席人力资源官是否投资人员分析? 5.您的人力资本分析负责人是否具备“完成任务”的技能? 6.您是否衡量人员分析项目的投资回报率? 7.您的人力资源业务合作伙伴是否有能力进行基于证据的讨论? (1. Do you have an Ethics Code of Conduct for People Analytics? 2. Are your People Analytics projects selected and prioritized using proper governance and criteria? 3. Do your senior business executives sponsor People Analytics projects? 4. Does your Chief Human Resources Officer invest in People Analytics? 5. Does your People Analytics Leader have the skills to “get things done”? 6. Do you measure the ROI of your People Analytics projects? 7. Are your HR Business Partners capable of having evidence-based discussions?) 通过人员分析提供的见解可以解决哪些业务挑战? 人力资本分析为组织提供了巨大的潜力,可以推动业务战略,提高生产力和绩效,以及个性化和增强员工体验。 例如,尼尔森发现,每减少1%的损耗,就可以避免5美元的商业成本。同样的分析将内部流动性确定为保留的关键驱动因素。因此,领导层使员工更容易在公司内部寻求机会,并创建了人力资源计划以促进内部流动。该计划使尼尔森仅在前八个月就节省了超过10万美元的锰,增加了横向移动的数量,并随后在整个公司推出。 这只是人力资本分析可以解决的业务挑战的一个例子。下面的图1说明了我看到公司使用人员分析解决的其他业务挑战的示例。 图1:人力资本分析项目的业务和人员结果示例(来源:David Green)  组织如何利用人力资本分析来实现积极的业务和员工成果,以及改善人力资源的影响? 当Jonathan和我开发上述九维卓越人才分析模型时,我们确定了组织为企业,员工和人力资源部门创造更多影响力和价值所需的因素。 总之,这九个维度分为三个核心领域:基础,资源和价值: 人力资本分析需要强大的基础才能产生影响: 强有力的治理,数据标准和道德规范 强大的方法和优先级 - “从业务问题开始,而不是数据” 支持利益相关者和商业赞助商  需要正确的资源才能使人员分析能够实现成果: 平衡而熟练的团队 有效的技术 高质量的人力资源和业务数据 有影响力的人力资本分析在多个层面创造价值: 员工,经理和领导者的劳动力体验 高管的业务成果 数据驱动的文化和对人力资源的影响增加 在应对数字化转型的挑战时,人力资本分析提供了哪些机会? 我们听到很多关于工作的未来和人力资源在人力资源中使用的大量谈话 - 坦率地说是大肆宣传。 “我看到更多公司积极追求的一个机会是围绕个性化主题 - 为员工提供类似消费者的体验”。 我认为最合适的地方是HR直接与员工合作,共同创建人力资源计划,推动个人化,如组织内的入职,学习和职业道路。这涉及从过去的“一刀切”人力资源计划中激进而受欢迎的转变,不仅对员工更好,而且还支持诸如更好的员工规划和增加员工敬业度和企业保留等举措。 没有数据和分析,这一切都不可能。如何在没有数据的情况下为员工个性化学习和职业发展道路?你不能。这可能是为什么进一步推进数字化人力资源转型的公司也是那些在人员分析方面更先进的公司的最佳指标。数字和分析是密切相关的。 内容来自Peoplematters,作者Shweta Modgil 。感谢他们! 以上由AI翻译完成,仅供参考,如需了解更多可以查看英文: https://www.peoplematters.in/article/techhrin/analytics-has-moved-from-the-periphery-towards-the-centre-of-hr-david-green-22338
    观点
    2019年07月26日