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数字时代背景下职业分类系统的出路
人类早已开始观察并记录社会中的经济活动。据记载，在唐朝期间（618年-907年）就已经出现“三十六行”的描述，从而有了我们常说的“三十六行，行行出状元”。而今天，我们的工作正在以如此快的速度发生变化，再想要统计出日常生活中各行各业的具体数字，变得几乎是一件不可能的事情。由于工作岗位正在发生变化，旧的工作消失和新的工作出现，编制职业统计记录也变得越来越复杂。过去只有一个“经理”，如今有五花八门的经理：PI经理，IT经理，项目经理，代际合作经理等等。
因此，除了出于统计目的而罗列出所有职业名称之外，职业描述，技能和经验要求，教育水平以及更多方面与职业相关的信息也加入进了数据库。这样，我们不仅可以更好地了解当今的工作，还可以开发更复杂的系统来执行更有意义的任务，例如，行职业规划，工作搜索，识别趋势或指导政策设计等等。
美国的分类系统
美国商务部于1977年发布了标准职业分类（SOC）。当时，美国政府的许多项目开始收集统计数据，联邦政府需要一个统一的职业分类系统。 在SOC中，每个工作下面只有简短的描述和说明性示例，除了统计目的，其它意义不大。SOC根据所从事的工作类型进行分类，但很少从特定职位所需的技能和教育水平上进行分类。最新版本的SOC于2018年发布。
在线数据库O * Net是对SOC的扩展，由美国劳工部就业和培训管理局在20世纪90年代中期创建。求职者，学生，企业研究人员和劳动力开发专业人员可以自由地访问和下载O * Net数据库的信息。与SOC相比，它是一个更复杂的系统，具有更详细的信息，如任务，技术技能，知识，能力，教育水平和工作方式。因此，在指导性上更有意义。
欧洲的分类系统
国际标准职业分类（ISCO）由国际劳工局（ILO）维护和管理。 ISCO是职业相关数据的主要国际分类，用于国际交流，报告和比较。它还为希望进一步改进自己国家的职业分类或直接套用ISCO-08的国家和地区提供参照。例如奥地利的Ö-ISCO，挪威的Styrk-08，哥斯达黎加的COCR-2011，加拿大的NOC 2016以及亚洲大多数国家职业分类都是以ISCO为模板。
2017年7月，欧盟启动了第一版欧洲多语种技能，能力，资格和职业分类（ESCO），该分类也是基于ISCO-08。 ESCO旨在通过欧盟官方24种语言建立对职业，技能，知识和资格的共同理解，使雇主，员工和教育机构能够更好地了解需求和要求。正如欧洲委员会主席Jean-Claude Juncker所说的那样，在促进人员自由流动下，ESCO可以帮助弥补不同成员国之间的技能差距和缓解失业率[2]。
行业分类系统
行业分类或行业分类法按行业和生产流程，产品或工作岗位对公司进行分组。它们为国家和国际统计机构提供服务，以便对经济状况进行分析，比较和总结。众所周知的行业分类包括NAICS，ISIC，GICS，NAF 2015和MUPCS。
此外，从职业分类向技能分类的转变也愈发成为趋势。这种转变有助于提高分类系统在职业指导方面的作用以及在指导新技能培训方面的作用。英国的创新基金会Nesta建立了英国首个数据驱动技能分类标准（UK skills taxonomy）。它可以衡量国家的技能供需，以防止技能短缺。社交媒体平台LinkedIn也为其用户构建了技能分类。
中国的分类系统
中国于1995年开始创建职业分类。并在1999年发布了第一版的《中华人民共和国职业分类大典》。目前正在使用的是2015年的最新版本，旨在跟上快速变化的就业部门。该大典参照ISCO，对职业进行了4个层级的划分，共收录1838个职业。
相比在同一时期创建的O * Net，中国职业分类大典仍有很大的上升空间。具体而言，如提高可访问性，加强持续数据更新能力以及增强对学生和求职者的指导性等方面。其中，加强持续更新数据能力的问题并不是中国职业分类大典所特有的。许多其它分类系统同样面临这个难题，包括O * Net。
职业分类系统的新出路
创建传统的专家咨询分类标准既耗时又昂贵，而且最重要的是，它缺乏适应世界不断快速变化的工作环境的能力。因此，我们急需一种新的解决方案。这种新的方案要能够不断为劳动力市场提供信息，使求职者，学生，教育提供者，雇主和政策制定者能够对变化保持警惕，并有能力做出反应。
通过数字化，基于数据的信息收集方法可以彻底改变分类系统的创建方式。
作者：JANZZ.technology
来源：https://janzz.technology/%e6%95%b0%e5%ad%97%e6%97%b6%e4%bb%a3%e8%83%8c%e6%99%af%e4%b8%8b%e8%81%8c%e4%b8%9a%e5%88%86%e7%b1%bb%e7%b3%bb%e7%bb%9f%e7%9a%84%e5%87%ba%e8%b7%af/?lang=zh-hans
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工作管理应用平台Workfront收购战略目标管理初创公司Atiim
Workfront是第一个面向企业的现代工作管理应用平台，收购了企业目标管理软件的先行者Atiim。通过添加新的目标管理功能，Workfront将使企业能够首次在单一平台上管理和组织个人的目标、工作和关键结果。收购完成，则立即生效。
在Atiim在战略目标管理方面的领导地位的基础上，该公司将于2020年初发布新的Workfront Goals产品。
Workfront目标Workfront目标旨在帮助组织解决大型企业的基本挑战：使人员和团队保持一致以有效地实现公司目标。有了一个用于设定目标、跟踪目标、管理工作、跟踪进度和衡量结果的平台，新功能将：
通过提供一个位置来设置和传达复杂层次结构中清晰的公司和团队方向，帮助高管激励，调整并赋予人们最佳工作的能力
为领导者提供工具，以对与公司目标紧密相关的工作进行优先排序和管理
以清晰的背景和信息为所有团队成员提供支持，以实现个人目标，并理解他们的工作如何以及为什么对公司目标至关重要
跟踪正在进行的个人和跨职能工作，并通过实时结果自动更新目标
Workfront的首席产品和技术官Steven ZoBell说：“人们在知道自己的角色，有明确的目标并了解他们所做的工作如何支持公司目标时，就会尽力而为。” “通过增加“Workfront目标”，我们通过提供企业将人员和工作与战略目标和目标保持一致所需的关键功能，最终实现了可观的业务成果，从而为现代工作管理带来了突破。”
关于Workfront
Workfront是现代工作管理应用程序平台，可帮助人们尽最大努力，使公司能够在数字世界中蓬勃发展。Workfront是专为人员打造的，可轻松连接团队并轻松集成到现有应用程序和系统中。能够查看、衡量和分析关键因素（例如资源、成果和优先级），使每个人清楚地了解他们的工作为何重要。Workfront已帮助BT、Cisco Systems、Comcast、Fender Musical Instruments Corporation、Fossil Group、TSB和Trek等成千上万的公司成功地将其业务转变为可增加收入，改善客户体验并降低企业的成本。要了解有关Workfront如何帮助您的团队发展的更多信息，请访问www.workfront.com。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：美通社
来源：https://www.prnewswire.com/news-releases/workfront-acquires-strategic-goals-management-startup-atiim-300938155.html
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Monster的调查发现，全球的招聘人员在准备招聘时都面临着类似的挑战
虽然，招聘人员充满信心，候选人素质很高。然而，根据Monster的2019年招聘者状况调查，全球招聘人员都在努力填补职位空缺。
95%接受调查的招聘人员表示，他们有信心找到合适的候选人来填补空缺职位，四分之三(77%)的招聘人员认为积极的候选人素质高。尽管他们信心十足，人才库也很丰富，但71%的招聘人员表示，由于求职者技能上的差距，他们很难找到合适的人选。
事实上，许多招聘者(85%)都认为应聘者夸大了简历上的技能和能力。虽然这些候选人在书面上看起来不错，但招聘人员需要调整期望，考虑那些具备大部分或部分(70%)必要技能的候选人，以找到合适的人选。Monster是一家将合适的人与合适的工作联系起来的领导者。该公司最近对全球1700多名招聘人员进行了在线调查。
虽然从去年的招聘者状况调查来看，招聘技术并没有发生太大变化，但这种变化正在到来。随着Z世代的加入，招聘人员将需要继续调整其招聘策略。为了更好地了解如何成功吸引这一代人，招聘人员只需要看千禧一代，他们更愿意处理招募下一代候选人的工作。
根据Monster的2019年候选状态调查，在18岁至24岁的候选人（或Z世代）中，有94％的人同意录用招聘人员的视频可以帮助他们更好地了解工作机会。调查还发现，年龄在18岁至24岁之间的人相信，视频将在未来的求职过程中发挥作用，方法是在面试过程中与招聘者/潜在雇主进行视频通话（43％）、职位描述（32％）和申请提交（31％）。
有趣的是，《招聘者状况》调查发现，与X代和婴儿潮一代的同龄人相比，千禧一代的招聘人员领先于弯道，并且更愿意在求职过程中使用视频-包括通过视频采访求职者（千禧一代为92％ X世代为88％，婴儿潮一代为78％）。
此外，与X代同龄人相比，千禧一代招聘人员更有可能说社交媒体广告是有效的招聘工具，并且更有可能总是使用社交媒体广告来寻找候选人。尽管招聘人员继续依靠面对面访谈（46％）来确定候选人是否合适，但似乎与世代相距的世代相传与千禧一代的关注程度最低（ 38％，而X世代为52％，婴儿潮一代为68％）。
Monster首席执行官Scott Gutz表示：“当今的劳动力市场紧张，组织寻找和雇用具有所有必要技能且合适的外部人才的挑战日益增加。“提高技能不仅对于保留顶尖人才，而且对于吸引竞争对手的合格候选人都是至关重要的。公司需要发展他们如何看待技能提升在其自身组织中所扮演的角色。此外，至关重要的是，招聘人员必须考虑技能差距对各代人的影响。特别是在过去十年中，千禧一代受工作和劳动力发展的影响最大，以至于他们不再能够依靠以前的教育来为自己将来的成功做准备。我们了解像这样的公司有多重要Monster理解就业市场的双方，以便更好地帮助双方找到合适的人选。”
2019年招聘者状况调查的其他发现包括：
双方都缺乏诚实和透明。只有三分之一的招聘人员认为应聘者在整个招聘过程中对自己的技能非常诚实，有85％的受访者认为全球应聘者夸大了简历中的技能。千禧一代的招聘人员更信任候选人，有41％的人表示他们认为候选人很诚实。但是，尽管更加信任，但千禧一代的招聘人员比X代招聘人员更有可能同意候选人夸大其履历的技能能力（88％比83％）。同时，超过三分之一的招聘人员（35％）承认，如果没有告诉他们为什么不继续进行下一阶段的工作，他们就会对工作感到不满意。有趣的是，与欧洲招聘人员相比，北美招聘人员更有可能认为面试后不及时跟进是导致候选人幸福感的重要因素（37％比31％）。
灵活性是关键。根据招聘人员的说法，将近一半的招聘人员说，应聘者（45％）正在寻找灵活的时间表。虽然这是候选人的全球优先事项，但招聘人员表示，他们最难回答有关工作/生活平衡（38％）和工作时间表（28％）的候选人跟进问题，只有薪水相关的问题几乎具有挑战性（ 37％）。招聘人员还将带薪休假（35％）和家庭购置的工作（32％）列为候选人最常寻求的福利清单。有趣的是，与千禧一代的招聘者相比，X一代的招聘者更有可能说他们难以达到Z代的工作/生活平衡期望（30％比25％）。同时，根据北美招聘人员的说法，
适应下一代劳动力。随着Z一代进入全球劳动力市场，招聘人员将需要继续调整其招聘策略，并采用Z友善的方法，例如短信和社交媒体。招聘人员说，电子邮件（40％）和社交媒体（33％）是与Z世代进行交流的最有效渠道。但是，在北美，招聘人员更有可能说短信对与欧洲招聘人员说社交媒体更有效相比，他们的沟通能力更高。而且，与X代和婴儿潮一代相比，千禧一代招聘人员（千禧一代占36％，X一代占32％，婴儿潮一代占20％）认为社交媒体是与Z代候选人沟通的最有效渠道。
“为了使招聘人员有效，该行业必须继续适应候选人和雇主的需求。现实情况是，在未来几年中，技能和代际差距将继续扩大。但是，通过专注于应对当今的挑战，公司将不仅能够确定顶尖人才，还能够保留和扩大其现有员工基础。”
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Mayuri Chaudhary
来源：https://www.hrtechnologist.com/news/recruitment-onboarding/monster-survey-finds-that-recruiters-globally-share-similar-challenges-as-they-prepare-for-workforce/
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人工智能将如何影响招聘流程？
人工智能的一个流行形象是机器人像《黑客帝国》(the Matrix)或《西部世界》(Westworld)那样统治世界，但即便是人工智能驱动的机器取代我们工作的相对温和的形象也被夸大了。
但是，人工智能有望在转变人员和招聘方面发挥巨大作用。根据我们在Bullhorn的研究，超过一半的招聘行业专业人士和管理人员至少对AI技术有所了解，因此他们认识到AI技术可能会对他们有帮助。
所谓“帮助”，是指其设计目的不是接受招聘人员的工作，而是帮助他们更好地完成工作。不用担心的另一个原因：有些事情AI根本做不到或不应该做，这意味着招聘人员将有更多的时间集中在增加价值的工作上。
人工智能展示了其对招聘的积极影响
对于招聘行业来说，人工智能已经处于寻找和雇用最佳人才的最早使用阶段。在持续不断地为招聘平台开发AI与在早期阶段采用方面可理解的滞后之间，AI可以为招聘流程带来的许多功能尚未完全部署。不过，我们可以放心地谈论AI可以为招聘人员做什么，在某些情况下已经可以做到：
人工智能可以在合适的时间帮助找到合格的候选人；具有AI功能的工具可以持续监控庞大的被动候选人数据库，并识别预测候选人为新机会做好准备的信号。这既增加了给定职位的可用人才库，又增加了与这些候选人的互动率。
人工智能有助于增加招聘人员的响应时间；许多通信（例如面试确认电子邮件和文本）可以实现自动化，从而使招聘人员有更多时间专注于培养与候选人的关系所需的更具自定义性的交互。
人工智能可以感知市场变化；例如，趋势表明人才库中的某些广泛变化。也许以前没有预料到的WordPress开发人员的工作需求增加-可以帮助招聘人员在竞争之前预测技能差距和人才短缺。
人工智能通过减少人类偏见来提高多样性；最善意的招聘人员仍然会陷入无意识的偏见。这涵盖了从种族和性别多样性到年龄甚至地理位置的所有事物。通过适当的编程，AI可以减轻这种偏见的障碍，帮助平衡竞争环境并确定招募者可能会错过的合格候选人。
招聘人员应该认识到：人工智能有其局限性
人工智能可以分析数据并复制重复性任务以帮助招聘人员，但它不能代替他们。实际上，AI不会代替招聘中的工作，而是准备给人员配备和招聘专业人员更多的时间来完成需要人为决策的部分工作。招聘人员比机器配备的设备更好，可以分析数据以查找数据中的“原因”并在招聘过程中执行更具个性化的任务。AI的局限性示例包括：
AI快速准确，但并非没有错误；如果不能迅速发现，机器学习中的一个错误可能很难纠正。
AI通过数据建立联系，但不能确定原因。AI是检测模式的出色工具，但仍然需要人类来理解相关背后的含义。
认可机构遵循已定义的指令集；当设计用于完成狭窄任务时，AI效果最佳。例如，人工智能是利用大量数据的绝佳工具，但无法看到影响数据的大图。例如，如果有更多的女性进入建筑管理领域，那么以前在算法中内置的偏见仍然可能主要是男性候选人。
随着招聘行业对人工智能的理解不断加深，开发和采用人工智能工具来支持招聘过程(从候选人参与到沟通工作流程等)也会越来越多。招聘人员和招聘专业人员需要了解人工智能工具是如何节省成本并带来更好的候选人体验的，以及它们的局限性如何使他们能够将更多精力放在改善候选人体验的工作上。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Matt Fischer
来源：https://www.hrtechnologist.com/articles/digital-transformation/how-ai-can-and-will-affect-the-recruiting-process-and-how-it-wont/
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SHL收购Aspiring Minds协议达成，预计11月完成交易
- 在数字经济时代，人才战略发挥着至关重要的作用。为此，SHL决定将自身领先的人才科学与Aspiring Minds久经验证、基于人工智能的人才测评解决方案相结合，帮助全球客户成功实现员工队伍转型。
伦敦2019年10月22日 -- 人才创新的全球领导者SHL宣布已就收购Aspiring Minds签署协议，将为全球更多人提供久经验证的创新产品组合。Aspiring Minds是人才测评领域的开拓者，在业内始终保持领先地位。
自11年前成立以来，Aspiring Minds已取得飞速发展，在全球赢得了3,000多家客户的信赖，其中包括世界500强中的100多家企业。该公司利用人工智能(AI)技术，打造出行业领先的人才测评和面试解决方案，并取得重大突破，全面涵盖编码、语言，视频面试和技能测试等一系列产品。
这些能力与SHL强大的创新基础非常吻合。10年来，SHL不断钻研机器学习技术，建立起严格的科学和专有数据集，帮助客户以更高准确性和多样性为标准，聘请并培养合适的人才。
第四次工业革命正在席卷全球，企业也必须做出改变，而技术就成为改善业务成果的关键。SHL的解决方案可以预测并指出在人才项目上应该做出的改变，从而推动积极的成果。研究表明，在目前的环境中，数字人才的匮乏是实施真正数字转型的主要障碍。
SHL首席执行官安迪-布拉德肖(Andy Bradshaw)表示：“我们发现，想要通过数字战略来推动企业转型，与已经拥有能够实现转型的人才相比，两者间的差距还是很明显的。借助这次收购，Aspiring Minds先进的AI技术将在整个平台范围内，渗透进SHL的产品组合，并将利用我们严谨的科学知识，为我们10,000多名客户带来必不可少的技术、新兴和领导人才，帮助他们在数字时代取得成功。”
Aspiring Minds联合创始人兼首席技术官瓦伦-阿加沃尔(Varun Aggarwal)说道：“Aspiring Minds发展很快，已经与美国、中国、印度，菲律宾和中东的多家公司建立了合作伙伴关系。我们很高兴有机会成为SHL的一员，并将我们的产品和解决方案带给全球成千上万家公司，对此我们非常期待。我们注重AI技术的实际应用，加入SHL让我们看到了前所未有的绝佳创新机会。”
自2018年4月被重新组建成独立业务以来，SHL已推出了多款新的解决方案，其中包括不久前被HR Executive评为2019年最佳人力资源产品之一的Verify Interactive。布拉德肖指出，这一战略收购是公司成长轨迹上的又一个里程碑。他说：“我们将继续加大投资，通过自身业务发展和并购来实现增长，帮助我们的全球客户在人才项目上取得更好的成果。”
本次交易预计于11月完成，具体条款尚未透露。
SHL简介
SHL全心全意助力您的持续成功。在这个前所未有的变革时代，我们能够提供深层次的人事洞察分析，帮助预测和推动提升业绩。
我们的世界一流人才解决方案使领导者及其团队能够在整个员工生命周期中做出公正的决策。凭借40余年的人才专业知识和尖端测评科学，以及我们在全球范围内积累的超过450亿条数据，我们对人才拥有无与伦比的认知。SHL与从初创企业到跨国公司等全球各种规模的组织机构开展合作，为他们提供自信公正的人才决策，推动实际业务成果。网址：www.shl.com
Aspiring Minds简介
Aspiring Minds是就业能力测评和认证的全球领导者，致力于显著提高招聘和员工效率。在AI、心理测验和科学知识的支持下，全球超过3,000家公司和机构依靠我们久经验证的测评解决方案来帮助他们招募合适的人才、制定必要的技能基准，并评估员工的健康状况。该公司的旗舰产品AMCAT是世界上最受欢迎的就业能力测试，每年可帮助300多万候选人找到合适的工作。AMCAT采用专有的自适应测评技术和机器学习算法，可以针对不同岗位所需的业务技能，对语言、认知、行为技能进行可靠的标准化评估。详情请访问www.aspiringminds.com。
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人力资源是做什么的？关于人力资源的5个常见问题
人力资源做什么？
回答这个问题很困难。简而言之：人力资源是员工旅程的关键推动力。员工旅程涉及员工工作中的所有接触点。这包括雇主品牌、选拔、入职、绩效管理、学习与发展、薪酬和福利、工作场所安全、文化等等。
雇主品牌。这涉及雇主作为工作场所的声誉。尽管存在相似之处，但雇主品牌与消费者品牌不同。
招聘与选择。招聘与选拔是为了招聘合适的人。可以使用不同的招聘方法，包括（非）结构化面试，智商测试和参考检查。根据此过程中的发现，选择适合该职位的最佳人选。
入职。快速提高人员速度是人员管理的关键部分。
绩效管理。对人员进行技能评估和指导，以便他们在工作中表现最佳。
学习与发展。学习新技能，并磨练现有技能以更好地完成工作。
薪酬与福利。薪酬和福利（很大一部分）是人们工作的动力。公平的补偿和相关的利益可以提高动力和生产力。
工作场所安全与文化。建立适合工作的文化，可以带来更好的安全实践，更好的性能和更高的参与度。这是人力资源的另一个关键角色。
除此清单外，还有人力资源的12个关键功能。除这些功能外，还有一组15个HR角色和经典的7个HR Best Practices。链接的支持文章将使您对这些功能，角色和实践有一个很好的了解。
并非所有这些都是100％HR的职责。通常，它们是人事与一线经理之间的共同责任。但是，人力资源在教练和指导经理方面起着关键作用。
尽管如此，对于许多这些职责，HR仍位于驾驶员座位上。这意味着创建和执行HR战略是HR的责任。此人力资源策略基于组织策略，并说明了人力资源如何最好地为组织的工作增加价值。这种人力资源战略导致了战略性人力资源实践，进而又导致了人力资源成果和绩效的提高。
举个例子：几年前，像Facebook这样的公司将具有与Shell这样的公司不同的人力资源政策。对于壳牌而言，安全至关重要，而Facebook的座右铭是“快速行动并打破困境”已有很长时间。这些转化为截然不同的人力资源政策。在Facebook可能选择渴望创新或颠覆的人才的情况下，壳牌将更有可能雇用纪律严明且规避风险的工程师。
您可以想象这也适合学习和发展等主题。壳牌将重点关注安全程序和强制性安全培训。Facebook将更加专注于多学科教育，使人们能够共同创造新颖的产品和产品。
人力资源部门做什么？
这个问题的答案与上面的答案相似。要记住的唯一重要的事情是，HR所做的许多事情都是与经理一起完成的。这就是所谓的共同责任。因此，人事部门与经理合作以确保人事实践正确。
人力资源总监做什么？
人力资源总监的任务是将组织战略转化为人力资源战略。此外，他/她负责将人力资源工作集中在影响最大的业务领域。
人力资源总监非常参与上面列出的人力资源关键领域的战略部分。其他示例包括：
监督人力资源系统。诸如人力资源信息系统或HRIS之类的HR系统是HR服务交付的重要组成部分。确保这些系统运行良好并可以向HR和其他业务部门报告相关数据是关键。
确保遵守法规。人力资源与法律之间的一致性。
设计培训计划。在提供的培训计划中建立重点是规划员工队伍未来的重要因素。这些计划是非常战略性的决定，因为它们可以帮助塑造劳动力。
制定补偿计划。补偿计划具有类似的功能。某些技能可以得到奖励，而其他技能则可以被贬低。这可以激励人们进一步发展某些技能。
人力资源团队的管理。人力资源总监还管理人力资源团队，包括人力资源经理和人力资源业务合作伙伴。
利益相关者管理。人力资源总监的主要职责是管理组织内部和外部的大量利益相关者。归根结底，与这些利益相关者的合作是人力资源主管的责任，因此他/她将与工会，员工委员会，董事会，内部人力资源组织以及其他小组合作。
通常，人力资源总监是大型组织中最高级的人力资源专业人员。在较小的组织中，该角色由人力资源经理担任。
人力资源经理做什么？
人力资源经理的职责与为人力资源总监列出的职责相似。管理内部团队，利益相关者管理以及分配给管理者的特定职责等主题是其投资组合的很大一部分。
此外，人力资源经理在与组织（高级）管理层保持一致方面也起着关键作用。作为直线经理最重要的联络点之一，人力资源经理经常坐在开会的会议上，对期望进行管理，并讨论有关招聘，选拔，薪酬和绩效管理的新政策。
在大型组织中，人力资源经理向人力资源总监报告。在较小的组织中，人力资源经理通常是组织中最高级的人力资源专业人员。
人力资源分析师做什么？
人力资源分析师专注于数据的收集、分析和报告。分析师与HR IT和HRIS一起创建（临时）报告。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Erik van Vulpen
来源：https://www.digitalhrtech.com/what-does-hr-do-5-frequently-asked-questions-about-hr/
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人工智能带来的，是大规模失业，还是“少干活多拿钱”？
人与机器之间的竞争
未来的人们可能有两种工作方式：
第一种：服务于人工智能的各种工作，成为AI与客户的接口；
第二种：每天做你最想做的事，最好是创造一些从来没有人见过也不知道有什么用的东西，你的收入除了AI时代统一的“国民收入”外，大部分来自你“玩”的结果，具体是多少，完全由人工智能跟你结算。
以上是猜的，但也有点根据。
人工智能对人类工作的影响，产业界的共识是：跟之前数次机器大规模取代人工一样，AI在消灭某些职位的同时，也在创造新的职位，但新职位与旧职位之间的关系、数量、时间、过程，可能会有颠覆性的变化。
去年，《美国经济评论》 杂志发表了一篇名为《人与机器之间的竞争：技术对增长、生产要素分配和就业的影响》（The Race between Man and Machine: Implications of Technology for Growth, Factor Shares, and Employment）的论文，由麻省理工经济学院的Daron Acemoglu教授和波士顿大学经济学院的Pascual Restrepo教授撰写，前者被认为早已预定了诺贝尔经济学奖一枚。
因为长期关注“AI对职场就业的影响”这个话题，虽然我的英文水平不高，还是在百度翻译的帮忙下，连蒙带猜中看完了整篇论文。Acemoglu在这篇论文用了一个模型，很好地描绘了新职位与旧职位此消彼长的整个过程，非常有价值。
传统的增长理论中，增长取决于“资本”和“劳动力”这两个内生因素，以及“技术”这个外生因素。Acemoglu这篇论文的框架是研究“技术”在“资本”的作用下，对“劳动力”因素的影响。所以，思考方式是纯经济学的，但研究的对象非常有现实意义和前瞻性。
在他的模型中，“大规模失业”和“少干活多拿钱”可能是两种并存的场景。
少干活多拿钱？
Acemoglu把AI对劳动力市场的影响分成两个部分：一部分是AI取代人的工作，另一部分是AI创造新的职位。
技术提高劳动生产效率，从而减少了企业对劳动力的需求，这是AI的第一个影响——自动化的替代作用，这也是大量影视作品渲染的“人类被AI统治”的恐怖场景，或者“资本家利用AI赚了大部分钱，广大劳动人民失业，极度贫富分化”的悲惨场景。
其实，AI对人的替代作用不过是从工业革命开始就有的“自动化对劳动者替代”的延续，那么以史为鉴，Acemoglu认为，但如果你把资本的因素加进来考虑，就不一样了。
首先，新的AI技术必然有新增资本进入，就带来了全新的工作职位，这是AI的第二个影响——技术变革补充劳动力。
上图显示了1980年到2007年间，美国的总就业人数增长了17.5%，其中的一半是由新职业带来的。
企业投入资本用AI取代人工，为的是提高资本回报，企业效益提高后，剩下来没有AI取代的职位，收入反而是上升的。
肯定有人会说，不对，不能看平均，AI取代人工创造的财富，大部分流入资本家的口袋里，而那些失去工作的人，可能永远无法适应新产生的职位，收入必然是下降的，这造成了整个社会加速贫富分化。
Acemoglu认为，这只是第一阶段的暂时失衡，资本的力量会让其再次恢复均衡。过程可能是这样的——
资本用AI取代人工的前提是劳动力太贵，可一旦某个行业失业人数太多，就会压制该行业的工资，让这个行业的人变得相对便宜，资本就会失去AI改造的动力。
于是就进入“AI技术发展平台期”，此时，在周边行业将出现一个完全相反的过程。
资本进入AI创造出的新兴职位（比如软件行业）后，因为不能立刻得到足够的劳动力，就会出现高薪职位。这些职位会吸引其他行业的优秀人才加入，其他行业又会空出职位，一级级地吸收相应的劳动力。
所以被AI取代的劳动力并不需要重新学习劳动技能，他们在遭遇一段时间的失业后，很快就能重新找到跟他们原来相同或相近的工作——就像《美国工厂》里福耀玻璃带来的工作机会。
这就是“AI技术发展平台期”，就像排队一样，每个人都进了一步，重新找到自己更理想的位置，最终会形成一个新的均衡。
然后，随着该行业人力成本上升到一定程度，一旦行业的技术发生突变，均衡被打破，出现了更高性价比的AI技术，AI取代人工的老故事又将重新开始。
总之，AI对人类社会就业的改造将会是一个长期而渐进又不可逆的过程，资本、劳动力、技术三股力量将会相互制约，技术跃升期和技术平台期将交替出现：
当资本的长期租金率比劳动便宜，就是“技术跃升期”，自动化技术将迅速发展，劳动力将变得多余，这个过程一直延续到劳动力比资本的长期租金率便宜，就进入“技术平台期”，经历前面说的一系列复杂的变化。
总体上看，Acemoglu的模型是非常乐观的，AI导致的失业率的上升，只是恢复均衡过程中的阵痛。虽然AI取代的职位将多于AI创造的新职位（因为劳动效率上升了），但由于资本回报率的提升，企业盈利将通过税收，惠及更多的人。因此从整个社会来说，全社会总的劳动时间变少，但平均收入却上升了。
感觉整个世界都向“少干活多拿钱”的方向发展，但未来具体会是怎样一幅场景呢？
Acemoglu的模型不可能告诉我们。不过，这篇论文让我想到了我前两年亲身经历的“AI导致失业”的例子——阿里对广告设计的改造。
AI干掉设计师
企业要进行一轮市场推广，一定会把大量的广告推给消费者。这些广告的形成过程非常复杂，至少要经过“策略——创意——制作——投放”四个阶段，分别由不同类别的广告人员承担。
这个流程最大的问题是决策复杂、时间过长，我最早加入广告行业，服务于一家汽车厂商，它们的新车型早在推出一年前就要开始做广告策划案。
但从2014年开始，我见证了AI对这个行业的改造——阿里巴巴推出的首先针对淘宝卖家的“鲁班AI”，你只需要定义几个核心的关键元素，系统会自动生成一系列的广告Banner，这就干掉了“设计师、文案”的工作。
甚至还干掉“创意总监”这个职位，因为系统同时提供流量测试的环境，你可选择点击率高的、或收藏好的、或转化率好的方案，来实现不同的广告传播意图。
所以，这个系统理论上说，可以帮助小商家节省人力，帮助中等卖家提高广告转化效果；帮助大型品牌商优化广告流程、提高推广决策效率。
非常明显，“鲁班AI”如果未来真的技术成熟，成本可控，完全有可能推广到淘系以外商家的营销场景中，必将导致广告产业链上很多职位的消失，大量广告人失业。
但另一方面，这个系统让“策略”和“评估”这两个广告环节变得更加重要，需要增加新职位。
首先，系统要产生广告，需要你去定义一系列精准的关键词。这部分工作之前就存在，只是实际分布于策划、设计、文案各个执行环节，但在AI设计时代，它被前置了，而且需要一个专门的职位去负责精确的定义——
一个新的职位就诞生了，它有可能还叫“策划”，但工作重点完全不同，需要深度理解并配合这套“AI系统”的工作方式。
当然，我相信随着“机器学习”的发展，未来的AI设计并不需要“定义关键词”，它应该从过去你的广告中“主动学习”你的需求，也就是说，这个“新职位”也可以被取代。
但问题在于，“策略性思考”在广告行业中是永远不会消失，也无法被AI学习，只能再次被前置到产品策略、消费者策略、渠道策略甚至企业战略等等更早期的环节、更高层的思考范畴。
再看AI设计后端的“测试、评估”环节，也同样如此。
之前的“广告测试”因为很麻烦、准确度有限，只有大型推广才用。但AI设计的出现，将会使“广告测试”成为标配。这样，就需要配合AI设计测试方案，解读测试结果，实际上又是一个新职位。
还有“广告效果评估”，之前只是媒介人员附带的一项工作，主要作用是丰富结案报告并向广告主邀功请赏，但在AI创意时代，它将直接关系到“机器学习”的能力，实际上又成为一个新创造的职位。
回头看，AI每“攻陷”一个工作环节，都会在这环节的上下游产生一些新的职位，以便让“自己”的工作更有效率。
当然，新职位更少不了“人工智能、机器学习”等等直接服务于AI的职位。
很多人要问了，看来看去，好像多出来的都是策划、分析一类的职位，好像只有创意人员被干掉了啊？
事实上，创意人员被没有被干掉，而是去做更能发挥他们能力的事了。
这就是“玩”！
未来人类的工作形式就是“玩”？
在我们可以想象的未来（即“弱人工智能”时代），AI是不能创造任何新的创意的，它们只是把现有的创意分解成各种数据和数据之间的关系，然后重新组合。它们并不理解这些结果，它们理解的只是数据的相关性，而非逻辑上的因果关系——后者是人类独特的能力。
AI不但不能创造任何新创意，它还需要被“喂”海量的新创意，才能更有效率的工作。现在“喂”给AI的，都是几千年积累下来的作品，但未来竞争的加剧，一定会需要更多新的创意。
而产生这些新创意，才是创意人员的新工作。
在过去以及现在的广告流程中，创意人员必须进行商业思考，必须知道广告主而不是消费者如何看自己的创意，甚至只要凭这种能力而不是真正的创意能力，就能拿到高薪和升职的机会。
这种工作模式是对很多有才华的创意人员的极大浪费，所以，AI是创意人员的解放者，而非终结者——
一旦AI成为创意人员和广告主之间的桥梁，创意人员将从本不属于他们的商业思考中解脱出来，回归更纯粹的艺术创新活动，至于这些想法如何被商业化，这才是AI要考虑的事情。
我不知道未来的创意人员的工作形态是怎样的——这是科幻作家擅长的领域，可能跟现在的画家、作家类似，完全自由的创作，也可能是一种全新的工作形态。
他们怎么获得收入呢？我也不知道，大概率不会象现在这样按月拿工资，也不一定像现在的画家一样卖画，像作家一样收版税，可能是一种我们想像不到的收费模式，但一定会有新的方法出现。
在高度分工的工业时代，没有工作的闲人是可耻的，但未来的创意人员工作跟休闲的界限可能非常之模糊，同时又能以某种形式获得收入。
劳动将成为一种真正的权利
最近的美国大选，民主党跳出了一个叫杨安泽的华裔候选人，提出了“每人每月发一千美元，以应对人工智能的挑战”的竞选核心主张，这个口号看似民粹，实际上，从本文的“AI对就业不可逆转的改造”来看，杨安泽的思想可能是非常超前的，所以他支持者中相当一部分来自硅谷，包括艾隆▪马斯克。
每人每月发一笔，现在是一项临时救济，未来可能成为全民的“国民收入”，这个收入的基础上，每个人都能通过“玩”而非正式的工作获得更多的收入。
工作之所以会让我们觉得无聊，一是因为其中或多或少有一个刻板重复的内容，让我们了无生趣，二是因为为了在公司这一类极权的组织形态中生存，我们不得不放弃自己的一部分个性和生活习惯。
AI刚好在我们厌恶的这一部分工作中更有优势，它在做刻板重复的工作时最有效率，而且没有个性，不怕成为极权的奴隶，把这一部分工作剥离之后，很可能未来适合人类去做的工作，其形态会发生本质的变化。
这可能才是前面说到的“全社会总的劳动时间变少，但平均收入却上升”的真正原因。
劳动将成为劳动者真正的权利，而非义务。
作者：人神共奋
来源：https://36kr.com/p/5257219
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【美国】企业服务软件平台Pendo获得E轮融资1亿美元，晋级独角兽
据悉，总部位于北卡罗来纳州的客户参与度分析软件创业公司Pendo完成1亿美元E轮融资，交易后估值达10亿美元，晋级独角兽。
该轮融资由硅谷风投机构Sapphire Ventures领投，泛大西洋投资（General Atlantic）、老虎环球（Tiger Global）等参投，距离Pendo的5000万美元D轮融资仅13个月。
Pendo为客户收集消费者数据，跟踪消费者在网站和移动APP上的行为，如计算出电商客户在结账前进行了多少次点击。该公司目前拥有1200多名客户，包括威瑞森电信(Verizon)、Salesforce、密歇根州最高法院等知名组织。
“我们致力于帮助企业开发出用户喜欢的软件，”Pendo首席执行官兼联合创始人托德·奥尔森（Todd Olson）表示，“我们认为，无论是购买新车还是其他数字体验，软件将成为我们生活不可或缺的一部分。”
Pendo表示将利用新资金“投资销售和市场营销，以加速全球扩张；进行工程投资和收购，以加速产品开发。”
Pendo成立于2013年成立，迄今一共获得2.06亿美元风险投资，具体情况如下：
2015年10月，A轮1250万美元，估值2380万美元；
2016年12月，B轮2000万美元，估值1亿美元；
2017年7月，C轮2500万美元，估值2亿美元；
2018年9月，D轮5000万美元，估值10亿美元。
在成立以来，Pendo取得了令人瞩目的增长，其三年的复合年增长率达到惊人的334％，员工数也从2018年9月的225人增加到如今的375人。Pendo还表示，在今年第二季度，其预订量同比增长了108％。目前，Pendo在罗利（北卡罗来纳州首府）、纽约、旧金山、伦敦、英国谢菲尔德和特拉维夫设有办事处。
今年5月，Pendo完成了公司历史上的第二笔收购，对象是英国产品需求情报提供商Receptive.io。Pendo称这不会是其最后一次收购。它在2017年收购了以色列移动参与创业公司Insert。
目前，Pendo正在考虑IPO。
作者：创头条
来源：http://www.ctoutiao.com/2374976.html
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3个顶级的AI招聘解决方案
如今，越来越多的人工智能解决方案可供招聘人员使用。例如，自然语言理解(NLU)、自然语言处理(NLP)、视频采访的人工智能、认知聊天机器人，以及许多其他有用的工具。但是对于刚刚进入AI招聘解决方案领域的招聘人员来说，要确切地了解所有这些AI解决方案的工作方式以及何时在自己的流程中使用它们，可能会有些不知所措。
除了这些担忧外，还有大量人工智能解决方案失败的案例，导致招聘人员暂停的情况：从与人类的互动中学习的Twitter机器人很快就沦为种族主义者。 与此同时，Facebook的AI最终意外地创建了自己的语言，但无法与人交谈。
在招聘领域，最常被引用的人工智能出错的例子之一是亚马逊(Amazon)的遭遇。亚马逊开发了一种人工智能算法，该算法最终带有性别偏见，显示出对男性求职者的强烈偏好，而非女性求职者。
这种情况经常发生，很容易理解为什么一些招聘人员在引入人工智能解决方案时可能会有点谨慎。尽管人工智能软件有时会出问题，但在招聘中使用人工智能可以显著改善招聘流程、工作流程和候选人的质量。
那么，让我们来深入了解一些最流行的招聘人工智能解决方案是如何工作的，以及你应该在什么时候实施它们。
一.面部表情分析
得益于互联网，远程工作近年来变得非常流行。仅在美国，每个州约有5％的工人在远程工作。随着越来越多的公司开始提供灵活性和远程工作选项，该数字在未来几年中只会急剧增加。
这也意味着招聘人员正在进行比以往更多的视频采访。现在，新的AI技术使招聘人员可以在视频采访中分析候选人的面部表情，并使用它来评估其人格特质。在某些情况下，它甚至被证明可以增加候选者的多样性！
但是，招聘人员需要在正确的时间，正确的位置使用此技术。一些批评家说，知道面部表情被分析的人可能会表现出自我意识或自我怀疑，这可能会对他们的成绩产生负面影响。
但是，如果您是大量招聘人员，没有大量时间亲自面试求职者，或者您的公司雇用了很多远程工作者，那么这些面部识别工具可以帮助您更快地筛选求职者。
二.用AI寻找和匹配候选人
人工智能在很大程度上帮助招聘人员的领域之一是候选人的采购。无论是简单的外展，候选人匹配，甚至是候选人重新发现，都有大量的AI工具可用来比以往更轻松地找到最佳候选人。
借助这些工具，招聘人员现在能够自动化其采购并创建更广泛的候选人库。这种相同的自动化技术还通过24/7全天候可用并在整个过程中发送候选消息来帮助吸引潜在客户。
您的公司在发布新工作时会忘记旧的应聘者吗？仅仅因为他们不适合最后一个人，并不意味着他们的才能不能在其他位置使用。AI技术现在还可以 筛选现有的候选人库，以寻找过去很强的候选人，这些人可能很适合担任新职位。
在候选人匹配方面，还使用AI解决方案（例如，职前评估工具）来优化候选人筛选过程，使用AI将候选人调整为特定职位，并确保您找到合适的人选工作。
注入AI的解决方案实际上可以优化招聘渠道的每个阶段。
三.基于认知和规则的人工智能聊天机器人
聊天机器人正在迅速改变各个行业的招聘人员的游戏，尤其是对于具有大量招聘需求的公司。有两种类型的聊天机器人可以极大地帮助筛选和安排候选人面试：认知聊天机器人和基于规则的聊天机器人。
认知聊天机器人通常结合使用AI，机器学习和自然语言理解（NLU）功能来更好地理解自然的人类对话。 基于规则的聊天机器人 也非常有效，它允许其操作员根据自己的行业或需求实施某些规则和行为，同时具有足够的灵活性以在必要时适应和更改这些规则。
借助认知技术增强的认知聊天机器人 旨在完成传统上只有人类才能完成的更复杂的任务，例如计划，学习和推理。同时，基于规则的聊天机器人旨在轻松完成简单任务，帮助自动化工作流程，甚至自行安排面试。
这就是基于规则的聊天机器人和认知聊天机器人都非常适合预筛选候选人并选择最适合该职位的原因的原因-从而节省了招聘人员大量时间专注于更重要的职责。
聊天机器人可以帮助招聘人员节省大量时间。
最后的话
是否准备就绪，人工智能工具正在迅速改变整个招聘过程。尽管这些AI招聘解决方案都可以有效，但是对于招聘人员而言，重要的是要记住，这些工具中的每一个都有非常不同的用途，并且仅应专门用于这些用途，而不是仅仅为实现这些目的而实施大量的AI解决方案或平台有人工智能。
但是，如果正确使用AI解决方案，那么从ROI角度来看，它可以极大地影响企业的底线。例如，通过实施基于规则的聊天机器人来筛选和安排候选人，一些企业已将其填补时间缩短了5％至10％，为大量招聘人员节省了数百万美元。
在较高的投资回报率、更高的效率和更好的候选人池选择之间，有很多理由将人工智能招聘软件应用到你的运营中。剩下的唯一问题是，你什么时候开始?
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Nikolay Manolov
来源：https://www.digitalhrtech.com/ai-solutions/
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工作管理平台Asana推出新的自动化工具
工作管理平台Asana宣布推出一项新功能，该功能将把工作从平台上一些最平凡和重复的任务中剥离出来。Asana自动化，作为新功能的名称，允许用户创建自己的规则。而且也有一个新的语音转录服务，以及一个OCR工具和新的智能模板，集成了一些服务的机器学习智能。
Asana产品负责人Alex Hood说：“今年年初，我们启动了Workload，使团队在计划、监视和管理工作时更加敏捷。” “现在，借助自动化，我们正在引入使您的日常任务自动化的功能，这样您就可以在工艺上花费更多的精力，而将重复的繁琐工作留给了Asana。”
规则构建器在启动时附带了70多个预构建和预设规则，但是用户显然也可以构建自己的规则。例如，Asana客户可以使用该服务将任务自动路由到特定的团队成员。与公司今天宣布的其他新功能一样，此处的想法是使许多流程自动化，以使团队整日忙于做“工作上的工作”。
现在，Asana的iPhone应用程序中提供了新的OCR和转录服务，这是不言而喻的。它们使捕获会议中说的或写在白板上的内容变得更加容易，然后用户可以将其分配给Asana中的给定任务。
同样，智能项目模板也使Asana摆脱了繁琐的工作。该公司解释说：“现在，使用事件计划或活动启动之类的模板时，可以立即确定完整的工作时间表。” “当任务期限之间出现冲突时，Asana将自动更正，使团队可以花费更少的时间来设置项目和工作流，而将更多的时间用于完成工作。”
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Frederic Lardinois
来源：https://techcrunch.com/2019/10/17/work-management-platform-asana-launches-new-automation-tools/
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