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全球人才趋势
根据美世2024 年全球人才趋势研究，高管认为AI是提高生产力的关键，但大多数员工尚未做好转型的准备
美世今天发布了2024年全球人才趋势研究。该研究借鉴了全球 12,000 多名高管、人力资源主管、员工和投资者的见解，揭示了雇主为在这个新时代蓬勃发展而采取的行动。
“今年的调查结果突显了工作中的惊人转变，”美世总裁帕特·汤姆林森 (Pat Tomlinson) 表示。“他们指出，高管层和人力资源部门对于 2024 年业务发展的看法存在显着分歧，而且员工对于技术影响的看法也存在滞后。随着我们迎来人机团队的时代，组织需要将人置于转型的核心。”
生成式人工智能 (AI) 被视为提高生产力的关键
生成式人工智能能力的快速增长引发了人们对劳动力生产力提升的希望，40% 的高管预测人工智能将带来超过 30% 的收益。然而，五分之三 (58%) 的人认为科技进步的速度超过了公司对员工进行再培训的速度，不到一半 (47%) 的人认为他们可以通过当前的人才模式满足今年的需求。
“通过人工智能提高生产力是高管们最关心的问题，但答案不仅仅在于技术。提高员工生产力需要有意识的、以人为本的工作设计。”美世全球人才咨询主管兼该研究的作者 Kate Bravery 说道。“领先的公司认识到人工智能只是其中的一部分。他们正在从整体的角度来解决生产力下降的问题，并通过新的人机协作模式提供更大的敏捷性。”
寻找通向未来工作的可持续道路面临着挑战。四分之三 (74%) 的高管担心他们的人才的转变能力，不到三分之一 (28%) 的人力资源领导者非常有信心他们能够使人机团队取得成功。提高敏捷性的关键是采用技能驱动的人才模型，这是高增长公司已经掌握的。
员工信任度全面下降
2023 年，对雇主的信任度从 2022 年的历史最高水平下降，这是一个危险信号，因为研究表明信任对员工的精力、蓬勃发展感和留下来的意愿产生重大影响。那些相信雇主会为他们和社会做正确事情的人，表示自己正在蓬勃发展、具有强烈的使命感、归属感和被重视感的可能性是其他人的两倍。
近一半的员工表示，他们希望为一个令他们感到自豪的组织工作，一些公司的回应是优先考虑可持续发展工作和“良好工作”原则。鉴于公平薪酬（34%）和发展机会（28%）是员工今年留下来的主要驱动力，雇主有动力在未来一年在薪酬公平、透明度和公平获得职业机会方面取得更快进展。
在全球范围内，员工都清楚，归属感有助于他们成长，但只有 39% 的人力资源领导者表示，女性和少数族裔在其组织的领导团队中拥有良好的代表，只有 18% 的人表示，最近的多元化、公平性和包容性努力提高了员工保留率关键多元化群体。四分之三的员工 (76%) 目睹过年龄歧视。由于这些挑战加上持续的技能短缺，更多地关注包容性和满足员工的需求将有助于所有员工蓬勃发展。
未来几年，韧性将至关重要
最近在风险缓解方面的投资已获得回报，64% 的高管表示他们的业务能够承受不可预见的挑战，而两年前这一比例为 40%。通货膨胀等近期担忧严重影响高管的三年计划，但网络和气候等长期风险可能没有得到应有的必要关注。
建立个人韧性与企业韧性同样重要，五分之四 (82%) 的员工担心自己今年会精疲力竭。为员工福祉重新设计工作对于缓解这一风险至关重要，51% 的高增长公司（2023 年收入增长 10% 或以上）已经这样做了，而低增长同行中只有 39% 这样做了。
员工体验是重中之重
超过一半的高管 (58%) 担心他们的公司在激励员工采用新技术方面做得不够，三分之二 (67%) 的人力资源领导者也担心他们在没有改变工作方式的情况下实施了新技术解决方案。员工体验是今年HR的首要任务；这是一个值得关注的问题，因为蓬勃发展的员工表示雇主设计的工作体验能够发挥他们的最佳水平的可能性是普通员工的 2.6 倍。
人力资源部门在改善所有人的工作方面发挥着关键作用，但人力资源部门越来越有必要与风险和数字化领导者合作，以按要求的速度引入必要的变革。为了满足组织和员工的期望，96% 的公司计划今年对人力资源职能进行一些重新设计，重点是跨部门交付和领先的数字化工作方式。
投资者重视敬业的员工队伍
今年，美世首次收集资产管理公司关于组织的人才战略如何影响其投资决策的意见。近十分之九 (89%) 的人将员工敬业度视为公司绩效的关键驱动力，84% 的人认为“流失和燃烧”方法会损害商业价值。投资者还表示，营造信任和公平的氛围是未来五年建立真正、可持续价值的最重要因素。
单击此处了解更多信息并下载今年的研究。
关于美世 2024 年全球人才趋势研究
美世全球人才趋势目前已进入第九个年头，汇集了来自 17 个地区和 16 个行业的 12,200 多名高管、人力资源领导者、员工和投资者的见解，该研究重点介绍了当今领先组织为确保人员长期可持续发展所采取的措施。在此过程中走得更远的组织在四个领域取得了长足的进步。
(1) 他们认识到，以人为本的生产力需要关注工作的演变以及工作人员的技能和动机。
(2) 他们认识到信任是真正的工作对话，通过透明度和公平的工作实践得到加强。
(3) 随着风险变得更加关联且难以预测，他们认识到，提高风险意识和缓解水平对于建立一支准备就绪、有复原力的员工队伍至关重要。
(4) 他们承认，随着工作变得越来越复杂，简化、吸引和激励员工走向数字化的未来至关重要。
关于美世
美世坚信，可以通过重新定义工作世界、重塑退休和投资成果以及释放真正的健康和福祉来建设更光明的未来。美世在 43 个国家/地区拥有约 25,000 名员工，公司业务遍及 130 多个国家/地区。美世是Marsh McLennan （纽约证券交易所股票代码：MMC）旗下的企业，Marsh McLennan 是风险、战略和人才领域全球领先的专业服务公司，拥有超过 85,000 名同事，年收入达 230 亿美元。通过其市场领先的业务（包括达信、Guy Carpenter和奥纬咨询），达信帮助客户应对日益动态和复杂的环境。
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全球人才趋势
【PA】人力资本分析（People Analytics）如何改变人力资源？
人力资源部门可以通过基本的数据知识和分析培训，在转型的过程中发挥改变游戏规则的作用。
必须对员工进行培训，让他们了解数据洞察力是如何产生的，如何应用这些数据，如何确定目标受众和优先解决的业务问题。
人力资源正经历着从事务性角色到转型角色的重大转变。数字化转型促使许多组织投资于有效利用数据的技术，而人力资源部门也不甘落后。人力资本分析（People Analytics ）法收集、清理和理解人才数据，通过统计洞察力来做出关于人员的正确决策，进一步改善业务成果。它是一个从过去发生的事情到未来可能发生的事情的旅程。
根据LinkedIn 2020年全球人才趋势 - "人力资本分析（People Analytics ） "是四大趋势之一，改变了你吸引和保留人才的方式。
在COVID19期间，人力资本分析（People Analytics ）通过迎合员工的福祉、安全、远程工作的影响以及他们返回工作场所，帮助围绕员工体验做出关键决策。随着对什么使员工快乐、什么使他们留下或离开、什么提高生产力或什么创造参与度等信息的大量需求，People Analytics的增长是不可避免的。它是人力资源专业人士想要学习的紧缺技能之一。
除了像SPSS、R或Excel这样的统计工具提供基本的相关性、回归性等，人工智能和机器学习的先进技术正在迅速改变数据分析。它使收集、存储和处理大量数据成为可能，以确定模式和趋势，为困难问题提供解决方案，并预测未来的结果。像联合利华、微软、谷歌、IBM等公司都广泛使用先进的人力资本分析（People Analytics ）技术来管理他们的劳动力，以便在人才竞争中保持领先地位。
为什么我们HR需要人力资本分析（People Analytics ）？
人力资源部门需要从指标转向洞察力，以改善人员和业务决策，就像报告数字减员率以预测减员，从而及时采取纠正措施。
以下是它如何产生作用的
招聘
除了运营报告，由AI和ML支持的数据驱动的招聘可以改善招聘指标，如招聘时间、招聘成本和招聘质量。它可以通过识别最有效的来源或渠道--招聘门户网站、LinkedIn、职业网页、员工推荐、社交媒体等，来优化招聘成本。它可以根据过去的资历和评估分数预测候选人的未来表现，或者通过考虑社交媒体帖子、技能组合、经验、推荐等数据点，预测被动候选人在接触时的流失率。您可以通过聊天机器人形式的24*7数字援助来提高您的雇主品牌和候选人体验，通过使用自然语言处理来回答关于角色和公司的常见问题，从而降低申请失败率。使用基于数据点的ML算法，可以实现自动寻找、匹配和排名候选人。
学习与发展
随着对灵活的劳动力的需求，培养员工的能力已成为所有组织的优先事项。随着对数字化学习的重视，Covid之后，LMS和其他人工智能支持的工具已经出现，为学习和发展的绩效测量和评估提供报告和分析。人力资本分析（People Analytics ）可以帮助推荐一个基于技能差距、职业道路、或员工技能提升、技能再提升、或跨职能技能需求的个性化培训计划。
员工在LMS上的登录次数或时间可以表明员工对推荐项目的参与程度，或者哪些课程对员工的技能组合有价值。学习内容和体验的质量可以通过参考员工的反馈、参会人数、测试分数、完成率、首选的授课模式--演讲、教师授课、电子学习等来持续评估。学习数据的洞察力可以进一步帮助改善员工的学习体验。
持续的绩效管理、参与和保留
用于评估绩效的实时数据分析使管理者能够不断向员工提供及时的反馈，确定技能差距并促进其职业发展。员工的参与度可以通过利用从员工满意度或参与度调查、绩效评级、缺勤、离职率或留任面试中提取的数据来确定。
你可以通过与年龄、在公司和角色的任期、参与度调查结果、报酬、自上次晋升以来的年限、绩效评级、工作满意度、旅行时间等数据点相关联，预测哪些员工可能离开，何时离开，以及为什么离开。可以利用离职面谈中报告的原因或任期等数据点来确定导致员工流失的原因，以及可以及时采取哪些纠正措施，利用数据建立留住员工的策略，以防止高流失率成本，拯救高绩效员工。
如何在人力资源部门建立一个数据驱动的文化
根据德勤2019年 "成为洞察力驱动的组织调查"--对数据驱动的洞察力和决策具有最强文化导向的组织，其大幅超越业务目标的可能性是两倍。"
人力资本分析（People Analytics ）帮助组织量化人员和业务成果之间的关系。培养一种文化是至关重要的，在这种文化中，数据驱动的指标和洞察力在解决业务问题时获得更多的可信度。要在人力资源部门建立一个数据驱动的文化，下面提到的方面对实现商业价值至关重要。
数据
为分析而输入的数据的质量在获得有意义的见解方面起着主要作用。具有准确性和一致性的干净和可靠的数据是数据处理的食物。人力资源部门用于分析的数据来源包括员工数据（人口统计）、年度员工参与度或满意度调查、绩效评级、工资数据、人力资源信息系统、ATS招聘报告等。
数据安全和隐私是最重要的，因为必须负责任地处理雇员或候选人的数据。数据治理与数据道德章程应该到位，以指导如何收集、分析、存储、使用员工数据，并将其分配给相关团队，只为完成所需的任务。如果员工相信你在用他们的信息做什么，它将解决什么业务问题，预期的结果，以及你将如何衡量给人们和企业的洞察力或建议的成功，那么数据驱动的文化将得到推动。
人力资本分析（People Analytics ）是收集数据并将员工数据与其他业务数据整合，以产生可操作的见解。例如--员工参与度与员工绩效直接相关，而员工绩效最终会影响业务成果，如销售，通过评估销售数字的变化来评估销售团队的培训前和培训后的绩效。孤岛上的数据可能无法达到分析的目的，必须与其他业务功能整合，以回答相关的业务问题。
人力资源部门和企业之间的合作。
如果没有领导团队的支持，一个以数据为导向的文化是不可能的，因为他们对人力资本分析（People Analytics ）的潜力和业务成功的需求深信不疑。人力资源部门需要与内部业务职能部门（IT、财务、运营、销售和市场等）或团队建立桥梁和培养信任关系，甚至在需要时与外部供应商建立联系，以推动数据驱动的决策。
人力资源部门必须向关键利益相关者展示基于证据的讨论，说明数据究竟如何使每个职能部门或团队更加有效和高效。从直接影响业务的小型数据项目开始，并好好执行，以获得领导层的认同。基础应该是解决业务问题，以及业务是否已经准备好根据洞察力来采取行动。你的文化应该奖励以数据为导向的思考，以找到解决业务挑战的方法。
技术
现在有了大量的数据，先进的软件，人工智能，ML和RPA，已经增强了预测和规定的分析能力。基于数据点的机器学习算法有助于识别模式，为员工创造个性化的体验。根据Nucleus Research的研究--投资于分析的回报是每投资一美元就有13.01美元。根据分析数据的需要，投资于更好的技术，将推动人力资源部门对数据的使用，以获得洞察力并节省时间或精力。
具有多学科技能的人力资本分析（People Analytics ）团队。
由人力资源业务伙伴、数据科学家、研究人员、统计学家、顾问和技术专家组成的团队的正确组合是在一个组织中建立人力资本分析（People Analytics ）功能的关键。这个团队应该有足够的能力来开发一个假设，将数据转换成可操作的见解，通过数据故事或数据可视化进行沟通，并在适当的时候向企业提供数据驱动的预测或建议。
人力资源部门可以通过基本的数据知识和分析培训，在转型的过程中发挥改变游戏规则的作用。必须对员工进行培训，让他们了解数据洞察力是如何产生的，如何应用，如何确定目标受众，优先考虑需要解决的业务问题等。它可以创造更多关于数据分析功能的实践方面的意识，培养一种由数据驱动的文化。
实施人力资本分析（People Analytics ）或发展数据驱动的文化当然不是一条容易的道路，围绕数据质量、文化障碍、技能差距、技术、数据沟通、领导支持和投资等方面的挑战。但是，如果企业想让人员成为竞争优势的来源，想吸引、发展和保留高绩效的员工，他们就必须释放出数据的力量，做出能使企业成功的人才决策。人力资本分析（People Analytics ）可以影响所有的关键利益相关者，利用员工的生命周期数据，得出可以推动收入的见解，使人力资源部门成为像其他业务职能部门一样的战略伙伴。
作者：Nidhi Negi Dixit
来自 humancapitalonline
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