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道德规范
2024年将人力资源趋势和预测付诸实践的九种方法
就这样，新的一年又来了！
与往常一样，每个新年都会有新的趋势引领者、新的推动者和变革者，以及推动进步的新理念。与往年一样，一些趋势也会随着市场的发展而演变。
每年，我们都会回顾过去 12 个月的成败得失，展望新的机遇--2024年将是划时代的一年。
随着世界开始慢慢摆脱经济不安全的状态，我们发现自己正处于新常态的悬崖边上--人工智能时代，以及了解工作场所数字文盲的真正范围。再加上大批工人要求更公平的工作场所和更好的 DEIB 战略，以及 C-suite 隔离带来的持续影响。对于人力资源领导者来说，站在这些变革的前沿从未像现在这样重要。
在 2024 年保持领先地位
领导者需要鼓足勇气，继续跳出人力资源的框框，利用新兴技术而不是惧怕它，并利用多代员工的独特技能。
然而，了解哪些趋势将推动未来工作的发展是一回事，了解领导者如何将这些趋势付诸实践才是成功的关键。为了帮助您了解这些趋势，我们汇集了一些关于 2024 年人力资源发展趋势和预测的范例，并提供了一些关于如何将这些趋势付诸实践的可行建议。
正如您所看到的，2024 年人力资源的发展似乎永无止境。从领导力战略到新兴的人工智能、技能投资、多元化、道德规范、弹性工作制，所有这些都会随着人力资源世界的发展而不断变化。
但是，如果你仔细观察上述每一种人力资源趋势，就会发现有一些共同点，我们都认为它们将在未来一年产生巨大影响。
1. 领导力和管理发展
最优秀的人力资源领导者都明白，变化是不可避免的，而且应该拥抱变化。正如Visier在《人力资源新规则》一文中所做的研究表明，变革不一定是技术驱动的革命。它可以像改变视角一样简单。
正如 Visier 首席客户官Paul Rubenstein所说："首席人力资源官（CHRO）必须结合业务数据了解人力绩效、参与度和生产力，以应对当今复杂的挑战。
2024 年，人力资源领导者将不仅仅是人力领导者--他们必须在人力管理的节奏之外密切参与业务战略，以了解与首席执行官平行的工作背景。
然而，根据 Gartner 发布的《2024 年人力资源领导者的五大优先事项》报告，"73% 的人力资源领导者确认，他们组织的领导者和管理者不具备领导变革的能力"。
为了解决这一问题，戴维-格林优先考虑赋予人力资源领导者权力，并承认他们的工作量在不断增加--"75% 的人力资源领导者表示，他们的经理人因工作职责的增加而不堪重负（89），而超过 50%的经理人表示感到疲惫不堪"。
Bernard Marr正确地指出，我们需要从下一代的角度来考虑管理和领导力的发展，但不仅仅是下一代的领导者，而是下一代的劳动力。Culture Amp 自己的研究也证明了这一点，他们强调 "工作场所的世代权力平衡正在发生变化"--培养当前和未来的领导者对于重新赢得新加入劳动力大军的人口结构的信任具有重要意义。这一点在反思全球持续不断的大规模辞职现状以及心理安全在有效的混合工作团队中的重要作用时尤为正确。
因此，从重建习惯管理和管道适应到重新设计工作流程，这些都取决于独特的管理技能（而不是期望每位管理者都以同样的方式进行领导），这些都提供了大量的可能性，可以真正彻底改变 2024 年的领导方式。
2. 组织文化与混合工作
如果你认为弹性工作制已死，因为一些老板想让人们回到办公室，那你可要想清楚了。混合时代才刚刚开始。
David Green在他的文章中对 2024 年的人力资源机遇进行了预测，并强调了以下几点：
十位首席人力资源官中有八位表示，他们没有计划在未来 12 个月内减少远程工作的数量。
自大流行病以来，90% 的公司已经采用了一系列混合工作模式。
大多数员工现在有超过 25% 的时间是远程工作。
再加上 2023 年 10 月，美国近 30% 的带薪天数是在家工作天数。
我们现在所处的时代，人力资源领导者是领导公司整个组织结构如何根据这些变化发展的首要位置。
人力资源领导者应利用数据和分析来设定更好的角色发展和绩效预期。这也将减少 "一刀切 "的文化发展方式，并创造 Visier 所称的 "更高的确定性"。事实上，当他们的研究显示 "三分之一的强制要求返回办公室的公司在招聘新员工方面遇到困难 "时，我们比以往任何时候都更有必要实施真正的组织变革，以满足新员工的需求。
David Green在这方面的意见侧重于 "人性化领导"--将福利和个性化服务作为人员和业务管理的核心--"建立一个更公平、更健康、更人性化的组织不仅是为员工做的'正确的事'，而且还能推动业务成功"。
当然，说起来容易做起来难--Gartner 援引 "47% 的人力资源领导者不知道如何推动变革以实现理想的企业文化"。但是，解决之道是否在于创造更有意义的体验呢？Culture Amp延续了这一思路，强调了创造 "值得通勤的体验 "对于保持团队创造力和动力的重要性。
Bernard Marr考虑了混合工作时代团队凝聚力和有效管理的影响， Mercer 也在其文章《2024 年的 5 大人力资源趋势：如何才能保持领先地位？》中也将其作为重中之重，尤其是以灵活的思维方式领导的想法。
总之，要想在劳动力规划、职业处理、办公室使用和绩效方面实现可持续的组织变革，就必须考虑到各种投入，如技术、留任战略和员工倾听--我们将在下文中重点介绍其中的许多方面。
3. 技术整合与人工智能
现在，我们进入了真正的趋势--人工智能，以及科技发展的前沿。
毫不奇怪，上述每一项研究都强调人工智能（包括生成式人工智能）是 2024 年改变地平线的重大转变。但人工智能并没有从职业生涯中裁员数百万人，也没有在大规模模拟裁员中突然关闭公司。人工智能改变的是任务，而不是工作，帮助员工发展人工智能安全技能，才能让人们在人工智能时代安心、快乐地工作。
仅从生产力、参与度和业务成功的角度来看，人工智能就是一个游戏规则的改变者：
Visier--"29%（的员工）表示，生成式人工智能工具为他们每天节省了 30 分钟到 1 小时，18% 的员工节省了 3 到 4 小时"。
Unleash - "76%的人力资源领导者已经在讨论如何在工作场所使用人工智能，38%的人正在正式评估这项新兴技术"。
Gartner--"76%的人力资源领导者认为，如果他们在未来12至24个月内不采用和实施生成式人工智能，他们将在组织成功方面落后"。
然而，在如此令人兴奋的数字人力资源领域，成功与否取决于一些独特的模拟因素--了解自己的极限。例如，我们鼓励每一位正在阅读这篇文章的人力资源领导者扪心自问：
您了解贵组织的人力/数字关系的极限吗？
您是否已经审核过员工对数字化变革的准备情况？
你是否评估过什么是好的变革？
最后，您是否了解人工智能供应商的情况--谁在做什么，做什么，对您有帮助吗？从这里入手，你就能更好地了解人工智能能如何帮助你。
4. 基于技能的劳动力战略规划方法
"转型的头号挑战是缺乏劳动力能力和技能，但只有五分之二的人力资源专业人士了解其组织中的技能"--Mercer ，《2024 年的 5 个人力资源趋势：如何才能保持领先？》
战略性劳动力规划（SWP）需要一种默契，即战略本身就意味着要对招聘和留住人才方面不断变化的趋势保持敏感，而平衡人力资源的全部责任和预算潜力则意味着要对战略性劳动力规划的过程进行长期审视。
正如 Visier 所强调的那样，"86% 的员工表示，他们的雇主至少应在再培训方面发挥一些作用，以确保他们不会轻易被人工智能工具所取代"。
Gartner 认为，内部流动性的引人注目的影响是成功的关键，"66% 的人力资源领导者（一致认为）其组织内的职业道路对许多员工来说并不引人注目"。
创建引人注目的工作场所文化并不昂贵，它意味着赋予员工和业务发展以意义，穿针引线，帮助企业和个人发展相关的专业知识。正如戴维-格林所强调的，这意味着要从基于技能的招聘基础上推动全员参与计划，并将更大的业务目标与人力资源优先事项联系起来，Mercer也证实了这一点。
5. 人员分析和强化决策
如果数据不能产生影响，那它还有什么用呢？
David Green在此再次强调了关于人员分析如何在CHRO层面创建增强决策文化的可用情报，而这将以人员分析与CHRO之间的新型关系为中心，人员分析领导者和首席运营官都需要将大量不同的业务重点和数据集结合起来，以推动个性化决策。这包括将道德规范、数据民主化、数据影响力和业务优先事项的影响统一在组织转型和成功的大框架下。
这意味着，最好的人员分析专业人员能够提供可扩展的洞察力，并将其投入生产--正如 Visier 所强调的那样，这也是许多小型和新兴公司拥有竞争优势的原因所在，因为他们可以利用大量超详细的大数据，以更灵活的方式做出更有说服力、更精辟的业务决策。
6. 与业务保持一致
对很多人来说，"一致 "意味着很多东西，但就其核心而言，如果人力资源部门要继续提升其价值并确保组织的灵活性，那么：
人力资源部门和首席执行官需要加强联系。
人力资源部门和财务部门需要加强联系。
David Green通过Insight222的研究证实，人力资源与财务部门的合作需求日益增长--"在接受调查的65家公司（共271家）中，有65家公司确认已与财务部门建立了合作关系，其中99%的公司表示，人事分析团队在过去12个月中取得了可衡量的成果"。
为人力资源分析建立商业案例不应该是我们在 2024 年必须做的事情，但可惜的是，这往往会成为正在进行的人力资源预算和投资的核心对话。
解决问题的方法在于使用最清晰、最明显的工具--人员和数据--来讲述人力资源的故事。Visier 的研究强调了这种共生关系，并建议人力资源领导者将其人力管理思维转变为 "将人力资源作为操作系统，而非运营模式"。
7. 提高人力资源和劳动力的技能
无休止的技能提升之战将持续到 2024 年。但是，人力资源投资性质的变化，以及人工智能和新技术的光速发展，将为这场战斗增添新的色彩。
Bernard Marr对此的独到见解描述了这一领域的现状--"了解生成式人工智能等变革性技术将如何增强现有角色，以及需要哪些人类素质和能力（战略思维、解决复杂问题的能力、创造力、情商）来补充机器"。
在人工智能时代，人机界面的发展将对劳动力如何进行再技能培训和技能提升产生巨大影响，随着数字原生代占据越来越多的领导岗位，一般计算机知识和用户体验/用户界面的不断发展也将产生巨大影响。但是，当 "到 2028 年，44% 的工人技能将被颠覆 "时，技能提升理应被推到投资组合优先级列表的首位。
8. 多样性、公平、包容和归属感（DEIB）
大辞职后生态系统的一个支柱是工作场所公平--更公平的工作条件、更多的工作与生活平衡、更好的代表性以及更具包容性的工作场所。
在 2023 年，我们认为，释放 DEIB 的力量是人力资源领导者未来一年的工作重点，他们将综合利用分析和情感分析等工具来提高招聘的可衡量性。
我们现在的情况如何？正如 Visier 在下面的研究中所指出的那样，尽管我们都在努力将 DEIB 推向前台，但仍有许多工作要做。
DEIB战略确实存在失去重点的风险。但请记住，一家拥有成熟的多元化招聘文化、建立在包容性工作场所基础上的公司，会对公司业绩和环境、社会和公司治理产生深远的积极影响。正如戴维-格林提醒我们的那样，大多数员工认为，DEIB 是一件好事，其商业理由也很明确。
2024 年应该是我们推进 DEIB、保持发展势头和推动积极变革的一年。
简而言之，坚持到底--如果现在放弃，将意味着我们在长期劳动力规划（WFP）和为代表性不足的群体创造更多机会方面的严重失败。
9. 员工参与和留住员工的新方法
在我们的榜单中，最重要的是一系列员工参与的新方法，它们将决定未来一年的走向。
2023 年独特的经济困境催生了英国、法国、德国和美国这一代人中最大规模的工作场所大罢工，广泛的技能短缺问题继续困扰着多个行业。
Bernard Marr以敏锐的视角揭示了过去几年从被动接受不良工作规范到采取行动的转变--"根据美国劳工统计局（Bureau of Labor Statistics）的数据，2022 年，涉及 1,000 名或以上工人的停工事件比上一年增加了近 50%"。
Unleash公司的研究表明，绩效和生产率已取代敬业度，成为2024年人力资源领导者的首要任务。但在混合时代，两者缺一不可。敬业度被硬编码到了组织的方方面面，而 2024 年正是实现这一点的一年。
2024 年，我们需要通过真正的、有意义的参与来提高生产力（和幸福感），方法是通过David Green所强调的人力资源部门培育倾听型组织的第 12 个机会来加强员工体验的个性化。然而，正如 Unleash 所强调的，"（不要）只关注员工调查的指标，还要分享员工故事，以真正让高管了解数据的意义"。
为此，人力资源、员工和领导层之间应建立起一种关系，这种关系应建立在道德领导、薪酬透明（正如 Culture Amp 所强调的）薪酬差距报告以及有价值的认可（正如美世所强调的）基础之上。
将参与度与业务和个人成果联系起来至关重要。美世薪酬调查和数据业务负责人 Chi Tran 完美地描述了这一演变。
2024 年及以后的人力资源趋势
正如各地人力资源领导者的缪斯 Hung Lee 在他为 Culture Amp 撰写的文章《2024 年人力资源的七大趋势》中所说的那样：
"员工体验不容低估--对许多组织而言，这将是一场文化革命。
在2023年经济混乱之后，实施新战略将变得异常困难，而整个组织的认同是关键。我们相信，人力资源团队只要注意到上述问题，就能确保他们的组织采取积极主动的方法来提高工作场所的绩效、幸福感和参与度，关键是留住优秀员工。
最后，祝 2024 年充满无限可能！
文章来源：myhrfuture
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道德规范
思考：人工智能伦理的3个基本步骤 如何通过人工智能将道德应用于更安全的未来
关于人工智能（AI）的未来，有两种思想流派：
乌托邦的观点：智能系统将迎来一个启蒙的新时代，人类从工作中解脱出来追求更高尚的目标。人工智能系统将被编程以治愈疾病，公平地解决争端并且只会以有利于我们的方式增加我们的人类生存。
世界末日的观点：智能系统将窃取我们的工作，在进化中超越人类，成为战争机器，并根据当前的需求优先考虑遥远的未来。我们控制它们的可疑努力只会揭示我们自己的缺点和较低的将道德应用于我们无法控制的技术的能力。
与大多数事情一样，事实可能是在中间的某个地方。
无论你在哪个领域工作，重要的是要考虑随着技术的发展人类可能如何影响人工智能。一个想法是人类将主要形成人工智能的良知或道德结构。但是，我们将如何做到这一点？我们如何将道德应用于人工智能以帮助防止最糟糕的事情发生？
人与人之间的关系
深度学习系统的强大之处在于他们确定自己的参数或特征。只要给他们一个任务或目的，指出他们的数据，然后他们处理剩下的事情。例如，自动校准能力在SAS®可视化数据挖掘和机器学习可以计算出为自己的最好成绩。但人们仍然是这一过程中最关键的部分。
“人类解决问题而不是机器，”SAS的AI专家Mary Beth Ainsworth解释说。“机器可以提供解决问题所需的信息，然后进行编程，以自动化的方式解决这个问题 - 基于解决问题的人性化解决方案。”
虽然未来的人工智能系统也可能收集他们自己的数据，但大多数现有系统依靠人类来提供输入参数，包括通过学习定义确定的数据和最佳结果，如强化学习。当您要求算法找出实现该结果的最佳方法时，您不知道机器如何解决问题。你只知道它会比你更有效率。
鉴于目前人与AI之间的这种关系，我们可以采取一些步骤来更加道德地控制AI项目的结果。我们从这三点开始。
人类解决问题，而不是机器。机器可以显示解决问题所需的信息，然后进行编程，以自动化方式解决该问题 - 基于针对问题提供的人性化解决方案。Mary Beth AinsworthAI和语言分析策略师SAS
AI道德规范第1步：提供最好的数据
人工智能算法通过一组用于通知或构建算法的数据进行训练。如果您的算法将鲸鱼识别为马，显然您需要提供更多有关鲸鱼（和马）的数据。同样，如果您的算法将动物识别为人类，则需要提供更多关于更多不同人类的数据。如果您的算法做出不准确或不道德的决定，可能意味着没有足够的数据来训练模型，或者学习强化不适合达到期望的结果。
当然，也有可能人类可能在不知情的情况下，通过有偏差的数据选择或错误配置的强化值将他们的不道德价值注入系统。总的来说，我们必须确保我们提供的数据和输入为算法绘制完整和正确的图片。
AI道德规范第2步：提供适当的监督
为所有AI项目建立清晰的所有者和利益相关者的治理体系。定义您将使用AI自动执行哪些决策，哪些决策需要人工输入。为流程的所有部分分配责任，并对AI错误负责，并为AI系统开发设定明确的界限。这包括定期监控和审计算法，以确保偏差不会蔓延并且模型仍按预期运行。
无论是数据科学家还是专门的实践伦理学家，都应该负责AI策略和协议，包括合规性。也许有一天，所有的组织都将建立起人工智能伦理主义的角色。但是不管标题如何，有人必须负责确定产出和绩效是否在给定的道德框架内。
正如我们一直需要治理，可追溯性，监控和标准分析的改进一样，我们也为人工智能提供服务。然而，AI的后果更为严重，因为机器可以开始提问并自己定义答案。
AI道德规范第3步：考虑新技术的后果
为了让个人执行政策，该技术必须允许人类进行调整。人类必须能够选择和调整训练数据，控制数据源并选择数据如何转换。同样，人工智能技术应该支持强大的治理，包括数据访问以及指导算法不正确或在符合道德界定的边界之外运行的能力。
无法预测AI的所有潜在情景，但重要的是要考虑可能性并对正面和负面的强化进行控制。例如，引入新的甚至是竞争性的目标可以奖励符合道德标准的决策，并将不道德的决策视为错误或误导。AI系统旨在提高质量和效率的同等重要性，而不是完全侧重效率的系统。此外，设计一个具有多个独立和相互冲突的目标的AI系统可以为系统增加额外的责任。
不要回避AI道德
人工智能可以提高汽车安全性并诊断癌症 - 但它也可以选择巡航导弹的目标。所有AI功能都有相当多的道德分歧，需要从多个角度进行讨论。我们如何确保AI的道德体系不被滥用？
以上三个步骤仅仅是一个开始。他们会帮助你开始关于为你的组织开发道德AI准则的艰难对话。你可能会犹豫不决，想要画出这些道德标准，但我们无法避免谈话。所以不要等待。现在开始讨论，以便您可以确定边界，如何执行它们，甚至在必要时如何更改它们。
以上由AI翻译完成，仅供参考！
来源：https://www.sas.com/en_us/insights/articles/analytics/artificial-intelligence-ethics.html
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