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【亚洲】财务健康平台wagely获得2300 万美元融资，减轻员工财务压力
亚洲领先的财务健康平台 wagely 获得了 2300 万美元的新资金，公司自成立以来发放的工资已超过 100 万。
wagely 的财务健康平台让员工在每个工作日结束后都能查看自己的工资，从而更好地管理自己的资金。该平台免费提供给雇主，雇主再将其作为一项可选福利提供给员工。在印度尼西亚和孟加拉国，wagely 率先提出了这一概念，用户还可以跟踪自己的工资，获取财务知识资源，使员工不仅能减轻财务压力，还能更接近财务自由。
wagely表示，仅在2023年，它就支付了超过2500万美元的工资，处理了近100万笔交易，有50万名工人可以使用，使其成为该地区领先的财务健康服务，并有望持续增长。
最新一轮融资包括股权和债务融资。Capria Ventures 是一家投资于应用生成式人工智能的全球南方专业风险投资公司，它将主导股权部分的投资，现有投资者也将参与其中。本轮融资还得到了一家著名私人债务基金的大额注资，旨在扩大 wagely 在印度尼西亚和孟加拉国的核心 EWA 服务。这笔集体投资彰显了对 wagely 在这些关键市场提升财务健康潜力的坚定信心。
Capria Ventures 执行合伙人戴夫-理查兹（Dave Richards）说："wagely 团队在为得不到充分服务的蓝领工人和雇主提供可持续和双赢的金融解决方案方面表现出了出色的执行力和令人印象深刻的增长。我们认为，wagely 在多个用例中应用生成式人工智能（Generative AI）的机会巨大，例如自动文档处理和本地语言对话界面，让工人做出更好的财务决策。
在印度尼西亚和孟加拉国的近 1.95 亿工人中，多达 75% 的人都面临着财务挑战，他们依靠每份工资来维持生计。由于无法获得传统的金融服务，大量工人得不到必要的金融工具和支持，无法改善他们的财务状况。
关于wagely
wagely 是一种独特的员工福利解决方案，它能让您的员工动用已赚取的部分工资，从而更灵活地按时支付账单、避免滞纳金和支付意外费用--所有这一切只需一键完成。
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2024年04月19日
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工作的未来：利用人工智能增强员工能力，实现更快、更智能的流程--谷歌Next大会官方介绍的案例
在当今的商业环境中，各行各业的公司正积极采用生成型人工智能（Gen AI）技术，以提高员工生产力和优化工作流程。这些技术的应用广泛，覆盖了从日常管理到高级数据分析的多个方面，极大地提升了工作效率和协作质量。
例如，Avery Dennison公司利用生成型AI，使员工能够进行安全、灵活且无国界限制的协作，从而推动生产力的提升和公司成长。同样，Bayer公司正在建立一个放射学平台，该平台通过数据分析和智能搜索帮助放射科医生创建符合健康监管要求的文档，加速医疗批准过程。
在临床试验文档处理方面，Bristol Myers Squibb公司通过使用Vertex AI和Google Workspace，将原本需要科学家们数周完成的文档草稿时间缩短到了几分钟内。此外，大型零售商如Home Depot利用名为“Sidekick”的应用程序帮助店员管理库存，并通过视觉模型优化库存补充的优先级。
这些案例显示，通过AI技术，企业不仅能够简化复杂的流程，还能在提供个性化服务和改善客户体验方面取得显著成效。AI的集成使得员工可以从繁琐的任务中解放出来，专注于更有价值的工作，从而推动业务发展和创新。这种技术的应用正在逐步改变传统工作方式，预示着一个更智能、更高效的未来工作环境。
谷歌Next大会中推荐了101个企业使用GenAI的案例，我们特别介绍在企业员工工作方面的应用企业案例，一起来看看：
Avery Dennison（艾利丹尼森）通过生成式AI赋能员工，以实现安全、灵活且无边界的协作，增强生产力以推动增长。
Bank of New York Mellon（纽约梅隆银行）建立了一个虚拟助手，帮助员工找到相关信息和问题的答案。
Bayer（拜耳）正在建设一个放射学平台，将协助放射科医生进行数据分析、智能搜索，并创建符合健康保障要求的文档，以获取监管批准。这家生物科学公司还在利用BigQuery和Vertex AI开发额外的数字医疗解决方案和更高效的药物。
Bristol Myers Squibb（百时美施贵宝）正在使用Vertex AI和Google Workspace转变其临床试验的文档处理流程。现在，原本需要科学家几周完成的文档，现在几分钟内就能完成初稿。
BenchSci开发了生成式AI解决方案，赋能科学家理解生物研究中的复杂联系，为他们节省时间和财务资源，并最终更快地将新药带给患者。
Cintas 正在利用 Vertex AI Search 建立内部知识中心，帮助客服和销售团队轻松获取关键信息。
加州的医疗保险市场 Covered California 正在使用Document AI帮助改善消费者和员工的体验，通过自动化居民申请保险时的文档和验证过程的部分。
Dasa（达莎），巴西最大的医学诊断公司，正在帮助医生更快地检测出测试结果中的相关发现。
DaVita利用DocAI和Healthcare NLP改造肾脏护理，包括分析医疗记录、揭示关键的患者洞察以及减少错误。AI使医生能够专注于个性化护理，从而显著改善医疗服务的提供。
Discover Financial（发现金融）帮助其10,000名联系中心代表在通话期间搜索和综合详细的政策和程序信息。
HCA Healthcare正在测试名为Cati的虚拟AI护理助手，帮助确保一个护理班次结束和另一个开始时的护理连续性。他们还在使用生成式AI改善诸如临床文档这类耗时任务的工作流程，使医生和护士能够更多地专注于患者护理。
Home Depot（家得宝）建立了一个名为Sidekick的应用程序，帮助商店助理管理库存并保持货架存货；值得注意的是，视觉模型帮助助理确定采取哪些行动。
Los Angeles Rams（洛杉矶公羊队）在内容分析到球员侦察等方面都在利用AI。
McDonald’s（麦当劳）将在其数千家餐厅中利用数据、AI和边缘技术来实现更快的创新，并增强员工和客户体验。
Pennymac（宾尼迈克），一家领先的美国全国性抵押贷款贷方，正在使用Gemini跨多个团队，包括HR，其中Gemini在文档、表格、幻灯片和Gmail中的应用帮助他们加速招聘、雇佣和新员工入职。
Robert Bosch（罗伯特·博世），世界上最大的汽车供应商，通过生成式AI驱动的解决方案，革命性地改进了营销，简化流程，优化资源配置，并在100多个分散的部门中实现效率最大化。Symphony（交响乐），金融服务行业的通信平台，使用Vertex AI帮助金融和交易团队跨多个资产类别进行协作。
Uber（优步）正在使用AI代理帮助员工提高生产力、节省时间，并在工作中更加有效。对于客服代表，他们推出了新工具，总结与用户的通信，并甚至可以从以前的互动中提取上下文，因此一线员工可以更有帮助和有效。
U.S. Dept. of Veterans Affairs（美国退伍军人事务部）正在使用AI在边缘改善对服务成员和退伍军人的癌症检测。部署在世界各地的远程军事治疗设施中的增强现实显微镜（ARM）正在帮助病理学家更快、更准确地找到癌症。
U.S. Patent and Trademark Office（美国专利和商标局）通过实施AI驱动的技术，提高了他们的专利和商标审查过程的质量和效率。
Verizon（威瑞森）正在使用生成式AI帮助网络运营和客户体验团队更快地获取所需答案。
Victoria’s Secret（维多利亚的秘密）正在测试AI驱动的代理，帮助其店内助理查找有关产品库存、库存以及合身和尺寸提示的信息，以便他们能够更好地为客户提供个性化建议。
Vodafone（沃达丰）使用Vertex AI搜索和理解超过10,000份合同中的特定商业条款和条件，这些合同涉及超过800个通信运营商。
WellSky正在整合Google Cloud的医疗保健和Vertex AI能力，减少工作时间外完成文档的时间。
Woolworths（澳大利亚沃尔沃斯），澳大利亚领先的零售商，通过在Google Workspace产品中使用“帮我写”功能，提升了超过10,000名行政员工在通信中的信心。它还在使用Gemini为客户服务代表创建下一代促销活动，并快速协助他们实时总结所有之前的客户互动。
Box, Typeface, Glean, CitiBank（花旗银行）和Securiti AI讨论了跨企业开发AI驱动的应用程序的情况，这些应用程序为营销、金融服务和HR用例带来了可衡量的投资回报。
Highmark Health和Freenome与Bristol Myers Squibb一起探索AI如何在护理交付、药物发现、临床试验规划和将药物推向市场等方面提高效率和创新。
我们可以看到以下几个特点，Gen AI在工作场所带来的可能：
工作效率和流程优化：通过自动化重复任务和加快文档处理，如Bristol Myers Squibb利用AI加速临床试验文档的编制。
信息获取与决策支持：银行和服务公司使用AI辅助工具改善信息检索和客户服务，例如Bank of New York Mellon的虚拟助手。
医疗诊断与患者护理：如DaVita和Dasa利用AI提高诊断效率和准确性，改善病理检测和患者护理。
个性化服务和客户体验：零售和服务业通过AI优化库存管理和顾客互动，如Victoria's Secret使用AI提供个性化购物建议。
跨地域协作与通信：例如Avery Dennison使用AI支持全球员工的协作和通信。
市场营销和资源优化：如Robert Bosch利用AI精细化营销策略和资源配置。
确保总结中包括了生成型AI对企业运营效率提升、员工工作满意度增加、以及企业服务质量和创新能力提高的综合影响。
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2024年04月14日
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大咖谈趋势：3400亿美元的企业学习的市场将迎来巨大变革
本文探讨了企业学习行业的演变，特别是人工智能如何引领这一行业的巨变。企业每年在员工培训和发展上的开支超过3400亿美元，从传统的课堂培训到在线学习，再到以技能为中心的学习，行业一直在不断发展。现在，人工智能预计将彻底改变公司的学习管理系统（LMS）和学习体验平台（LXP），通过个性化和动态生成内容来提高学习效率和效果。文章强调了适应这种变化的重要性，以及AI在企业培训和人才发展中的潜力。
作者：Josh Bersin
企业在员工培训和发展上的年支出超过3400亿美元，平均每名员工每年花费超过1500美元。这笔巨额开支支撑着一个全球产业，涉及数百家内容和技术公司，现正站在重新定义的风口浪尖。请允许我详细解释这一过程。
从电子学习到集体学习再到自主学习的演变
20世纪90年代末，随着互联网的崛起，以传统教室授课为主的培训产业发生了翻天覆地的变化。企业和内容提供者纷纷开发“电子学习”课程，试图在线复制面对面教学的体验。那是一个充满创新的时期，虽然今天看来有些过时，但它孕育了像Skillsoft（并购了众多竞争对手）、Cornerstone（同样并购了众多竞争对手）以及一大批传统的学习管理系统（LMS，例如Plateau、SumTotal、Learn.com、Pathlore等）公司，这些公司最终都被并购。
如今，LMS市场的规模已超过200亿美元，这一切几乎都是在线培训推动的结果。虽然这些系统可能看起来笨重，但它们对全球每家公司的交易和记录保持都至关重要。
当公司争相购买LMS系统——这是一个投资者非常关注的热门市场时，他们发现一个庞大的课程目录并不实用。因此，他们开始构建一套特征，我称之为“以人才为驱动的学习”，包括基于能力的学习、与职业角色一致的课程和职业发展路径系统。这些特征被添加到LMS中，使得这些系统不仅仅是教育工具，更像是“人力资源系统”，从而促使供应商扩展到更多的人才管理功能。
早期的开拓者Saba和Cornerstone开始推出绩效管理工具。回顾起来，这些尝试可能看起来有些简单，但当时它们代表了一个重大突破。突然之间，公司不再单独购买LMS系统，而是选择购买包含多个功能的“人才管理套件”，这迫使专注于LMS的供应商开始涉足招聘、目标管理乃至薪酬管理。他们可能没有意识到，放弃核心业务最终会导致他们被市场颠覆。
随着Facebook（2004年）、YouTube（2005年）和Twitter（2006年）的相继出现，内容世界发生了巨变。视频、文章和专家意见变得触手可及，那些笨重、以课程目录为导向的LMS系统显得格外难以使用。因此，随着公司寻求新的解决方案，原本投入巨资于人才管理的LMS市场开始显露老态。学习体验平台（LXP）市场随着Pathgather（2010年）、Degreed（2012年）、EdCast（2013年）的诞生而兴起，企业转向这一新兴领域投资。
2010年代初，整个行业的理念是尝试模仿Google，打造一个既具有Twitter式动态性又拥有YouTube式丰富内容的企业学习系统。传统的LMS和人才管理系统逐渐过时，供应商在缓慢的增长中寻求出路，最终合并为几家大型玩家。
随后，微学习的概念兴起。iPhone成为了视频播放平台（2008年），Instagram（2010年）、Snapchat（2011年）及后来的TikTok（2015年）向我们展示了短视频和“微学习”可以是多么的有趣。过长的两小时在线课程变得不受欢迎，因此LXP供应商开始扩展自己的产品线。随着公司将越来越多的内容投入到LXP中，我们意识到需要一种方法来寻找、精准定位并个性化所有这些学习材料。
此变化自然引发了内容市场的爆发。LinkedIn、Coursera、Udemy、OpenSesame、Go1等供应商决定开拓这个领域，推动了新材料的狂热消费。自那以后，内容市场继续繁荣发展，尽管仍然主要由小型玩家主导，但被更大的聚合商所整合，这些聚合商销售并分发多种品牌。
（顺便提一下，Workday在2016年收购了视频公司Mediacore，以抓住这波趋势。由于缺少核心LMS功能，他们花费数年时间将其发展成为一个完整的LMS。）
进入技能的世界。
你可能不会相信，但“技能记录系统”的概念最初出现在LXP领域，供应商如Degreed和EdCast建立了一个搜索术语数据库，并用“技能”一词标记内容。在消费者市场，我们能接收到成百上千的信号来推荐广告，但LXP供应商只有少数工程师，因此他们的“技能分类”相对简单。这个概念迅速走红，公司开始专注于构建基于“技能”的培训，随后是招聘和人才战略。
同时，L&D领域正处于创造性混乱之中。出现了如360 Learning、Fuse Universal、Kineo等数百家内容创作和分享系统的供应商，旨在帮助公司创作、分享视频内容，并按角色、技能或职能进行组织。这些并非严格意义上的LMS系统，但它们位于LMS前端，使员工能够轻松创建和消费动态内容。
这一时期，从2018年至今，成为L&D领域的热潮。市场充斥着各式各样的视频内容工具，同时像STRIVR和Talespin这样的先锋公司开始为虚拟现实（VR）构建工具和内容系统。自创内容平台、视频平台和VR平台正在满足重要需求，而LMS市场则变得更加固定、枯燥和无趣。（Talespin最近被Cornerstone收购。）
顺带一提，我仍然认为“能力学院平台”市场具有巨大潜力（这类平台提供综合的专业能力和小组学习功能，例如我们的Josh Bersin Academy）。Docebo、Learn-In、Nomadic、NovoEd和Intrepid等供应商仍在增长，但随着时间推移，这些系统可能被整合进人才市场。这一领域一直是行业的一个亮点。
作为分析师，我得诚实说，过去几年对我来说有些单调。我们帮助了数百家公司决定该选择哪种L&D系统，但通常我们发现这些组织有太多平台，内容分散杂乱，缺乏一致性的数据处理，以及在这一领域的过度投资。因此，这个静态期代表了过去3到5年的趋势，是企业整理过去十年购买历史的好机会。
世界突然再次发生变化。技能分类的理念迅速蔓延，同时新兴的人才智能系统，如Eightfold、Gloat、Fuel50等纷纷涌现。这些新兴系统使公司能够按技能寻找人才、根据技能推荐职位和机会，并按技能动态规划职业路径，再次与L&D领域发生碰撞，促使我们将所有内容“整合”进这些新平台中。
本周我刚与我最喜爱的L&D专家之一通话 ，他向我展示了他所在的大型制药公司如何将其LMS、LXP和人才市场融合成一个无缝、端到端的体系。他可能略微超前于当前趋势，但这正是事物发展的方向。
然而，故事还在继绀。又一场变革已经到来，这一次的影响力与YouTube、Instagram或iPhone相媲美，甚至更大。没错，就是AI。
AI，如许多人所预料，将彻底颠覆这个行业。正如我们在电子学习和人才管理时代所见证的那样，这意味着供应商生态将彻底改变。
AI如何改变一切
让我不夸大其词地告诉你。在这30年的故事中，有一点始终未变：企业培训关注的核心始终是内容。是的，我们希望内容更简短、更快速、能在手机上查看——但如果内容本身没有实用价值，不切实际，不易于消费，它就无法发挥作用。你们中有多少人为了得到学分而快速点击通过那些以页面为基础的合规课程，但实际上几乎没有注意内容？这正是我们面临的挑战。所有这些向视频、微学习、大规模开放在线课程（MOOCs）以及其他形式的转变，都是为了解决这个问题的尝试。
比如，假设企业学习系统能识别你是谁，你只需提出一个问题，它就能生成答案、一系列资源和一组动态学习对象供你消费。有时候，你可能只需快速获取答案即可。其他时候，你可能会深入研究内容。还有时，你可能会浏览整个课程，并花时间学习所需的知识。
假设这一切都是完全个性化的。这意味着你不会看到一个“标准课程”，而是根据你当前知识水平定制的特殊课程。
这就是AI即将带给我们的。而且，这已经在今天开始发生了。
不仅生成式AI能够回答问题和吸收内容（例如，Galileo™已经容纳了我们25年以上的每一项研究，包括视频、播客和文章），它还能生成视频、测试、测验甚至整个课程。它可以作为技术课程的教学助手，也可以作为领导力项目的教练或导师，并且能够进行语言转换。
AI能够根据你的身份动态生成内容，这意味着什么？
那么，LMS市场、LXP市场、VR学习市场以及所有内容提供商将如何呢？在未来几年，我们将见证一场巨大的行业洗牌。
供应商正在采取的行动
虽然我无法确切知道每个L&D供应商正在做什么，但可以肯定，变化正在迅速进行中。
Docebo Shape能够从文档中生成高效的互动式培训材料（Arist也能做到这点）。Uplimit构建了一个完整的L&D平台，采用AI智能体和课程中自动生成的内容。我们的合作伙伴Sana不仅能自动生成内容，还围绕AI核心建立了一个完整的LMS系统。Cornerstone通过收购Talespin，能够动态创建角色模拟和几乎可以无限配置的场景。快速增长的“精确技能”供应商Growthspace，可以根据1100种具体的商业技能，为你匹配一个“技能教练”，与你的具体目标对齐。
LMS市场不会消失，但正如人才智能系统正在逐渐取代应聘追踪系统（ATS）和人力资源管理系统（HRMS）一样，AI驱动的内容平台将逐步侵蚀LMS市场。我的制药公司朋友希望他的LXP能成为他们的“动态内容系统”，但坦白说，我不确定LXP供应商是否已经准备好迎接这个挑战。许多供应商，从LinkedIn到Microsoft，将不得不重新考虑他们如何成为“动态学习”系统，以及他们希望在其中扮演什么角色。
正如所有技术转变一样，通常情况下，从头开始构建的系统会超越旧有系统。对于Cornerstone或Docebo这样拥有数千客户的公司来说，当新技术出现时，他们不能简单地“替换”他们已经建立的系统。因此，新兴的AI驱动学习系统可能会由新的供应商推出，并随着这些公司的发展，开始取代和竞争现有的系统。
尽管看上去简单，学习技术实际上非常复杂。Workday几乎花了十年时间从Mediacore发展到一个相对健全的LMS，并且他们才刚刚开始尝试AI。因此，不要期望你现有的供应商能够一夜之间彻底改变。
但有一件事我可以确定：颠覆即将来临。就像Plateau、Saba和SumTotal在2000年代初期时“市场上最热门的供应商”一样，它们很快就成为了过时系统和收购目标，当市场变化时同样的情况也可能发生在今天。新兴供应商如Sana、Growthspace、Uplimit、Docebo、LMS365等将崭露头角。
尽管风险资本家通常对这个市场持谨慎态度，但往往是那些拥有最佳管理团队的公司最终胜出。大型供应商如LTG、Cornerstone和Skillsoft拥有充足的资金，因此随着市场的发展，任何事情都有可能发生。但对我来说，一件事是明确的：前方是一个巨大的增长周期。
AI的机会是真实的，而且极为巨大
想象一下我们公司中的遗留内容量。全球必然存在价值超过一万亿美元的 合规培训、销售培训、运营培训、安全培训和领导力发展内容。如果AI能够在大规模上“重新利用”和“再创造”这些内容，我们将看到这个巨大的市场向新系统转变，最终实现知识管理和学习的完美结合。
我来举一个简单的例子。我们的一位Galileo客户是一家拥有百年历史的大型航空航天公司，他们在工程、产品设计、航空和国防技术方面有着丰富的积累。他们构建了喷气引擎、导弹、核潜艇以及各种系统。对于一名新工程师，他们需要超过三年的时间来完成“入职培训”，因为需要掌握大量的知识产权、设计专长和系统操作。他们的资深工程师们都在逐渐退休！
他们在我们的帮助下，开始了一个以AI为中心的试点项目，把多年累积的内容放到一个新平台中，供年轻工程师使用。我相信，这将带来翻天覆地的变化。Galileo将协助处理管理层面的问题，而一个类似的AI助手将帮助工程师学习、寻找文档、观看视频并参加相关课程。传统的LMS和HRMS工具可能不会在这一过程中发挥重要作用。
考虑一下你的公司。你们囤积了多少内容、专业知识和旧有的培训资料？AI可以“释放”这些资源给你的员工，使其以前所未有的方式变得可用。这是一个激动人心的新时代，充满了即将到来的变革。
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2024年03月21日
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大咖谈：SAP SuccessFactors 人工智能战略
Josh Bersin 写了一篇文章介绍SAP的SuccessFactors通过其创新的AI策略正在彻底改变人力资本管理（HCM）领域。文章探讨了AI在增强招聘、学习、员工服务等各种人才流程中的变革作用。SAP在SuccessFactors的多个模块中推进其AI应用，重点关注实用、高价值的解决方案。Joule，一个为SAP应用专门设计的AI工具，是该策略的核心。文章还讨论了SAP在AI领域的方法，涵盖生成性AI、会话AI和深度学习AI。它强调了AI逐渐融入功能发布中，提升HR技术栈的整体用户体验。文章最后肯定了SAP在HR技术集成AI方面的领导地位。
以下是文章内容，AI翻译，仅供参考：
本周，Josh Bersin与 SAP / SuccessFactors 架构团队进行了深入的简报，深入了解了公司的人工智能长期战略。我离开时留下了深刻的印象，并开始理解人工智能如何不会“取代”HCM 平台，而是以一种非常重要的方式“改变它”。
人工智能在 HCM 中的应用有很多“表面”。人工智能可以协助采购、招聘、学习、继任和大多数人才流程。人工智能可以增强内容开发、员工沟通、案例管理和员工服务。作为分析引擎，人工智能可以极大地增强薪酬公平分析、绩效管理分配、领导力评估等。
对于像 SuccessFactors 这样的全球 HCM 供应商来说，机会空间很大。目前，该公司并没有考虑核心人力资源的架构替代品，而是专注于务实、高价值的用例，这些用例可以立即使 SuccessFactors 变得更有用、更高效、更有价值。
目前，该公司 在 SAP SuccessFactors 模块中拥有大约十个主要的 AI 用例系列，每个用例系列都有一个多场景功能路线图。其中包括智能职位描述、推荐的学习和职业、人才流动和人才市场、技能和能力推断和分析、员工政策和沟通，以及员工服务、员工交易、福利和核心人力资源中的用例。（智能职位描述和面试问题已上线。）
当我查看整个路线图（其细节仍然保密）时，我对 SAP 的务实和成熟感到震惊。由于该公司在几乎每个行业的数百个人才流程中都拥有深厚的领域专业知识，因此该团队显然正在尽可能地“应用人工智能”。他们并没有做出使用 OpenAI、Microsoft Azure 服务、IBM 或其他技术堆栈的单一架构决策，而是为每个用例找到合适的法学硕士，并针对其目的进行了优化。
例如，最大的用例之一是语言翻译。 。该团队有数百个界面和对话需要翻译，因此他们找到了为此目的优化的特定法学硕士。是的，SAP 正在与 Microsoft 合作开发 Copilot，但他们也在构建自己的副驾驶，称为 Joule。
Joule（“焦耳”就像一瓦特的能量）是为所有 SAP 应用程序精心设计的 Copilot。该团队已经开发了 30 多个用例（交易或旅程），其中许多将在 2024 年 1 月推出。它是在 IBM 的一些支持下开发的，它允许公司使用 Joule 进行目标管理、人力资源政策、工作变动、打卡/外出、请假等事务。想象一下使用聊天机器人开发、管理和审查您的目标：SAP 即将推出它。
SuccessFactors 将其人工智能项目分为三种类型：生成式人工智能、对话式人工智能和深度学习人工智能。在众多功能中，这意味着SuccessFactors客户将获得各种工具，如写作助手、申请人筛选、职业对话、学习导师，以及人才情报功能，如职业探索、人才市场和高级学习建议。SuccessFactors 也非常注重人才情报。
客户将通过“功能发布”来了解这项技术。换句话说，客户不会尝试将人工智能作为一个全新的平台进行营销，而是会看到应用程序的所有领域都出现了许多高级功能。
随着公司构建 Joule（系统中的核心新功能），该范式被分为三种类型的工作流程： 信息模式（查找和显示信息，例如查看您的福利或假期余额）、导航模式（导航用户）通过带有卡片和提示的业务流程，例如创建或查找职业道路）和事务模式（直接执行事务，无需进入应用程序模块，例如输入费用报告或开设新职位）。
由于 Joule 是一款对话式应用程序，它不仅可以回答问题，还可以引导用户完成工作流程以简化工作流程。SAP 明白这是一个巨大的范式转变，从“填写表格”转变为“告诉系统您想要做什么”。上周我与一家全球科技公司的人力资源技术主管讨论了这个问题，他告诉我，由于为员工使用智能代理，他们的呼叫中心查询量已经减少了 30%。唐娜·莫里斯 (Donna Morris) 也分享了沃尔玛员工助理的类似甚至更好的结果。
Joule 适用于所有 SAP 产品，并且还存储历史记录。因此，当您在工作中执行不同的操作时，系统会记住您最后执行的操作，从而使其变得越来越易于使用。例如，如果您想给员工奖金，您可能需要在 CRM 中查看员工的销售业绩，将该数据放入奖金文档中，然后将其发送以供审批。如果您不是使用 CRM 的专家，Joule 会帮您找出您的需求。
其底层架构称为SAP Business AI。SAP Business AI 是各种 LLM 和 AI 服务，能够为系统的不同部分提供不同的功能。这意味着 Joule 本质上是一个“开放系统”，它也可以访问其他交易信息。想象一下，如果您将 Joule 连接到公司的银行系统：员工可以使用 SuccessFactors 查看或管理他们的财务账户，查看他们的奖金何时到达支票簿等。（这不是 SAP 计划做的事情；尚未宣布，我'我只是想象了很多选择。）
这种开放式架构很重要。当公司构建自己的 Copilot 和人工智能代理（如 Galileo）时，他们将希望与 SAP 和 SuccessFactors 进行交互、共享数据并连接。这种“开放 API”流程是 Joule 战略的一部分，因此在某些方面 Joule 可以在这个更大的空间中发挥作用。
竞争即将来临
虽然没有其他 HCM 供应商宣布过这种深度水平，但您可以打赌，未来还会有更多深度。 Workday几个月前推出了其高层战略，微软已经推出了与 HCM 和 CRM 产品集成的Microsoft Dynamics 365 Copilot 。这只是冰山一角：每个人力资源技术提供商都在尽快添加 Gen AI 功能。
但 SAP 作为最大的供应商，显然保持着领先地位。他们的战略是综合的、全面的，并且注重务实的需求。
未来还有很多
当 OpenAI 去年秋天进入市场时，我们几乎无法想象人工智能会走向何方。 现在，感谢 SAP 等供应商，我们将看到人工智能功能、对话界面和令人惊叹的生产力工具出现在我们的日常生活中。
这是一个令人兴奋的新世界，我很高兴看到 SAP 引领潮流。
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2023年12月22日
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微软首席人力官谈：HR如何帮助员工如何充分利用人工智能
本文探讨了人工智能（AI）如何成为变革性的技术，重塑我们的工作方式。文章强调了AI带来的挑战，如工作流失和算法偏见，并提出了领导者在推动AI积极发展中所扮演的关键角色。重点在于培养基于敏捷的文化、重新想象工作流程和增强人类技能，以实现AI和人类协作的最佳效果。文中详细讨论了AI如何改进工作流程、提高生产力，并强调了人类情商、创意评估和管理技能在AI时代的重要性。
Kathleen Hogan Chief People Officer at Microsoft [Photo: courtesy of Microsoft]
微软首席人力官 Kathleen Hogan表示，人工智能对我们工作方式的影响将比个人电脑更大。
AI是我们时代的决定性技术，创造了一个巨大的范式转变，它将改变我们的工作方式，影响力甚至超过了个人电脑的引入。我们曾经有一个大胆的愿景，“每个办公桌上、每个家庭里都有一台电脑”，而今天，我们希望在“每个人的口袋里都放一个副驾驶”。
当然，AI的影响也伴随着挑战。我们必须解决关于工作流失、算法偏见以及组织快速培养技能的真实担忧。但最终，我相信AI的潜力太大，不能采取观望态度。
领导者需要创造正确的环境，让AI获得积极的势头。这将需要准备和有意识的方法，以便这些新的AI工具不仅帮助员工提高生产力，而且帮助他们茁壮成长。我建议关注这三个方面，以更快实现这些好处：培养基于敏捷的文化、重新想象我们的工作方式、投资于更深层次的人类技能。
培养基于敏捷的文化
为了充分利用AI的承诺，团队必须保持敏捷。
即使是那些多年来一直在内部使用AI进行数据分析、预测建模和任务自动化的公司，生成性AI也代表着一个重大转变。通过能够理解人类语言、导航大量文档知识并创造内容，更多职能的员工现在可以使用这些AI工具。
一个基于敏捷的文化还将加速组织建立推动AI价值的更广泛基础和最佳实践的能力。我相信，在AI时代培养这样的文化意味着拥抱适应性领导力，领导者必须愿意深入未知。
重新想象工作方式
20世纪80年代和90年代的机器人自动化进步使制造业生产力翻了一番。这不是仅仅通过给工人提供更高效的工具实现的——公司通过重新思考生产技术和重新设计工作流程，优化人与机器之间的流程，实现了机器人自动化的全部价值。
同样，要充分利用AI采用的价值，领导者需要重新想象工作是如何完成的。这始于将工作分解为更小的任务，以确定AI能做什么，以及或者比人类做得更好。除了自动化一些重复或乏味的工作任务，我们还需要确定AI可以如何协助员工处理更复杂和微妙的任务，如研究、写作和分析。
这个想法是让领导者利用这段时间，不仅是自动化流程，而且是与AI一起重新想象流程，寻找新的工作方式。这将最终帮助人们更聪明地工作，而不是更努力地工作，给他们带来更多的精力，并发现更有意义和更令人满意的工作。
关注人类技能
生成性AI已经被训练了大多数人类语言，所以任何人都可以使用它。但就像任何新技术一样，仅仅给人们新工具而不提供使用它们的技能是不够的。
而且，尽管这似乎与直觉相反，人类技能与技术技能一样重要，以有效使用AI。这包括分析判断力、灵活性、情商、创意评估、智力好奇心、偏见检测和处理能力，以及委派任务的能力。
事实上，我们现在发现，基本的管理技能是发掘AI副驾驶的全部潜力的关键。就像委派给人类员工一样，与副驾驶合作需要能够清晰地沟通，设置背景和参数，定义期望，分析结果，并提供反馈。
一个好的起点是根据学科开发AI技能培训和实践。随着我们从自动驾驶AI转向副驾驶AI，对人们来说，仍然扮演飞行员的角色，用批判性的视角评估他们从AI工具中获得的输出是必要的。这包括验证准确性和评估偏见。最终，飞机的船长有责任成功着陆。
我相信，解锁AI的全部潜力是领导者的责任。AI的创新正在以惊人的速度发生。当我们导航AI对工作场所的影响时，组织领导者必须立即开始培育正确的环境，以确保没有人被遗留在后面。仅仅将AI工具放在员工手中是不够的。当我们培养基于敏捷的文化、重新想象我们的工作方式，以及建立获得AI最佳效果所需的人类技能时，我们可以帮助我们的组织和员工在这个新时代中茁壮成长。
对我来说，能够成为这个令人难以置信的时刻的一部分，既令人兴奋又令人振奋。
英文原文来自：https://www.fastcompany.com/90982077/microsofts-chief-people-officer-heres-how-workers-can-get-the-most-out-of-ai
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2023年11月28日
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