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人工智能如何让管理者变得更加人性化?
  • 发布:互联网
  • 来源:互联网
  • 时间:2018-03-17 17:17
    人工智能(AI)技术已有数十年的历史,但其能力、资金和总体兴趣近年来一路飙升.机器学习功能正在渗入几乎所有行业和我们的日常生活,从自驾车到Facebook的面部识别.达内培训:根据CB Insights的资料,AI创业公司在2016年的资金达到了50亿美元.
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    这种快速发展是由先进的机器学习系统驱动的,系统不断消耗和应用知识来提高准确性和分析.人工智能已经证明了它的方便和效率的潜力,完全重新定义了我们生活、工作和相互关联的方式.人工智能的前景实际上改善了人与人之间的交流,特别是在商业环境中.

    与技术发展相结合的人类创新是一股强大的力量.在HCM领域,技术已经从简单的基本人力资源流程发展到预测未来的结果、从根本上重组雇主管理人员的方式.因此,由机器学习、自然语言处理(NLP)和分布式数据收集接口支持的技术将彻底改变管理人员的工作场所.

    大数据促进了解

    开展业务需要大量的数据.

    大数据这个术语实际上指的是任何一段时间内可用的大量信息.当今的技术可以以超人的能力和速度消化这些数据挖掘,应用先进的数学算法来寻找模式、趋势和异常值.这种洞察力可以改变管理者如何处理从营业额到加班的所有事情,这为领导者提供了一个更好地了解他们的团队以及加强团队的机会.

    自动化在数据消费过程中扮演着重要角色,在便利和生产力方面有着无与伦比的进步.复杂的行政职能经常困扰雇主,特别是在人力资源方面,而这些解决方案减少了人为错误的可能性,同时大大提高了完成速度.

    如今的人力资本管理解决方案利用大数据来预测从性能成功到风险的所有事情,而这些自学成才的系统是准确的,且极具适应性.他们不是简单地报告过去的情况,而是预测未来的趋势,使领导者能够在组织内持续改进.

    德勤公司(Deloitte)的Josh Bersin的Bersin表示,营业额是当今领导者的首要任务,但这可能会增加商业错误,产生消极的文化影响,并使员工的年薪高出聘用和培训成本的两倍.通过自动处理和分析丰富的人力资本管理数据,预测性AI工具可以识别离职风险的员工,并提醒其管理人员前采取行动.

    这使我们陷入了颠覆性的下一个前沿:规范性分析.规则系统再一次建立在过去的创新基础上,从预测功能中提取关键决策点的个性化行动.这些基于AI的建议可以使管理人员成为更好的领导者,将无偏见的数据用于困难的决策.还可以告知与谁交谈以及为什么,在什么情况下能够工作的好.

    通过上面的例子,可以鼓励高风险员工的经理带他们的员工去吃午餐,感谢他们继续做出贡献,并谈论他们的职业目标和愿望.额外的支持有助于领导者训练他的工作人员,但这一过程也依赖于直觉、同理心和善良的先天的人性特征.

    利用员工的声音

    根据Generational Kinetics中心2016年进行的一项研究,如果管理人员倾听并解决员工关心的问题,则可以将员工保留率提高75%.这似乎是基本的,但实际上听取员工的声音操作起来是非常困难的.传统上,组织一直依靠年度绩效评估来实现这一目标,但是每年一次的讨论并不足够.

    员工满意度调查是另一种选择,但设计不佳的调查不会产生有效的结果.最好的调查提供了定性和定量结合的提示,这些都需要大量的人力来分析.

    最近AI的发展正在解决这个困境,并在这个过程中,改善员工与经理之间的关系.

    说我们的语言

    尽管AI在学习和预测方面取得了进步,但用户往往因为不理解单词的真实含义而感到沮丧.谷歌翻译可以即时将文本从一种语言转换为另一种语言,甚至基本的基于Web的聊天机器人都可以对基本查询提供合理的响应.但直到最近,这些系统都还是依赖于直译和解释.人类的语言是复杂的,需要充分理解上下文的意思,微妙之间有些许差异,因此,这使得机器破译成为一个挑战.

    输入自然语言处理(NLP)这项技术进步很快,NLP解决方案正在学习像人类一样思考和讲话.机器现在可以辨别情绪,识别悲伤,愤怒甚至讽刺,这是一个不可思议的突破.

    利用NLP在工作有很多潜在的机会,例如先进的客户服务机器人或电子邮件摘要软件,但最先从员工调查开始.通过将NLP和机器学习算法应用于开放式的基于文本的调查,领导者可以获得有关员工所说的内容以及他们实际感受的反馈.管理者可以保持团队健康的脉搏,并使用这些指标安排一对一的对话,评估提高满意度的机会,从而推动组织变革.

    改善人际关系

    自动化、分析和自然语言处理的发展使得人们真正了解如何做好自己的工作,明白他们关心的是什么以及激励他们如何改善员工体验,促进了管理人员与其员工之间建立起真正的联系和理解.

    通过这种方式,AI可能已经完成了我们所期望的最后一件事情:使得管理更人性化.

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