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由此,对于人力资源管理者而言,如果能以“好高骛远”的姿态,内心存在更多的“渴望”,不局限于自己的职能范围和视野,而是尽早设想自己站在更高的地方,或者敢于并积极攀登那个可能虚拟的却可以“看得最远的地方”,预见可能发生的未来和快速应对可能危机。
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“好高骛远”的表现还在于人力资源管理者在人才获取、薪酬激励、文化等领域有机会真正追求“全球化”。
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对求职者和企业来说,他们都可以在未来让自己变得更为“好高骛远”。对于企业而言,任何企业都可能拥有一个世界范围的全球人才储备库。人力资源管理者从本地区即在某个地理范围出发去寻找人才,转为在全球去寻找人才;求职者可以凭借自身能力在全球人才平台上获取一份工作,或者在家或咖啡馆,为全世界某家公司工作。而且,由于工作和人才在全球流动,相同水平的人不管处于全球哪个地区,他们的薪水将趋同。以地区划分的各种人才管理结果和报告,显得过时且不客观。正如《迈向2035:4亿数字经济就业的未来》报告表明:分布于全球的各人才平台使就业者的身体素质、所处地域不再构成制约,带来全球化的广泛协同和对劳动者的一视同仁。
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投机取巧
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人机大战中的“相杀”和“相爱”,对于人力资源管理者而言,分别是被动地“投机”和主动地“投机”。
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首先,在被动“投机”这场战斗中,不仅是人力资源管理岗位,而是各个职位都在被机器人抢夺。基于对352位人工智能研究人员的调查,牛津大学和耶鲁大学研究人员预计,2051年人工智能将自动化所有的人类任务,2136年取代人类的所有职业。不仅仅是重复性的简单劳动,也包括那些看似复杂、需要人类很多智慧的职位。这是因为机器学习的能力和速度在某些方面会超过人类,而且,机器学习的能力和速度会变得越来越快且越来越优,但是从人的个人生命周期来看,却可能是个退化的过程。
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案例:职位被机器人抢夺
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2016年,谷歌神经翻译系统强势袭来,号称能降低80%的翻译错误率。科大讯飞也早已实现将语音同步转写成中英文字幕实时显示的功能。
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电子商务集团亚马逊所研发的Amazon Go是亚马逊最具革命性的创新项目之一。它正是使用计算机视觉、深度学习及传感器融合等技术,颠覆传统便利店、超市的运营模式。客户通过用扫码进店后,在店内随意拿商品,在离店后亚马逊自动扣款,支付时也不用打开手机,彻底跳过传统收银结账的过程。
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2017年,上海第一家24小时无人便利店开张——“缤果盒子”,两面为透明玻璃墙。将商品放置在扫描区后,右侧屏幕上会自动出现商品信息和付款二维码,客户可使用微信、支付宝或应用扫码支付。出口处设有商品感应区,地面上的警示标志上写着“未结账商品带入此区域将触发警报”。如果有人未经实名验证,尾随他人进入超市,会被摄像头识别并将信息发送至人工服务中心。智能盘库系统可以让店员每天在20分钟内完成库存检测,再加上无须雇用收银员,运营成本约为传统便利店的15%。
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量化投资也是人工智能的主要舞台。全球最大资管公司之一的贝莱德,在2017年3月宣布裁员包括7名投资经理在内的100名主动型基金部门员工,涉及变动的300亿美元资产中,有近60亿美元将由量化基金接管。据Opimas的分析,贝莱德采用人工智能取代传统人工的战略,将给公司的总体运营成本带来28%的下降空间。对于金融领域,咨询机构Opimas预测到2025年,金融机构中会有10%的职能将被智能程序取代,这被取代的部分中有40%将来自资产管理领域。
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而在人力资源管理领域,首当其冲就是三支柱模型中的人力资源共享服务中心。预计2025年,人力资源共享服务中心99%的人力资源工作岗位将被机器人替代。越来越多的人力资源管理者对一站式自助办公服务抱有了极大兴趣和采购意愿。例如,办公自助服务供应商纷享科技的人力机器人,可以为企业员工提供24小时自动证明打印服务。文思海辉发布的科技产品智能服务终端提供考勤、请假、薪资单查询、打印、人事流程申请及进度查询,可以大大提升人力资源共享服务中心的服务效率。同时,员工还可以下载远程服务应用RSA,通过移动端及时提交申请,实现多种功能。而未来,还会有更加复杂和智慧的功能推出。
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人类若想继续跟摩尔定律赛跑,组合式创新是最好的方法。人类在和机器的比拼中,目前人还能占上风的地方包括高级模式识别、复杂沟通、肢体领域、整体性解决问题:知识迁移、创新能力。但是,在更远的未来,如图10-7所示,“人类中的弱者+机器+出色程序”的组合,胜过了单纯的强大机器,更值得注意的是,还胜过了“人类中的高手+机器+低劣程序”的组合。(5)在混沌时代,能掌握机器,善于利用机器成为判断人才绩效产出的主要因素。人才的工资高低将取决于他能否和机器人默契配合。
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图10-7 “人类+机器+程序”的组合
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案例:智能在人力资源领域的应用
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2017年3月,北美著名猎头公司SourceCon举办了一场竞赛:要求参赛者从5500份真实简历中,筛选出最匹配公司要求的产品经理、系统管理员、地勤人员三个职位。参与此次竞赛的除了北美地区最顶尖的8名猎头,还有一台能够进行人工智能匹配的机器人Brilent。机器人Brilent只用了3.2秒,就筛选出了合适的候选人,精确度在所有参赛者中排名第三。而获得第一的那名猎头,却用了整整25小时。
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百度组建了面向智能化管理的专业复合型团队——百度人才智库,该智库收集了超过10万名内部离职与在职员工数据及大量外部公开数据,构建了人力资源相关模块的预测和分析模型。在离职管理环节,百度人才智库建立了准确度高达90%的90天离职预测模型。这一模型帮助人力资源部对有潜在离职倾向的员工进行及时挽留。
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利用大数据进行预测,在“大数据”海洋中,需要利用超级智能可以剔除更多无效信息,将整个人力资源管理要素能“智能匹配”。百度创始人李彦宏表示,在即将到来的人工智能时代,仅仅考虑移动互联网远远不够。在人工智能领域软硬件的结合在人工智能时代将更加紧密,算法带来的推动力比数据更大,而且,由于万物需要被唤醒,人工智能也将大幅度地改变B端效果。
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人力资源管理者主动地“投机”体现在采集监测设备、传感器、智能分析技术的成熟,全体员工的满意度和敬业度可以实时感知,员工的行为变得可预测。
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其次,在与机器的互动过程中,员工表情、语音、行为都可以被记录分析。智能机器EmoKit可以判断各种情绪数据,包括语音、表情、心率等。通过面部识别技术、语音识别技术,这些分析工作都可以被快速完成。情绪行为分析功能可以反馈给人力资源业务伙伴,当发现员工的情绪波动比较大的问题时可以实时告知业务伙伴,去辅助业务伙伴采取一些措施。
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而且,企业管理领域的智能应用被更加频繁地使用。机器学习和智能机器的能力会作为云平台的一项核心能力,允许用户调用。思爱普的创始人哈索-普拉特纳认为总体来说,企业领域的人工智能还处于发展的早期。现在思爱普已经有20多个带人工智能的应用正在开发中。哈索·普拉特纳预计到2018年下半年,会有50个左右的智能应用。
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著名物理学家牛顿说过:“我能算出天体运行的轨迹,但算不出人类的疯狂。”
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碌碌无为
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人是特别复杂的情感动物,而机器依赖算法、数据和分析。机器可能并不能分清社交媒体上朋友圈人们的点赞是真正出于赞赏或出于对方是同事、上司、客户这样的职业社交需要而点赞。
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