数据如何改变人力资源世界:机器学习、人工智能等

人工智能技术在工作场所的图示

在切达新闻的“On the Job”栏目中,ADP数据解决方案总经理Amin Venjara描述了数据的重要性,以及人力资源领导者现在比以往任何时候都更依赖于实时访问数据。188bet金宝搏手机客户端下载188bet金宝搏appVenjara提供了数据对当今组织面临的主要挑战的影响的真实例子。

大大小小的企业一直在利用最新的技术和创新,使新的远程和混合工作环境成为可能。

在接受切达新闻(Cheddar News)采访时,Amin Venjara (AV)表示,依靠高质量和可访问的数据来采取行动是当今人力资源团队影响现代劳动力的方式。

问:数据如何影响人力资源(HR)的角色?188bet金宝搏手机客户端下载

AV最近几年,人力资源团队成为了人们关注的焦点。想想我们所看到的所有变化——应对大流行的爆发、重返工作场所、巨大的辞职以及由此带来的所有挑战,甚至是对多样性、公平和包容性的日益关注。人力资源一直是应对这些挑战的焦点。作为回应,我们看到使用劳动力分析和基准测试。随着情况的变化,人力资源团队需要这些数据来帮助他们实时做出决策。他们正在与他们支持的高管和经理一起使用它来做出数据驱动的决策。

问:正如您所讨论的,数据驱动的解决方案显然对当今的劳动力至关重要,数据在哪些方面产生了最重大的影响?

AV当我们与雇主交谈时,我们不断听到与他们的劳动力相关的四个关键领域:吸引顶尖人才,留住和吸引人才,优化劳动力成本,培养多元化,公平和包容的劳动力队伍。

举个例子来说明数据的影响。我们有一个产品可以帮助组织计算并采取行动薪酬公平。他们可以根据性别、种族、民族以及内部和市场数据看到差距。在使用这一工具的活跃客户中,超过70%的人看到了薪酬平等差距的缩小。如果你看看它的规模——他们花费了超过10亿美元来弥补这些差距。这不仅仅是分析和数据——这是采取行动。想想这对同工同酬的影响吧。还有,它对生产力的影响,以及那些工人个人和他们家庭的生活。

问:在人才市场吃紧的今天,雇主越来越需要招聘甚至留住员工的帮助。数据和机器学习如何缓解这些非常紧迫的挑战?

AV:关于当前的劳动力市场,有一个有趣的现象。美国的就业人数回到了大流行前的水平,有1.5亿人在工作。然而,我们的失业人口与职位空缺的比率是15年来最低的。简单地说,这是一个候选人的市场;工作岗位在追逐工人。

要记住两件事:雇主必须采用数据驱动的策略来保持竞争力。所以我们看到,随着劳动力市场的变化,远程工作、混合工作、对薪酬的期望,甚至工人的实际工作地点——人们已经迁移了很多。雇主需要获得实时数据,准确的劳动力供求数据,以及雇佣合适工人和留住现有员工的薪酬数据。

第二件事是在招聘工作流程中采用机器学习。我们看到机器学习被应用于聊天机器人中,用于个性化体验,甚至帮助安排日程,而且基于人工智能的算法也可以帮助对求职者的个人资料进行评分。总的来说,最好的组织正在将技术和数据与他们的招聘和招聘经理结合起来,以减少填补空缺职位的总体时间。

问:对一些人来说,对数据充满信心可能是一个问题,甚至可能令人生畏,但有什么例子可以说明一个组织如何很好地使用数据?

AV许多组织都在努力实现这一目标。我们最近与一家在美国约有2000家快餐店合作。鉴于过去几年供应链188bet金宝搏app面临的挑战和人口结构的变化,他们想知道如何根据预期需求组合和优化每个地点的供应。

他们的研究使他们能够将人口统计数据、年龄、收入甚至家庭状况等与菜单上的沙拉、三明治和儿童餐等食物联系起来。但他们需要的是一个更强的信号,告诉他们在每个地点的当地环境中发生了什么。他们长期以来一直使用内部数据,但情况发生了变化。通过使用我们每月匿名和汇总的近20%员工的数据,他们能够优化他们的需求预测模型,提高他们的供应链效率。有两个教训值得思考。他们有一个关键的战略问题,他们从这个问题往回走。这是成为数据自信的关键——专注于重要的事情,并做出数据驱动的决定。第二个是关于走出你的组织的四面墙。由于我们经济的数字化,有很多不同的和新的数据来源。为了锁定你需要的洞察力和信号强度,你真的需要寻找最好的来源。

问:在我们展望未来工作的过程中,您如何看待数据的作用?

AV:数据现在已经真正成为商业语言。当我们向外看时,我看到了几个趋势。首先是工作流程中数据的加速。当你观察今天的许多组织时,当人们需要数据时,他们必须去报告组或商业智能组请求数据。然后需要几个周期来弄清楚,然后做出决定。循环时间可能很高。

我现在希望看到的是,数据越来越多地出现在业务决策者的工作流程中;他们有正确的数据在指尖。你可以在不同的域上看到。其次是富人和穷人之间的分离。随着变化的速度越来越快,拥有数据的人将能够超越没有数据的人。那些在组织、技术和文化方面进行了投资的人将在未来几年看到这一成果。

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