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人工智能如何徹底變革人力資源格局,如何部署?

日期:2019-03-06   人氣:  來源:互聯(lián)網(wǎng)
簡介:人工智能如何徹底變革人力資源格局,如何部署? 越來越多的人力資源工具應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能系統(tǒng),其應(yīng)用于工作場所以解決員工問題。隨著組織架構(gòu)的持續(xù)變革以及權(quán)力的逐漸下放,能夠有效利用此類技術(shù)的組織機(jī)構(gòu)才可以脫穎而出。 當(dāng)然,這是一項高風(fēng)……

人工智能如何徹底變革人力資源格局,如何部署?

越來越多的人力資源工具應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能系統(tǒng),其應(yīng)用于工作場所以解決員工問題。隨著組織架構(gòu)的持續(xù)變革以及權(quán)力的逐漸下放,能夠有效利用此類技術(shù)的組織機(jī)構(gòu)才可以脫穎而出。

當(dāng)然,這是一項高風(fēng)險,高回報的工作。

從本質(zhì)上講,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)只不過是工具罷了。它們就像其他的任何工具一樣,有利有弊。如果使用者不能夠明智地使用或配置,它們甚至可能會破壞你的工作流程或企業(yè)文化。尤其對于人力資源從業(yè)人員來講,這是一個巨大的風(fēng)險,因?yàn)橄啾扔诩夹g(shù)專業(yè)人士而言,他們往往對這些工具的深層機(jī)制不太熟悉。

那么,作為一名想要把工作干好的人力資源專家,應(yīng)該怎樣做呢?

首先,明確你正在解決的問題。也就是說,真正理解所要解決的問題。在發(fā)現(xiàn)問題并對問題進(jìn)行正確評估之后,問問自己是否真的需要使用此項技術(shù)。如果不使用此項技術(shù),工作進(jìn)程是否會因此而拖后腿?應(yīng)用此技術(shù)是否會使問題變得更簡單,從而使你有時間解決其他問題呢?或者你是否可以利用現(xiàn)有技術(shù)或不同的方法從事你所做的工作?

如果判定確實(shí)需要使用這種新穎的人工智能技術(shù),那么你就必須了解人工智能的優(yōu)勢和劣勢。除了可以在谷歌上快速搜索瀏覽相關(guān)信息之外,還是有必要進(jìn)行更加深入的了解。深入挖掘你所在專業(yè)的人脈并且充分利用公司里其他人的專業(yè)知識,并邀請他們參與評審你正在考慮使用的工具。

在正確利用的情況下,人工智能可以節(jié)省你大量的時間和精力,從而將人力資源工作從運(yùn)營職能轉(zhuǎn)變?yōu)閼?zhàn)略職能。

選擇合適的工具以解決相應(yīng)的問題。

并不能將所有的問題一刀切。而且算法也不一定適用于所有問題,所以必須確保人工智能適于解決你所遇到的問題。

算法不太適用于以下情況如下:

生成少量數(shù)據(jù)的問題,或者數(shù)據(jù)無法反映真實(shí)世界的結(jié)果或行為。

處于極端邊緣情況的問題,或者底層數(shù)據(jù)集存在嚴(yán)重偏差(但接下來有方法可以解決這一問題)。

需要價值判斷的問題(在這個例子中,既考慮人性化且包含算法,則可以產(chǎn)生最優(yōu)解決方案)。

從積極方面來說,庫卡機(jī)器人驅(qū)動器維修,算法可以很好地解決這樣的問題:

問題中有重要數(shù)據(jù),且數(shù)據(jù)與你所感興趣的行為和結(jié)果直接相關(guān)。

涉及你所搜索模式的這些問題是可以預(yù)測的(或至少長期來看是一致的)。

請記住,人工智能并不總是夠能提升你的工作能力,所以僅僅使用自動化流程工具可能無法得到理想的結(jié)果。如果你正試圖改變員工行為,那就使用一些能夠幫助員工學(xué)習(xí)的工具。研究表明,在解決基于行為的問題時,及時、具體、可執(zhí)行且基于工具的反饋是非常有效的。

例如,Texito平臺會在你寫招聘信息的時候提供反饋,提出美化內(nèi)容的方法,從而使招聘信息更加吸引求職者。Joonko分析工作場所生產(chǎn)力的活躍度以及協(xié)作工具,尋找無意識偏見的證據(jù),然后向員工建議糾正措施。

算法也是人的智力成果。

人工智能的設(shè)計與其說是一門科學(xué),不如說是一門藝術(shù)。發(fā)明者可能會在不經(jīng)意間將自己的偏見融入到技術(shù)中,正如谷歌所熟知的那樣,在一項新興的面部識別技術(shù)中,深色皮膚的人被識別為大猩猩。

在做功課時,同時利用人工智能工具進(jìn)行購物。弄明白這些模型是如何開發(fā)出來的,以及這些開發(fā)選項的意義所在。思考這樣的問題:

采取了何種數(shù)據(jù)集以訓(xùn)練算法?此種數(shù)據(jù)中可能存在哪些偏差?模型是如何對此修正的?

舉例來說,庫卡機(jī)器人,就如Joonko所指出的那樣,如果某種算法讀取數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)顯示女性更有可能被分配到低優(yōu)先級的任務(wù)中,那么它可能會理解,庫卡機(jī)器人驅(qū)動器維修,女性并不勝任更高優(yōu)先級的工作。

隨著時間的推移,模型是如何演變的?偏差問題又是如何解決的呢?底線是什么?

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)有可能從根本上改變?nèi)肆Y源職能,并且提升對人資專員所帶來的積極影響。但應(yīng)用人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)并不會使得組織自身進(jìn)行持續(xù)改變。如果你使用人工智能以加速正在發(fā)生的積極變化,那么你可以通過正在運(yùn)行的其他戰(zhàn)略項目來強(qiáng)化基于技術(shù)的改變。

機(jī)器人不會取代我們,它們只會讓我們變好。

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