未来已来,将至已至——浅析人工智能对人力资源行业的影响

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1、........未来已来，将至已至——浅析人工智能对人力资源行业的影响第一次亲身接触人工智能是在2016年3月1日在北京参加IBM组织的“迎接认知时代IBM与您智胜未来”论坛。在论坛上，IBM介绍了Watson在金融、医疗、零售等行业的创新实践与应用，可谓是大开眼界。短短一年多的时间，人工智能就已经刷遍了我们每个普通人的朋友圈。在前些天的一次新员工培训中，我开场时问道：“2017年大家觉得哪个词最火爆？”学员们不约而同的提到了人工智能。的确，从AlphaGo战胜世界围棋冠军，到百度开源自动驾驶系统Apollo，再到阿里成立达摩院，3年内投千

2、亿研究人工智能，人工智能的浪潮已经扑面而来，人们完全没有做好准备，措不及防。世界发展的速度超过了人们的想象力，日新月异的科学技术把我们带进了不熟悉的世界里，未来已来，将至已至。一、人工智能在人力资源领域的应用（一）人力资源规划传统的人力资源规划是基于企业的内外部环境，在一定数据的基础上对企业未来的人力资源的需要和供给状况的分析及估计，运用科学的方法进行组织设计，但是限于普通HR对于数据分析和掌握的程度，往往规划与预测的准确度并不高，也造成了在很多企业人力资源规划沦为了形式。但是随着人工智能的普及，基于大基数的运用，完全可以制定出更加清晰匹配

3、度更高的人力资源规划。（二）招聘参考.资料........招聘对于HR的综合要求比较高，既要深入了解岗位任职需求，又要具备全面深刻的候选人岗位匹配性考查的实力，可以说是技术含量比较高，难度比较大的工作。但限于知识有限性以及认知能力有限的问题，在对候选人的寻找和筛选上总是会有些问题。目前已经有专业公司将人工智能应用于招聘过程中，国内某个企业面对大规模人才招聘选拔时，运用AI面试，在确保选拔的科学性和精准性的同时，大幅提升人才选拔效率。在收到30000份简历后，采用AI结构化行为式面试。依据AI的面试报告，HR仅用了1个小时就挑选出218个合格

4、的候选人进入人工面试，最终发出25份offer。人工智能为用人企业提供了科学、合理和个性化的人岗匹配服务。招聘工作也即将迎来革新。（三）培训现在的培训工作在很多企业属于锦上添花的事务性工作，因为很难评估培训的投入产出情况，企业投入了大量的人力物力财力，但是并没有得到预想的效果。未来基于人工智能，这一问题会得到很好的改善。第一，我们可以训练人工智能来代替培训讲师，我们未来可以获得的培训资源会更加丰富和廉价。第二，每个人都可以配备一名自己专属的人工智能老师，自动判断培训需求和开启培训，自动判断培训成果并收集信息，自动反馈和分析等等，为个人成长提

5、供定制化和个性化培训服务。据我所知，目前已经有许多的专业培训公司使用AI技术用于培训领域 ，例如人合正道，已经使用AI技术定制化开发沙盘课程，大有重构传统培训认知之势。参考.资料........（四）薪酬和绩效考核薪酬与绩效考核一直以来都是企业内部最敏感和核心的部分。由于人的主观性，很难制定出完全客观和科学的薪酬与绩效考核办法。人工智能的运用将有助于改善这一状况。人工智能更加精确地记录员工的工作绩效，对员工的工作成果作出最真实精确的判断。相比根据上司经验和直觉进行判定的传统型绩效评价机制，更加公允。由此也能提高公司的效益，提升员工的工作积极

6、性。人工智能同样能够将各个城市薪酬数据、行业薪酬数据、GDP增速、CPI情况、就业率、失业率、城市发展力评估、公司周边房价等数据输入运算系统，能够输出一个客观公正的薪酬标准。人工智能甚至可以告诉管理者人工成本状况，在这种背景下，企业制定薪酬福利将会更加科学合理，各个企业之间薪酬对比将更加透明化。（五）员工关系传统的员工关系更多的是从事具体事务性的工作，很多工作完全是流程化和标准化。人工智能处理员工数据、考勤、信息甄别、入离职手续等事务性的工作，将远远比人准确度更高，效率更快，成本更低。很多人都在预测，人力资源领域员工关系负责人将最先受到人工

7、智能的冲击。二、人力资源从业者破局之路（一）开放心态，拥抱变化参考.资料........未来已来，人工智能的大趋势已经势不可挡。作为一名HR从业者，必须用一种开放的心态去拥抱即将到来的变革，在业务中主动寻求结合点位，主动跨越人工智能鸿沟。（二）转变思维，明确方向转变思维，我们不与人工智能正面PK与博弈，而是需要找到我们的生存逻辑与生存之道，找准方向更重要。人工智能仍需要相对确定的指令，而我们要成为为人工智能发出指令、确定跑步方向的企业。HR想要未来不被“抢饭碗”，就必须先于人工智能而行，争取从事务性的工作中解脱出来，专注于核心职能，专注于“

8、怎样让员工为企业创造更多价值”的问题之中。（三）明确优势，“错位发展”将来大部分“人事”和“六个模块”的工作，都将被人工智能的方法和机器的方法取代。HR要做的更多是判断性工作，而