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數字和人工智能改變工作動態的5種方式
發布時間：2018-11-02 分類：交通百科
人工智能將使學習和發展成為公司更重要的議程，從而更容易確定真正有助于實現這一目標和計劃。反過來，這也有望使提高技能成為各公司的優先事項。今天，人與機器之間的技能差距比以往任何時候都要小，隨著技術和AI人工智能的發展，幾乎每一份工作都在被重新設計，這也將影響到工作的設計、工作的結構和對未來的預測。數據分析加上人類知識、創造力和理解的應用，將提供決策支持，這將成為人工智能系統最大的貢獻。
AI人工智能驅動性能
隨著人力資本和績效管理人工智能工具的普及，公司將能夠根據人才、價值和技能而不是多年的經驗或教育水平來招聘、雇用和發展人才。我們將有更大的計算能力和數據驅動的洞察力來做出經過計算的、精確的決策。
人力資源團隊可以專注于根據員工的行為特征、戰略天賦和業績經驗，更準確地將其匹配到合適的角色上，人工智能還可以支持事務性任務。
學習變得更連續
勞動力也將能夠向不斷學習靠攏。在大多數工作場所，培訓是時斷時續的。但是，通過利用人工智能幫助分析每個員工的現狀、角色、行為、滿意度、敬業度和情感，公司將能夠在適當的時候向員工提供培訓和技能發展機會，以支持職業道路規劃和人才保留計劃。隨著微型學習越來越受歡迎，學習模塊越來越被分解成更容易消化的部分，為員工提供在他們需要的時候獲取學習材料的途徑。
重視員工生產力
重新強調員工的生產力。當填補職位是一個對時間敏感的優先事項時，招聘就很難做到一絲不茍。缺乏高素質的人才會提高所需的協調和管理水平，這意味著生產力下降。當雇傭重點放在質量和生產率上時，組織和員工的福利都會增加。人員分析可以支持人力資源部門收集數據，以確定表現最好的人員和團隊的習慣和特點，這些調查結果可用于今后的征聘和人才開發舉措。
人工智能將增加職業分類
人工智能將推出自己的跨團隊工作的新分類。隨著技術滲透到每一個業務部門，它的增長將刺激每一個行業創造數以百萬計的新的、高技能的、高薪的職位。這將使人力資源部有責任確定必要的技能、屬性和人才增長戰略，以填補和保留人工智能導向的角色，同時與企業價值觀和戰略保持同步。
這些趨勢表明，2018年將有更好的工作經驗。盡管企業在實現這些目標方面可能面臨新的障礙，但它們可能會采用更精簡的方法、更高的生產率和更多的參與。未來的工作可能會隨著我們在技術進步中所處的位置而加快。增加知識的認知工具，特別是替代知識的工作，將繼續加快速度，并得到廣泛實施。未來的工作相對于增加的勞動力及其可能伴隨的問題，可能在不久的將來主導人力資源和企業領導人的關注，這一發展將需要極大的跨部門關注、構思和協作。
