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“管人”的問題能交給AI解決嗎?HR在變革面前要謹慎

日期:2019-03-05   人氣:  來源:互聯網
簡介:“管人”的問題能交給AI解決嗎?HR在變革面前要謹慎 AI潮流席卷各行各業,算法也讓我們窺見未來全新的可能。人力資源管理也開始受到這股新潮流的影響。不過說到底,如同使劍,劍雖利,可削鐵如泥,也可能誤傷自己。工具雖好,還得用的妥當,才能發揮其最大……

“管人”的問題能交給AI解決嗎?HR在變革面前要謹慎

AI潮流席卷各行各業,算法也讓我們窺見未來全新的可能。人力資源管理也開始受到這股新潮流的影響。不過說到底,如同使劍,劍雖利,可削鐵如泥,庫卡機器人,也可能誤傷自己。工具雖好,還得用的妥當,才能發揮其最大效能。AI目前的應用包括:篩選簡歷、HR聊天機器人(跟應聘者聊天,以加深HR對他們的了解)、線上面試后通過面試者的表現(表情、言語模式等)判斷性格特征等等。然而,但凡是工具,都是有利有弊的。這時候就要看工具使用者的操作了。如果HR人能了解并用好這些工具,不僅能節省大量時間,甚至能實現整個行業的工作模式和戰略轉型。本文編譯自Venturebeat的原題為AIcanrevolutionizeHR,butdeploywithcare的文章。

人工智能的出現,讓各行各業都開始轉型。人力資源業也不例外。

我們已經看到各式各樣的HR工具數量的顯著增長,機器學習和人工智能也漸漸開始解決工作范圍內人的問題。越來越多的組織和企業開始迎接這股潮流,將權力逐漸分散,而那些能用好這項技術的人就能在這場競爭中領先。

風險高回報也大

人工智能和機器學習再神,也只是工具。就像所有其他工具一樣,它們也是中性的,可能有益,也可能有害。如果這工具你用得不好,或者安置到不合適的地方,它們就可能對你的商業流程和企業文化不利。而HR專業人士又不想技術人員那樣熟悉這些工具背后的運作機制,因此,他們也面臨很大的風險,可能弄巧成拙。出發點是好的,但結果卻可能不盡如人意。

那么,HR專業又該怎么做,才不會好心辦壞事呢?

首先,要確保自己真的了解手頭要處理的是什么問題。也就是說,問題里里外外,都弄得清清楚楚,理解透徹。只要你能意識到問題何在,能夠確定要解決的是什么,這時候你就要問自己,是否確實需要這項技術來解決這個特定的問題。如果沒有這項技術,工作是否會受到很大影響,甚至停滯不前?這項技術會讓問題簡單化,讓你有更多時間精力去解決其他問題?還是說,你可以使用現有的技術,或者改變方法來解決當前的問題?

有足夠的了解才有發言權。

如果你覺得你確實需要某個酷炫的AI技術來解決難題,那你就得好好教育自己,www.twshmhelmet.com,去了解這門技術的優勢和劣勢。不是簡單的百度一下就完事兒了,而是扎扎實實地花時間、真的深入了解你決定使用的工具。利用自己的專業人脈網,看看公司里其他人的經驗能不能對你有所啟發。你還可以讓他們評估一下你考慮使用的技術,以幫助你做出更好的決定。

如果操作得當,那人工智能自然能幫你節省大量時間精力,讓人力資源部從運營中心轉向以戰略為核心的部門。

工欲善其事必先利其器選擇正確的工具很重要

你所面臨的問題大大小小、方方面面可能都有所不同。各種算法也各有長處短處,但每個算法設計的時候,設計者也有不同考慮,因此,不是每個算法都適合拿來解決當前的問題。所以你要確定,KUKA機器人示教器維修,目前的問題可以用AI來解決。

算法對于下列的問題可能不太適合

產生的數據不多,或者數據不能準確表現出現實中的后果或者行為

極端的邊緣個案會出現,或者數據有嚴重的偏差(但這個情況有辦法做調整)

需要進行價值判斷的情況(這種情況下,最好的辦法是結合人類和算法做出決策)

往好的一面看,算法在以下幾個方面很有優勢

可以取得關鍵數據,而且數據與你所感興趣的現實行為和后果直接相關的情況

你需要找出的模式是可預測的情況下(至少不會隨著時間流逝而變化)

你需要知道,AI不能幫你讓自己的團隊在技能上有提高,所以那些僅僅是將流程自動化的工具可能給不了你想要的結果。如果你的目標是改變團隊成員的行為,那你可以考慮使用幫助員工學習的工具。研究顯示,用工具來向員工提出及時、具體又可行的建議或者反饋,在改變員工行為習慣方面是最有效的。

比如,Texito平臺能字你寫招聘廣告的時候,向你提出建議,以便你能吸引到自己尋找的目標人才。Joonko公司可以分析企業的生產力和員工合作方面的活動,找出員工中無意識中的偏見,并且向該員工提出糾正的措施。

算法也是人設計的

設計人工智能,與其說是技術活,倒不如說像一門藝術。工具的創造者將自己的偏見設計進自己的作品中,也是不可避免的。谷歌以前就有過這個教訓,曾有一個圖像識別工具剛開發的時候,把膚色深的人識別為大猩猩

算法將圖中的黑人識別為大猩猩

所以,在購買基于人工智能的工具之前,要做好功課,深入調查是不可少的。看看這些算法的設計基礎是什么,算法開發過程中,人工的決策對工具運作時產生的結果有什么影響。準備好一個問題清單,比如:

在訓練這個算法時,用的是什么數據?

這些數據中有什么樣的偏見存在?這個模型又經過怎么樣的調整?(比如,如果算法中的數據體現的是女性接受的主要是優先度不高的工作,那算法可能認為女性能力不足,不能勝任優先度高的工作。)

隨著時間推移,使用增加,這個算法會怎樣進化,設計者對于其中產生的偏差問題打算怎么解決?

底線在哪里

人工智能和機器學習有很大的潛力,或許能使得人力資源業角色上根本的轉換,擴大該專業人士的積極影響。但是光靠人工智能和機器學習的應用,是無法在你的企業在創造出可持續的變化的。如果你用人工智能來加速現有的積極變化,那這些以技術為基礎的改變,也可以通過同時運行其他戰略性項目來得到強化。

機器人不會取代我們,他們會讓我們看起來更睿智。

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