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人力资源科技未来简史:5个挑战和7个趋势

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发表于 2020-4-6 14:26:26 | 显示全部楼层 |阅读模式
本文转载自公众号:脉脉编辑部(taoumaimai)

法国里昂商学院HR中心联席主任唐秋勇在“MAX 2019脉脉雇主评选颁奖盛典”作了题为《人力资源未来科技简史》的主题演讲,在此分享给大家。

以下是核心观点:


    人力资源管理业务模式在5个方面被挑战:自助服务,个性化、实时服务,交付、流程精简和自动化。

    人力资源管理行业第一个趋势,物联网。

    人力资源管理行业第二个趋势,预测分析和自动化决策。

    人力资源管理行业第三个趋势,沉浸式的体验。

    人力资源管理行业第四个趋势,情感识别与计算。

    人力资源管理行业第五个趋势,人力资源共享服务中心无人化。

    人力资源管理行业第六个趋势,会话平台和chatbot。

    人力资源管理行业第七个趋势,机器劳动力。

以下为演讲全文:

人力资源管理正面临着一轮超大规模的变革和彻底颠覆,而这其中最重要的力量是科学技术。无论愿不愿意,我们都被迫放在一个加速跑步机上,要么跟上跑步机的速度,要么被甩出来。这一轮浪潮当中,我们要么踏浪而行,要么被巨浪埋葬。
   科技正在不断入侵人力资源管理,成为影响未来人力资源管理最重要的力量。诺贝尔经济学奖得主说,人们没有能力应对不断变化的技术模式。但是今天,我们被迫不得不去面对技术对人力资源管理的全新挑战。 《世界是平的》和《谢谢你迟到了》的作者托马斯·弗里德曼最新的畅销书《谢谢你迟到了》里有这样一张图,过去几年德勤“全球人力资本趋势报道”也有类似的图,绿色是技术变化的曲线,是一条指数级变化的线,而我们人类与组织的适应力是线性变化的。在今天我们每个个体和组织,逐步被技术变化拉开差距,我们越来越跟不上技术的变化,唯有高效的学习和创新。  


今天身处人类史上崭新的时刻,我们创立的物种会思考会想象,甚至也会创新。人力资源管理不可避免的被波及到了,可以看到,人力资源管理业务模式在5个方面被挑战:自助服务,个性化、实时服务,交付、流程精简和自动化。





第一个趋势,职场物联网


惠普公司首席执行官卡莉费奥瑞娜讲到未来能被数字化的都将被数字化,能将被连接的都会被连接,我们即将迎来万物互联的社会,在未来每两个灰层都将进行连接。
德勤加拿大发明了数字化“寻找”。这个“寻找”每天不断搜集员工各种行为以及生理数据,每天用搜集到的高达数GB数据,去研究自己行为、绩效和各种表现之间深度的关系;麻省理工毕业生创办了Humanyze公司,这家公司开发的智能胸卡嵌入了数十种传感器,可以搜集动作数据40多种,每天数据量4GB左右。 我们知道一个员工的绩效很大程度上跟他的行为有密切关联,而不是意愿。过去搜集这些行为数据往往非常艰难,是不可能的事情。今天这些智能穿戴设备、职场物联网传感器使这一切变成了可能。 达尔文曾经讲过,不是最强大的物种也不是最聪明的物种,而是最能够适应变化的物种活了下来。对于一个企业来说要能基业常青,首要做的是能感知外部商业环境的巨大变化,并且去适应它。在过去,我们感知组织内外各种环境变化、采集各种数据并将之量化,显然是不可能的事情,而在今天这一切变成了可能。发现和衡量员工有价值和高价值的行为以及活动,有助于提高各体和团体整体绩效。


第二个趋势,预测分析和自动化决策


宾夕法尼亚大学一位教授飞利浦泰洛克说,预见能力并不是与生俱来的神秘天赋,而是通过特定方式思考和收集数据以及修正信念所产生的产物。这告诉我们,预测未来需要具备的前提条件就是能够收集过去和今天的很多数据。 惠普公司建立了一个离职风险模型,通过这样一个离职风险模型可以提前一个月左右预测某一个员工可能会离职。在过去这往往是高情商、高人际敏锐力经理人才具备的一项能力,而今天通过所谓的大数据、人工智能也能做到,提前一个月、并以达到超过90%的准确度来预测某一个人会离职。 现代创造科学之父亨利莫里斯说,只有当决策支持转向决策流程自动化的时候,才能提高决策的质量。今天决策自动化也变成了现实。 就在2019年3月份,亚马逊公司报出一个新闻,在麻塞诸塞州的一个转运中心,他们通过自动化决策发出30多个解雇的通知书。这其中没有任何的人工干预,通过相关数据采集手段,他们获得这些人大量行为数据及绩效数据,经过一个算法他们自动发出这样的通知。 一两个月前,中信出版社出版美国新书《算法定义工作》。过去认为,激励任何一个下属是领导人员做的事情,而今天优步的司机终端算法替代了过去领导做的事情。 比如说当一个司机接到一个10块钱的单子,他会沮丧但又必须接受,因为这是强制派单。算法能够自动感知这一点,然后发出一个信息,告诉他下一个将会是一个优质客户,去抚慰他的心理创伤。当他开车完成990元的时候,这个时候程序就会弹出一个信息,再去做一单今天就可以创造一千元收入,这是一个你过去从来没有达到过的成就,这个原本要回家的司机就决定再开一单。所以,你看来自算法小小的提示改变着人的行为。


第三个趋势,沉浸式的体验


马克史密斯说沉浸式技术用于培训,以证明能够提高知识记忆率。让我们看一短视频,看一下沉浸式技术怎么在感官上创造引人入胜的体验的。 当一个老师站在篮球场上跟学生去讲鲸鱼跳起来是什么样的场景,和通过增强现实技术看到这种真实的场景并听到轰隆的声音,学生情绪上的反应一定是大不相同的。 研究显示,2D视频和增强现实的视频情绪感受大约相差27%左右。今天已经有大量公司在使用这些VR、AR和MR技术来进行员工培训。我们看通用汽车在使用Google gadget,肯德基建立了一个hard way虚拟现实游戏,将这些技术应用在培养新员工的技能上,能够将整个培训速度提升50%。 并且我们看到蒂森克虏伯工业公司他们在运用微软的AR增强现实的眼镜培养24000名工程师。


第四个趋势,情感识别与计算


这个电影大多数人都看过,或者你们家小朋友应该看过《超能特工队》里面有主角叫大白,小朋友讲话的时候,大白面前屏幕就有一个灯亮了,表示当前处在什么样的情绪状况,比如说1就是非常快乐的状况,10就是非常悲伤的状况。 这里是动画片里的场景,而今天情感计算相关的技术,已经将这样场景变成了一种现实。我们今天所知道的,目前在中国范围内的主流ATS的软件,就是那些招聘系统,基本上都具备了这种强大的情感计算能力。情感计算技术可以帮助HR识别员工身份,观察员工情绪,改善员工体验,提升敬业度方面进行高效管理。比如我看到高校招聘管理系统可以录制候选人几十秒视频,可以迅速分析出情绪状态,以及是不是可能会撒谎。 多年前有一家公司发布了一项政策,这个政策就是全球范围内所有员工优步打车单据不能报销,至于为什么我也不知道,公司很快发布了这个政策,随后得到公司内部网几十万员工吐槽,痛斥莫名其妙的政策。 在公司内部网上有一个语义分析系统,迅速发现全体员工在内部网上不满情绪达到了有史以来最高峰。他们人力资源部门迅速做出响应,知道不满词汇跟优步高度相关,并检讨最近发布的哪些政策跟他高度相关,48小时之内这项政策就被废除掉了。这家百年企业历史上从未遇到过的事情,有一点类似于我们成语里贬义词“朝令夕改”。过去我们感知员工不满往往通过年底做员工满意度调查,但是试问3月份某项政策导致全体员工不满,尤其是极度不满,到12月份调查有意义吗?不满员工可能没有到4月份就跑光了,剩下的都是无所谓的人,到12月份再去调查有意义吗? 同时我们试想一下企业里做的员工满意度调查,通过问卷方式真的能收集到有效的真实数据吗?并且我们知道满意其实是不断的波动数据,但某一个时刻点上我们拿到的不是全年的整体的满意度的状况,并且更要命的是12月份你拿到一个数据,你已经失去了8、9个月调整那个错误的管理决策的机会,那个成本已经全部都付出去了。 因此,今天我们发现情感计算的技术应用到满意度、敬业度的调查之中,已经逐步替代传统问卷式的员工满意度和敬业度的调查。5年10年以后,我相信只有极少数的公司在进行传统的这种问卷满意度和敬业度的调查。 IBM公司副总裁兼首席学习官戈登富勒说,在情感计算的帮助下,我们不必征询员工反馈就可以了解、学习和敬业度之间的关系。


第五个趋势,人力资源共享服务中心无人化


根据德勤2019年调查显示,将机器人流程自动化应用到共享服务中心以后,效率大约可以提高5%。麻省理工的《斯隆管理评论》说,目前把机器人留存自动化技术引用到人力资源共享服务中心的组织部超过20%,但是增速非常快,高达64%,我相信这更多可能是美国的数据,其实以我对于过去三五年了解来看,这个在中国的速度应该远高于我们看到的美国的速度。 而来自于高知特的调查表明,RPA(机器人流程自动化)可以替代人力资源共享服务当中80%涉及人工的任务。在2018年,中国平安用他们自己开发的HRX替代了共享服务中心的HR,HR人数已经迅速降低到0,这就意味着RPA或者AI技术可以100%替代传统HR工作的,并不是上述数据说的80%。所以,未来人力资源共享服务中心可能向自助辅助、远程集中服务、智能硬件+软件组合模式转型。30年前中国人力资源共享服务中心机器人设备长的像ATM机,价格18万人民币左右,今年变成5、6万元了,相信用不了几年,这个机器人设备的价格可能变成0。 我个人预测,2030年之前,人力资源共享服务中心99%的HR工作岗位将会被机器人所替代,因为这些人力资源共享服务中心的机器人效率更高,365天24小时工作,成本约等于0,因为这些提供商不靠服务费赚取收入。


第六个趋势,会话平台和chatbot


我们看到4家公司都有他们Chatbot人工智能程序,德勤调查显示目前22%高效企业正在或者即将将机器人投入人力资源工作当中,今天中国主流ATS软件、招聘软件、招聘系统无一例外全部嵌入了强大的机器人系统。 几个月前我们家宽带没有缴费断掉了,想通过手机缴费,结果程序崩溃了交不了,我想问中国电信有没有别的缴费办法,就打了400电话,这时候我才发现中国电信400的电话再也没有人工服务了,一直是机器人跟我对话。但是我说的他们又听不懂,我就很崩溃,好歹得留一个人给我提供服务呀。最后没办法,我搜了附近营业网点的普通持线电话,他们说解决不了,让我打400,我说你们400电话永远没有人,我说的机器人永远听不懂啊,他告诉我一个技巧说“装机”,然后就转人工服务了,我试了一下果然如此。 所以目前很多应用根本不是人工智能,应该称之为“人工智障”。而当Chatbot处于人工智障阶段,我们就迫不及待应用于服务候选人等流程,不但不会提高效率,反而会大幅度降低候选人满意度,从而提高候选人流失率,所以从效果上来说迫不及待使用人工智障是得不偿失的。 目前市场上大量的Chatbot可能并不能通过真正意义上图灵测试。当我们站在一个房间,跟另外一个房间的“它”对话,不能判断是人是机器的时候,说明“它”就通过了图灵测试,市场上相当的一部分Chatbot是不能通过这个图灵测试的。所以,你用一个“人工智障”提供给员工或者候选人解答问题,这就是反人类的设计。 人工咨询和聊天机器人各有优势和局限,某种意义上来讲,Chatbot在招聘和员工服务过程当中,已经是一个很好的补充了,毕竟作为HR我们不可能365天24小时不断的去解决员工和候选人的问题。


第七个趋势,所谓的机器劳动力


美国的一所大学拍摄了一部名叫《WE RISE》的短视频,讲的是一单亲妈妈,她是操作工,她眼看自己的同事们一个一个被机器替代,有一天工头站在她背后,她知道她也被替代了。 视频描述的这个残酷场景,可能在座各位在有生之年都会遇到,我们所做的事被替代了,就像未来10年一个必然现象就是共享服务中心的那些HR岗位可能都将会消失,这无法以我们自己的意志为转移。 我地铁中看到一个广告说“我们这个世界将会残酷惩罚那些不学习的人,淘汰那些不能适应的人”我们所在企业的员工包括我们自身,身处在我们难以抗拒的不断剧烈变化的崭新环境当中。 我们来看一下制造业,我个人预测,大概十几年时间,所有细分领域恐怕都会迎来X交叉,90%工厂将实现无人化,没有实现无人化的工厂不是因为产品不能用机器来制造,而是因为用人来制造可以赋予这个产品更高的价值。比如手工艺品,要比机器流水线上生产出来的商品价格高10倍20倍,所以这些制造岗位可能会一直存续下去。

我们来看两条线,一条是人力成本不断上升,另一条是机器制造成本不断下降。未来有一个时间点,用人制造和用机器人制造成本一样,但是度过这个X,交叉点就再也不可能有了。 1959年经济学家和计算机学家在达特茅斯学院讨论一个话题,人工智能对于未来人类工作的影响会是什么。但是过很多年,直到1997年,才有深兰战胜卡斯帕罗夫。最近,机器才在围棋领域战胜了人类。受制于算法和计算能力限制,在过去,这些技术并没有对人类社会产生致命的剧烈影响。但这一次不一样了,这些程序、算法、机器,不断入侵到人类的职场,很多岗位将大批量消失。人类在职场开始了一轮敦刻尔克,这样事情在历史上一次又一次发生。1992年,中国有了寻呼机,因此产生了大量寻呼小姐岗位,据说这样岗位高达千万级。2002年,中国最后一个寻呼机用户在内蒙古消失,意味着寻呼小姐岗位也全部消失了。技术大潮产生了新岗位,又消灭了更多的岗位。 有人讲,过去多次工业革命,虽然会有大量岗位消失,但总能产生新的岗位,我要说的是这一次恐怕是不一样的。
未来人类工作的形态恐怕不是我们去迎接更多新的岗位,而是,我们不需要5天8小时,可能变成4天6小时,3天4小时。我们不需要工作了,也许那才是一个新常态。 生产的事情恐怕都是机器去干,我们人类就擅长于浪费时间,做那些无聊的事情,比如短视频上跳舞赚钱之类,这才是未来工作的形态。

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