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【美国】招聘初创公司Weekday获得220万美元融资位于加利福尼亚州旧金山的招聘初创企业 Weekday 通过众包参考网络运营，获得了 220 万美元的融资。本轮融资由 Venture Highway 领投，天使投资人跟投。 Weekday打算利用这笔资金扩大运营和业务范围。 Weekday 由Amit Singh、Anubav Malik和Chetan Dalal于 2021 年创立，是一家由 Y Combinator 支持的初创公司，帮助公司雇用由其他软件工程师担保的工程师。 Weekday 邀请软件工程师连接他们的社交图谱（即 LinkedIn 和联系人），并为他们提供一份现成的入围名单，以便他们向不同公司推荐人才。它将这种体验游戏化，并将这些推荐人数据提供给招聘人员。Weekday拥有多人推荐信，公司可以利用 "Backchannel "功能获得与之互动的每位候选人的背景推荐信（来自前同事），从而使招聘工作不再局限于简历和面试，而是更注重真实经历和能力。 Weekday 已与 Coinbase、Clipboard Health、AtoB、Daloopa、Zepto、Round Finance 等 100 多家公司（专注于种子和 A 轮融资的初创公司）合作，帮助他们招聘首席技术官、技术主管和高级软件工程师。文章来源：finsmes

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2023年08月25日
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Upwork报告：生成式AI市场不断发展，将技能人才与AI匹配联系随着企业竞相推出新的人工智能产品和服务，许多企业都清楚地认识到，这些技术如果运用得当，可以增强并进一步释放人类的潜能--自动化重复性工作、增强决策能力并优化运营。 Upwork 最近对工作场所中的生成式人工智能进行的研究发现，公司计划因生成式人工智能而雇用更多员工：49% 的招聘经理表示他们将雇用更多独立人才，49% 的招聘经理表示他们将雇用更多全职员工。人工智能也是2023年上半年Upwork上增长最快的类别，²今年第二季度，平台上的生成式人工智能招聘职位比去年年底增长了1000%以上，而同期相关搜索量增长了1500%以上。企业围绕人工智能的招聘情绪和活动激增有力地表明，企业正在高度关注人工智能所能提供的机遇。 Upwork最新一轮研究揭示了哪些生成式人工智能技能是企业最需要的，不断变化的行为，以及拥有专业生成式人工智能技能的独立人才供应量的不断增长。我们的研究考察了我们平台上的真实市场行为，发现了一个反应迅速、富有成效的工作市场，能够同时满足寻求工作机会的人工智能人才和寻找人工智能专业人才的客户的需求。主要发现 ChatGPT 在 2023 年上半年的公司搜索量最大： OpenAI 继续保持先发优势，其 ChatGPT（包括其底层模型 GPT-3 和 GPT-4）在寻求招聘的公司的生成式人工智能相关搜索词列表中名列前茅，其次是 BERT 和稳定扩散。随着对人工智能技术的理解日趋成熟，公司正逐渐将重点从单一的人工智能生成工具转向人工智能生成应用和服务：许多季度间搜索量增长最大的技能表明，企业正从单一的人工智能生成工具转向人工智能生成应用和服务，包括人工智能内容创建、Azure OpenAI 和及时工程。独立专业人士正在引领跨领域利用人工智能技术所需的基础性人工智能技能：增长最快的生成式人工智能技能表明，人们对实施人工智能以解决业务问题所需的技能有更深入的理解，例如使用大型语言模型（LLM）、提示工程和对象检测。市场供需匹配度很高：在 2023 年上半年，我们看到生成式人工智能相关的顶级客户搜索与生成式人工智能相关的顶级项目招聘之间存在着强大的联系。企业的招聘重点从单一的人工智能生成工具转向人工智能生成应用和服务在 2023 年 1 月 1 日至 6 月 30 日的六个月期间，Upwork平台上出现了最多的与生成式人工智能相关的公司搜索，这些公司主要关注单一的生成式人工智能工具。在此期间，由于 ChatGPT 的全面发布，公众的认知度急剧上升。因此，在此期间，我们看到 ChatGPT（包括 GPT-3 和 GPT-4）的搜索量最大。 2023 年 1 月 1 日至 6 月 30 日期间，企业对生成式人工智能的十大相关搜索： ChatGPT BERT 稳定扩散张量流人工智能聊天机器人生成式人工智能图像处理 PyTorch 自然语言处理（NLP）搜索然后分析了同一时间段内各季度公司与生成式人工智能相关搜索的最高增长率。Upwork发现，随着企业从单一的生成式人工智能工具转向生成式人工智能应用和服务，搜索活动发生了越来越多的转变，这表明领导者和招聘经理对生成式人工智能及其各种用例的了解正在不断加深。增长最快的生成式人工智能相关搜索（2023 年第二季度与 2023 年第一季度相比）：人工智能内容创建 Gradio Azure OpenAI 卷积神经网络大型语言模型 (LLM) 生成式人工智能人工智能聊天机器人中途岛提示工程 PyTorch 尽管在不断增长的搜索列表中仍然存在单一的生成式人工智能工具，但预计，随着企业从最初将生成式人工智能理解为单一工具（如 ChatGPT 的同义词）到深入理解生成式人工智能的无数用例和复杂性，以及实现技术优势所需的人才和工作类型，向生成式人工智能应用和服务转变的趋势和转变将持续下去。具备生成式人工智能技能的独立人才不断增加 2023 年上半年，Upwork发现在平台上，拥有人工智能生成技能的独立人才越来越多。仅去年一年，Upwork 上的独立人才就完成了 2 万多个涉及人工智能工作的项目。正如大趋势所显示的那样，在 2023 年第一季度，人们对 ChatGPT 的兴趣呈指数级增长；然而，直到 2023 年第二季度，人们对提示工程等特定技能的兴趣--即制作提示语以引起语言模型的响应。 ⁸ 我们在研究 Upwork 人才档案中最常列出的生成式人工智能相关技能时发现，ChatGPT 紧随这些更广泛的数据趋势，其列出的数量最多，其次是人工智能工具的组合，包括自然语言处理（NLP）、TensorFlow、PyTorch 等服务和应用程序。 Upwork分析了人才档案中列出的增长率最高的技能，虽然 ChatGPT 在人才档案中被引用的次数仍然最多，但增长更快的是更广泛的基础人工智能技能，如提示工程，而不是单一的应用程序或工具。与商业方面的情况类似，这可能表明，人们对战略性地利用人工智能技术在各个领域的真正潜力所需的人工智能基础技能有了更深刻的理解。 Upwork人才档案中列出的与人工智能相关的生成性技能的季度环比增长幅度最大（2023年第二季度与2023年第一季度相比）：大型语言模型 (LLM) 生成式人工智能只看一次 (YOLO) 物体检测稳定扩散提示工程 ChatGPT Azure OpenAI 人工智能聊天机器人人工智能文本到语音正如在过去所观察到的那样，我们看到独立人才继续站在新兴技术的前沿，快速识别、学习和掌握这些技能。人才还为企业提供专业知识，深入理解人工智能原理、技术、算法和方法，最大限度地发挥生成式人工智能的全部潜力。 Upwork上强劲的企业需求与人才供给相匹配对比今年上半年与人工智能相关的热门企业搜索列表和热门人工智能项目招聘列表，我们可以看到一个反应迅速、富有成效的工作市场，既能满足人工智能人才寻找工作机会的需求，也能满足客户寻找人工智能专业人才的需求。当查看与人工智能相关的十大企业搜索和十大与人工智能相关的招聘时，我们发现令人印象深刻的十项技能中就有七项出现在这两个榜单上，这表明我们的市场善于将企业与他们所需的人工智能专业技能联系起来，并将高技能的独立人才与合适的人工智能项目联系起来。总结虽然生成式人工智能将继续刺激各组织的招聘，人工智能技能也将不断涌现和发展，但随着企业领导和招聘经理对这项新技术及其潜力的理解不断加深，他们将不可避免地寻求多样化的人工智能技能组合。利用 Upwork 等平台和灵活的工作模式，快速有效地满足不断增长的招聘需求，对于希望缩小技能差距、保持敏捷性并继续推动创新的企业来说至关重要。通过正确识别适合人类和技术的角色，企业将在生成式人工智能的新时代获得释放生产力、创造力和增长新水平的好处。术语表生成式人工智能：人工智能的一个子集，允许用户根据现有信息中的模式和示例，使用提示来生成内容、数据和输出。人工智能工具：利用人工智能技术、算法和能力来执行特定任务的软件、服务、程序或系统人工智能技能：对人工智能原理、技术、算法和方法的专业知识和理解人工智能服务：利用人工智能的组织或平台提供的服务人工智能应用：利用人工智能技术、算法和技术的软件、工具、系统或解决方案所要解决的问题、领域或目标使用方法技能数据来源于 Upwork 数据库，时间为 2023 年 1 月 1 日至 2023 年 6 月 30 日。技能分析是针对生成式人工智能技能类别完成的。通过比较该技能在客户搜索中出现的次数来估算需求量，以及在自由职业者资料中出现的次数来估算供应量。早期的学术研究还指出，当工人使用 Gen AI 增强工作时，生产率也会提高。与 2022 年下半年相比，以雇用的专业人员总数衡量。世界经济论坛的《2023 年未来就业报告》也表明，在未来五年内，大多数技术对就业的影响预计将是净正面的。这是从登录的客户搜索中提取的数据。这是从登录的客户搜索中提取的数据。我们还可以从在我们网站上进行搜索的注销访客那里看到类似的数据。这是从登录客户搜索中提取的数据。我们可以从在我们网站上搜索的注销访客那里看到类似数据。 ChatGPT 在这方面的情况如何？ChatGPT 的搜索量很大（10k+），因此很难在短时间内捕捉到增长的百分比变化，因为该领域有许多新兴技术。我们的数据显示，2023 年第一季度和第二季度之间的增长率为 54%。利用谷歌趋势数据，我们发现 2023 年 4 月初，人们对更多特定技能的兴趣开始增加，如催化工程。高效的劳动力市场是求职者和客户顺利有效匹配的市场。在研究中，Upwork 跟踪了客户搜索、自由职业者资料和职位招聘中的技能流。我们发现，在客户对 Gen AI 技能的前 10 次搜索中，有 7 次都促成了成功的职位聘用。这表明，Upwork 市场反应迅速、富有成效，能够快速满足求职者和客户对 Gen AI 技能的需求。这是从登录的客户搜索中提取的数据。我们也能从在我们网站上搜索的注销访客那里看到类似的数据。文章来源：Upwork

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2023年08月23日
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ChatGPT在招聘中的15 个可以立即使用的实用提示（ChatGPT prompts for recruitment）使用 ChatGPT 进行招聘可以帮助人才招聘和人力资源专业人员更有效地工作并节省时间。由于聊天机器人基于大型语言模型 (LLM)，因此它对于人才招聘专业人员所做的许多文本工作非常有用。在本文中，我们将深入探讨 ChatGPT 的招聘应用。我们将提供使用它和不应该使用它的提示，并且我们将分享 15 个有效的提示，您可以在招聘过程的各个阶段立即使用它们。使用 ChatGPT 进行招聘的实用技巧在我们进入 ChatGPT 招聘提示之前，我们想先谈谈使用该工具时需要记住的一些事项：请明确点。编写尽可能清晰的提示以避免通用答案。提供目标和背景对于编写好的提示尤其重要。迭代和完善。使用后续问题和附加说明以获得更好的结果。不要输入任何候选人数据。例如，不要输入候选人姓名或其他身份信息。您希望避免任何潜在的隐私问题。始终查看和编辑结果。不要依赖原样的输出。使用前验证结果，并在必要时编辑人工智能生成的文本。尝试使用 ChatGPT 执行不同的招聘任务。虽然该工具可能适用于某些任务和职位空缺，但可能（根本）不适用于其他任务和职位空缺。测试哪些有效、哪些无效，以优化招聘流程的各个阶段。你的很多招聘工作都是外界可见的。因此，它们将对您的雇主品牌产生影响（积极或消极）。在这方面，在开始使用 ChatGPT 进行招聘之前，请务必记住一些其他事项：请勿使用 ChatGPT 进行任何类型的选择。根据新的平等就业机会委员会政策，如果使用人工智能工具导致不利的歧视性影响，雇主可能需要承担责任。纽约市最近刚刚颁布了一项法律，规范自动就业决策工具（AEDT）的使用。使用人工智能工具做出招聘决定的雇主现在必须向候选人披露这一事实。他们还需要对其使用的技术或软件进行年度第三方“偏见审计”，以公开人工智能如何歧视某些类型的候选人。确定使用（不使用）ChatGPT 的用途。在开始使用 ChatGPT 进行招聘之前，请与整个人员团队举行会议。确定您想要使用该工具执行哪些招聘任务，以及（也许更重要的是）您不希望使用它执行什么任务。保持个性化。在寻找阶段，向潜在候选人提供个性化信息至关重要。ChatGPT 等人工智能驱动工具生成的消息可能会让候选人感到反感，无论是外展电子邮件、录用电子邮件还是薪资谈判电子邮件。缺乏个性化可能会导致人们在网上表达对您的招聘流程的不满，从而对您的雇主品牌产生负面影响。您可以使用 ChatGPT 来执行某些任务这一事实并不意味着您一定应该这样做。 ChatGPT 的提示语在招聘中招聘人员和人才招聘专业人员可以使用 ChatGPT 执行招聘流程各个阶段的各种任务：准备中采购筛选和选择招聘入职让我们看一下流程不同阶段的 15 个 ChatGPT 提示示例，以及如何在特定上下文中使用每个提示。准备中 1. 撰写职位描述示例提示： “为数据科学家职位生成详细的职位描述，重点关注机器学习和人工智能。描述应包括工作概述、主要职责、所需的技能和资格以及有关团队的信息。” 你需要知道什么该提示将生成可在内部（主要是在招聘人员和招聘经理之间）使用的职位描述的基础，以确保他们在理想候选人中寻找的目标一致。您可以使用人工智能生成的版本作为最终职位描述的起点。 2. 创建招聘广告示例提示： “为快速发展的电子商务初创公司的高级 Web 开发人员职位撰写引人注目的招聘广告。广告应包括诱人的标题、角色概述、主要职责、必要的技能和资格以及在我们公司工作的福利。使用具有包容性并吸引不同受众的语言。” 你需要知道什么此提示为您提供了一个模板，可用作特定招聘广告的基础。自定义您的提示，包括让您在公司工作得更好的福利，以及公司的名称和地点。对于更具体的答复，您还可以简要描述公司文化以及高级 Web 开发人员将加入的团队。此外，您可以通过进一步充实提示来使您的招聘广告适合搜索引擎优化：“包含相关行业和特定职位的关键字，以提高在线可见性和可发现性。” 采购 3. 布尔字符串生成示例提示： “创建一个布尔搜索字符串来查找具有 Java 经验的软件工程师的简历。候选人应拥有计算机科学学士学位和至少 5 年的经验。他们还应该熟悉敏捷方法论，并具备 SQL 和 RESTful API 技能。排除仅具有 Python 经验或居住在美国境外的候选人。” 你需要知道什么布尔搜索方法可以成为您的采购工具包的宝贵补充。通过此提示，您可以生成基本的布尔搜索字符串，这将使您获得更相关的结果。根据您使用的搜索引擎，您可能需要稍微调整字符串。要获得更准确的布尔搜索字符串，您可以先研究如何在您要使用的平台上运行布尔搜索，然后提示ChatGPT。了解有关不同采购策略的更多信息寻找和吸引顶尖人才的 21 项创意采购策略（2023 年） 4. 寻找替代职位进行采购示例提示： “生成与社交媒体经理职位相关的替代职位或角色列表。这些标题应该由具有社交媒体策略、内容创建、受众参与和分析技能的专业人士使用，这些技能通常是社交媒体经理角色所必需的。” 你需要知道什么这个提示的灵感来自AIHR 的人才招聘专家Moritz Fischer，他用它来寻找相关候选人。在当今的职称环境中，公司和个人不断为几乎相同的角色提出不同的职称，了解替代职称尤其方便。 “它确实提高了我寻找的候选人的质量，特别是对于难以填补的职位，以及我找到相关资料的速度，”费舍尔说。 5. 候选人外展电子邮件示例提示： “为一位名叫约翰的潜在候选人制作一封个性化的候选人外展电子邮件，他目前是一家知名数字营销机构的高级平面设计师。这封电子邮件的目的是邀请他考虑在我们的创新广告公司担任艺术总监的空缺职位。突出我们的创意环境、职业发展机会和有竞争力的福利待遇。语气应该专业而友好。” 你需要知道什么此提示将为您提供一封示例外展电子邮件，除了一些详细信息（例如您的公司名称和具体福利）之外，该电子邮件几乎已准备好发送。对于完整的外展电子邮件，您只需通过重复提示即可包含缺失的信息。如前所述，使用 ChatGPT 或类似工具来生成候选人外展电子邮件等是需要仔细考虑的事情。一方面，如果候选人意识到他们收到了一封自动生成的外展电子邮件，可能会打消他们在贵公司工作的念头。他们还可能会利用众多在线平台之一来传播有关人工智能生成的候选人沟通的信息，从而影响您作为雇主的声誉。另一方面，许多公司已经使用现有的模板来进行候选人推广，因此人们可能会想知道到底有什么区别。此外，并不是每个人都擅长撰写引人注目的外展电子邮件，对于这些人来说，此提示提供了一个结构良好的模板可供使用。解决这个问题的方法可能是介于两者之间。您可以使用 ChatGPT 作为起点，但为其添加大量的、人性化的个人风格是必不可少的。 6. 领英帖子示例提示： “写一篇引人入胜的 LinkedIn 帖子，宣布我们充满活力的科技初创公司招聘一名项目经理。该职位应强调该角色的主要职责、所需技能以及该职位如何适应我们组织的使命。鼓励感兴趣的专业人士在他们的网络中申请和分享机会。语气应该有吸引力且有吸引力。” 你需要知道什么您可以通过添加您正在寻找的特定职责和技能来进一步微调结果的第一个版本。尽管个性化在这里的重要性不如我们之前讨论的候选人外展电子邮件，但您仍然希望确保您的帖子脱颖而出。毕竟，竞争对手可能也使用 ChatGPT 进行招聘，并且您不希望您的 LinkedIn 帖子与他们的帖子完全相同。因此，如果您的组织有独特的沟通方式、独特的语气，甚至可能有自己的“公司术语表”，那么这些都可以点缀在 ChatGPT 结果上，让您脱颖而出。例如，Spotify认为自己是一个大乐队，每一位员工都是乐队成员。该公司在其（候选）通信中始终使用该频段术语。筛选和选择 7. 为候选人提供面试前的简报示例提示： “为一位名叫 Susan 的候选人撰写一封面试前简报电子邮件，她已入围我们组织的高级数据分析师职位。该电子邮件应解释我们面试过程的各个阶段，包括与招聘经理的技术面试和与两名团队成员的同行面试，以及基于职位的潜在关注领域（例如她在数据建模、统计分析等方面的经验）。），以及任何后勤详细信息，例如采访持续时间、平台（如果是虚拟的）或地点。语气应该是支持性的和专业的，以帮助减轻面试前的焦虑。” 你需要知道什么此提示为您提供了清晰的面试前简报电子邮件。它满足所有条件并且结构良好。根据您的个人喜好，您可以随机排列各个段落，以不同的方式构建电子邮件。为了向候选人提供更多详细信息并使电子邮件更加个性化，您可以添加招聘经理的姓名以及（如果事先知道）他们将面试的两名团队成员的姓名。这还允许候选人在 LinkedIn 等网站上查找面试官，以便更好地准备面试。在这里，您也可以将公司的细微差别添加到电子邮件中以进一步对其进行自定义。 8 & 9. 按角色和面试类型划分的面试问题示例提示： “生成一组针对软件工程师角色的 7 个行为面试问题。这些问题应该评估候选人解决问题的能力、团队合作技能以及他们如何处理截止日期和项目压力。” 示例提示： “为数字营销专家职位创建 5 个技术面试问题的列表。问题应集中在候选人对 SEO/SEM、电子邮件营销、社交媒体营销的熟练程度以及对营销分析工具的熟悉程度。” 你需要知道什么 ChatGPT 非常适合产生想法和激发灵感，因此它将快速帮助您开始创建问题列表。您可以使用后续问题来更深入地了解候选人解决问题的能力或与跨职能团队合作的能力等领域 - 无论您在面试过程中想要关注哪些方面。 10.工作测试检查以下提示也是受到 AIHR 人才招聘专家 Moritz Fisher 的启发。“自 ChatGPT 推出以来，我们发现人工智能生成的动机信、申请、简历和工作测试数量激增。我使用 ChatGPT 来改进候选人工作测试的设计。具体来说，我检查我们的招聘经理创建的工作测试是否可以仅使用生成式人工智能来完成。如果 ChatGPT 可以自己完成作业，我们需要重新设计测试，使其更加具体和实用。”Fisher 分享道。提示示例： “像 X 角色的求职者一样完成以下工作测试：……” 你需要知道什么 ChatGPT 在招聘中的这一特殊应用的有趣之处在于，它展示了该工具的使用对候选人和公司有何好处和缺点。正如候选人往往不喜欢收到 ChatGPT 生成的外展电子邮件、录用电子邮件或薪资谈判电子邮件一样，雇主也不喜欢收到仅使用生成式 AI 完成的动机信、简历和工作测试。在（不久的）将来，可能值得考虑制定某种“候选人行为准则”，公司在招聘流程开始时创建并发送给候选人，解释公司在使用生成式技术方面的政策人工智能可以撰写动机信并完成工作测试（等等）。这也提醒我们所有人力资源人员，我们不应该以自己不希望被对待的方式对待候选人。这意味着，如果我们不希望收到 ChatGPT 生成的工作测试，则不应向他们发送纯粹由 ChatGPT 生成的电子邮件。至于工作测试检查提示，通过添加您希望候选人完成工作测试的角色，您将获得更准确的工作测试示例。 11. 生成拒绝电子邮件示例提示： “为一位名叫 Alex 的候选人起草一封充满尊重和同理心的拒绝电子邮件，他最近参加了产品经理职位的面试，但没有被选中。该电子邮件应表达我们对 Alex 抽出时间的感谢，指出这是一个竞争过程，并鼓励他申请符合他技能和兴趣的未来职位。” 你需要知道什么此提示会生成一个模板，您可以将其用作拒绝电子邮件的基础。仍需要添加公司名称和联系信息等详细信息。除此之外，该模板已接近现成可用。您可能想知道为什么我们不像在候选人外展电子邮件中那样强调个性化的重要性。拒绝电子邮件可能很难正确处理，因为：您不想写任何可能被解释为潜在歧视的内容；你不想提及其他候选人；你想要体贴，等等。因此，在任何情况下，经过组织法律部门验证的拒绝电子邮件模板可能是最好且最安全的方法。在发送之前，您应该仔细阅读电子邮件，以确保其中没有提到任何不适用于该特定候选人的内容。招聘 12. 报价电子邮件示例提示： “为一位名叫 Sam 的候选人撰写一封录取通知书电子邮件，他已被选为我们公司的高级 UX 设计师。该电子邮件应表达我们对可能让 Sam 加入的兴奋，提供要约的主要条款（包括工资、福利、开始日期），并解释接受的后续步骤。语气应该是专业的，但又充满热情和欢迎。” 你需要知道什么使用此提示将为您提供一个很好的报价电子邮件模板。在开始发送基于模板的报价电子邮件之前，请确保让您的法律部门验证该模板。然而，与拒绝电子邮件相比，这里有更多的空间和需要进行个性化。毕竟，您正在欢迎一位新的团队成员加入公司，这应该始终写满“人”字。 13.薪资谈判电子邮件示例提示： “对一位名叫丽莎的候选人做出专业且富有同理心的回应，她要求的薪水高于我们为财务分析师职位提供的薪水。该电子邮件应表达我们对她的担忧的理解，重申我们的福利待遇不仅仅是基本工资之外的综合福利，并表明我们愿意进行进一步的谈判或探索其他方式来满足她的期望。” 你需要知道什么此提示为薪资谈判电子邮件提供了坚实的基础。您仍然需要添加公司名称和具体福利，以及丽莎可以联系以讨论她的薪资期望的人力资源代表的姓名。您还应该更详细地阐述薪酬方案的任何具体方面。入职 14. 新员工常见问题解答示例提示： “生成新员工常见问题的 10 个问题列表，并将其发布在我们公司的内部网上。这应该涵盖新员工可能遇到的常见问题，例如了解他们的福利、如何设置电子邮件和其他 IT 系统、有关入职流程的详细信息、与谁联系以解决特定问题、有关公司文化和价值观的信息、休假政策，以及他们应该了解的有关日常运营的任何细节。” 你需要知道什么此提示让您很好地了解新员工可能遇到的最常见问题。您可以通过包含特定类型的角色或您的组织所在的行业来进一步自定义提示。 15. 新员工调查问题示例提示： “创建一组 7 个调查问题，以收集新员工关于入职体验的反馈。这些问题应涵盖入职培训计划的有效性、工作职责和期望的清晰度、他们对工作文化的初步印象、他们在最初几周内感受到的支持程度以及他们可能提出的任何改进建议等领域。目标是评估他们的初步经验并找到改进入职流程的方法。” 你需要知道什么使用此提示将帮助您集思广益，在入职调查中提出不同类型的问题。添加标准，例如“至少包括一个有关他们从入职伙伴那里获得的支持的问题”将帮助您进一步定制调查问题。要点 ChatGPT 是一个很好的工具，可以在整个招聘过程中为人才获取和招聘专业人员提供各种任务支持。然而，该工具的使用需要仔细考虑，并事先与各个团队（例如人力资源、法律和 IT）进行讨论。请记住，用于招聘的 ChatGPT 应该始终是您的起点，而不是最终产品。

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2023年08月21日
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人工智能AI革命：重塑人力资源职能以取得成功人工智能正在进一步推动人力资源技术的进步，从提高效率到增强员工体验，这绝非人为。了解人工智能如何重塑人力资源，以及人力资源如何将人工智能运用到工作中。人工智能（AI）重塑了世界的格局，但机器人接管仍不是眼前的事情。相反,是人类正在利用AI的力量。从改善农业作物产量到提升医疗保健中的患者参与,各行各业正在以有益人类的方式运用AI。同样的情况也发生在人力资源（HR）管理领域。人力资源从业者正在使用人工智能来帮助增强员工在工作场所的体验并提高人力资源流程的效率。更重要的是，人工智能表明它可以支持首席人力资源官办公室的下一步发展——与最高管理层合作，推动更具包容性和整体性的业务战略。为未来的工作转变人力资源职能根据“AI IQ：企业人工智能洞察报告”，这是Workday对全球1000名业务决策者的新调查，与AI增强的顶级HR相关任务包括招聘和申请人跟踪、业务分析和技能评估工具。此外，65％的受访者表示，他们现有的AI和机器学习（ML）部署已经改善了员工体验，这是HR的主要业务指标。全面了解员工能力和人才管理 HR领导者必须拥有支持技能用于现今工作未来的技术：摆脱工作是通过结构化的工作角色和职责来完成的僵化观念，相反，将工作视为更流动的技能汇编，以便为业务不断变化的需求提供支持。 Workday的CHRO办公室产品的集团总经理David Somers表示：“随着组织加速并扩大其基于技能的人才战略，人工方式无法了解和管理他们的员工技能—现在和将来。” “没有AI和ML工具来帮助理解所有数据，就不可能理解，更不用说将员工的技能与业务需求相匹配了。” AI和ML超越了识别和将员工的技能映射到不同的项目或角色，这是典型的技能管理方法。相反，通过AI和ML增强的技术帮助组织了解技能之间是如何相互关联的，以及它们是如何演变为其他相邻技能的，这是至关重要的见解，因为技能正在不断变化。例如，擅长Microsoft Excel的员工也可能具备数据分析、报告和其他Excel用于的任务的技能。 AI和ML有助于揭示组织中的技能深度，并获得基于技能的倡议所需的见解。理解和改善工作场所文化和员工敬业度员工敬业度曾经仅是HR部门的优先事项，现在已成为高管层的优先事项，推动了从生产力到创新等许多业务驱动因素。公司领导者希望了解员工如何看待雇主以及他们如何利用他们收集到的见解；反过来，人力资源领导者正在将这些见解带给最高管理层，并利用它们来创造一个更具吸引力的工作场所。人工智能的预测能力正在帮助公司更深入地了解员工敬业度的挑战性方面之一：了解哪些员工可能更容易辞职。人力资源领导者可以利用这些见解来采取规范性行动，以帮助降低员工倦怠和自然流失的风险。 Somers分享了一个如何使用自然语言处理（一种ML技术）来帮助领导者理解员工情绪的例子。他解释说，组织正在使用Workday Peakon Employee Voice这种智能监听平台来帮助理解和确定离职风险。它具有一个利用AI和ML并使用在数据库中的数百万个调查数据点上训练的统计模型的离职预测功能。 Somers说：“该模型根据他们的回应和分数计算每个员工的离职风险。然后，它使用员工级别的离职风险来计算每个部门以及整个公司的平均离职风险。它还将每个部门的平均风险与公司的平均风险进行比较，以分配离职风险级别—例如，它可能揭示出市场部门的离职风险在您的组织的前10%。” 这些见解可以指导公司如何改善员工敬业度，例如增加福利或评估工作量。最终，重要的是要让人处于中心地位，这样他们才是最终的决策者。通过以人为中心的方法，人工智能和机器学习可以帮助人们提高工作效率和了解更多信息，使他们能够解决以前认为无法解决的问题。自动化重复但动态的HR功能自动化革命—无需人工干预就可以执行任务—在HR中的发生远早于大流行病。但是，应对前所未有的破坏加速了对数字创新的需求，因此，引发了AI采用的浪潮和HR中敏捷性和效率的下一次演变：智能自动化，这涉及读取数据并从该数据中进行预测。换句话说，智能自动化就是与机器学习配对的自动化。这对于那些常规但动态的HR任务特别有帮助，例如调度和满足劳动力需求。例如，公司正在使用AI来匹配劳动力需求和工人的资格、技能、可用性、偏好等，以便为工人和业务优化时间表。这在雇佣一线工人的公司中尤其普遍，其中班次不断变化，经理需要在短时间内填补和调整。 Somers说：“通过AI自动映射工人的可用性和技能到开放的班次，提供工作人员调度的建议，公司可以确保他们不会过度和不足的调度，同时更好地控制劳动力成本和防止工人疲劳。” HR在确保清洁数据以实现负责任的AI中的角色虽然AI确实正在重塑HR的角色，但HR领导者必须与其他业务领导者一起成为实施AI的驱动者。关于AI的关键是：其执行任务的能力，例如进行预测分析或生成新内容（生成性AI），取决于其AI基础模型的质量，而这只取决于提供给它的数据的质量。对数据治理的强烈承诺始于相信并实施HR数据在整个业务中都是相关的—这恰好与Workday人力资本管理（HCM）的基础相同。 Workday HCM建立在统一的数据模型和单一的安全模型上，可以读取多样化的数据集，以执行各种分析和报告用例。 Somers说：“因此，实施AI时的大‘警告’之一是要保持数据的清洁和连贯，以帮助确保准确性和质量控制。” “如果数据集不干净，HR和人员领导者可能会得出不准确的结果，这可能导致昂贵的错误。” HR领导者是塑造未来工作场所的驱动者在英国和美国等地进行的全球和国家级别的对AI的公众情绪调查揭示，越来越多的人正在设想一个AI的力量可以产生积极影响的未来。同时，这些调查也揭示了对AI的关注，特别是对是否有足够的监管。对于每一个利用AI增加HR影响力的用例，重要的是要记住使这些努力成功的是什么：通过额外的见解和改进的效率来增强决策。这并不是要取代使HR专业人员如此有价值的东西：通过将业务中发生的事情与公司的目标和价值观联系起来，成为公司文化的管理者。正如Somers所说：“最终，重要的是要将人类置于中心，使他们成为最终的决策者。以人为中心的方法，AI和ML可以帮助人们更加高效和更好地了解信息—使他们能够解决他们以前认为无法解决的问题。” 来自workday

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2023年08月04日
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【北森】招聘价值难体现，关键在于三要素日前，国际数据公司（IDC）发布《2022年下半年中国人力资本管理（以下简称HCM）SaaS市场跟踪研究报告》。其中，北森连续7年蝉联中国HCM SaaS市场首位，且在占比规模最大的招聘管理SaaS子市场，北森也已多年保持占有率第一。尽管北森的市场第一延续，但实际上招聘管理软件市场在过去几年经历了三次关键的跨越：第一个阶段：2015-2019年，互联网+爆炸式增长，经济高速发展。企业招聘面临的核心挑战在于快速招到规定数量的人才，对招聘管理软件的用户体验诉求强烈。老牌厂商北森、大易凭借多年在中大型客户市场的产品服务能力积累，取得了快速的发展以及稳固的市场份额。同时，2015年成立的Moka，以极致的用户体验以及在中小型企业市场的精准定位，快速获取了部分市场份额。第二个阶段：2020-2022年，全球疫情爆发，经济下行。线下招聘工作全面转向线上，招聘数字化进程加快。企业招聘面临的核心挑战在于精准招到合适质量的人才，从对数量的追求转向对质量的把控，对招聘管理软件的诉求除了效率和体验外，同时关注人才质量及招聘运营体系的建设。2021年，行业内也发生了两个关键事件：用友收购大易。北森新招聘全面推向市场，在既有的一体化优势下，用户体验全面升级，从IDC的数据中看出，在新招聘加持下，北森在2022年H2的招聘管理SaaS子市场占有率进一步得到提升。第三个阶段：2023年-未来，疫情结束，全球经济持续下行，招聘市场的供给、需求和价值都发生了变化。企业在选择招聘管理软件时，从考虑单品的品牌价值变成了考虑一体化全产品以及成本合理性，企业招聘从快速招人变成了及时招到合适的人。作为市场引领者，北森认为招聘作为人力资源数字化的重要环节，将在2023年面临全新挑战：人才招聘整体从追求达成数量和速度进化到追求质量，从关注候选人体验、招聘效率进化到关注业务价值的实现和ROI。伴随着招聘价值的巨大转向和AI、chatGPT等人工智能技术的爆发，招聘管理系统也亟需打破效率工具的传统定位，真正为企业创造业务价值，帮助企业降本增效，为高质量和高价值人才投资。换言之，在多数企业减员增效的今天，招聘要从数字化转向数质化了。 △ 扫码免费获取更多招聘热点报告北森大数据显示，对比2020年-2022年招聘供需指数，2022年全行业招聘供需指数整体高于2021年（如下图），受到疫情等因素影响，企业招人诉求整体呈现收缩，而相对于企业需求市场，人才供给市场内卷加剧。这种情况在2023年依旧延续。从人力资源和社会保障部就业促进司最新发布的数据来看，上半年就业形势有所改善，保持基本稳定。但从应聘者的“体感”来看，就业形势还是很难。北森专家认为，主要原因是求职需求大于用人需求。一方面，行业与市场处于新旧动能转换的过程中，以互联网、房地产、教培等行业为代表的旧动能与新消费、新能源、智能制造扽等代表的新动能，用工需求此消彼长，但新动能企业的用工远没有覆盖旧动能企业的用工规模。另一方面，企业和行业招聘本身也在变得谨慎。当前经济形势下，大量的企业将降本增效作为运营的动作之一。大量的求职者溢出，企业招聘需求增加有限，和众多求职者一样，企业也在求稳，通过不断调整人才招聘策略确保运营效能和经营目标的实现，冻结非必要的招聘需求、谨慎扩展新团队、倡导人才一专多能，提质增效成为运营的核心目标。但这不代表招聘不再有价值。优秀人才永远都是稀缺资源，都要靠抢。面对更加严峻的市场环境，企业需要更优秀、更能打仗和打胜仗的人才，HR和面试官都将在此过程中扮演更为重要的角色，让招聘获得效率和质量的双提升。如何实现企业招聘提质增效？北森认为，企业招聘提质增效应该将企业业务驱动作为聚焦点，并以此为前提。 1、业务经理，运筹帷幄驱动以业务增长为目标的招聘，业务经理需要根据自己团队的成本、人效管理团队编制、预算，来决定要招什么样的人、招的人才要达成什么样的业绩目标；因为业务经理最熟悉自己团队的业务的目标和进展，最了解自己团队的人才缺口以及面临的外部挑战，最明确新员工融入团队时所需的支持和潜在的困难。业务经理不仅要招人，更要注重人才的全链条融入和培养，最终对业务绩效的贡献负责。 2、面试官，专业识人面试官作为企业招聘质量的守门人，也需要和HR及业务充分对齐信息并高效执行流程。具体来说，企业需要什么岗位、任职该岗位需要具备什么素质和能力，匹配岗位的人才画像是什么，如何洞察候选人是否符合岗位人才画像，甚至是问什么问题、写什么评价，面试官的识人评估环节正需要企业统一的人才标准，这些都是能够提升招聘质量的要素。 3、HR，全面响应以往HR多关注招聘效率和招聘达成，而当下的HR用数字化手段推进流程提效的同时，也会关注在招人环节的雇主形象建设和候选人体验提升。比如，通过内部培训提升面试官的水平和招聘流程的规范，让候选人潜移默化地认可企业的专业度；或通过跟踪满意度调研问卷，了解候选人在招聘全流程中的困难点，并响应候选人的需求。以人力资源部门为主导的招聘更加关注招聘效率和流程规范，强调招聘流程的顺畅和时间效率。而以业务部门为主导的招聘则更注重人效、利润以及人才标准是否真正适配团队等方面。这种从业务角度看待招聘的视角完全不同，更加注重招聘的业务价值。 “这是一种完全不同的从业务角度看招聘的视角，招聘更加注重业务价值。在这样的前提下，对数字化招聘以及招聘管理系统提出了更高要求。” 在这种以业务驱动的视角下，招聘部门需要与业务部门紧密合作，并深度卷入业务经理的决策过程、深度跟踪面试官的识人过程。数字化招聘和招聘管理系统也需要更适应这种需求，提供更灵活、定制化的工具和功能，以支持招聘部门与业务部门的密切合作，实现招聘质量的提升和业务价值的最大化。北森指出，人才招聘已经进入“数质化的时代”，即通过招聘流程数字化、智能化提升招聘效率和人才质量，并与企业战略协同建立人才储备体系，确保及时招到合适的人，并提出“数质化招聘关键成功要素=效率+质量+价值”。 “以关注业务价值为前提的数质化招聘，招聘软件的使用者不仅包括候选人、HR、业务经理，甚至管理者还要实现不同角色在不同场景中高效率、高质量、高价值协作的招聘问题。” 1、效率方面。招聘流程的数字化要实现需求审批、职位发布、面试安排等完整招聘流程，并且操作流畅，形成数据闭环。此外，还AI技术的应用，除了提升效率，实现人才吸引、人岗匹配和智能人才库等全场景的智能加速，还可以帮助管理者进行人才数据分析，提供人才管理洞察。 2、人才质量方面。要将人才标准贯穿在招聘全流程在面试环节形成合力。可以通过在面试运营系统中明确人，并在面试环节中落地人才标准，比如，招聘平台中为面试官预置面试礼仪和行为要求、开场和结束话术、流程、时间分配等面试规范内容，指引其支持视频和文档形式，通过面试安排在邮件或在面试过程直观展示；还预置14大职类、88个核心岗位的软性能力考察问题题库；并根据任职资格标准生成岗位面试评价表，自动覆盖岗位人才评估指标，让面试官评价有的放矢，提升人才甄选决策水平。 3、价值方面。让招聘业务更加注重业务价值，比如：数据洞察，发掘业务增长的卡点，以精准的招聘策略助推业务增长；一体化赋能，联动业绩目标和成本核算，用全局视角做好招聘预算规划；智能预测，结合深度测评结论细化候选人画像，确保精准招对人； AI驱动，如AI人才库透视、AI激活、AI简历评估、AI面试等，驱动数字化招聘；招培一体，提前为待入职员工和新入职员工安排培训，提前了解岗位技能和企业文化，确保快速适岗。随着企业增长放缓和市场竞争的激烈，人才竞争也变得剧烈。一个好的招聘管理系统应该帮助企业在合适的时间招聘到对的人，合适的才，提高招聘效率和人才质量，使之达到最优解。从"数字化"到"数质化"，虽然只有一个字的差别，但这是招聘更有价值的必由之路。

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2023年07月28日

招聘

快手快聘1000亿流量扶持1000个商家获取10万简历，三个“更准”突破解决行业难点 7月20日，2023快手快聘年度峰会在苏州举办。会上，快手快聘负责人刘逍宣布，快手将投入1000亿流量扶持商家经营，助力3亿老铁（人次）找工作。图：2023快手快聘年度峰会　　过去一年，快手快聘月活跃用户达2.5亿人次，2022全年，快聘直播场次超500万场，提供岗位的企业总数已达24万家。今年初，快手快聘简历单日投递量突破50万份，而达到这个峰值只用了8个月时间。快手天然的蓝领土壤，为快聘的飞速发展奠定了基石。目前，招聘类内容单月播放次数达到76亿次，播放时长23亿分钟。在刘逍看来，不光是直播，短视频内容对简历获取的贡献也功不可没，已经形成了“双体裁”并发的双轮驱动模式。制造业和招聘行业转型的新机遇在刘逍看来，随着中国经济走向高质量发展阶段，国内制造业迎来极大的机遇，蓝领就业也有了更多机会和选择。首先，制造业效率和附加值的提升，产生的质变会带来人效和工人人均收入的提升；其次，国内很多城市，尤其是新一线城市，制造业有了很多新的发展机会，“隐形冠军”涌现，使得非常多蓝领工人可以就近选择稳定和高薪的工作；最后，随着技术发展，新旧动能迭代，对人才结构的需求发生改变，产生了很多稀缺职业和就业机会。在此背景下，快手拥有年轻用户渗透率比例远高于全国水平以及用户粘性大的优势。2022年，快聘预计为蓝领线上招聘行业带来了14%的纯新增用户。制造业投递简历数量增长128%，服务业更是爆发性增长了近7倍。图:数字化招聘是第二条S曲线除了给制造业带来了新的可能性，首都经济贸易大学副教授、中国新就业研究中心主任张成刚在快聘峰会上表示， “全球在线招聘行业市场规模已达到百亿规模，预计未来10年的年复合增长率能达到15%，所以数字化招聘是中国招聘行业迫在眉睫的转型需求。在这样的背景下，2022年在快手出现了‘直播带岗’这样一种新的招聘模式，具有快、准、真的特点，向招聘行业提供给了数字化的基础设施，是数字化转型的重要推动力。作为通过快聘初步实现数字化转型的践行者之一的伯恩光学，其执行董事、首席品牌官杨俊建表示，过去两年在快手收集到了20万份简历，自媒体招聘在总招聘数量里占到34%，而他们计划今年要把这个比例提升到50%。大海捞针下的双向高效解决方案本次快聘峰会，除了更多流量投入，快聘还将扶持1000个年简历量10万以上的商家，拓展200万个新岗位。要实现这个目标，并非容易，虽然招聘内容在快手备受用户喜欢，实际要精准的匹配到有真实找工作需求，和找到对的人以及找到想要的工作，对求职者和用工企业来说都是一件无异于大海捞针的事情。图：快手快聘更准的流量分发事实上，快手快聘在过去一年多的时间里，持续打造内功，在快手快聘流量负责人郑迅看来就是“更准、更准、更准”，他表示，用户和内容、投递和岗位、意向和服务这几类关系如何匹配精准到位至关重要。为此，快聘团队基于优质内容、求职地理偏好、内容观看等诸多有形和无形的方式来调配好“招聘这一分地域、分职类的多个局部市场。”在探索过程中，郑迅和团队发现蓝领就业人群不但有垂直找工作需求，还有跨职类找工作需求，比如电子厂的工人也可能对快递员这个职业有浓厚的转行兴趣。“我们在跟整个行业一起做一些很新的探索，希望推动这个行业进一步数字化。” 图：快手快聘一键投递有了底层的精准流量，如何让流量进一步助力招工需求方来高效经营就需要搭建符合招聘习惯的基建系统，“我们线下调研看到招聘都举牌，所以我们在产品端上也做了一个蓝牌牌，让用户更有感知。”快手快聘负责人王珣认为针对蓝领这个群体，一定要提供更加便捷的投递方式。此外，目前快聘已经搭建了一站式后台，可以供招聘方管理全域商机，并能直接通过相关系统与用户取得联系，虽然有海量简历，但是仍然能在黄金48小时内及时高效处理。此外，快聘还会持续在线上招聘造节，将招聘会线上化，打造属于这个行业自己的营销节点。

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2023年07月20日
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Josh Bersin公司预测：生成式AI将为新的人力资源人才智能范式提供动力全球人力资本咨询公司Josh Bersin公布新研究结果，强调了ChatGPT式的 "生成式人工智能 "在帮助企业改进招聘和发展实践方面的巨大潜力--但前提是企业必须消除对该技术的恐惧。 Josh Bersin公司就 "生成式人工智能 "在为人力资源领导者和学习与发展团队创造强大的新洞察力方面的潜力采访了具有人工智能意识的高级管理人员、工程师和产品领导者。还在最近举行的 "不可抗拒的2023 "会议上与全球顶级人力资源领导者进行了交流，发现在对人工智能技术及其提供新颖人力资源和人才管理见解的潜力的信心和理解方面存在明显差距。研究发现，虽然许多人力资源领导者及其公司的技术团队都很欣赏人工智能通过发现不同数据源的模式来发掘新的人才管理机会的能力，但许多人承认对该技术的理解有限。此外，研究还定义了三类人工智能解决方案：新兴（附加人工智能）、第一代（内置人工智能）和第二代（基于人工智能的解决方案）。人力资源领导者还对人工智能的作用表示担忧，不确定如何有效利用人工智能在人力资源和人才相关用例中的潜力。该研究强调了人工智能在释放人才智能方面的巨大潜力，随着全球企业寻求新的工具集来帮助他们发现、吸引、发展和留住未来所需的人才，人工智能已成为一种日益增长的必需品。 Josh Bersin公司最新发布的白皮书《了解人工智能在人力资源中的应用--深度剖析--评估人工智能在人力资源中应用案例的详细指南》对研究结果进行了解读，并探讨了核心问题。该白皮书的目的是让人力资源战略家--特别是那些希望建立一种更系统、更可持续的方法来寻找、吸引和磨练对组织的长期成功至关重要的技能组合的人--更容易获得和使用这项技术。其开创性的见解被提炼为以人力资源为导向的人工智能技术评估指南，为人力资源和人才发展领域的推动者提供了一份最新的教育报告。全球行业分析师兼The Josh Bersin Company首席执行官Josh Bersin在谈到研究结果时说： "这项新研究的目的是了解究竟是什么阻碍了人力资源部门在核心业务战略中充分利用人工智能，比如了解在招聘和人才管理中以不同方式思考和行动的新的、尚未开发的机会在哪里。从这项研究和我们最近举办的 "不可抗拒 "活动的对话中可以看出，由于人工智能对人力资源变革的影响范围尚不明确，因此人们还在犹豫不决。 "我们的目标是帮助克服这种恐惧感。具体来说，我们将人工智能的障碍转化为一个相关的问题，并提醒CHRO，这并不是人力资源部门第一次不得不调整和发展他们的技术架构或他们的数据以及他们如何利用这些数据。 "我们不是试图宣讲人工智能工程的基础知识，而是希望帮助人力资源领导者更加适应这项技术以及它能做什么。我们表明，这可以更好地定位和缩短招聘时间，或识别不太明显的人才管道，以及许多许多用例。使用 "生成式人工智能 "来了解招聘和人才数据中更微妙但更具变革性的知识，这也仅仅是令人兴奋的基于技术和数据的人力资源人工智能之旅的第一步。 "最终，我们正在明确人工智能在未来人力资源中的作用，以便雇主能够积极主动地转换其潜力。" Josh Bersin 公司在其6月举行的 "不可抗拒的2023"（Irresistible 2023）活动上预览了自己的人工智能解决方案 "人力资源驾驶员"（The HR Copilot）。Josh Bersin公司的HR Copilot提供了一种智能手段，用于查询该研究和咨询公司在过去25年中积累的丰富多样的人力资源知识库和劳动力市场洞察力--这只是人工智能在人力资源领域开始揭示的众多用例中的一部分。文章来源：techrseries

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2023年07月14日
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人工智能数据平台AstrumU宣布与美国人力资源管理协会SHRM建立合作伙伴关系专注于测量非传统劳动力技能的人工智能数据平台公司AstrumU和美国人力资源管理协会（SHRM）宣布建立合作伙伴关系，旨在显著改善雇主、政府和慈善机构投资和利用劳动力培训的方式，以缩小技能差距，让更多人就业并获得更好的职业成果。美国有1000多万个空缺职位，AstrumU和SHRM的合作旨在利用人工智能和机器学习，超越简历、成绩单和职位描述等典型劳动力工具，匹配具有非传统背景、拥有技能和工作经验（"远行"）、符合职位空缺的人员，从而简化就业途径。成功的实施将带来有意义的投资回报（ROI），为个人、雇主及其社区创造更好的财务和经济效益。他们的流程将使用AstrumU公司的SkillSet™产品套件，该套件对全国范围内个人、教育工作者和雇主用于劳动力发展投资的数据进行组织和分析。SkillSet消除了当前人工、传闻招聘流程的低效率，并创建了一种系统化的方法来投资于经济流动性，特别是服务不足和代表性不足的社区，同时也改善了雇主的招聘流程。 "AstrumU首席执行官Adam Wray表示："与SHRM的合作将使我们能够对劳动力发展投资产生更重要的影响，满足全国雇主的招聘需求。"通过我们的SkillSet产品帮助所有参与者简化劳动力投资，我们将为每个人提供平等的机会，为家庭和社区创造更大的经济稳定性。 "SHRM首席执行官Johnny C. Taylor Jr.表示："与AstrumU的战略合作是我们承诺的一部分，我们将帮助人力资源组织简化并更有效地雇佣新的非传统和更多样化的人才，这反过来将有助于为代表性不足的社区创造更多的社会和经济发展影响。"作为所有工作领域的权威机构，SHRM擅长寻找和实施能够最大化人力资源流程和成果的前沿技术解决方案，AstrumU的创新完全符合这一要求。 “人才是平均分配的;机会不是。这种合作关系将改变这一点，特别是对有色人种和历史上代表性不足的社区来说，”AstrumU主席David L. Steward说。“我们将与SHRM一起，通过记录勇气、决心和毅力的经验，改变劳动力的发展，从而获得职业机会和新的就业途径。就像GPS一样，我们希望帮助人们根据他们独特的天赋找到最好的工作机会和职业道路。”Steward说。 Wray补充说："当我们在SkillSet中加入'远行'--一些人面临的独特挑战，如在获得学位的同时从事多份工作；利用证书课程获得有价值的工作技能；或照顾大家庭中的父母或兄弟姐妹--他们的技能就会得到更全面的反映，而这种反映可能无法在成绩单或简历中体现出来。此次合作伙伴关系的首项举措预计将是在密苏里州开展的一项试点计划，该计划将对劳动力发展过程的各个阶段进行衡量并提供可操作的见解。最初的重点是优化雇主和即将接受劳动力培训的毕业生之间的低效率，这种低效率导致了整个招聘过程中的结果不平等。作为利用机器学习、自然语言处理和人工智能生成技术的领先数据平台公司，AstrumU帮助个人、教育工作者和公司提高劳动力技能。例如，来自SkillSet的信息将使未来的学生更容易选择最适合其技能提升需求的培训项目，并帮助招聘经理更好地识别--严格基于技能匹配而非学位或其他传统信号--哪些候选人的技能更有可能在某个职位上取得成功。通过合作，AstrumU和SHRM计划利用人工智能和数据驱动技术为全国范围内的劳动力发展计划奠定基础，以利用基于能力的招聘，为所有人提供更多的劳动力机会，无论他们是如何开始学习和工作的。密苏里州的试点项目是为家庭和社区创造更大经济稳定性的第一步，同时改善教育工作者、雇主以及劳动力和经济发展项目管理人员的工作成果。上个月，AstrumU和美国国家学生信息交换中心（National Student Clearinghouse）宣布，他们将推出一项机器学习服务PDF-to-Data，该服务将优化教育机构在招生、学分转移和财政援助方面的流程。文章来源：hrtechcube

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2023年07月13日
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【美国首个立法】招聘算法反偏见法—美国纽约开始执行新的法律摘要：纽约市开始执行一项新法律，即本地法律144，该法律要求使用算法进行招聘、雇佣或晋升的雇主提交这些算法进行独立审计，并公开结果。该法还要求公司披露他们使用的算法以及不同种族、族裔和性别的候选人可能从这些算法中获得的平均分数。不遵守规定的公司将面临处罚。该法适用于在城市中执行或申请工作的任何人。然而，批评者认为该法并未做得足够多，可能只被解读为覆盖一部分招聘算法。经过数月的延迟，纽约市今天开始执行一项法律，该法律要求使用算法进行招聘、雇佣或晋升的雇主提交这些算法进行独立审计，并公开结果。这项在全国范围内首创的立法（纽约市地方法 144 Law 144），还要求使用这类算法的公司向员工或求职者进行披露。至少，公司必须公开的报告必须列出他们正在使用的算法，以及不同种族、族裔和性别的候选人可能从所述算法中获得的“平均分数”——以分数、分类或推荐的形式。它还必须列出算法的“影响比率”，该法律将其定义为特定类别（例如，黑人男性候选人）中所有人的平均算法给定分数除以最高得分类别中人们的平均分数。未能遵守规定的公司将面临第一次违规罚款375美元，第二次违规罚款1350美元，第三次及任何后续违规罚款1500美元。每天一家公司使用不符合法律的算法，都将构成单独的违规行为——就像未能提供足够的披露一样。重要的是，地方法律144的范围超出了纽约市的工人。只要一个人在城市里做工作或申请工作，他们就有资格在新法律下得到保护。许多人认为这是迫在眉睫的。Applied的首席执行官Khyati Sundaram指出，特别是招聘AI有可能放大现有的偏见——在此过程中加剧就业和薪酬差距。 “雇主应避免使用AI独立评分或排名候选人，”Sundaram通过电子邮件告诉TechCrunch。“我们还没有达到一个地方，那里的算法可以或应该被信任，自己做出这些决定，而不是反映和延续已经存在于工作世界的偏见。” 不必远寻就能找到偏见渗入招聘算法的证据。2018年，亚马逊废弃了一个招聘引擎，因为发现它对女性候选人有歧视。2019年的一项学术研究显示，AI在招聘中存在反黑人偏见。在其他地方，算法被发现根据是否戴眼镜或头巾等标准给求职者分配不同的分数；因为有黑人名字、提到女子学院，或者使用某些文件类型提交简历而惩罚申请人；并且对那些由于身体残疾而限制与键盘互动的人造成不利。偏见可以深入人心。2022年10月，剑桥大学的一项研究暗示，声称提供客观、基于功绩的评估的AI公司是假的，认为去除性别和种族的反偏见措施是无效的，因为理想的员工历史上受到他们的性别和种族的影响。但是风险并没有减缓采用的步伐。根据2022年2月人力资源管理协会的一项调查，近四分之一的组织已经利用AI支持他们的招聘过程。在拥有5000名或更多员工的雇主中，这个比例甚至更高——42%。那么，雇主到底在使用什么形式的算法呢？这是多种多样的。一些更常见的是根据关键词对简历和求职信进行排序的文本分析器。但也有聊天机器人进行在线面试，以筛选出具有某些特征的申请人，以及设计用于从他们的语言模式和面部表情预测候选人的问题解决能力、才能和“文化适应性”的面试软件。事实上，招聘和招聘算法的范围如此之广，以至于一些组织不认为地方法律144走得够远。纽约州美国公民自由联盟的纽约分支机构NYCLU认为，该法在为候选人和工人提供保护方面“远远不够”。NYCLU的高级隐私和技术策略师Daniel Schwarz在一份政策备忘录中指出，地方法律144可能会被理解为只覆盖一部分招聘算法——例如，排除了将视频和音频面试的文本转录的工具。（鉴于语音识别工具有一个众所周知的偏见问题，这显然是有问题的。） “……提出的规则[必须加强，以]确保广泛覆盖[招聘算法]，扩大偏见审计要求，并向受影响的人提供透明度和有意义的通知，以确保[算法]不会通过数字方式绕过纽约市的反歧视法，”Schwarz写道。“候选人和工人不应该需要担心被歧视性的算法筛选。” 与此同时，该行业正在进行初步的自我监管努力。 2021年12月，数据与信任联盟（Data & Trust Alliance）成立，该联盟旨在开发一个评估和评分系统，以检测和对抗算法偏见，特别是在招聘中的偏见。该组织一度包括CVS Health、德勤、通用汽车、Humana、IBM、万事达卡、Meta、耐克和沃尔玛等成员，并获得了大量的新闻报道。毫无疑问，Sundaram支持这种方法。 “而不是希望监管机构赶上并遏制招聘AI的最糟糕的过度行为，这取决于雇主在使用AI进行招聘过程时保持警惕，并谨慎行事，”他说。“AI的发展速度比可以通过的法律来规范其使用的速度更快。最终通过的法律——包括纽约市的法律——可能会因此变得非常复杂。这将使公司面临误解或忽视各种法律细节的风险，反过来，会看到边缘化的候选人继续被忽视。” 当然，许多人会争辩说，让公司为他们正在使用或开发的AI产品开发一个认证系统从一开始就是有问题的。虽然在某些领域不完美，但批评者认为，地方法律144确实要求审计由独立的实体进行，这些实体在测试的算法的使用、开发或分发中没有参与，也没有与提交算法进行测试的公司有关系。地方法律144最终会影响变革吗？现在还太早说。但是肯定的是，其实施的成功或失败将影响到其他地方的法律。正如Nerdwallet最近的一篇文章所指出的，华盛顿特区正在考虑一项规定，该规定将使雇主负责防止在自动决策算法中的偏见。在过去的几年里，加利福尼亚州引入了两项旨在规范招聘中AI的法案。去年12月底，新泽西州引入了一项法案，该法案将规范招聘决策中AI的使用，以最大程度地减少歧视。

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2023年07月06日
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北森《校招全景地图 2.0》上新，七大场景规划告别招聘内卷校园招聘季，企业招聘的花样可谓越来越卷，HR想打胜校招战，不仅需要精心规划内容、高效运营活动、敏锐筛选简历、高效赋能面试官、全面评估流程数据；更需要去思考这些工作背后的目的。即：如何吸引和选拔出高质量、强可塑性的人才？如何促进人才与岗位的适配，提升企业人才的效能？今年校招季来临之际，北森升级发布《校招全景地图2.0》，地图根据校园招聘全生命周期全流程管理体系，从校招规划开始，贯穿宣传运营、简历管理、人才甄选、面试、培训入职和校招数据分析这7大场景进行内容的规划。透过这份地图，无论你是校招新人还是校招老手，都可以拿来即用，有效提升“作战效能”。 △ 北森《校招全景地图 2.0》，文末扫码获取高清完整版校招规划：规划人才标准校招规划是校园招聘的基石。在规划阶段，HR团队应明确招聘的需求和学生的画像、明确核心岗位的招聘时间表、策划接地气的校招方案。校招宣传运营：打造企业品牌成功的校招宣传不是广撒网收集大量学生简历，而是用具有吸引力的雇主品牌去吸引优秀人才主动投递。疫情后，招聘已不仅停留在线上，企业更愿意与目标院校合作进校宣讲等方式提升学生的真实可感的触达；同时运用有趣、有温度的线上内容提升雇主品牌影响力。结合线上线下渠道，搭建企业自己的校招简历资源库。简历管理：解放人力，招聘从容高效的简历收集和管理是确保校园招聘流程顺利进行的关键。大型企业在简历的归属、流程的有序性上要求高，可以运用简历锁和大小职位，对外发布大职位统一收简历，对内关联小职位自动分配简历的大小职位，可有序分配简历，敏捷锁定简历，提升资源流转效率，减少HR沟通成本。人才甄选：AI 指路精英如何在背景相似的学生中甄别出有潜力、有可塑性的人才？这个问题困扰着HR团队，但结合AI和测评的能力后，数字化的结果让不同能力的人才画像更加清晰。面试：赋能面试官，提升招聘质量面试官作为招聘环节最重要的参与者，HR应赋能面试官，帮助其掌握者识别人才、评估人才的技能。在校招时间短任务重的情况下，将人才标准落地到面试环节，用科学的面试问题和多维度多侧重点的面试评价，能够帮企业有效提升招聘质量并保障人岗匹配。同时，自动化的流程工具和易协作的线上工具也能有效提升招聘效率，带给候选人畅快的体验。入职前培训：提前为学生职场开路学生入职前的培训不仅是迅速融入企业文化的契机，更是激发他们潜能并快速适应岗位的关键。HR可以结合测评结果发现学生所需要的知识技能，针对性地为他们提供趣味性和互动性的培训课程，让新员工迅速适应工作内容，让他们从第一天起就充满信心地投入工作，为企业创造价值。入职后的新员工培训是确保新员工快速适应企业环境和团队氛围的关键步骤。HR团队应标准化地为新入职员工传达到包括公司文化、价值观、组织结构、工作流程等内容，并牵引业务Leader参与到新人辅导的工作中。校招全流程数据分析：数据洞察引领招聘数据是校园招聘的秘密武器！如何运用数据分析来优化招聘策略、敏捷调整招聘方向、积极把控招聘质量？HR可以从校招全流程的数据洞察中发现这些问题的答案，并做出明智的决策。综上，在校园招聘过程中，每个模块的顺利运作都至关重要。规划合理、宣传有力、甄选精准、培训到位、科学面试以及数据分析的持续优化，都是成功招聘优秀人才的关键动作。为确保各环节的顺利运作，北森《校招全景地图2.0》结合当下人才市场趋势，将给您指引。现在扫描上方二维码，即可限时免费获取。

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2023年06月29日

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