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						OpenAI正在测试ChatGPT的上下文自定义记忆功能 
						OpenAI正在测试ChatGPT的新记忆功能,允许它跨对话记住用户的讨论,以增强未来的互动。用户可以完全控制此功能,包括命令ChatGPT记住或忘记特定细节或完全禁用记忆。这次更新旨在在不重复信息的情况下个性化体验,提供了通过设置管理记忆的选项。此外,临时聊天提供了不使用记忆的对话选项,自定义指令进一步定制了ChatGPT的响应。随着这些功能的发展,隐私和安全标准也在进化,确保敏感信息得到适当处理。
我们一起来看看OpenAI的官方博文内容:
我们正在使用 ChatGPT 测试记忆。记住您在所有聊天中讨论的内容可以使您不必重复信息,并使以后的对话更有帮助。
您可以控制 ChatGPT 的记忆。您可以通过对话或设置明确地告诉它记住某些内容,询问它记住了什么,并告诉它忘记。您也可以完全关闭它。
本周我们将向一小部分 ChatGPT 免费版和 Plus 用户推出,以了解它的有用性。我们将很快分享更广泛推广的计划。
记忆是如何运作的
当您与 ChatGPT 聊天时,您可以要求它记住特定的内容或让它自行获取详细信息。使用越多,ChatGPT 的记忆力就会越好,并且随着时间的推移,您会开始注意到改进。例如:
 	您已经解释过,您更喜欢会议记录在底部总结标题、项目符号和行动项目。 ChatGPT 会记住这一点并以这种方式回顾会议。
 	您已告诉 ChatGPT 您拥有一家附近的咖啡店。当为庆祝新地点的社交帖子集思广益时,ChatGPT 知道从哪里开始。
 	你提到你有一个小孩,她喜欢水母。当您要求 ChatGPT 帮助创建她的生日贺卡时,它会建议一只戴着派对帽的水母。
 	作为一名有 25 名学生的幼儿园老师,您更喜欢 50 分钟的课程以及后续活动。 ChatGPT 在帮助您创建课程计划时会记住这一点。
由你掌控
您可以随时关闭记忆(设置 > 个性化 >记忆)。当记忆关闭时,您将无法创建或使用记忆。
如果您希望 ChatGPT 忘记某些内容,只需告诉它即可。您还可以在设置(设置 > 个性化 > 管理记忆)中查看和删除特定记忆或清除所有记忆。 ChatGPT 的记忆会随着您的互动而演变,并且与特定对话无关。删除聊天记录并不会消除其记忆;您必须删除记忆本身。您可以在我们的帮助中心找到更多详细信息。
我们可能会使用您向 ChatGPT 提供的内容(包括记忆)来为每个人改进我们的模型。如果您愿意,可以通过数据控件将其关闭。与往常一样,我们不会使用来自 ChatGPT 团队和企业客户的内容进行训练。在我们的帮助中心详细了解我们如何使用内容来训练模型以及您的选择。
使用临时聊天进行无记忆对话
如果您想在不使用记忆的情况下进行对话,请使用临时聊天。临时聊天不会出现在历史记录中,不会使用记忆,也不会用于训练我们的模型。在我们的帮助中心了解有关临时聊天的更多信息。
自定义指令也让 ChatGPT 更有帮助
自定义指令继续允许您向 ChatGPT 提供直接指导,了解您希望它了解您的哪些信息以及您希望它如何响应。如需明确的信息或说明,您可以将其添加到您的自定义说明中。对于通过对话共享的信息,ChatGPT 可以为您记住相关详细信息。
不断发展我们的隐私和安全标准
记忆带来了额外的隐私和安全考虑,例如应该记住什么类型的信息以及如何使用它。我们正在采取措施评估和减少偏见,并引导 ChatGPT 避免主动记住敏感信息,例如您的健康详细信息 - 除非您明确要求这样做。
团队和企业客户可以更高效地工作
对于企业和团队用户来说,使用 ChatGPT 进行工作时记忆会很有用。它可以了解您的风格和偏好,并以过去的互动为基础。这可以节省您的时间,并带来更相关、更有洞察力的回复。例如:
 	ChatGPT 可以记住您的语气、声音和格式偏好,并自动将它们应用到博客文章草稿中,无需重复。
 	编码时,您告诉 ChatGPT 您的编程语言和框架。它可以记住后续任务的这些偏好,从而简化流程。
 	对于每月业务回顾,您可以安全地将数据上传到 ChatGPT,它会创建您喜欢的图表,每个图表包含三个要点。
与任何 ChatGPT 功能一样,您可以控制组织的数据。关于您工作空间的记忆和任何其他信息均不包含在我们的模型训练中。用户可以控制他们的记忆在聊天中的使用方式和时间。此外,企业帐户所有者可以随时关闭其组织的记忆。
作为我们更广泛部署的一部分,企业和团队用户将有权访问记忆。
GPT 也有记忆
GPT 将有自己独特的记忆。构建者可以选择为其 GPT 启用记忆。就像您的聊天一样,记忆不会与构建者共享。要与支持记忆的 GPT 交互,您还需要打开记忆。例如:
 	图书GPT可帮助您找到下一本读物。启用记忆功能后,它会记住您的偏好,例如最喜欢的类型或热门书籍,并相应地定制推荐,而无需重复输入。
每个 GPT 都有自己的记忆,因此您可能需要重复之前与 ChatGPT 共享的详细信息。例如:
 	如果您使用Artful Greeting Card GPT为您的女儿创建生日贺卡,它不会知道她的年龄或她喜欢水母。您需要告诉它相关的详细信息。
当我们更广泛地推出 GPT 记忆时,它就会可用。
以下是ChatGPT记忆功能更新的10个关键点概要:
 	记忆功能测试: OpenAI正在测试让ChatGPT记住用户在对话中提供的信息的能力,以在未来的交流中利用这些信息。
 	用户控制: 用户可以控制ChatGPT的记忆功能,包括命令ChatGPT记住或忘记特定信息,或完全关闭记忆功能。
 	隐私与安全: 引入记忆功能时,OpenAI特别强调了隐私和安全的重要性,确保用户信息的处理方式安全合规。
 	临时聊天模式: 为了进一步保护用户隐私,提供了一种临时聊天模式,允许用户进行对话而不留下任何记忆。
 	个性化体验: 记忆功能旨在提供更加个性化的聊天体验,让ChatGPT能够根据用户的历史交流提供更加相关和连贯的回答。
 	自定义指令: 用户可以通过自定义指令来精细控制ChatGPT的行为和记忆功能,包括指定记忆的内容和持续时间。
 	企业级应用: 记忆功能也针对企业用户进行了优化,支持团队合作和信息共享,提高工作效率和协同作业的能力。
 	测试与反馈: OpenAI正在进行广泛的测试,收集用户反馈来不断改进记忆功能,确保它既实用又符合用户期望。
 	技术改进: 除了用户界面的改进外,OpenAI还在技术层面上不断优化,以提高记忆功能的准确性和效率。
 	未来发展: OpenAI计划根据用户反馈和测试结果继续扩展记忆功能,包括更多个性化选项和改进的隐私保护措施。
 
						
					 
				 
				
					
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						【美国】企业用量计费解决方案提供商Metronome获得4300万美元B轮融资 
						
总部位于加利福尼亚州旧金山的企业用量计费解决方案提供商 Metronome 获得了4300万美元的 B 轮融资。
本轮融资由 NEA 领投,此前的支持者 Andreessen Horowitz 和 General Catalyst 也参与了本轮融资。在融资的同时,NEA 风险合伙人 Hilarie Koplow-McAdams 加入了 Metronome 董事会。
公司打算利用这笔资金扩大运营和业务范围。
Metronome于2019年创办,在首席执行官 Kevin Liu 和首席技术官 Scott Woody 的领导下,Metronome 为现代软件公司提供了一个基于使用量的计费平台。有了它,团队可以快速推出新产品和定价,简化收入工作流程,并为客户提供实时的消费透明度。
我们相信 SaaS 公司不应该在打造产品和将产品推向市场之间做出妥协。我们在整个职业生涯中都看到了这个问题:在我们之前的初创公司、在 Dropbox,以及在我们设计 Metronome 时与之交谈过的数百家公司。尽管在工程和运营方面投入了大量资金,但团队还是受到计费系统的束缚。我们创建 Metronome 的初衷是提供一个更好的选择--一条不费吹灰之力就能实现世界级计费的道路。
这显然引起了我们客户的共鸣。对于初创企业来说,今年是充满挑战的一年,而 Metronome 却幸运地实现了巨大增长。我们已经建立并部署了一个计费系统,如今,包括 Databricks、OpenAI、Anthropic、英伟达(NVIDIA)等在内的 SaaS 领域发展最快的公司都在使用该系统。初创公司选择 Metronome 以最小的工程开销提供一流的计费体验,而企业则与我们合作,加速向云收入和基于使用量的定价过渡。
在2024年,我们将更轻松地构建和维护数据管道集成,以释放更多的工程时间。我们将简化数据进出 Metronome 与数十个业务系统的流程,以更好地满足用户的工作需求。我们正在全面调整核心数据模型,以实现复杂的报价到现金工作流程的完全自动化和更大的定价灵活性。我们正在扩大对对账、收入确认和审计用例的支持,使 Metronome 成为财务团队的世界级工作流程工具。
关于Metronome 
Metronome 设计为从数据到收入的完整计费平台,因此计费永远不会成为瓶颈。快速启动并运行计费系统,与您共同成长。Metronome 的实时数据基础设施可将原始使用事件转化为计费指标,无需复杂的数据管道。我们的惰性保证和数据回填功能可确保您的发票始终准确无误。 
						
					 
				 
				
					
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						美国初创公司Sema4.ai获得3050万美元融资,将开源人工智能引入关键任务企业工作中 
						
Sema4.ai 是一家位于加利福尼亚州旧金山的初创公司,致力于将开源人工智能技术应用于企业关键任务中,筹集了3050万美元的资金。
支持者包括 Benchmark 和 Mayfield Fund。
在首席执行官 Rob Bearden 的领导下,Sema4.ai 正在构建智能代理,以改变知识工作者与人工智能协作的方式。公司实现了有意义的人机协作,支持并简化了知识工作者的复杂决策。客户现在可以在其最敏感的工作流程中安全可靠地利用 LLM 的强大功能,从低水平、低价值的自动化转向原生的、基于人工智能的代理。
公司还宣布推出基于 Python 的新 AI Actions 框架的社区版本,该框架可直接与 LangChain 和 OpenAI 集成。
公司正利用这笔资金收购开源自动化公司 Robocorp。Robocorp 的创始人兼首席执行官 Antti Karjalainen 成为 Sema4.ai 的联合创始人。
对于全球数十亿知识工作者来说,人工智能的承诺尚未实现。大型语言模型(LLM)可以总结大量信息并与人类对话,但却难以支持和简化知识工作者复杂的端到端工作流程。现有的企业自动化解决方案仅限于简单、重复、点对点的任务,因为它们缺乏知识工作的基本能力,例如管理模糊性的智能和推理能力,以及适应不断变化的企业环境并采取实时行动的能力。
Sema4.ai的创始团队由久经考验的行业领袖Rob Bearden、Ram Venkatesh、Suds Menon和Paul Codding组成,他们在数据管理、分布式系统、应用程序开发和开源领域拥有深厚的专业知识和数十年的丰富经验,包括Cloudera、Docker、Hortonworks、SpringSource和JBoss等公司。通过此次收购,Robocorp 创始人兼首席执行官 Antti Karjalainen 也加入了创始团队,进一步丰富了公司在开源和自动化领域的经验。
"Sema4.ai首席执行官Rob Bearden表示:"我们的创始人都拥有建立重要企业软件业务的丰富经验。"我们之所以收购 Robocorp,是因为我们深信,没有行动的智能是不完整的,而没有智能的行动充其量是非战略性的。通过合作,我们完全有能力打造定义类别的智能代理,将上下文与行动联系起来,改变企业的工作方式。
"Benchmark公司的普通合伙人Peter Fenton表示:"Benchmark公司与Rob Bearden的合作关系已经跨越了20多年的开源成功故事,目前的产品收入超过20亿美元--从JBoss到最近的Cloudera。"他的领导力、开源人工智能和 Robocorp 的代理技术将使大型企业能够安全地构建、运行和管理改变模式的人工智能应用,而开源基础的效力只会随着时间的推移而不断增强。
"Mayfield 管理合伙人Navin Chaddha表示:"作为 People First 的投资者,我们很荣幸能与 Sema4.ai 背后经验丰富的创始团队合作,因为他们正在寻求一个变革性的 GenAI 机会,以加速推动价值 880 亿美元的人工智能经济。"我们对 Sema4.ai 的投资反映了我们的信念:在模式转变过程中,管道层推动了企业的采用。在人工智能时代,我们将其视为'认知管道',即模型/中间件/工具、数据、基础设施和半成品/系统自动执行认知任务,从而释放新的可能性。
"Robocorp创始人兼首席执行官、Sema4.ai联合创始人Antti Karjalainen表示:"我们认为Python是开发智能代理的首选语言,这也是我们扩展Robocorp平台、专注于'自动化即代码'的原因。"我们与 LangChain 的新集成使人工智能开发人员能够使用 LLM 对企业应用和数据采取直接行动,从而实现从对话到行动的闭环,完成真正的工作。
关于 Sema4.ai
Sema4.ai的使命是通过构建智能代理,改变知识工作者与人工智能协作的方式,从而定义知识工作的未来。Sema4.ai的创始团队由来自Cloudera、VMware、Hortonworks和JBoss等公司的久经考验的行业领袖组成,并收购了开源自动化先驱Robocorp,Sema4.ai定义类别的智能代理将上下文与行动联系起来,改变了企业的工作方式。Sema4.ai 是人工智能承诺与人的潜能的完美结合。 
						
					 
				 
				
					
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						【Josh Bersin】2024年人力资源预测:全球寻求提高生产力 
						在过去的二十年里,我一直在撰写有关人力资源预测的文章,但今年有所不同。在我看来,今年将是打破模式、改变企业每个角色的一年。人工智能不仅会改变每家公司和每项工作,而且公司将开始不懈地追求生产力。
想想我们的过去。2008 年金融危机之后,世界进入了一个加速增长的零利率时期。公司收入增长,雇佣员工,股价上涨。招聘继续以疯狂的速度进行,导致 2019 年底的失业率达到了破纪录的 3.5%。
大流行病来袭,半年内一切都停滞不前。2020 年 4 月,失业率飙升至 15%,公司纷纷让员工回家,我们重新设计了产品、服务和经济,以应对远程工作、混合工作安排以及对心理健康的关注。
一旦经济复苏(得益于美国的财政刺激政策),企业又回到了旧的招聘周期。但随着利率上升和需求下降,裁员现象再次出现,在过去的 18 个月里,我们看到了招聘、裁员,然后再次招聘以恢复经济。
为什么会出现跷跷板效应?
首席执行官和首席财务官们是在我们称之为 "工业时代 "的环境下工作的--招聘促进增长,然后在经济放缓时裁员。
如今,当我们进入 2024 年时,一切都不同了。我们必须 "囤积人才",投资于生产力,重新发展和调配人员以实现增长。
我们所处的世界失业率高达 3.8%,几乎每个岗位都存在劳动力短缺问题,员工的权力越来越大,员工的要求也越来越高:要求加薪、灵活性、自主性和福利。每年有超过 20% 的美国雇员更换工作(每月 2.3%),其中近一半是进入新的行业。
为什么会出现这种 "新常态"?
原因有几个。首先,正如我们在《全球劳动力情报》(Global Workforce Intelligence)研究中所讨论的那样,行业正在重叠。每家公司都是一家数字公司;每家公司都希望建立经常性收入流;不久之后,每家公司都将依靠人工智能运行。过去停留在某一行业内的职业正在转变为 "基于技能的职业",使人们比以往任何时候都更容易跳槽。
其次,员工(尤其是年轻人)感到有能力按照自己的意愿行事。他们可能会悄悄辞职、"挣工资 "或抽出时间转行。他们认为自己的人生还有很长的一段路要走(人们的寿命比 20 世纪 70 年代和 80 年代要长得多),因此他们不介意离开你的公司去其他地方发展。
第三,生育率持续下降,劳动力短缺将加剧。日本、中国、德国和英国的劳动力人口都在减少。未来十年左右,大多数其他发达经济体也将如此。
第四,工会正在崛起。得益于华盛顿的新理念,我们在谷歌、亚马逊、星巴克、通用汽车、福特、Stellantis、Kaiser、迪士尼、Netflix 等公司都看到了工会活动。虽然工会在美国劳动力中的参与率不到 11%,但在欧洲却要高得多,而且这一趋势还在上升。
这一切意味着什么?
老式的 "以雇佣促发展 "模式并不总是奏效。在这个后工业时代,我们必须关注员工的发展、保留、参与和生产力。与 "以招聘求发展 "相比,我们必须采用系统性的 "四R "模式。
业务绩效 "的真正含义是什么?
如果你是一位首席执行官,你需要的是收入增长、市场份额、盈利能力和可持续性。如果你无法通过招聘实现增长(员工不断以奇怪的方式 "激活"),你还有什么选择?很简单:实现自动化,提高生产力。
为什么我认为这是 2024 年的重要话题?有三大原因。
首先,首席执行官们对此非常关注。
普华永道 2024 年首席执行官调查发现,首席执行官们认为他们公司 40% 的工作浪费了生产力。
这听起来令人震惊,但对我来说却是事实:太多的电子邮件、太多的会议、混乱的招聘流程、官僚的绩效管理等等。(其中一些问题就是人力资源部门造成的)。
第二,人工智能使其成为可能。
人工智能旨在提高白领的工作效率。(生成式人工智能能让我们更快地找到信息,了解趋势和异常值,进行自我培训和学习,并清理我们像负担一样随身携带的文件、工作流程、门户网站以及后台合规和管理系统等乱七八糟的东西。
第三,我们需要它。
找人都这么难,还怎么发展?去年的招聘时间增加了近 20%,就业市场变得更加艰难。你能在技术技能方面与谷歌或 OpenAI 竞争吗?
内部开发、改造和自动化项目就是答案。有了生成式人工智能,机会无处不在。
这一切对人力资源意味着什么?
正如我在《人力资源预测》中所述,我们有很多问题需要解决。
我们必须加快向动态工作和组织结构的转变。我们必须集中精力,务实地掌握技能。我们必须重新思考 "员工体验",处理我们称之为 "员工激活 "的问题。我们必须对人力资源技术、招聘和学习与发展系统进行现代化改造,利用人工智能使这些系统更加有用。
我们的人力资源团队也将由人工智能驱动。正如我们的 Galileo™ 客户已经告诉我们的那样,精心设计的 "专家助理 "可以彻底改变人力资源人员的工作方式。我们可以成为 "全栈 "人力资源专业人士,在几秒钟内而不是几周内找到有关团队的数据,并在几秒钟内与直线领导分享人力资源、领导力和管理实践。(伽利略被世界上一些最大的公司用作管理教练)。
还有其他一些变化。随着公司将重点放在 "通过提高生产力实现增长 "上,我们必须考虑每周 4 天工作制、如何将混合工作制度化,以及如何以更有效的方式联系和支持远程员工。我们必须重新关注领导力发展,在一线管理人员身上花费更多时间和金钱,并继续投资于企业文化和包容性。我们必须简化和重新思考绩效管理,我们必须解决薪酬公平这一令人头疼的问题。
还有更多。
我们必须将 DEI 计划嵌入到业务中(人力资源 DEI 警察的时代已经过去了)。我们必须清理我们的员工数据,以便我们的人工智能和人才智能系统准确可靠。我们必须转变思维,从 "支持业务 "转变为 "成为有价值的顾问",并将我们的人力资源服务产品化,正如我们的系统性人力资源研究报告所指出的那样。
所有这些都将在我们本周发布的长达 40 页的新报告《2024 年人力资源预测》中详细阐述,其中包括一系列帮助您思考所有这些问题的行动计划。
让我提醒您一个重要的问题。生产力是人力资源部门存在的理由。
我们所做的一切,从招聘、辅导、发展到组织设计,只有在帮助公司发展的情况下才能取得成功。作为流失率、参与度、技能和领导力方面的专家,我们人力资源部门每天都要思考如何提高员工和组织的生产力。2024 年将是人力资源部门专注于这一更高使命的伟大一年。
最后一件事。
报告中有 15 项详细预测,每项预测都附有一系列行动步骤供您参考。最后一项是真正为你们准备的:关注人力资源的技能和领导力。作为公司人事流程的管理者,我们必须关注自身的能力。2024 年将是我们成长、学习和表现的一年。如果我们能很好地处理这 15 个问题,就能帮助我们的公司在新的一年里蓬勃发展。 
						
					 
				 
				
					
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						OpenAI革新发布:ChatGPT 团队版与GPT商店 
						OpenAI最近推出了两项重大创新:ChatGPT团队版和GPT商店。这些进展不仅展示了OpenAI在人工智能领域的深厚实力,而且标志着AI技术在商业和创新应用领域的新篇章。
首先,让我们深入了解ChatGPT团队版。这是一个专为团队合作设计的产品,旨在提高团队工作效率和协作。ChatGPT团队版在传统ChatGPT的基础上增加了许多新功能和服务,包括:
 	高级模型访问权:用户可以使用如GPT-4这样的高级模型,这些模型具有更长的上下文窗口,能够处理更复杂的对话和数据分析。
 	工具支持:团队版提供DALL·E 3、GPT-4 with Vision、浏览功能和高级数据分析工具,以及更高的消息上限。
 	数据安全与隐私:OpenAI保证不会在用户的业务数据或对话上进行模型训练,其模型也不会从用户的使用中学习,确保数据安全和隐私。
 	安全的工作空间:提供了一个专门的、安全的协作空间,方便团队成员之间的沟通和协作。
 	自定义GPT创建和共享:用户可以创建和共享定制版的GPT,以适应特定的工作流程和需求,且无需编码。
 	管理控制台:提供了一个便于团队和工作空间管理的管理员控制台。
 	新功能和改进的早期访问:用户可以优先体验OpenAI的新功能和改进。
ChatGPT团队版的定价为每个用户每月25美元(按年计费)或每个用户每月30美元(按月计费)。这一产品不仅提供了强大的AI工具和服务,而且通过其高级功能和定制选项,为各种团队和业务提供了前所未有的灵活性和高效性。
哈佛商学院的一项研究表明,使用GPT-4的波士顿咨询集团员工在完成任务时,速度比未使用AI的同事快25%,工作质量提高了40%。这一发现凸显了ChatGPT团队版在提高团队效率和工作质量方面的巨大潜力。
除了ChatGPT团队版,OpenAI还推出了GPT商店。这是一个探索和使用定制版ChatGPT的平台,旨在促进AI技术的广泛应用和创新。GPT商店汇集了来自OpenAI合作伙伴和社区开发的各种GPT应用,覆盖艺术创作、学术研究等多个领域。这个商店不仅是产品展示和购买的平台,还是一个促进创新和技术交流的社区。
在GPT商店中,用户可以发现各种有趣和有用的GPT应用,这些应用不仅展示了AI技术的多样性,也体现了OpenAI在推动AI技术广泛应用方面的决心。通过这个平台,OpenAI旨在建立一个充满活力的社区,鼓励更多的人参与到AI技术的创新和应用中来。
OpenAI的这两项新产品发布,不仅彰显了公司在人工智能领域的领先地位,更体现了其推动AI技术广泛应用和社会发展的愿景。随着AI技术的不断进步和普及,我们可以预见,OpenAI将继续在人工智能领域扮演重要角色,推动技术和社会的共同发展。
总的来说,ChatGPT团队版和GPT商店的推出是OpenAI在其使命——“通过友好AI推动所有人的福祉”——上的重要一步。通过这些产品,OpenAI不仅提高了团队协作和创新的可能性,而且为广泛的用户群体提供了更加丰富和多样的AI体验。随着这些产品在市场上的推广和应用,我们期待看到AI技术在更多领域的积极变革。
 
						
					 
				 
				
					
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						【Josh Bersin】2024:永远改变商业的一年 
						Josh Bersin的这篇文章回顾了 2023 年,并讨论了 2024 年的重大事件,今年是永远改变商业的转折点。因为我们正在进入一个劳动力短缺、公司重新设计、人工智能驱动业务转型的世界。回顾 2024 年,我们会意识到这是非常关键的一年。
以下是文章详细内容:
有趣的是,整个 2023 年,人们都在担心经济衰退,但这并没有发生。事实上,在经济和金融方面,我们度过了非常强劲的一年。美国和全球的通货膨胀率都在下降。我们确实不得不承受利率上升的冲击,但这是早该发生的。
我真的认为,我们遇到的问题是我们的低利率时间太长,鼓励了投机性投资。现在,经济更加理性,消费需求高涨,商业环境稳固,股市表现良好。纳斯达克指数几乎创下了历史新高,七大超级股表现极为出色:大型科技公司、大型零售商、石油公司、许多消费奢侈品公司表现极为出色。唯一表现不佳的公司是那些无法完成转型的公司。
在文化方面,最高法院推翻了教育领域的平权法案,导致了多元化和包容性的政治反弹。Elon Musk的 "唤醒心灵病毒"(woke mind virus)以及类似的讨论进一步推动了 "多元化与包容性 "计划的发展,这让首席多元化官的日子变得不好过。我们正在经历两场战争,这对许多公司来说意义重大。我知道你们中的很多人已经关闭了在俄罗斯的业务,而在以色列开展业务的人日子也不好过。在这段时间里,有关员工敬业度的每项数据都显示,员工们已经精疲力竭、疲惫不堪、压力重重。他们感到工作过度。
尽管员工有这样的情绪,但工资还是上涨了 5%以上,换工作的人工资也提高了 8%或更多。失业率很低,因此工作机会很多。你可能会问自己,为什么人们会有压力?
我认为这是大流行病的持续影响:远程工作的挑战、混合工作的复杂性和不一致性。还有一点:劳动力中的年轻一代,那些比婴儿潮一代活得更长的人,基本上都在说,我并不想为了出人头地而自杀。我想有自己的生活。我想静静地辞职。如果我的公司不照顾我,我就拿我的工资去工作,也就是说,我拿多少工资我就努力工作,不会超过这个数。这种心态为每周四天工作制创造了环境,我认为它的到来比你想象的要快。工会,在政治上是有利的,正在以25年、30年来的最高速度发展。
通货膨胀和提高工资以吸引人才的需要导致了薪酬公平问题。这个领域比你想象的要复杂得多。您可以从我们的研究中了解到这一点,在 2024 年,它属于您的清单。2024 年,年轻劳动力对职业重塑、职业发展、成长计划、辅导、导师、盟友关系和支持的需求也将十分巨大。这意味着,如果你在零售业、医疗保健业、酒店业或其他雇用年轻人的行业,你必须满足这种对福利的巨大需求。这些都是在 2023 年变得非常明显的事情。
但让我们来谈谈房间里的大象:2023 年发生的最大事情是人工智能。
从媒体到出版,从人力资源技术到招聘,从员工发展到员工体验,人工智能改变了我们的一切对话。你们可能知道,我非常看好人工智能。我认为它将对我们的公司、工作、事业和个人生活产生巨大的变革性影响。人工智能将改善我们的健康、我们的学习能力、我们消费新闻的方式(注意,《纽约时报》刚刚起诉 OpenAI 和微软侵犯版权)。人工智能几乎将改变我们生活的方方面面。
你们中的大多数人都在试图理解它,并了解它的适用范围。你们中的许多人都被你们的首席执行官告知,"我们需要为公司以及人力资源部门制定一项人工智能战略"。人力资源部门的人工智能战略是一回事,但更大的话题是公司的其他部门。因此,人力资源部门必须成为这场变革的一部分:我们需要的新角色、新工作、新奖励和新技能。
今年,我很高兴我们推出了伽利略™(Galileo™),你们中大约有 500 人已经在使用它。我们将在二月份为所有企业会员推出企业版,所以企业会员请继续关注(或加入)。Galileo 以一种易用、安全和高价值的方式将人工智能引入人力资源领域,因此它将帮助您制定战略。它基本上已经准备就绪。今年晚些时候,我们将向 JBA 社区等推出一个版本。人工智能,尽管充满了恐惧,但它已经是一项非常积极的技术。
下一步我们将何去何从?正如本文标题所言,我认为今年将是永远改变商业的一年。我并不想夸大其词,我真的看到了一个转折点。让我给你讲个故事。
大约十年来,我一直在写关于组织扁平化、打破等级制度、创建我称之为网络化组织的文章。现在这已成为主流,我们决定称之为动态组织。
正如你在 "动态组织 "研究或 "后工业时代 "研究中所读到的,我们的意思是,工作、职业、组织和公司的职能层级正在被打破,这是有充分理由的。
我们之所以有职能层级、工作级别和各自为政的业务职能,是因为它们是按照工业时代的模式设计的,当时企业通过大规模销售产品和服务来赚钱。汽车行业、石油和天然气行业、制造业、CPG 行业,甚至制药公司,本质上都是在制造产品、将产品推向市场、投放市场、销售产品,并以线性链条的方式分销产品。这种 "可扩展的工业商业模式 "就是我们设计组织的方式。
因此,我们建立了大型研发组织、大型产品管理组织、产品设计和包装组织、大型营销组织、大型销售组织、大型业务开发和分销组织、供应链组织等等(包括财务和人力资源)。所有这十个或十五个业务职能部门都有自己的等级制度。因此,作为一名员工,你要沿着这些层级向上发展。1978 年,当我作为一名工程师从大学毕业时,我就进入了其中的一个层级。
每个员工都是工程师、销售员、市场经理或其他什么职位,你在金字塔中一路向上。在你职业生涯的某个阶段,你会跳槽去做其他事情,但那是相当不寻常的。这并不是真正的职业道路。你在那个行业工作 35-40 年,然后退休。
很多公司都有另一种结构:管理和劳动。管理层决定 "做什么",员工 "做什么"。
所有这些设计帮助我们建立了我们今天使用的大部分人力资源实践,包括招聘、薪酬、绩效管理、继任、职业管理、目标设定、领导力发展等等。今天,如果你看看世界上最有价值的公司是如何运作的,就会发现它们不再是这样运作的了。为什么?因为这样会像糖浆一样拖慢速度。如果你要想出一个新点子,就必须穿越职能层级,那就需要几个月或几年的时间才能创造出新东西。
如今,价值是通过创新、及时投放市场、贴近客户以及提供独一无二的高价值产品来创造的。等级制度 "根本不是为此而设计的。
这里有几个教条值得思考。我们过去认为,所有新创意都来自研发。这太疯狂了。研发当然很重要,但世界上一些最具创新精神的公司甚至没有研发部门,他们有的只是产品团队。微软的研究部门甚至没有发明人工智能,公司不得不与 OpenAI 合作,而 OpenAI 是一家只有不到一千名员工的公司。
这里还有一个值得考虑的问题。德勤(Deloitte)的顾问们曾经谈论过 "边缘创新",也就是所谓的 "臭鼬工程"。我们曾建议客户 "将新创意与规模业务分开",这样新创意就不会被压制或忽视。如今,所有的新创意都来自运营业务,我们以实时的方式进行迭代。因此,另一种工业组织结构已不再适用。
因此,我们在动态组织中一直在经历的是,我们必须把公司设计得更加扁平化。我们必须简化职位名称和描述,这样人们就可以四处走动。我们必须将员工组织成跨职能团队,我们必须激励和培训员工跨越职能孤岛开展工作。我们必须建立灵活的工作组,必须围绕团队和项目重新进行绩效管理,而不是围绕个人目标和逐级目标。我们需要在系统中建立薪酬公平,这样无论你从哪里开始工作,都能获得公平的薪酬。
让我们来谈谈薪酬。等级制度的一个问题是,你每年都会根据绩效考核加薪。几年后,你的薪酬可能会因为你的考评而与坐在你旁边的人相差很多。但你的业绩可能并不比他们多。这是不公平的。
如果你进入公司时是市场营销专业出身,那么你赚的钱就比工程专业出身的人少。但五年后,你们可能做着同样的工作,却赚着不同的钱。此外,还有性别偏见、年龄偏见和其他非绩效因素。在我们所说的 "技能择优 "中,薪酬公平问题必须得到解决。
我们必须为员工提供发展性职业、人才市场、开放的工作机会和指导。而这些人才实践正是提高活力的促进因素。去年,Salesforce、Meta 和其他科技公司都遇到了缺乏活力的问题。Salesforce 在大流行病后的最后一个上升周期中雇佣了数千名销售人员,一年后又裁掉了其中的大部分。Meta 也做了同样的事。下一个可能是谷歌。
这些以工业思维运作的公司认为,发展的唯一途径就是雇佣更多的销售人员、工程师或营销人员。但这些业务职能部门的人员数量并不一定能推动增长和盈利。重要的是他们如何协同工作以及他们做了什么,而不是他们有多少人。
我们通过招聘、招聘、再招聘来实现公司发展的旧观念已经一去不复返了。这已经行不通了。这仍然是公司发展的一部分,你总是在招聘人员来取代别人,带来新的技能,等等,带来新的视角。但在一个充满活力的组织中,很多成长都来自内部。人也在成长。
就连 "成长型思维 "这个词也被用滥了。我们需要有一种组织成长的心态,这样我们才能作为一个组织而成长。英特尔就是一个很好的例子。英特尔在半导体制造和研发方面迷失了方向。现在,他们正在内部重塑自我,股价也一飞冲天。他们没有聘请大师来告诉他们该怎么做,他们知道该怎么做。他们只需要去做。
谷歌拥有的人工智能工程师比 OpenAI、Anthropic 和其他所有小公司加起来还多,但他们执行得不好。现在他们执行得更好了。他们将人工智能团队整合为跨职能小组,并与其他业务领域共享 YouTube 的知识产权。我敢打赌,一旦他们在人工智能领域取得进展,他们一定会超越许多其他公司。这就是动态组织的一部分。
作为人力资源人员,你们比任何人都更清楚,如果公司里有多个小组在做相互竞争的事情,而他们却因为互不了解或互不交谈而无法协同工作,那将是多么的功能失调。没有交叉施肥,或者他们在保护自己的地盘。所有这些都妨碍了组织的活力。
这与明年的工作息息相关,因为它已经深入人心。人才市场、职业发展途径、基于技能的组织、基于技能的招聘、基于技能的薪酬、基于技能的职业、基于技能的发展等等......这些都不仅仅是人力资源方面的时尚,而是应对这一重大转变的解决方案:让企业更具活力。尽管等级森严的公司在过去很有价值,但现在已经不能很好地运作了。
Josh Bersin的《不可抗拒》(Irresistible)现在,这不是A-B转换类型的东西。这是一种进化,但速度非常快。我们提出 "系统人力资源"(Systemic HR)这一概念的原因是,我们人力资源部门也必须做同样的事情。人力资源部门本身是各自为政的。我们有招聘小组、DEI 小组、薪酬小组、L&D 小组、业务合作伙伴、合规小组、福利小组。我们这边有人在做 EX 项目,那边有人在做数据管理项目,还有一个人员分析小组。
这些都是属于人力资源部门的重要职能领域。但是,如果他们不能共同解决公司面临的问题,我指的是大问题,如增长、盈利能力、生产率、并购等,那么谁会在乎呢?那么你就处于系统人力资源的一级或二级。我们围绕业务问题制定了系统人力资源计划。这就是我们提出新的人力资源运营模式的原因。
我认为系统化人力资源将是 2024 年的一件大事,原因有很多。我们不仅生活在劳动力短缺的环境中,而且还有另一个助推器,那就是人工智能。对于那些使用过伽利略系统的人来说,我希望你们今年都有机会使用它,人工智能能够从公司的许多来源收集信息、数据和文本,并对公司正在做的事情做出判断,这绝对令人难以置信。
如果你在销售部门工作过,如果你在营销部门工作过,如果你在财务部门工作过,你和我一样清楚,这些都是各自为政的小组。很少有公司拥有真正集成的数据管理系统,将所有客户数据与销售数据、收入数据、营销数据相匹配。 客户数据平台是一个想法,但并不经常出现,而且要做到这一点,需要数千万至数亿美元和许许多多的系统。而人工智能几乎可以自动做到这一点。
因此,当你将伽利略这样的工具整合在一起,并将我们的研究作为语料库的一部分,再添加公司员工流失率等数据或薪酬变化,你只需提出一个问题,就能看到薪酬与流失率之间的关系。你不必花几个月的时间去做分析,也不必试图找出分析结果是否正确。这种情况在公司的销售、客户服务、研发和市场营销等各个部门都在发生。
因此,这种更加一体化、更具活力的组织正在你眼前发生。2024 年,这就是我们现在要做的几乎所有事情的背景。
另一个背景是劳动力市场,这将是非常艰难的。你们已经从我们和其他人那里了解到劳动力市场现在有多么紧张。美国的失业率为 3.8%,而且不会有太大改善。即使出现经济衰退(这一点值得怀疑),也没有足够的人来雇佣。美国的生育率很低,即使每家公司都为员工提供生育福利,让他们都生孩子,这些人也需要二十年才能去工作。因此,所有发达国家: 美国、英国、加拿大、德国、日本、北欧、中国、俄罗斯的生育率长期处于低水平。世界银行认为,几乎所有发达经济体的劳动人口都将在十年内缩减。
由于招聘将变得更加困难,我们将看到越来越少的工作人口,公司在招聘时必须更加统筹兼顾。我们都必须关注 "四个R":招聘(Recruit)、留住(Retain)、再培训(Reskill)、再设计(Redesign)。这就要求人力资源部门进行大量的工作重新设计、职业重塑,并认真研究如何培养技能而不是招聘技能,以及如何利用我们作为人力资源专业人士所拥有的工具来帮助组织提高生产力,而不仅仅是招聘、招聘、再招聘。
我用两件事来衡量公司的成功。其一是企业的耐力:企业在起起伏伏中的表现如何?二是员工人均收入。与同行相比,员工人均收入低的公司往往是管理不善的公司。当然,行业差异也很大。
在我们进行 GWI 行业研究时:医疗保健、消费品、制药、银行业,我们可以看到,表现优异的公司在员工人数方面都非常高效。我们还发现,这些公司实际上正在实施系统人力资源实践。
另一个驱动因素是我们生活在服务经济时代。有趣的是,在美国,超过 70% 的 GDP 现在是服务业。因此,你拥有的人,你公司里的人,就是产品。如果每个人每一美元的收入不能带来很好的产出,那么你的公司就没有经营好。
这就引出了许多管理话题。
我们如何培养早期和中层领导者?
我们如何重新思考员工的真正需求?员工敬业度和员工体验这些话题其实已经有 25 到 30 年的历史了。它们需要大规模更新。
我们该如何在学习与发展中实施人工智能,并取代那些人人痛恨却又无法摆脱的旧系统?
在我们用人工智能系统取代人力资源技术的过程中,ERP 供应商将扮演什么角色?
我们将如何实施可扩展的人才智能?在劳动力短缺的世界里,人才智能变得更加重要,无论你将其视为采购和招聘,还是内部流动,抑或只是一项战略规划举措。
我们该如何适应人工智能?
还有一个问题是系统化人力资源,发展你的团队、你的职能、你的运营模式,使其更具适应性和活力。
回顾2023年,我觉得这是我度过的最迷人、最有趣、最充实的一年。我总是为你们感到惊讶、印象深刻、充满活力,为你们这些在火线上处理这些复杂问题的人感到惊讶、印象深刻、充满活力,为你们这些在火线上处理这些复杂问题的人感到惊讶、印象深刻、充满活力,为你们这些在火线上处理这些复杂问题的人感到惊讶、印象深刻、充满活力。我对人力资源行业的印象一年比一年深刻,一年比一年兴奋。我认为,很多不从事人力资源工作的人认为,我们只是做一些合规和管理方面的事情,以及解雇员工。这只是我们工作的一小部分。
2024 年将是重要的一年。作为人力资源专业人士,你必须学习很多东西。你要学习系统的人力资源问题,你要学习人工智能,你还要学习如何成为一名顾问。
毫无疑问,在未来十年或二十年,动态组织管理将成为一个越来越大的问题--我们如何管理员工和公司。我指的管理不是监督,而是发展、调动、留用、薪酬、文化等所有这些方面。
离开 2023 年时,我对人工智能的未来充满信心。如果你害怕人工智能,深呼吸,放松。它不会咬你。这里没有什么邪恶的东西。这是一个数据驱动的系统。如果你不掌握数据,你就无法从人工智能中获得很多价值。
世界从来都不是完美的。它从未完美过。过去不完美。未来也不会完美。
但是,如果你愿意,你所生活的环境和你所创造的环境可以是充实的、愉快的、富有成效的、健康的和有趣的。我认为我们都有机会做出这样的决定。
也很期待与大家一起度过一个精彩的 2024 年。 
						
					 
				 
				
					
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						OpenAI的CEO Sam Altman给你的17条管理者的建议,帮你更好得做2024年规划(中英文) 
						【每一个管理者都推荐读一读】Sam Altman 给你17条“希望早点知道的建议”
即将踏入2024年,Sam Altman更新博客,写下17条“希望早点知道的建议”,希望对正在做2024年规划的人们有帮助。
1.乐观、执着、自信、原始的动力和人际关系是事情开始的关键。
2.有凝聚力的团队,冷静和紧迫的合理搭配,以及非凡的投入是成事的关键。长期的方向目标是稀缺的;无需过分担心短期内其他人的看法,随着时间的推移,这会变得更容易。
3.对于团队而言,完成一项真正重要的艰巨任务,比起做一些并不那么重要的简单工作要更有意义;大胆的想法能够激发斗志。
4.激励机制的效果有如超能力,在设定时需经过慎重考虑。
5.把你的资源集中在少数有着高度信念的目标上,实际上可以剔除掉的东西多于你的想象。
6.沟通要清晰简洁。
7.每当你看到官僚主义和废话时,就与之斗争,也要让其他人参与斗争。不要让组织架构妨碍人们高效地协同工作。
8.结果才是最重要的;好过程不是坏结果的遮羞布。
9.花更多的时间在招聘上。在高潜力、成长快的人身上冒险。除了智力之外,除了智力外,还要寻找他们实际完成任务的证据。
10.超级明星实际比表面更有价值;但评价员工时,需要考虑他们对组织整体绩效的真正影响。
11.迅速迭代能可以弥补许多不足;通常情况下,如果你能迅速调整,即使犯下错误也无所谓。计划应以十年为周期,执行则应以周来衡量。
12.不要违背商业上的基本规律。
13.灵感易逝,人生苦短。不行动是一种既隐而又致命的风险。 14.规模往往具有令人惊讶的涌现特性。
15.借助复合增长的力量;尤其是,你会想要创建一个随着规模扩大而能够获得增长优势的企业。
16.站起来继续前行。
17.与优秀的人共事是人生中最美好的部分之一。
What I Wish Someone Had Told Me
 	Optimism, obsession, self-belief, raw horsepower and personal connections are how things get started.
 	Cohesive teams, the right combination of calmness and urgency, and unreasonable commitment are how things get finished. Long-term orientation is in short supply; try not to worry about what people think in the short term, which will get easier over time.
 	It is easier for a team to do a hard thing that really matters than to do an easy thing that doesn’t really matter; audacious ideas motivate people.
 	Incentives are superpowers; set them carefully.
 	Concentrate your resources on a small number of high-conviction bets; this is easy to say but evidently hard to do. You can delete more stuff than you think.
 	Communicate clearly and concisely.
 	Fight bullshit and bureaucracy every time you see it and get other people to fight it too. Do not let the org chart get in the way of people working productively together.
 	Outcomes are what count; don’t let good process excuse bad results.
 	Spend more time recruiting. Take risks on high-potential people with a fast rate of improvement. Look for evidence of getting stuff done in addition to intelligence.
 	Superstars are even more valuable than they seem, but you have to evaluate people on their net impact on the performance of the organization.
 	Fast iteration can make up for a lot; it’s usually ok to be wrong if you iterate quickly. Plans should be measured in decades, execution should be measured in weeks.
 	Don’t fight the business equivalent of the laws of physics.
 	Inspiration is perishable and life goes by fast. Inaction is a particularly insidious type of risk.
 	Scale often has surprising emergent properties.
 	Compounding exponentials are magic. In particular, you really want to build a business that gets a compounding advantage with scale.
 	Get back up and keep going.
 	Working with great people is one of the best parts of life.
https://blog.samaltman.com/what-i-wish-someone-had-told-me
 
						
					 
				 
				
					
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						2024年未来4个人力资源趋势预测 
						
毫无意外: 人工智能是 2023 年人力资源技术话题的主导,而雇主面临的根本问题却没有改变。企业对技能斤斤计较,认为优秀员工很难找到,并在努力探索如何实施混合工作政策。
我们认为,2024 年的情况将与此类似,而且难以预测。对人工智能的痴迷将持续下去,企业将寻求灵活的技术解决方案,员工将坚持要求公司关注他们的个人和职业问题。
此外,请记住 2024 年是选举年。甚至在任何一方提名候选人之前,竞争就已经充满了骚乱和分歧。金融市场肯定会变得谨小慎微,雇主们在感叹优质候选人稀缺的同时,也会小心翼翼地填补职位空缺。随着人工智能将员工解放出来处理 "高价值 "任务这一理念的推广,提高人力资源效率将成为一个核心主题。
实际情况会是怎样呢?以下是我们的预测:
人工智能将抢占更多市场份额
去年12月,我们预测 2023 年将是人工智能无处不在的一年,除非它并不存在。"RecruitingDaily 总裁兼总编辑 William Tincup 认为:"对于供应商和从业者来说,'AI'这个缩写已经失去了意义。
他说得没错。如今,"人工智能 "这一概念已被应用到各种产品中,从协调视频面试到预测劳动力趋势,无所不能。2023 年,人工智能在市场上的发展突飞猛进,其推动力与其说是技术进步,不如说是市场营销的热潮。OpenAI 网站上的 ChatGPT 页面推出一周后,访问量就超过了 100 万次。到 2023 年 10 月,访问量约为 17 亿次。
由于生成式人工智能的概念已经无处不在,2024 年人力资源部门对人工智能的使用肯定会继续稳步增长。不过,这种增长更多的是数量上的,而不是技术上的进步: 我们将看到更多的产品发布、资金投入以及企业和个人用户。能力方面的飞跃将相对较少。
员工体验偏离正轨......
Forrester Research 公司表示,雇主们正在缩减培养企业文化和员工体验的力度。随着预算竞争日趋激烈,领导者将注意力集中在他们认为更重要的问题上,"员工体验寒冬 "即将来临。虽然大多数雇主都计划在明年投资某种人力资源/健康管理(EX/HCM)软件,但他们将寻求提高人力资源效率,而不是加强体验工作和改善成果。
其中一个必将受到影响的领域是 DEI。拥有积极的 DEI 计划的企业数量从 2022 年的 33% 下降到今年的 27%,Forrester 认为 2024 年将达到 20%。更多的雇主会照本宣科地使用企业发展指数,并使用现有的企业发展指数系统,而不是进行升级。
...但用户体验更重要
谷歌从 1998 年的一家初创公司发展到今天拥有桌面搜索市场 83% 的份额。几乎所有从事技术工作的人都会告诉你,谷歌通过提供更准确、更相关的搜索结果击败了竞争对手。
但他们不会说的是,谷歌是在一个用户界面非常糟糕的世界里推出的。雅虎、Ask Jeeves、Webcrawler 和 AltaVista 都推出了杂乱无章的主页,上面充斥着文字和设计元素,对用户的实际搜索没有什么帮助。谷歌则采用简约的方式,明确地将用户指向搜索框,并只提供两个选项:进行搜索或跳转到机器选择的网站。
就像 20 世纪 90 年代的谷歌一样,OpenAI 的用户界面也非常简洁。ChatGPT 3.5 提供了一个搜索栏和四个简单的选项,帮助用户按照自己的意愿迈出建立查询的第一步。ChatGPT 在五天内吸引了 100 万用户。相比之下,Instagram 需要 2.5 个月才能达到 100 万用户,而 Facebook 则需要 9 个月左右。
对消费者来说,简单很重要。人力资源技术供应商已经在努力打造更像 Netflix 和亚马逊而不是 Craigslist 的用户体验。随着人工智能生成工具的普及,用户和技术客户将对简单的自然语言界面提出更高的要求。无论是通过更好的设计还是在工作流程中的交付来实现这一目标,用户如何访问人力资源工具都将至关重要。
数字工作者开始蜂拥而至
人工智能的倡导者说,生成式人工智能不会消除工作岗位,尽管它可能会改变工作岗位。不过,越来越多的企业将探索使用 "数字员工 "作为其人工智能和自动化工作的代言人。这一浪潮将在2024年加快速度,增强实力。
今年 4 月,Kelly 公司推出了 Kelly Fusion,这是一个管理数据录入和新员工流程(如背景筛选和入职)的产品套件。12 月,初创公司 Artisan 计划推出其首个数字员工 Ava,这是一名 "销售代表",将自动完成对外销售周期。Artisan 未来的 "工人 "还包括设计师 Noah 和营销人员 Liam。
这一切都是为了实现自动化。我们的想法是,这些应用程序--数字工作者--将与实际工作人员一起工作,处理数据收集和文件处理等重复性任务。该领域的几乎所有供应商都会告诉你,这可以让人类员工腾出更多时间来从事战略性项目。
事实上,"解放人类员工 "是人工智能营销工作的主题。如果说它的实际意义并不明确的话,那么雇主们仍然对 "做同样的工作需要更少的人 "这一想法非常着迷。不过,人工智能行业坚持认为,这种效率可能会改变工作,但不一定会消除工作。
员工却不这么认为。Qualtrics 的一项研究发现,近一半的员工(49%)表示人工智能的潜在影响令人恐惧。只有 39% 的人认为这令人兴奋。(超过三分之二的员工(68%)认为一些工作会因为人工智能而面临风险,23%的员工认为自己的工作可能会被裁掉。 
						
					 
				 
				
					
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						全球视野下的人力资源变革:AI时代的挑战与机遇 
						
简析人工智能如何重塑全球人力资源管理实践
在当今这个快速发展的时代,人工智能(AI)已成为推动多个领域革命性变化的核心力量。特别是在人力资源管理领域,AI的融入不仅在技术层面上引起巨大波澜,更在管理理念和实践方法上带来深远影响。下面内容我们参加全球各地的人力资源科技展会中的观察,探讨AI在人力资源领域的应用趋势,并分析这一变革对未来劳动力管理的影响。
近期,OpenAI的创始人兼CEO Sam Altman因董事会决策而短暂离职再归来的事件,不仅在科技界引起轰动,更是全球人力资源管理者关注的焦点,从公司治理到领导力的问题,诸多值得我们HR关注的内容。但更重要的是这一事件象征着社会对于AI未来发展的复杂态度,反映了人类对AI未来的期望与担忧之间的平衡,特别是AGI的突破性(透漏出来的Q*)。
对于2024年的趋势预测,AI在人力资源管理中的应用无疑是核心。从招聘到员工培训、从人力资本分析到员工体验,AI技术的广泛应用正改变着这一领域的运作方式。例如,在美国SHRM会议和其巴黎的HR展会上,我们见证了越来越多的企业和组织开始利用AI技术优化人力资源管理流程。这些技术不仅提高了工作效率,也为基于数据的决策提供了新的视角。
然而,AI的崛起也带来了新的挑战。技能升级和技能重塑已成为AI时代的挑战。传统的管理和操作技能正在逐渐让位给数据分析、机器学习等新兴技能。此外,新时代的领导力的塑造也因远程办公、混合工作模式的兴起、新兴人群而面临重构。在这一背景下,HR领导者必须重新思考如何培养和利用这些新技能,以应对AI带来的行业变革,更是HR领导者的使命所在。
在全球范围内,无论是在美国、欧洲还是中国,HR领域对AI的重视程度日益增加。从6月份参加的美国SHRM会议开始,我们看到越来越多的HR科技机构在使用AI赋能产品。但是到了10月份我们在巴黎和拉斯维加斯已经看到很多成熟的AI+HR产品。特别是从招聘开始已经快速扩展到了各种模块。
大厂的优势聚集在于他们在进行AI的迭代升级,让产品更加智能,使用体验更友好。但同时,基于AI的HR产品创业机会也很多。大厂在基础层面上可能做得特别好,但在具体满足客户诉求和客户体验上面,初创企业可能有更大的可能性。
总结而言,AI的崛起正在重塑全球人力资源管理的面貌。它不仅代表着技术的变革,更是一种思维方式和管理实践的革新。作为HR专业人士,我们需要深刻理解这一趋势,并积极适应这一不断变化的新时代。未来劳动力的管理将越来越依赖于AI的智能解决方案,这不仅是一种挑战,更是一个机遇。
  
						
					 
				 
				
					
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						AI巨头风云变幻:OpenAI 董事会突然宣布解雇了其联合创始人兼首席执行官 Sam Altman 
						最新更新:
11月20日周一凌晨5点,Sam Altman 发布了一条推文:“first and last time i ever wear one of these”,第一次也是最后一次戴这个。这个是指OpenAI的访客吊牌。看下图:
这之前Sam Altman 发过一条推文“i love the openai team so much”,这条推文引发OpenAI员工统一的回复💗表示对Sam的支持,包括之前的CTO(被任命为临是CEO的Mira Murati)。
根据彭博社的报道,OpenAI的最大投资者之一,微软,和其他投资者正在向公司施压,要求重新任命Sam Altman为CEO。这发生在董事会意外决定解雇他之后 。另一方面,微软,作为OpenAI的最大股东,可能会加入董事会,但目前尚未决定是否要求董事会代表权 。
此外,据Bloomberg报道,由微软首席执行官Satya Nadella领导的与Altman重新任职相关的讨论也因董事会的角色而陷入僵局。据悉,董事会成员拒绝正式辞职,因为他们正在审查替代人选 。
这些信息揭示了在OpenAI内部围绕其领导层和治理结构的复杂动态,特别是在关键角色变动方面。我们最后附录了目前的OpenAI的董事会架构,关于这样的公司治理结构你有什么想法?
以下为文章正文:
 
在人工智能领域的历史长河中,2023年11月的17号这一天或许将被铭记为一个转折点。OpenAI,这个曾推出 ChatGPT、DALL-E 3、GPT-4 等热门人工智能产品的公司,经历了一次前所未有的内部动荡。
【事件开端:Sam Altman 的突然解雇】
11月17日周五中午,OpenAI 董事会宣布解雇了其联合创始人兼首席执行官 Sam Altman。这位曾是 Y Combinator 的前总裁,被认为是人工智能领域的领军人物。他的解雇在科技界引起了巨大的震动,很多人认为这是对人工智能发展的一个重大打击。
【内部反应与原因】 
据内部消息,这一决策源于与董事会之间的沟通断裂,而非不当行为。然而,具体细节并未对外公开,使得整个事件笼罩在一层神秘的阴影之下。
【行业与公司内部的震动】 
Sam Altman 的解雇不仅在外界引起了讨论,也在 OpenAI 内部掀起了波澜。据报道,OpenAI 的总裁兼联合创始人 Greg Brockman 在事件发生后宣布辞职,多名高级研究人员也选择了离开公司。这一系列的离职显然是对董事会决策的不满和对公司未来方向的担忧的直接反应。
【投资者的立场与反应】 
在 Altman 被解雇的消息传出后,OpenAI 的主要投资者,包括 Microsoft 和风险投资公司 Thrive,对董事会的决定表示不满。他们开始积极推动 Altman 的重返,并要求对董事会进行重组。这一举动反映了投资者对于 OpenAI 当前管理层的不信任,以及对 Altman 领导能力的认可。
【Sam Altman 的回归之路】 
在经历了一天的震惊和反思之后,据报道,在投资人等要求下OpenAI 董事会与 Altman与进行回归的讨论。尽管对于回归持有矛盾态度,但他显然正在考虑重新掌舵,并提出了重组董事会的要求。
【事件背后的深层原因】 
据科技记者 Kara Swisher 报道,这一系列事件的背后,是对于人工智能商业化速度的内部分歧。一方面是急于推动商业化的声音,另一方面则是希望鉴于新技术的巨大能力和风险,采取更加谨慎的策略。这种分歧在董事会和管理层中愈演愈烈,最终导致了这场风暴的爆发。
【未来的不确定性】 
尽管目前尚不清楚 Altman 是否会重返 OpenAI,但这一事件无疑为公司未来的发展方向投下了不确定性的阴影。同时,这也反映出整个人工智能行业在面对快速发展和伦理责任之间的挑战。
在这场风波中,OpenAI 不仅失去了一位关键的领导人物,还暴露出了其内部的管理和战略上的深层次问题。如何在创新和责任之间找到平衡,将是 OpenAI 乃至整个人工智能行业未来必须面对的重大课题。
 
附录网上的组织架构图,供参考:
  
						
					 
				 
								
			 
		 
		
	
			
	
	
		
	
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