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Productivity
超级经理的崛起：AI 时代的新型管理角色
Josh Bersin 在最新文章《The Rise of the Supermanager》中提出：未来的管理者不应只是简单协调者，而应成为真正的 Supermanager（超级经理） —— 协同 AI 重塑流程、赋能团队、主导创新。虽然 AI 工具能够带来个体效率提升（约 10–20%），但这只是底层红利。若要撬动组织生产力边界，就必须走向多流程自动化和全面流程重构。Supermanager 会主动在自己的职能边界内“实验”、推动 AI 应用、引导团队创新。
我从未见过像 AI 这样大规模、快速、而且充满乐观情绪的技术投资。2025 年，Google、Nvidia、Meta、Microsoft、OpenAI 和 Amazon 的资本支出接近 9000 亿美元，相当于美国 GDP 的近 3%。
为什么如此乐观？因为企业相信，AI 是未来的生产力技术，而且越早让公司拥抱 AI 越好。
但到目前为止，实际结果喜忧参半。
虽然人们被 AI 工具所吸引，但美国 GDP 却在下滑（从 2023 年的 2.9% 降至 2025 年预计的 1.8%，上半年甚至出现 -1.6% 的负增长），企业利润也在放缓。IT 行业利润增长 34%，金融服务增长 10%，但其他行业利润大幅下滑，说明 AI 的盈利目前主要集中在 AI 公司自身。
这就是一个关于承诺、期望和众多好点子的故事。
大企业的难题
AI 的潜力毋庸置疑。我们在研究与咨询中也彻底革新了工作方式，实现了在几乎不增加人手的情况下保持增长。
但对那些有着几十年官僚体系、繁多职位层级的大型组织而言，要真正实现生产力的提升并不容易。
我们调研了数百家公司，正在开展一项重大研究。在 HR 领域，已经有超过 100 个 AI 应用场景，可以改善招聘、员工支持、发展与生产力。例如渣打银行已经用 AI 来评估绩效和撰写评语。
然而，正如 MIT 最近的一项研究所示，真正的“流程再造”还没有到来。
四阶段框架与生产力极限
在我们的四阶段框架中，一个人使用 AI 代理来加速工作是相对容易的。OpenAI 的数据显示，41% 的使用场景是“信息检索”，其次是写作、数据分析和回答复杂问题。这些“个人生产力技巧”确实能带来帮助，但提升的上限通常只有 10–20%。
那么，如何实现“多流程自动化”，真正重构工作的方式？
这就是管理的职责所在，也是我今天要讨论的。
管理模式的演变
我研究管理已有 30 年，这是一条曲折的道路。它可以追溯到 Peter Drucker 的《卓有成效的管理者》，之后经历了 Jack Welch 的裁员式管理、Howard Schultz 的员工关怀、Brene Brown 的勇敢领导、John Mackey 的有意识资本主义，再到 IBM 的敏捷管理和 Zappos 的“无管理者”实验（最终失败）。
管理从来是一个充满新思想的领域，模式层出不穷。但我今天要讨论的是：在 AI 世界中，有效管理正在发生怎样的变化？
两大变化：赋能与实验
在过去十年中，出现了两大深刻变化：
赋能（Empowerment）
员工比以往更有自主权，能获取大量信息和强大工具。
互联网和疫情让员工获得前所未有的自由，他们不会再回到过去。
实验（Experimentation）
技术民主化让变革不再完全来自上层，而是更多自下而上推动。
一线团队不只是执行者，而是创新与变革的源头。
这两点在当今商业世界全面展开。忽视它的企业将面临风险。
微软、Meta 等公司快速转向 AI，依靠项目驱动的领导文化。拜耳、联合利华、汇丰、万事达、Spotify 和飞利浦等企业的成功，也源于小型自治团队承担改进责任。
今天，与过去不同的是，超级经理无需等待高层委员会批准。他们直接在前线实验、迭代并推动变革。
打破组织惰性
随着技术飞速发展，职位与头衔反而成为阻碍（“这不是我的工作”）。超级经理则打破这种模式，主动承担责任，推动成长与改进。他们拥抱新思想，分享探索经验，把 AI 的实践直接带入业务，而不是等待总部下达“项目指令”。
这种趋势的原因在于：AI 与过去的技术不同。
ERP、云计算、移动互联网等技术往往需要大量 IT 投入和多年建设。而 AI 是一种 终极民主化技术，任何人都能学习使用。最具创新的人，可能是最年轻或资历最浅的员工，因为他们“通过实践学习”，没有旧有 IT 习惯的束缚。
这就是所谓的 “超级员工效应（Superworker effect）”：每个人都可能成为高绩效者，经验的价值相对下降。新想法可能来自任何地方，最贴近客户或流程的人反而能创新最多。
管理角色的转型
AI 让监督与绩效考核变得更容易，因为它能跟踪行为和结果。这使得领导者可以从繁琐的监督中解放出来，专注于战略、辅导、协作和工作再设计。
因此，经理不会消失，而是角色被重新定义：
监督和绩效管理是基本职能；
真正优秀的经理要在流程再造、实验与增长方面脱颖而出。
传统的“推动业绩”“强化竞争”依然重要，但现在被放到学习与成长的语境下。问题从“你今天完成了什么”变成“你今天学到了什么”。
超级经理带来信任、支持和同理心，帮助员工在 AI 时代学习、重塑与成长。
我们是否需要更少的经理？
如果管理者只做监督工作，那确实可能被 AI 代理取代。但这类“空壳经理”本就存在多年，未来会更快被淘汰。
真正的超级经理则不同：
他们协调跨团队的创新；
在生产力项目上进行理性投资或果断止损；
促进知识共享、团队协同和优先级一致性。
这才是未来管理者的核心价值。
我并不认为“中层经理”会消失，而是他们的工作内容正在重新定义。能推动超级经理行为的公司，将在新世界中脱颖而出。
AI 带来的不只是技术，而是管理模式的再造。
如果过去十年是“数字化转型”，
那么未来十年就是“管理重构”。
超级经理不会是额外的头衔，而是企业在 AI 时代必须具备的关键能力。
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Productivity
深度观察 | AI重构HR的未来蓝图：战略编排才是核心战场--解读Deloitte《HR Reimagined: Agentic AI for HR》
HRTech隆重推荐！在AI加速重塑企业运作方式的今天，人力资源领域也正经历着一场深刻变革。2025年夏季，Deloitte 发布了最新研究报告 《HR Reimagined: Agentic AI for HR》，由资深人力资本与AI转型顾问 Greg Vert 和 Kyle Forrest 联合撰写。报告围绕“Agentic AI”（智能体AI）这一新一代技术，系统探讨了AI如何在HR全价值链中发挥作用——从战略规划、治理体系，到能力建设与技术架构，并通过16项HR核心能力与67个具体活动的分析，描绘了从AI辅助（Assisted）到增强（Augmented）再到AI驱动（AI-Powered）的成熟路径。
本文将结合报告核心内容与行业背景，带来一份深入的中文解读，帮助HR领导者与业务决策者理解AI在HR中的落地价值、潜在风险及战略编排方法。非常值得推荐阅读！！如果需要PDF 可以添加客服或者邮件获取德勤报告
人工智能的快速发展，正在让HR领域面临一次前所未有的变革。从招聘到员工体验，从绩效管理到流程优化，AI的触角已经伸入几乎所有HR职能。Deloitte 在《HR Reimagined: Agentic AI for HR》中，描绘了一幅未来蓝图——AI不再只是工具，而是HR战略执行的核心力量。本文将结合报告要点，带来一份面向HR领导者的深度解读。
1. AI在HR的三种形态：从辅助到驱动
报告指出，AI在HR的应用大致分为三个阶段：
辅助型（Assisted）：AI为人类提供支持，如自动生成职位描述、初步整理数据等。
增强型（Augmented）：人类与AI交替协作，AI能处理部分复杂任务，如候选人筛选、知识库更新、调查分析。
驱动型（AI-Powered）：AI主导流程执行，人类负责监督与优化，例如自动完成员工咨询、生成分析报告、触发跨部门流程。
解读：企业应先明确自身在这三个阶段中的位置，然后规划向更高阶段的演进路径，而不是盲目堆砌工具。
2. Agentic AI：HR的“虚拟同事”
传统AI往往是功能插件，作用单一。而Agentic AI的特征在于：理解上下文、规划多步骤任务、调用不同系统完成工作，并能根据反馈优化执行。这类AI更像是一名“虚拟同事”，能够独立完成从信号识别到结果交付的全流程。
解读：这要求HR团队具备“管理AI”的能力——为AI设定任务边界、明确流程接口、评估其工作成效，而不是只当它是一个按钮或查询工具。
3. 角色重塑：从事务处理到战略赋能
AI的引入会让HR的时间分配发生显著变化：
HR业务伙伴（HRBP）：从有限服务部分业务单元，转向为全体管理者提供战略性人才辅导。
卓越中心（COE）：从数据收集整理转向实时洞察与预测，参与前置决策。
HR运营（HR Ops）：80%以上的日常事务由AI执行，团队重心转向员工体验和流程改进。
解读：HR的绩效评估指标也应随之调整，从“完成多少任务”转向“业务贡献度”和“战略影响力”。
4. 高价值落地场景
报告给出了一些能快速显现成效的Agentic AI应用：
入职流程：多个AI协作完成任务分配、福利登记、培训安排，跨平台无缝衔接。
请假与返岗管理：AI提前识别返岗事件，触发跨部门流程，并根据反馈优化体验。
人才保留：AI实时分析流失风险并推送定制化留才方案，直接触发奖励或调配。
解读：这些场景有三个共性——跨系统、闭环执行、可持续优化，非常适合做为企业的AI试点项目。
5. 碎片化风险与战略编排
如果不同部门各自引入AI工具，很容易造成“67个AI源”的割裂局面：数据孤岛、体验不一致、治理困难。报告提出五个关键步骤来避免碎片化：
规划：目标与业务战略、员工需求一致；
治理：覆盖伦理、数据安全、信任机制；
能力建设：集中AI专业能力，设立卓越中心；
编排：工具互通并嵌入核心流程，而非外挂；
衡量：效率、体验、公平性与成果并重。
解读：这本质上是“企业级AI治理”的HR版本，需要跨部门协作才能真正落地。
6. 技术趋势：多智能体系统（MAS）
未来12-18个月，用户与HR系统的交互将从传统API调用，逐步转向多智能体系统（MAS）——多个AI可以相互协作、与人类互动、跨平台执行复杂任务。例如，招聘AI可以直接与培训AI、薪酬AI协作，实现从录用到入职培训到福利登记的自动化闭环。
解读：这意味着企业未来的AI生态将是“团队作战”而非“单兵作战”，需要提前规划架构与数据接口。
结语：AI价值取决于编排能力
AI进入HR是不可逆趋势，但它的价值并不会自动释放。真正的竞争力来自于战略性编排与持续优化——让AI不只是辅助工具，而是组织能力的一部分。对于想在未来人才竞争中保持领先的HR团队来说，现在正是重新设计角色、流程与能力结构的关键窗口期。
报告来源：Deloitte《HR Reimagined: Agentic AI for HR》 作者：Greg Vert 与 Kyle Forrest
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Productivity
AI时代的员工敬业度与幸福感危机——我们该怎么办？
HRTech概述:Josh Bersing刚刚发布文章指出，美国职场幸福度与员工敬业度出现严重滑坡。根据 Gallup 数据，全面敬业的员工比例仅为 21%，优秀的管理者仅为 27%；令人担忧的是，66% 的员工处于“痛苦”状态，8%处于“挣扎”状态。同时，世界幸福报告显示，美国幸福排名从 2024 年的第 15 名跌至 2025 年第 24 名，首次跌出前 20 名，现仅略高于波兰、伯利兹与台湾。文章分析背后成因：AI 引发裁员与不确定恐惧感；曾经被推崇的远程与灵活工作被缩减；缺乏对年轻管理者的培训与支持；社会关系被社交媒体与政治撕裂；员工对领导层的信任及公平感下降。
员工敬业度与幸福感的统计数据令人震惊
Gallup 2025 年的数据表明，只有 21% 的员工完全投入工作（比去年下降 10%），只有 27% 的管理者投入工作（下降 11%），66% 的员工处于“痛苦”状态，**8%**处于“挣扎”状态。
还有更多令人沮丧的消息。《2025 年世界幸福报告》显示，美国的幸福感从 2024 年的第 15 位骤降到 2025 年的第 24 位，这是美国首次跌出前 20 名。美国的幸福感仅略高于波兰、伯利兹和台湾，如今已低于英国。
而且，这不仅仅是蓝领或一线工人的问题：正如《华尔街日报》文章《为什么管理者如此痛苦》指出的那样，管理者（27% 敬业度）比去年幸福感低 11%，年轻管理者的感受最糟。只有三分之一的年轻管理者接受过任何培训，而且他们的管理跨度还在不断扩大。
我认为，管理者可能是受人工智能直接影响最大的群体。他们不仅被要求裁员、提高产出，还被期望在很多已经力不从心的情况下“改造”团队。
然后是恐惧的问题。由于 DOGE、各种关于 AI 消灭工作的文章以及大量裁员，86% 的员工表示在工作中经常感到“恐惧”，**34%**的人害怕发声。他们害怕什么？害怕 AI 抢走工作、害怕被淘汰，或干脆害怕被忽视。
（Adecco 对 8 万名员工的全球调查发现，40% 的员工担心工作稳定性，其中人工智能被列为这种恐惧的第一来源。）
为什么会发生这一切？
正如我在下方视频中讨论的那样，关于员工和劳动力幸福感的源源不断的调查和报告，源自多种因素的结合。
远程工作刚刚习惯了灵活性，却被“拉回”办公室。AI 技术人员过度推销他们的工具，并说服 CEO 裁员。政治和社交媒体削弱了我们的社区感、友情和善意。
《世界幸福报告》认为幸福有六个因素：
人均 GDP（财富）
社会支持（在遇到困难时是否有人可以依靠）
预期寿命（寿命长短与健康质量）
选择生活的自由（人们对自己生活控制和决策能力的感受）
慷慨（慈善捐赠、志愿服务以及帮助陌生人的意愿）
腐败感知（对政府和商业腐败的认知）
当我们观察美国的幸福状况时，问题很明显。尽管 GDP 上升，但社会支持显著下降（19% 的年轻人表示没有可以依靠的人）、预期寿命下降、自由度下降 15%、腐败感知下降近 20%。正如那句老话所说，金钱并不是幸福的来源。
在实际生活中，还有很多问题：加沙和乌克兰战火不断；美国政治极度两极化；关税战让国家对立；商业领袖们忙于追赶 AI，而 AI 现在主导着股市估值。
如果你在普通的一天打开 CNBC，你会看到大多数记者在将公司的业绩与 Nvidia 或 Microsoft 比较，并想知道“他们如何才能跟上”。这给 CEO 带来了更大的压力，公司在不确定中手忙脚乱地重组、转型或裁员，试图成为一家“超级员工公司”。
还有那些 AI 评论员，他们告诉我们“超级智能”即将到来。尽管听起来荒谬，但这让人们更加担心。
四天工作制？还是 72 小时（996）工作制？
现在我们来谈压力问题。尽管我们梦想着 AI 能带来四天工作制，但科技公司现在却走上了中国的路线，要求员工在周六工作。这被称为“996”，即早 9 点到晚 9 点，一周 6 天。在工作岗位稀缺的情况下，一些雇主能够强制执行这种规定。（风投似乎很喜欢这种方式。）
事实上，中国现在真的在实行“007”——从午夜到午夜，一周七天，只是采用轮班制。
“如果你想建立一家价值 1 亿美元的公司，你可以每周工作五天。但如果你想建立一家价值 100 亿美元的公司，你就必须每周工作七天。”——某知名风投
我们对四天工作制做了详尽的研究，大多数学术研究表明，生产力（每小时的实际产出）在每周 30–35 小时时达到峰值。当人们的体力极限被突破时，他们可以靠喝更多咖啡来支撑，但工作质量会下降。而软件公司是少数几个经常接受持续存在的缺陷的行业之一。
我认为，大多数人都不希望自己的汽车、飞机或医疗设备是由一个为了赶进度在周六加班的人设计或制造的。是的，iPhone 是由疲惫的中国工人制造的（我建议你阅读《Apple in China》了解详情），但苹果对质量的专注克服了倦怠的工作条件。
我们如何应对这些问题？（基于多年的研究）
这些问题很复杂，正如我们下面的框架所示。我将解释其中一些主题，并推荐我的书《Irresistible》。注意：下面讨论的所有研究及更多内容可在 Galileo 和 Galileo Learn 中找到。
重新思考“财务优先”先从基本问题开始：你的唯一商业目标是赚钱吗？如果是这样，你可能会忽视“持久的组织为股东带来最佳回报”这一事实。投资人力资本，你会发现这是你唯一会增值的资产（机器甚至软件都会老化）。
将使命感与问责制重新聚焦我们遇到的最佳公司在“使命感”和“问责制”之间保持强大平衡。他们对产品和客户有不懈的关注，同时也会彼此问责。最近几位客户告诉我，他们的文化“太友好”。人们不愿进行困难的对话，因此绩效问题得不到解决。我听到的最佳做法是使用“张力时间（Time under Tension）”的概念，迫使人们在情况不佳时彼此交流。
尽量避免过度招聘在我们的系统性 HR 研究中，我们发现太多公司认为所有问题都可以通过雇佣下一个专家来解决。这不仅非常昂贵，而且大多数“专家”不会久留。是的，我们希望建立人才密度，但你可以在公司内部找到优秀人才，而不必总是向外寻找。
慷慨投资于员工发展平均公司每年在每位员工的发展上只花费 1,200–1,500 美元（约占工资总额的 1.5–2%）。要确保这些钱花得值得，不要浪费在没人会用的一堆课程上。我们建议采用动态学习模式，例如 Galileo Learn 和其他新兴平台。学习可以提高生产力、质量、创新和敬业度。因此，将发展性任务、临时项目、岗位轮换和灵活安排视为学习、成长和提高生产力的机会。
打造动态组织：让人能够变换角色现在 AI 已经到来，我们都在面对职位变化、新角色和新的业务流程。PwC 的 CEO 调查支持我们的研究：那些经常调动人员的公司，其盈利能力比不这样做的公司高 27%，而且员工更敬业、更幸福、更高效。
公平支付，而不仅仅是高薪薪酬固然重要，但它的重要性可能没有你想象的大。我们关于薪酬公平的研究发现，薪酬的公平性和透明度比薪酬水平本身重要七倍。确保你的薪酬与当地生活成本、技能水平和市场保持一致。在福利方面，要了解本地需求——在一个城市，健身房会员资格可能远不如物理治疗补贴有价值。
学会欣赏、感谢并认可员工人类不是机器：我们都渴望被欣赏。一句简短的感谢、一次正式的表彰，甚至一个强大的社交认可平台，都能改变公司的运作方式。那些只是一味索取、很少奖励员工的公司，总是深陷倦怠之中。你可以通过专注于善意来避免这种情况。我们的研究显示，拥有高认可文化的公司，其自愿离职率比同行低 70%。
践行企业公民责任虽然现在这并不流行，但请记住，作为私营部门领导者，你也有公民责任。我们对待员工、商业伙伴、供应链和社区的方式非常重要。这包括 DEI（多元化、公平性和包容性）、社区参与、归属感以及我们称之为“员工激活”（倾听员工）。伟大的公司也是伟大的公民，这些投入构成了员工幸福、满足和意义的基础。
拥抱宽容、灵活和启发性最后，让我们记住以人为本的领导力基础。我们是人，不是机器。我们需要休息，我们有情感，有时会脆弱，也会犯错。是的，我们希望员工表现出色，但正如我们在疫情期间学到的那样，照顾好人，是照顾好业务的最佳方式。
是的，员工敬业度确实很重要最后一点，正如我在《Irresistible》中所描述的，企业中的员工敬业度呈钟形分布。虽然平均分是 3.4（满分 5 分），但许多公司表现得更高。这些“不可抗拒型组织”在长时间内始终优于同行。如果你希望你的业务长久发展，就要照顾好你的团队。
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Productivity
Josh Bersin谈为什么关于 AI 会毁掉工作和人类的恐慌被严重夸大
HRTech 概述：Josh Bersin驳斥了关于AI将摧毁就业、削弱人类价值的广泛担忧。他指出，尽管AI发展迅猛，但多数企业目前仍处在AI转型的初期阶段，仅10%不到的公司真正实现了深度集成。以Galileo平台为例，Bersin强调，AI实际上正在释放员工的创造力，催生所谓的“超级员工”（Superworker），提升个人与组织的生产力，而非简单替代工作。
文章列举了多个行业和场景中的AI应用情况，包括Chipotle、H&M和中东地区的大型航空公司，均处于流程重构与工具探索阶段。Bersin认为，AI的使用反而创造了更多管理与优化工作的机会，从而使人类在工作中向更高层次的创造与决策迈进。他还指出AI目前仍缺乏情感、同理心、历史理解与人类的复杂动机系统，未来的企业创新仍依赖于人类独有的智慧与精神力量。
他呼吁业界抛弃AI恐慌，聚焦于学习如何善用AI这项工具。AI不会毁掉工作，而是会重塑工作，为未来几十年的职业发展提供新的路径。
详情阅读：
Josh Bersin说自己常被那些盛行的夸张文章和评论惊讶——说 AI 会毁掉就业市场、网络或我们的生活。尤瓦尔·赫拉利（Yuval Noah Harari）认为这是对人类的“存在性”变革。马克·贝尼奥夫（Mark Benioff）宣称，Salesforce 30–50% 的运营现在由 AI 完成。媒体如 The Verge（Nilay Patel）担心所有谷歌的网页流量将消失。
虽然没有人能预测未来，但我每个月都与数百家公司对话，每周与至少 5 家软件厂商会面，所以对现状有较清晰了解。正如我在《超级员工的崛起》中所述，上述很多恐惧其实都没有根据。相反，我坚信 AI 工具和平台将激发个人创造力、业务增长与创新，并由此创造许多岗位、提高工资、改善我们的职场与企业运营。
第一，所谓白领工作将被全面淘汰，目前还没发生
确实，招聘有些疲软，但主要原因是 IT 预算上涨 62%，CEO 正推动业务领导“采用” AI。这种推动效应减缓了招聘速度，几乎所有公司都在思考如何通过自动化重组岗位与职责。
我每天与高级 HR 领导交流，得到的反馈一致：CEO 与 CFO 已下达命令，“别招人了，赶快上 AI”。因此，招聘预算被冻结。
这种推动虽有道理，但很多东西尚未落地，因为像 MS Copilot、SAP Joule、ChatGPT 这样的现成工具，还不够贴合业务流程。目前尚不明确哪些岗位将被改变、哪些常规工作可以被淘汰，也不知道该买或做什么 AI 产品。
以我的 AI 转型四阶段模型为例，我估计当前有 60% 的企业处于阶段 1，30% 处于阶段 2，仅有不到 10% 达到阶段 3（在各业务职能中差异较大）。例如 Chipotle 在招聘中应用 Paradox 到第 3 阶段，H&M 应用 Maki People 也如此，我们自己的 HR Academy 已通过 Galileo Learn 达到阶段 3。
但总体来看，销售自动化、潜在客户生成（我现在每天都会收到许多“Agent”发来的垃圾邮件）、合同管理、营销（我们的 HubSpot 系统并不像想象中智能）、采购、应收账款等领域，AI 还没成熟。这正在到来，但还远远不到成熟阶段。
我希望在贝尼奥夫下次财报电话会上，他能具体说明到底节省了多少钱，并列出那“50% 岗位”。我怀疑他会这样做。根据 LinkedIn 数据，Salesforce 的自然营收增长约 8%，员工人数增长 4%，看起来只是略微提高了效率，不像贝尼奥夫所言那样夸张。
所以，这些承诺确实在未来几年内会兑现，但当前企业级落地仍有 1–2 年的开发周期。
例如上周，我在中东与一家大型航空公司会面，他们的 HR 团队刚开始做流程再造。虽然愿景逐渐明朗，但他们意识到所需产品目前尚未到位。他们正在做设计，并寻找合适的 AI 解决方案。
这就是为什么我认为大部分企业的 AI 转型将主要依赖内部构建，并联动供应商。我们已无法再用“买 Workday 然后启动”的方式实现自动化——AI agent 将高度可配置，公司必须清晰知道自己需要什么。
它会来……但现在还根本没到那一步。
第二，每一个 AI Agent 都创造了大量新工作
例如我们 Galileo 的 Agent 已有超过 4,000 人启用，它们发现自己有更多“新工作”需要做（如数据查找、流程清理等），因为那些重复、枯燥的工作被 AI 接管了。这就是“超级员工”效应。
就像买电吹风：叶子不会消失，你也不会扔掉扫帚。它只是让你吹叶子的速度快了 10 倍，但接下来你还得收拾、打包、放上路边回收。现在回收公司获得了更多叶子，你还可以修剪灌木（另一个机器人岗位），电吹风公司也赚更多钱。
换句话说，自动化一个任务，会推动我们从事更高价值的事情；越来越多时间会被用于管理这些工具（学习 prompt、找到高质量数据、不断迭代、培训、确保安全）。
本周我看到一个新的 AI 工具，它做 FP&A（财务、预算、计划与管理），每家公司都需要这种工具。旧系统人工处理简直是噩梦。这个新系统将其财务、CRM、HRMS 数据合在一起，自动发现利润缺口、进度滞后和预算超支。原来这要我和 CFO 手动处理几个小时。
这种超级员工效应正在进行中：美国目前失业率仍很低（4.2%），正如我在上一篇关于初级岗位的文章里说明的，工作市场虽有波动，但白领工作将在几十年内继续存在。我们只处在转型期。
我猜想当初互联网兴起（1998 年左右），人们预测“书本”会消失、零售门店会消失。但现实恰恰相反：作家和零售者进化为使用和借助网络。27 年后，我们建立了 Substack、混合电子商务、移动点餐等商业模式，推动图书出版反而繁荣。
写书依然值得，但很多作者更愿透过 Substack 建立受众，而不是被亚马逊“绑架”。超现实吧？这就是“超级员工”效应。一旦你意识到你会看到它无处不在。
这种关于我们工作、职业、生活的“创造性重塑”只会加速。我告诉客户：你们都是开发者！只要用英语（或本语）学习如何“编程与自动化”你的工作、生活与企业。
第三，AI 并不像 AI 工程师认为的那般“智能”
虽说大家痴迷于 AI 超智能和通用人工智能（GAI），但人类基因组比 AI 的高级数学复杂 1,000 倍。我们的基因组是数百万年进化的产物，因此人类擅长“感知、创造、情感与不可预测性”。
70 万亿种蛋白质组成为我们 DNA，每个细胞类型不同。这些 DNA 编码了千万年的学习、进化、环境与经验，有些科学家认为它近乎无限。拜托 Nvidia，不要拿它跟人比。
人类的这些“人类技能”：感知力、同理心、创造力、雄心、激情、毅力、创新力，在 AI 中都找不到。但 AI 是个非常强大的分析引擎，肯定会从经验中学习。
比如 Meta 刚宣布“超级智能实验室”，说到底是为了卖广告（也许还想做“恋爱机器人”）。它的业务由广告驱动，我懒得相信它会彻底改变我们的行业。除了让广告更精准（比如“焦虑中年女性”的广告），我没看到它能改变商业。
另一方面，我对“物理 AI”非常感兴趣——涉及物理、光、动量等方面，比如自动车辆、类人机器人和军用用途。我在中东看到了 Boston Dynamics 的一组爬行机器人网络，用于监测与保障石化厂的安全——非常让人毛骨悚然。
今天我在健身时跟教练聊起那些可以清理 100 磅杠铃的机器人。早年我在炼厂工作时，有一年硫化物泄漏杀死了一名操作工，那次惨剧绝对值得投资数百万来部署机器人监测系统。我猜现在很多化工厂、核电厂都在用这种机器人。我曾在核电站实习时，电厂工作人员总说“别靠那个阀门太近，因为那里有辐射”，但你看不见、感觉不到东西！
所以 AI 有成千上万惊人的用途，但这并不意味着自动驾驶汽车或炼厂机器人可以“感知”或“理解”道路、工厂或天气中的微妙差异。当然随着时间编码这些信号，但人类适应能力更强，我们将始终“超越”这些机器。
第四，是人类创造了新思想、新业务与新工业
再强调：是人类想出新的商业模式、创新、产品与服务，将价值带给世界。如果 AI 这么“聪明”，它为何不会自己成立公司？🙂
每一个突破性产品、科学发现、企业或创意，都是来自人的智慧。我们从出生起就是“学习动物”，具备生存、本能、恐惧、学习、ego、同理心、耐心、宽恕与胜利等复杂能力，正是这些特质造就了 Apple、Microsoft、Nike、Disney 等公司。每一个伟大的企业背后都有一个（或几个人）的主意，他们填补了市场空白。
AI 时代，我们终将迎来一套自动化 agent。买一个机器人，开启它，用它完成日常工作听上去挺诱人（我们用了几天就自动化了编辑与转录流程）。但推动我们的业务转向“智能 HR 与人才体系”的想法，是人类的主意，是我脑海中孕育的概念，是由我们的管理团队与合作伙伴策划打造的。
在压力之下，人类智慧大放异彩：看看乌克兰军队的创造力；看看我们如何迅速应对疫情；看看慢性病或某些残疾患者如何学会应对。这种人类智慧中蕴含神秘，我们拥有历史智能、道德标准。正如英国首席拉比 Jonathan Sacks 在他的经典著作中所言。这就是我所谓的“人类精神之不灭力量”。
每当我在客户面前讲述此类故事时，我感受到人类的创造力如何被激发。AI 并没有这种历史智能或时间因果关系。就如我与 Galileo 合作伙伴 Sana 的 CTO 探讨，他也认可 AI 不具备对历史及因果变化的真正理解。我会进一步与科学家们交流，但仍相信人类在学习与适应上远远领先于任何数据系统。
底线：我们的工作与生活是安全的
最后的结论是，也是我想传达的核心：AI 是工具。我们可以构建它，也可以教它做我们想要的事。如果我们不加控制，它或许会伤害我们（正如割草机或电锯），但是否使用取决于我们这群高级智慧人类。学习它、理解它、驾驭它，用它改善我们的工作、企业与生活——那就没错了。
生活会继续，经济仍由情感驱动，商业仍由人类的灵感、激情、毅力与努力推动。
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Productivity
Josh Bersin最新观点：人力资源行业将终结吗？以某种奇特的方式，答案是肯定的
Josh Bersin刚刚发布最新观点：随着AI的加速应用，人力资源行业正在经历前所未有的转变。未来，AI将接管50%到75%的传统HR任务，包括招聘、培训和员工支持。这不仅是一次简单的转型，而是一次彻底的再创造。HR专业人士需要主动重新设计流程，应用AI技术，提升团队效率与战略价值。成功案例如微软的Chipotle，已通过AI显著提高招聘质量与速度。未来的HR将成为AI系统管理者与企业顾问，而不再是传统流程管理员。企业必须提前布局，迎接这场AI浪潮。更多请关注 HR Tech，为你带来全球最新 HR 科技资讯。
我刚刚在伦敦与数十家企业进行了为期一周的交流，大部分讨论都围绕着AI展开。绝大多数对话的主题是：公司在应对AI带来的影响时，感到焦虑、推动、甚至焦躁不安，这种焦虑不仅体现在HR部门，也体现在各业务团队中。
在CEO和CFO的压力下，HR团队正被要求加速自动化、优化服务、并通过AI实现人员精简。虽然我们都知道AI是一种能够促进增长和规模化的技术，但当前传递出的主要信息是：“赶紧推动生产力项目。”
而所谓的“生产力”，实际上就是“裁员”的委婉说法。
先谈谈裁员
几乎我们接触的每一家企业，都的确存在人员过剩的问题。这是为什么呢？
因为我们的招聘、资源配置和工作管理方式本身就非常低效。我们将“编制名额”下放给各级管理者，而他们则倾向于尽可能多地招聘人员。
我们并没有真正教导或激励管理者如何构建高效的生产力，反而往往奖励他们“扩大团队规模”。结果就是，像我最近在一家大型广告公司看到的那样，组织中充满了各种各样的职位，但缺乏统一性和结构性。这家公司有约10万名员工，却设有超过6万个不同的岗位头衔——几乎每个职位都是为某个人量身定制的，这种做法显然荒谬。
企业存在的根本目的，是为了实现规模化。如果每个部门经理都各自为战，自行搭建团队架构，那无异于将低效深植于企业之中。
虽然我们有一些基本的组织效率模型，比如呼叫中心、全球服务中心、共享服务、能力中心等，但这些传统设计在当下正逐渐过时。在高性能多功能AI代理全面普及的时代，我们必须走得更远。
从“第一性原理”重构组织？
Elon Musk 推崇“第一性原理”方法——即解散现有团队，只从零开始招聘最核心、最迫切需要的人员。这种方法在小型公司或许奏效，但在大型企业中，由于存在大量“支持服务”，简单地“砍掉重建”并不可行。
现实中，很多公司在各个角落散布着项目经理、程序经理、分析师等职位，因为核心员工缺乏管理项目、推进计划、或进行数据分析的能力。由于招聘过程中缺乏严格的标准和规划，各部门纷纷自行扩编，导致组织臃肿、效率低下。
组织设计本来就是一门古老且被严重忽视的学问，多数公司对此缺乏系统化思考。IBM 曾表示，他们的组织设计策略是“聘请一位高绩效高管，让他/她自己摸索出解决方案”——这实际上是行业普遍现象。
AI真正改变的，是“工作设计”
如果我们希望从AI工具和代理中获得真正的投资回报率，就必须彻底重新思考“工作设计”——不仅仅是画组织结构图，而是要厘清工作流程、标准化与非标准化的业务环节，并找出可以自动化的领域。
尽管大多数企业已经部署了大量的生产力系统（如ServiceNow、Salesforce、Workday等），但由于缺乏使用这些系统的能力或纪律，反而持续地通过“增加人手”来解决问题。
作为一名工程师，我对此体会尤深。将问题推给某个人远比优化底层“管道”来得容易。然而，管理工作流程就像修建城市水管系统——如果基础设施不合理，再先进的AI工具也无济于事。
正如渣打银行Tanuj Kapilashrami所说：“必须先修好管道，才能合理应用AI。”
这意味着，我们不能指望微软Copilot之类的工具神奇地提升员工生产力。我们必须从根本上重新审视业务流程与员工技能，并围绕AI重新设计整个企业运作模式。
员工技能，未来的关键
企业之所以聘请大量“分析师”和“项目经理”，往往是因为普通员工和管理者缺乏项目管理、时间安排、数据分析等基本技能。未来，所有人都需要掌握这些能力，而不再依赖大量辅助人员。高阶专业人才应当专注于重大事务，而不是出席会议做会议记录（AI记录工具早已能胜任此事）。（顺便提一句，我预测很快就会出现AI项目经理、AI程序经理、AI数据分析师——这些岗位也将逐步被自动化！）
那么HR会怎样？
回到HR领域，当企业致力于重塑流程、导入AI时，HR的角色至关重要。
HR的本质任务是构建并管理围绕“人”的各项流程：招聘、培养、管理、薪酬、激励与支持等。这项使命极为庞大，当公司将焦点转向“提升生产力”时，HR必须积极参与。
一般认为，一个运作良好的HR团队与公司整体人数的理想比例是1:100。也就是说，一家拥有1万名员工的公司，大约需要100名HR人员。而优秀的HR团队不仅自己高效运作，更会采购、搭建技术系统，以实现规模化管理。
举例来说，如果CEO要求你招聘50名顶尖AI工程师，你不能只是随便打几个电话，而是要设计一套高效、可扩展的方法。这可能包括外包、引进人才情报系统、招聘高端猎头，等等。总之，HR自身也必须成为高效运作的样板。
因此，HR团队必须迅速引入AI代理，取代大量重复性事务，尤其是那些依赖工作流、流程管理和行政性处理的工作。比如，我们的Galileo系统已经可以自动评估候选人的面试表现，并将其技能映射到Lightcast、SHL和Heidrick的领导力模型。
未来，HR工作会消失吗？
某种程度上，答案是肯定的。
凭借出色的数据整合和生成能力，AI可以完成50%-75%的HR工作。目前这些AI系统尚未完全成熟，但趋势已经非常明显。
我们刚刚与一家大型制药企业交流，他们已经基本实现了“全AI化管理”，以仅10人规模的学习与发展团队，服务6000多名科学家和制造专家。他们通过AI自动完成了培训、合规追踪、入职辅导、领导力支持等任务。对于大多数公司来说，这种效率简直是难以想象的。
HR将迎来身份危机
未来，HR必须迅速向更高的成熟度迈进（可以参考我们提出的Systemic HR Maturity Model）。否则，就会像Elon Musk那样，被大规模裁员，并被迫在短时间内仓促上马AI项目。
我并不是说这条路轻松易行。事实上，市面上真正成熟的AI HR产品还非常有限。但压力已经到来。
HR不能等着CFO拿着“生产力枪”指着自己，必须主动出击，修好内部“管道”，试用新工具，联合IT团队，重新设计工作模式。这样，你将能主动选择适合自己公司的AI系统，并构建一个全新的、充满机遇的职业未来。
结语：HR的重塑与再创造
让我们看看Chipotle的案例。他们通过部署基于AI的招聘代理，成功自动化了复杂的招聘流程，不仅节省了数百万美元，还大幅提升了招聘速度和质量。甚至在接受CNBC采访时，CEO将这一成果称为公司的“主要营收驱动因素”。
这场HR身份危机，其实是一个难得的机遇。
我们今天的招聘、培训、员工服务团队规模普遍过大。AI将能够自动化其中大量工作。我的建议是：在AI浪潮席卷而来之前，立即拿起你尘封已久的组织设计手册，重新设计HR团队的运作方式。这样，当面对AI供应商时，你可以主动提出自己的需求，而不是被动接受他们的产品。
未来HR不会消失，但大量传统流程、数据管理与支持岗位将发生剧变。员工与候选人也会越来越习惯通过智能机器人，而非人力HR来解决问题。
不过，真正优秀的HR专业人士，将会变成超能型人才（Superworker）——你将成为企业战略顾问、AI系统训练师，并且能够实时掌握公司人才与流程的整体健康状况。
这次，不再是简单的“转型”，而是真正意义上的“再创造”。
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Productivity
Josh Bersin谈数字孪生体、数字员工和无处不在的智能代理
Josh Bersin 刚写了一篇文章，其中谈到2025年，数字员工和AI驱动的助手将彻底变革HR运营，优化招聘、数据分析和员工管理等任务。这些技术，包括数字孪生体和智能代理，将与人类专业人士协作，提升生产力并优化工作流程。随着AI工具日益融入日常业务，HR领导者必须接受这些创新，同时关注技能培训、心理健康和包容性工作环境。AI的崛起还将重塑团队动态，HR需重新设计角色和流程以保持竞争力。
AI不再是未来的愿景，它正在重塑HR领域的每个角落，HR专业人士必须积极适应，利用这些智能工具提升工作效率。
下面文章有一定删减，请查看
最近，我听到Elon Musk预测，每个公民将在五年内拥有多个Optimus机器人在家里。虽然我通常会忽略他的预测，因为它们通常是夸大的，但这次我认为他可能抓住了某些东西。我们即将见证公司中数字员工的爆发，这些可能就是我们多年来一直听说的“机器人”。现在很明显，明年我们将会与大量“数字员工”共事。
（正如Anthropic创始人Dario Amodei解释的那样，AI在商业、科学和健康领域能够做的积极事情，远超我们之前的想象。）
所谓“数字员工” digital employee，我指的是一种由软件驱动的代理，它可以与我们交谈，回答详细问题，解决复杂的分析问题，并能够在众多系统之间进行导航。ChatGPT及其同行引入了代理的概念，并且现在已经衍生出了数十个“代理性”应用案例，我甚至愿意将它们称为“人格化的应用”。
让我从“数字孪生体” “Digital Twin 开始。想象一下，你有一个出色的客服代表，拥有多年帮助最苛刻客户的经验。如果你加载了他过去五年的电子邮件记录，结合所有内部文档，以及最近两年的服务电话记录，你可以基本上“数字化地再现”这个员工，拥有他所积累的所有知识、风格和内部联系人网络。这个孪生体，最初可能看起来像一个AI助手，但当现实中的员工去度假时，它可以继续进行该员工的工作。
我们的一位客户，一家大型保险公司，已经为理赔处理建立了“数字孪生体” “Digital Twin ”。如果你考虑到处理理赔的复杂性和工作流程，很多内容都可以由一个智能代理来学习，使得这个“理赔机器人”成为这个关键流程的专家。而且当你更改理赔规则和限制时，代理可以在几秒钟内学习新的指南。
但这还不是全部。想象一下，这个“数字孪生体”或“数字员工”对Workday、SuccessFactors或其他各种系统有着深入了解。
现在，助手不仅能够回答问题并帮助解决问题，他还可以处理事务，查找数据，并在多个系统中运行报告。这个数字员工已经变成了“数字分析师”，能够为你查找信息并完成工作，节省你日常生活中的数小时工作。（Visier的Vee就是为此设计的。）
假设你让你的数字朋友参加会议，为你参与某些话题的讨论，并在有紧急问题需要讨论时实时提醒你。他可以帮助你优化时间，随时了解你需要知道的决策，并帮助你管理行动事项。这样的应用列表不胜枚举。
最棒的是，假设你的数字孪生体可以与你对话。假设他“签到”检查你上周要求帮助的项目进展情况，你告诉他事情的进展，他变得更“聪明”，更了解你可能接下来需要的内容。Galileo今天已经能够做到这一点，提示你深入研究某个问题并探索你可能没有考虑过的领域。而且如果你问他关于管理或人员问题，他可以根据你的领导力模型甚至你公司CEO的访谈给出建议和指导。（BetterUp、Valence等公司正在研究这一点。）
这不是科幻小说，朋友们。这一切正在成为现实，并且在明年将肯定会变得很常见。
每家供应商的侧重点略有不同。Microsoft Copilot专注于与MS Office相关的活动，ServiceNow则专注于内部服务和支持，Galileo聚焦于HR需求，而Joule则是SAP所有功能的专家。这些“数字员工”都需要培训、反馈和与其他系统的连接才能保持与时俱进。所以不太可能一个数字员工能够做所有事情。（培训数字员工意味着管理他或她的信息库，这将成为HR中的一个主要新角色。）
有一点非常明确：我们将会与这些家伙一起生活和工作。而随着我们使用它们并看到它们的能力，我们将会重新设计工作。我们会逐步把任务、项目和工作流程交给它们。随着这一过程的推进，我们在重构团队时会变得越来越聪明。
我将这一过程比作一个木匠获得了一台多功能电钻。在拥有这台电钻之前，木匠可能会手动钻孔，仔细选择钻头并根据木材的密度选择压力。现在，他钻孔的速度更快，准确性更高，精度更强。很快，他便会加快这一过程，花更多时间在橱柜的贴合、表面处理或设计上。
同样的事情也将发生在我们的HR任务、项目和设计上。而这些新的数字员工是可编程的！所以一旦我们弄清楚它们的能力，我们就可以调整它们，定制它们，并将它们连接在一起。最终我们将拥有能够作为整个应用程序运行的智能助手。而这对现有软件公司的威胁在于，这些智能代理将逐步取代我们现有的许多应用程序。
我们的数字员工如何影响我们的工作？
再做一个观察。我交谈过的几位客户一直在问：“那我们的软技能呢？哪些工作是真正属于人类的？”
我认为这是错误的问题。相反，我们应该问另一个问题：我能以多快的速度将尽可能多的工作委派给我的新朋友！
你是否因为吸尘器剥夺了你扫地的“有益工作”而感到难过？你从洗碗中获得了多少快乐？当你停止在肥皂水中打湿双手时，你的洗碗机是否让你感到沮丧？
当然不是——这些工具消除了我们认为是“苦差事”的任务。
如今，感谢数字助手，创建数据透视表进行交叉分析已经成为了苦差事。你可以停止亲自处理这些任务——请Galileo或Copilot来分析数据，然后让他为你绘制图表，添加更多数据，尝试新的假设。我们越是学会使用这些新的数字员工，我们就能停止更多的“苦差事”。
再考虑一些复杂的“以人为中心”的活动，例如“变革管理”。一位客户问我：“Galileo如何帮助我管理我们新HCM系统的变革管理？”
我给了她几十个想法：让Galileo为你提供其他公司的案例研究，并根据其他公司的做法为你构建一份待考虑的清单。然后让Galileo制定一个培训计划；让它阅读用户文档并创建一张新功能表；然后让Galileo按角色重写这个变革计划。最后让Galileo撰写一份关于成功的新闻稿，编写一些吸引人的员工沟通内容，并让它计算出所有步骤被简化后的投资回报率。
这些都是我们今天做的“手动”人类任务，它们需要时间和创造力来完成。如果你在Galileo中经历了这个过程，你可以要求你的数字员工保存这些步骤和提示为“模板”，你就教会了你的数字员工如何进行变革管理。下次你需要他时，他可以引导你完成整个过程。
当我开始向我的客户解释这些时，我停了下来，说：“等一下。我不可能向你展示Galileo能够做的一切。你需要自己去尝试。”
这就是我的大信息。不要等着供应商给你一个现成的解决方案。这些是智能的、可训练的数字专家。你需要了解他们，才能弄清楚他们如何适应你的工作、项目和公司。就像你对待任何新员工一样。
我认为是时候开始了。不再亲自扫地或手洗碗碟。让我们认识我们的数字员工，告诉他们我们的项目，并请求他们的帮助。一步一步，一天一天，我们可以重新设计我们的工作，使其更加高效，让我们有更多时间去做更伟大的事情。
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Productivity
Cognizant Impact 研究预测未来10 年生成式人工智能将为美国经济注入1 万亿美元
牛津经济研究院与 Cognizant 联合开展的具有里程碑意义的研究预测，生成式人工智能将对美国 90% 的工作岗位产生影响，为了保持经济增长，亟需开展战略性的技能再培训
新泽西州提内克 2024年1月13日 Cognizant（纳斯达克股票代码：CTSH）与牛津经济研究院联合发布最新经济影响研究《新工作，新世界》(New Work, New World) 的研究成果。研究预测，90% 的工作将在某种程度上受到生成式人工智能 (gen AI) 的影响，我们处理工作、提高生产力和促进经济增长的方式均将发生深刻转变。研究还发现，企业对人工智能技术的采用率以及个人适应新工作方式的速度，将决定这项技术的影响力。
牛津经济研究院首席执行官 Adrian Cooper 表示："我们的研究旨在阐明人工智能可能对全球劳动力产生的影响。研究结果揭示了这项技术将以多快的速度影响美国经济发展进程，为领导者利用这项技术的潜力并迅速适应提供了宝贵见解。"
生成式人工智能有助于提高运营效率、创造新的收入来源、革新产品和服务，甚至重新定义企业。为了量化生成式人工智能对生产力和未来工作的潜在影响，Cognizant 与牛津经济研究院合作构建了一个经济模型，探究了美国企业采用生成式人工智能的三种情境。该模型考虑了推动美国经济发展的 18,000 项任务，并仔细研究了生成式人工智能可能对与这些任务相关的工作岗位产生的影响。虽然研究主要关注美国劳动力，但其发现的一般主题对全球都有参考价值。研究提出的主要观点包括：
未来十年对人工智能的采用将会出现激增，并将进入成熟期：企业对人工智能功能的采用尚处于试验阶段。不过研究表明，仅在四到八年内，采用率就会从 13% 飙升至 31%。研究预测，15 年后，采用率增长可能会放缓，但至少还会继续增长 15 年。
经济可能迅猛发展：随着企业人工智能技术采用率不断增长，未来 10 年，预计美国的生产率将提高 1.7%—3.5%，美国的 GDP 将从 4,770 亿美元增长至 1 万亿美元。
与此同时，就业市场可能会受到影响：随着工作任务因采用生成式人工智能而实现自动化，半数工作 (52%) 预计将发生显著变化。大约 9% 的美国现有劳动力可能会被取代，根据历史经济变化规律，其中 1% 的人可能难以找到新工作。
知识含量较高的工作可能最受影响：过去，技术进步和自动化主要影响的是体力劳动和以流程为中心的知识型工作。而生成式人工智能产生的影响与之相反，它将会对知识型工作产生更大的干扰。此外，信用分析、计算机编程、网络开发、数据库管理和平面设计等工作的理论最大风险敞口得分已经达到大约 50%。到 2032 年，随着技术的不断发展，一些工作的敞口得分可能会攀升至 80%。
首席执行官将会感受到影响：数据显示，C 级高管乃至首席执行官的理论最大敞口得分（即工作任务容易被生成式人工智能自动化的程度）可能会超过 25%，这是因为从竞争评估到战略决策，他们都开始使用生成式人工智能。
Cognizant 首席执行官Ravi Kumar S 表示："生成式人工智能在各领域的表现已经让我们惊叹不已，但它在我们日常业务运营中的真正影响才刚刚开始显现。为了充分利用这项技术的潜力来提高生产力，我们必须全面了解它对未来工作造成的影响，并携手为人们创造与之共生共荣的最佳机遇。"
紧跟人工智能的发展步伐，重新培养劳动力
虽然这项研究的时间跨度超过十年，但 Cognizant 认为，如今社会各领域的领导者应当积极合作，建立新的信任契约，助力企业、员工和经济在人工智能时代蓬勃发展。随着这项技术在劳动力中日益普及，员工需要掌握新的技能，为业务战略和人工智能管理等领域提供支持。再培训计划曾是员工职业生涯发展的辅助手段，如今培训将成为工作日的重要组成部分，企业将在工作日专门安排时间开展教育和培训。
根据这一愿景，Cognizant 最近推出了 Synapse 计划，旨在通过为全球一百多万人重新定义机会，彻底改变和重新平衡技术教育和劳动力发展的格局。依托 Cognizant 深厚的专业积淀和多年技术再培训的丰富经验，该计划旨在到 2026 年为不断扩大的数字经济打造一个全新的适宜雇佣的人才库。点击此处了解有关 Synapse 的更多信息。
如需查看完整的研究报告，了解更多信息，请访问 https://www.cognizant.com/us/en/gen-ai-economic-model-oxford-economics。
研究方法：Cognizant 《新工作、新世界》研究
牛津经济研究院受 Cognizant 委托，评估和预测未来 10 年生成式人工智能技术对美国产生的经济影响。
该项目分为五个主要工作阶段，循序渐进地开发牛津全球经济模型 (GEM) 的假设输入值。这些输入值反映了我们的预期，即在预测期内美国企业对生成式人工智能技术的采用将如何影响经济活动的结构性驱动因素，特别是全要素生产率 (TFP) 的增长。为了反映这一过程中固有的不确定性，我们设定了三种情境，以便得出一系列结果。如需了解完整的研究方法，请点击此处。
关于 Cognizant
Cognizant（纳斯达克股票代码：CTSH）为现代企业提供科技支持。我们助力客户实现技术现代化、流程重构和体验转型，使其能够在瞬息万变的世界中保持领先地位。同心协力，提升日常生活品质。请访问 www.cognizant.com 或 @cognizant.
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Productivity
2024人力资源发展趋势：您的企业跟上步伐了吗？
TriNet的文章深入探讨了当前影响工作场所的人力资源趋势。它强调了劳动力短缺的挑战、远程和混合工作模式的增长趋势，以及员工福祉的重要性。文章还讨论了工作生活平衡和灵活的工作安排的必要性，并强调了人力资源在技能为基础的招聘和促进积极倾听环境中的演变角色。这些趋势对于提高员工满意度和整体生产力至关重要。
工作的性质正在发生变化。一方面，我们正面临劳动力短缺。空缺职位的数量远远多于可填补空缺职位的人数。最新数据显示，美国有980 万个职位空缺，但失业人数仅为 590 万。
中小企业必须比以前更加努力地吸引和留住顶尖人才。当前的许多人力资源趋势都是为了适应紧张的劳动力市场。这些趋势提高了员工满意度，减少了人员流动，并提高了生产力。
本文将讨论如果您从事人力资源或培训工作，您应该了解的一些主要人力资源趋势。考虑这些趋势对您公司的影响。在不断变化的世界中，这些策略可以帮助您培养公司蓬勃发展所需的优秀员工队伍。
2024年的最新人力资源趋势
人力资源行业的作用正在扩大。虽然工资、福利和培训等行政任务仍然是人力资源使命的重要组成部分，但人力资源部门正在承担新的职责领域，以适应不断变化的工作场所条件：
在劳动力短缺期间，公司必须更加激烈地争夺稀缺员工。
远程和混合工作选项改变了人们期望的工作方式。
公司更加意识到一线员工的价值以及让他们参与的必要性。
人力资源在促进远程工作中的作用
远程工作和混合工作模式将继续存在。提供和支持远程工作机会的公司对许多员工更具吸引力。五分之一的求职者只寻找可以远程工作的工作。支持远程工作的公司也看到了员工保留率的提高。允许远程工作的企业每年将员工辞职率降低三分之一以上。
人力资源在提高远程员工的工作满意度方面可以发挥重要作用。远程员工希望感受到他们与同事之间的联系并参与公司文化。人力资源专业人员可以通过制定强有力的虚拟沟通策略来帮助这些员工感受到融入感。这可能包括定期签到、虚拟团队建设练习、跟踪员工的进度以及提供绩效反馈。
解决员工的心理健康和福祉
美国心理学会最近进行的一项调查发现，92%的员工表示，为一个重视他们心理和情感健康的组织工作非常或有些重要。类似比例的人表示，雇主为员工的心理健康提供支持非常或有些重要。
人力资源部门可以通过营造一种氛围来提供帮助，让员工可以随意寻求心理健康支持，而不必担心被羞辱或被解雇。人力资源部门可以向员工传达公司重视他们的心理健康和福祉的信息。让员工知道人力资源部门随时为他们提供帮助也很重要。
除了心理健康之外，公司还关注员工的整体福祉。他们正在寻找创造性的方法来改善员工的身体、情感和财务福祉。这些可能包括提供个人财务管理方面的财务指导和教育。人力资源专业人士也关注自己的福祉，以便能够最好地帮助他人。
促进工作与生活的平衡和灵活的工作安排
太多的工作会导致倦怠。当员工对工作与生活的平衡感到满意时，他们的压力水平就会下降，员工敬业度就会提高。研究人员发现，加班可能会产生负面影响。长时间工作的员工的总生产力往往低于标准每周工作 40 小时的员工。
公司鼓励健康的工作与生活平衡的方法包括：
让管理者以身作则。
鼓励员工在需要时多休息。
提供灵活的工作安排。
组织缓解压力的练习，例如正念或瑜伽课程。
灵活性是促进工作与生活良好平衡的一个关键方面。灵活的工作安排现在不仅仅是远程工作的选择。如果灵活的时间安排适合业务需求，例如可以选择每天工作更多时间和每周减少工作天数，则可能对员工有吸引力。许多人说，对他们来说，何时工作比工作地点更重要。
公司文化和员工体验的重要性
一项调查发现，只有13% 的员工表示他们对自己的员工体验完全满意。这是一个非常需要改进的领域。人力资源部门可以通过以下方式提供帮助：
鼓励员工的专业发展。
保持管理者、知识工作者和一线员工之间清晰的沟通。
为员工提供表达想法和提出问题的便捷方式。
营造尊重各级员工的氛围。
制定促进多样性、公平性和包容性的政策并实施实践。
基于技能的招聘和人力资源管理
无论员工的教育程度如何，许多工作都可以由员工完成。当公司将技能作为招聘的首要因素时，他们可能会有更多的申请人可供选择。基于技能的招聘还可以促进技术工人的多元化
在某些情况下，基于技能的工作模型可能与传统的基于工作的模型不同。基于技能的员工可能会根据在特定时间最需要他们的技能的地方频繁地在公司内转换角色。在此模型中，如果人力资源部门不使用传统的基于工作的模型，则他们可能需要调整员工薪酬。
其他值得注意的人力资源趋势
混合学习。混合学习继续朝着更大灵活性的趋势发展，混合学习将教育带到员工所在的地方。除了传统的办公室学习之外，这可能还包括临时校园和虚拟学习。
教育途径。即使采用基于技能的招聘，技能也可能会变得过时，尤其是在技术日新月异的情况下。当员工掌握公司所需的新技能时，雇主和员工都会受益。教育路径汇聚不同的教育资源，提供丰富的学习环境。
积极倾听。这项技能是有效沟通的关键要素。它需要全神贯注。积极倾听可以帮助人们感到被重视和被倾听。它会产生信任感。在工作场所，积极倾听可以提高工作效率并减少人员流动。很多人都不是好的倾听者。幸运的是，这是一项可以教授和练习的技能，人力资源部门可以提供帮助。
人力资源趋势如何影响企业领导者
企业正在争夺顶尖员工。与此同时，员工已经习惯了新的工作趋势，并且可能对雇主提供的服务抱有更高的期望。为了保持竞争力并创造更高效的工作氛围，企业领导者和人力资源部门应该考虑员工在灵活性、专业发展、包容性和沟通方面的需求。
然后，为了吸引和留住顶尖人才，公司应该调整政策并推广实践，使这些工作方式成为公司文化的一部分。这样做的好处包括：
更加积极主动的员工队伍。
花在招聘、雇用、入职和培训替代员工上的时间更少。
减少因人员流动而造成的机构知识损失。
更大的创造力。
更高的生产力。
人力资源专业人员对于满足当今劳动力的新人力资源趋势至关重要。大公司可能拥有实施新政策所需的所有人力资源人员和资源。不过，中小型企业可能需要第三方提供商（例如专业雇主组织）的帮助。
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