全球创新正在重新定义未来工作

广告

一项单一技能能否改变贵公司未来的竞争格局?

企业正面临着由人工智能、混合模式和新的招聘规则所驱动的变革浪潮。Vijay Pendakur 和 Paul Wolfe 等专家强调,提升人工智能技能和实现人力资源自动化是核心举措。Cheryl Swirnow 警告说,平衡技术与人文关怀将比以往任何时候都更加重要。

数据清晰地表明:只有四分之一的企业在试点项目之外实际应用人工智能,而能够有效扩展应用规模的企业更是寥寥无几。这意味着,现在就采取行动的领导者和企业可以改善员工体验、保护隐私并增强韧性。

本文将提供简洁、数据支持的见解,帮助您的组织确定投资重点、支持员工并设计一个能够创造真正商业价值的工作场所。

要点总结

  • 人工智能技能和人力资源自动化是领导者和组织的首要任务。
  • 混合模式将继续存在;员工体验必须指导政策决策。
  • 只有少数公司能够成功扩展人工智能规模——这是先行者的机遇。
  • 可持续性、隐私和道德规范现在已成为董事会层面的关注点。
  • 采取切实可行的措施可以减少团队摩擦,提高团队绩效。

为什么下一个工作时代比你想象的来得更快?

随着人工智能从实验阶段走向预期阶段,企业正在缩短决策周期。 CEO们预期短期内会有收益,而且美国一半的全职工作岗位都可以远程办公,所以你不能再犹豫了。

广告

快速转变 这种情况的出现是因为员工如今已经在使用人工智能工具。这意味着雇主必须提升团队技能,以管理风险并创造价值。

到2025年,人工智能素养、混合办公模式和员工福祉投资方面的时间表将会缩短。像亚马逊和星巴克这样的雇主正在提高员工现场办公的要求,以维护企业文化和工作场所的透明度。

  • 你会发现这种转变正在加速:员工现在都在使用人工智能,因此提升技能迫在眉睫。
  • 员工是推动发展的动力——他们寻求灵活的工作方式、发展机会和心理健康支持,从而促进增长。
  • 领导者可以通过跟踪时间、需求以及自动化可以在哪些方面安全地减少摩擦来预测变化。
  • 为了维护团队凝聚力并满足客户期望,各公司今年必须正式制定混合经营政策。

立即行动。 新技术正从试点阶段发展成为平台,您今年的选择将影响员工的工作表现和公司的发展方向。

广告

人工智能驱动的转型:如何重塑领导力、数据和决策

要扩大人工智能的规模,你需要新的角色、新的衡量标准以及更清晰的跨职能问责制。

提升高管团队的道德、基础设施和整合能力

新高管职位 他们似乎负责伦理、数据平台和集成。你应该明确指出谁负责战略,谁负责风险评估。

从试点项目到平台:打破数据孤岛

只有约25%的企业摆脱了孤立的人工智能案例,而只有19%的企业成功实现了规模化应用。71%的高管表示,项目各自为政,互不相干。

这意味着 您必须实现工具现代化,整合数据,并制定平台路线图,使见解能够在团队之间流动。

衡量真正重要的事情

定期评估人工智能投资回报率的组织,其收入增长速度可提高 271 万亿至 3 万亿倍。首席财务官们必须权衡机会成本,而不仅仅是短期节省。

  • 你将决定哪些领导者拥有战略,以及领导思维方式如何改变。
  • 您将实现日常人力资源和财务流程的自动化,从而让员工腾出时间从事更有价值的工作。
  • 您将在效率和人性之间取得平衡,从而使人工智能赋能的流程建立信任和公平。

“将人工智能视为一个投资组合:定期审查投资项目、工具和风险。”

未来工作趋势正在重塑技能、角色和生产力。

随着自动化处理日常任务,人们承担起多种职责,角色正在快速转变。 麦肯锡估计,到 2030 年,大约有 30% 的活动可以实现自动化,因此你的工作设计现在就必须做出改变。

混合型角色设计 您将整合技术、分析和人际交往技能。您将梳理团队所需的核心技能,并重新定义职位描述,使其侧重于成果而非任务。这有助于员工在适应新环境的同时保持工作动力。

hybrid roles skills

让每位员工都具备人工智能素养

您应该为每位员工设定基本的AI素养标准:明确的操作规范、数据安全保障和简易的管理机制。学习与发展专家表示,技能培养至关重要——89% 也认同这一点——因此,请为学习和安全使用设定可衡量的基准。

技能提升和再培训是参与度的驱动力

构建与个人成长和生产力挂钩的清晰学习路径。提供轮岗机会,让员工在低风险环境中实践新技能。这有助于提高员工留任率,并为员工提供清晰的职业发展路径。

创造力和软技能是区分差异的关键因素

高管们表示,软技能的重要性将与技术技能持平甚至超过技术技能。你将提升沟通、协作和创造性问题解决能力,使之成为团队脱颖而出的关键,而人工智能则负责处理日常工作。

“根据技能和成果设计角色;让团队在实践中学习。”

  • 你会将技能提升与可衡量的生产力提高联系起来。
  • 您将追踪混合角色如何加速学习和产出。
  • 你将使变革成为推动组织和公司发展的催化剂。

公平、基于技能的招聘方式将成为你新的人才优势。

招聘正在转向以可衡量的能力为导向,这为求职者打开了传统简历之外的大门。 63% 组织 现在,各企业纷纷采用基于技能的模式来拓宽人才储备,联邦政府推行的以技能为先的招聘方式也强化了这一变化。

从资质到能力:拓宽和多元化人才培养渠道

你将从关注血统转向关注实力证明。 利用实际评估和匿名简历来展示哪些候选人能够胜任这份工作。这不仅能为非传统背景的求职者提供更多机会,还能加快职位招聘速度。

具有偏见意识、以技能为先的工具,能够扩大公平招聘的规模

采用能够识别偏见、衡量真实技能并将数据反馈到招聘决策中的工具。雇主和公司应制定正式政策,以确保评估的公平性和合规性。

  • 你将通过评估相关技能(而不仅仅是头衔)来拓展人才储备。
  • 你会向候选人展示一些示例任务,以便员工在入职前了解工作要求。
  • 你将建立反馈循环,以便招聘团队了解哪些技能可以预测成功,并迭代改进做法。

“转向技能证据:它能扩大招聘范围,减少偏见,并提高招聘质量。”

劳动力管理正在围绕技能、团队和透明度进行重建。

如今,企业根据技能而非职位来评估人才,以便更快地将人员与项目匹配。这种转变使您的管理方式更加灵活,您的员工队伍也能更好地响应需求。

从工作岗位到技能社区:人才与机遇的匹配

建立内部市场 这样,员工就能看到职位空缺,参与短期项目,并提升自身所需的关键技能。技能社区有助于打破僵化的岗位壁垒,让人才流向所需之处。

以正确的方式记录绩效,以保护人员和合规性。

提高文档标准,确保绩效考核公平公正且可审计。清晰的记录能在需要解释决策时保护雇员和雇主双方的权益。

兼顾副业、员工忠诚度和雇主品牌

要保持透明。 制定简明的副业指导原则,既要尊重个人抱负,又要保护你的品牌。这种平衡能够维系客户忠诚度,并减少意外情况的发生。

全球人才,本土文化:跨区域政策一致

制定跨区域的统一政策,但要适应当地规范。统一的员工手册有助于公司在全球范围内招聘人才,同时确保员工体验的可靠性。

  • 您将创建技能社区,使您的员工能够专注于优先工作。
  • 您将加强文档记录和绩效考核流程,以确保公平性和合规性。
  • 你将制定明确的副业规则,以维护雇主的信任。
  • 你会明确办公室的期望,以加强团队凝聚力,而不是搞出勤主义。

“将你的员工视为技能市场——这可以加快交付速度,并揭示清晰的增长路径。”

提升员工体验、福祉和心理健康,你就能赢得胜利。

当员工感受到支持时,你的公司比任何新工具都能更快地创造价值。 世界卫生组织估计,心理健康问题每年给全球经济造成1万亿至1000亿美元的生产力损失。与此同时,701万亿家公司正在加大对员工福祉、灵活性和个人成长的投资。

个性化、数据驱动的用户体验,提升用户参与度和绩效

设计要以人为本,而不是以计划为本。 利用简单的数据发现经验方面的不足,并通过量身定制的入职培训、日程安排和技术支持来弥补这些不足。人工智能可以个性化工作流程,让员工减少在琐碎工作上花费的时间,从而将更多精力投入到高价值任务中。

超越传统员工援助计划:提供整体健康和心理健康支持

传统的员工援助计划往往忽略了真正的需求。应转向以人为本的全人关怀,将心理健康、身体健康和实际就医途径联系起来。

  • 您将提供个性化体验,让员工感受到被关注和支持。
  • 你将创造公平的途径,让人们获得心理健康和福祉资源。
  • 您将使用与参与度和生产力相关的信号来衡量项目。
  • 你将指导管理者将寻求帮助正常化,并减少耻辱感。

“少量、积极主动的支持可以减少缺勤,提高士气,并保障长期绩效。”

混合办公、个性化以及重返办公室的现实

混合式日程安排现在需要根据任务、团队节奏和明确目标进行设计。 混合办公模式将成为常态;它能节省办公成本,扩大人才库,并有助于更好地平衡工作与生活。

设计能够服务于团队、任务和结果的灵活模型

应该建立将出勤与目标联系起来的模式,而不是与任意的日期挂钩。今年,企业领导者正在收紧远程办公规则——例如,亚马逊提高了员工到岗率的要求,星巴克则要求员工每周在办公室工作三天。

以结果为导向的设计。 允许团队设定核心协作日,并将办公室预留用于高价值会议、指导和文化建设。

利用数据实现个性化日程安排,同时保持团队凝聚力

人工智能可以分析员工敬业度,并精准定位员工的最佳工作时间。利用轻量级工具制定能够提高生产力并维护团队凝聚力的排班计划。

  • 制定明确的政策,使雇主和雇员每年都能达成共识,明确彼此的期望。
  • 合理规划办公空间,以便有更多时间在现场办公并进行社交互动。
  • 采用简单的沟通规范,使混合协作保持自然。
  • 从工作场所收集信号,随着变化不断调整体验。

可持续性、伦理和监管将影响实践和政策。

你如何管理人工智能、保护数据以及融入绿色技能,将决定你的组织是否能赢得信任。 明确的规则和可见的行动对监管机构、投资者和员工都至关重要。

人工智能可以成为信任引擎 将治理与透明度相结合。有了合适的规则,模型可以识别偏见、确保决策的一致性并加快合规审查。

人工智能作为信任引擎:治理、透明度和偏见缓解

制定模型使用、审计和可解释性方面的简明标准。明确部署审批人,并公布问责检查点。

  • 治理: 审计日志、偏差测试和明确的所有者。
  • 透明度: 可解释的输出和用户通知。
  • 减轻: 例行检查及切实可行的补救措施。

数字化工作场所中的数据隐私和负责任的监控

在安全性和隐私性之间取得平衡。明确监控范围,并让员工清楚地了解哪些信息会被监控,哪些信息不会被监控,同时提供明确的加入选项和保障措施。

“尊重隐私比隐蔽监视更能快速建立信任。”

融入可持续发展技能和更环保的运营方式

对领导者和团队进行系统思考和负责任创新方面的培训。将可持续发展融入日常实践,从而帮助企业降低成本和风险。

  • 将更环保的运营与可衡量的成本节约和合规性联系起来。
  • 利用小型试点项目来验证减少排放和浪费的工具。
  • 制定教授实用可持续发展技能的领导力培养计划。

简而言之: 采取透明的治理方式,设定明确的隐私界限,并将可持续发展视为一项技能,而非一句口号。这种协调一致的做法,能将负责任的选择转化为企业和雇主双方的持久优势。

您现在应该做什么:美国领导者的实用路线图

从小处着手: 试点推行人工智能素养提升计划,将实际操作工具的使用与清晰的知识产权和数据规则相结合。将领导者辅导与员工培训相结合,帮助公司降低虚假信息风险并保护知识产权。确保每个试点项目都可衡量且有时限,以便快速取得成效。

AI literacy leaders

建立人工智能素养和变革赋能计划

对领导和员工进行安全使用、提示和简单流程方面的培训,以巩固良好做法。

包括 简短的实验课程、基于角色的指南和治理清单,以便团队安全地采用工具。

采用基于技能的招聘和内部流动框架

梳理核心技能,建立内部人才市场,让人才更快地投入到优先项目中。

这有助于提升业绩和增长。 通过将员工与当前重要的任务进行匹配。

更新分类、恢复时间、隐私和健康方面的政策

更新分类规则,协调 RTO 预期,并明确各地区的隐私限制。

扩大员工健康服务和可衡量的支持力度,使员工保持高效健康的生活。

  1. 你将启动一项面向领导者和员工的人工智能素养提升计划,并辅以实际操作流程。
  2. 您将采用技能框架和内部流动性来提升绩效和促进增长。
  3. 今年您将更新有关分类、RTO、隐私和健康方面的政策。
  4. 你将为管理层提供简单的工具和节奏,以确保变革顺利进行。
  5. 您将定义能够帮助团队安全自动化并衡量结果的服务。

“建立一种治理节奏,将领导层的优先事项与季度行动、资金和问责制联系起来。”

结论

注重清晰度: 设定优先事项,帮助员工了解技能与机遇之间的联系。选择一些可衡量的举措——例如优先招聘技能人才、在治理框架内提升人工智能素养以及从设计层面保护隐私——并通过短期试点项目为其提供资金支持。

以人为本,以结果为导向进行设计。 协调领导者、工具和服务,让您的员工能够专注于高影响力任务。支持心理健康和健康计划,保持团队的韧性和积极性。

这样做,你就能将大趋势转化为持久优势。你的公司将提升企业文化,改善员工体验,并帮助员工胜任新的岗位,同时保持合规性和竞争力。

常问问题

哪些全球创新正在重新定义未来的工作?

人工智能、协作平台、云基础设施和基于技能的人才体系的创新正在重塑团队组织、任务分配和成果衡量方式。微软、亚马逊和 Salesforce 等公司正在投资人工智能工具和平台集成,以实现日常流程自动化、从数据中挖掘洞察并连接分散的员工。这些转变使您能够更加专注于战略、创造力和以人为本的领导力。

为什么下一个工作时代会比你想象的来得更快?

人工智能模型的快速发展、云计算的广泛应用以及人力资源和业务系统之间更紧密的集成,都在加速变革。当自动化和分析技术从试点阶段过渡到日常平台时,其普及曲线会显著缩短。这意味着技能、政策和领导模式必须快速演进——否则,你就有可能落后于那些适应速度更快的竞争对手。

如何重塑领导力和数据实践以适应人工智能驱动的转型?

首先要建立跨职能的治理机制,涵盖高管层、人力资源、IT 和法务部门。优先考虑数据质量、互操作性以及模型和结果的明确所有权。为领导者配备衡量机会成本和投资回报率(ROI)的指标,而不仅仅是效率。这有助于在短期收益、长期竞争优势和道德准则之间取得平衡。

为了人工智能伦理和整合,高管层需要做出哪些改变?

预计职责将发生转变:首席信息官 (CIO) 和首席技术官 (CTO) 应负责基础设施建设,而首席人工智能官或伦理委员会则负责管理模型使用。人力资源和法务部门必须就公平性和合规性提供建议。您需要能够将技术风险转化为业务决策并确保整个组织透明度的管理人员。

如何从试点项目过渡到可扩展的人工智能平台?

打破数据孤岛,规范 API,并投资开发可重用的模型组件。利用卓越中心来总结最佳实践并衡量其影响。优先考虑服务于关键工作流程(例如财务、人力资源和客户运营)的集成,以展现价值并积累势头。

衡量人工智能的价值时,哪些指标比较重要?

不要只关注产量和成本节约,还要关注机会成本、决策时间、质量改进、员工体验和客户成果。将量化的投资回报率与信任度和采纳率等定性指标相结合,才能全面了解影响。

为什么人力资源和财务是自动化理想的试验场?

人力资源和财务部门拥有可重复的流程、丰富的数据和明确的合规需求,因此非常适合早期实现自动化。薪资、福利管理和日常财务对账的自动化可以减少错误,并让员工腾出时间从事人才战略和财务规划等更高价值的工作。

在人工智能赋能的人力资源管理中,如何平衡效率与人文关怀?

利用人工智能辅助决策,而非取代决策。对于敏感的判断,应始终由人工参与;为自动化推荐提供透明的解释;并提供清晰的申诉途径。这有助于维护尊严、减少偏见并增强信任。

哪些新的技能和角色正在成为必不可少的?

融合技术、分析和人际交往能力的混合型岗位正在兴起。你会看到更多具备产品思维的人员管理者、精通数据的HR专家以及能够运用人工智能成果的设计师。创造力、同理心和解决问题的能力仍然是至关重要的差异化因素。

如何提升员工的人工智能素养?

提供与日常工具和工作流程紧密相关的实用培训。创建简明易懂的指导原则、示例和操作手册,以便员工能够安全地进行尝试。将培训与变革管理和领导支持相结合,以加快员工信心的建立和新方法的采纳。

哪些因素能使技能提升和再培训有效提高员工敬业度?

将学习与清晰的职业发展路径和内部晋升机会联系起来。提供碎片化、应用型的学习课程,并辅以导师指导和项目实践。当员工看到切实的成长和新的机遇时,他们的留任率和积极性都会提高。

为什么创造力和软技能如今成为关键的差异化因素?

当自动化处理日常任务时,人类的优势——例如讲故事、谈判、复杂判断和建立人际关系——就能创造难以复制的价值。投资于这些技能有助于您的团队进行创新并与客户建立联系。

基于技能的招聘如何拓宽和多元化人才储备?

基于技能的招聘方式侧重于应聘者的实际能力而非学历证书,使您能够挖掘非传统人才库。这种方式减少了对特定学位的依赖,并有助于您打造一支更加多元化、能力更强的员工队伍。

哪些是能够识别偏见、以技能为先的招聘工具?

这些工具采用结构化评估、匿名评价和校准评分,以减少主观偏见。它们帮助您根据候选人的实际能力和匹配度进行评估,在提高招聘公平性的同时,也简化了招聘流程。

围绕技能和团队,劳动力管理正在发生哪些变化?

您将根据技能社群和灵活团队来组织工作,而不是采用固定的职位描述。这有助于提高匹配质量、加快人员配备速度并促进持续学习。系统会将技能与项目进行匹配,从而更轻松地将人才重新部署到最需要的地方。

如何正确记录绩效,以保护员工权益并确保合规性?

使用与岗位职责相关的客观、基于行为的指标。及时、具体、建设性地记录反馈意见。维护安全的记录,在保障员工透明度的同时,兼顾法律和隐私要求。

如何处理副业和忠诚度问题?

制定清晰的兼职政策,在灵活性和利益冲突规则之间取得平衡。提供内部机会和发展路径,让员工无需离职即可追求新技能和新项目。透明度有助于维护雇主品牌并留住人才。

如何在管理全球人才的同时保护本土文化?

制定统一的核心政策,涵盖福利、隐私和道德规范,同时允许区域团队根据当地规范和法律调整做法。投资于跨文化培训和共同的仪式,以增强跨时区的凝聚力。

如何大规模提升员工体验和心理健康?

利用自愿提供的、以隐私为先的数据,提供个性化支持,并提供一系列选择:辅导、心理健康应用程序、灵活的工作时间安排和同伴互助网络。将员工福祉融入管理者培训,使日常互动能够营造心理安全感。

除了传统的员工援助计划之外,还有哪些内容?

整体性方法包括主动心理健康检查、心理韧性训练、财务健康管理以及按需提供的心理咨询或辅导。将这些方法与福利导航和管理者的支持相结合,可以提高福利的利用率和效果。

如何设计既能服务团队又能取得成果的混合模型?

政策应基于工作性质制定,而非一刀切的规则。设定“团队协作日”,建立基于角色的职责划分,并让数据驱动工作节奏,同时兼顾个人需求和时区差异。

如何在不损害团队凝聚力的前提下,利用数据实现个性化日程安排?

汇总并匿名化数据以识别模式,然后提供个性化建议而非强制规定。利用共享日历、定期同步机制和核心工作重叠时间,在灵活的日程安排下保持联系。

可持续性、伦理和监管将如何影响工作场所的实践?

法律法规和利益相关者的期望将促使您将ESG目标融入到运营中——从节能办公到合乎伦理的人工智能应用。透明的报告、治理和可持续发展技能的提升将成为标准做法。

人工智能如何才能在治理和消除偏见方面发挥信任引擎的作用?

实施透明的模型文档、定期进行偏差测试并引入人工监督。利用治理框架追踪决策,确保模型符合伦理和法律标准。这有助于建立问责制和信任。

在数据隐私和负责任的监控方面,您应该考虑哪些因素?

优先考虑征得同意、尽量减少数据收集并明确用途限制。使用隐私增强技术,并与员工公开沟通监控内容及其原因。这既能保护权利,又能维护信任。

如何将可持续发展技能和更环保的运营方式融入到企业文化中?

对员工进行与其岗位相关的可持续发展实践培训,衡量碳排放和资源消耗指标,并重新设计流程以减少浪费。鼓励开展将可持续发展与业务成果相结合的跨职能项目。

美国领导人现在应该采取哪些切实可行的措施?

启动人工智能素养和变革计划,试点基于技能的招聘和内部流动,并更新分类、复工、隐私和员工健康方面的政策。优先在人力资源和财务领域取得快速成效,然后逐步扩大整合和治理规模。

如何建立一个人工智能素养和变革赋能项目?

首先,提供针对特定角色的课程、实践操作练习和领导力辅导。将学习与实际试点相结合,让学员在实际情境中进行练习。跟踪学员的接受度、信心和伦理使用情况,以便迭代和改进项目。

您如何采用基于技能的招聘和内部流动框架?

将关键技能与岗位对应起来,创建评估和能力框架,并建立内部人才市场。奖励那些从内部招聘和提拔人才的经理,以提升员工流动性和留任率。

美国企业最迫切需要更新哪些政策?

重新审视员工分类、远程办公和休假预期、数据隐私以及心理健康福利。确保各项政策符合联邦和州法律,并向员工清晰传达变更内容。

© 2025 explorgrow.com。版权所有。