随着人工智能 (AI) 在人力资源领域不断开辟新天地，其接受度也越来越高。最近的一项研究显示，近一半接受调查的英国和美国员工认为人工智能有助于减少偏见和不公平的招聘待遇；许多人甚至认为人工智能在确保招聘过程公平性方面的表现可以优于人类。
随着机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP) 和其他 AI 技术的日益融合，我们正目睹一种明显的、有利的转变，即工作方式更加智能、更加高效。因此，对 AI 技能的需求正在增长。
然而，即使人工智能继续重塑我们聘用和管理人才的方式，人力资源的核心永远是人性化——根植于理解、同情和联系，使每个工作场所都独一无二。
人工智能：效率新时代
从人才招聘到员工晋升和留任，人力资源部门都从人工智能中受益匪浅。这不仅通过各种任务的自动化实现，还通过实时数据驱动的洞察和建议实现。
根据最近的一项调查，人工智能有望在人员分析、人才招聘以及学习和发展等领域带来巨大好处。人力资源主管认识到人工智能在自动化候选人沟通、简历筛选和评估等任务方面的潜力，而这些任务原本需要大量的人工投入。通过接管这些重复性工作，人工智能使人力资源团队能够将时间投入到战略计划中，例如制定人才战略、提高员工敬业度和推动组织成功。
从自动化到增强
正如IBM所说，人工智能技术已经超越了自动化，实现了增强。人工智能的变革力量在于增强和扩大人类的能力，从而开启一个新的效率水平，使人力资源部门能够对整个组织的员工给予一致和平等的关注。
通过利用人工智能，人力资源专业人士可以确保每位员工都能根据其独特的需求和职业抱负获得个性化的支持和发展机会。人工智能能够实时分析数据并提供切实可行的见解，这意味着人力资源部门能够更好地主动解决问题、识别高潜力员工并制定促进成长和参与的策略。这不仅仅是勾选方框，而是要展示建立更公平的工作场所的决心，让每位员工的贡献都得到认可和重视。
人工智能变得个性化
AI 的潜力不仅限于自动化任务；它还使人力资源部门能够做出定制决策，从而提升员工体验。例如，AI 工具可以跟踪员工的职业发展轨迹，并根据他们的技能、兴趣和过往表现为他们提供潜在的职业发展路径，从而使人力资源经理能够识别出那些有潜力胜任现有职位以外的职位的人。
同样，人工智能可以根据员工的技能和职业目标推荐个性化的学习和发展计划，提高他们的技能，为未来的角色和晋升做好准备。考虑一下有针对性的发展机会对一名员工的影响，他离晋升资格只有一步之遥，但不知道技能差距，而一个精心设计的学习计划可以轻松解决这一差距。
不要忘记人力资源中的人性
人类之所以为人，取决于许多品质。人力资源专业人士的角色要求他们利用这些品质与员工建立联系并建立有意义的关系。在某种程度上，他们让员工与组织紧密相连，提供支持和指导，并培养归属感。
保留人情味
根据最新数据，只有 41% 的员工在工作场所感受到关怀。其他研究也表明，多达 92% 的求职者更喜欢在求职时表现出同理心的组织。尤其是在今天，许多组织采用远程或混合模式运营，屏幕时间大多取代了面对面的互动，人际接触（即使是通过在线交流）的需求比以往任何时候都更加重要。这使得每次互动都成为一种联系和强化文化的机会，让所有员工都感到被重视、被倾听和被支持。要做到这一点，需要情商、积极倾听和对个人需求的理解——这些品质是机器无法复制的。
人工智能工具擅长简化工作流程和分析数据，但在需要情感深度和背景的领域却有所欠缺。毕竟，解决方案不能是单一的或强加的。例如，解决冲突需要了解个人动态并以同理心处理敏感情况。同样，管理组织变革或支持员工成长需要洞察动机和恐惧，而这些是无法仅从数据中获取的。解决问题需要密切合作，真正了解触发因素和痛点，以及创造一种欢迎多样化且往往具有挑战性的观点的氛围的能力。
只有人类才能真正体谅他人，在他人痛苦时给予安慰，在他人需要鼓励时给予鼓励，在他人表现良好时给予赞赏。此外，理解和驾驭文化差异和个体差异需要人类的判断力。归根结底，当你考虑联系人力资源部门的某个人时，你会想到一个人，而不是一台机器。
让人工智能做无聊的事情，这样人类就可以做他们最擅长的事情
耗时、繁琐和重复的任务占用了大量的时间，留下很少的时间和精力用于更有意义的员工互动和活动以提高参与度。
AI 可以创造一种平衡的工作流程，接管单调乏味的必做事项，使人类能够专注于员工生命周期中的关键接触点——入职、绩效评估、冲突解决、团队建设等。如果没有人类的参与，这些领域就无法充分发挥作用。
尽管如此，那些懂得如何最大限度地发挥人工智能优势，同时又能保持其角色中至关重要的人情味的人将更受欢迎。随着组织越来越多地转向数据驱动的洞察力和自动化流程，这些专业人士不仅因其技术专长而受到重视，而且还因其能够平衡其天生的人类技能与人工智能带来的优势的能力而受到重视。
理想的人机协作应该是这样的：人类凭借其创造力、直觉和同理心，在最闪耀的领域不断脱颖而出，而人工智能则孜孜不倦地筛选数据，发现隐藏的模式，并微调每个任务以像时钟一样运行。
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