2024年人力资源趋势：人工智能之年

2024 HR 趋势 ： AI 年 2024 人力资源趋势 人力资源和劳动力市场的格局预计将在2024年经历重大变化。组织将需要应对与重大人口结构变化、技术进步以及不断演变的员工体验期望相关的现实问题——所有这些都将从根本上塑造未来的工作方式，影响长远。 理解这些趋势以及人力资源技术在应对这些趋势中所能发挥的作用对于人力资源专业人士和企业领导者制定战略决策并保持领先地位至关重要。 对领导力的信任暴跌至新低 HR 改变自己的技能 员工经验继续渗透到人力资源趋势和战略 员工经验继续渗透到人力资源趋势和战略 在我们的2023 年人力资源趋势分析员工体验（EX）作为一个普遍的主题，对人力资源战略至关重要，因此需要将其视为比单一趋势更为广泛的问题来考虑。这在2024年尤为重要。组织和人力资源团队在2024年将面临的最大问题与员工体验紧密相关，因此它将成为这些团队在规划应对这些趋势时的首要优先事项。 例如，人工智能（AI），指执行传统上需要人类智能才能完成的任务的技术系统，在今年成为明显领先的趋势。然而，其长期和最终对员工体验的影响尚未可知。人工智能可以在许多方面提升员工的工作体验，如帮助员工提高工作效率、在整个员工旅程中提供更加个性化的体验，并确保员工体验被测量并得到实际改善。同时，与人工智能相关的大规模变革——从它将如何影响员工的角色到他们需要哪些技能来执行这些角色以及所有其他方面——如果没有适当管理和导航，可能会对员工体验产生负面影响。 今年的趋势也表明雇主与员工之间的关系出现了明显的裂痕，这将对2024年设计和维持积极的员工体验（EX）产生重大影响。例如，我们2023年看到的高调集体行动事件预计将继续在今年上演，可能是由于工作安排灵活性的变化、员工关于薪酬的未满足期望，或是领导层信任度和满意度持续下降。只有真正重视员工体验并努力与员工建立更加紧密的关系——基于信任和开放对话——组织才能应对2024年动态环境的不确定性。 最终，EX（员工体验）正处于一个关键的转折点，我们即将进入2024年。雇主们将在积极采用新技术的同时，必须平衡如何在工作中保持或甚至增加人性化和人情味的方式。今年的趋势要求组织继续关注重新技能培训和提升技能计划、确定最优工作安排，并加大多元化、平等、包容与归属感（DEI&B）的努力。此外，2024年的趋势还提出了新的要求，包括支持员工的心理健康、解决薪酬差距问题以及优先考虑可持续性。为了不仅克服挑战，还能在预期到来的机会中蓬勃发展，组织需要将EX视为其商业战略的基础，并将其作为衡量和优先考虑的关键成果的核心。 ＃ 1 ： AI 颠覆了我们所知道的工作世界 什么引起了我们的注意 自我们从2020年开始人力资源趋势报告以来，人工智能和其他新兴技术如Web 3.0获得了关注，但从未同时占据单一趋势的第3或第4位。而在2024年，首位趋势是AI 趋势表明 ， 使用各种形式的人工智能来改善日常工作将是 2024年组织的首要考虑因素。 特别是在自助式AI工具如AI副驾的推动下，员工在日常各项任务中的生产率有望得到提升。随着员工对在工作中使用AI工具的态度变得更加积极，这些工具的能力也得以增强，使员工更加高效和有效。然而，趋势数据提醒我们，不应无原则地应用AI以提高生产率。在缺乏约束和指导的情况下，员工使用AI可能会变得无效，甚至可能造成伤害。鉴于这些工具尚处于起步阶段，员工不仅需要学会在决定如何及何时利用AI来提高生产率时运用最佳判断，还需要批判性地评估AI提供的信息。 所有人工智能——并且无处不在——在2024年的趋势讨论中占据主导地位，尤其是在它如何转变劳动市场、提升生产效率以及如何管理以避免负面影响方面。 对数据隐私、道德和监管的关注 阻碍了一些组织对合规实施AI驱动的技术，根据2024年的趋势数据。确实，研究和 高调的事件表明，当不负责任地使用AI工具中的不透明算法时，可能会延续偏见或违反数据隐私。在2024年，趋势显示组织将更加严格地加强内部数据安全流程，并寻求以透明性、可解释性和公平性为基础的AI技术供应商。 随着我们对生成式AI了解得更多，并且在实际工作中积累了更多的经验，2024年的趋势数据已经打破了许多关于生成式AI将如何影响就业的神话。 趋势数据显示 ， 2024 年人工智能大修最受欢迎的人力资源实践是事实上, 招聘与选拔案例。除了在人工智能的背景下提及人才获取外，很少单独讨论人才获取的应用场景。然而，特别是在人力资源功能优化方面，人工智能（尤其是生成式人工智能）的应用案例仍在不断涌现。本文不再一一列举这些应用案例，而是继续探讨人工智能如何帮助组织及其人力资源团队应对影响2024年未来工作趋势的最重大挑战。 生成式AI不会导致广泛的职业流失——相反，使用生成式AI的员工将取代不使用生成式AI的员工。组织需要完成的工作内容将基本保持不变。然而，生成式AI已经并将继续改变这些工作的执行方式。因此，员工需要将生成式AI视为帮助他们完成工作的工具，而不是与之竞争工作机会的力量。秉承这种精神，2024年的趋势表明，员工可以通过提升提示工程技能，并将他们的专业知识应用到这些工具中，在团队协作中与它们共同工作。 我们在想什么 • 人力资源领导者拥有明确且独特的机遇来参与制定和实施有效的组织级人工智能战略。凭借其专业知识，人力资源部门可以管理此类巨大变革所需的变更管理，并跟踪与战略成功相关的关键绩效指标（KPI），如员工情绪、采用率和生产力。这一变革还将需要我们预计员工、团队和组织将 组织文化的一种转变，人力资源可以引领这一变化。在实施AI的过程中可能会出现许多失误。建立一种基于信任、心理安全以及实验重要性的组织学习文化将决定AI价值实现的速度及其长期轨迹。 • AI 在许多角色中的持续使用和集成指向更大的需求而不是放弃主动重新设计岗位。由于领导者普遍认为AI能够替代这些员工的工作，他们应采取重新设计的视角，并灵活考虑组织是否更有利 于让这些员工担任相邻的角色或现有角色的修改版本。 但并非所有AI应用的价值都相当。对人工智能的需求促使一些组织采取“越多越好”的策略，而不是辨别哪些AI应用真正最有用。亟需通过实验和实地研究来量化不同AI应用场景的投资回报，并评估员工和组织在有形和无形方面所带来的增量收益。 • 像所有数据驱动的工具一样 ， 生成 AI 也遵循以下原则 ：如果模型使用的数据是“垃圾输入，垃圾输出。”存在缺陷、不完整或无意义的数据，生成的结果也将同样存在问题。希望利用各种形式的人工智能力量的公 司需要工具来利用自身独特的组织数据，以确保系统输出与特定情境相关。他们还需要确保提供的组织数据质量高。我们预计随着人工智能工具变得越来越成熟并提供更多价值，关于人工智能的文化规范和员工期望将发生变化。员工可能不希望今天某些实践由人工智能启用。我们对智能技术的研究我们知道员工不希望技术来评估他们。尽管如此，随着时间的推移和更好的工具，他们可能会对这些应用场景变得更加接受。需要“人性化”处理的实践将继续随着技术的发展而演变，人力资源领导者必须继续倾听员工的声音，以了解员工期望的变化及其时间点。 SAP SuccessFactors 解决方案提供帮助 • SAP Successfactors Employee Central:使用准确且最新的人员数据中央仓库，为企业人力资源及其他业务领域提供基于人工智能的员工体验。 • SAP SuccessFactors 机会市场:通过使用人才智能来发现与短期任务、导师、新角色等相关的职业发展和培训建议，帮助员工探索成长和发展机会。 为未来做准备的问题 • SAP SuccessFactors Learning:加速技能提升和重新技能培训计划，通过 Talent Intelligence 提供基于个人需要学习、必须掌握以及希望学习的内容的学习推荐。 • 你将如何准备人员经理如何管理使用AI的员工绩效？管理者将如何将使用和学习AI融入团队成员的绩效和职业发展目标中？管理者将如何判断何种程度和类型的AI使用是不适当的，并如何检测这些行为？员工因不当使用AI将面临什么后果？ • SAP SuccessFactors 招聘:通过使用生成式AI来增强职位描述和面试问题，确保招聘过程具有包容性和技能导向。 • 您组织在AI相关决策中遵循的原则是什么？例如，您的组织愿意或不愿意承担何种程度或类型的風險？对于AI，您组织的最高优先级成果是什么（例如，财务成果、员工成果或可持续性成果），以及您组织将如何衡量这些成果的成功？如果出现更严格的AI监管，您的组织是否会采取更为谨慎的态度以预先防范，或者采取更加大胆的方法以最大限度地创造价值并突破现有监管边界？ • SAP SuccessFactors 解决方案与焦耳副驾驶:通过使用AI副驾，帮助员工和管理人员更快更智能地工作，使其更容易找到信息并完成常见的HR任务，如更新个人数据、提供反馈和启动晋升。 # 2 ： 技能成为人力资源实践的中心 什么引起了我们的注意 2024年的趋势表明，或许在人力资源（HR）领域，人工智能（AI）的影响在未来一年将具有更加重要的意义和更为强烈的感觉，尤其是在劳动力规划方面。组织将被迫重新考虑他们需要哪些AI技能，识别内部或外部谁拥有这些技能，并确定如何最好地在短期内和长期内填补这些技能缺口——无论是通过培训现有员工、招聘新员工还是其他方式。 unsurprisingly, 预料之中的是，预测今年将变得越来越重要的技能是具有“人类”特质的技能，如战略思维、复杂问题解决能力、创造力、协作能力、情绪 Intelligence 和 人员管理技能。然而，趋势强调了重新培训和提升与使用人工智能相关的“技术”技能的重要性。尽管趋势表明这主要不能过分强调这一点。截至目前，这主要是员工自下而上的努力 ，预计组织将在未来一年加大由雇主主导的人工智能技能提升计划的力度。 技能差距现有人才的再培训和技能提升 ， 重新部署、外部招聘全职员工或利用合同工。换句话说，您应该选择自行开发、借用、收购中的哪一种。bot有趣的是，尽管人工智能推动了组织进行战略人力资源规划的需求，它似乎也在提升组织在这方面执行得更为有效的能力。 当谈到2024年员工如何学习新技能时，趋势数据显示了三个主要主题：快速学习、持续学习，微学习预计将超越传统学习方式。并且得益于数据。从员工偏好和使用情况看，长格式内容在今年占据了重要位置，而持续学习对于帮助员工不断改进技能并适应变化的业务需求至关重要。组织若采纳第三大主题——数据驱动的学习——将利用学习分析和劳动力技能数据来有策略地确定谁需要学习什么以及何时学习。 成为今年的主题 ，职业生涯发展与趋势显示，员工对正式化且高度个性化的职业路 径的期望显著提高。但这并不意味着员工希望由公司单方面规划好职业路径并直接交给他们。2024年的趋势表明，组织将需要为员工提供充足的探索空间和自主权，以便他们可以根据自己的技能、独特的兴趣和偏好来选择合适的职业发展方向。 尽管基于技能（外部）的招聘在我们2023年的分析中排名第一，但2024年的趋势显示，组织将转向内部招聘，以在人力资源实践中应用基于技能的方法。根据这些趋势，许多组织的目标将是构建一支具备技能灵活性和适应性的劳动力队伍，而不是一支专门化且固定于特定角色的劳动力队伍。 我们在想什么 • 去年，趋势预测组织将最终从关注填补短期技能缺口转向进行长期的战略性技能规划。但由于范围、时间或执行能力上的过度野心，这一预测并未完全实现。2024年是否将是战略性技能规划成为现实的一年？鉴于去年人工智能能力及其相关需求的爆炸式增长，组织现在可以针对特定技能进行规划，而不是将“技能”作为一个泛指概念来处理，这有助于提高成功概率。即使仅限于这一单一应用——明确了解组织所需的各项人工智能技能、识别拥有这些技能的人以及确定哪些人可以通过培训获得这些技能——我们也会将其视为一项重大胜利。 • The c