核心观点
- 人工智能实施已普及，但准备不足：73%的组织已部署或试点人工智能，但只有18%的组织在过去12个月中让大部分员工参与人工智能再培训/提升技能项目。组织在部署AI的速度上快于建立所需技能、结构和人力支持的速度。
- 投资于人力是最终优势：适应能力和变更管理被视为未来三年组织成功最关键的技能。人类技能在短期和长期商业成功中依然至关重要。技术和人工智能是必不可少的，但没有强大的人的能力，转型很可能会失败。
- 员工价值主张（EVP）推动变革：只有19%的组织拥有一个既明确又易于理解的EVP。拥有清晰定义且易于理解的EVP的组织在多个员工优先事项上能够带来更强的影响，例如领导层对员工福祉的承诺、解决性别退休储蓄差距、个性化员工福利等。
- 数据驱动决策：只有12%的首席人力官和董事会成员使用全面的互动分析工具，只有38%的组织报告其人力资源数据成熟度较高。数据是释放人力战略全部潜力的关键，但许多组织在使用数据以及如何清晰地定义其员工价值主张（EVP）方面可能有所不足。
关键数据
- 44%的组织已经部署了人工智能，还有29%的组织正在试点该技术。
- 只有28%的组织雇佣了具有人工智能专业知识的新员工。
- 80%的雇主表示，自动化日常任务是部署人工智能的主要目标，而只有35%将劳动力技能提升和再培训视为主要目标。
- 39%的公司正在追求或考虑并购。
- 63%的员工愿意为更好的选择牺牲现有福利。
- 72%的人认为定制福利是重要或非常重要的。
研究结论
- 组织需要弥合人工智能准备度与员工技能之间的差距，通过结构化的全组织技能提升和再培训来提升员工的准备程度。
- 组织需要激活一种激励和吸引员工的文化，支持持续学习、公平透明的薪酬实践、更大的机会公平，以及对员工福祉的持续承诺。
- 组织需要创建一个以数据为驱动的员工价值主张，反映不断变化的员工期望，帮助管理成本压力，并将投资转化为有意义的员工成果。
- 组织需要利用人工智能驱动的个性化，以转变全面奖励沟通，并利用数据获取更深刻的员工洞察。
- 组织需要将福祉融入劳动力战略，并通过将薪酬透明度作为公平、职业发展和价值传播的核心，建立信任与责任感。
- 组织需要通过使用技能评估消除人工智能的不确定性，将模糊性转化为洞察、行动和机会。
- 组织需要确保机会、职业发展和晋升的公平性，以最大化劳动力潜力。
- 组织需要全面关注心理、身体和财务健康，认识到它们对绩效和留任的累积影响。
- 组织需要创建一个框架，将技能发展与未来的商业优先事项对齐，同时使职业发展路径在整个员工群体中可见、个性化和可访问。
- 组织需要为领导者和管理者提供支持，使他们能够自信、知情地进行关于薪酬和职业发展的对话。
- 组织需要定期审核晋升、绩效和人才流程，以查找结构性偏见。
- 组织需要设计适应不同生活阶段、角色和工作模式的健康支持。
- 组织需要利用数据和技术评估、跟踪和发展技能，确保再技能化的努力支持职业进展，而不是强化现有的不平等。
- 组织需要通过透明度增强信任机制，而不仅仅是合规性练习。
- 组织需要将机会公平与长期财务和职业成果对齐，确保潜力——而非环境——驱动成功。
- 组织需要持续衡量幸福感成果，将其与参与度、生产力和信任联系起来，以展示投资回报。
- 组织需要不断测试和优化沟通方式，利用洞察、参与和行为数据来优化内容、时机和渠道，以最大化影响。
- 组织需要不断审视和发展员工价值主张（EVP），利用劳动力和行业洞察确保其与不断变化的商业战略和员工期望保持一致。
