人工智能沒有在人力資源職能方面取得進展

看到不情愿的主要挑戰(zhàn)之一是員工的數(shù)據(jù)不存在于一個地方。在大多數(shù)情況下，數(shù)據(jù)分布在許多不同的數(shù)據(jù)集上; 通常，分析中缺少一組可能導致完全錯誤的估計。

另一個挑戰(zhàn)是人力資源領(lǐng)域不是黑人和決策的工作領(lǐng)域。通常沒有最好的選擇，只是在兩件或多件事之間進行權(quán)衡。因此，使用的算法可能經(jīng)常錯過某些點。

人力資源決策的結(jié)果(例如誰被雇用和解雇)對個人和社會產(chǎn)生了如此嚴重的后果。公平的方面 - 程序性和分配式公正 - 都是至關(guān)重要的。

員工能夠游戲或?qū)谒惴ǖ臎Q策做出不利反應。反過來，他們的行為會影響組織結(jié)果。為了說明這一點，請考慮使用算法來預測雇用的人。正如在這些問題中的典型情況一樣，機器學習技術(shù)的應用將基于員工的屬性及其在當前勞動力中的工作績效來創(chuàng)建算法。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不容易實現(xiàn)。除了技術(shù)障礙外，還有許多障礙阻礙了它的發(fā)展，最大的障礙是組織文化。升級現(xiàn)有技術(shù)甚至引入最新技術(shù)要簡單得多。然而，創(chuàng)造有利于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的環(huán)境和文化是完全不同的球類游戲。

有4種主要方法可以讓您的工作場所文化推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型：

數(shù)字化議程應該推動公司的“目標”和“價值”。數(shù)字范式應該使員工更接近組織的精神和價值觀。

員工應該有表達自己的自由。眾所周知，跨國公司的許多創(chuàng)造都是由追求聰明創(chuàng)意的自由所驅(qū)動的。但是，在自由度和維持控制之間取得平衡是不穩(wěn)定的，應該謹慎行事。

轉(zhuǎn)型之路在于不斷學習和做出有根據(jù)的決策。支持PoC和發(fā)現(xiàn)新時代的技術(shù)將促進創(chuàng)新。

事實證明，一定程度的自治所帶來的自由大大提高了員工的生產(chǎn)力。傳播決策的基本原則在于賦予戰(zhàn)壕在有限的自治范圍內(nèi)決定前進的方向。

為了改變根深蒂固的習慣，首席信息官需要向員工展示比他們更多的內(nèi)容，并將重點放在正確的層面上。改變核心身份或親密行為是行不通的，但關(guān)注正式的工作行為和社會行為將改變員工的工作方式。

領(lǐng)導者可以改變或影響行為撥號，以影響數(shù)字文化的采用。大腦喜歡制定習慣，因此CIO需要利用這一點來發(fā)揮自己的優(yōu)勢，并弄清楚習慣與這些表盤的關(guān)系。用戶體驗奠定了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)

在習慣的解剖 - 觸發(fā)，常規(guī)，獎勵 - CIO們需要改變個人如何解釋觸發(fā)器以幫助他們轉(zhuǎn)向新常規(guī)的敘述，McMullen表示。通過獎勵管理平臺和游戲化，數(shù)字化的使用可以根深蒂固地融入組織結(jié)構(gòu)中。