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流程改进
2020年12种人力资源趋势
1.人力资源概况
人力资源正在向更全面的方向发展。
使用先进技术并以人为本
为所有利益相关者，不仅是管理层增加价值
结合直觉和全面的分析
内部和外部关注
战略与运营
短期和长期
面向行动和反思（快速和缓慢）
2.较少关注流程改进
在不同的人力资源会议上，我听了许多人力资源主管的演讲。我还参加了各种人力资源技术展览（例如Unleash和Zukunft Personal Europe）。通常，重点放在过程改进上。重新设计了旧流程，并引入了新工具。从表面上看，它是现代的和最先进的，但是真正的改变是很小的。解决方案和计划仍然非常注重组织（我们想要一些东西，如何使我们的员工相处融洽），真正以员工为中心的解决方案很少。
同时，候选人、员工和管理人员看不到人力资源计划的明显好处。这些过程太复杂、太标准化了。尽管多年来我们一直在谈论人力资源的消费化，但在家中的用户体验通常比在工作中更好。
期望很高，但结果却低于期望。是时候让HR重新开始了，让他们更接近不同的客户群体。迫在眉睫的需求和关注是什么？我们今天如何贡献力量？
3.友善！
几周前，我与Mollie的人力资源主管（Ingeborg van Harten）进行了交谈。善待他人是Mollie非常明确的哲学，而人力资源部是善良价值的重要守护者和推动者。实施了一些简单的措施，这些措施反映出友善，例如员工生日那天放假，为家人准备一套漂亮的欢迎礼包，包括Mollie t恤，以及你可以在LinkedIn和其他网站上使用的高质量头像。
我对“友善”运动的了解是有限的，但是如果您对Google友善，就会打开一个全新的世界。
善良无处不在，这肯定是2020年令人鼓舞的人力资源趋势。
警告：当您友善时，人们会怀疑您的诚意。我曾以100欧元的价格将一台旧的（但效果不错）的电视放在网上市场上。在那里呆了两个星期没有任何反应。我想摆脱它，因为它挡住了我们的走廊。最后，一个潜在的买家做出了反应，他问：您的最低奖金是多少？我回答：您可以免费收集。他的回答：为什么免费？这有什么问题吗？我想把它给我妈妈。我的回答：这是一个很好的选择，当然，您很乐意给我一些钱。他的反应：好的，谢谢。您愿意接受75欧元吗？仁慈付出……。
警告：当你善良时，人们会怀疑你的真诚。我曾把一台旧的（但效果很好的）电视放在一个网上市场上，价格是100欧元。它已经在那里两个星期了，没有任何反应。我想摆脱它，因为它挡住了我们的走廊。最后，一位潜在的买家做出了反应，他问：你的最低价格是多少？我回答说：你可以免费领取。他的回答是：为什么是免费的？有什么问题吗？我想把它给我妈妈。我的回答是：这套不错，当然你也很乐意给我一些钱。他的反应是：好的，谢谢。你能接受75欧元吗？善有善报…。
4.更了解复杂性
在一本管理杂志中，我读了我所工作的一家公司的新任首席执行官的访谈。当然，他必须做出许多改变，因为他的前任们本可以做得更好。人力资源不是很好，因为关键职位的继任者中只有70％来自内部。他提到了两个重要的关键绩效指标：内部继任者百分比（目标90％）和自愿离职率（目标10％）。我可以想象他向CHRO发出指令，后者立即开始重新设计人才鉴定和开发流程。
虽然有时候它有助于简化，但它也有助于理解组织和人类行为的复杂性。为什么内部继任者比外部继任者更好？有证据证明吗？对于某些领域来说，这可能更好，但对于其他领域（人力资源、It、数字业务、最高领导层）来说，这可能不太好。自愿离职也一样。为什么要尽可能长时间地留住人们？如果你以证据为基础，你会更好地感受到组织系统的复杂性。
5.自适应系统
当我用荷航预订航班时，系统会询问我要通过哪个渠道接收荷航的消息：电子邮件、Twitter或WhatsApp。当我一次做出选择时，他们下次会记住我的选择。超级简单，不是很先进。在许多组织中，甚至无法做出这些选择，更不用说聪明的系统试图了解用户并使其行为适应用户。
上周，我在一家机构讨论脉搏调查。他们认为无应答率仍然很高(约30%)。他们的调查过程不是很好。所有有电子邮件地址的员工每个月都会收到调查的链接。
你可以做一些调整，例如停止向两三次没有反应的人发送邀请，或者降低频率。调查的内容也可以很容易地根据回答进行调整。技术不是问题，市场上有一些采用自适应测量技术的解决方案。
有很多机会可以使您的系统在2020年变得更具适应性。以下是一些想法：
询问（或推断）求职者是想要快速招聘还是慢速招聘。并非每个人都想全速前进。如果做得好，您的招聘团队将需要更少的能力。
衡量参与者（经理和员工）对绩效评估过程各个方面的满意程度。反馈将允许您提供可以与用户匹配的不同变体。如果您的组织不是那么僵化，您还可以改善员工与经理/教练之间的匹配。
6.人员分析
缺乏信任会影响许多劳动力分析工作。如果重点主要放在效率和控制上，则员工会怀疑是否对他们有任何好处。
总体而言，我们正在转向以员工为中心的组织，尽管有时您可能会怀疑改善员工体验的努力的真实性。
问一个问题：“员工将如何从这项工作中受益？”是大多数人分析项目的一个很好的起点。它还有助于创建买入，这随着GDPR的引入而变得越来越重要。
仅仅衡量员工的“情绪”和其他关键人员指标（生产力、任期）并不一定能给员工带来好处。这实际上可能适得其反：员工感到自己受到控制，而他们的声音没有被听到。
7.在工作流程中学习
如果员工必须主动搜索他所需的学习模块，或者根据对员工行为的实时观察，在工作流中的适当时刻提供微学习模块，则会产生影响。如果你的日记中有与X公司的会议，你的个人学习辅助工具可能会问：“你想了解更多关于X公司的信息吗？”
如果您安排了一次与绩效评分较低的员工开会（计算机在HRIS中获取此信息），则为您提供一个简短的模块“如何与表现欠佳的员工打交道”。在线销售电话中，您会在屏幕上收到有关如何改善对话的建议（“问一些问题”、“尝试结束”），然后将对话与同类最佳示例进行比较，从而获得一些学习成果点。
如果考虑您的个人学习风格和能力水平，解决方案将变得更好。
8.对多元化和平等机会采取更强硬的态度
在许多国家，工作场所男女之间的差异仍然很大。白人和有色人种之间的差异也是如此。差异虽然越来越小，但是非常缓慢。
2020年将是采取更具侵略性和影响力的行动的好年头。软方法似乎不起作用，一些组织已经采取了强硬的措施，并且还将采取更多措施。
金融服务提供商APG 发现男女工资之间存在无法解释的差异，并将女性的工资提高到与男性相当的水平。埃因霍温大学宣布，目前暂时只为女性开放学术人员空缺。为妇女担任高级职位定额总是引起激烈的讨论，但是“赞成定额”群体似乎正在增长。
我们将在2020年密切关注此事，并希望取得真正的突破。
9.包容性领导
员工和其他利益相关者对领导力的期望往往过高。你经常听到：“变革必须从高层开始”，“领导者必须以身作则”。这些类型的语句可能会使人麻木。如果员工在等待高层的指示，如果他们的领导者不是完美的人，他们就会士气低落，那么组织将处于一个糟糕的状态。将领导力转变为更具包容性的领导力，会对组织有益。
包容性领导一直关注包容性领导的特质。这也关系到组织的特点和领导力发展的方法。我仍然看到许多传统的领导力发展课程：高层专属课程、中层管理人员课程和高潜力旗舰课程。像这样的组织并不能加强包容性的领导。人力资源部开始采取新方法的时候到了。
10.生产力
在过去的几年中，并没有太多关注生产力。但现在，我们看到了一个缓慢的变化。
传统上，招募新人解决了能力问题。这导致了几个问题，我已经在快速增长的规模中多次看到了这一点。
由于增长受到寻找新人的能力的限制，因此选择标准（通常是在无意识的情况下）降低了，因为许多人需要快速发展。这些新员工的效率不及现有人员。因为您有更多的人，所以您需要更多的经理。素质较低的人员和更多的经理会降低生产率。
另一种方法是，将重点更多地放在提高现有员工的生产力上，而不是雇用更多的员工，并着重于提高选择标准。
使用人员分析，您可以尝试找到表现最佳的人员和团队的特征，以及有助于取得最佳绩效的条件。
这些发现可用于提高生产率并选择具有最佳绩效的候选人。当生产率提高时，您需要更少的人来达到相同的结果。
11.区块链突破
我绝不是区块链专家，出于某种原因，我认为该主题没有什么吸引力。但人力资源领域中的区块链使用似乎很流行，因此我不得不提起这个概述。
12.公司和员工的积极性
许多组织仍然非常关注内部。关键问题是我们如何解决我们的问题?我们如何解决我们社会中的问题?.承担企业社会责任不仅仅是给员工每年一天的机会去做善事。
Povaddo的研究表明，在美国最大的公司工作的人中，超过一半的人认为，美国公司在解决重要的社会问题上需要发挥更加积极的作用。
有足够的问题要解决，员工要乐于奉献。人力资源可以在促进和激发企业/员工积极性方面发挥重要作用。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Tom Haak
来源： https://hrtrendinstitute.com/2019/11/26/12-hr-trends-for-2020/
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流程改进
人力资源六西格玛（6 Sigma）：对人力资源流程，分析和自动化的影响
数据科学已经触及了当今业务功能的各个方面，从而提高了业务决策的速度，准确性和质量。作为核心业务运营的固有组成部分，“人员职能”也未能对这一发展免疫。
众所周知，最好的数据科学实践将管理工具与统计和机器学习见解相结合。这种组合极大地帮助了战略决策，从而直接提高了全球众多企业的生产力和盈利能力。
什么是六西格玛？
六西格玛可能是沿着这些方面最成熟和最有据可查的方法。从根本上说，六西格玛是一种数据驱动的方法，通过减少过程均值的变化来提高过程的质量（即任何重复的业务功能）。换句话说，确保过程落在可接受的公差范围内（尽可能）。这被称为六西格玛中的流程权利级别。
以下是我们在此主题中遇到的最常见问题解答。
问：人力资源的六西格玛是什么？
六西格玛是一个数据驱动的框架，用于提高人力资源流程的质量，这个流程是与人力资源相关的任何重复业务功能。六西格玛通过减少过程平均值的变化来实现这一目标。
简而言之，六西格玛确保关键人力资源职能属于可接受的质量/绩效水平。这通常被称为“HR流程权利级别”
问：六西格玛如何实际减少变异？过程是什么（简短概况）？
六西格玛通过单一攻击，“根本原因分析（RCA）”来揭示变异的原因。RCA只是基本统计分析，问题解决和头脑风暴技术的混合体。但是，RCA中使用的特定工具可能非常适合组织。
问：为什么我们需要人力资源六西格玛？
通过使用统计假设检验，六西格玛在证实索赔之前提供了证据 - 第一次和每次。这使其非常可靠并且普遍适用。但是，需要严格遵循数据采样规则。
六西格玛在早期就发现了混淆，重复和未经证实的主张。它还有助于识别差距分析，推荐业务流程的优化模型，建议最佳预算和所需的培训/方向。
问：它面临的挑战是什么？它带来了哪些机遇？
在机会方面，实际上有一百个，但让我们自发地找出三个关键原因：
A.六西格玛是一个战略性流程改进框架，以人力资源流程数据的量化开始和结束。它通过测量sigma评分（改进中的HR过程）开始，并以HR过程的改进的sigma评分（即改进的质量）结束。通俗地说：sigma评分（包括cp和cpk评分）提供了统一的参考点和明确的，可量化的证据，表明持续的人力资源流程改进。
B.六西格玛是一个“全包装”的质量控制和流程改进保护伞。它有大约4-5个记录完备的框架，可以无缝地采用并应用于整个HR流程设计和改进范围，通常在不到48小时的分析后产生结果。
C.六西格玛拥有100多个记录良好的工具库。这些包括自由流动和顺序头脑风暴，问题识别工具，人力资源战略调整工具，人力资源流程数据的描述性和推理性见解，人力资源流程实验的受控 设计等。这些工具的采用和使用取决于适应性的范围和所讨论的特定机制。
问：这是否意味着人力资源分析和六西格玛是不同的实体？
不，他们交织在一起。两者都基于应用于HR流程数据的数据科学的基础。据称差异在于六西格玛从质量控制和流程改进的角度来看待分析。
事实上，为了获得最佳结果，六西格玛项目可以与人力资源数据科学问题无缝合并，如管理自然减员，缺勤，继任计划，跨部门数据分析等。
问：六西格玛是否有助于将人力资源分析从设计阶段转移到生产阶段，是否可以在人力资源分析中确定最佳的组织特定方法？
我们的六西格玛DFSS（六西格玛设计）项目之一确定了将数据科学应用于人力资源生产的五种基本方法（适用于任何业务领域）：
1.战略性人力资源咨询主要围绕计量经济学和应用统计模型（通常通过R或python数据科学图书馆开发）;
2.在HRMS系统内构建的集成分析模块，如“成功因素劳动力分析”，“工作日棱镜分析”，“Oracle HRMS分析”;
3.专门的人力资源分析平台，如Visier，CrunchHR;
4.基于组件的通用分析平台，如SAS miner，KNIME，Rapidminer服务器等;
5.与基于云/基于本地的数据可视化平台（如Tableau，Click-Sense，Microsoft BI）集成的分析。
过去受控制的实验设计表明，在Tableau，Click-Sense和Microsoft BI等强大的可视化平台上构建定制的，分析驱动的（通过R集成）仪表板可以带来最大的收益。
问：另外，你已经就人力资源自动化做了一些咨询。为什么你认为对人力资源流程盲目采用自动化是不好的？
自动化一词过于混淆，导致相当大的混乱和错误信息。自动化只是数据库驱动的触发器，函数和过程，以及不同系统之间的集成，例如通过REST API。这些触发器的基础可以是基本数学（硬编码规则）或统计建模/深度/机器学习（软编码规则）。有趣的是，人工智能背后的基本技术已有近30年的历史。
在人力资源部门实施自动化可能是一个非常简单的过程。例如，通过REST API通过开箱即用的分析平台（如KNIME / SAS / Rapid-miner）自动执行部分HR入职流程，可能需要半个工作日
话虽如此，重要的是要意识到与人类认知所表现出的复杂性相比，计算机的认知能力仍处于相对新生的阶段。基于结构化数据集的决策生产自动化是合理的。然而，自动化仍然需要一段时间才能从开放文本/人类语言中解读上下文意义，以便直接进行商业应用。
问：HR做什么次优？
除非人力资源部门将数据分析用于战略决策，否则它根本不会利用其潜力，就像营销，财务，制造和一般管理层多年来一直在做的那样。
人力资源部门的决策如何影响财务，营销，制造和整体业务盈利？人力资源流程数据如何与组织的绝对市场表现交织在一起？良好的人力资源分析系统应有助于计算（几乎）每项人力资源活动的投资回报率，并使人力资源部门能够对组织的部分财务状况采取主动责任。
人力资源部门通常无法与企业的收入/盈利能力相关联。人力资源作为利润中心这个词经常被重复，同时被吹捧的是计量经济学和金融学不是我们最强的观点。对，没错也许错了！
有趣的是，我们的根本原因分析表明，典型的人力资源专业人员最终会在其专业运营商中跨越4到5种不同类型的业务。除非人力资源专业人员在新组织的专业工作开始时投入并投入时间来熟悉其核心业务的领域知识，否则我们不会取得太大进展。
随着人力资源部门继续将其运营数字化并收集更多有关其流程的数据，它有可能将战略性和基于证据的方法（如六西格玛）整合在一起。一般的分析时代，尤其是人力资源分析，已经在我们身上，我们都可以共同努力改善我们的业务流程并提供令人满意的投资回报率。
作者简介：
Raja Sengupta是数据科学家，统计学家和人力资源分析专家。他拥有六西格玛黑带大师，是XcelPros的产品开发负责人和计算语言学研究员。
Soumyasanto Sen 是一位广受认可的人才技术顾问，专门从事（其中包括）管理与转型以及工作福音传播者的真正未来。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：Six Sigma in HR: Implications for HR Processes, Analytics & Automation
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