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人力资源的未来趋势：2025年的三大人才管理领域
竞争激烈的工作环境主要取决于稳健的人才管理战略，它能帮助组织及其人力资源专业人员提高绩效，实现长期成功。
随着技术的飞速发展，以及员工对当前组织的包容性和积极性的期待，你需要重新思考传统的人才管理方法。
因此，在 2025 年即将到来之际，是时候采用新的人才管理战略，强调适应性、包容性和员工福利，将自己定位为理想的工作场所。
在今本篇文章中，我们将探讨人力资源专业人士在2025年应优先考虑的关键领域，以满足这些需求，帮助企业蓬勃发展。
1. 创建2025年人才管理战略的关键要素
2025 年的人才管理思想将在应对不断发展的劳动力需求方面发挥关键作用。让我们来了解一下人力资源专业人员应关注的主要要素：
1.1. 数据驱动的劳动力分析
随着数据成为组织职能的核心，劳动力分析已成为人力资源工具包中的重要工具。这一点，再加上正确的数据分析方法，将有助于组织在就业、激励和留任方面提出最佳的考虑方法。德勤（Deloitte）的一份报告发现，虽然71%的企业认为人员分析很重要，但只有9%的企业认为他们知道员工的技能在哪里，以及如何提高这些技能。LinkedIn Talent Insights 可以让人力资源专业人士评估公司目前的技能不足，并规划改进所需的特定发展类型。
1.2. 持续学习和提高技能
第四次工业革命进一步强调了终身学习和更新技能的重要性。LinkedIn 在其《2023 年职场学习报告》中显示，93% 的企业担心员工流失率过高，94% 的企业指出，培训有助于阻止员工另谋高就。培训和发展可确保员工在不断发展的技术环境中保持与时俱进，并在职业成长中感受到支持。您还可以实施基于人工智能的学习工具，如 Degreed 和 Cornerstone，以帮助创建个性化的学习路径，适应个人的学习风格和进度。
1.3. 员工福利和参与
员工福利不再是奢侈品，而是提高生产力和留住人才的必要条件。美国心理学协会的一份报告显示，推广身心健康实践的公司在员工参与度和留任率方面提高了 60%。因此，事实证明，提供心理健康资源、弹性工作时间和带薪心理健康日的公司可以减少职业倦怠。您还可以使用 Headspace、Living Life to the Full 和 NHS Audio Guides 等心理健康工具，因为这些工具可以提供足够的心理健康支持。
2. 采用人才管理战略的公司
人才管理将最佳实践与组织的价值观、文化和战略目标以及对人力资本的需求相结合。
下面介绍的是在人才管理计划方面取得成功的组织，并附有支持数据和参考资料。
2.1. 谷歌以数据为导向的人才保留与发展
谷歌以数据为导向的人才管理方法有助于识别高潜质员工、减少人员流失并优化员工参与度。例如，谷歌的 “氧气项目”（Project Oxygen）通过分析数据来确定高效管理人员的素质。研究结果被用于制定符合这些标准的领导力培训计划。结果，管理者的绩效得分提高了 75%，员工满意度显著提高。
2.2. 微软的成长型思维文化建设
在首席执行官萨提亚-纳德拉（Satya Nadella）的领导下，微软进行了文化转型，并着力培养员工的成长型思维。这一转变与其鼓励创新和持续学习机会的新人才管理战略相一致。这家科技巨头还推出了 “渴望体验”（Aspire Experience）和 “学徒计划”（LEAP）等项目，“渴望体验 ”是一项针对新员工的为期两年的学习计划，而 “学徒计划 ”则旨在实现科技人才的多元化。与2018年相比，这一举措促使员工参与度提高了20%，创新率提高了15%。
3. 人才管理创新与战略的四大现代实践
人力资源领导者预测，2025 年，人才管理将以前所未有的速度发展。将利用人才管理战略的组织也可以充分利用人才管理战略带来的好处，如尖端工具、现代实践和创新战略，以吸引、留住和发展人才，同时适应不断变化的员工期望和市场趋势。
在本节中，我们将探讨重塑人才管理战略的四大关键实践。
3.1. 利用人工智能和数据分析进行预测性人才管理
人工智能（AI）和数据分析一直是将人才管理从被动学科转变为主动学科的支柱。根据 2023 年 Gartner 的一份报告，54% 的人力资源领导者计划在未来两年内增加对用于人才管理的人工智能工具的投资。这一举措将帮助企业打造高绩效团队，推动业务增长，并在瞬息万变的全球市场中保持竞争力。通过利用预测分析，企业可以在招聘、劳动力规划和留用方面做出明智的决策。德勤（Deloitte）最近的一项研究显示，使用预测分析技术进行人才管理的组织报告称，员工保留率提高了 21%，员工生产率提高了 24%。因此，通过采用数据分析，您可以发掘新的机遇，改善候选人体验，并做出更明智的招聘决策，从而在这个数字化时代取得成功。
3.2. 通过微学习平台实现个性化学习与发展
在 21 世纪，员工希望获得符合其职业目标和时间安排的个性化学习体验。因此，Axonify、Continu、Docebo 和 EdApp 等微型学习平台将提供一口大小、重点突出的学习模块，帮助员工提高技能和再技能。LinkedIn Learning 也强调了这一因素，因为它发现，与传统培训方法相比，使用微学习平台的企业员工参与度提高了 30%，技能掌握率提高了 20%。
3.3. 灵活的工作模式和员工体验平台
随着企业选择远程和混合工作模式，你应该考虑通过提供灵活性和利用技术来确保参与度和生产率，从而专注于提升员工体验。因此，要持续监控和评估灵活的工作结构，确保其达到预期目标，并在必要时做出改进。根据 SHRM 的数据，提供灵活工作选择的公司的员工流失率降低了 50%，吸引的求职者人数增加了 3 倍。
结论
为了在 2025 年及以后的竞争中保持领先地位，人力资源专业人员需要采取战略性的人才管理方法。只需通过整合数据分析、关注多样性和包容性以及在招聘中采用人工智能等现代做法，企业就能创造一个吸引和留住顶尖人才的工作环境。通过借鉴谷歌和微软等公司的实际案例，您可以了解人才管理如何成为您的优先事项，因为它可以推动参与、促进创新并保持增长。
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Josh Bersin谈：企业人才智能来袭，颠覆人力资源技术市场
在我们看到的劳动力领域的所有人工智能创新中，最重要的可能就是人才智能。按照我们的定义，人才智能是指利用海量的员工和劳动力数据来了解技能、工作适应性、绩效、领导潜力、职业发展路径、薪酬公平性和组织能力。
在今天介绍新的研究成果时，我们的立场是，这是几十年来人力资源技术领域最具存在意义的变革之一。
人才智能究竟是什么？这项技术以人工智能为基础，允许公司分析员工的大量数据，将其与外部劳动力市场的数据相匹配，并了解他们以前不知道的事情。
在许多方面，它与广告技术类似，Meta、TikTok 和谷歌等公司通过分析个人数据，为个人消费者提供量身定制的广告。
在商业和人力资源领域，人才智能让公司深入了解员工的技能、兴趣、职业轨迹、地域偏好、认证、所掌握的技术，以及他们在领导力、行业和公司类型方面的经验。
过去，我们使用工业心理学、评估和面试来确定这些信息。如今，在人工智能的驱动下，公司可以利用这一庞大的语料库，让人工智能模型来识别其中的关系。
让我举个例子。在招聘中，每家公司都面临着同样的问题：这个候选人是否适合这份工作、这个团队、我们使用的工具以及公司的文化？
招聘人员通过面试、测试和背景调查来评估。然而，尽管采取了这些方法，仍有近 20% 的候选人没有成功。利用人才智能，我们可以分析成功胜任这一职位的人，并让人工智能找出适合的质量。这不仅没有偏见，而且非常准确，我们收集的数据越多，它就越聪明。
我还记得自由保险公司（Liberty Mutual）的汽车保险团队面临人员流动率高的问题。他们花了几个月的时间研究那些表现出色的员工，看看哪些教育背景或技能与成功相关。他们的分析发现了一个秘密：业绩最好的保险销售人员都是那些热爱汽车的人。再多的心理评估也无法发现这一点。
我刚刚与一家投资银行进行了交谈，他们正在努力了解年轻员工的高流失率。Talent Intelligence（人才智能）可以了解哪些人留下，哪些人离开，并立即帮助寻找更合适的候选人。
如今，这类分析非常困难。使用传统的人力资源技术，我们所掌握的唯一数据就是员工的简历或工作经历。这些数据往往还不如 LinkedIn 上的数据多。
利用人才智能，公司可以利用大量的公开信息，了解一个人以前的工作经历、与他们共事的人、他们在不同工作中使用的时间段和技术、他们写过的文章、他们经历过的组织变革，以及他们的教育背景、地点或其他我们甚至不了解的信号的影响。
这减少了偏见，为我们提供了前所未有的信息。
直到去年，人才智能技术还主要用于招聘。Eightfold、Seekout、Beamery、Gloat、HiredScore、Phenom和Paradox等供应商建立了模型，用于预测谁会适合某个职位或公司。现在，随着这些工具的成熟，人才智能可以做得更多。
正如您在我们的研究报告中所看到的，企业人才智能可用于内部流动、技术技能开发、领导力评估和绩效评估。通过将内部运营数据与同级人员进行比较，并扣除任期和级别因素，它实际上可以帮助确定个人的绩效。
它还可用于薪酬公平分析（将整个员工的薪酬与经验技能和其他证书进行比较）。它还可用于组织设计和工作分析（查看个人或团队的技能组合，以及这些技能与公司其他工作和其他团队的比较）。
还有更多。利用 Lightcast、Draup、Revilio 和 Skyhive 等公司提供的外部数据，可以对公司的技能和能力与竞争对手进行竞争性评估。你可以看到行业中的趋势技术和技能。您可以按地点定位技能，并决定在哪里建立下一个工厂或工程设施。你可以看到以前看不到的影响企业的人口变化。您还可以了解竞争对手与您相比所拥有的技能和能力。
试想一下，通用汽车或福特汽车将自己的工程师与特斯拉或 Rivian 的工程师进行对比评估，会有多么强大。仅这些数据（我们即将发布汽车行业全球劳动力智能研究报告）就价值数百万美元。
对人力资源技术供应商的颠覆性影响
直到最近几年，企业才有机会获得这些信息，因此他们没有发展团队或内部技能来使用这些信息。现在有了这些信息，我们在人力资源领域有了一个新的职业和领域--人才智能专家。目前，全球已经有两千多名人才情报专业人员，如果考虑到从事人员分析和劳动力规划的人员，人数还会更多。
这些人有分析背景，但本质上是业务人员。他们可以研究这些数据，并做出管理者无法独立做出的决策。正如我们的研究报告所指出的，他们正在公司内部创造出突破性的解决方案。使用这些系统的公司正在从根本上改进招聘工作，发掘更深层次的领导人才库，找到埋藏在组织内部的关键技能，让员工有机会找到过去从未有过的新工作和新机会。
人才智能对现有的人力资源技术提供商也是一种颠覆。上个月，Workday 收购了 HiredScore，这只是即将发生的颠覆的一个小小迹象。几乎所有人力资源技术供应商都必须考虑这一领域，因为这是一个利用人工智能超大规模改进的市场。
通过下图，您可以了解这些供应商的发展方向。如果你不相信我，请阅读 BusinessInsider 最新发表的关于 Workday 问题所在的文章（我仍然是 Workday 的粉丝）。
当 OpenAI、谷歌或 Meta 推出新的大型语言模型时，人才智能产品会变得更快、更高效。随着新人工智能算法的开发，这些供应商可以立即加以利用。传统的 HCM 平台对外部数据一无所知，不可能跟上洞察力的步伐。
但这并不容易。这需要时间和工程专业知识，因为它将人力资源软件公司变成了数据公司。
大多数人力资源技术公司都没有管理如此海量数据的经验。随着时间的推移，许多公司将别无选择。就像我们现在通过互联网购买计算机一样，我们中的大多数人很快就会不愿意购买没有数据和基准的软件。
如果我考虑一下我们的公司以及我们如何使用财务和客户关系管理系统，我会很高兴我的财务系统能为我提供基准和直接建议，从而更好地经营我们的公司。我希望我们的客户关系管理系统能告诉我，我是否获得了正确数量的潜在客户，并自动优化数据集。现在还没有这样的系统，但我打赌 Intuit 和 HubSpot 正在努力。
就人力资源而言，我们的报告描述了这个新市场是如何爆发的。这是我们不能忽视的。
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【纽约】销售招聘人工智能工作模拟平台提供商Take2 AI获得300万美元种子轮融资
Take2 AI 是一家总部位于纽约市的销售招聘人工智能工作模拟平台提供商，公司获得了 300 万美元的种子轮融资。本轮融资由 Reach Capital 和 SemperVirens 领投，Techstars 以及 Visa、迪斯尼、惠普和谷歌的人力资源负责人也参与了本轮融资。
公司打算将这笔资金用于扩大运营和开发工作。
Take2 AI由Kaushik Narasimhan和Yaniv Shimoni领导，是一个人工智能驱动的销售招聘工作模拟平台，可帮助公司生成量身定制的真实销售场景模拟，对求职者的技能、行为特质和文化契合度进行审核，从而使公司最大限度地减少错误招聘，提高员工留用率。
关于 Reach Capital
Reach 支持创业者开发技术解决方案，以应对幼儿教育、幼儿园到十二年级教育、高等教育以及劳动力再技能培训和技能提升方面的挑战。他们投资于处于早期阶段的技术工具、应用程序、内容和服务，以改善所有学习者的教育机会。该基金还发挥着催化剂的作用，激励并帮助传统和非传统投资者使传统和非传统投资者能够为快速增长的教育技术市场提供资金。
关于SemperVirens
SemperVirens 是一家早期生态系统基金，主要投资于希望解决雇主需求的劳动力技术、医疗保健技术和金融技术公司。其团队成员拥有深厚的行业经验、关系和洞察力。
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Josh Bersin谈：如何创建人才密度？
在这篇文章中，我想谈谈一个新概念--人才密度。当我思考这个概念时，我认为它代表了管理中更重要的话题之一。因此，我希望你和我一样觉得它很有趣。
首先，人才密度的概念很简单，它是由 Netflix 首创的。
人才密度是指公司拥有的技能、能力和业绩的质量和密度。
因此，如果你的公司 100%都是高绩效人才，那么你的人才密度就非常高。如果你的公司只有 20% 的高绩效人才，那么你的人才密度就不高。这很容易理解，但很难实施，因为它涉及到我们如何定义绩效、如何选聘人才、如何决定谁会得到晋升、如何决定谁会参与哪个项目以及如何分配薪酬。
因此，在解释人才密度之前，我们先来谈谈大多数公司的基本信念。大多数企业都认为，他们的绩效是呈正态分布或钟形曲线的。我不知道为什么这种统计模型会被应用到组织中，但它几乎成了一项标准政策。(学术界已经证明它是错误的，我将在下文中解释）。
利用钟形曲线，我们可以确定 "平均值 "或平均绩效，然后将绩效分为五个等级。1 号是向右两个标准差，5 号是向左两个标准差。
在第一级工作的人可以获得大幅加薪，在第二级工作的人可以获得中等加薪，在第三级工作的人可以获得平均加薪，在第四级工作的人可以获得低于平均水平的加薪，而在第五级工作的人可能需要离开。在这个过程中会有很多政治因素，但通常就是这样。
正如我在《钟形曲线的神话》一书中所描述的，这些绩效和薪酬策略已经沿用了几十年。由于统计数据限制了 "1 "的数量和价值，这些策略在规模上造成了以平庸为中心的组织。如果你的绩效是 1，而你得到的是 2，你就会辞职。如果你的业务水平是 3 级，你很可能会被淘汰。你明白我的意思。由于公司大部分员工都被评为 2 级或 3 级，因此大多数经理都处于中间水平。
俗话说，A 级经理雇佣 A 级员工，B 级经理雇佣 C 级员工。因此，随着时间的推移，如果不不断调整，我们的组织几乎注定只能处于中等水平。
我并不是说每家公司都会经历这样的过程，但如果你看一下大型组织的员工人均生产率，几乎总是低于小型组织。为什么呢？因为随着组织的发展，人才密度会下降。(以 Netflix 为例，其每名员工创造的收入接近 300 万美元，是谷歌的两倍，迪士尼的 10 倍。他们是唯一盈利的流媒体公司，员工人数不到 2 万，市值 2400 亿美元）。
传统模式在工业时代还算不错，那时我们人才过剩，工作定义明确，大多数员工都以 "生产了多少小部件 "来衡量。在那个时代，我们可以把 "表现差的人 "换成 "表现好的人"，因为就业市场上有很多人。
我们不再生活在那个世界里了。我们现在生活的世界，失业率低于 4%，关键技能持续短缺，劳动力日益短缺。而由于自动化和人工智能的发展，人均收入或价值已经飙升，几乎比 30 年前高出一个数量级。
因此，我们需要一种更好的方式来考虑绩效问题，在这个世界上，人员较少的公司可以超越那些规模过大的公司。看看 Salesforce、谷歌、苹果这些本质上都是创意公司的公司，是如何随着规模的扩大而放缓创新能力的。看看规模很小的 OpenAI 是如何超越谷歌和微软的。
如今，大多数企业都是通过创新、上市时间、客户亲密度或知识产权来实现超越的，而不是通过规模或 "更努力的工作"。
在公司不断发展壮大、大量招聘员工的情况下，我们如何保持高水平的人才密度？在这方面，Netflix 写了一本书，让我来给你讲讲。
首先，招聘过程应注重人才密度，而不是人满为患。我们招聘的不是 "填补空缺 "的人，而是对整个团队有增值或倍增作用的人。我们要招聘的是能够挑战现状，带来新想法、新技能和新理念，超越 "工作 "定义的人。例如，Netflix 重视勇气、创新、无私、包容和团队合作。这些都不是关于 "做好本职工作 "的表述。
Netflix 的想法是，每一次递增式招聘都应该让公司里的其他人和团队里的其他人都能做出更高水平的业绩。现在，这对缺乏安全感的经理人来说是个威胁，因为大多数经理人都不愿意雇佣可能夺走自己饭碗的人。但这就是我们遇到这个问题的原因。
其次，我们需要围绕帕累托分布（也称为幂律）而不是正态分布来管理或创建某种类型的绩效管理流程。在帕累托分布或幂律中，我们有一小部分人创造了超常的绩效水平，你可以称之为 80/20 法则或 90/10 法则。(20%的人做了 80% 的工作）
研究表明，公司和许多人群都是这样工作的，这是有道理的。想想运动员，少数超级运动员比同龄人强 2-3。音乐、科学和娱乐界也是如此。销售和许多商业领域也是如此。
Ernest O'Boyle Jr.和 Herman Aguinis 在 2011 年和 2012 年进行的研究（共 198 个样本中的 633263 名研究人员、艺人、政治家和运动员）发现，这些群体中有 94% 的人的表现不符合正态分布。相反，这些群体属于所谓的 "幂律 "分布。
在人类的每一个群体中，都有少数人拥有上帝赋予的天赋，在工作中表现出色，他们似乎天生就比其他人优秀得多。
比尔-盖茨曾对公司的人说，他认为有三个工程师成就了微软公司。我在许多其他公司也听到过这种说法，一个软件工程师和合适的角色可以完成其他 10 个人的工作。
现在，这并不是说每个人都会陷入帕累托分布的某一层次。在你职业生涯的某个特定时间点，你可能处于 80% 的水平，而随着时间的推移，随着你的学习和成长，随着你发现自己天生擅长的事情，你最终会处于 20% 的水平。但在一个特定的公司里，这是一个不断发生变化的动态过程。这就是 Netflix 的做法--不断提高人才密度。
这对绩效管理意味着什么？这意味着，为了照顾到这样一个群体，我们必须以不同的方式进行招聘，避免钟形曲线，并为高绩效者提供高薪。不是比其他人多一点，而是多得多。体育和娱乐界如此，商业界何尝不是如此。
如果你看看谷歌、微软等公司，这些公司中有些人的收入是同行的两到三倍。只要这些决定是根据业绩做出的，人们就会接受。
显然，如果赚大钱的人是最好的政客、最帅的人或最受欢迎的人，那就行不通了。
这就引出了第三点： 在 Netflix 文化中，有大量的授权、360 度反馈、坦诚和诚实。你可能读过 Netflix 的文化宣言：人们需要诚实、讲真话、相互反馈，并注重判断力、勇气和责任感。Netflix 最近才增加了职位级别：他们多年来一直没有职位级别。
给人反馈是一项挑战，因为这让人不舒服。因此，这必须从高层开始，而且必须以发展、诚实的方式进行。这并不意味着人们应该相互威胁或诋毁，但我们都需要知道，在项目结束或会议结束时，有人可以告诉我们 "这里有什么好的地方，这里有什么不好的地方"。
作为世界上最重要的机构之一，美国军队的生老病死都离不开这个过程。如果你在军队里搞砸了什么事，你可以保证有人会告诉你，你会得到一些帮助，确保你不会再犯。在公司里，我们没有生死关头，但我们肯定可以利用这种纪律。
人才密度的第四个要素是领导力和目标设定。阻碍高绩效公司发展的真正原因之一是个人目标过多，项目和责任各自为政，人们看不到全局。
如果你的目标设定和绩效管理过程完全基于个人绩效，那么你的公司就没有达到最佳状态。这不仅不利于团队合作，而且公司中确实没有一件事是任何人可以单独完成的。因此，我们的绩效管理研究不断表明，人们应该为自己和团队的成就获得奖励。(以下是研究解释）。
为什么现在人才密度很重要？让我来谈谈几个原因。
首先，我们正在进入一个低失业率时期，因此每次招聘都将充满挑战。而且，由于人工智能的出现，公司将能够以更小的团队进行运作。还有比这更好的时机来考虑如何 "裁员"，让公司发挥最佳效能吗？
其次，人工智能带来的转型需要公司具备很大的灵活性和学习敏捷性。您需要一个高度集中、步调一致的团队来帮助实现这一目标。虽然人工智能将帮助每家公司不断进步，但您快速利用人工智能的能力将转化为竞争优势（回想一下网络、数字和电子商务是如何做到这一点的）。
(我坚信，人工智能应用最巧妙的公司将颠覆竞争对手）。我仍然对 Whole Food 的手部识别结账流程感到惊讶： 我可以预见，自助式咖啡、杂货以及其他零售和酒店服务业将会出现）。
第三，后工业时代的商业世界将开始贬低庞大、笨重的组织。许多大公司只需要很多人，但正如西南航空公司很久以前教导我们的那样，小团队才会有好业绩。因此，如果你不能把公司分解成高绩效的小团队，你的人才密度就会受到影响。
当苹果公司价值 100 亿美元的汽车被写入书中时，我打赌其中一个问题就是团队的大小和规模。我们很快就会看到。顺便说一句，我仍然推荐大家读一读《The Mythical Man-Month》，在我看来，这本书堪称小型团队组织的圣经。
如果你是一家医疗保健提供商、零售商、制造商或酒店管理公司呢？人才密度适用于你吗？当然适用！去好市多（Costco）看看那里的员工有多开心，有多投入。然后再去一家经营不善的零售商，你就会感受到其中的差别。
我在《无法抗拒》一书中举例说明了一些公司，它们都接受了我所说的 "人类精神永不熄灭的力量"。没有人愿意感觉自己表现不佳。只要正确地关注责任和成长，我们就能帮助每个人超越他们的期望。
现在是重新思考我们的组织如何工作的时候了。我们不仅要提拔和奖励表现优异的员工，帕累托法则和人才密度思维也鼓励我们帮助中层员工学习、成长，并将他们改造成超级明星。
让我们抛弃钟形曲线、强制分布和简单化绩效管理的旧观念。追求永恒高绩效的公司是充满活力的工作场所，它们能提供卓越的产品和服务，对利益相关者来说也是巨大的投资。
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【Josh Bersin】2024年人力资源预测：全球寻求提高生产力
在过去的二十年里，我一直在撰写有关人力资源预测的文章，但今年有所不同。在我看来，今年将是打破模式、改变企业每个角色的一年。人工智能不仅会改变每家公司和每项工作，而且公司将开始不懈地追求生产力。
想想我们的过去。2008 年金融危机之后，世界进入了一个加速增长的零利率时期。公司收入增长，雇佣员工，股价上涨。招聘继续以疯狂的速度进行，导致 2019 年底的失业率达到了破纪录的 3.5%。
大流行病来袭，半年内一切都停滞不前。2020 年 4 月，失业率飙升至 15%，公司纷纷让员工回家，我们重新设计了产品、服务和经济，以应对远程工作、混合工作安排以及对心理健康的关注。
一旦经济复苏（得益于美国的财政刺激政策），企业又回到了旧的招聘周期。但随着利率上升和需求下降，裁员现象再次出现，在过去的 18 个月里，我们看到了招聘、裁员，然后再次招聘以恢复经济。
为什么会出现跷跷板效应？
首席执行官和首席财务官们是在我们称之为 "工业时代 "的环境下工作的--招聘促进增长，然后在经济放缓时裁员。
如今，当我们进入 2024 年时，一切都不同了。我们必须 "囤积人才"，投资于生产力，重新发展和调配人员以实现增长。
我们所处的世界失业率高达 3.8%，几乎每个岗位都存在劳动力短缺问题，员工的权力越来越大，员工的要求也越来越高：要求加薪、灵活性、自主性和福利。每年有超过 20% 的美国雇员更换工作（每月 2.3%），其中近一半是进入新的行业。
为什么会出现这种 "新常态"？
原因有几个。首先，正如我们在《全球劳动力情报》（Global Workforce Intelligence）研究中所讨论的那样，行业正在重叠。每家公司都是一家数字公司；每家公司都希望建立经常性收入流；不久之后，每家公司都将依靠人工智能运行。过去停留在某一行业内的职业正在转变为 "基于技能的职业"，使人们比以往任何时候都更容易跳槽。
其次，员工（尤其是年轻人）感到有能力按照自己的意愿行事。他们可能会悄悄辞职、"挣工资 "或抽出时间转行。他们认为自己的人生还有很长的一段路要走（人们的寿命比 20 世纪 70 年代和 80 年代要长得多），因此他们不介意离开你的公司去其他地方发展。
第三，生育率持续下降，劳动力短缺将加剧。日本、中国、德国和英国的劳动力人口都在减少。未来十年左右，大多数其他发达经济体也将如此。
第四，工会正在崛起。得益于华盛顿的新理念，我们在谷歌、亚马逊、星巴克、通用汽车、福特、Stellantis、Kaiser、迪士尼、Netflix 等公司都看到了工会活动。虽然工会在美国劳动力中的参与率不到 11%，但在欧洲却要高得多，而且这一趋势还在上升。
这一切意味着什么？
老式的 "以雇佣促发展 "模式并不总是奏效。在这个后工业时代，我们必须关注员工的发展、保留、参与和生产力。与 "以招聘求发展 "相比，我们必须采用系统性的 "四R "模式。
业务绩效 "的真正含义是什么？
如果你是一位首席执行官，你需要的是收入增长、市场份额、盈利能力和可持续性。如果你无法通过招聘实现增长（员工不断以奇怪的方式 "激活"），你还有什么选择？很简单：实现自动化，提高生产力。
为什么我认为这是 2024 年的重要话题？有三大原因。
首先，首席执行官们对此非常关注。
普华永道 2024 年首席执行官调查发现，首席执行官们认为他们公司 40% 的工作浪费了生产力。
这听起来令人震惊，但对我来说却是事实：太多的电子邮件、太多的会议、混乱的招聘流程、官僚的绩效管理等等。(其中一些问题就是人力资源部门造成的）。
第二，人工智能使其成为可能。
人工智能旨在提高白领的工作效率。(生成式人工智能能让我们更快地找到信息，了解趋势和异常值，进行自我培训和学习，并清理我们像负担一样随身携带的文件、工作流程、门户网站以及后台合规和管理系统等乱七八糟的东西。
第三，我们需要它。
找人都这么难，还怎么发展？去年的招聘时间增加了近 20%，就业市场变得更加艰难。你能在技术技能方面与谷歌或 OpenAI 竞争吗？
内部开发、改造和自动化项目就是答案。有了生成式人工智能，机会无处不在。
这一切对人力资源意味着什么？
正如我在《人力资源预测》中所述，我们有很多问题需要解决。
我们必须加快向动态工作和组织结构的转变。我们必须集中精力，务实地掌握技能。我们必须重新思考 "员工体验"，处理我们称之为 "员工激活 "的问题。我们必须对人力资源技术、招聘和学习与发展系统进行现代化改造，利用人工智能使这些系统更加有用。
我们的人力资源团队也将由人工智能驱动。正如我们的 Galileo™ 客户已经告诉我们的那样，精心设计的 "专家助理 "可以彻底改变人力资源人员的工作方式。我们可以成为 "全栈 "人力资源专业人士，在几秒钟内而不是几周内找到有关团队的数据，并在几秒钟内与直线领导分享人力资源、领导力和管理实践。(伽利略被世界上一些最大的公司用作管理教练）。
还有其他一些变化。随着公司将重点放在 "通过提高生产力实现增长 "上，我们必须考虑每周 4 天工作制、如何将混合工作制度化，以及如何以更有效的方式联系和支持远程员工。我们必须重新关注领导力发展，在一线管理人员身上花费更多时间和金钱，并继续投资于企业文化和包容性。我们必须简化和重新思考绩效管理，我们必须解决薪酬公平这一令人头疼的问题。
还有更多。
我们必须将 DEI 计划嵌入到业务中（人力资源 DEI 警察的时代已经过去了）。我们必须清理我们的员工数据，以便我们的人工智能和人才智能系统准确可靠。我们必须转变思维，从 "支持业务 "转变为 "成为有价值的顾问"，并将我们的人力资源服务产品化，正如我们的系统性人力资源研究报告所指出的那样。
所有这些都将在我们本周发布的长达 40 页的新报告《2024 年人力资源预测》中详细阐述，其中包括一系列帮助您思考所有这些问题的行动计划。
让我提醒您一个重要的问题。生产力是人力资源部门存在的理由。
我们所做的一切，从招聘、辅导、发展到组织设计，只有在帮助公司发展的情况下才能取得成功。作为流失率、参与度、技能和领导力方面的专家，我们人力资源部门每天都要思考如何提高员工和组织的生产力。2024 年将是人力资源部门专注于这一更高使命的伟大一年。
最后一件事。
报告中有 15 项详细预测，每项预测都附有一系列行动步骤供您参考。最后一项是真正为你们准备的：关注人力资源的技能和领导力。作为公司人事流程的管理者，我们必须关注自身的能力。2024 年将是我们成长、学习和表现的一年。如果我们能很好地处理这 15 个问题，就能帮助我们的公司在新的一年里蓬勃发展。
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2024年未来4个人力资源趋势预测
毫无意外： 人工智能是 2023 年人力资源技术话题的主导，而雇主面临的根本问题却没有改变。企业对技能斤斤计较，认为优秀员工很难找到，并在努力探索如何实施混合工作政策。
我们认为，2024 年的情况将与此类似，而且难以预测。对人工智能的痴迷将持续下去，企业将寻求灵活的技术解决方案，员工将坚持要求公司关注他们的个人和职业问题。
此外，请记住 2024 年是选举年。甚至在任何一方提名候选人之前，竞争就已经充满了骚乱和分歧。金融市场肯定会变得谨小慎微，雇主们在感叹优质候选人稀缺的同时，也会小心翼翼地填补职位空缺。随着人工智能将员工解放出来处理 "高价值 "任务这一理念的推广，提高人力资源效率将成为一个核心主题。
实际情况会是怎样呢？以下是我们的预测：
人工智能将抢占更多市场份额
去年12月，我们预测 2023 年将是人工智能无处不在的一年，除非它并不存在。"RecruitingDaily 总裁兼总编辑 William Tincup 认为："对于供应商和从业者来说，'AI'这个缩写已经失去了意义。
他说得没错。如今，"人工智能 "这一概念已被应用到各种产品中，从协调视频面试到预测劳动力趋势，无所不能。2023 年，人工智能在市场上的发展突飞猛进，其推动力与其说是技术进步，不如说是市场营销的热潮。OpenAI 网站上的 ChatGPT 页面推出一周后，访问量就超过了 100 万次。到 2023 年 10 月，访问量约为 17 亿次。
由于生成式人工智能的概念已经无处不在，2024 年人力资源部门对人工智能的使用肯定会继续稳步增长。不过，这种增长更多的是数量上的，而不是技术上的进步： 我们将看到更多的产品发布、资金投入以及企业和个人用户。能力方面的飞跃将相对较少。
员工体验偏离正轨......
Forrester Research 公司表示，雇主们正在缩减培养企业文化和员工体验的力度。随着预算竞争日趋激烈，领导者将注意力集中在他们认为更重要的问题上，"员工体验寒冬 "即将来临。虽然大多数雇主都计划在明年投资某种人力资源/健康管理（EX/HCM）软件，但他们将寻求提高人力资源效率，而不是加强体验工作和改善成果。
其中一个必将受到影响的领域是 DEI。拥有积极的 DEI 计划的企业数量从 2022 年的 33% 下降到今年的 27%，Forrester 认为 2024 年将达到 20%。更多的雇主会照本宣科地使用企业发展指数，并使用现有的企业发展指数系统，而不是进行升级。
...但用户体验更重要
谷歌从 1998 年的一家初创公司发展到今天拥有桌面搜索市场 83% 的份额。几乎所有从事技术工作的人都会告诉你，谷歌通过提供更准确、更相关的搜索结果击败了竞争对手。
但他们不会说的是，谷歌是在一个用户界面非常糟糕的世界里推出的。雅虎、Ask Jeeves、Webcrawler 和 AltaVista 都推出了杂乱无章的主页，上面充斥着文字和设计元素，对用户的实际搜索没有什么帮助。谷歌则采用简约的方式，明确地将用户指向搜索框，并只提供两个选项：进行搜索或跳转到机器选择的网站。
就像 20 世纪 90 年代的谷歌一样，OpenAI 的用户界面也非常简洁。ChatGPT 3.5 提供了一个搜索栏和四个简单的选项，帮助用户按照自己的意愿迈出建立查询的第一步。ChatGPT 在五天内吸引了 100 万用户。相比之下，Instagram 需要 2.5 个月才能达到 100 万用户，而 Facebook 则需要 9 个月左右。
对消费者来说，简单很重要。人力资源技术供应商已经在努力打造更像 Netflix 和亚马逊而不是 Craigslist 的用户体验。随着人工智能生成工具的普及，用户和技术客户将对简单的自然语言界面提出更高的要求。无论是通过更好的设计还是在工作流程中的交付来实现这一目标，用户如何访问人力资源工具都将至关重要。
数字工作者开始蜂拥而至
人工智能的倡导者说，生成式人工智能不会消除工作岗位，尽管它可能会改变工作岗位。不过，越来越多的企业将探索使用 "数字员工 "作为其人工智能和自动化工作的代言人。这一浪潮将在2024年加快速度，增强实力。
今年 4 月，Kelly 公司推出了 Kelly Fusion，这是一个管理数据录入和新员工流程（如背景筛选和入职）的产品套件。12 月，初创公司 Artisan 计划推出其首个数字员工 Ava，这是一名 "销售代表"，将自动完成对外销售周期。Artisan 未来的 "工人 "还包括设计师 Noah 和营销人员 Liam。
这一切都是为了实现自动化。我们的想法是，这些应用程序--数字工作者--将与实际工作人员一起工作，处理数据收集和文件处理等重复性任务。该领域的几乎所有供应商都会告诉你，这可以让人类员工腾出更多时间来从事战略性项目。
事实上，"解放人类员工 "是人工智能营销工作的主题。如果说它的实际意义并不明确的话，那么雇主们仍然对 "做同样的工作需要更少的人 "这一想法非常着迷。不过，人工智能行业坚持认为，这种效率可能会改变工作，但不一定会消除工作。
员工却不这么认为。Qualtrics 的一项研究发现，近一半的员工（49%）表示人工智能的潜在影响令人恐惧。只有 39% 的人认为这令人兴奋。(超过三分之二的员工（68%）认为一些工作会因为人工智能而面临风险，23%的员工认为自己的工作可能会被裁掉。
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人工智能对领导者和员工工作场所的影响
在人工智能诞生一周年之际，变革性数据显而易见。值得注意的是，Gartner 在 2023 年进行的一项调查显示，包括谷歌和亚马逊等科技巨头在内，超过 70% 的企业已将人工智能无缝集成到日常运营中，这表明这些技术已得到广泛采用。
实时实例凸显了人工智能在优化流程方面的关键作用。亚马逊对预测分析法的使用就很突出，其算法可以预测客户偏好、完善库存管理并缩短送货时间，从而提高客户满意度。此外，由自然语言处理技术驱动的聊天机器人等虚拟助手已在微软等公司中普及，促进了无缝客户互动。
1. 人工智能领导力的优势
大多数企业和组织都要求员工执行耗时的重复性工作，如数据录入和开具发票。让我们来看看这些公司如何解放员工，让他们专注于需要更多创造力和批判性思维的重要工作：
1.1 预测分析
预测分析是人工智能的一个子领域，它利用数据挖掘、机器学习和统计算法分析近期和历史数据，预测未来的模式或事件。预测分析可以帮助企业通过洞察数据中的模式，对库存控制和客户行为做出更好的判断。
公司利用预测分析技术，通过分析历史销售信息和市场趋势来预测某些商品的需求。通过避免缺货，预测分析可帮助企业优化生产和库存水平，最终降低成本并提高盈利能力。
1.2 自然语言处理
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个独特领域，致力于理解和解读人类语言的复杂性。NLP 算法对文本数据进行细致入微的检查，提取细微的含义、情感和意图。这不仅能让企业深入了解客户反馈，还能简化客户服务互动，促进量身定制内容的创建。
1.3 欺诈检测
在欺诈检测领域，企业普遍担心欺诈活动可能带来的经济损失、法律后果和声誉损害。欺诈的性质错综复杂，尤其是当欺诈行为复杂且具有针对性时，有必要采取多方面的方法。这涉及机器学习、行为分析和自然语言处理的融合，以及人工智能在分析大量数据集方面的能力。这些分析方法的协同作用可以识别出与常规不同的异常情况或模式，从而发现潜在的欺诈活动，如不正常的消费模式或交易。此外，人工智能仔细检查用户网络的能力有助于发现欺诈团伙，从而采取先发制人的措施阻止访问并挫败进一步的非法活动。
2. 领导者如何利用人工智能举措改进决策
人工智能的成功融合需要精心制定的战略和不同利益相关者的共同努力，而企业领导者在确保此类举措取得成功方面发挥着关键作用。领导者和高管需要采取积极主动的态度，包括战略性分配充足的资金、人才招聘和发展、与外部实体合作，以及认真考虑道德影响。以下主要方法阐述了领导者如何有效利用人工智能计划来加强决策：
2.1 制定愿景和战略
领导者必须首先掌握人工智能的潜在效益和风险，并将这一认识与总体业务战略结合起来。在领导者向组织阐明自己的意图和目标时，沟通是最重要的，它可以促进利益相关者的支持，确保达成共同愿景。
谷歌首席执行官Sundar Pichai阐述了人工智能整合的全面愿景，强调要创造一个更加互联和智能的世界。这种远见卓识的方法指导着谷歌的人工智能计划，使其与总体业务目标保持一致。
2.2 战略投资和资金分配
高管应全面分配资源，而不仅仅是提供资金支持。重点在于确保和培养合适的人才，并确保组织拥有必要的技术基础设施。这通常涉及招聘专家，如数据分析师、人工智能工程师和其他能够设计、开发和部署人工智能系统的专家。
最近的一份风险投资报告显示，去年人工智能初创企业获得了前所未有的 200 亿美元融资。领导者们现在已经认识到，分配足够的资金来培育和推动人工智能项目作为长期投资，具有重要的战略意义。
2.3 促进合作与伙伴关系
我们鼓励领导者促进与外部实体（从技术供应商到研究机构）的合作。这样可以确保持续了解最新的人工智能趋势和创新，使组织处于进步的前沿。
以辉瑞公司为代表的制药行业展示了合作的力量。与人工智能初创企业的合作加快了药物发现过程，展示了外部合作如何增强组织的人工智能能力。
2.4 解决伦理问题
人工智能的道德层面包括数据隐私、偏见和透明度等问题，需要领导者保持警惕。要确保负责任地开发和使用人工智能系统，就必须实施强有力的控制和保障措施。
亚马逊最近围绕人工智能驱动的招聘工具引发的争议凸显了领导者主动解决道德问题的迫切需要。领导者必须把握偏见和道德影响，确保人工智能应用符合社会期望。
2.5 有效的变革管理
实施人工智能计划不可避免地会引发组织变革，领导者必须理解并善于驾驭变革。与利益相关者的持续对话以及全面的培训和支持变得不可或缺，尤其是在管理抗拒组织变革的团队时。
Elon Musk在特斯拉的领导力提供了一个令人信服的案例。通过强调量身定制的培训计划，马斯克确保了员工适应人工智能自动化的平稳过渡，从而提高了运营效率。
结论
行业领导者的战略决策、对人工智能相关技能激增的需求，以及影响人工智能原则的道德考量，都证明了这一点。
随着企业的不断发展，对员工技能再培训的重视成为适应人工智能驱动经济的一个重要方面。公司投资于员工发展和福利的成功案例，以及提高生产率和创新带来的切实利益，都说明了人工智能与人类合作的积极潜力。
未来的征程需要在拥抱技术进步与维护以人为本的工作场所核心价值观之间取得微妙的平衡。持续学习、道德考量和促进创新必须始终处于组织战略的最前沿。在这一转型时期，领导者和员工如果能拥抱变化，战略性地利用人工智能，并优先考虑员工的福利，就不仅能应对挑战，还能在人工智能不断发展的动态环境中茁壮成长。
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【观点】HR需要了解的有关人工智能的所有信息
在过去的几个月里，关于聊天机器人和机器学习引发了广泛的讨论。为了帮助我们更多地了解人工智能，Ultimate Software的高级战略总监Armen Berjikly，分享了一些在人机交互方面的专业知识。
什么是人工智能 （AI）？它与情商（EI）等概念有何不同？
人工智能是一种方法，而不是一种特定的技能。佐治亚理工学院有一位名叫Charles Isbell的教授，他有一种有趣的方式来定义人工智能："让计算机像在电影中一样工作"。事实上，人们真正关心的是人工智能是“下一步是什么？”。我的想法是，人工智能是机器从环境中学习新事物的能力，而这些新事物不能通过编程来实现。另一方面，情商最有可能通过人们的行为和表现来定义。未来拥有具有情商特征的人工智能也是指日可待的。
我们已经在使用或熟悉的人工智能的例子。
像谷歌地图这样的导航应用程序就是一个例子。我们坐在驾驶座上，利用APP导航。在幕后，人工智能工具包正在处理实时和历史数据，并主动预测最佳路线和确定到达那里的时间。
还有SPAM filters。每次您收到新电子邮件时，机器都会辨别它是否是您想要阅读的内容，即使它以前可能从未接触过相关内容或电子邮件地址。
我们应该如何看待人工智能 – 用户界面？聊天机器人？两者兼而有之？或者可能两者都不是？
人工智能可以被视为一个赋能平台。我认为人工智能作为一个概念，本身可能毫无意义。但它提供了一个有意义的基础——你可以在人工智能的基础之上构建一些对组织真正有利的东西。
人工智能让工作更轻松的例子。
人工智能不仅应该帮助我们完成简单重复的工作，还应该帮助我们做高价值的事情。比如，在医学领域，由于人工智能能够筛选大量信息，医生可以确保他们可以更深入地了解患者信息。然后利用这些信息做出更准确的诊断。
我们需要警惕人工智能在哪些方面的应用。
人工智能的一个潜在问题是，如果它被不当使用，就可能会给组织带来恐惧和不确定性。为技术而技术可能适得其反的影响。相反，公司应该有切合实际的目标，利用人工智能帮助员工释放全部潜力。
人力资源专业人士应该关注人工智能的哪些方面？
有了人工智能，人力资源专业人士应该专注于帮助人们实现职业抱负，让人工智能完全取代员工是不现实的。换句话说，人力资源专业人员应该关注员工的创造、成长和成功，进而关心他们的组织。
人工智能为我们的工作世界创造了新的机会，但我们仍然需要记住以“正确”的方式解决问题，以人为本。
文章作者：Armen Berjikly
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谷歌
谷歌发布了新的绩效系统改革，使得更多人（预计6%）会得到绩效的低分，引发被裁员的恐慌~
编者注：
· 谷歌公布了其绩效系统改革的新细节，它显示员工将更容易落入低评级的类别（媒体解读6%的低分者可能是裁员的对象）。
· 员工在最近的一次全体员工会议上提出的问题表明，他们对领导层在如何处理员工人数方面的坦诚缺乏信任。
· 员工们说，在全行业裁员的情况下，新的系统造成了 "很多困扰和愤怒"。
根据CNBC获得的内部通讯，在明年开始的新绩效评估系统下，更多的谷歌员工将面临低绩效评级的风险，而达到高分的员工则会更少。
在谷歌最近的一次会议
全体员工会议上，以及在上周的一个单独报告中，高管们介绍了新的绩效评估程序的更多细节。在新系统下，谷歌估计有6%的全职员工将属于低等级类别，使他们面临更高的纠正措施风险，而以前只有2%(媒体解读是裁员的百分比就是这6%了。。。)。同时，获得高分也将更加困难。谷歌预计22%的员工将被评为两个最高类别之一，而之前是27%。
举例来说，为了进入新的最高评级类别 "变革性影响"，员工必须 "实现了近乎不可能的目标"，并且贡献 "超过了我们的想象"。
今年早些时候，谷歌宣布了绩效评估的新程序，被称为谷歌审查和发展，或称GRAD（点击可以访问HRTech当时的报道）。
但是CNBC最近报道说，员工在接近年底的最后期限时抱怨GRAD的程序和技术问题，使他们焦虑他们不会被准确评级。科技行业的裁员潮加剧了这种焦虑。虽然谷歌到目前为止避免了大范围的裁员，而其他科技公司如Meta也受到了影响。
但员工已经开始担心他们是否会成为下一个。
在12月的一次全体员工会议上，员工们对高管们表示失望，他们长期以来一直吹嘘透明度，但却没有直接回答关于人员数量的问题。一些员工认为，新的绩效评估系统可能是公司减少员工人数的一种方式。
在2022年下半年，人数一直是员工关注的话题。首席执行官桑达尔-皮查伊(Sundar Pichai)在9月发现自己处于守势，因为他被迫解释公司在多年的超速增长后的立场变化。高管们当时说，会有小规模的裁员，而且他们不排除裁员的可能。
而在11月，一些员工在一次全体员工会议上要求澄清高管们围绕员工人数的计划，甚至询问，当谷歌在2022年第三季度的员工人数同比增长24%时，高管们是否对员工人数管理不当。
截至第三季度，该公司雇用了186779名全职员工。它还雇用了类似数量的承包商。
最近关于GRAD的文件还说，该公司将关注奖金、薪酬和股权，并预计 "在整体上花费更多的人均薪酬"。一份文件还指出，该公司仍计划在市场价格的前5%至10%范围内支付薪酬。
谷歌没有立即回应评论请求。
大量的苦恼和愤怒
根据CNBC获得的会议音频，在该公司12月8日举行的最近一次全体员工会议上，许多排名靠前的问题描述了围绕年终绩效评估的压力。这些问题还表明，一些员工不相信该公司的领导层在处理员工人数方面是透明的。
"为什么谷歌在截止日期前几天向一线经理推送支持签到的配额？"一名员工在皮查伊朗读的问题中问道。"5年多来，我在谷歌经历了很多，但这是一个新的低点。"
"似乎很多最后一刻的支持检查是为了满足配额而强行通过云的一部分，造成了很多困扰和愤怒，"另一位员工问道。"只有两周的时间来纠正方向，这怎么会是有用的反馈呢？我们如何防止这种情况在未来发生？"
"支持签到的过程很混乱，越来越成为Googlers的压力和焦虑的原因，特别是考虑到目前的经济形势和围绕裁员的传言，"另一个评分最高的员工问题说。
本月早些时候，CNBC报道说，员工开始收到 "支持检查"，这往往与年底最后期限前的最后几天的业绩评级有关。他们还说，高管们在最后几天改变了程序的一部分。
"我知道这很颠簸，"谷歌的首席人事官菲奥娜-西科尼(Fiona Cicconi)最终说，在最近的一次全体员工会议上简要承认了GRAD的问题。
"在审查周期中这么晚才进行支持检查是不理想的，我们知道人们需要时间来吸收反馈并采取行动，"Cicconi承认，并补充说，"谷歌人应该有足够的时间来纠正方向。"
一些员工还问高管们，他们是否有配额，将人们安排在较低的业绩类别中，以便在2023年减少人员。尽管高管们说他们没有配额，但这似乎并没有说服员工。
有一个问题问高管，谷歌是否正在成为 "像亚马逊那样的堆积排名公司"，指的是使用配额将员工置于某些绩效桶中的过程。
另一个评分很高的问题说："围绕GRAD流程的不确定性已经给下级经理带来了很大的压力，让他们传递信息 "关于绩效评估，有时还迫使 "相互冲突的项目"。
另一个问题说。"整个行业的裁员一直是影响Googlers的一个话题，提高了压力、焦虑和倦怠，"另一个问题说。在这个问题上没有任何官方通讯，这引起了更多的关注。公司什么时候会解决这个问题？"
但高管们基本上避免直接回答这些问题。首席执行官桑达尔-皮查伊一直说他 "不知道未来会发生什么"。
"我们一直在努力做的是，我们正试图优先考虑我们可以做的事情，这样我们就能更好地抵御风暴，无论未来会发生什么，"皮查伊说。"我们真的不知道未来会发生什么，所以不幸的是，我不能做出前瞻性的承诺，但作为一个公司，我们在过去的六到七个月里一直在计划做所有艰苦的工作，试图尽可能地通过这种方式，所以，这就是我所能说的。"
你有什么看法？
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谷歌
谷歌CEO问了员工三个发人深省的问题，这是一堂关于员工反馈和情商的课
"我很想得到你们所有的帮助。"
这是谷歌首席执行官桑达尔-皮查伊（Sundar Pichai）在一次全体员工会议上对员工说的话，正如CNBC报道的那样。皮查伊谈到了与经济放缓有关的挑战，接着要求谷歌的17.4万多名员工提供批评性的反馈意见，以帮助找到提高注意力和生产力的领域。他随后介绍了他所谓的 "简化冲刺"，这是一项从整个公司众筹改进意见的举措。
杰夫-哈登（Jeff Haden）首先报道了这个冲刺活动，它包括以下三个问题：
什么能帮助你以更清晰和高效的方式工作，为我们的用户和客户提供服务？
我们应该在哪里消除减速带以更快地获得更好的结果？
我们如何在成长过程中消除浪费并保持创业精神和专注？
这些问题不仅仅是一个很好的例子，说明组织可以从员工反馈中受益。它们也给我们上了一堂关于情商的课，即理解和管理情绪的能力。
让我们来分析一下这些问题为何如此伟大，以及你和你的企业可以从这些问题中学到什么。
如何处理批评
作为个人，我们对自己的工作是有感情的。当然，我们都说我们想成长和改进，但当人们真正告诉我们如何做时，我们就会把事情归结为个人。"他们怎么敢批评我！"我们对自己说。
我们在组织层面上看到了类似的问题。公司领导说他们重视透明度和诚实，但大多数都在撒谎。在许多情况下，公司满足于简单地按照他们一直以来的方式做事，因为那是阻力最小的途径。
但批评性的反馈就像未经打磨的钻石，它是丑陋的。但受过训练的人知道，经过切割和抛光，这颗钻石是非常有价值的。当个人和组织从这个角度看待批评时，他们可以受益匪浅。
这让我们回到了皮查伊的三个问题。这三个问题很好，因为（至少）有三个原因，即：
它们被设定为建设性的，而不是批评性的
乍一看，皮查伊的问题甚至看起来不像是邀请批评。它们被简单地框定为 "一起工作"，以找到需要改进的地方。这很有帮助，因为所有的组织，也包括我们，都有盲点。我们有需要改变的流程和习惯。
然而，通过将基调设定为建设性的，而不是批评性的，皮查伊有助于将每个人放在同一个团队中，追求一个单一的目标。这个想法不是为了指责或责备；其目的是为了改进。
它们是具体的
要求反馈是一回事，获得你需要的反馈又是另一回事。
在《谢谢你的反馈》一书中，合著者Sheila Heen和Douglas Stone建议不要使用模糊的问题，如 "你对我们如何改进有什么反馈吗？"
相反，你需要缩小你的重点。例如，在一次演讲之后，员工可能会问队友、经理，甚至是直接报告，让他们说出一件他们可以做得更好的事情。
皮查伊的问题利用约束条件，为谷歌员工做了同样的事情。这些问题不仅仅是关于如何做得更好，员工可以很快用他们的痛处来回答。相反，这些问题是以一种邀请仔细、深思熟虑的方式来构建的--这种方式将提供具体的信息，可以帮助告知现实世界的变化。
它们利用"宜家效应"
"宜家效应"一词最早出现在哈佛商学院发表的一篇研究论文中，它是这样定义的："当人们为产品注入自己的劳动时，他们的努力可以提高产品的价值。"
换句话说，当你自己建造的东西，你会更重视它。
皮查伊的问题采用了"宜家效应"，不仅因为它们促进了以解决方案为导向的思维，还因为它们为员工提供了参与制定这些解决方案的机会。就像客户对他们自己制作的宜家家具的重视程度一样，谷歌的员工也会对他们实际帮助创造的解决方案更感兴趣。
因此，当你和你的企业应对当前的经济挑战时，请记住谷歌和Sundar Pichai的三个问题。像对待礼物一样对待关键的反馈，通过：
以建设性的方式邀请反馈意见
提出具体问题
利用"宜家效应"
如果你这样做了，你就会利用情商把你收到的反馈从一块原始的、丑陋的石头变成一颗经过切割和打磨的闪亮的钻石--这颗钻石可能会拯救你的企业。
文章来源：Inc.
作者：JUSTIN BARISO
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