Josh Bersin 谈Workday的创新论坛：Why I’m Bullish On Workday Again: The Innovation Summit本周Workday创新峰会揭示了公司由产品主导向市场主导的战略转型。Workday一直以云技术为核心，自主开发了面向对象的数据系统和全球安全架构。然而，随着市场的演进和竞争的加剧，公司在新任CEO Carl Eschenbach的领导下，开始转向市场导向的商业模式。
在这次转型中，Workday开始拓宽其业务模型，更加开放地与合作伙伴合作。公司不再限制API的使用和合作伙伴的接入，而是致力于构建一个像苹果iPhone那样的开放平台，允许更多的行业应用集成到其系统中。这一策略旨在提供更加灵活和综合的企业解决方案，以适应不同行业的需求。
同时，Workday也大力投入到人工智能技术的开发中，推出了基于企业自有数据的微型机器学习模型（micro-LLMs），并在全球范围内调整这些模型以满足本地客户的需求。此外，Workday正在将其人才智能市场向外扩展，通过与多个行业解决方案提供商的合作，强化其在健康护理和金融等领域的业务。
AI技术的应用不仅仅限于技术层面的改进，Workday还通过这些技术优化了用户体验，使得各种任务的完成变得更加便捷。例如，在Workday平台上，用户可以看到AI图标，通过点击即可获得智能辅助完成工作。
在人才管理方面，Workday引入了许多新功能，如智能工作架构中心（Intelligent Job Architecture Hub）以及加强的Workday人才市场，这些都是为了帮助企业简化和改进职位描述和技能需求。
此外，Workday的领导层也展现出了更开放和实用的态度，这对公司未来的发展是一个积极的信号。总的来说，Workday的这一系列战略调整，旨在更好地适应快速变化的市场需求，提高公司的竞争力和市场份额。
Josh Bersin 写了这篇文章，强烈推荐给大家了解下：以下是中英文的供参考
This week I attended the Workday Innovation Summit and there’s a lot to discuss. Having just celebrated its 19th birthday, the company is embarking on a major transformation . And it’s not just product innovation that’s happening, the company is greatly expanding its business model.
Workday Has Been A Product Led Company
Much of Workday’s success goes back to its focus on being “born for the cloud.” Rather than build business apps in a typical database-centric architecture, Workday developed its own object-oriented data system, integrated workflow system, and global security architecture from scratch. Nobody knew the cloud would be so big nor that we’d have “superscalers” like Google, Microsoft, and Amazon as platforms. Nor could we predict the advent of global data governance, AI, or data and apps distributed across thousands of servers.
Well Workday, led by Aneel Bhusri, pulled this off. And not only did they sell architecture, they sold “the Power of One.” In Workday, unlike other ERP business systems, all the applications were designed to work together. No acquisitions, no integrations, no open systems: just a beautifully designed, easy-to-use, scalable enterprise application. (I noted that it reminded me of the i-Phone at the time: beautiful, easy to use, and closed.)
This “beautiful walled garden” served Workday well. While Oracle, SAP, and other vendors struggled to redesign their client-server apps and acquire missing pieces, Workday grew like wildfire and is now a global ERP vendor with more than $7.3 Billion in recurring revenue, 10,000+ enterprise and mid-market customers, and a brand known for trust, customer focus, and quality. And all this happened with a founding team that was largely still in place.
Last year Workday’s co-founder and CEO Aneel Bhusri decided it was time to step back and the company brought in Carl Eschenbach to be CEO. And now things are starting to change. The company is becoming a “markets-led” business.
The “product-led” focus for Workday was both good and bad. Workday was not easy to integrate, there were few APIs for developers, and the company limited its partners. As part of its mission to be pure, Workday prevented many vendors from “partnering” and forced integrators to pay large fees and certify dedicated teams. This “scarcity” strategy created high demand and high prices, and customers actually appreciated it.
All was good, until things started to change. Today, with many competing vendors at all levels of the ERP stack, Workday is becoming more pragmatic. And as I’ll explain below, they’re changing their message from “The Power of One” to “Workday is a Platform.”
Workday Is Becoming A Markets-Led Company
The HCM and Financials market is complex. There are dozens of sub-markets, application areas, and industry solutions to address. An HR system designed for a large hospital system is unlikely to need the same features as a system for a global insurance company. So Workday started to realize its system, while integrated and highly functional, couldn’t keep up.
And within HR itself there are hundreds of vendors who sell recruiting tools, career systems, learning platforms, engagement tools, mobile apps, benefits, and data analytics systems. And each of these sub-markets are being transformed by AI. (Our upcoming research on Talent Intelligence, for example, will show you how fragmented this is.)
Workday was having a hard time keeping up. The company embarked on a series of acquisitions (Platfora, Mediacore, Adaptive Insights, VNDLY, Peakon, HiredScore, and others). This forced the product teams to focus on user interface and architectural integration, somewhat slowing the feature expansion. And many partners who wanted to integrate with Workday (which customers demand) were ignored.
Well under Carl’s leadership, all this is changing. Workday is now fully open to partners, ISV’s, resellers, and industry solutions. Almost 25% of the entire Innovation Summit was focused on Workday’s open partner strategy. And the big message was this: Workday is not a “system,” it’s a “platform.”
What does this mean? It means that if you buy Workday you’re buying a platform like the i-Phone. It works amazingly well, it’s safe, and will sport a family of industry apps to help you build a total solution. This worked for Apple and Salesforce and it’s likely to work well for Workday. SAP has a similar offering, but its level of integration is far more complex. This lets Workday move deeply into new domains and sub markets. (Workday highlighted its new integrations with Shiftwizard in healthcare, Auditoria and Kyriba in finance, and many others. These are not just ISV relationships: Workday is reselling these products.
But there’s much more.
Workday Unveils Its AI Strategy
At last year’s event Workday really waffled about AI. They gave us a lot of arm waving discussions of “Workday AI” but it didn’t make a lot of sense. Well they’ve figured it out, so let me briefly explain.
Enterprises don’t want AI for its own sake and they definitely don’t want crowdsourced data which creates legal risk. They want AI solutions that work on their own data.
Well Workday has now embarked on a wide variety of AI features, each delivered through its own “micro-LLMs” trained on a company’s own data. (Very similar to how we implement Galileo, our AI HR expert assistant.) And for larger AI capabilities they use a global LLM with local weights and biases for each client. (This is similar to how the Microsoft Copilot works.) So your enterprise data trains your “version” of Workday without sharing any data with others.
In some cases (the Skills Cloud, for example), customers can opt to share data anonymously. This lets Workday build a “global skills database” which everyone can share. Vendors like Eightfold, Lightcast, and Draup do this at a massive scale (far beyond what Workday does today), so Workday is now moving into this “talent intelligence” market. (Lightcast is now a Workday Skills Cloud partner.)
Many of these features are simple (rewriting a job description or matching invoices to purchase orders) but powerful. All over Workday you now see a little AI icon to help you complete a task. In fact Workday has already re-engineered about 280 different tasks and is working on around 2,000 in total.
Customers constantly tell me Workday is difficult to use, and it’s largely just because the system is quite complex. These AI-enhanced experiences are slowly going to make the system more and more “I-Phone like.”
Many New Talent Features
Now that the product teams have a strong underlying architecture, they’re going crazy with features. Workday is introducing a new “Intelligent Job Architecture Hub,” for example, to help companies simplify and improve job names, levels, descriptions, and skills. (It also shows trending skills in the external market.) Everyone is going to use this.
The Workday Talent Marketplace, which is not widely used yet, is being enhanced through HiredScore: employees will get Teams or Slack messages recommending jobs. This is an example of “orchestration,” a new buzz-word among AI systems. (Imagine AI booking your trip including hotels, air, car, etc.)
The Workday Manager Hub now shows managers detailed employee engagement data (Peakon has more than 18 billion responses now) and will gives managers “Conversation Starters” to help them start performance coaching, all based on feedback from other employees.
There is a major focus on contingent, gig, and contract workers. For the first time I believe Workday can handle most professional services businesses (including pricing projects based on staff pricing), healthcare and retail (AI-powered scheduling and shift management), and many deskless worker needs. It turns out that healthcare and retail are two of Workday’s biggest industries, so these talent-constrained industries are now a good market.
Let me talk briefly about HiredScore. This company built an in-line “talent orchestration system” that uses AI to show recruiters who is most suited for a job, explain why it made its decisions, and use this data to find and source internal candidates automatically. While this type of technology is widely used in systems like Eightfold, Beamery, Phenom, and others, the HiredScore system is workflow-oriented. Recruiters love it and it greatly improves hiring speed, quality, and internal mobility.
And by the way, despite lots of complaints from users, Workday Recruiting is starting to dominate the ATS market. With more than 4,000 customers it’s becoming a more “safe buy” as companies rationalize their old ATS systems.
As David Somers (head of product) put it, HiredScore is the acquisition that “keeps on giving.” In other words the AI team at HiredScore is now going to work with Workday’s Skills Cloud team to evolve and improve that system. The Skills Cloud, while beautifully visioned and named, has had limited success. With HiredScore’s help (and the leadership of Athena Karp, founder and CEO), this system will get more attention. (That includes more content partnerships and a broader set of tools.)
This means Workday’s recruiting system (which is one of the most critical business systems in today’s talent shortages) is now highly coupled with the internal mobility and job architecture system, something customers desperately want. I still believe systems like Eightfold and Gloat are far more advanced, but Workday is catching up.
Management Culture And Trust
And then there’s the biggest issue of all: Workday’s leadership. I spent some time chatting with Carl Eschenbach and he has a very different persona than Aneel Bhusri. Carl clearly wants Workday to go after new markets: new geographies (EMEA, Asia, Japan), new industries (healthcare, pharma, retail), the mid-market segment, and channel partners. Workday is now actively searching for resellers, mid-market integrators, and ISVs to round out the solution.
As always, the leadership team at Workday is highly aligned and much more pragmatic. Many times I would attend a Workday event and feel a slight sense of arrogance at the top. As with all successful software companies, it’s easy to think you’re always right when things are going well.
I believe this has changed. I actually found Workday to be humble, attentive to new issues, and open-minded to new ideas, new partners, and self-inspection. This, to me, is a bullish sign. And from top to bottom the company is focused on trust, AI safety, and customer service.
One more thing I want to point out: the “Workday as a Platform” idea. The company now realizes that this highly proprietary, business-optimized system can no longer be sold as a beautifully walled garden. The company is building a massive set of easy to use development tools, expanded APIs, and programs to attract software developers, partners, and integrators. Now, when customers ass for functionality Workday can look for a partner to resell or embed. The company is losing its “if we didn’t build it we don’t trust it” mentality.
I also believe this leadership team really likes each other. As many of you know, team culture is massively important in the tech space. Things change so fast and there are so many competitors the company has to stay aligned. I sense everyone really understands what’s going on.
Growth Potential
Will Workday accelerate its growth above its respectable 17% per year? Well the company has challenges. Many of its legacy clients have found a plethora of advanced tools around Workday and I know large companies that are switching back to SAP. And despite all the new features, Workday is an older, complicated, rigid system.
That all said, I think the company is managing its transformation well. Let’s watch to see how all this plays out.
本周我参加了Workday创新峰会，有很多内容值得讨论。在刚刚庆祝了其成立19周年之际，该公司正在进行重大转型。而且，不仅仅是产品创新在进行，公司的业务模式也在大幅扩展。
Workday一直是一家以产品为导向的公司
Workday的成功很大程度上归功于其专注于“为云而生”。Workday没有采用典型的以数据库为中心的架构来构建商业应用程序，而是从零开始开发了自己的面向对象的数据系统、集成的工作流系统和全球安全架构。没有人知道云计算会如此重要，也没有人预料到我们会有像Google、Microsoft和Amazon这样的“超级计算”平台。我们也无法预测全球数据治理、AI或者跨数千服务器分布的数据和应用程序的出现。
在Aneel Bhusri的领导下，Workday做到了这一点。他们不仅销售架构，还销售了“一体化的力量”。在Workday中，不同于其他ERP商业系统，所有应用程序都被设计为可以协同工作。没有收购，没有集成，没有开放系统：只有一个设计精美、易于使用、可扩展的企业应用程序。（我注意到这让我想起了当时的iPhone：美观、易用且封闭。）
这个“美丽的围墙花园”为Workday服务良好。而Oracle、SAP和其他供应商在重新设计其客户端-服务器应用程序和获取缺失部分时挣扎，Workday却如野火般成长，现在已成为一家全球ERP供应商，拥有超过73亿美元的经常性收入、超过10,000个企业和中端市场客户，以及以信任、客户关注和质量而闻名的品牌。而且，这一切都是在创始团队基本上仍在位的情况下发生的。
去年，Workday的联合创始人兼CEO Aneel Bhusri认为是时候退居幕后了，公司聘请了Carl Eschenbach担任CEO。现在，事情开始改变。该公司正在成为一家“以市场为导向”的企业。
Workday的“以产品为导向”的重点既有好处也有坏处。Workday不容易集成，开发者可用的API很少，公司也限制了其合作伙伴。作为其保持纯净使命的一部分，Workday阻止了许多供应商的“合作”，并迫使集成商支付高额费用并认证专门团队。这种“稀缺”策略创造了高需求和高价格，而客户实际上对此感到满意。
一切都很好，直到情况开始改变。如今，随着ERP堆栈各层面的竞争供应商越来越多，Workday正在变得更加务实。正如我将在下文中解释的那样，他们正在将信息从“一体化的力量”变为“Workday是一个平台”。
Workday正在成为一家以市场为导向的公司
人力资源管理(HCM)和财务市场非常复杂。有数十个子市场、应用领域和行业解决方案需要解决。一个为大型医院系统设计的HR系统不太可能需要与为全球保险公司设计的系统相同的功能。因此，Workday开始意识到，尽管其系统集成且功能强大，但它无法跟上。
而且，在HR本身，有数百家供应商销售招聘工具、职业系统、学习平台、参与工具、移动应用程序、福利和数据分析系统。每一个子市场都在被AI转型。（例如，我们即将发布的关于人才智能的研究将向您展示这是多么的碎片化。）
Workday很难跟上。该公司开始了一系列收购（Platfora、Mediacore、Adaptive Insights、VNDLY、Peakon、HiredScore等）。这迫使产品团队专注于用户界面和架构集成，从而在某种程度上减缓了功能扩展。许多希望与Workday集成的合作伙伴（客户需求）被忽视了。
在Carl的领导下，所有这些都在改变。Workday现在对合作伙伴、独立软件供应商、经销商和行业解决方案完全开放。整个创新峰会将近25%的时间专注于Workday的开放合作伙伴策略。而且重要的信息是：Workday不是一个“系统”，它是一个“平台”。
这是什么意思？这意味着如果您购买Workday，您就是在购买一个像iPhone那样的平台。它运行非常好，安全，并将配备一系列行业应用程序以帮助您构建完整解决方案。这对Apple和Salesforce有效，对Workday来说可能也会很有效。SAP也有类似的产品，但其集成程度要复杂得多。这让Workday能够深入新的领域和子市场。（Workday突出显示了其在医疗保健领域与Shiftwizard、在财务领域与Auditoria和Kyriba的新集成等。这些不仅仅是独立软件供应商关系：Workday正在转售这些产品。
但还有更多。
Workday公开其AI战略
在去年的活动中，Workday对AI真的犹豫不决。他们给了我们很多关于“Workday AI”的手势讨论，但这并没有太多意义。好吧，他们已经想通了，让我简单解释一下。
企业并不是因为AI本身而想要AI，他们绝对不想要可能产生法律风险的众包数据。他们想要的是可以在自己的数据上运行的AI解决方案。
现在，Workday已经开始了各种AI功能，每个功能都通过其自己的“微型大语言模型”交付，这些模型是在公司自己的数据上训练的。（这与我们实现的Galileo，我们的AI HR专家助手非常相似。）对于更大的AI功能，他们使用一个全球大语言模型，为每个客户本地调整权重和偏差。（这与Microsoft Copilot的工作方式类似。）因此，您的企业数据训练您的“版本”的Workday，而不与其他人共享任何数据。
在某些情况下（例如技能云），客户可以选择匿名分享数据。这让Workday能够构建一个“全球技能数据库”，每个人都可以分享。像Eightfold、Lightcast和Draup这样的供应商在大规模（远超Workday目前的做法）上做到了这一点，所以Workday现在正在进入这个“人才智能”市场。（Lightcast现在是Workday技能云的合作伙伴。）
这些功能中的许多都很简单（重写工作描述或将发票与采购订单匹配），但功能强大。在Workday的各个地方，您现在都可以看到一个小AI图标，帮助您完成任务。事实上，Workday已经重新设计了大约280个不同的任务，并且正在处理大约2,000个总任务。
客户不断告诉我Workday很难使用，这主要是因为系统相当复杂。这些通过AI增强的体验将逐渐使系统越来越像“iPhone”。
许多新的人才功能
现在产品团队拥有了强大的底层架构，他们正疯狂地推出功能。例如，Workday正在推出一个新的“智能工作架构中心”，以帮助公司简化并改进工作名称、级别、描述和技能。（它还显示外部市场中的趋势技能。）每个人都将使用这个。
Workday人才市场尚未广泛使用，现在正在通过HiredScore进行增强：员工将通过Teams或Slack消息获得推荐工作。这是“编排”的一个例子，这是AI系统中的一个新的流行词。（想象一下AI预订您的旅行，包括酒店、飞机、汽车等。）
Workday经理中心现在向经理们显示详细的员工参与数据（Peakon现在有超过180亿的反馈）并将给经理提供“对话开始器”，以帮助他们开始绩效辅导，所有这些都基于其他员工的反馈。
还有一个主要关注点是临时工、零工和合同工。我相信Workday首次可以处理大多数专业服务业务（包括基于员工定价的定价项目）、医疗保健和零售（AI驱动的排班和班次管理），以及许多无固定工作场所的工人的需求。事实证明，医疗保健和零售是Workday的两个最大行业，所以这些人才匮乏的行业现在是一个好市场。
让我简要谈谈HiredScore。这家公司建立了一个内嵌的“人才编排系统”，使用AI向招聘人员展示最适合某个职位的人员，解释为什么会做出这样的决定，并使用这些数据来找到并自动获取内部候选人。虽然这种技术在Eightfold、Beamery、Phenom等系统中广泛使用，但HiredScore系统是以工作流为导向的。招聘人员非常喜欢它，它极大地提高了招聘的速度、质量和内部流动性。
顺便说一句，尽管用户有很多抱怨，Workday招聘正在开始主导ATS市场。现在已有超过4,000个客户，随着公司对旧ATS系统进行合理化，它正在成为一个更“安全的购买”。
正如产品负责人David Somers所说，HiredScore是一笔“源源不断的收益”。换句话说，HiredScore的AI团队现在将与Workday的技能云团队合作，以发展和改进该系统。技能云虽然构想得很美，名字很漂亮，但成功有限。在HiredScore的帮助下（以及创始人兼CEO Athena Karp的领导下），这个系统将得到更多关注。（这包括更多的内容合作伙伴和一套更广泛的工具。）
这意味着Workday的招聘系统（这是当今人才短缺中最关键的商业系统之一）现在与内部流动性和工作架构系统高度耦合，这正是客户迫切需要的。我仍然认为像Eightfold和Gloat这样的系统更先进，但Workday正在迎头赶上。
管理文化和信任
然后是最大的问题之一：Workday的领导层。我花了一些时间与Carl Eschenbach聊天，他与Aneel Bhusri的个性非常不同。Carl明确希望Workday进军新市场：新地理区域（EMEA、亚洲、日本）、新行业（医疗保健、制药、零售）、中端市场细分市场和渠道合作伙伴。Workday现在正在积极寻找经销商、中端市场集成商和独立软件供应商来完善解决方案。
一如既往，Workday的领导团队高度一致，更加务实。很多时候，我参加Workday的活动，都能感受到顶层有些自负。就像所有成功的软件公司一样，当事情进展顺利时，很容易认为自己总是对的。
我认为这已经改变了。我实际上发现Workday很谦虚，对新问题很关注，对新想法、新合作伙伴和自我检查持开放态度。对我来说，这是一个看涨的信号。而且从上到下，公司都专注于信任、AI安全和客户服务。
我还想指出一件事：关于“Workday作为一个平台”的想法。该公司现在意识到，这种高度专有的、业务优化的系统不再能作为一个美丽的围墙花园来销售。公司正在构建一套大型的易于使用的开发工具、扩展的API和吸引软件开发者、合作伙伴和集成商的计划。现在，当客户询问功能时，Workday可以寻找一个合作伙伴来转售或嵌入。公司正在失去“如果我们没有构建它，我们就不信任它”的心态。
我还相信这个领导团队真的很喜欢彼此。正如你们许多人所知，团队文化在科技领域非常重要。事情变化如此之快，竞争对手如此之多，公司必须保持一致。我感觉每个人都真正理解发生了什么。
增长潜力
Workday能否将其每年17%的尊重增长率加速？好吧，公司面临挑战。它的许多老客户发现在Workday周围有大量的先进工具，我知道一些大公司正在回归SAP。尽管所有这些新功能，Workday仍然是一个较老、复杂、僵化的系统。
话虽如此，我认为公司正在很好地管理其转型。让我们拭目以待，看看这一切将如何发展。
transformation
2024年04月19日
transformation
视频：Leading Through Transformation The Future of HR in the AI Era
Leading Through Transformation The Future of HR in the AI Era
Jiajia Chen
Senior Group Product Manager
Nvidia
点击访问：https://www.youtube.com/watch?v=toiy_sBDXHs
以下为演讲稿翻译整理，仅供参考：
引领变革：人工智能时代人力资源的未来
欢迎大家，我很高兴有机会讨论一个自2022年底以来成为焦点的话题。随着chat的广泛成功，许多人开始思考一个问题：我还会有工作吗？对于一些父母来说，这个问题可能会有所不同：我的孩子将来会有工作吗？在深入这个问题之前，让我简单介绍一下自己。我早期的职业生涯涉及多个商业领域，包括人力资源，后来我专注于人工智能产品管理。我拥有几个学位，包括法律学位、MBA学位、经济学科学学位和软件工程学位。我曾在Nidia管理人工智能基础设施产品组合几年。去年晚些时候，我转移到另一个名为Nidia Omniverse的产品组，这是一个数字孪生平台工业元宇宙。我们的企业客户可以使用Omniverse来创建数字孪生工业元宇宙，通过利用模拟和生成性人工智能以及与大型生态系统合作。通过这些经历，我对人工智能和人力资源有了深刻的理解。在这次演讲中，我希望能提供一个框架，帮助大家思考如何在人工智能时代领导转型，如何保持相关性并比人工智能发展得更快。
人工智能并不是一个新概念。让我们快速回顾一下人工智能发展的简史，为今天的对话奠定基础。人工智能领域诞生于1950年代。1950年，艾伦·图灵提出了模仿人类智能的通用机器的概念。1956年，人工智能这一术语被创造出来。在1970年代和1980年代，人工智能最初的乐观预期开始减弱，因为进展没有达到高期望，人工智能研究的资金减少，领域经历了被称为人工智能冬天的时期。在人工智能冬天期间，研究人员专注于发展专家系统，这是基于规则的系统，旨在模仿人类专家在特定领域的知识和决策能力。这种方法在实际应用中取得了一些进展，例如医学诊断和工业自动化。1980年代，人工智能的焦点转向了机器学习和神经网络。机器学习算法允许计算机在没有明确编程的情况下从数据中学习，并做出预测或决策。受人类大脑结构启发的神经网络引起了关注，并被应用于各种任务，包括图像和语音识别。得益于大量数据的可用性和计算能力的进步，人工智能经历了复兴。Nidia的贡献是关键的。
2022年11月推出的ChatGPT标志着人工智能的关键时刻。生成性人工智能正在推动机器创造的边界。人工智能越来越多地融入各种应用和行业，正在金融、医疗保健、网络安全等领域发挥作用，转变行业并创造新的机会。
你们中有多少人尝试过ChatGPT？你们喜欢它的哪些功能？是否用它来草拟电子邮件、创建培训材料，或者提出棘手的问题，试图愚弄chat GPT，证明你的人类智能更高级？人工智能预计将在各个维度对工作场所产生重大变化。
以下是人工智能可能带来的九个变化。
首先，提高生产力：人工智能是否会提高生产力和经济增长？许多人这样预期，但也有很多人告诉你，到目前为止，这种生成性人工智能趋势并没有大幅提高生产力，除了提供一些有趣的玩具。你们中的一些人可能听说过“生产力悖论”，这是1970年代和1980年代在美国发生的现象。我的预测是，人工智能不会发生这种情况。人工智能可以更快地传播，且所需的资本投资更少。这是因为人工智能在短期内的应用主要是软件革命，所需的大部分基础设施，如计算设备、网络和云服务，已经到位。你现在可以通过手机立即使用chat GPT和迅速增长的类似软件。
其次，收入不平等：人工智能是否会带来自动化的奢华时代，还是只会加剧现有的不平等？美国国家经济研究局发布的一份报告称，自1980年以来，美国工资变化的50%到70%可以归因于蓝领工人被自动化取代或降级导致的工资下降。人工智能、机器人技术和新的复杂技术导致财富高度集中。直到最近，受过大学教育的白领专业人士基本上没有受到低教育工人的命运。拥有研究生学位的人看到他们的薪水上涨，而低教育工人的薪水显著下降。这一问题将加剧，低技能的白领工人也将受到影响。
第三，劳动力技能提升和风险转移：随着某些任务的自动化，人工智能需要专注于提升和重新技能化劳动力。员工需要获得新的技能和知识，以适应不断变化的工作要求，并有效地与人工智能系统协作。有关这一主题的研究很多，不同研究的数据也有所不同。彭博社的研究显示，由于人工智能对工作的影响，全球将有超过1.2亿工人在未来三年内需要重新培训。据信，由于人工智能相关部署，中国将有超过5000万工人需要重新培训。美国将需要重新培训1150万人，以适应劳动力市场的需求。巴西、日本和德国的数百万工人也将需要帮助应对人工智能、机器人技术及相关技术带来的变化。根据麦肯锡的一项研究，由于快速自动化的采用，多达3.75亿工人可能需要转换职业类别。
第四，重新定义工作角色：人工智能有潜力重塑工作角色并创造新的角色。一些任务和工作可能会完全自动化，导致某些领域的工作流失。然而，人工智能也为创造涉及管理和协作人工智能系统、分析人工智能生成的内容、开发和维护人工智能技术的新角色创造了机会。例子包括美国政府试图将制造业带回美国。许多人认为，像第二次世界大战后一样，将创造数百万高薪的蓝领工人工作。然而，这最有可能不会发生，因为在美国建造的新工厂几乎不会雇用许多人类工人。一切都将通过机器人或管理系统自动化。
第五，增强决策制定：人工智能系统可以分析大量数据，检测模式，并生成支持决策过程的洞察。这可以使员工和管理者获得更准确、更及时的信息，使各种职能（如运营、市场营销、财务、人力资源）的决策更加明智。2019年哈佛商业评论提出了一个概念，称为人工智能驱动的决策，与数据驱动的决策相比，它允许我们克服作为人类处理器的固有局限性，如低效和认知偏见，因为你可以指派机器来处理大量数据，让我们人类应用判断力、文化价值观和情境来选择决策选项。
第六，人工智能与人类的协作：人工智能技术使得人与智能系统之间的协作成为可能。这种协作可能涉及利用人工智能在数据分析、模式识别和预测方面的优势，而人类则提供批判性思维、创造力、同理心和复杂问题解决技能。如果能够有效地实现人与人工智能系统的协作，可以带来改进的成果和创新。的确，许多公司已经使用人工智能自动化流程，但到目前为止，证据表明，那些旨在取代员工的部署只会带来短期的生产力提升。在一项涉及1500家公司的基本研究中发现，当人类和机器一起工作时，公司取得了最显著的绩效提升。
第七，增强智能：人工智能可以通过补充和增强人类能力来增强人类智能。它可以协助人们执行诸如信息检索、数据分析和问题解决等任务。人工智能支持的虚拟助手和机器人可以为人们提供即时支持和指导，提高他们的效率和效果。
第八，伦理考虑：人工智能在工作场所的整合引发了与隐私、安全、公平、透明度和问责制相关的伦理考虑。组织需要建立伦理框架和指南来确保人工智能系统的合理和可信赖的开发和部署。
第九，监控和评估AI实施。这个变化涉及到持续监控人工智能在工作场所的影响，并从员工那里收集反馈，以识别改进领域。定期的评估和反馈循环将有助于完善人工智能的实施和使用，确保其在增进工作效率、创新和其他方面的应用是有效和恰当的。（以上为AI补充，仅供参考）
目前，我们已经详细讨论了人工智能在工作场所创造的变化，以及人力资源应该如何应对这些变化。
现在，让我分享这张早先在一次HR会议上使用的幻灯片。2016年，我在一个名为“HR新模型”的会议上发表了演讲。现在，让我们看看这个模型。一个典型的组织结构包括首席执行官、人力资源业务伙伴、共享服务和一个运营部门，支持管理者和员工群体。公司是否能用这个模型应对人工智能在工作场所带来的变化？我们是否需要一个不同的模型？在回答这个问题之前，让我们看看应对每种类型变化需要发生什么。在这张幻灯片上，我展示了我简单的颜色编码技术。我简单地将所有类型的能力和技能分类并用不同颜色高亮显示。现在我们可以看到几个主要类别和一些零散项目。让我们稍微深入一些颜色分类的挑战。
首先，以蓝色突出显示的助理挑战和两个工作场所的变化。HR可以评估利用人工智能的技能和能力要求，为员工提供必要的资源，使他们能够理解和利用人工智能技术，以及如何通过人工智能来增强他们的工作。这包括关于人工智能概念、数据分析、自动化工具和人工智能支持决策的培训。HR可以培养持续学习的文化。
其次，以绿色突出显示的变革管理和沟通，在四个不同的工作场所变化中出现。HR可以积极地向员工传达人工智能实施的目的和好处，以提高生产力和效率。HR可以协助经理和员工分析工作并重新设计工作流程，以利用人工智能技术。这涉及识别可以自动化或由人工智能增强的任务和活动，简化工作流程，消除冗余或低价值测试，并确定人类和人工智能如何合作以优化生产力和效率。
第三，以热粉色突出显示的职业发展和内部流动性，在三个不同的工作场所变化中出现。HR可以进行技能评估，以确定组织内现有技能，并确定需要解决的AI相关角色的差距。这包括识别与人工智能技术合作所需的技术技能，如机器学习，以及有效沟通、批判性思维和问题解决所必需的软技能。
最后，以灰蓝色突出显示的伦理指导和治理，在三个不同的工作场所变化中出现。HR可以与法律、合规团队等相关利益相关者协作，为人工智能变革建立治理框架。那些仍以黑色显示的功能在未来几年将看到更多的自动化和置换，投资较少，因为这些能力在人工智能转型中的相关性较低。
为了跟上甚至领导人工智能趋势及其对工作场所的影响，HR可以采取几个积极的步骤。以下是我们可以考虑的一些关键行动：持续学习，HR专业人士可以深入了解人工智能技术、应用和影响；识别人力资源中的人工智能用例，HR可以探索各种可以增强其功能和简化流程的人工智能应用，例如自动化日常行政任务、改进候选人筛选和选拔流程，以及提供个性化的学习和发展机会；评估组织的人工智能准备情况，HR可以评估组织当前的基础设施、技术能力和文化，以确定其采用人工智能的准备情况；通信和透明度，人工智能实施期间的沟通和透明度对于缓解对工作安全的担忧、澄清人工智能采用的好处以及确保员工理解人工智能技术将如何增强而非取代他们的工作至关重要；监控和评估人工智能实施，HR可以持续监控人工智能对工作场所的影响，并从员工那里收集反馈，以识别改进领域。定期的评估和反馈循环将有助于完善人工智能实施。
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