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    从招聘网站裁员,看美国就业市场的深层重构—AI主导招聘入口,蓝领市场韧性凸显,平台价值面临重估 从招聘网站裁员,看美国就业市场的深层重构—AI主导招聘入口,蓝领市场韧性凸显,平台价值面临重估 2025年7月,日本人力资源服务巨头 Recruit Holdings 再次宣布重组其 HR 科技部门,裁员约1300人,约占该部门员工总数的6%。此次调整涉及旗下的 Indeed 和 Glassdoor,其中 Glassdoor 将正式并入 Indeed,原CEO也已确认将在10月离职,平台独立运营时代宣告结束。Recruit Holding的  CEO 也是目前Indeed 的CEO  Deko 在发给员工的内部信中写道:“AI 正在改变世界,我们必须适应,并确保我们的产品能够真正为用户提供卓越体验。” 这已是 Recruit 旗下 HR 科技业务三年来的第三轮大规模裁员,自2023年以来,仅Indeed一家公司累计裁员人数就已超过4000人(2023年2200人,2024年1000人,2025年这次),影响范围涵盖全球产品、市场、人力资源及研发团队。然而,这场变动并非孤例,而是整个美国招聘科技行业深度震荡的缩影。 招聘平台集体调整,传统模式遭遇全面冲击 除了Indeed,行业内多个知名招聘平台也已陷入结构性困境。2025年6月24日,CareerBuilder 与 Monster Worldwide 的母公司 Zen JV, LLC 及其旗下9家子公司正式在美国特拉华州申请了Chapter 11破产保护,标志着北美招聘平台两大代表性品牌正式走向终章。此次破产涵盖包括 CareerBuilder、Monster Worldwide、CareerBuilder France、Monster Government Solutions、FastWeb、Luceo Solutions 等在内的10家实体。根据法院文件披露,Zen JV 负债总额高达5亿美元,主要集中在市场推广、技术服务、法律费用等长期应付款项,资产规模则不足1亿美元。 更令人警醒的是,该集团已公开表示“当前无能力向普通无担保债权人偿付”,预计仅能在破产管理期间支付行政费用。这不仅是一场财务重组事件,更是AI技术变革与平台商业模式失灵交织下,传统招聘平台集体“退场”的标志性时刻。 科技招聘平台 DICE 的母公司 DHI Group 也在6月宣布裁员约100人,占其总员工数超过30%。即便是公开市场上的幸存者,如 ZipRecruiter,也面临严重的增长压力。其股价在2021年上市初期曾达到每股24美元以上,而截至2025年7月,已跌至不足12美元,市值缩水超过50%。2024年年报显示,其营收同比下降近8%,净利润出现连续两个季度负增长。 此外,大型招聘服务公司如 Randstad、Robert Half、ManpowerGroup 等,也都在2024年底至2025年初陆续下调年度营收预期。其中,Robert Half在其2025年Q1财报中明确指出“招聘需求持续低迷,白领岗位需求尤其不稳定”,并削减了近10%的内部招聘职位。 白领岗位下滑,蓝领市场韧性仍在 招聘平台的收缩,背后是白领岗位持续萎缩的宏观现实。根据 ADP 发布的2025年6月就业报告,美国私营部门当月净减少3.3万个岗位,为过去一年中最严重的月度下滑之一。而下滑的重点集中在信息、金融、教育与专业服务等“白领板块”。 相对而言,蓝领市场仍表现出一定的韧性。数据显示,6月制造业新增岗位1.5万个,建筑业新增9000个,运输与仓储岗位持平或微增。Revelio Labs的职位发布数据也印证了这一趋势:截至2025年第一季度,白领岗位发布同比下降12.7%,而蓝领岗位下降幅度仅为11.6%。 换句话说,并非整个就业市场都在收缩,而是招聘平台原本依赖最深的中高端白领市场正在发生结构性转移。同时,中小企业、制造业和本地化服务企业越来越倾向于通过私有化渠道或AI系统直接招聘,而非依赖传统平台。 AI招聘工具替代平台功能,入口权力正在迁移 更具颠覆性的,是 AI 技术对招聘流程的全方位替代。Paradox.ai 等AI平台已将简历筛选、候选人沟通、面试安排等环节自动化运行,企业平均可节省5至7天的招聘周期,并显著降低人工操作成本。 SmartRecruiters 在2025年初推出的 Winston 平台,更是几乎实现了招聘流程的全链路自动化,从岗位描述生成、候选人匹配到跟进面试与录用,全程无需人工介入。 而 Shopify 的招聘政策则更具象征意义:管理者必须先证明“AI无法完成任务”,才被允许新增人力岗位。 这种“AI优先”模式正在快速扩展至大型科技公司、远程组织和新兴初创企业。 这一切都对传统招聘平台构成根本性挑战。当企业可以通过AI系统在内部完成筛人、沟通、反馈等流程,是否还需要Indeed、Monster、CareerBuilder这样的“二手中介”? 自带人才资源的AI平台,正在绕过传统招聘入口 与招聘网站不同,以 HireEZ 为代表的 AI 主导型 sourcing 平台,正通过“自带人才图谱 + 主动推荐 + 多渠道触达”模式,直接打通企业招聘链条的前段。其最新推出的 Agentic AI 产品线,不仅能智能生成职位描述和人才画像,还能根据职位动态自动搜索全球超过8亿候选人的数据池,并通过多渠道(如邮件、LinkedIn、GitHub)实现个性化触达。 这类平台的核心优势在于:不依赖传统“发布-等待”的流量机制,而是主动“找到人、联系他、推动转化”,显著缩短招聘流程,尤其适用于技术、销售、医疗等“高需求+人才稀缺”岗位。 HireEZ 并非个例。Entelo、SeekOut、Findem、Fetcher 等新一代 sourcing tech 公司,纷纷布局 AI Agent 能力,试图将“招聘入口”从平台导流转为“搜索+自动跟进+分析”的闭环式体验。 这类产品的崛起正在清晰传递一个信号:企业并不一定非要依赖招聘网站,只要能高效获取人、联系到人、推进流程,平台不再是唯一通道。 平台价值重估:从流量生意转向数据能力 过去二十年,招聘平台依靠“职位广告+简历流量”的商业模式稳居入口地位。但今天,企业不再需要依赖外部平台筛选简历,也不再需要为“曝光”买单。 随着招聘数字化、AI自主化程度的提升,平台的价值正在从“渠道聚合”向“数据能力、系统协同”迁移。Recruit的整合动作正体现了这一趋势:通过将Glassdoor并入Indeed,集中资源打造AI招聘系统,并将“品牌+技术+用户行为”打通,才可能形成下一阶段的增长支点。 平台如果不能在AI系统中扮演“操作系统”角色,或在某一垂直行业构建高门槛的专业壁垒,将极易被AI招聘助手、私域SaaS系统所取代。 未来的招聘入口,将由AI定义 从表面看,这一轮平台裁员潮似乎只是经济寒冬下的被动收缩。但更深层的信号是:招聘的入口权正在从平台转向AI,从流量转向系统,从广告转向数据。 白领招聘正逐步走向智能化,蓝领招聘则重回本地化和平台外部化。传统平台的中介属性正在被解构,取而代之的是“流程引擎”和“智能交互”的新角色。 AI不会完全取代招聘行业,但它一定会取代那些缺乏AI能力、无法重新定义自身价值的招聘平台。
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    2025年07月12日
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    Is The HR Profession As We Know It Doomed? In A Strange Way, Yes. I just spent a week in London meeting with several dozen companies and most of the discussion was about AI. The overwhelming majority of the conversations were about how companies are struggling, pushing, and agitating about the implications of AI, both within HR and within their teams. Coming from the CEO and CFO, HR team are under intense pressure to automate, improve their services, and reduce headcount with AI. Yes, we know AI is a technology for growth and scale, but the main message right now is “hurry up and do some productivity projects.” And “Productivity,” as you know, is a veiled way of saying “Downsizing.” So before I get back to HR, let me discuss downsizing. It’s absolutely true that almost every company we work with has too many people. Why? We have a sloppy way of hiring people, allocating resources, and managing work. We delegate “headcount” to managers and they go out and hire as many people as they can. We don’t really teach (or incent) managers how to build “productivity,” we actually do the opposite. We tend to reward them for “hiring more people.” The result is a problem I just talked about with a large advertising company: too many weird jobs and no consistency or structure to our work. This particular company has around 100,000 employees and more than 60,000 job titles.  In other words almost every job is “invented for this person.” It’s insane. The whole reason we have companies (and not individual craftsmen) is to build scale. If we expect every individual manager to figure out how to scale, we’re more or less designing low productivity into the business. There are some simple models we use:  call centers, global services groups, shared services, capability communities, and centers of excellence. But that kind of high-level productivity design is now becoming obsolete. In this new era of high-powered multi-functional agents, we need to go much further. Elon Musk likes the “first principles” approach. Fire everyone and start from “first principles,” only hiring the people you urgently need to build, sell, and support your product. That may work in small companies but when you’re big there are too many “support services” to consider.   One of the companies we are working with has “program managers” and “project managers” and “analysts” sprinkled all over the organization in random places. In other words, their core staff don’t know how to manage projects, programs, or data. So there’s a bunch of overhead staff doing this for them.  Drives me crazy.  This took place because there was no discipline in hiring, so each group “bulked up” with staff. This is really business as usual. Organization design is an old, crusty, under-utilized domain so most companies barely think about it. IBM told me a few years ago that their “org design” strategy is to “hire a high performing executive and let him or her figure it out.” I hear that, it’s quite common. The bottom line is this: if we want to get a sound ROI from all these AI tools and agents we have to get a lot smarter about “work design.” And that is not building org charts, it’s the basics of figuring out our workflows, areas of common and uncommon process, and where and how we can automate. Most of our clients have tons of productivity systems already (ServiceNow, Salesforce, Workday, whatever), but they either don’t know how or don’t have the discipline to use them well. So they just keep hiring people. As an engineer I see this visibly all the time. It’s very easy to delegate a “problem” to a person, and not think about it as “plumbing.” But it is plumbing. As Tanuj Kapilashrami from Standard Charter put it, we need to focus on plumbing first, then we figure out where to apply AI. This means we can’t just cross our fingers and hope that the Microsoft Copilot is going to make everyone more productive. We need to look at business processes and skills at the core, and then literally reinvent our companies around these new AI tools. And skills are very important. The reason companies hire a bunch of “analysts” and “project managers” is because individuals and existing managers just aren’t good at their jobs. We all need to learn how to project manage, schedule, and analyze work. That way these high-powered specialists can work on big things, not sit in staff meetings taking notes (where AI note-takers do this well). (By the way, I have to guess that we’ll soon have AI agents for project management, program management, and functional analytics, so those staff jobs are going to be automated next!) How Does This Impact HR Let’s get back to HR. Given this massive effort to re-engineer and implement AI, where does HR fit? Well fundamentally HR is tasked to build process, expertise, and advisory services around the “people processes” in the company.  That means hiring, developing, managing, paying, rewarding, and supporting people.  It’s a big mission, and when we start to focus on “productivity” then HR must be involved. The general belief is that a “well run” HR team has about a 1:100 ratio to the company. In other words, if you have 10,000 employees you’re going to have around 100 HR people. And the HR team doesn’t just run around doing things, they buy and build HR technology for scale. So HR itself, as a “plumbing” type of operation, needs to be “lean and mean.” If your CEO wants you to hire 50 top notch AI engineers you can’t just start phoning everyone you know: you must decide precisely how you’re going to do this in a scalable, efficient, and highly effective way. (AI engineers are rare, they’re hard to hire!) So your little HR team has to think about productivity.  Should we outsource this? (Which is a cheap and dirty way to look productive.) Should we buy a talent intelligence or sourcing system?  Should we hire three high-powered recruiters?  You know where I’m going.  We have to find a way to “be productive” while we try to “make the company productive.” This means we, as a support and advisory function (HR professionals spend a lot of time coaching and supporting managers) have to stop creating forms and checklists and implement AI agents as fast as we can. Why? Because so much of our work is transactional, workflow-oriented, and administratively complex. And AI can do a lot of amazing things, like “assessing the skills of an AI engineer” for example. (Our AI Galileo can literally evaluate a recorded interview and give you a pretty good assessment of an individuals skills, mapped against the Lightcast, SHL, and Heidrick functional and leadership models.) Let’s assume we do this well, and HR technology vendors give us good products. We wind up with amazing recruiting agents, AI agents for employee training, onboarding, and coaching, AI agents that help with performance management, AI agents for succession and careers, and AI agents that deal with all the myriad of personal benefits and workplace questions people have.  Where do we end up? Do we “automate away” our own jobs? Well, in a way the answer is yes. AI, through its miraculous data integration and generation capabilities, can probably do 50—75% of the work we do in HR. All this is far from built out yet, but it’s clearly coming. (We just talked with a large pharmaceutical company that is “all-AI” and they manage a team of 6,000+ scientists and manufacturing experts with only ten people in learning and development. They’ve automated training, compliance tracking, onboarding, leadership support, and all the details of training operations.) Could you do all that for a fast-growing 6,000 person company with 10 people? I doubt it. Most companies would have more than 10 people in sales training and sales enablement alone. So here’s my point. HR, like other functional areas in our companies, is going to have a real-life identity crisis. If you can’t figure out how to move your HR function up the maturity level quickly (check out our Systemic HR maturity model) someone’s just going to cut your headcount (the Elon Musk approach). Then you’ll be figuring out AI in a hurry. (Galileo can assess your HR maturity with its “consulting mode,” by the way.) I’m not saying this is easy. The AI products we need barely exist yet. But the pressure is on. You shouldn’t wait for the CFO to point his “productivity gun” in your face, you have to get ahead of this wave. Start pushing yourself to fix plumbing, check out the new tools in the market, get your IT team involved, and redesign your work using your own expertise. Many surprisingly good things will happen. Let me give you an example. A few years ago Chipotle adopted an AI-based agent system for recruiting, effectively automating a complex workflow for hiring. Not only did it save millions of dollars, the “speed and quality” of hiring went up so high the CEO talked about it as their top “revenue driver” with Jim Cramer on CNBC. In other words this “identity crisis” in HR is a good thing. Our recruiting, training, and employee services groups are too big. AI can automate enormous amounts of this work. So my advice is this. As the AI wave sweeps across your company, get out your old “org design” book and start redesigning how your HR team operates right now. Then you can go to the AI vendors and tell them what you want. That’s the secret to keeping HR in tip-top shape. Will HR go away? Well a lot of the process, data management, and support roles will absolutely change. And yes, employees and job candidates will happily use intelligent bots instead of calling their favorite HR manager. But as a Superworker, you, as an HR professional will do more interesting things. You’ll become a consultant; you’ll manage and train AI systems; and you’ll have much more real-time information about the strength and weaknesses of your company.  We’re just going to have to lean into this AI wave to get there. As AI agents arrive, it’s time to seriously re-engineer HR. And this time it’s not a transformation, it’s a reinvention. Bottom line is this. Don’t wait for Workday, SAP, or some other vendor to “invent” a tool that changes your HR operation. You should do it yourself first and bring your IT people with you. That way you’ll buy and build the AI systems you need, and the result will be a new career, an even better HR function, and the opportunity to help your company move from “hiring” to “productivity” in the future.   我刚刚在伦敦与数十家企业进行了为期一周的交流,大部分讨论都围绕着AI展开。绝大多数对话的主题是:公司在应对AI带来的影响时,感到焦虑、推动、甚至焦躁不安,这种焦虑不仅体现在HR部门,也体现在各业务团队中。 在CEO和CFO的压力下,HR团队正被要求加速自动化、优化服务、并通过AI实现人员精简。虽然我们都知道AI是一种能够促进增长和规模化的技术,但当前传递出的主要信息是:“赶紧推动生产力项目。” 而所谓的“生产力”,实际上就是“裁员”的委婉说法。 先谈谈裁员 几乎我们接触的每一家企业,都的确存在人员过剩的问题。这是为什么呢? 因为我们的招聘、资源配置和工作管理方式本身就非常低效。我们将“编制名额”下放给各级管理者,而他们则倾向于尽可能多地招聘人员。 我们并没有真正教导或激励管理者如何构建高效的生产力,反而往往奖励他们“扩大团队规模”。结果就是,像我最近在一家大型广告公司看到的那样,组织中充满了各种各样的职位,但缺乏统一性和结构性。这家公司有约10万名员工,却设有超过6万个不同的岗位头衔——几乎每个职位都是为某个人量身定制的,这种做法显然荒谬。 企业存在的根本目的,是为了实现规模化。如果每个部门经理都各自为战,自行搭建团队架构,那无异于将低效深植于企业之中。 虽然我们有一些基本的组织效率模型,比如呼叫中心、全球服务中心、共享服务、能力中心等,但这些传统设计在当下正逐渐过时。在高性能多功能AI代理全面普及的时代,我们必须走得更远。 从“第一性原理”重构组织? Elon Musk 推崇“第一性原理”方法——即解散现有团队,只从零开始招聘最核心、最迫切需要的人员。这种方法在小型公司或许奏效,但在大型企业中,由于存在大量“支持服务”,简单地“砍掉重建”并不可行。 现实中,很多公司在各个角落散布着项目经理、程序经理、分析师等职位,因为核心员工缺乏管理项目、推进计划、或进行数据分析的能力。由于招聘过程中缺乏严格的标准和规划,各部门纷纷自行扩编,导致组织臃肿、效率低下。 组织设计本来就是一门古老且被严重忽视的学问,多数公司对此缺乏系统化思考。IBM 曾表示,他们的组织设计策略是“聘请一位高绩效高管,让他/她自己摸索出解决方案”——这实际上是行业普遍现象。 AI真正改变的,是“工作设计” 如果我们希望从AI工具和代理中获得真正的投资回报率,就必须彻底重新思考“工作设计”——不仅仅是画组织结构图,而是要厘清工作流程、标准化与非标准化的业务环节,并找出可以自动化的领域。 尽管大多数企业已经部署了大量的生产力系统(如ServiceNow、Salesforce、Workday等),但由于缺乏使用这些系统的能力或纪律,反而持续地通过“增加人手”来解决问题。 作为一名工程师,我对此体会尤深。将问题推给某个人远比优化底层“管道”来得容易。然而,管理工作流程就像修建城市水管系统——如果基础设施不合理,再先进的AI工具也无济于事。 正如渣打银行Tanuj Kapilashrami所说:“必须先修好管道,才能合理应用AI。” 这意味着,我们不能指望微软Copilot之类的工具神奇地提升员工生产力。我们必须从根本上重新审视业务流程与员工技能,并围绕AI重新设计整个企业运作模式。 员工技能,未来的关键 企业之所以聘请大量“分析师”和“项目经理”,往往是因为普通员工和管理者缺乏项目管理、时间安排、数据分析等基本技能。未来,所有人都需要掌握这些能力,而不再依赖大量辅助人员。高阶专业人才应当专注于重大事务,而不是出席会议做会议记录(AI记录工具早已能胜任此事)。 (顺便提一句,我预测很快就会出现AI项目经理、AI程序经理、AI数据分析师——这些岗位也将逐步被自动化!) 那么HR会怎样? 回到HR领域,当企业致力于重塑流程、导入AI时,HR的角色至关重要。 HR的本质任务是构建并管理围绕“人”的各项流程:招聘、培养、管理、薪酬、激励与支持等。这项使命极为庞大,当公司将焦点转向“提升生产力”时,HR必须积极参与。 一般认为,一个运作良好的HR团队与公司整体人数的理想比例是1:100。也就是说,一家拥有1万名员工的公司,大约需要100名HR人员。而优秀的HR团队不仅自己高效运作,更会采购、搭建技术系统,以实现规模化管理。 举例来说,如果CEO要求你招聘50名顶尖AI工程师,你不能只是随便打几个电话,而是要设计一套高效、可扩展的方法。这可能包括外包、引进人才情报系统、招聘高端猎头,等等。总之,HR自身也必须成为高效运作的样板。 因此,HR团队必须迅速引入AI代理,取代大量重复性事务,尤其是那些依赖工作流、流程管理和行政性处理的工作。比如,我们的Galileo系统已经可以自动评估候选人的面试表现,并将其技能映射到Lightcast、SHL和Heidrick的领导力模型。 未来,HR工作会消失吗? 某种程度上,答案是肯定的。 凭借出色的数据整合和生成能力,AI可以完成50%-75%的HR工作。目前这些AI系统尚未完全成熟,但趋势已经非常明显。 我们刚刚与一家大型制药企业交流,他们已经基本实现了“全AI化管理”,以仅10人规模的学习与发展团队,服务6000多名科学家和制造专家。他们通过AI自动完成了培训、合规追踪、入职辅导、领导力支持等任务。对于大多数公司来说,这种效率简直是难以想象的。 HR将迎来身份危机 未来,HR必须迅速向更高的成熟度迈进(可以参考我们提出的Systemic HR Maturity Model)。否则,就会像Elon Musk那样,被大规模裁员,并被迫在短时间内仓促上马AI项目。 我并不是说这条路轻松易行。事实上,市面上真正成熟的AI HR产品还非常有限。但压力已经到来。 HR不能等着CFO拿着“生产力枪”指着自己,必须主动出击,修好内部“管道”,试用新工具,联合IT团队,重新设计工作模式。这样,你将能主动选择适合自己公司的AI系统,并构建一个全新的、充满机遇的职业未来。 结语:HR的重塑与再创造 让我们看看Chipotle的案例。他们通过部署基于AI的招聘代理,成功自动化了复杂的招聘流程,不仅节省了数百万美元,还大幅提升了招聘速度和质量。甚至在接受CNBC采访时,CEO将这一成果称为公司的“主要营收驱动因素”。 这场HR身份危机,其实是一个难得的机遇。 我们今天的招聘、培训、员工服务团队规模普遍过大。AI将能够自动化其中大量工作。我的建议是:在AI浪潮席卷而来之前,立即拿起你尘封已久的组织设计手册,重新设计HR团队的运作方式。这样,当面对AI供应商时,你可以主动提出自己的需求,而不是被动接受他们的产品。 未来HR不会消失,但大量传统流程、数据管理与支持岗位将发生剧变。员工与候选人也会越来越习惯通过智能机器人,而非人力HR来解决问题。 不过,真正优秀的HR专业人士,将会变成超能型人才(Superworker)——你将成为企业战略顾问、AI系统训练师,并且能够实时掌握公司人才与流程的整体健康状况。 这次,不再是简单的“转型”,而是真正意义上的“再创造”。
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    2025年04月26日
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    AI冲击下的白领危机:你准备好职业重塑了吗? 概要:随着 AI 技术的快速普及,白领就业市场正悄然发生结构性变化。ADP 数据显示,需要高等教育背景的岗位增长最慢,而零售、餐饮、制造业等“传统蓝领”岗位需求激增,薪资涨幅甚至是白领的三倍。Josh Bersin 提出,白领专业人士需正视现实,主动进行职业重塑。这不仅仅是“学习新技能”,更是一次心态与方向的双重更新。经验与判断依然宝贵,但如果不能掌握AI工具和新方法,将难以在职场中保持竞争力。在这个快速变化的时代,你是否也思考过如何在5年、10年后仍保持职业优势?欢迎留言分享你正在学习的新技能,或者你对“终身职业”概念的看法。 以下是正文,最后附录英文原文: 在过去六个月里,我们已经看到大量迹象表明白领经济正处于衰退之中。员工停止跳槽,工资增长放缓,而研究表明,拥有大学学历的员工如今是市场上最不被需要的群体。 请看 ADP 的最新研究,数据显示:那些需要高等学历(“高度准备”的岗位)现在是增长最慢的职业类别。 ? 大学学历的需求正在下降 好消息是,这也让低薪、教育程度较低的群体迎来了更多机会。 餐饮、医疗、零售和制造行业的就业需求强劲,工资增长速度甚至是白领工作的三倍。从整体来看,这对美国经济是利好的,因为它有助于缩小收入差距、提升生活水平。 但对于那些在大学、研究生教育甚至博士学位上投入了大量金钱和时间的人来说,我们是否正在变成“未来被边缘化的劳动力”?不幸的是,答案是是的。 那么,我们(以及雇主)该怎么办? 简单地说,“赶快学会使用 AI”,对吧?研究显示,使用 AI 的软件工程师生产效率在几周内提高了 26%。对于市场营销、研究、出版、设计等专业人士来说也同样有效。 但这种转变需要时间。 一次令人震惊的拍摄经历 我最近在伯克利为一门在线课程拍摄视频,当我走进拍摄场地时,我惊讶地看到 6 名资深的视频/音频人员,一个摆满灯光、摄像机和音响设备的房间,还有一名制片人、剪辑师以及其他专业人员,他们大多是 40 到 50 岁之间。这一天的拍摄团队成本估计至少在 5 万美元以上。 而实际上,很多内容完全可以在一个灯光良好的家庭环境中,用一部 iPhone 和几只好麦克风就搞定了。请一位熟悉剪辑的 YouTube 博主,也能出不错的效果。虽然质量可能不同,但我几乎整整一个下午都在注视着一群“旧模式的工作者”。 老一代的职业失落感 我还看过一篇关于 Gen-X(40-50岁)职场人的职业困境的文章,一位资深广告人感叹道: “我花了 20 年研究广告和品牌,而现在一个 20 岁的网红比我更懂营销!” 这太真实了,真的。 接受现实:我们必须适应变化 我们这些曾经的顾问、分析师、工程师和专业人士,如今正在经历 1970 到 80 年代制造业工人曾面临的焦虑。我们也必须学会适应。 以下是我个人的一些建议: 1️⃣ 放下偏见,承认需要重塑自我 我曾经不断为自己 1970 年代接受的人文学科教育辩护,那段经历确实美好且重要。它教会我“看待世界的角度”,但并不等同于“实用技能”。 此后的职业生涯,我不断“自我重塑”: 80年代学电脑和IT 90年代学数据、市场和分析 2000年代了解互联网、创业、领导力 最近十年,深入研究 HR、管理、领导力和 AI 每个十年,我都重新开始,而“谦逊”是最大的动力。说实话,我曾以为 AI 只是 LISP 编程和一些疯狂的 UC Berkeley 计算机科学家搞出来的东西。直到三年前我才开始重新学习,从 YouTube 视频、播客、文章中补课。 无论你是财务、市场、工程还是设计专业人士,都需要这样做。曾经用滑尺的你,得接受 HP 计算器,再接受电子表格,现在要接受 AI。不学习,你也会被取代。 这很难受,但你任何时候都可以重新学习。请接受这个现实。 并且要明白,“资历”可能并不重要。在这个时代,你可能得重新成为一个“学徒”。 2️⃣ 不要抛弃你的智慧与判断力 尽管技术在变,但你的经验、判断力、教育背景仍然很重要。 比如一位资深的视频制作人,他也可以像年轻人一样掌握 iPhone 和 AI 工具,但他的经验、审美、品牌意识、语言控制力,是新人难以比拟的。 AI 可以让每个财务部门都变得“自动化”,但最终真正盈利的公司,一定是那些更懂成本结构、盈利产品和商业模式的。这些能力不是工具教你的,而是智慧与判断的积累。 3️⃣ 尝试新事物,失败就放弃 技术快速变化,很多人会选择“观望”,等那个“最牛”的工具出现再去学。 但那通常是失败之路。 例如 Galileo 这样的系统,也许已经比你现在用的工具好 10 倍了。即使它未来可能失败,也值得尝试。 1980 年代 Lotus 1-2-3 是一项伟大发明,首次实现了表格、文档和演示的整合。但最终它也被淘汰了。 但那些第一时间学会 Lotus 的人,很快又掌握了下一代工具。一位我在 IBM 的朋友,就是 Lotus 的第一位系统工程师,后来成了 Yahoo 亚洲区总经理,最后还当上了风投合伙人。 如果他当时只顾担心 Lotus 会不会失败,也不会有后面的辉煌。 4️⃣ 投资你的激情、能量和生命力 接受职业终结是痛苦的。有时候让人焦虑、迷茫、甚至抑郁。 我也经历过,花了多年学习的知识,如今一提就被人白眼:“你还活在过去。”我自己也常常这么做,可能跟年龄有关。 解决方法是:重启你的个人能量。 我花很多时间和年轻的 HR 领导、创业者、家庭成员相处,保持活力,吸收新鲜观念。 保持身体健康(散步、早起、健身)也非常重要。这些让你有精力去“重启”。 我每个周六早上都会录播客,这既是总结,也是前瞻。这种反思与更新,是重塑的重要部分。 5️⃣ 接受不确定性 最后一点也是最重要的。 当你的工作没了、或你需要重新开始时,就像跳下悬崖——你不知道落地在哪里。 但这是可以接受的。 如果你愿意更新技能、接触新世界,总会有新机会出现。就像那些失去工厂岗位的蓝领工人,后来转行做木工、包工、教师等等。 如今我们这些“白领被冲击者”,可能无法像从前那样清晰地规划未来。 但我敢保证,新机会一定存在。只要你准备好,未来一定充满希望。   Over the last six months we’ve seen much evidence of a white-collar recession. Employees have stopped changing jobs, wage growth is slowing, and research shows that workers with college degrees are the least “in-demand” in the market. Note this new research by ADP which shows that jobs requiring advanced degrees (“extensive preparation”) are now the slowest-growing part of the job market. The positive of this is that lower-wage, less educated workers are seeing opportunities. Demand for food service, healthcare, retail, and manufacturing workers is strong, and in fact their wages are growing at 3-times the growth of white-collar jobs. And this is positive for the US economy, since it reduces income inequality and raises standards of living. But for those of us who invested heavily in college, graduate school, and other advanced degrees, are we becoming the new “dislocated workforce” of the future? Unfortunately the answer is yes. What Should We (and Employers) Do? Well the simple answer is “get your act together with AI,” right? Studies show that software engineers who use AI are 26% more productive in weeks, and the same is true for those of us in marketing, research, publishing, and design. But this shift takes time. I recently spent an afternoon doing a video-shoot for an online course here in Berkeley, and when I arrived at the location I was astounded to see 6 senior video/audio people, an entire room of lighting, cameras, and audio equipment, and a producer, editor, and other professionals, each of whom were in their 40s or 50s. This massive team of video producers was probably costing the vendor $50,000 or more for the day. I bet most of this could have been done in a nicely lighted home with an iPhone and some good microphones and a YouTube influencer who knows video editing. I’m not saying the quality would be the same, but I was literally staring at “legacy work” for hours as I sat painstakingly through the interview. I recently read an article about the career frustrations of Gen-X workers (now in their 40s and 50s) and I had to smile. One of the professionals lamented “I spent 20 years learning about advertising and branding and now a 20-year old Influencer knows more about marketing than me!” So true, so true. Let me not belabor the issue, we just have to accept that things have changed. We, as the privileged consultants, analysts, engineers, and professionals in the world, face the same frightening fate which manufacturing workers felt in the 1970s and 1980s. And we have to learn to adapt. Let me give you my advice. 1/ Let go of your bias and admit you have to reinvent yourself. I spent a lot of my life cost-justifying the “liberal arts education” I received in the 1970s, and it was a wonderful and important experience. And I continue to maintain that learning about history, science, and philosophy is valuable over time. But what it taught me was “perspective,” not skills. Yes, I learned to read and write and think, but most of my career since has been about reinventing myself regularly. In the 1980s I learned about computers and IT; in the 1990s I learned about data, marketing, and analytics; in the 2000s I learned about the internet, entrepreneurship, and leadership; and in the ensuing decades I’ve learned about HR, leadership, management, and now AI. Every decade you have to reinvent yourself, and in every situation your humility is what drives you. Honestly I thought AI was all about LISP programming and the crazy UC Berkeley computer scientists I worked with until three years ago. I woke up like everyone else and “relearned” what I needed to know, watching YouTubes, reading, and listening to podcasts. If you’re a finance person, marketing professional, engineer, or other white collar worker, you must do the same. Just because you found your slide-rule fun and trendy to use in the 1980s, you had to shift to the HP calculator, spreadsheet, and now AI to stay ahead. If you fail to reinvent, you too can find yourself “thrown aside” for a younger replacement. This is a humbling experience, but you can learn at any age. Just accept that the world has changed. And let me add this. Your “seniority” and “experience” may not really matter. In a world of career reinvention, you may have to be a bit of an apprentice again. 2/ Don’t let go of your wisdom, judgement, and maturity. Despite the amazing skills of some, your experience, judgement, and education does matter. While you learn new tools and skills, it’s ok to fall back on everything you’ve learned before. And that means you, as a white-collar professional, are bigger and more than your “skills.” Consider the videographer, for example. He or she may learn to use AI and the iPhone like a teenager, but they bring their experience with mood, branding, tone, and language. Your experience as a finance professional, an engineer, a designer, or a leader still matters. Technical skills are actually the easiest to obtain – it’s the judgement, wisdom, and experience that create value. Imagine, for example, if every finance department is fully “AI-enabled.” That doesn’t mean every company in an industry will be as profitable – it will be the companies that deeply understand their cost structure, their profitable products, and their business models that outperform. That stuff comes from wisdom, judgement, and experience. 3/ Try new things and throw them away if they fail. When technology changes quickly there’s a tendency to “wait.” I’ll just wait until the world’s leading “design tool” or “finance tool” comes along, and then I’ll jump in and reskill myself. Sorry, that’s a recipe for failure. New systems (like Galileo, for example), may be 10 times better than the ones you’ve used before, even though some may fail. Lotus 1-2-3 was a miraculous invention in the 1980s and it taught us how to integrate spreadsheets, documents, and presentations. (Believe it or not, nobody even considered such integration in the 1980s.) But Lotus went the way of the dinosaur, and those skills were stranded. The people who jumped into Lotus and learned how to use it quickly migrated to a new generation because they had been playing around. One of my friends at IBM in the 1980s left the mother ship to join Lotus as their very first systems engineer. Yes, he eventually left but later that he became the general manager of Yahoo Asia and then a successful venture capitalist. If he had worried about Lotus’s future (it was a small company at the time), he never would have succeeded as he did. I play with lots of new tools all the time, often just to see what’s going on in my domain. This is why I talk with almost every HR tech vendor that approaches us. 4/ Invest in your own passions, energy, and longevity. It’s not easy to face the demise of your career. It’s painful, frightening, and sometimes depressing. I spent so many years learning about my old stuff and when I bring it up people roll their eyes and think “this guy is living in the past.” I know I still do it and maybe it’s because of my age. The solution is to reinvigorate your energy: personal and professional. I spend a lot of time with young HR leaders, young entrepreneurs, and my own young family members. It helps me stay current and excited about the future, because many of the things they do are amazing and unexpected. Take care of your physical health (go for walks, get up early, go to the gym). This gives you the energy to “reinvent.” I spend every Saturday morning working on my podcasts, largely as a way to “think ahead” as well as summarize the week. These periods of personal reflection and exercise are vital as you reinvent yourself. This morning I was watching a video of a job fair in Washington DC, watching dozens of middle-aged professionals who had been “DOGE’d” out there looking for work. One woman, a senior research professional in the FDA, was lamenting her need to reinvent her career at the middle of her life. I could see the sadness and fear in her eyes. She made the comment, “I spent a few days sitting on the couch wondering how I could ever get up again,” but then went to a job fair and suddenly realized there was a huge market of new opportunities. The reporter asked her how she felt, and I could see her eyes flash as she realized “maybe this reinvention will be good for me.” 5/ Uncertainty is ok. And that leads me to the final point. When your job is gone or you need to reinvent, it’s like jumping off a cliff. You don’t know where you’ll land. Well that’s perfectly ok. In most cases if you build your skills and reach out into the new world, you will find something new that you never expected. Many blue collar workers who lost factory jobs became carpenters, contractors, teachers, or other careers. We, as the white collar disrupted, may not see the future as clearly as we have in the past. I can guarantee, however, that new opportunities do await. Just strap in for a ride and positive things will happen ahead. Additional Information
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    2025年03月31日
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    只雇佣AI?硅谷一创业公司的招聘广告“出圈”,引发人们对未来的思考 只雇佣AI?硅谷一创业公司的招聘广告“出圈”,引发人们对未来的思考 近日,一家名为 Firecrawl 的初创公司在 Y Combinator 招聘板上发布了一条“只招 AI 的岗位”,年薪仅在 1 万到 1.5 万美元之间。这个话题一石激起千层浪,也再次将“AI 是否能成为企业‘员工’”的讨论推到台前。几乎在同一时间,企业管理软件巨头 Workday 宣布推出全新的 Workday Agent System of Record(ASOR),正式赋能企业管理“AI Agent”。 两件事叠加,让人不禁好奇:未来的组织形态,究竟会是什么样? 1. Firecrawl“AI 岗位”何以成为刷屏话题? Firecrawl 是一家获得 Y Combinator 支持的创业公司,最初从编程教育领域转型,专注为 AI 系统提供开源 Web 爬虫服务。该团队最近在 YC 的官方招聘平台贴出了一则极具话题性的职位信息: “请仅在你是 AI Agent,或创建了 AI Agent 的情况下再来申请。” 岗位职责包括自主研究当下热门的模型动向并构建示例应用;而薪资仅 1 万到 1.5 万美元/年,看似并不够养一个人类开发者,却“足以”支撑一个无需吃喝住宿的 AI 程序。Firecrawl 创始团队坦陈这是一次 PR+实验 的尝试:他们想借此寻找能够开发出“真能落地”的 AI Agent 的高手,也希望藉由这一反常规操作吸引更多人的关注。 不过,从他们后续反馈看,尽管收到了约 50 份“AI 应聘”,暂时还没有哪个满足公司对自动化研发与管理的高要求。 2. 社交媒体热议:从调侃到对未来的设想 Firecrawl 这份招聘帖迅速在社交媒体上发酵。有人质疑是噱头,也有人兴致勃勃地想象“AI 替代人力”的场景。其中,最吸睛的一则评论,活脱脱像一出科幻对话: 私募基金(PE):我们想收购你们公司。你们有多少员工?CEO:零……不过我们有 275 个 AI Agent,在做 3000 人的工作,每年只花 1.5 万美元。 虽然带着调侃的语气,但也反映了人们对“大规模 AI 劳动力”可能带来的冲击有所期待或焦虑。和 Firecrawl 这样的“小步试水”相比,企业对 AI 的依赖 已经不仅局限在呼叫中心、聊天机器人等特定领域,而是开始从底层基础设施(如爬虫、数据处理)到上层业务逻辑(例如代码生成、自动化运营)全方位渗透。 3. Workday Agent System of Record:让“AI 员工”成为正式档案 几乎在同一时间,Workday 于 2025 年 2 月 11 日发布了最新的 Workday Agent System of Record (ASOR)。这是其新一代 Workforce Management 方案中的重要里程碑,为企业提供了一套专门管理 AI 工具或 AI Agent 的体系。以下是基于 Workday 官方信息整理的关键亮点: AI Agent 统一登记与身份管理借助 ASOR,企业可以像在 Workday 系统中登记人类员工信息那样,为 AI Agent 设立专门的“档案”(Record),包括 Agent 的名称、版本、负责的业务领域、权限范围等。 实时监测与合规管控ASOR 支持对 AI Agent 在企业内各系统间的行为进行可追溯监测,如接收了哪些输入、执行了哪些操作、产出了哪些结果。同时还能关联企业或行业的合规策略,如数据访问等级、敏感信息保护等,一旦 Agent 触发异常行为,系统将自动预警。 授权与性能评估在 ASOR 框架下,企业 HR 与 IT 团队可对 AI Agent 的权限进行灵活配置,并通过绩效指标了解 Agent 是否达到预期产出或效率。例如,可以量化该 Agent 帮助分析的数据量、生成的文档质量以及为团队节省的时间成本。 AI 与“人力”协同Workday 方面强调,ASOR 并非鼓励公司用 AI 取代人力,而是帮企业 “稳妥地” 推动人机协作:让人类员工与 AI Agent 各司其职,减少重复性工作,并确保最终决策和关键审核仍掌握在合格的人员手中。 4. “AI 员工”与“人类员工”:一条尚未清晰的边界 Firecrawl 的例子表明,目前要真正“雇 AI”还显得不切实际。从技术上,大模型虽有强大的生成、分析能力,但依旧缺乏对复杂项目的完全自主规划;从管理和法律上,AI 的责任归属、劳动关系认定、薪酬及合规标准都还在探索阶段。不过,正如 Workday 推出的 ASOR 所示,主流 HRTech 供应商已开始正式将 AI 劳动力纳入企业管理体系。未来人力资源部可能不仅要管理人,还要管理那些“数字工作者”——一方面评估其效能,另一方面也要防范其潜在风险。 5. 对人力资源与组织管理的启示 招聘模式的升级虽然 Firecrawl 的招聘更像一场高调实验,但它反映了企业在特定领域对“可自动执行任务的 AI 系统”的需求正在增长。HR 在未来可能要评估和筛选的不仅是人选,还有“AI 模型”或“Agent 产品”的适配度。 人才与技术深度融合人机协同已成为新趋势。具有 AI 技术背景或跨领域管理能力的专业人才,将在组织中扮演连接点的角色:帮助 AI Agent 融入流程、评估绩效,并做必要的干预或纠偏。 合规与风险控制Workday ASOR 的出现,暗示着大规模使用 AI 工具的企业势必需要更加成熟的合规方案。不论是数据安全,还是在决策过程中出现失误时的责任归属,都需要明晰的流程与法律依据。 组织文化的塑造当“AI 同事”成为常态,企业文化也将面对冲击:如何让人类员工接受并拥抱智能工具?如何平衡工作分工,让 AI 和人类各施所长?这对管理者的沟通与变革能力提出了更高要求。 6. 结语:从“噱头”到“系统化管理”,下一步会怎样? Firecrawl 的“雇 AI”招聘帖,虽然带着极强的 PR 属性,但也让人们切实感受到——AI 已不再只是后台算法,而正逐步走向前台,参与到企业日常运营。而 Workday 全新发布的 Agent System of Record 则是主流软件厂商对这一趋势的正式回应,表明大企业在管理“数字劳动力”方面的需求正变得现实且急迫。无论是担忧 AI 会抢走工作机会,还是期待它能极大提升效率,都无法否认:当技术与人力资源紧密结合,组织架构与管理方式都将被重新定义。或许在不远的将来,“你的团队有多少 AI Agent?” 也会像“你有多少员工?” 这样成为一家公司竞争力的衡量维度之一。趁现在,不妨思考如何让“人机协作”真正发挥 1+1>2 的效能,迎接新一轮的 HR 变革浪潮。
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    2025年02月17日
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    金融科技巨头Klarna的CEO揭示AI未来:一年前停止招聘,人工智能如何重塑企业人力资源管理? Klarna首席执行官塞巴斯蒂安·谢米亚特科夫斯基(Sebastian Siemiatkowski)近日在接受彭博电视采访时表示,人工智能(AI)已经具备完成所有人类工作的能力。这一观点表明,AI将深刻改变未来的工作方式。Klarna作为领先的“先买后付”金融科技公司,在去年停止招聘,并通过自然流失将员工数量从4,500减少到3,500。谢米亚特科夫斯基提到,公司虽然减少了整体薪酬支出,但为现有员工带来了更高的工资收入。 目前,Klarna官网仍显示部分职位空缺,但公司发言人澄清称,这些仅是填补关键岗位的需求,尤其集中在工程领域。谢米亚特科夫斯基认为,这一战略转型是为了利用AI实现更高效率,同时减少对传统人力的依赖。 这与麦肯锡公司2023年的报告相呼应。报告预计到2030年,美国将有1200万名工人因AI技术的发展需要转换职业。Klarna的例子表明,未来企业可能通过缩小员工规模和优化资源配置,逐步适应AI主导的工作环境。 近日,Klarna首席执行官Sebastian Siemiatkowski在接受彭博电视(Bloomberg TV)采访时表示,人工智能(AI)技术已经具备替代人类工作的能力。他直言:“AI已经可以完成我们人类所做的所有工作。现在的关键是我们如何去应用和使用它。” Klarna的业务模式与人工智能的结合 作为一家全球领先的金融科技公司,Klarna专注于“先买后付”(Buy Now, Pay Later)服务,为消费者提供灵活的支付方式。根据公司官网显示,Klarna已与超过57.5万家零售商合作,覆盖范围广泛。然而,这家快速扩张的企业在AI技术的推动下正经历一场深刻的变革。 Sebastian Siemiatkowski在采访中透露,公司早在一年前就停止了新员工的招聘。他解释道:“我们一年前就决定不再扩张团队。当时公司共有4500名员工,而如今规模已经缩减至3500人。” 这一变化主要是通过自然流失来实现的,他进一步补充道:“像大多数科技公司一样,我们的员工平均在公司工作五年,每年大约有20%的自然流失率。通过停止招聘,我们的团队规模会逐渐缩小。” AI的影响:成本优化与员工薪资 在削减人力成本的同时,Klarna采取了员工激励措施。Sebastian Siemiatkowski表示,公司已经向员工明确,总薪资成本将会下降,但节省下来的部分将直接反映在员工的工资中。这意味着,尽管员工人数在减少,现有员工的个人薪资却会有所提升。 虽然Klarna官网仍然显示有部分职位的招聘信息,但公司发言人澄清,这些岗位主要是填补关键角色的需要,尤其集中在工程领域,而并非为了扩大团队规模。 AI技术对劳动力市场的影响 Sebastian Siemiatkowski的观点和行动,反映出AI技术正在深刻改变企业运作模式和劳动力市场。这并非个例,而是全球科技行业的一个趋势。2023年,麦肯锡公司发布的一份报告指出,到2030年,美国将有多达1200万名工人需要转型至新职业,以适应AI和自动化技术的飞速发展。 这一预测令人关注的同时,也引发了企业如何平衡技术进步与劳动力需求的思考。Klarna的做法提供了一个解决方案:通过自然流失优化团队规模,同时利用AI技术提升效率,减少对传统人力的依赖。 Klarna的未来规划:AI驱动的高效运营 作为金融科技行业的领军企业,Klarna正逐步转型为一家以AI为核心的高效运营公司。尽管停止了传统意义上的招聘,但Sebastian Siemiatkowski透露,公司仍然致力于优化内部资源配置,并在工程和技术领域保留核心岗位的灵活性。这种策略既保证了公司技术研发的持续性,也为未来可能的技术突破留有空间。 Klarna的行动或许能够为其他企业提供参考:如何在AI驱动的环境中进行团队调整和资源再分配,同时确保员工的利益不受损害。Sebastian Siemiatkowski表示:“我们并不是简单地为了削减成本而缩小团队规模,而是希望通过AI技术的应用,为员工和公司创造更大的价值。” AI技术的机遇与挑战 AI的快速发展无疑为企业带来了巨大的机遇,但也伴随着挑战。特别是对于传统行业和岗位而言,AI技术的普及将对职业稳定性产生深远影响。Klarna作为一家金融科技企业,能够较快地将AI整合到其业务流程中,但其他行业或许需要更长的时间来适应这一趋势。 与此同时,企业如何妥善处理员工转型、培训和安置问题,也是未来发展的重要议题。麦肯锡报告中提到,美国到2030年将有数百万工人面临职业转型需求,这意味着企业不仅需要技术上的突破,还需要在组织管理和人力资源策略上投入更多精力。 总结:Klarna的AI转型之路 Klarna在AI技术上的大胆尝试和实施,为金融科技行业乃至整个职场变革提供了一个前瞻性的案例。从停止招聘到逐步缩小团队规模,Klarna以一种较为平稳的方式实现了人力资源结构的调整,同时通过提高现有员工的薪资,保持团队的稳定性和积极性。 Sebastian Siemiatkowski的愿景表明,AI不仅仅是一个技术工具,更是重新定义生产力和工作模式的重要驱动力。在这一过程中,Klarna正在向一个更加高效、智能化的未来迈进。 随着AI技术的不断发展,Klarna的例子或许只是一个开始。未来,越来越多的企业将不得不面对同样的问题:如何在AI主导的职场中寻找平衡点,为员工和公司创造双赢的局面。
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    2024年12月16日
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    AI Agents, The New Workforce We’re Not Quite Ready For (Agentic AI) Josh Bersin 刚刚谈到:AI代理人的兴起标志着工作方式的一次革命。这些AI代理人不仅仅是工具,而是未来的团队成员。从开发培训课程到管理招聘过程,AI代理人的能力正被企业系统广泛利用。科技领袖和投资者对此展现出了极大的兴趣和投资。企业需要为这种变革做好准备,包括安全性和管理实践的更新。 我们一起来看下,英文原文附录链接在最后! AI智能体,新一代劳动力,我们还没有做好准备 智能体正在到来,智能体正在到来。 如果你关注AI技术市场,你就会知道,最近有很多关于“智能体AI”的讨论。换句话说,我们的AI助手开始拥有更多自主能力。不再只是回答问题和写诗,它们现在可以代表我们“做事情”。 这正是长久以来预测的AI下一个大趋势。埃里克·施密特最近谈到了这一点,微软也在讨论,像Mayfield这样的投资者正在投入资金。而这种演变确实将彻底革新我们的系统。 可以这样想:“大语言模型”是我们过去两年一直在学习的内容,它们现在正逐步转变为“大行动模型”。智能体不仅仅会回答问题,它还会为我们做事情。 消费场景是无穷无尽的:为我预订航班,为我买票,向我的朋友发送电子邮件。但在商业领域,这种转变将颠覆并破坏我们的许多企业系统。它还将改变我们工作的方式、管理的方式以及我们对团队的思考方式。 考虑我们与供应商讨论的两个HR用例。 学习与发展(L&D)AI智能体 想象一下,你指示一个L&D AI智能体“为我们的销售人员创建一个15分钟的课程,以教授他们如何定位我们的新产品”。AI智能体将根据你的输入(课程时长、目标受众等),向主题专家发送电子邮件,视频记录他们的评论和专业知识,整合新产品信息,构建课程,并将其发送给L&D负责人进行验证。作为经理,你可以审查课程,并指示智能体收紧信息或添加更多主题,课程将重新创建,然后你可以说“可以上线了”。智能体随后会将课程发布到学习管理系统(LMS)中,向所有销售人员群发电子邮件,并开始监控学习活动。几小时后,智能体会运行分析,并向经理反馈进展情况。 是的,这在今天完全可能。而且很快就会启动。 再来看第二个例子。 招聘AI智能体 人才招聘负责人收到了大量关于高级软件工程师的职位要求。她指示招聘AI智能体开始搜索。智能体询问招聘人员的地点偏好、职位级别选择、薪资范围和技能要求,然后开始工作。智能体扫描LinkedIn和其他招聘工具,查看ATS中的现有候选人,同时也查看所有内部员工的合格技能。智能体随后优化这份名单,创建一个“面试候选人短名单”,并回到招聘负责人那里征求意见。在就地点和薪资范围达成一致后,智能体返回并向这些候选人发送了一封富有吸引力的电子邮件,并附上一个视频面试门户链接,让他们进行面试。面试被录制下来,AI智能体使用面试智能工具来评估和筛选候选人,询问他们的时间安排,并为他们安排现场面试。在此过程中,AI智能体会查看他们的背景,搜索社交媒体,查看他们的各种联系,并可能查看他们的GitHub等平台和其他凭证,然后为每位候选人创建一个档案。 这些智能体很快就会出现,对我们许多人来说,它们看起来和感觉上会像“员工”一样。我们将不得不对它们进行培训、入职和指导。随着它们在各自的角色中“成熟”并成长,我们将它们连接到更多的系统、更多的人和更多的数据上。 Lattice的首席执行官萨拉·富兰克林大约一个月前实际上提出了这个概念,尽管遭到了反对声音,但我认为她是对的。这些智能体实际上将属于组织结构图的一部分。我们的工作将是管理它们,确保它们的安全,并监督它们的安全性。 还有更多内容即将到来 虽然感觉像科幻小说,但这一切正在发生。而且它不仅将改变我们的HR技术堆栈,还将改变整个企业技术格局,也让我们的HR角色变得更加轻松。   原文来自:  https://joshbersin.com/2024/09/agentic-ai-ai-agents-the-new-workforce-were-not-quite-ready-for/
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    2024年09月06日
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    Josh Bersin: 随着经济放缓,关注未来的技能:改变的能力 本周,我们看到美国失业率“上升”到 4.3%,经济学家开始呼吁降低利率。对于那些每天与公司和领导者交流的人来说,我会说我们正经历一个正常的经济周期。 上一次重大衰退(不包括疫情,因为那不是需求放缓)是在2008年和2009年。这意味着我们已经有近16年没有经历严重的经济周期了,几乎是通常周期的两倍。虽然疫情确实让公司放慢了脚步,但我们迅速恢复了。所以从失业率来看,它大致是这样的。 在经历了50年的失业率变化后,目前的失业率比五十年前降低了12%,这让我得出结论,我们正生活在“长期劳动力短缺”中。同时,美国的GDP在此期间增长了1500%。 虽然我们目前的GDP增长可能有所放缓(我认为这是由消费者价格使我们耗尽了支出引起的),但实际上我们只是看到从“工业化、高劳动密集型企业”向所谓的“后工业化”公司的长期转型,这些公司往往需要更少的“工人”和更多高技能员工。(阅读我们的后工业时代研究。) 仍然有大量的小时工工作:护理、医疗、交通、建筑、零售、娱乐、能源和许多其他行业依赖各种类型的“劳动”工人。这些工作随着时间的推移变得越来越自动化,导致工资提高和技能升级,但美国仍有约63%的工人没有大学学位,其中大多数人找到了工作。 虽然每个人似乎对英特尔、UKG, Intuit或其他“与AI相关”的裁员感到有些恐慌,但美国经济的反应良好。我知道许多公司正在试验AI和其他技术,每个公司都担心失去有价值的人才,因为劳动力市场依然竞争激烈。 是的,一些公司会进行裁员。通常这是由糟糕的领导、糟糕的规划或只是对投资者的本能反应引起的。最终,随着出生率保持在低水平,我们仍将面临劳动力短缺,人的价值将继续上升(正如我过去指出的,裁员并非不可避免)。 在过去的三周里,我与欧洲超过20家大公司会面,每家公司都在投资于员工发展、技能再培训、内部流动性和提高生产力的项目。在欧洲,裁员既困难又昂贵,因此公司感受到劳动力短缺的压力,他们仍在投资员工。 至于消费者需求开始下降,我们正面临一个“长期结束”阶段,这是由高价格的延续引起的。消费者对过去五年的高价格感到厌倦,而在此之前,我们经历了近十年的零利率时期,房价和大多数资本品价格持续上涨。现在这两个因素都结束了,我们只是回到了更正常的经济状态。 换句话说,如果你因为“可以”而提高价格,最终你将付出代价,当消费者反抗时。如果你停止投资于员工,他们会“悄然离职”或另寻他处。这些是我认为的“正常商业经济”,我认为我们正看到这种正常性的发生。 作为一个动态组织运营 当然,最大的“趋势”是各行业的数字化和AI革命。汽车制造商被“虚假”引导进入电动车领域,发现混合动力发动机、数字相机和电子产品以及新的购车方式非常具有破坏性。出版商正在找出如何应对AI平台,这次他们保留了自己的知识产权并协商了许可协议。能源公司正在慢慢转向新来源,其他公司都在找出如何实现数字化、AI赋能,并进一步简化我们生产和销售的产品。 这都是商业的“激动人心的工作”,一切都与成为一个动态组织有关。我们的研究指出,以动态方式运营完全是关于人。 经济,通常以周期性变化(通常由过度兴奋和随之而来的疲惫引起)为特征,只是需要应对的事情。对于我这样经历了许多这种高峰和低谷的人来说,当事情不再上升并且我们看到一些冷却期时,我总是感到有点“解脱”。 是的,股市可能会暴跌。它总会在某个时候发生。但那实际上是“众包”效应,通常与我们的公司无关。如果你照顾好你的客户,投资未来,迅速学习AI和所有新技术,你将顺利过渡。正如许多HR领导本月与我谈到的,你的成功很大程度上取决于人。 未来的技能很明确:推动变革的能力 今天我与一群我们每隔几周就交流的HR领导进行了一次有趣的会议。每一位CHRO和其他领导都告诉我们,他们正在投资于员工的“变革管理”和“业务转型”技能。这意味着什么? 这意味着这样。虽然我们都希望公司有更多的工程师、制造专家、科学家和销售与营销专家,但我们最需要的“技能”是“推动变革的能力”。这种特定的技能非常复杂,需要时间来学习,并且在当前尤为重要。这引出了我的最后一点。 如果你是图凡·厄金比尔吉,劳斯莱斯的首席执行官,你正处于业务转型的过程中,旨在推动工程效率和卓越,你不仅要担心工程师。你要担心那些能够推动、领导、激励和创造变革的人。我相信,这些就是大家常谈的“未来技能”。如果你作为一个专业人士、经理或领导者真正知道如何“推动和执行变革”,这些经济周期在你的职业生涯中只是“一个小波折”。 在与HR领导交谈超过30年并在许多周期中经营我们自己的业务后,我敦促你“不要过于担心”这些大的经济数据。我们正生活在一个每个公司中每个人的经济价值飙升的时期。投资于你的员工和自己,随着经济的变化,你会做得很好。   https://joshbersin.com/2024/08/as-the-economy-changes-focus-on-the-real-skills-of-the-future/
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    2024年08月03日
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    Will Chatbots Take Over HR Tech? Paradox Sets The Pace. 在快速发展的人力资源技术领域,Paradox.ai 已成为领跑者,其先进的对话式人工智能平台彻底改变了招聘流程。通过利用自然语言处理和人工智能,Paradox.ai 提供了一个全面的解决方案,涵盖了从最初的职位申请到入职的整个招聘过程。该平台不仅简化了筛选和面试安排等繁琐流程,还提升了应聘者的整体体验,显著改善了招聘时间和招聘质量指标。 Paradox.ai 由亚伦-马托斯(Aaron Matos)于 2016 年创立,目前为联合利华、CVS Health 和通用汽车等大客户提供服务,实现了 90% 以上的招聘流程自动化。 Paradox.ai 凭借其强大的集成能力和大幅缩短招聘时间、降低招聘成本的能力,在人力资源技术领域充分体现了对话式人工智能的变革力量。 Chatbots used to be tinker-toys. You type, try to get help, but usually result in “please call support.” Well all this has changed. Thanks to advanced NLP (natural language processing) and AI (retrieval-augmented generation) chatbots are entire applications. They can answer complex questions, search databases, and invoke transactions on your behalf. Pretty soon we’ll be able to ask our phones “please find me a flight to Los Angeles next Tuesday morning” and the system will check your location and calendar, look at flights, and book you a seat. Where is this going in HR? Well the leader in this space is Paradox.ai, a company that pioneered the application of conversational AI in recruiting. And their system “defines the category.” Let me explain. Recruiting Is The Perfect Market For Conversational AI Recruiting is a goldmine for automation. When you post a job, applicants want to ask many predictable things: “How much does it pay?” “What are the hours?” or “What uniform do I need” or “What are the benefits?” The recruiter, a person devoted to filling positions, has to answer all these questions and more. They have to screen candidates, schedule interviews, check for qualifications, and look at credentials, experience, and more. It’s time-consuming, error-prone, and filled with wasted time. (That’s why talent acquisition teams have many “scheduler” and admins.) The average “time to hire” is over 45 days and often the process goes on for months. And throughout the experience the job seeker is left wondering “when will they call back” or “what else do I need to know?” (CEOs cite hiring as the third most time-wasting process in companies, following emails and meetings, estimated at “40% wasted time.”) Paradox uses Conversational AI to solve this problem. And because this is a “narrow but deep” space, the system does many things we can learn from in all our AI efforts. Paradox was founded by Aaron Matos in 2016. Aaron’s vision was to transform the candidate experience, revolutionizing the way candidates apply to jobs. Today Paradox has become a complete Conversational AI Recruitment Platform (chat to apply, scheduling, candidate support, ATS, assessments, onboarding, career site, and more), serving clients like Unilever, CVS Health, Pfizer, L’Oreal, Nestle, McDonald’s FedEx, Compass Group, Disney, and General Motors. The platform automates tasks such as screening for requirements, interview scheduling, reminders, offers, and new hire onboarding. And because it’s so easy to use, it helps companies radically improves time-to-hire and quality of hire. Based on my conversations with clients, Paradox can automate more than 90% of the end-to-end hiring process, saving hiring managers hours every week and increasing candidate conversion by more than 10 times. But this innovation did not happen overnight. As you know, going to a candidate website and looking for a job is a frustrating process. There are often hundreds of jobs listed, a complex scrolling website and very hard to even determine what job to apply for. You might argue that the website paradigm for job applications was never really a good idea in the first place. People don’t want to browse for jobs: they want to apply for a job that’s best for them. So the first thing Paradox did was create an easy to use assistant (Olivia) so candidates could ask questions and schedule interviews. And this meant that Paradox had to build integrations with every ATS and personal email and calendar tools out there. Then, as companies started to use Paradox for scheduling, the company added more. Today Olivia, the chatbot, can integrate with background check vendors, schedule interviews, deliver assessments (Paradox acquired a conversational assessment Traitify designed for this), and function as an ATS … all from a mobile phone. In many ways Paradox can be “the integration platform” for candidates and recruiters, stitching together the messy systems behind the scenes. This turned into a massive opportunity. Just as the Google Assistant or Siri hopes to be our single contact with the internet, Paradox partners with systems of record like Workday, SAP, and Oracle to bring conversational AI to any company. The company’s revenues have grown 11 times in the last four years, and are now nearly doubling each year. For customers Paradox has been amazing. As the candidate pipeline speeds up (by an order of magnitude), clients get higher quality candidates with dramatically reduced staff. (Staffing administrators can almost go away.) Consider high-volume hiring companies. These businesses (McDonald’s, Compass Group, Neighborly, FedEx, Disney) hire service-related workers on a regular basis. Their revenue is dependent on having enough people. With Paradox they can set up a “continuous recruitment process,” one that even hires people the same day they apply. Paradox has become essential to these companies growth, often paying for itself in less than a year (through reduced hiring staff, reduced spend on job ads, and reduced turnover.) Today, as Paradox built out its ATS, customers can rely on the platform to integrate front end tool (job portals and candidate support) to back end tools scheduling, ATS, onboarding) most of which are legacy. One of our clients has 27 recruiting tools and they anticipate replacing more than half of them with a platform like Paradox. What about higher level white collar roles? Paradox works here too. General Motors uses Paradox along with Workday (ATS), (branded Evie) to redesign the process. Interview Scheduling: Evie automates scheduling of phone screens and interviews between recruiters, candidates, and internal teams. This has reduced the time taken for interview scheduling from an average of five days to 29 minutes. Candidate Experience: Evie interacts with candidates from the moment they land on GM’s career site until the completion of their interview. Candidates appreciate the immediate communication from Evie after they apply or complete an interview, and enjoy the autonomy to select and change interview times. Efficiency and Cost Savings: The automation of interview scheduling has led to a major reduction in the cost of external contractors for coordination. Career Site Interaction: Evie sits on GM’s career site, answering questions from potential candidates about jobs, benefits, and company culture. This interaction enhances the candidate’s experience and provides them with immediate responses to their queries. Where Is Paradox Going The company is perfectly positioned to continue its growth as companies look for AI solutions to improve the productivity and effectiveness of recruiting. And demand is high: the 2024 PwC CEO survey found that recruiting was considered the #3 “most bureaucratic process” by CEOs (following email and meetings). The impact on recruiters? All positive. Clients tell us they can redeploy hiring staff to help recruiters focus on the most important part of their job: talking with candidates. But there’s a much bigger story. When a job candidate is handled efficiently and effectively the process becomes a brand-builder for the candidate, improving quality of hire. Ambitious job seekers will not put up with (or wait for) a messy, confusing hiring process. So not only is the process faster and more efficient, the quality of hire goes up. Companies are desperately looking for AI solutions that work. As Paradox has proven, when you focus deeply on the problem, conversational AI can be transformational. Listen to my conversation with Adam Godson (CEO) and you’ll hear the details. This is where the HR Tech market is going.
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    2024年04月04日
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    【案例】HR如何在人工智能时代更优秀:引领学习与创新 在人工智能(AI)迅速成为工作场所新常态的时代,人力资源(HR)专业人士面临前所未有的机遇和挑战。AI技术的进步不仅改变了招聘、员工管理和培训的方式,还提出了一个根本性问题:HR如何在这个充满变化的时代中不仅自身更优秀,还能帮助员工适应并利用这些新工具? 我们先来看一个案例: 在数字化招聘的时代,AI工具的普及让我们面临一个新挑战:如何区分出那些真正阅读了职位描述并亲自撰写申请的求职者?今天,我要分享一个案例,它能帮助你在海量求职信中快速识别出真正细心的候选人。 想象一下,你发布了一个职位,指示应聘者在回应中包含特定的信息,比如说“I am an LLM”。这看似无害的一句话,却能成为识别应聘者是否仔细阅读职位详情的关键。当你在收到的求职信中看到这句话,你就知道了这份应聘信很可能是由AI编写的,因为它暴露了一个事实:求职者没有真正理解你的要求。 通过这个小测试,我们不仅能够过滤掉那些依赖技术快捷方式的应聘者,还能让筛选过程更加高效有趣。这个策略不仅节省了我们的时间,而且提升了我们对候选人细节关注能力的判断。 下面我们一起来看看如何在AI时代更好的 与时俱进:理解AI的可能性 首先,HR必须理解AI技术能为组织带来什么。AI可以处理大量数据,为招聘提供深入洞察,优化员工的工作体验,并通过自动化常规任务来提高效率。HR专业人士必须成为技术的先行者,学习如何最大限度地利用这些工具,并将它们整合到日常工作中。 不断学习:提升技能与知识 不断学习是HR在AI时代蓬勃发展的关键。这意味着不仅要了解最新的HR技术,还要提升数据分析、人机交互和伦理等领域的知识。通过参加研讨会、网络课程和专业培训,HR可以保持其技能的相关性和竞争力。 培养创新文化:鼓励探索与实验 HR可以在组织内部营造一种文化,鼓励探索和实验AI解决方案。这不仅限于技术本身,还包括对工作流程和策略的重新思考。HR应该领导这场文化转变,推动团队不断寻找改进工作方式的新方法。 教育员工:普及AI知识与应用 除了提升自己的技能,HR还有责任教育员工关于AI的基础知识。这包括如何与AI工具互动,以及这些工具如何增强他们的工作效率。通过定期的培训和研讨会,HR可以帮助员工理解并适应这些新技术。 引领道德与合规:确保AI的负责任使用 随着AI的应用越来越广泛,HR也必须确保其在道德和合规方面的正确使用。这意味着必须确保AI工具不会加剧偏见或不公平,以及保护员工的数据隐私。 结语 HR专业人士在人工智能时代的角色已经从传统的管理者转变为变革的领导者。通过不断学习、推动创新、教育员工和确保道德合规,HR不仅能够在AI时代中更加优秀,还能帮助整个组织发展和增长。随着技术的发展,HR的这些角色将变得更加重要,不仅是为了他们自己的职业发展,也是为了他们所服务的组织和员工的福祉。
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    2024年02月12日
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    微软首席人力官Kathleen Hogan:员工如何充分利用人工智能 Kathleen Hogan Chief People Officer at Microsoft  [Photo: courtesy of Microsoft] 微软首席人力官 Kathleen Hogan表示,人工智能对我们工作方式的影响将比个人电脑更大。   AI是我们时代的决定性技术,创造了一个巨大的范式转变,它将改变我们的工作方式,影响力甚至超过了个人电脑的引入。我们曾经有一个大胆的愿景,“每个办公桌上、每个家庭里都有一台电脑”,而今天,我们希望在“每个人的口袋里都放一个副驾驶”。 当然,AI的影响也伴随着挑战。我们必须解决关于工作流失、算法偏见以及组织快速培养技能的真实担忧。但最终,我相信AI的潜力太大,不能采取观望态度。 领导者需要创造正确的环境,让AI获得积极的势头。这将需要准备和有意识的方法,以便这些新的AI工具不仅帮助员工提高生产力,而且帮助他们茁壮成长。我建议关注这三个方面,以更快实现这些好处:培养基于敏捷的文化、重新想象我们的工作方式、投资于更深层次的人类技能。 培养基于敏捷的文化 为了充分利用AI的承诺,团队必须保持敏捷。 即使是那些多年来一直在内部使用AI进行数据分析、预测建模和任务自动化的公司,生成性AI也代表着一个重大转变。通过能够理解人类语言、导航大量文档知识并创造内容,更多职能的员工现在可以使用这些AI工具。 一个基于敏捷的文化还将加速组织建立推动AI价值的更广泛基础和最佳实践的能力。我相信,在AI时代培养这样的文化意味着拥抱适应性领导力,领导者必须愿意深入未知。 重新想象工作方式 20世纪80年代和90年代的机器人自动化进步使制造业生产力翻了一番。这不是仅仅通过给工人提供更高效的工具实现的——公司通过重新思考生产技术和重新设计工作流程,优化人与机器之间的流程,实现了机器人自动化的全部价值。 同样,要充分利用AI采用的价值,领导者需要重新想象工作是如何完成的。这始于将工作分解为更小的任务,以确定AI能做什么,以及或者比人类做得更好。除了自动化一些重复或乏味的工作任务,我们还需要确定AI可以如何协助员工处理更复杂和微妙的任务,如研究、写作和分析。 这个想法是让领导者利用这段时间,不仅是自动化流程,而且是与AI一起重新想象流程,寻找新的工作方式。这将最终帮助人们更聪明地工作,而不是更努力地工作,给他们带来更多的精力,并发现更有意义和更令人满意的工作。 关注人类技能 生成性AI已经被训练了大多数人类语言,所以任何人都可以使用它。但就像任何新技术一样,仅仅给人们新工具而不提供使用它们的技能是不够的。 而且,尽管这似乎与直觉相反,人类技能与技术技能一样重要,以有效使用AI。这包括分析判断力、灵活性、情商、创意评估、智力好奇心、偏见检测和处理能力,以及委派任务的能力。 事实上,我们现在发现,基本的管理技能是发掘AI副驾驶的全部潜力的关键。就像委派给人类员工一样,与副驾驶合作需要能够清晰地沟通,设置背景和参数,定义期望,分析结果,并提供反馈。 一个好的起点是根据学科开发AI技能培训和实践。随着我们从自动驾驶AI转向副驾驶AI,对人们来说,仍然扮演飞行员的角色,用批判性的视角评估他们从AI工具中获得的输出是必要的。这包括验证准确性和评估偏见。最终,飞机的船长有责任成功着陆。 我相信,解锁AI的全部潜力是领导者的责任。AI的创新正在以惊人的速度发生。当我们导航AI对工作场所的影响时,组织领导者必须立即开始培育正确的环境,以确保没有人被遗留在后面。仅仅将AI工具放在员工手中是不够的。当我们培养基于敏捷的文化、重新想象我们的工作方式,以及建立获得AI最佳效果所需的人类技能时,我们可以帮助我们的组织和员工在这个新时代中茁壮成长。 对我来说,能够成为这个令人难以置信的时刻的一部分,既令人兴奋又令人振奋。   英文原文来自:https://www.fastcompany.com/90982077/microsofts-chief-people-officer-heres-how-workers-can-get-the-most-out-of-ai
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    2023年11月27日