Kronos发布《全球劳动力管理趋势预测》报告

2019-01-04

人工智能(AI)和机器学习最终将融入劳动力管理实践中,揭开数十年来组织一直在收集,但未曾使用的数据宝库。

人工智能(AI)和机器学习最终将融入劳动力管理实践中,揭开数十年来组织一直在收集,但未曾使用的数据宝库。

2019新年伊始,Kronos劳动力研究院连续第10年发布了《全球劳动力管理趋势预测》报告,“人工智能”、“中层管理者”、“碎片化的劳动法规”、“未来人才”、“灵活用工”等成为值得关注的关键词。

 

人工智能和机器学习将揭开被封藏的劳动力数据宝库,以支持以人为中心的科学决策

 

人工智能(AI)和机器学习最终将融入劳动力管理实践中,揭开数十年来组织一直在收集,但未曾使用的数据宝库。通过定期发布且易于访问的劳动力数据仪表盘,如排班准确性,缺勤率,加班使用率和职业倦怠信号等,前摄性地帮助组织发现并处理潜在问题。智能化与自动化还可以让管理人员摆脱繁重的日常任务,例如管理排班表,批准休假请求与班次变更等,以数据驱动的科学决策,助力创造透明、平等、公正的职场环境。但同时,为了驾驭数据提供的分析洞察,为员工和业务目标做出准确的、可操作的决策,组织也必须避免采用“一刀切”的数据应用模式。

 

史无前例的劳动力短缺和新兴技术使中层管理者成为组织中的焦点

 

生育率下降和新生代劳动力短缺问题日益严峻,全球雇主将面临史上最紧张的劳动力市场。招聘优秀的人才从未如此困难,而保留人才也将成为一场全面的混战。虽然雇主品牌、创新的招聘技术和积极的招聘策略都非常重要,但是拥有最佳中层管理者的组织将最终打赢人才争夺战。领导力发展作为人才保留战略将更加受到组织的关注,特别是今天,千禧一代涌向中间管理层,衡量管理有效性将成为人力资源在2019年的*大挑战。此外,随着人工智能和机器学习接管日常性管理事务,领导力逐渐从倾向于纵向的命令—控制模式转变为横向风格,即考虑所有观点并寻求创新的解决方案,激励,发展,培育和保留关键人才,以驱动商业价值。

 

全球、国家和区域各级碎片化的劳动法规进一步增加组织合规风险

 

从最低工资到带薪病假,从公平排班到职业倦怠,世界各国政府将继续本地化或废除部分劳动法规。不断变化的法规条款,例如英国脱欧,将给组织带来更大的压力,以避免法律制裁、巨额罚款、集体诉讼以及其他影响声誉的事件发生。技术对于组织而言至关重要,特别是在管理与排班相关的任务,确保无偏见地对待员工,管控疲劳作业,管理加班以及确保员工绩效与工资的准确性和公正性上。同时依靠智能化的分析与洞察来揭示隐藏在劳动力数据中的合规风险。

 

不断变化的高等教育重新定义了“未来人才”

 

随着大学生扩招进一步引发关于大学教育价值的争论以及针对特定工作技能的在线培训及资格认证计划的出现,明天最优秀的员工可能会采取非常规的就业途径。曾经需要学位的能力,例如编程,机器人技术和大数据分析等,随着在线培训和微型证书计划的兴起而被重新定义为“熟练工种”。此外,由于部分昨天的工作岗位被自动化替代,传统的“蓝领”角色将需要新的技能。雇主必须取消传统的任职要求,改进职位描述,以便利用这个新的人才资源池,来充实未来车间、门店、医院以及管理层的用工需求。而且,随着千禧一代成为父母,许多人可能会让孩子选择新兴教育途径,以实现更光明的财务未来。

 

员工自主的弹性工作,消费分级技术以及兼职工的兴起重新定义了“按照自己的方式”工作

 

所有员工,包含月薪制、时薪制和零工,都渴望自主掌握他们工作的时间、地点和工作方式。虽然今天雇主也更多地关注工作的灵活性,但大多数在重新设计组织流程方面进展缓慢。工具必须满足员工自然使用的需求,例如在手机上,平板电脑上或他们最喜欢的社交网络平台上完成工作。“零工经济”和“空闲时间员工”的出现将迫使组织应用智能化系统,以方便员工自助选择工作时间、地点和方式,并将取代传统的招聘和排班流程。友好的移动应用流程、自助服务功能,以及实时的数据访问,并在消费分级技术帮助下,将进一步地助推“灵活用工”迭代;工作的可预测性,将赋能员工更高效地工作,更智慧地决策,更敬业地投入。

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