原標(biāo)題：美國企業(yè)正在引入“數(shù)字經(jīng)理”，用AI招聘和解雇員工靠譜嗎？

疫情來臨，美國一些企業(yè)開始推行混合辦公，允許員工在家上班，但如何監(jiān)督員工呢？有些難，AI與機(jī)器學(xué)習(xí)也許可以派上用場。

根據(jù)IDC提供的報告，2024年之前全球20000強(qiáng)企業(yè)80%將會引入“數(shù)字經(jīng)理”（Digital Managers），用于招聘、解雇、訓(xùn)練員工，它會不斷評估員工。

盡管如此，想在不讓人參與的前提下通過AI/ML（機(jī)器學(xué)習(xí)）獲得真實(shí)價值，目前或許5家企業(yè)中只有1家能做到。

遠(yuǎn)程辦公趨勢下，基于AI/ML的員工數(shù)字管理軟件流行起來

在遠(yuǎn)程辦公的驅(qū)使下，企業(yè)需要在管理、領(lǐng)導(dǎo)、組織方面尋找新方法。41%的企業(yè)將管理遠(yuǎn)程或者混合辦公員工視為內(nèi)部招聘的關(guān)鍵技能。

現(xiàn)在一些基于AI/ML的數(shù)字管理軟件已經(jīng)流行起來，企業(yè)用它掃描簡歷，挑選應(yīng)聘者、評估績效、優(yōu)化培訓(xùn)、確定某職位何時需要員工及需要多少員工。

IDC研究人員Amy Loomis認(rèn)為，企業(yè)會用AI/ML技術(shù)聘請、解雇員工，但它有更廣泛的用途，也就是用于人力資源循環(huán)。他說，企業(yè)會用算法Stack-ranking員工，看看誰適合聘請，誰應(yīng)該炒掉。

所謂Stack-ranking，就是對員工強(qiáng)制排序、強(qiáng)制分流，用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法將員工與團(tuán)隊(duì)其它成員比較，然后判斷員工的績效。有了Stack-ranking軟件，企業(yè)可以引導(dǎo)員工培訓(xùn)，炒掉未達(dá)門檻的員工。例如企業(yè)可以炒掉排名最后的10%員工。

亞馬遜已先行，利用軟件算法或機(jī)器人招聘、管理及解雇員工

去年就有不少報道說亞馬遜用軟件算法或者機(jī)器人聘請員工，在沒有人監(jiān)督或者監(jiān)督極少的條件下炒了很多人。不過亞馬遜新聞發(fā)言人Kelly Nantel證實(shí)，大多數(shù)員工是因放棄工作而被解雇的，只有少部分因?yàn)榭冃栴}解雇。

亞馬遜有140多萬名員工，Kelly Nantel聲稱解雇員工時不會單純用算法，強(qiáng)調(diào)說技術(shù)不會替代管理者，它們只是提供數(shù)據(jù)和信息讓管理者做出更好的決策。

IDC研究人員Shannon Kalvar認(rèn)為，雖然企業(yè)不會單純依賴軟件解雇員工，但做決策時會高度依賴AI/ML技術(shù)。在大流行之前亞馬遜已經(jīng)引入數(shù)字管理軟件，主要用來管理卡車車隊(duì)、零售員工、服務(wù)員及其它以任務(wù)為中心的員工。

2015年亞馬遜開始推出零工性質(zhì)的Flex配送服務(wù)，它用合同司機(jī)取代全職員工。合同工的表現(xiàn)由軟件算法監(jiān)控，算法會追蹤合同工的行駛路徑，記錄配送時間。

Kalvar說：“許多組織已經(jīng)擁有數(shù)字經(jīng)理，大家的興趣越來越大，現(xiàn)在開始向辦公室員工及其它人滲透。今天，以任務(wù)為中心的工作的確是個問題，但是你必須意識到我們都在向以任務(wù)為中心的工作挺進(jìn)。”

分析機(jī)構(gòu)看好，使用AI/ML管理軟件的企業(yè)會越來越多

未來幾年使用AI/ML管理軟件的企業(yè)會越來越多，投資者和分析師認(rèn)為AI軟件市場規(guī)模未來幾年會從1500億美元增加到5000億美元以上。

IDC認(rèn)為，2021年AI市場（包括軟件、硬件、服務(wù)）的規(guī)模約為3275億美元，2024年會增加到5543億美元，年復(fù)合增長率為17.5%。Forrester Research的觀點(diǎn)保守一些，它認(rèn)為這一市場在2025年之前會增加到370億美元。

為什么數(shù)據(jù)與IDC有如此大的差異？Forrester Research說一些應(yīng)用雖然添加了AI功能，但并沒有賺到多少錢，定制AI應(yīng)用也沒有多少營收。

Forrester Research在白皮書中說：“AI正在快速成為軟件的基礎(chǔ)，就像軟件成為企業(yè)的基礎(chǔ)一樣。最終，現(xiàn)有軟件開發(fā)商會越來越多將AI軟件嵌入到現(xiàn)有軟件中。最終AI在軟件產(chǎn)品中將會變得無處不在，就像分析、工作流、數(shù)據(jù)成為軟件的組成部分一樣。”

Forrester Research還談到了Build Platforms和Buy Applications的區(qū)別，前者幫助用戶、廠商利用AI技術(shù)開發(fā)融入AI技術(shù)的應(yīng)用，后者則是提升企業(yè)效率的融入AI技術(shù)的軟件。

用AI/ML管理員工并非萬能，但它是通往未來的必由之路

如果企業(yè)引入自動員工管理軟件，就要重新評估企業(yè)與員工的關(guān)系。Kalvar指出：“今天我們?nèi)匀幌菰诠I(yè)時代的思維之中。將辦公室看成工廠，這樣的思維有些過時了?！?/p>

以前大家推崇獨(dú)裁領(lǐng)導(dǎo)方式，強(qiáng)調(diào)員工要為管理者帶來利益，為企業(yè)創(chuàng)造利潤。今后這種認(rèn)識可能要改改，變?yōu)閷T工技能的監(jiān)督，AI/ML技術(shù)會派上用場。

不過AI/ML管理員工也不是萬能的，沒有互動，員工就很難有團(tuán)體感，對投入缺少興趣。沒有人類監(jiān)督，企業(yè)可能會失去符合資格的候選人，因?yàn)樗惴⊕呙韬啔v時可能設(shè)置不合理，被AI解雇的員工很難再被選上。

一些企業(yè)已經(jīng)意識到這個問題，比如軟銀也用AI/ML技術(shù)篩選簡歷，但被拒絕的求職者會由人類再審查一次，這樣做可以避免錯過合適者。

Kalvar強(qiáng)調(diào)：“到目前為止還沒有最好的辦法，對于管理者來說這也是一大挑戰(zhàn)，我們要快一點(diǎn)找到方案。誰能快一點(diǎn)找到，誰就能建立高度互動、高度忠誠的團(tuán)體，讓大家協(xié)作?！?/p>

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