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AI时代来临:2030年中国2.2亿岗位面临变革,HR该如何

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麦肯锡最新报告《工作新未来》出炉!此次报告是针对当下进入AI 时代,全球各行各业的新技能需求和职业变动趋势。报告显示预计到2055年,全球近半数有薪工作可能被自动化和人工智能取代。尤其在中国,约2.2亿个岗位将面临由生成式AI等技术带来的变革,HR行业亦位列其中。


接下来,就跟着小编一块了解下~

AI时代来临:2030年中国2.2亿岗位面临变革,HR该如何

随着人工智能技术的飞速发展,我们正处于一个工作性质和职业需求不断演变的时代。这一点,或许身处职场的每一个人都有所感触。(毕竟,现在谁不用AI协助自己工作)


生成式AI技术的应用在提升工作效率的同时,也对某些职业构成了挑战。正如人类工作者有的因技术进步而获得提升,也有的因可被AI替代而面临淘汰。毕竟,我们不像AI,可以24小时待命,还不需要工资,不涉及劳动法。


这一点,在麦肯锡此前的《中国的技能转型:推动全球规模最大的劳动者队伍成为终身学习者》报告也有显示,到2030年,多达2.2亿中国劳动者可能因自动化技术的影响而变更职业。平均到每位劳动者,约87天的工时可被自动化取代,并需重新部署。3.31亿农民工或将面临22-40%的工作内容被自动化取代的风险。同时,对体力和人工操作技能的需求下降,对社会和情感沟通技能以及技术技能的需求上升。生成式AI的颠覆性潜力将冲击各行各业的不同岗位,对各类职业造成的影响程度各不相同,其中白领工作受到的冲击将比蓝领工作更大。

AI时代来临:2030年中国2.2亿岗位面临变革,HR该如何


看到这张表,我内心不禁咯噔了一下。这里涉及到我们HR工作的地方,还蛮多的。我们的员工就是我们的客户,招聘、培训晋升、薪酬、调岗离职,每个环节都是围绕员工转,这里面涉及到的沟通工作、数据统计分析工作,数不胜数。假如,这些工作都将被AI所替代,那我们HR还能做什么?


除了职业,还有技能。在最新报告中,麦肯锡把技能分为了5类:


技术技能:高级数据分析和数学、IT、编程、科研开发、工程等;
社会和情感技能:适应力、持续学习、高级沟通与谈判、创业精神和主动性、人际交往技能和同理心、领导和管理、教学和培训;
体力和手动技能:工艺和技术技能、精细操作技能、一般设备操作和导航、一般设备维修和机械技能、粗略操作技能和力量、检查和监控;
高级认知技能:高级读写技能、复杂信息处理与解释、创造力、批判性思维和决策、项目管理、定量和统计技能;
基本认知技能:基本数据输入和处理、基本读写、算术和沟通技能

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报告显示,未来,企业对员工的基本认知技能的需求预计将减少14%。这意味着,基本的数据处理、读写和计算能力,甚至是基础的沟通能力,都面临被人工智能接管的风险——曾经需要一整天才能完成的报表处理,现在只需几分钟就能由AI自动完成。我们终于可以从事务性工作中解放出来了。问题也来了:我们还有什么优势?


好消息是,社会和情感技能的需求更高了。预计到2030年,这些技能在欧洲的需求将增加11%,在美国将增长14%。这是因为,当下,伴随着生成式人工智能的大爆发,人需要更像人,人更需要展现人际同理心和领导能力——这些技能在企业的管理岗位上中尤为关键。


这意味着,未来的人才将需要结合先进的技术技能和强大的社交和情感能力。这也是发挥我们HR专长的时候。未来,不对是从现在起,我们HR需要积极拥抱AI技术,学习通过AI处理数据分析、薪酬管理、绩效考核等方面的工作,提升工作效率。

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AI正在改变HR的工作方式,尤其是在招聘、员工关系、薪酬福利等方面。如今在财务绩效分析中,通过生成式AI即可提供针对性的外部财务信息与内部绩效总结,备注财务说明,可提高财务规划与分析的效率,有望将财务成本降低4%~7%。


那帮助我们HR获取高薪岗位的“薪酬绩效”呢?


通常情况,我们制定一个薪酬绩效方案需要花费大量时间收集和整理数据。短则一周,长着数月才能落地。


不好意思,AI可以迅速处理大量薪酬数据,进行多维度的分析,如市场比较、绩效关联等。并通过机器学习算法,识别薪酬模式和趋势,为决策提供支持。同时能自动识别薪酬中的不公平现象,如性别差异,确保薪酬政策的公平和透明和通过历史数据分析,预测未来薪酬趋势和预算需求,帮助企业制定更合理的薪酬策略。

 

这一点,IBM就已经在全球范围内应用AI进行薪酬分析和绩效管理,提升人力资源管理效率了。它做到:

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可能,在未来HR的六大模块工作将被重新洗牌,入门的门槛也将被拉高,九段中的前三段岗位直接不被需要……我们HR还能抓住什么?当然是前面说的社会和情感技能。尽管AI在数据分析和自动化任务方面表现出色,但它缺乏人类的情感智能和社会理解能力。


这时,HRBP就会成为香饽饽了。因为,HRBP需将关注点转移到人才发展、组织文化建设等AI难以触及的领域,需要利用同理心和情感智慧来补充AI的不足,尤其是在处理复杂的人际关系和敏感问题,可以用AI辅助工作,从数据收集者转变为数据分析者和决策支持者,从事务性工作转变为战略性工作,提升自身的战略价值。


虽说AI的引入,使得HRBP面对数据处理和分析工作更加高效,可以将更多时间和精力投入到战略性工作中。但同时也对HRBP的传统职能提出了挑战。这里,希望大家都能认真的思考下:你现在干的活,容不容易被AI所取代。

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招聘?确实如此。你可以利用AI完成前期的数据分析工作,大幅减少初步筛选的时间,并通过AI分析候选人的语言、表情、语调等多种数据,提供更为全面的评估,从而提高招聘决策的准确性。

 

但在未来,擅长使用AI进行数据分析、数据统筹处理等技能,都是HRBP的必备技能,而非HRBP的优势。除了麦肯锡报告中提到的社交和情感技能,HRBP在业务层面上还需要专注以下几个方面,这些领域的工作很难被AI完全取代:


首先,就是对业务的深度理解。要知道,HRBP的服务是从解决业务部门实际面临的人力资源问题出发的。为了保人力资源战略与公司整体战略紧密对接,HRBP需要深入了解公司的业务模式、市场环境和战略目标。其次,根据业务需求,制定和实施人才获取、培养和保留策略,确保公司在竞争激烈的市场中保持人才优势。


再以招聘为例。HRBP,在招聘时就需要站在业务角度,用你的专业的方法来解决业务部门的“痛点”,首先要有的就是,人力资源规划能力。


我们三茅网的特邀老师杨婷婷也曾说过,“HRBP不是HR招聘专家,而是业务领导的HR问题的发现者和方案提供者”。这意味着,HRBP做招聘,就需要和业务领导对其目标,了解其究竟要什么。

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完成招聘后,作为一名HRBP,你需要思考:应该把重心和资源放在哪些岗位/人员上?这时,你可以制作一个人才发展核心技术全景图,再在不同阶段用不同的工具模型辅助自己,最终构建一个人才标准模版。

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这些在我们三茅网《摆脱基础HR事务性工作,跃升高价值HRBP+》的4天实战训练营里可以学到。我们特邀国内知名人力资源专家廖雁导师,从识别人才标准、建立评价体系、梳理人才盘点等技能,传授她的经验、方法。

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这些知识,只需要我们1元钱就能学到。太便宜,感觉很假?这都是为了回馈给一直以来支持我们三茅网的粉丝们,这是专属于公众号的福利!


为了让HRBP能拜托事务性工作,实现工作的真正意义,我们三茅网特地推出《摆脱基础HR事务性工作,跃升高价值HRBP+》课程。


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一共4天,每天都有一名国内知名专家通过线上直播的方式传授他/她的经验给大家。除了上面提到的廖燕老师,还有徐渤、杨婷婷、齐涛老师。

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杨婷婷老师将带领我们掌握HRBP+招聘模型,全面解析HRBP+招聘能力全景图。


徐渤老师将结合自身多年HRBP培训和辅导经验,通过职场的典型案例,帮助普通的HRBP成长为公司管理层的左膀右臂。


齐涛老师将带领学员修炼HRBP的数据思维,从而接通HR专业模块与业务模块之间的壁垒,帮助学员利用人力数据分析和可视化图表,进而制定科学的决策。

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千万不要小瞧这些,谷歌的HRBP就利用AI技术进行人才管理和绩效考核。首先,她利用谷歌开发的内部AI工具,去分析员工的工作模式,包括工作时间、任务完成情况、团队协作等。进一步去预测员工的流动风险,提前识别可能离职的员工。


同时,使用AI系统实时收集和分析员工的工作表现数据,提供即时的反馈和建议。更细节的是,还会通过分析员工的邮件、聊天记录等,了解员工的情绪变化和工作态度,这时,HRBP就能根据AI提供的洞察,制定员工保留和发展计划,与团队领导合作实施具体措施,及时识别和解决员工问题,减少人才流失。


这里就能体现是否进行过系统化学习的区别了。如果你想提升自身HRBP技能,诚邀你参考《摆脱基础HR事务性工作,跃升高价值HRBP+》的 4天实战训练营。四名导师将分享各自业内的实用HRBP技能和前沿思想,手把手教会学员HRBP转型和提升的要诀,助力HR从业者加速转型到高薪HBRP。
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最后的话,虽然麦肯锡此次报告主要关注的是欧美发达国家,但也在一定程度上揭示了人工智能时代的新技能需求和职业变动趋势。它告诉我们:生成式AI将促进劳动力转型升级,催生全新的工作方式,显著提高人效。对于每个人来说,需要对未来高速发展的工作环境提前做好准备,努力掌握适应市场需求的新技能。


未来对于人类而非机器的岗位需求将持续存在,但人们也应重新思考传统的工作方式还是否可行,我们HR也不例外。

 

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