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企业新闻

遨聚士(Allegis Group):人力资源专业人士如何看待人工智能?

关注度:546
2017/7/28
(2017年7月28日,/ HRoot.com/)全球人才解决方案的领导者遨聚士(Allegis Group)最近对300多名人力资源专业人士(高级经理及以上级别)进行了调查,面对人工智能对未来工作产生的影响,他们喜忧参半。受访者认为人工智能是令人兴奋的(21%),产生的干扰和助力并存(17%),但少数人力资源专业人士表明人工智能没有被足够快地采纳(8%)。此外,该调查结果表明,少数人(9%)认为人工智能将在10年内取代大部分工作。该报告名称为《AI与工作世界:接受承诺和现实》。

人力资源专家盘点人工智能

当被问及从人工智能中获益最多的人才管理领域时,人力资源专业人员的回答是:人才培训(26%)、人才筛选(24%)和劳动力规划(22%)。

对于最容易实行自动化的技能类型,人力资源专业人员的回答是:数据收集/处理(36%)、可预测的、物理性工作(27%)、分析/定量技能(23%)和客户服务/管理(22%)。

采用人工智能的最大障碍包括需要升级或维护人工智能(32%)、缺乏奖励或管理人工智能的人才(26%)以及培训人工智能技术(24%)。

总的来说,调查结果表明人工智能不会取代对专业人才的需求,相反,它将改变人才成功所工作的性质。

遨聚士(Allegis Group)研究表明,采用人工智能对整个市场的影响包括:

·预计对人工智能技能的需求将增加:虽然人工智能正在取代人类的很多技能,但新的就业机会也将出现。很可能包括对管理与人工智能相关的风险、责任及其透明度需求的人工智能伦理学家候选人的需求。对人工智能技术培训人员、具备支持数据科学、物联网以及与建模、计算智能、机器学习、数学、心理学、语言学和神经科学有关能力的候选人的需求也会增加。

·制约因素将影响创新的速度:机器学习驱动的人工智能系统需要人工指导和编程,而缺乏这种指导的技能可能阻碍发展。此外,今天的人工智能系统需要大量的数据和信息。虽然数据丰富,但并非都能够支持人工智能应用程序。其他制约因素包括成本、购买、采纳的需要以及规章制度。

·新的挑战将影响人工智能的有效性:通过利用现有数据系统中的漏洞或使用低质量数据,是否会阻碍人工智能的发展?虽然存在这些问题,再加上对失败的影响、产品责任、永久性损坏以及恶意使用的担忧,但该研究认为,这些短期问题大部分将随着时间的推移得到解决或减轻。

Allegis Group Study Outlines Status of HR-Related Artificial Intelligence Initiatives

(Jul.28,/HRoot.com/)Allegis Group, the global leader in talent solutions, recently surveyed more than 300 human resources (HR) professionals, senior-manager level and above, who reported mixed feelings about AI and its impact on the future of work. Survey participants see AI as something to be excited about (21%) and as both disrupting and enabling (17%), yet a low number of HR professionals indicate that AI is not being adopted fast enough (8%). Additional findings indicated that a low number (9%) believe AI will displace most jobs in 10 years.

These findings, coupled with insight on AI's implications for tomorrow's talent and workforce strategies, are available in a new research report, "AI and the World of Work: Embracing the Promises and Realities." 

HR Professionals Take Stock of AI

When asked to identify areas of talent management that will benefit from AI, top responses from HR professionals surveyed included training talent (26%), screening talent (24%) and workforce planning (22%). 

Regarding the skill types most susceptible to automation, HR professionals pointed to data collection/processing (36%), predictable, physical work (27%), analytical/quantitative skills (23%) and customer services/administration (22%). 

The top roadblocks to adoption include budgets needed to upgrade or maintain AI (32%), a lack of people to build or manage AI (26%) and training the AI (24%).

Overall, findings indicate AI will not replace the need for talent professionals; instead, it will change the nature of what they need to do to succeed. 

Additional trends regarding the adoption of AI that expand to the market as a whole include:

·Expect Increased Demand for AI Skills:  While AI is taking on many skills formerly attributed to humans, new jobs will emerge. Likely candidates include AI ethicists to manage the risks and liabilities associated with AI, as well as transparency requirements. Needs will also emerge for AI trainers, and individuals to support data science, the Internet of Things (IoT), as well as capabilities related to modeling, computational intelligence, machine learning, mathematics, psychology, linguistics and neuroscience. 

·Constraints Will Influence the Pace of Innovation: Machine learning-driven AI systems require human guidance and programming, and a shortage of skills to provide this guidance may hinder progress. Also, today's AI systems require deep sets of data and information. While data is abundant, it is not always available in pools that can be used to support an AI application. Other constraints include cost, the need for buy-in and adoption, and regulation.
 
·New Challenges Will Influence AI's Effectiveness: Can AI be prevented from exploiting vulnerabilities in existing data systems or stopped from acting on low-quality data? While these issues, coupled with the impact of failure, product liability, perpetual obsolescence and malicious use are concerns, the research holds that most of these near-term issues will be solved or mitigated over time.
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