在 CPP 投资公司的工作中,那些从事商业案例分析的人正在利用复杂的自动化建模来提供基础数据。和许多职业一样,这些都是人类和机器协同进行的工作。我们将仔细研究 IBM 是如何通过设计和部署一系列程序来提供及时的行为推动,从而支持管理人员的工作的。例如,机器会提醒经理是时候和团队成员谈话了,或者通过核对清单提供即时指导,进而告知经理如何最好地完成这项任务。
然而,就当前而言,许多管理者面临的真正挑战是与团队成员在薪酬审查时的对话。如果这个任务完成不好,审查可能会出现一系列公平性问题,最终会降低员工信任度。正如黛安娜所描述的,在她担任 IBM 的首席人力资源官期间,人工智能得到长足的发展且被用来支持管理者,利用人工智能,他们日常为公平分配工资和奖金所做的大量艰苦工作得以减轻。人工智能算法使用多个来源的实时数据,以此计算市场情况与个人绩效之间的差距。
IBM的团队也在为管理者提供一系列行为上的洞见和提示。例如,拼凑出员工可能辞职的信号;发现团队成员的非合作行为模式;创建日历提醒,庆祝重大胜利或贡献。通过改变角色架构和投资人工智能来将一些任务自动化处理,澳大利亚电信公司和 IBM 的团队为管理者提供了支持员工的空间。正如塔塔咨询服务公司的阿肖克 · 克里什提醒我们的,真正的神奇一幕发生在一对一的对话中。当管理者能够倾听、同情和指导员工时,他们就会建立起非常紧密而关键的关系。(来源:经济观察网)