AI는 미국인이 구직하고 경력을 발전시키는 방식을 혁신하고 있습니다.
요컨대
AI 기반 소프트웨어는 최고의 성과를 식별하고, 직원 이직을 예측하고, 진로를 제안하는 데 도움이 될 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 지속적인 편견이나 차별을 피하기 위해 윤리적으로 투명하게 사용해야 합니다.
AI는 조직의 성장을 지원하는 데 사용될 수 있으며 직장에서 더 많은 투명성과 공정성을 이끌 수 있습니다.
직원들은 직장 문화, 정치, 관계를 숙달하고 자신의 경력에 주인의식을 가져야 합니다.
인적 자본 관리 시스템의 발전, 보다 전략적이고 데이터 중심적인 인적 자원 및 인재 관리 관행, 편견에 대한 관심 증가로 인해 사람들이 고용, 개발, 승진 및 해고되는 방식이 변화하고 있습니다. AI 기반 소프트웨어는 빠르게 발전하고 이전 단계로 돌아가기 회사가 직원에 대한 전략적 결정을 내리는 방법. 이 기술은 최고 성과자를 식별하고 직원 이직률을 예측하며 개별 직원의 진로를 제안하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 직장에서 편견이나 차별이 지속되지 않도록 AI가 윤리적이고 투명하게 사용되도록 하는 것이 중요합니다.
가까운 장래에 일자리에 지원하면 회사 웹 사이트를 통해 신중하게 작성된 이력서를 업로드하고 플랫폼이 다른 일자리에 지원하는 데 사용한 다른 플랫폼과 매우 유사하게 보입니다. 이력서를 저장한 후 인구 통계 정보를 제공하고 동일한 데이터로 수십 개의 필드를 완성합니다. 그런 다음 "제출"을 누르고 사람의 후속 이메일을 기대합니다.
귀하의 데이터는 이 회사의 인적 자본 관리 시스템에 저장되며 회사에서 이력서를 검토하는 경우 무시될 수 있습니다. 그러나 귀하의 이력서가 귀하가 가장 적격한 지원자임을 입증하더라도 채용 담당자의 관심이 다른 곳에 있기 때문에 채용 담당자의 시선을 끌 가능성이 낮습니다. 잘 만들어진 자기 소개서나 회사 직원과의 네트워킹 등 다른 방식으로 지원서를 돋보이게 해야 합니다. 또한 채용 담당자에게 직접 연락하여 직책에 대한 관심과 자격을 표현하는 것을 고려하십시오.
귀하가 일자리를 얻으면 회사는 귀하의 성과 등급 및 귀하의 고용에 대한 기타 데이터를 귀하의 프로필에 연결하여 회사의 HR에서 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다. 이를 통해 직원으로서 수행하는 방식에 대한 HR 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 데이터는 재능 있는 직원을 식별하고 승진해야 하는 사람에 대한 결정을 안내하며 채용 및 승진의 편견을 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 귀하의 프로필에 있는 상세한 고용 이력은 귀하의 경력 발전을 보여주고 귀하의 다양한 기술을 강조할 수 있습니다. 이를 통해 회사 내에서 또는 다른 곳에서 미래의 직업 기회에 대해 더 매력적인 후보자가 될 수 있습니다.
직장에서 귀하와 다른 사람들에 대한 데이터를 추적하고 분석합니다. 이 데이터는 직원이 조직의 성장을 지원할 수 있는 방법을 이해하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 HR은 데이터를 사용하여 누가 그만둘 가능성이 있는지 식별하고 해당 손실의 영향을 평가할 수 있습니다. Teams, Outlook 및 SharePoint와 같은 Microsoft 도구는 직장 분석 도구를 통해 관리자에게 통찰력을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 직원이 조직의 성장을 지원할 수 있는 또 다른 방법은 전문성 개발 및 기술 구축을 위한 기회를 적극적으로 찾는 것입니다. 이것은 개별 직원에게 도움이 될 뿐만 아니라 조직의 전반적인 역량을 향상시키고 지속적으로 진화하는 시장에서 경쟁력을 유지하는 데 도움이 됩니다.
데이터 및 메트릭이 변경됩니다. 컨설턴트, 의사, 마케터와 같은 전문가는 미래에 정량적이고 객관적으로 측정될 것입니다. 직원들은 데이터가 어떻게 사용되는지, 데이터가 어떤 이야기를 전달하는지, 그리고 그것이 그들의 미래에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 생각하기 시작해야 합니다. 데이터 기반 성과 평가로의 이러한 전환은 직장에서 더 많은 투명성과 공정성을 가져올 수도 있습니다.
PayPal 및 Rio Tinto와 같은 회사의 회사 HR 담당자는 고급 인재 데이터 결정을 내리기 위해. 일부 연구자들은 AI가 채용에서 편견 제거 홍보하지만 많은 사람들이 위험 인간이 만든 AI는 오래된 문제를 다시 포장할 것입니다. 데이터 수집 및 분석은 조직이 명확한 반면 직원은 자신의 상태를 불분명하게 만들 수 있습니다. AI가 작업장을 어떻게 변화시키고 있는지 이해하는 것이 가장 좋습니다. 투명성을 요구하다 고용주로부터.
직장 문화, 정치 및 관계를 숙달하고 평가 방법을 이해하고 데이터 기반 방식으로 경력에 대한 소유권을 가져야 합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 협력함으로써 우리는 AI의 잠재적인 부정적인 영향을 최소화하면서 AI의 힘을 활용할 수 있습니다.
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Damir는 팀 리더, 제품 관리자 및 편집자입니다. Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM, Metaverse 및 Web3-관련 분야. 그의 기사는 매달 백만 명이 넘는 사용자의 엄청난 청중을 끌어들입니다. 그는 SEO 및 디지털 마케팅 분야에서 10년의 경험을 가진 전문가로 보입니다. Damir는 Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto 및 기타 간행물. UAE, 터키, 러시아, CIS를 오가며 디지털 유목민으로 활동하고 있습니다. Damir는 끊임없이 변화하는 인터넷 환경에서 성공하는 데 필요한 비판적 사고 기술을 제공했다고 믿는 물리학 학사 학위를 받았습니다.
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