데이터와 AI가 현대 HR 관행을 어떻게 바꾸고 있는지
오늘날의 HR 팀은 균형을 맞추는 임무를 맡고 있습니다. 한편으로는 데이터와 AI의 힘을 활용하여 비즈니스에 가치를 더할 수 있지만, 다른 한편으로는 후보자에게 향상된 HR 서비스를 제공하기 위해 모든 프로세스에서 사람 중심을 유지하고 기술과 사람 중심 접근 방식을 혼합해야 합니다. 그리고 직원들.
지능형 HR의 부상
지능형 HR은 의사 결정을 개선하고 운영을 간소화하며 더 나은 직장 환경을 만들기 위해 인적 자원 분야에서 데이터, 분석 및 인공 지능을 전략적으로 적용하는 것을 의미합니다. 여기에는 기계 학습, 자연어 처리 및 예측 분석과 같은 기술을 활용하여 일상 업무를 자동화하고, 실행 가능한 통찰력을 얻고, 추세를 예측하는 것이 포함됩니다.
데이터 기반, AI 지원 HR은 내부 프로세스의 효율성과 정확성을 향상시키고 HR 전문가가 더욱 개인화되고 매력적인 비즈니스 경험을 제공합니다.
데이터와 AI가 HR을 재편하는 가장 큰 방법
데이터와 AI가 HR을 어떻게 재편하는지 이해하려면 인력 관리에 있어 데이터와 AI가 무수히 적용되는 방식을 이해해야 합니다. 잠재적인 후보자가 조직과 상호 작용하는 순간부터 직원의 지속적인 경력 개발에 이르기까지 지능형 시스템은 HR 업무 방식을 향상시킵니다. 이러한 기술이 영향을 미치는 가장 중요한 방법은 다음과 같습니다. 1. 채용 및 후보자 심사: 인사부는 데이터 분석과 AI 기술을 활용하여 후보자의 능력과 매칭을 보다 정확하게 평가합니다. 이는 채용 효율성을 높이는 동시에 인간 편견의 영향을 줄이는 데 도움이 됩니다. 2. 교육 및 개발: 지능형 시스템은 직원의 개인적 요구와 능력 수준에 따라 맞춤형 교육 및 개발 계획을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 직원은 지속적으로 기술을 향상하고 경력 개발 목표를 달성할 수 있습니다. 3. 성과평가 및 보상 : 데이터 분석과 AI 기술을 통해 직원의 성과를 보다 객관적으로 평가하고, 성과 결과에 따라 보상 및 인센티브를 실시할 수 있습니다. 이는 직원의 동기 부여와 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다. 4. 급여 관리: 지능형 시스템은 인사부가 급여 정책을 보다 과학적으로 공식화하고 직원 성과 및 시장 상황에 따라 합리적인 조정을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 5. 예측 및 분석: 지능형 시스템은 대량의 인적 자원 데이터를 분석하여 직원 이직률, 성과 등을 예측하고 이에 상응하는 인재 유지 및 관리 조치를 사전에 취하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 즉, 데이터와 AI 기술은 인적 자원의 모든 측면을 변화시켜 인적 자원을 더욱 지능적이고 효율적으로 만들고 있습니다. 이러한 기술의 적용은 기업의 경쟁력을 향상시킬 뿐만 아니라 직원의 개인적 발전과 만족도에도 기여할 수 있습니다.
People Analytics
HR 전문가는 이제 데이터를 분석하여 결과를 예측하고 방향 수정을 제안할 수 있습니다. 데이터는 인력 동향에 대한 전략적 통찰력을 제공하고 비즈니스 전반에 걸쳐 더 나은 의사 결정을 내리도록 합니다.
2008년 Google의 내부 연구팀은 무엇이 관리자를 훌륭하게 만드는지 알아보기 위해 Project Oxygen을 시작했습니다. 이 연구를 통해 그들은 연구에서 최고 성과를 내는 관리자들 사이에서 공통적으로 나타나는 행동을 식별하고 이를 Google의 경영 개발 프로그램에 통합했습니다. 이러한 방식으로 데이터를 사용함으로써 팀은 직원 만족도, 이직률, 만족도, 전반적인 성과를 포함하여 Google의 경영을 크게 개선했습니다.
Recruitment
HR 팀은 고급 알고리즘을 활용하여 이력서를 빠르고 쉽게 분석하여 가장 적합한 후보자를 강조하고 비즈니스 내에서 잠재적인 후보자의 성공을 예측하기도 합니다. 적절하게 관리된다면 이 자동화를 적용하면 채용 프로세스 속도를 높이고 편견을 최소화할 수 있습니다
예를 들어 HireVue는 인공 지능을 사용하여 후보자를 선별하고 비디오 인터뷰 성과를 평가하는 동시에 직업을 예측하는 주문형 비디오 인터뷰 플랫폼입니다. 성과와 문화적 적합성. 알고리즘은 음성 및 얼굴 표정을 포함한 수백 개의 데이터 포인트를 평가하므로 HR 팀은 잠재적인 후보자를 신속하게 찾을 수 있습니다. HireVue와 같은 기술은 초기 심사 단계에서 인간 편견의 영향을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
Onboarding
우리는 온보딩 경험을 재구상했습니다. AI 플랫폼은 신입 직원에게 개인화된 오리엔테이션을 제공하여 HR 팀의 업무량을 줄일 수 있습니다.
IBM과 같은 회사는 Watson과 같은 AI 기반 HR 플랫폼을 채택하여 직원들에게 개인화된 온보딩 경험을 제공하고 있습니다. Watson은 서류 작업 지침을 제공하고 질문에 답함으로써 신입 직원이 회사 문화에 더 효과적으로 통합되도록 도울 수 있습니다.
성과 모니터링 및 관리
전통적인 연간 평가가 AI 기반의 지속적인 피드백 시스템으로 대체되고 있으므로 기업은 보다 맞춤화된 접근 방식을 만들 수 있습니다. 직원 성장.
BetterWorks는 기업이 보다 목적 지향적이고 책임감 있고 조율된 인력을 만드는 데 도움이 되는 지속적인 성과 관리 플랫폼입니다. 이 도구는 목표 설정, 지속적인 관리자-직원 대화, 동료 피드백 및 진행 상황 추적의 기업 범위 및 기타 기능을 지원합니다.
교육 및 개발
회사에서는 개인의 성과, 관심 사항, 직업적 포부를 기반으로 한 고유한 학습 경로를 포함하여 직원을 위한 맞춤형 교육 프로그램을 만들 수도 있습니다.
안전 및 웰빙
스마트 HR 부서는 데이터와 인공 지능을 사용하여 직원 행동 패턴과 스트레스 수준을 모니터링함으로써 작업장 안전을 개선하고 직원 웰빙을 향상할 수 있습니다. 이를 통해 직원들이 더 행복하고 몰입감을 느낄 수 있는 더욱 안전하고 생산적인 작업 환경이 조성될 것입니다.
Arianna Huffington이 설립한 Thrive Global은 데이터와 AI를 사용하여 직원들에게 맞춤형 웰빙 조언과 개입을 제공합니다. Thrive Global을 통해 기업은 직원들이 더 건강한 라이프스타일을 채택하고 스트레스 수준을 낮추도록 장려하여 생산성과 참여도를 높일 수 있습니다.
데이터 중심의 인간 HR
HR 팀은 이제 모든 잠재력이 수반되는 엄청난 기회와 도전에 직면해 있습니다. 데이터와 AI는 운영을 재정의할 수 있는 잠재력을 갖고 있으며 기술은 효율성과 향상을 위한 광범위한 가능성을 제공합니다. 그러나 HR 기술은 그 자체만을 위해 구현되어서는 안 됩니다.
HR에서 데이터와 AI의 진정한 가치는 이를 전략적으로 적용하여 프로세스를 개선하는 동시에 사람을 선두에 두는 데 있습니다. 데이터 기반, AI 기반 인적 자원은 귀하의 비즈니스에 엄청난 가치를 더할 수 있지만, 인적 자원에서 '사람'을 잊어서는 안 됩니다. 기술은 HR 업무를 축소하는 것이 아니라 증폭시켜야 합니다.
위 내용은 데이터와 AI가 현대 HR 관행을 어떻게 바꾸고 있는지의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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이 기사에서는 데비안 시스템에서 Apacheweb 서버의 로깅 레벨을 조정하는 방법에 대해 설명합니다. 구성 파일을 수정하면 Apache가 기록한 로그 정보 수준을 제어 할 수 있습니다. 메소드 1 : 구성 파일을 찾으려면 기본 구성 파일을 수정합니다. 구성 파일 : APACHE2.X의 구성 파일은 일반적으로/etc/apache2/디렉토리에 있습니다. 파일 이름은 설치 방법에 따라 apache2.conf 또는 httpd.conf 일 수 있습니다. 구성 파일 편집 : 텍스트 편집기 (예 : Nano)를 사용하여 루트 권한이있는 구성 파일 열기 : sudonano/etc/apache2/apache2.conf

Debian Systems에서 ReadDir 시스템 호출은 디렉토리 내용을 읽는 데 사용됩니다. 성능이 좋지 않은 경우 다음과 같은 최적화 전략을 시도해보십시오. 디렉토리 파일 수를 단순화하십시오. 대규모 디렉토리를 가능한 한 여러 소규모 디렉토리로 나누어 읽기마다 처리 된 항목 수를 줄입니다. 디렉토리 컨텐츠 캐싱 활성화 : 캐시 메커니즘을 구축하고 정기적으로 캐시를 업데이트하거나 디렉토리 컨텐츠가 변경 될 때 캐시를 업데이트하며 readDir로 자주 호출을 줄입니다. 메모리 캐시 (예 : Memcached 또는 Redis) 또는 로컬 캐시 (예 : 파일 또는 데이터베이스)를 고려할 수 있습니다. 효율적인 데이터 구조 채택 : 디렉토리 트래버스를 직접 구현하는 경우 디렉토리 정보를 저장하고 액세스하기 위해보다 효율적인 데이터 구조 (예 : 선형 검색 대신 해시 테이블)를 선택하십시오.

Debian Systems에서 readDIR 함수는 디렉토리 내용을 읽는 데 사용되지만 반환하는 순서는 사전 정의되지 않습니다. 디렉토리에 파일을 정렬하려면 먼저 모든 파일을 읽은 다음 QSORT 기능을 사용하여 정렬해야합니다. 다음 코드는 데비안 시스템에서 readdir 및 qsort를 사용하여 디렉토리 파일을 정렬하는 방법을 보여줍니다.#포함#포함#포함#포함#포함 // QsortIntCompare (constvoid*a, constVoid*b) {returnStrcmp (*(*)

데비안 메일 서버의 방화벽 구성은 서버 보안을 보장하는 데 중요한 단계입니다. 다음은 iptables 및 방화구 사용을 포함하여 일반적으로 사용되는 여러 방화벽 구성 방법입니다. iptables를 사용하여 iptables를 설치하도록 방화벽을 구성하십시오 (아직 설치되지 않은 경우) : sudoapt-getupdatesudoapt-getinstalliptablesview 현재 iptables 규칙 : sudoiptables-l configuration

Debian Mail 서버에 SSL 인증서를 설치하는 단계는 다음과 같습니다. 1. OpenSSL 툴킷을 먼저 설치하십시오. 먼저 OpenSSL 툴킷이 이미 시스템에 설치되어 있는지 확인하십시오. 설치되지 않은 경우 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다. 개인 키 및 인증서 요청 생성 다음에 다음, OpenSSL을 사용하여 2048 비트 RSA 개인 키 및 인증서 요청 (CSR)을 생성합니다.

Debian Systems에서 OpenSSL은 암호화, 암호 해독 및 인증서 관리를위한 중요한 라이브러리입니다. MITM (Man-in-the-Middle Attack)을 방지하려면 다음 측정을 수행 할 수 있습니다. HTTPS 사용 : 모든 네트워크 요청이 HTTP 대신 HTTPS 프로토콜을 사용하도록하십시오. HTTPS는 TLS (Transport Layer Security Protocol)를 사용하여 통신 데이터를 암호화하여 전송 중에 데이터가 도난 당하거나 변조되지 않도록합니다. 서버 인증서 확인 : 클라이언트의 서버 인증서를 수동으로 확인하여 신뢰할 수 있는지 확인하십시오. 서버는 대의원 메소드를 통해 수동으로 확인할 수 있습니다.

Debian에서 Hadoop 로그 관리하면 다음 단계 및 모범 사례를 따라갈 수 있습니다. 로그 집계 로그 집계 : Yarn-site.xml 파일에서 Ture에서 True로 설정 할 수 있도록 설정 : 로그 집계를 활성화하십시오. 로그 보유 정책 구성 : 172800 초 (2 일)와 같이 로그의 유지 시간을 정의하기 위해 yarn.log-aggregation.retain-seconds를 설정하십시오. 로그 저장 경로를 지정하십시오 : Yarn.n을 통해

데비안 시스템의 readdir 함수는 디렉토리 컨텐츠를 읽는 데 사용되는 시스템 호출이며 종종 C 프로그래밍에 사용됩니다. 이 기사에서는 ReadDir를 다른 도구와 통합하여 기능을 향상시키는 방법을 설명합니다. 방법 1 : C 언어 프로그램을 파이프 라인과 결합하고 먼저 C 프로그램을 작성하여 readDir 함수를 호출하고 결과를 출력하십시오.#포함#포함#포함#포함#includinTmain (intargc, char*argv []) {dir*dir; structdirent*entry; if (argc! = 2) {
