智能工作:人工智能将如何重塑远程工作

简介: 尽管人工智能的出现受到了雇主和雇员的不同程度的怀疑和恐惧,但在远程工作中,它的潜力不可低估。

--------点击屏幕右侧或者屏幕底部“+订阅”,关注我,随时分享机器智能最新行业动态及技术干货----------

image.png

尽管人工智能的出现受到了雇主和雇员的不同程度的怀疑和恐惧,但在远程工作中,它的潜力不可低估。

机器学习已经在积极地为世界各地的求职者增加就业机会,而 AI 可能很快会完全消除重复性工作——从而使企业有更多时间培训工人承担更多技能工作。

远程工作的吸引力在全球范围内呈指数级增长。尽管企业在接受远程工作方面有些迟缓,但 COVID-19 大流行无意中展示了技术如何让员工能够轻松地以类似的生产率水平工作——尽管他们不在工作场所。

随着 COVID-19 迫使越来越多的员工在自己家里设立办公室,员工的办公室生活会不会再次发生变化?人工智能和机器学习真的能为更多的公司维持在家工作(WFH)文化吗?

使用AI管理远程工作

人力资源经理和员工必须执行许多任务,以使其符合雇用的法律要求以及其各自公司发布的政策。当考虑到所有这些合规性时,找到合适的候选人可能是一个耗时的过程。但是,企业可以创建远程职位,以减轻经理或内部员工的负担。

对 WFH 的批评之一是企业监视外部工人的生产力和质量的能力。幸运的是,人工智能和机器学习可以帮助您。团队负责人、主管和经理都可以求助于机器学习程序,以一种非侵入性和准确的方式监控员工的表现。

更现代的系统能够通过调查工具利用信息,提供公正的绩效评估,并根据具体情况提供准确的报告,指出员工各自的优势和劣势。

在这里,技术起了带头作用,并创建了难以通过人工管理进行复制的分析水平。对于在远程位置工作的拥有大量员工的公司而言尤其如此。

未来的匹配

人力资源专业人士和招聘经理都会发现寻找合适人选的过程非常耗时。招聘往往是乏味的,当有很多申请者时,总有一个危险,即有技能的候选人可能会被忽视。

人工智能将很快成为内部招聘的关键部分。能够自动筛选数百个简历,在线个人资料和求职信的程序将能够挑选出候选人的关键属性和理想素质,并在适当时突出显示他们。

技术也将有助于填补远程职位。考虑到这一点,AI 和 WFH 确实是未来的匹配。远程工作将帮助企业减少内部支出,并允许熟练的员工根据公司的属性为其工作,而不是根据其与办公室的距离来为他们工作。

匹配AI和远程工作可帮助招聘人员甄选最合适的候选人,并吸引希望在家中工作的潜在员工。

克服远程工作的弊端

继毁灭性的 COVID-19 大流行之后,不可避免的是,越来越多的企业将以更快的速度接受 WFH。但是,虽然对于更多员工来说,远程工作已成为人们的首选,但并不是所有人都理想的选择。

一些员工可能由于有限的共享生活空间而无法在家中成功工作,因此会发现很难提高工作效率。在其他地方,远程工作对留守父母和照料者都有很大的好处。

COVID-19 周围的气候使远程工作成为帮助保护员工的基本选择。反过来,这正帮助公司更多地了解 WFH 和 AI 的潜力。越来越多的企业开始制定可持续的 WFH 计划,以帮助管理生产力并从远方有效地委派任务。

这些新方法对于为员工开发更多远程机会可能具有重要意义——为全职远程工作打开了大门。

自适应人工智能

当然,AI 带有警告。如今,人工智能不可避免地会承担一些人类工人所从事的工作。但是,它为创建更多就业机会打开了大门。

过去曾从事 WFH 任务的人会意识到AI技术的强大功能。在继续开发人工智能系统时,至关重要的是,工人必须掌握控制此类系统所需的技能和知识。

COVID-19 的不幸到来为全球员工提供了远程工作路测。尽管存在一些警告和局限性,但人工智能将很快改变我们对 WFH 职位的看法,并为希望雇用和与来自世界各地的人才合作的企业开辟新天地。

image.png

原文链接:https://ai.51cto.com/art/202008/623196.htm
文章转自51cto,本文一切观点和《机器智能技术》圈子无关

目录
相关文章
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能:有多少人工,才能有多少智能?
当下AI大模型的能力,特别是Agent领域,到底离不开多少“人工”的加持?本文将结合我的实际经验,深入探讨高质量数据与有效评价体系在Agent发展中的决定性作用,并通过编码Agent、Web Agent和GUI Agent的成熟度分析,揭示AI智能体发展面临的挑战与机遇。
347 89
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 供应链
决策智能是新的人工智能平台吗?
决策智能融合数据、决策与行动,通过AI与自动化技术提升企业决策质量与效率,支持从辅助到自动化的多级决策模式,推动业务敏捷性与价值转化。
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
人机融合智能 | 以人为中心的人工智能伦理体系
本章探讨“以人为中心”的人工智能伦理体系,分析人工智能伦理与传统伦理学的关系、主要分支内容及核心原则。随着人工智能技术快速发展,其在推动社会进步的同时也引发了隐私、公平、责任等伦理问题。文章指出,人工智能伦理需融入传统伦理框架,并构建适应智能技术发展的新型伦理规范体系,以确保技术发展符合人类价值观和利益。
410 4
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人机融合智能 | 以人为中心人工智能新理念
本文探讨了“以人为中心的人工智能”(HCAI)理念,强调将人的需求、价值和能力置于AI设计与开发的核心。HCAI旨在确保AI技术服务于人类,增强而非取代人类能力,避免潜在危害。文章分析了AI的双刃剑效应及其社会挑战,并提出了HCAI的设计目标与实施路径,涵盖技术、用户和伦理三大维度。通过系统化方法,HCAI可推动AI的安全与可持续发展,为国内外相关研究提供重要参考。
664 3
|
8月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人机融合智能 | 数据与知识双驱动式人工智能
本章系统介绍了数据驱动、知识驱动及双驱动人工智能的理论与应用。数据驱动方法依赖大数据和深度学习,在图像识别、自然语言处理等领域取得突破,但面临标注成本高、可解释性差等问题。知识驱动方法通过知识表示与推理提升系统理解能力,却在泛化性和适应性上受限。为弥补单一范式的不足,数据与知识双驱动融合两者优势,致力于构建更智能、可解释且安全可靠的AI系统,兼顾伦理与隐私保护。文章还回顾了AI发展历程,从早期神经网络到当前大规模语言模型(如GPT、BERT)的技术演进,深入解析了各类机器学习与深度学习模型的核心原理与应用场景,展望未来AI发展的潜力与挑战。
543 0
|
11月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
数据驱动智能,智能优化数据——大数据与人工智能的双向赋能
数据驱动智能,智能优化数据——大数据与人工智能的双向赋能
686 4
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
人工智能在云计算中的运维优化:智能化的新时代
人工智能在云计算中的运维优化:智能化的新时代
1166 49
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能与机器人的结合:智能化世界的未来
人工智能与机器人的结合:智能化世界的未来
1664 32
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
人工智能在变更管理中的应用:变革的智能化之路
人工智能在变更管理中的应用:变革的智能化之路
592 13
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
政务部门人工智能OCR智能化升级:3大技术架构与4项核心功能解析
本项目针对政务服务数字化需求,建设智能文档处理平台,利用OCR、信息抽取和深度学习技术,实现文件自动解析、分类、比对与审核,提升效率与准确性。平台强调本地部署,确保数据安全,解决低质量扫描件、复杂表格等痛点,降低人工成本与错误率,助力智慧政务发展。
641 0