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人工智能与卫生人力
医疗保健随着医学的进步而不断进步，从而提高了全球预期寿命。然而，该行业面临着越来越多的挑战，例如需求增加、成本飙升和劳动力负担过重。造成卫生人力资源紧张的因素包括人口老龄化、非传染性疾病和慢性疾病负担加重、医疗保健提供者的倦怠以及不断变化的患者期望。人工智能 (AI) 可以通过缓解其中一些压力来改变医疗保健。医疗保健领域的人工智能还通过潜在的劳动力中断给医疗保健提供者带来风险——角色的改变需要适应技能，一些功能需要自动化。在创新和保障之间取得平衡至关重要。薄弱的数字和数据基础、不一致的健康数据治理、不充分的技术标准和有限的资源可能会阻碍人工智能在医疗保健领域的潜力。医疗保健领域的人工智能还通过多种方式给患者带来风险，包括保险公司使用人工智能算法来提高健康保险成本。经合组织对医学协会对人工智能工具整合的看法进行了调查。该调查旨在从医疗保健提供者的角度促进对人工智能的讨论，医疗保健提供者的作用对卫生系统至关重要。这项调查是通过世界医学协会 (WMA) 代表经合组织分发的一份综合问卷进行的。对医疗保健专业人士和人工智能专家的选择性采访补充了这项研究。
海得拉巴 Clove Technologies Pvt Ltd 公司人力资源实践中技术作用的研究
在当今快节奏的商业环境中，“技术在人力资源实践中的作用”变得越来越重要。随着组织努力提高效率和参与度，技术推动了各种人力资源职能的变革，包括招聘、入职、绩效管理和员工发展。人工智能和数据分析等工具使人力资源专业人员能够做出明智的决策，简化流程并营造更灵活的工作环境。此外，技术增强了沟通和协作，使员工能够掌握自己的学习和职业道路。“这种整合不仅提高了”运营效率，而且还使人力资源实践与更广泛的组织目标保持一致，将人力资源定位为应对现代劳动力管理复杂性的关键战略合作伙伴。
2023 年人力预测报告
1）经理、主管及专业人员：负责规划、指导和协调组织活动的个人，通常需要高等教育或丰富的工作经验（例如工程师、医生和商店经理）； 2）服务业从业人员：提供基本支持或面向客户的服务的非管理级别人员（例如文职人员、乘务员、厨师和销售人员）； 3）熟练技术工人：拥有专业技能或培训，可以执行与机械和结构的建造、维护和操作有关的任务的工人（例如电工、机械师和司机）； 4）体力劳动者：执行不需要专业培训或丰富工作经验的日常任务的个人（例如清洁工、厨房帮工和搬运工）。请参阅附录二中四个职业群体的详细定义。
2024-2029 年人力资源战略计划
• 更新和加强大学招聘流程，以改善候选人体验并促进更加多元化的员工队伍。 • 通过建立人才发展职能来满足西北大学的人才需求，使人力资源的培训、发展和认可计划与未来的工作和员工体验保持一致。 • 建立一个职业道路框架，根据工作职能、职责范围、所需技能和能力定义和组织大学内的员工角色——提供路线图，帮助员工了解如何在组织内取得进步。 • 设计一个 5 年福利战略，重点关注市场竞争力、财政可持续性和对员工整体福祉的适当支持。 • 制定和实施多元化、公平、包容和归属感战略，确保人力资源服务、计划和资源具有包容性和公平性。 • 加强人力资源沟通，使教职员工熟悉满足其专业和个人需求的计划、服务和资源。 • 通过培训、流程开发、政策更新与大学各利益相关者合作，巩固劳资关系职能。 • 通过人力资源业务合作伙伴战略，更充分地利用整个组织的人力资源专业知识。 • 实施一系列流程改进、系统增强和培训计划，以继续降低大学风险，同时增强客户服务。
第七讲 人工智能与人力资源管理
人工智能是一套广泛的机器学习算法和工具，可以快速获取数据、识别模式并优化或预测趋势。该系统可以识别语音、分析照片，并使用模式匹配技术来确定情绪、诚实度甚至性格特征。这种算法不依赖“直觉”，但运行速度非常快，可以在几秒钟内分析数百万个信息源，并快速进行分类。 [4； 3]人工智能是现代数字经济范式的重要组成部分之一，它是处理和分析数据的新系统的产生的结果。人工智能由于其功能性和运行速度，能够
人力资源决策系统中偏见和缓解的全面策略
摘要近年来，机器学习（ML）和人工智能（AI）模型已成为各种业务运营不可或缺的一部分，尤其是在人力资源（HR）系统中。这些模型主要用于在招聘，绩效评估和员工管理中自动化决策过程，从而提高效率和简化任务。然而，这些自动化系统的日益使用引起了人们对偏见的存在的重大关注，这可能导致歧视性实践。这样的偏见可能排除合格的候选人和减少机会，同时还为公司声誉带来了重大风险，并带来潜在的法律和道德后果。本文通过探索与人力资源相关的ML模型中偏见的根本原因并提出缓解措施的最佳实践来解决这些挑战。它在人力资源决策制定的背景下对公平概念和定义进行了彻底的研究，强调了基于所使用的特定模型和数据集选择适当缓解技术的复杂性质。通过对各种缓解策略的经验评估，该研究表明，没有任何一种方法能够完全满足所有公平指标，从而强调了准确性和公平性之间的固有权衡。这些发现为优化这些权衡提供了宝贵的见解，并为实现自动人力资源系统中更公平，公正的结果提供了可行的建议。此外，这项研究强调了进一步研究和讨论以提高ML模型中透明度和公平性的持续需求，从而有助于更公平的人力资源景观。
Drake Star 人力资源技术报告 2024 年第 2 季度
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38:533:590 人力资源战略二
评分 本课程与现实工作环境一样，主要基于主观评估。当有明确的客观标准时，分配（或扣除）“分数”是非常合适的，但当我们的表现大部分是主观的时候，我发现应用一般准则和相对于这些准则对学生表现进行主观评估很有用。这对某些人来说是一种解脱，而对其他人来说则是一种压力（尤其是那些想要定期跟踪课程积分累积的人）。然而，在工作环境中，我们很少获得每日“积分”，以便我们在一年中跟踪我们的分数。相反，我们在应对组织生活的复杂性时，有不规则和不连贯的反馈机会。个人评估的评分基于我对您的工作与战略课堂中研究生的典型工作水平的比较。我将对每次评估使用的一般评分标准如下：