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作为技能和人工智能革命的核心，达能推出了创新的全球培训计划“DanSkills”。达能秉承对商业成功和社会进步的双重承诺，将男性和女性置于其增长模式的核心，正准备通过 DanSkills 迎接未来的挑战。这项创新的培训计划有两个主要目标：提高所有 100,000 名达能员工的未来工作技能并吸引新的人才。从现在到 2030 年，达能计划每年重新分配 100 万小时的培训时间，帮助员工学习未来的技能，并在此期间投入 1 亿欧元的预算。这个全球项目包括在达能历史悠久的依云工厂建立一个专门的管理培训中心。数字技术和人工智能的革命，再加上环境和人口结构的变化，促使企业彻底重新思考工作世界并发明可持续的新组织模式。在这些深刻的动荡中，达能创建了 DanSkills 计划，既是为了让员工为即将到来的技能革命做好准备，也是为了填补公司预计到 2027 年将需要的欧洲 2,500 个职位（包括法国的 500 多个职位）。DanSkills 的首次亮相标志着建立新的社会契约的第一步，该契约由达能首席执行官 Antoine de Saint-Affrique 于 2023 年发起，当时他召集了一支由领导者和专家组成的扩大团队，以反思未来几年的人类和社会挑战。DanSkills 植根于公司对商业成功和社会进步的双重承诺，是达能影响力之旅承诺不可或缺的一部分，并将向世界各地的所有达能员工开放，无论他们处于职业生涯的任何阶段。它将让每个人都有机会根据自己的职业抱负寻求职业机会。在此过程中，DanSkills 将增强达能的创新、创造力、共享效率和绩效潜力。具体来说，这项全球技能发展计划：
作为技能和人工智能革命的核心，达能推出了创新的全球培训计划“DanSkills”。达能秉承对商业成功和社会进步的双重承诺，将男性和女性置于其增长模式的核心，正准备通过 DanSkills 迎接未来的挑战。这项创新的培训计划有两个主要目标：提高所有 100,000 名达能员工的未来工作技能并吸引新的人才。从现在到 2030 年，达能计划每年重新分配 100 万小时的培训时间，帮助员工学习未来的技能，并在此期间投入 1 亿欧元的预算。这个全球项目包括在达能历史悠久的依云工厂建立一个专门的管理培训中心。数字技术和人工智能的革命，再加上环境和人口结构的变化，促使企业彻底重新思考工作世界并发明可持续的新组织模式。在这些深刻的动荡中，达能创建了 DanSkills 计划，既是为了让员工为即将到来的技能革命做好准备，也是为了填补公司预计到 2027 年将需要的欧洲 2,500 个职位（包括法国的 500 多个职位）。DanSkills 的首次亮相标志着建立新的社会契约的第一步，该契约由达能首席执行官 Antoine de Saint-Affrique 于 2023 年发起，当时他召集了一支由领导者和专家组成的扩大团队，以反思未来几年的人类和社会挑战。DanSkills 植根于公司对商业成功和社会进步的双重承诺，是达能影响力之旅承诺不可或缺的一部分，并将向世界各地的所有达能员工开放，无论他们处于职业生涯的任何阶段。它将让每个人都有机会根据自己的职业抱负寻求职业机会。在此过程中，DanSkills 将增强达能的创新、创造力、共享效率和绩效潜力。具体来说，这项全球技能发展计划：
永久性调动驻地 (PCS) 的服役人员和国防部文职雇员有权获得 PCS 津贴，以帮助抵消
公用事业/经常性维护津贴按月发放，用于抵消直接支付给公用事业公司的费用以及租赁住宅的经常性维护和小修所产生的费用。从接受 OHA 并自行支付公用事业费用的成员收集的费用数据决定了这项津贴，旨在支付报告费用的 80%。由房东支付公用事业费用的成员不会收到这项津贴；它将被添加到租金津贴中。没有受抚养人并自行支付公用事业费用的成员有权获得有受抚养人成员费率的 75%。入住住房津贴 (MIHA) 部分抵消了入住私人租赁房屋的入住费用。这项津贴由五个部分组成：MIHA/杂项、MIHA/租金、MIHA/安全、MIHA/传染病和 MIHA/安全。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
人工智能对酒店员工的影响...
人工智能和自动化机器人给酒店组织带来了许多变化（Yang & Chew，2021 年）。人工智能和机器人技术对工作概况、工作场所的员工关系、工作时间和工资模式产生了显着影响（Li et al.，2019 年）。因此，人工智能正在改变人们的工作方式，并影响工作和任务（Braganza et al.，2021 年）。随着人工智能的出现，酒店业面临着失去人性元素的担忧（Saini & Bhalla，2022 年），因为员工和人情味是酒店产品的一部分（Bowen & Morosan，2018 年）。因此，寻求人工智能技术如何影响酒店员工这一问题的答案至关重要，因为它将为管理者提供机会来识别技术可能带来的机遇和威胁，并指导他们发展适合新兴技术的能力。尽管之前的研究最近都在研究人工智能的结果，但其中大多数主要基于客户的观点（Prentice 等人，2020 年；Li 等人，2022 年）。因此，本文借鉴组织变革理论，旨在对现有的人工智能相关研究进行系统回顾，以综合人工智能对酒店业员工工作成果的影响。
雇主有权监视员工的思想吗？
在工作场所使用神经技术来监测有可能影响世界上整个工作人群。目前，雇主可以在神经退行性问题的帮助下分析员工的大脑数据，以评估其认知功能（例如精神能力和效率），认知模式（例如对压力的反应），甚至检测神经病理学。用可穿戴神经退行版获得的工人大脑数据可以为雇主提供服务，例如促进，招聘或解雇。神经退行版也可以用作新的微管理工具，旨在监视员工在工作中的关注。此外，它们可以作为工人自我控制的工具实施，因为提供了有关其当前认知状态的反馈可以帮助改善持续的任务的结果并确保安全。最近的研究表明，尽管员工可能会认识到将这种技术用于自我监控目的的潜在利益，但他们对其在工作场所的实施有负面看法。令人惊讶的是，只有少数科学论文特别解决了工作场所神经监视的问题，而国际框架尚未对这些新的监测工人的新侵入性方法提供精确的反应。本文的总体目标是讨论是否应允许雇主在工作场所中使用神经监视技术来监视员工的思想，如果是的话，在什么情况下。作者使用基于EEG的设备作为其分析的起点，在工作场所中采用假设的神经监视情况。在此基础上，确定了三个关键的道德问题：雇佣关系中的权力不平衡；对员工隐私的新威胁和神经歧视的风险。
AXA 为员工提供安全的生成式人工智能
“作为一家负责任的保险公司，我们非常自豪能够为员工开发一个安全的平台，使其能够大规模使用人工智能，并利用创新解决方案更好地服务客户。AXA Secure GPT 很快将成为我们日常工作的工具。使用开放工具可能会导致严重问题，包括数据泄露、安全漏洞和知识产权损失。AXA 再次展示了其利用基于云的基础设施快速创新的能力。通过这样做，AXA 正在成为首批在管理潜在风险的同时大规模开发此类平台的全球保险公司之一”，集团首席运营官兼 AXA 集团运营首席执行官 Alexander Vollert 表示。
一线员工对人工智能认知信任发展的机制：来自发展中经济体的实证检验
基于信任文献中的见解，我们对巴基斯坦公司的一线员工进行了两项实证调查，调查影响人工智能 (AI) 认知信任的因素。研究 1 包括 46 次深入访谈，旨在探讨影响认知信任的因素。基于研究 1 的结果，我们开发了一个框架来增强员工对 AI 的认知信任。然后，我们对 314 名员工进行了一项定量调查（研究 2），以验证提出的模型。研究结果表明，AI 功能对员工的认知信任有积极影响，而工作常规中断则对 AI 的认知信任产生负面影响。数据治理的有效性还被发现有助于增强员工对数据治理的信任，进而增强员工对 AI 的认知信任。我们为技术信任文献做出了贡献，特别是在发展中经济体。我们讨论了我们的研究结果对研究和实践的意义。
截至 2023 年 6 月 12 日的 SAC 员工名单
员工代码 员工姓名 职位级别 基本薪酬 AC05566 SRI。 KANAIYALAL C PANCHAL ASST ENGR 12 109100 AC05660 SMT。 AMITA A SHAH SCI/ENG-SF 13 147000 AC05669 SMT。 JANKI V HINGORANI SCI/ENG-SF 13 147000 AC05736 SRI。 BABUBHAI S LADVA PROJ COOK 5 45400 AC05746 SRI。 PRAVINBHAI L PARMAR ASST ENGR 12 96900 AC05751 SRI。 DASHRATHBHAI B MAKWANA SR TECHN B 10 71100 AC05766 SRI。 MAKSUDAHMED M KARIMI ASST ENGR 12 105900 AC05792 SRI。 ，靠近火车站，纳西克纳西克...... GORDHANBHAI B GURJAR SR.PRJ.AST 9 61500 AC05873 SRI。 VINODKUMAR CHIMANLAL SOLANKI SR TECHN A 8 58600 AC05878 SRI。 ASHOKKUMAR M SOLANKI SR.PRJ.ATT 5 44100 AC05891 SRI. PRATAP S RANA 主厨 5 45400 AC05939 SMT。 NAYANA R MODI SR.PHARM-B 10 90000 AC05976 DR. YOGDEEP P DESAI SCI/ENG-SF 13 147000 AC05986 SRI。 BHAVAN P PATEL ASST ENGR 12 102800 AC06010 SRI。 HITESH J KOTECHA SCI/ENG-SG 13A 171100 AC06034 SRI。 DHARMENDRA M MAHITKAR SR.PRJ.AST 9 73400 AC06105 SRI。 VIJAYKUMAR B JOSHI ASST ENGR 12 102800 AC06106 SRI。 , ZANISH R PATEL ASST ENGR 12 102800 AC06107 SRI。 SANJAY B BHAVSAR ASST ENGR 12 99800 AC06108 SRI。 KIRITKUMAR F PATEL ASST ENGR 12 102800 AC06115 SRI。 DHARMESINH G VASAVA ASST ENGR 12 96900 AC06117 SRI。穆罕默德·谢里夫 F KHEDAWALA PR.PRS.SEC 9 71300 AC06132 SMT。 MANJULABEN KESHAWBHAI VAGHELA SR.PRJ.ATT 5 44100 AC06138 SRI。 KHODIDAS M VAGHELA SR.PRJ.ATT 5 44100 AC06139 SMT。 PRAVINA J BHATT SCI/ENG-SG 13A 166100 AC06142 SRI。 AMUL R PATEL SCI/ENG-SF 13 142700 AC06148 SRI。 HEMRAJ SINGH SCI/ENG-SF 13 155900 AC06152 SMT。 SEEMA S PANCHAL SCI/ENG-SG 13A 166100 AC06154 SMT。 RAKSHA R HEGDE SCI/ENG-SF 13 151400 AC06156 SRI。 USH RAO SCI/ENG-SF 13 151400 AC06160 SMT。 DIPTI RAJESH PATEL SCI/ENG-SG 13A 166100 AC06161 SMT。 NEETA VIRENKUMAR SHETH SCI/ENG-SG 13A 166100 AC06162 SRI。 AMIT H BHATT SCI/ENG-G 14 199600 AC06163 SRI。 VINODKUMAR D PAREKH SCI/ENG-SG 13A 181500 AC06164 SMT。 ARCHANA D BHATT SCI/ENG-SF 13 142700 AC06166 SMT。 SANDHYA G SARODE SCI/ENG-SF 13 142700 AC06167 SRI。 RAVINDRA K HEGDE SCI/ENG-SG 13A 176200 AC06168 SRI。 SHETHIA RAKESHKUMAR R. SCI/ENG-SG 13A 171100 AC06175 SRI. DEVANAND M PANJWANI SCI/ENG-SE 12 105900 AC06176 SRI。 SHREEKANT A MODH ASST ENGR 12 99800 AC06177 SRI。 PRASHANT CHANDRAKANT SHAH ASST ENGR 12 99800 AC06182 SRI。 MOHAMED ISAK N SHAIKH ASST ENGR 12 102800 AC06184 SRI. BALDEVBHAI B VAGHELA SR.PRJ.ATT 5 45400 AC06187 SRI。 JIGESH B MEHTA ASST ENGR 12 102800 AC06189 SRI。 KANDARPKUMAR J BAROT JR.ENGR. 11 91100 AC06190 斯里兰卡。 MUKESHKUMAR C TRIVEDI SCI/ENG-SE 12 102800
员工在使用人工智能聊天机器人时的情绪
摘要目的——信息系统对使用技术相关情绪的研究在很大程度上持有本质主义的情绪假设，关注负面情绪，将技术视为一种象征或黑匣子，这阻碍了深入了解在特定情境中使用人工智能 (AI) 技术的情感体验区别。本研究侧重于了解员工使用人工智能聊天机器人的情感体验，人工智能聊天机器人是一种特定类型的人工智能系统，它可以从使用方式中学习，并且具有对话性，向用户展示社交存在感。研究问题是员工在使用人工智能聊天机器人时如何以及为何会产生情绪，以及这些情绪如何影响其使用。设计/方法/方法——本研究采用解释性案例研究方法和归纳分析。数据是通过访谈、文件审查和使用观察收集的。研究结果——研究发现，员工对聊天机器人的评价受到人工智能聊天机器人技术的形式和功能设计及其组织和社会背景的影响，从而产生了更广泛的评价和多种情绪。除了积极和消极情绪外，用户还体验到了联系情绪。研究结果表明，多种情绪的存在可以鼓励人们继续使用人工智能聊天机器人。原创性/价值——本研究通过关注员工在实际使用人工智能聊天机器人时的生活经历，同时考虑其特点及其组织和社会背景，扩展了信息系统关于情绪的文献。研究结果为新兴的人工智能文献提供了信息。关键词 聊天机器人、人工智能、情绪、工作中的情绪、数字工作场所、技术使用、人工智能使用、工作的未来、数字化转型、数字化工作方式 论文类型 研究论文
雇主对奥地利护理和社会护理员工接种 COVID-19 疫苗的影响
结果：86.2% 的受访者至少接种过一剂 COVID-19 疫苗。13.8% 的人未接种疫苗。接种疫苗的受访者接种疫苗的主要原因是为了保护自己（79.6%）和他人（74.1%），而未接种疫苗的受访者则表示担心短期或长期副作用（分别为 58.8% 和 42.4%）是他们不接种疫苗的主要原因。72.8% 的未接种疫苗者表示，没有任何激励措施可以让他们改变主意，而 17.4% 的人认为抽象概念或系统性变化是有效的激励措施。金钱激励不被视为一种激励因素。未接种疫苗的受访者对未来的担忧程度明显高于接种疫苗的受访者（78.8% vs. 26.3%，p < 0.001）。他们也更有可能将雇主的疫苗建议视为“操纵性的”（50.6% vs. 12.4%，p < 0.001），而接种疫苗的受访者则更有可能将雇主的疫苗建议视为“支持性的”（68.0% vs. 25.9%，p < 0.001）。