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工作论文工程价值：技术人才的回报和人工智能的投资
摘要：本文研究了企业从员工的 AI 技能投资中获得的回报程度，以及推动这种价值获取的因素。拥有技术技能的员工与企业积累的无形知识资产高度互补。企业通过雇用拥有 AI 技能的员工来表明他们拥有与 AI 互补的资产。我使用来自 LinkedIn 的超过 1.8 亿条职位记录和超过 5200 万条技能记录，构建了一个企业级技能面板，以衡量谷歌 TensorFlow（一种深度学习软件包）开源发布后新推出的深度学习人才的市场价值。AI 技能与市场价值密切相关，尽管 2014 年至 2017 年 AI 技能的变化并不能解释企业内部同期的收入生产率。使用各种差异-差异规范，我表明，对于拥有与 AI 互补的资产的公司而言，TensorFlow 的发布与 AI 技能每增加 1% 的市场价值增加约 1100 万美元相关。由于缺乏同期的生产力转变，在 TensorFlow AI 技能冲击之后，已安装的公司专用 AI 补充产品的价格上涨可能是 AI 采用者市场估值上升的一种机制。这些结果表明，当针对稀缺技能组合时，开源软件的私人可占用回报可能特别大。
全球人才争夺战：向吸引最优秀人才的地区学习
新南威尔士州投资局是新南威尔士州政府新冠疫情恢复计划的一部分，最近成立，负责协调该州吸引新的国际投资和业务的努力。它汇集了新南威尔士州全球发展局（贸易和投资）、新南威尔士州投资局（业务增长和投资）、新南威尔士州留学局（吸引国际学生）和新南威尔士州研发局（实施研发行动计划的新领域）。新南威尔士州投资局将专注于为该州带来新的业务和投资。吸引和留住全球人才是这一使命不可或缺的一部分。
人工智能、自动化和协作：为什么未来的人才是人类+数字
培训不足主要影响低薪和体力劳动领域的人员，其中许多人面临着大量工作被自动化取代的高风险。未来工作研究所强调了同样的问题，呼吁政府政策制定者提供“更高水平的激励、投资和成人再培训和再技能试验”。它警告说，“面临更高自动化风险的人口群体和地区将需要有针对性的援助。”16
休利特基金会的网络人才管道
2021 年 7 月 2 日——...《军事战略》将网络确定为必须...的军事领域https://www.nytimes.com/2018/11/07/business/the-mad-dash-to-find-a-·网络安全力量。
eHRM 和 AI 对人才招聘的好处
摘要 目的——酒店和旅游业面临着许多劳动力挑战，尤其是高流动率以及与不断识别和雇用新员工相关的更换成本。本文旨在讨论酒店和旅游组织如何使用电子人力资源管理 (eHRM) 和人工智能 (AI) 来帮助招聘和选拔合格的员工，提高个人留任率并减少更换员工所需的时间。具体来说，它讨论了电子招聘和电子选择以及人工智能工具如何帮助酒店和旅游组织改善招聘和选拔结果。 设计/方法/方法——将 eHRM、AI、员工招聘和员工选拔研究应用于酒店和旅游业，并讨论如何将 eHRM 和 AI 应用于该行业的见解。 发现——eHRM 和 AI 有可能改变酒店和旅游业招聘和选拔员工的方式。但是，必须小心确保获得的见解和做出的决定得到员工的好评，并带来更好的员工和组织结果。研究局限性/含义——本文是第一篇将 eHRM 和 AI 的研究整合起来并将其应用于酒店和旅游业的研究。原创性/价值——本文是第一篇将 eHRM 和 AI 的研究整合起来并将其应用于酒店和旅游业的研究。
组织：人才、结构、流程和治理
– 方法：每周部署新解决方案需要行业和 IT 经理采用最精简、最灵活的项目管理方法（“信息技术”）。项目实施方法本身是品牌创新的主要领域，数字功能必须围绕这一领域聚集所有相关人员，从营销到 IT。 – 技术选择：品牌不是 Farfetch！他们没有办法协调数百名全职开发人员。在当前情况下，选择应用程序模块的经理必须寻找“同类最佳”（即现成的最佳产品），并避免任何可能限制未来应用程序版本升级的规格或开发倾向。
组织：人才、结构、流程和治理
从 2000 年到 2010 年，大多数品牌都选择了矩阵型组织模式，将专业功能和直接参与功能与运营或业务相结合。这些组织选择对于实现广泛的全球扩张至关重要。备受关注的组织矩阵因其复杂性和决策过程的迟缓而受到谴责，但在优化专业功能（财务、人力资源、营销、零售、客户、沟通等）方面也是强大的机器。，而 ERP（“企业资源规划”）的引入加速了这一进程。
重新思考人工智能人才战略作为自动化机器......
不当使用 AutoML 的公司——其中最严重的问题是，当 AutoML 在其专业范围之外使用时，可能会产生错误的输出、未发现的偏见以及缺乏可解释性。正是这些危险引起了数据科学界的担忧。但是，如果组织能够注意到这些问题，并就 AutoML 的潜力与数据科学家进行公开讨论，那么他们不仅能够更好地应对当前的人才缺口，还能让数据科学家腾出时间去做他们真正感兴趣的任务。在前面提到的制造公司，数据科学家很高兴他们不再需要在当地工厂运行每一项标准化任务，而是可以专注于真正需要他们深厚专业知识的任务。
对医学人工智能人才培养的态度：一项在线调查研究
人工智能（AI）为医学的进步带来了巨大的希望。近年来，医疗AI已从理论走向实际临床实践（1,2）。医疗AI的优势包括降低医疗成本和提高诊断和治疗效率（3,4）。AI可以帮助建立精确的诊断和适当的治疗策略，例如Watson（5）或Google的DeepMind（5），为癌症提供最佳治疗建议并进行基因组分析。此外，AI已用于预测低级别胶质瘤的遗传变异（6），识别小细胞肺癌的遗传表型（7），并自动进行骨龄评估（8）。这些例子表明，未来AI的应用将进一步扩展到其他领域，从而导致医生的角色和行医方式发生根本性变化。同时，AI程序在医疗领域的开发和利用目前正进入商业化阶段，需要不同学术背景和职业的参与（9）。人才培养，尤其是高校的专业教育，是迈向医疗AI时代的基石（10）。医学人工智能正在迅速发展成为一门多学科的科学分支，涉及基础生物医学科学、计算机科学、相关法律和伦理等。全球范围内，医学院课程以及学术医院的研究生医学教育尚未能够让学生和受训人员掌握这项新兴技术（11）。一些观点指出了人工智能在医学领域的应用的益处和局限性（12,13），但与正式教育年轻一代相关的方面尚未公开讨论。一些理工科院校已经设立了独立的人工智能学院（14），然而，课程安排中仍然缺乏基础医学课程和临床应用场景。一个现实的、被广泛接受的医学人工智能人才培养方案仍有待建立。教育、医学和医学界仍在就医学人工智能的教育改革展开激烈争论。
