-
减少偏见
AI对招聘的变革性影响
人工智能正在改变招聘行业，通过引入创新解决方案，大大提高了效率、准确性和应聘者的整体体验。利用人工智能，企业可以简化招聘流程，做出更明智的决策，并为应聘者创造更具吸引力的体验。
下面将详细介绍各种人工智能驱动的工具如何在招聘的不同方面带来变革：
申请人跟踪系统（ATS）
现代应聘者跟踪系统平台利用人工智能改进应聘者评估，减少偏见。与完全依赖关键词匹配的传统系统不同，人工智能驱动的求职者跟踪系统可以
分析关键字的上下文，以便对技能和经验进行更精确的排序和更全面的评估。
注重资质而非主观因素，培养更公平、更多元化的员工队伍。
招聘营销平台
用于招聘营销的人工智能平台能够通过全面分析求职者行为、参与模式和广告效果来加强职位发布和雇主品牌建设。
使用这些平台的好处包括：
优化招聘广告，通过研究应聘者如何与招聘信息和雇主内容互动，更好地吸引高质量的应聘者。
调整招聘启事，突出能引起目标受众共鸣的关键方面，如首选职位特征或公司价值观。
利用历史和市场数据预测趋势，帮助企业领先于招聘需求并相应调整战略。
这些数据驱动型平台不仅能提高招聘信息的相关性和吸引力，还能根据高端人才不断变化的偏好调整招聘广告，从而加强雇主品牌建设，最终实现更有效的招聘活动和更强大的组织在就业市场上的影响力。
人工智能聊天机器人和虚拟助理
人工智能聊天机器人和虚拟助理通过自动化招聘流程的各个方面，如管理咨询、安排面试和进行初步筛选，彻底改变了候选人之间的互动。
使用这些工具的好处包括：
在早期阶段筛选出不合格的候选人，简化招聘工作流程，提高招聘流程的效率和响应速度。
简化行政工作，大幅减少人力资源工作量，腾出时间开展更具战略性的活动。
处理日常互动并提供实时更新，确保应聘者在整个申请过程中保持参与并了解相关信息，最终改善应聘者的体验。
提高招聘流程的效率，让人力资源团队专注于评估和挑选最合适的候选人。
视频面试平台
人工智能正在彻底改变视频面试，其集成的工具可提供实时转录、情感分析和面部表情评估等高级功能。
使用这些工具的好处包括：
确保面试记录的准确性和全面性，使审查和分析候选人的回答变得更加容易。
帮助评估候选人的情绪及其与公司文化的契合度。
深入了解候选人的信心和参与程度。
实现评估标准化，大大减少偏见，提高招聘过程的客观性。
除了提高公平性，这些人工智能驱动的功能还能：
简化整个面试工作流程。
提供实时反馈和详细分析，让招聘人员迅速做出更明智的决定，从而提高招聘工作的效率和效益。
整合此类技术不仅能完善候选人评估，还能提升招聘人员和求职者的整体体验，为实现更加透明、公平的招聘流程铺平道路。
预测分析工具
人工智能通过 LinkedIn Talent Insights 等工具，预测招聘需求、评估应聘者的成功率，并通过全面的数据分析加强留用策略，从而改变了招聘中的预测分析。
使用这些工具的好处包括：
通过研究历史数据和市场趋势，准确预测未来的招聘需求，从而实现前瞻性的人才规划。
评估应聘者过去的特质和表现，以确定那些可能出类拔萃的人，从而做出更明智的招聘决策。
通过分析参与度评分和离职面谈来确定流失因素，从而有助于制定有针对性的留用战略，从而提高留用率。
总之，人工智能的数据驱动型洞察力可提高招聘效率、支持组织的长期发展并提升员工满意度。
技能评估平台
通过提高准确性、自适应测试、实时反馈和减少偏差，人工智能的进步极大地完善了技能评估平台。
使用这些工具的好处包括：
提高准确性，对技术和软技能进行更精确的评估，确保评估真实反映候选人的能力。
根据应聘者的表现实时调整问题难度，提供更有针对性和相关性的测评体验。
提供反馈，即时了解应聘者的优势和需要改进的地方。
减少偏见，帮助确保公平公正的评估。
多样性和包容性工具
人工智能通过识别偏见、推荐多样化的候选人库和评估多样化战略的有效性，推进多样化、公平和包容性（DE&I）计划。
使用这些工具的好处包括
检测职位描述中的偏见性语言，并推荐中性的替代方案，以吸引更广泛的求职者。
分析各种来源的数据，推荐多样化的求职者，帮助建立更具包容性的求职者库。
通过持续监控和评估多元化战略的影响，人工智能可确保组织能够随着时间的推移不断完善和改进其 D&I 工作。
入职平台
人工智能通过提高效率和效果改变了入职平台。使用人工智能自动完成文书工作、账户设置、合规文档和培训管理等任务的好处包括
减轻人力资源部门的行政负担，最大限度地减少错误。
根据每位新员工的角色、经验和学习偏好个性化培训计划，帮助他们更顺利地融入公司。
通过虚拟办公室参观、游戏化学习模块和人工智能聊天机器人等互动功能吸引新员工，改善他们的适应情况，提高满意度和留任率。
分析入职数据，如完成率和反馈，以发现问题并推动改进。
员工推荐计划
人工智能提高了寻找顶尖人才的效率和效果，从而大大加强了员工推荐计划：
通过分析员工网络和过去的推荐成功案例，识别高潜力推荐人。
通过检查历史数据，预测成功的招聘。
实现推荐流程自动化，处理跟踪和沟通等任务，并结合游戏化和个性化激励措施来提高参与度。
提供有关推荐计划绩效的实时分析，深入了解成功率和候选人的有效性，从而优化招聘策略。
将这些人工智能驱动的工具纳入您的招聘战略，可以提高招聘实践的效力、效率和公平性，最终增强企业吸引和留住顶尖人才的能力。
-
减少偏见
AI招聘时代，HR如何平衡数据隐私与伦理挑战？
人工智能（AI）与人力资源（HR）流程和现代人力资源技术的融合从根本上改变了劳动力管理。从招聘到员工参与和绩效评估，人工智能已成为追求效率和效益的组织在人力资源技术方面的重要选择。然而，人力资源职能对人工智能的依赖日益增加，这就提出了重大的道德问题，需要仔细审查，以维护招聘实践中的公平和诚信。
在人工智能驱动的招聘中，最主要的道德挑战之一是可能导致偏见长期存在。人工智能系统从历史数据中学习，如果这些数据反映了过去的偏见，那么人力资源技术就会在无意中强化歧视模式。为了解决这个问题，企业必须确保人工智能不是招聘流程中唯一的决策者。相反，人工智能应与人类的判断相辅相成；它可以协助初步筛选候选人，而将最终的招聘决定权交给人类评估者。这种方法保证了观点的多样性，促进了对包容而非排斥的承诺。
此外，企业必须严格遵守数据保护法规，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）和美国的《加州消费者隐私法案》（CCPA）。遵守这些法律要求实施强有力的数据保护措施，包括加密、匿名化和安全数据存储，以保护候选人信息免遭未经授权的访问和潜在的泄露。
让我们来探讨一下人工智能驱动的人力资源流程和使用人工智能驱动的人力资源技术的伦理考虑因素；
人工智能在招聘中的优缺点以及过多的人工智能在人力资源技术中的应用
优势
1、效率人工智能驱动的招聘系统擅长以人类招聘人员无法达到的速度分析大量简历、求职申请和候选人资料。这种效率大大减少了初步筛选候选人所需的时间和精力，使招聘人员能够将精力转向更具战略性的增值任务。
2、增强候选人匹配 利用先进的算法，人工智能可以根据具体的工作要求，更准确地评估候选人的资质、技能和经验。这种能力提高了识别最合适候选人的可能性，最大限度地降低了招聘过程中出现偏见或主观决策的风险。
3、减少偏见 招聘决策往往会受到与性别、种族或年龄有关的人为偏见的影响。经过适当设计和培训的人工智能系统可以减少这些偏见，只关注相关的资质和经验，从而促进更公平的招聘流程。
4、改善应聘者体验 由人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助理可为应聘者提供实时支持，解决咨询问题并指导他们完成申请流程。这种个性化的互动不仅能提升应聘者的体验，还能对雇主的品牌形象产生积极影响。
缺点
1、缺乏语境理解 人工智能驱动的人力资源技术系统往往难以把握人类交流的细微之处，包括讽刺或微妙的语言暗示。这种局限性可能导致对求职者回答的误解或错误判断，从而可能导致不公平的拒绝或不合适的聘用。
2、过度依赖算法 完全依赖人工智能算法会削弱人的判断和直觉在招聘过程中的关键作用。虽然人工智能是辅助决策的重要工具，但它不应取代人工参与和专业知识的必要性。
3、数据偏见和隐私问题 人工智能算法从历史数据中学习，而历史数据本身可能包含偏见或歧视模式。如果不加以适当处理，这些偏见可能会长期存在，甚至在候选人甄选过程中被放大。此外，人工智能在招聘中的应用还引发了对数据隐私和安全的担忧，尤其是这些系统在处理和存储个人信息时。
4、意想不到的后果 人工智能技术的飞速发展使预测招聘实践中可能出现的意想不到的后果变得更加复杂。对人工智能系统性能的持续监控和评估对于确保符合道德和法律标准至关重要。
人工智能招聘中的数据隐私原则
人工智能招聘中的数据隐私基于三项基本原则：同意、透明和安全。各组织必须确保应聘者充分了解其个人数据的使用方式，并且必须征得应聘者的明确同意。对透明度的承诺还包括明确人工智能在招聘流程中的作用，让候选人了解人工智能如何影响他们的申请流程。此外，保护数据本身也至关重要；企业必须实施最先进的安全措施，包括加密，以防止未经授权的访问和数据泄露。
同意和透明度： 培养信任
获得候选人的明确同意对于建立信任至关重要。组织必须保持候选人数据使用方式的透明度，确保个人了解自己的权利以及同意后的影响。
数据最小化： 只收集必要的信息
各组织应践行数据最小化原则，只收集招聘流程所必需的信息。这种方法不仅能确保符合数据隐私法规，还能降低因处理不必要数据而带来的潜在风险。
加密在保护数据方面的作用
在整个招聘过程中，采用强大的加密技术对保护敏感的候选人信息至关重要。通过保护数据免受未经授权的访问，企业可以加强对数据隐私的保护，并提高人工智能招聘实践的整体完整性。
在人工智能驱动的招聘和使用人工智能驱动的人力资源技术时应对道德挑战
随着企业越来越多地集成基于人工智能的招聘工具，他们面临着一系列需要仔细考虑的道德难题。为了有效地应对这些挑战，企业应该采用一个道德决策框架，其中包括了解和降低风险、确保透明度和维护隐私。
算法偏见是一个重大问题。为了应对这一问题，企业必须在其人工智能系统中采用无偏见的算法并利用多样化的数据集。有必要进行定期审核和调整，以识别和纠正可能出现的任何偏见，确保公平的招聘行为。
隐私问题是另一个关键难题。企业必须制定明确的数据收集和使用政策，表明尊重候选人数据隐私的承诺。数据处理方式的透明化可以建立信任，保障所有相关方的利益。
招聘过程中的非人性化风险也很普遍。为了降低这种风险，企业应该在人工智能的使用和人工判断之间取得平衡。在整个招聘过程中保持人工监督，可确保做出的决定保持同理心和语境相关性。
透明度问题会使人工智能招聘的道德问题更加复杂。各组织应明确解释人工智能如何影响招聘过程中的决策。就人工智能的使用进行公开交流，可以营造一种信任和负责任的环境，鼓励候选人充满信心地参与招聘过程。
通过解决这些道德难题，企业可以创造一个更公平、更值得信赖的人工智能驱动的招聘环境，确保技术能够促进而不是破坏招聘流程。
在人工智能驱动的招聘中解决数据隐私问题的最佳实践
为了确保人工智能驱动招聘中的数据隐私，企业必须实施最佳实践，优先考虑透明度、公平性、多样性、数据保护和法规遵从性。这些原则共同提高了候选人的信任度，并确保以负责任的方式利用人工智能技术。
选择保护隐私的人工智能工具
企业应选择专门设计的具有强大数据保护机制的人工智能招聘工具。优先选择符合全球隐私标准的解决方案至关重要，因为这不仅能确保符合法规要求，还能促进候选人的信任。合适的工具应包含数据匿名化和加密等功能，以保护敏感的候选人信息。
持续监控合规性
采用人工智能工具只是一个开始；企业必须进行持续审计，以保持符合不断发展的数据隐私法规。定期评估人工智能系统可使企业识别潜在漏洞并及时解决。这种积极主动的方法可确保数据隐私实践保持有效并符合法律标准。
教育利益相关者了解数据隐私规范
让人力资源专业人员和其他利益相关者全面了解数据隐私原则至关重要。培训计划应强调负责任地处理数据和遵守隐私法规的重要性。通过培养负责任的数据文化，企业可以让其团队倡导合乎道德的招聘实践，确保所有流程都尊重候选人的隐私。
人工智能在招聘领域的应用，以及人工智能与人力资源技术的进一步融合，既带来了机遇，也带来了道德责任，企业必须谨慎驾驭。企业在评估是否构建或购买人工智能工具时，面临着平衡道德考量与追求投资回报率（ROI）的挑战。关键是要认识到，用于训练人工智能模型的大部分数据可能存在偏差，尤其是在领导力历来单一的行业。
要解决这些问题，就必须承诺使用符合道德标准的数据，同时在人工智能系统的整个生命周期内对其进行严格的监控和审计。各组织还必须制定政策来识别和减少偏见，确保人工智能的使用不会强化现有的差距。
-
减少偏见
【美国】自主人工智能招聘公司Tezi获得900万美元种子轮融资，推出自主AI招聘人员Max
位于加州门洛帕克(Menlo Park)的自主人工智能招聘公司Tezi获得了900万美元的种子融资。本轮融资由8VC和Audacious Ventures领投，Liquid 2、Afore、Prime Set和South Park Commons以及Instacart和Thumbtack的创始首席执行官等天使投资者参与。
公司打算利用这笔资金扩大业务和开发工作，并计划于2024年秋季推出。
在首席执行官Raghavendra Prabhu的领导下，Tezi正在推进Max，这是一名由顶级招聘经理和招聘人员培训的自主人工智能员工，负责领导端到端招聘流程，包括:
处理复杂的面试计划，最后一刻的重新安排，以及面试官带宽的挑战。
通过自然语言搜索、全球7.5亿候选人档案、深度校准和个性化电子邮件进行采购
筛选入境申请排名，决定他们，并评估和出售最好的申请人。
Max使用自然语言，你可以在Slack或网络上与用户已经工作的地方进行交互。它可以提示用户并回答他们的后续问题。一旦设定好角色，Max就会自动完成所有的工作，让他们随时了解情况，几天之内面试就会出现在他们的日历上。
依靠Max的公司看到了以下好处:
使用人工智能的准备时间从几周缩短到几分钟，这大大加快了招聘时间，并更快地产生业务影响。
具有高质量的人工智能候选人经验。马克斯可以在候选人选择的任何时间与他们聊天，即时回应，从不失手。
与人工智能招聘相关的较低成本使企业能够将更多资金再投资于研发、销售和营销。
凭借人工智能的灵活能力，招聘可以立即扩大或缩小规模，以满足业务或市场周期的需求。
在经过专业训练的人工智能的帮助下，减少偏见，提高决策的一致性。
Tezi可以让你的员工专注于更具战略性的招聘活动，这些活动需要人性化的接触，比如评估候选人，向他们推销职位，以及结束招聘。随着时间的推移，Max将继续获得更多的功能，并简化更多的招聘工作流程，包括面试协助，处理报价和无缝过渡到新员工入职。
人才和招聘仍然是企业的黑暗艺术:一个近乎无限的市场，在一代人的时间里没有看到任何真正的技术进步。即使有了AI的变化，攻击这个缺口也不适合胆小的人。它需要一个杰出的创始团队，不仅在技术上，而且在领域的所有复杂性和细微差别方面。在8VC，我们很高兴在Tezi找到了这样一个团队。RVP(我在过去的生活中多次失败，但成为了朋友!)和Jason各自花了22年的时间来完善他们的手艺，共同聘请了500多名世界级的工程，产品和设计人才。我们期待着RVP和Jason用他们标志性的精湛技艺来改变这个空间。”——Bhaskar Ghosh，合伙人，8VC
“招聘A+级人才一直是一流公司最重要的任务之一。但在Tezi之前，软件在招聘方面的努力一直是提供工具，使招聘人员的效率略微提高。Tezi是第一个能够端到端自主运行招聘工作流程的人工智能招聘代理，从寻找最优秀的人才，到筛选申请人和安排面试，通过一个无摩擦的过程，为应聘者提供高质量的体验。Tezi将招聘作为其客户的战略优势。那巨大的!”——Nakul Mandan, Audacious Ventures创始人兼合伙人
-
减少偏见
Josh Bersin谈：企业人才智能来袭，颠覆人力资源技术市场
在我们看到的劳动力领域的所有人工智能创新中，最重要的可能就是人才智能。按照我们的定义，人才智能是指利用海量的员工和劳动力数据来了解技能、工作适应性、绩效、领导潜力、职业发展路径、薪酬公平性和组织能力。
在今天介绍新的研究成果时，我们的立场是，这是几十年来人力资源技术领域最具存在意义的变革之一。
人才智能究竟是什么？这项技术以人工智能为基础，允许公司分析员工的大量数据，将其与外部劳动力市场的数据相匹配，并了解他们以前不知道的事情。
在许多方面，它与广告技术类似，Meta、TikTok 和谷歌等公司通过分析个人数据，为个人消费者提供量身定制的广告。
在商业和人力资源领域，人才智能让公司深入了解员工的技能、兴趣、职业轨迹、地域偏好、认证、所掌握的技术，以及他们在领导力、行业和公司类型方面的经验。
过去，我们使用工业心理学、评估和面试来确定这些信息。如今，在人工智能的驱动下，公司可以利用这一庞大的语料库，让人工智能模型来识别其中的关系。
让我举个例子。在招聘中，每家公司都面临着同样的问题：这个候选人是否适合这份工作、这个团队、我们使用的工具以及公司的文化？
招聘人员通过面试、测试和背景调查来评估。然而，尽管采取了这些方法，仍有近 20% 的候选人没有成功。利用人才智能，我们可以分析成功胜任这一职位的人，并让人工智能找出适合的质量。这不仅没有偏见，而且非常准确，我们收集的数据越多，它就越聪明。
我还记得自由保险公司（Liberty Mutual）的汽车保险团队面临人员流动率高的问题。他们花了几个月的时间研究那些表现出色的员工，看看哪些教育背景或技能与成功相关。他们的分析发现了一个秘密：业绩最好的保险销售人员都是那些热爱汽车的人。再多的心理评估也无法发现这一点。
我刚刚与一家投资银行进行了交谈，他们正在努力了解年轻员工的高流失率。Talent Intelligence（人才智能）可以了解哪些人留下，哪些人离开，并立即帮助寻找更合适的候选人。
如今，这类分析非常困难。使用传统的人力资源技术，我们所掌握的唯一数据就是员工的简历或工作经历。这些数据往往还不如 LinkedIn 上的数据多。
利用人才智能，公司可以利用大量的公开信息，了解一个人以前的工作经历、与他们共事的人、他们在不同工作中使用的时间段和技术、他们写过的文章、他们经历过的组织变革，以及他们的教育背景、地点或其他我们甚至不了解的信号的影响。
这减少了偏见，为我们提供了前所未有的信息。
直到去年，人才智能技术还主要用于招聘。Eightfold、Seekout、Beamery、Gloat、HiredScore、Phenom和Paradox等供应商建立了模型，用于预测谁会适合某个职位或公司。现在，随着这些工具的成熟，人才智能可以做得更多。
正如您在我们的研究报告中所看到的，企业人才智能可用于内部流动、技术技能开发、领导力评估和绩效评估。通过将内部运营数据与同级人员进行比较，并扣除任期和级别因素，它实际上可以帮助确定个人的绩效。
它还可用于薪酬公平分析（将整个员工的薪酬与经验技能和其他证书进行比较）。它还可用于组织设计和工作分析（查看个人或团队的技能组合，以及这些技能与公司其他工作和其他团队的比较）。
还有更多。利用 Lightcast、Draup、Revilio 和 Skyhive 等公司提供的外部数据，可以对公司的技能和能力与竞争对手进行竞争性评估。你可以看到行业中的趋势技术和技能。您可以按地点定位技能，并决定在哪里建立下一个工厂或工程设施。你可以看到以前看不到的影响企业的人口变化。您还可以了解竞争对手与您相比所拥有的技能和能力。
试想一下，通用汽车或福特汽车将自己的工程师与特斯拉或 Rivian 的工程师进行对比评估，会有多么强大。仅这些数据（我们即将发布汽车行业全球劳动力智能研究报告）就价值数百万美元。
对人力资源技术供应商的颠覆性影响
直到最近几年，企业才有机会获得这些信息，因此他们没有发展团队或内部技能来使用这些信息。现在有了这些信息，我们在人力资源领域有了一个新的职业和领域--人才智能专家。目前，全球已经有两千多名人才情报专业人员，如果考虑到从事人员分析和劳动力规划的人员，人数还会更多。
这些人有分析背景，但本质上是业务人员。他们可以研究这些数据，并做出管理者无法独立做出的决策。正如我们的研究报告所指出的，他们正在公司内部创造出突破性的解决方案。使用这些系统的公司正在从根本上改进招聘工作，发掘更深层次的领导人才库，找到埋藏在组织内部的关键技能，让员工有机会找到过去从未有过的新工作和新机会。
人才智能对现有的人力资源技术提供商也是一种颠覆。上个月，Workday 收购了 HiredScore，这只是即将发生的颠覆的一个小小迹象。几乎所有人力资源技术供应商都必须考虑这一领域，因为这是一个利用人工智能超大规模改进的市场。
通过下图，您可以了解这些供应商的发展方向。如果你不相信我，请阅读 BusinessInsider 最新发表的关于 Workday 问题所在的文章（我仍然是 Workday 的粉丝）。
当 OpenAI、谷歌或 Meta 推出新的大型语言模型时，人才智能产品会变得更快、更高效。随着新人工智能算法的开发，这些供应商可以立即加以利用。传统的 HCM 平台对外部数据一无所知，不可能跟上洞察力的步伐。
但这并不容易。这需要时间和工程专业知识，因为它将人力资源软件公司变成了数据公司。
大多数人力资源技术公司都没有管理如此海量数据的经验。随着时间的推移，许多公司将别无选择。就像我们现在通过互联网购买计算机一样，我们中的大多数人很快就会不愿意购买没有数据和基准的软件。
如果我考虑一下我们的公司以及我们如何使用财务和客户关系管理系统，我会很高兴我的财务系统能为我提供基准和直接建议，从而更好地经营我们的公司。我希望我们的客户关系管理系统能告诉我，我是否获得了正确数量的潜在客户，并自动优化数据集。现在还没有这样的系统，但我打赌 Intuit 和 HubSpot 正在努力。
就人力资源而言，我们的报告描述了这个新市场是如何爆发的。这是我们不能忽视的。
-
减少偏见
SaaS软件公司Sinecure.ai收购猎头公司Grace Blue Partnership，发展人才发现和招聘解决方案
Sinecure.ai是一家开创性的 SaaS 软件公司，致力于通过人工智能和大语言模型（LLM）创新彻底改变人才发掘方式。Sinecure.ai宣布收购Grace Blue Partnership，这是一家专门从事领导人才的全球猎头公司。Sinecure 的人工智能搜索技术与 Grace Blue 严谨的研究和高度个性化的服务相结合，创造了一个完整的解决方案，可提供从初级和中级职位到 C 级人才的全方位服务。两者的结合产生了强大的协同效应，简化了招聘流程，提高了候选人质量，减少了偏见，最终为候选人和客户带来了更多成功的结果。
"Sinecure.ai首席执行官兼联合创始人Joel Wright表示："未来最有效的招聘结果将是先进技术与人类理解力和智慧的平衡。"随着全球人才市场的不断发展，Sinecure.ai 正通过承诺精确、快速和可预测性的解决方案来满足客户日益增长的需求。我们对 Grace Blue Partnership 的收购充分利用了两家公司的优势，强化了企业发现、吸引和留住人才的方式，并产生了持久的影响。"
Grace Blue 在纽约、伦敦和新加坡设有办事处，其专业领域涵盖消费品牌和代理机构，以及体育、媒体和娱乐业。作为Sinecure.ai的客户，Grace Blue自2022年6月发布第一款主要产品以来，一直利用其基于生成式人工智能和LLM的解决方案套件，为其全球客户群提供成果。
"Grace Blue Partnership 全球首席执行官 Jay Haines 表示："在瞬息万变的猎头行业，技术、战略思维和建立稳固关系的承诺三者的结合是成功的秘诀。"将Grace Blue的行业专长和能力与Sinecure的人工智能技术相结合，我们将成为新一代的公司，为我们的客户提供更高水平的服务。
继 Sinecure 于 10 月份宣布任命技术和广告行业资深人士 Wenda Harris Millard 担任董事会主席之后，今天又宣布了新的消息。与此相关，Haines 先生将担任董事会成员，而 Grace Blue 的董事长兼创始人 Ian Priest 将辞去在该公司和 Sinecure 董事会的职务。
合并后的新公司拥有全球多个垂直业务领域的客户名单，其中包括 Interpublic Group、Havas、Wasserman Media Group、All England Lawn Tennis Club (Wimbledon)、Publicis Groupe、Sony PlayStation、Endeavour Group、Lego 和 Amazon 等行业领先企业。交易的财务条款未披露。
关于Sinecure.ai
Sinecure.ai是一家领先的SaaS软件技术公司，致力于通过人工智能和法学硕士创新重新定义人才发现。Sinecure.ai 致力于实现精准、快速和可预测性，帮助企业找到并聘用符合其独特需求的理想候选人。
关于Grace Blue Partnership
Grace Blue 是一家全球性高管猎头公司，专门为品牌、代理商、媒体、体育、娱乐和技术组织提供变革型领导人才，帮助他们的业务面向未来。我们将全球企业的知识、影响力和严谨性与本地精品专家的同理心、诚信和价值观相结合。我们的专长涵盖媒体、营销和传播、战略、数据和洞察力、创意、制作、技术和自动化等领域。
扫一扫 加微信
hrtechchina
