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【美国】帮助个人和公司进行职业管理的初创公司Anthropos获得270万美元种子轮融资，帮助公司利用AI打造未来的员工队伍
据 Gartner公司称，人才短缺和技能发展是当今企业正在努力解决的两大首要问题。为了帮助企业控制局面，初创公司 Anthropos 筹集了 270 万美元的资金，旨在为企业创造一种新的方式，帮助员工根据业务需求发展技能组合，同时提高留用率。
Anthropos在美国和瑞士设有办事处，其种子轮融资由总部位于瑞士的Founderful领投，Eden Ventures、Exor Ventures、Zanichelli Venture、Alessandro Rivetti以及欧盟和美国的几位天使投资人也参与了本轮融资。
"人们希望在自己的组织中看到一条清晰的发展道路，并学习取得成功所需的确切技能。与此同时，如果没有现代化的技能和解决方案来不断了解员工能做什么、不能做什么，就无法开展业务。Anthropos 首席执行官 Stefano Bellasio 说："这是一个在所有行业都在加剧的问题，随着人们需要采用人工智能并将其作为日常工作的一部分，这个问题将变得更加重要。
Anthropos 由 Stefano Bellasio 和 Giacomo Marinangeli 创立，他们在 2013 年创建了云培训平台 Cloud Academy Inc。在此过程中，他们意识到大多数企业客户都在为同样的相关问题而挣扎：员工保留和技能发展。在将业务转让给英国最大的技术培训提供商后，Stefano 和 Giacomo 决定将重点放在一个完全不同的领域，即 Anthropos，这是一个希望帮助企业应对留住员工和培养员工技能的持续挑战的解决方案。
Anthropos 帮助企业将所有技能、员工经验和培训库集中到一个以员工为中心的现代化平台上。有了 Anthropos，企业可以为组织内的每个角色规划出专门的发展路径。因此，员工可以根据自己希望晋升的角色来提升技能，公司也可以不断评估与每个角色相关的技能，并核实哪些员工掌握了这些技能。这与通过冗长、复杂的员工问卷来确定技能能力的现状相比，是一项重大改进。Anthropos 能够在员工生命周期的不同阶段（从招聘到培训和晋升）验证软技能和技术技能，这是证明其方法的核心所在。
作为平台的一部分，Anthropos 建立了自己的技能分类法，目前涵盖 60,000 多种技能和 18,000 个工作角色。公司还创建了一项名为 "人工智能工作模拟"（AI Job Simulations）的新技术，通过将应聘者与虚拟客户、利益相关者和同事置于身临其境的真实场景中，让他们解决任务，从而大规模筛选应聘者的软技能和硬技能。Anthropos 的早期客户决定定制他们的人工智能工作模拟，以大规模筛选应聘者，并让他们为担任新角色做好准备，让他们在安全的环境中与（虚拟）客户和其他团队交谈时犯错误，并从中学习。
Anthropos的创始人将Anthropos描述为为每个组织建立一所学校的最简单方法，在这里，员工可以在员工生命周期的不同阶段与企业一起学习和发展。作为其中的一部分，Anthropos 还被设计成一个网络。员工可以看到同事拥有的技能，了解他们是如何获得这些技能的，并最终找到潜在的导师来帮助他们成长。
该团队于今年早些时候推出了Anthropos，其初始客户群主要集中在技术和技术咨询领域，他们已经开始利用Anthropos来保持竞争力并留住顶尖人才。目前的客户正在使用Anthropos快速验证即将迁移到新岗位的员工的技能，为某些项目轻松识别拥有合适技能的合适人才，并通过使用公司的人工智能工作模拟，将候选人置于与其角色相关的真实场景中，从而大规模筛选候选人。
"这对企业来说是一个很好的机会。我们亲眼目睹，现代人将成长和学习新技能的明确途径视为工作中最重要的方面。这比工资或奖金更重要。如果你不能提供这些，你就会看到员工在几个月内加入或离开。
Founderful 的负责人 Antonia Albert 补充说："我们相信，每个员工都希望成长和发展，而缺乏职业发展和晋升是员工流失的主要原因之一。利用人工智能实现职业道路和技能发展的民主化是一项伟大的使命。我们深信，Stefano 和 Giacomo 在成功扩大并出售了自己的前一家科技公司后，是为公司和员工提供所需的透明度，实现明确的职业发展路径和职业及个人成长的合适创始人。
展望未来，Anthropos 计划为公司和员工提供数千种技能路径和人工智能模拟，让每个组织都能定制多个部门的角色和技能。公司还计划在未来几个月内发布第一批人工智能工作模拟。"Giacomo和我设想Anthropos将成为企业管理和发展所有能力的解决方案。首席执行官Stefano Bellasio补充说："在这个将由人工智能重新设计每个角色的世界里，我们相信这是一个帮助每个人转变职业生涯的绝佳机会。
关于Anthropos
Anthropos.work 帮助个人和公司进行职业管理。Anthropos.work 旨在帮助用户更快地成长，发展他们未来需要的角色和能力。公司成立于 2023 年，总部位于加利福尼亚州森尼韦尔。
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【柏林】农业科技公司hexafarms获得130万欧元种子轮投资，以增强商业室内农场主的能力
利用人工智能优化温室为未来粮食生产提供动力的农业科技先驱 hexafarms 宣布成功完成 130 万欧元的种子轮融资，本轮融资由欧洲领先的早期投资者 Speedinvest 领投，Mudcake 和 techstars 参投。有了这笔新资金，hexafarms 将进一步发展其人工智能和机器学习能力，并扩大其研发专家团队。
新一轮融资使 hexafarm 的融资总额超过 250 万欧元，这将使 hexafarms 能够继续投资于其人工智能和机器学习能力，提高预测的准确性，并扩大公司的作物组合。根据支持作物和栽培品种的公开信息，hexafarms 目前拥有全欧洲最广泛的作物组合，本季度预计将加工 900 万公斤草莓和西红柿。
公司创始人兼首席执行官David Ahmed说： "虽然全球农业在很大程度上发挥着基础性作用，但令人沮丧的是，它却没有得到充分优化。我们的使命就是彻底改变这一现状。通过不断发展的人工智能模型，我们的目标是在可变成本和损失方面挖掘出近 30% 的潜在节约潜力。通过利用算法的力量，我们可以在任何规模上满足每个工厂的个性化需求，从而超越人工干预的能力。
全球粮食生产生态系统目前正面临着巨大的挑战，所生产的粮食在收获和零售之间损失了 14%[1]，在种子到收获之间损失了约 10-30%[2][3]，加剧了粮食不安全和全球饥饿。考虑到西方城市消费的水果和蔬菜中约有 55% 是在室内栽培的[4]，要解决这一问题，在包括温室在内的室内空间采用简化的方法进行粮食生产至关重要。Hexafarms 正在利用受控环境农业市场带来的机遇，通过人工智能模型优化作物生产，减少可预防的损失，该市场到 2030 年有望达到 1000 亿美元的产值[5]。
hexafarms诞生于2021年，公司希望解决食品生产过程中依赖人工的低效率问题，这种解决方案既无法扩展，也不可持续。公司提供人工智能驱动的 SaaS 解决方案，以促进商业温室的优化食品生产，解决因生产优化不足而造成的 30% 投资损失。hexafarms为大型设施提供服务，利用hexafarms摄像头和传感器的各种数据得出有意义的见解，使高端作物的季节性收成提高了30%。hexafarms 应用程序为种植者提供有关收获时间的准确、有针对性的信息，并强调在生产过程中可以解决的问题，以优化植物生物学，从而成为了解生产的窗口。在全球粮食供应枯竭问题日益受到关注的情况下，公司的可扩展解决方案将植物生物学专业知识与人工智能模型相结合，在商业化粮食生产领域提供了比单靠人类专业知识更具竞争力的优势。
Speedinvest 气候技术与工业技术投资团队合伙人 Andreas Schwarzenbrunner 评论说： "农业部门迫切需要创新的解决方案，以应对气候变化对商业化粮食生产过程和粮食不安全造成的压力。我们对 hexafarms 充满信心，迫不及待地希望看到他们进一步发展人工智能和机器学习能力，扩大专家团队。我们坚信，他们的应用程序将通过优化和数字化改变商业食品生产。
Mudcake 的创始合伙人Anna Ottosson补充说："在未来几十年里，将有超过 90 亿人需要健康营养的食品。我们只有通过提高生产系统的效率才能实现这一目标。hexafarms利用其独特的人工智能优化软件为商业温室提供服务，将有助于确保当代和子孙后代的粮食安全。我们很荣幸能够支持他们完成这一重要使命。
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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。
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【米兰】教育科技公司Futura获得1400万欧元A轮融资，旨在让世界学得更快更好
人工智能驱动的教育公司 Futura 宣布已成功募集到 1400 万欧元的 A 轮融资。本轮融资由 Eurazeo 领投，现有投资者 United Ventures 和新投资者 Axon Partners Group 参投。这笔资金将使Futura公司加快实现其让世界更快学习的使命。
Futura公司由Andrea Chirolli、Francesco Salvatore和Lorenzo Pinto于2020年创立，公司开发了一种创新算法，可以个性化和优化学生的学习轨迹。这种算法复制了与技艺高超的私人教授合作的体验，取得了令人印象深刻的成果。与传统学习方法相比，使用 Futura 的学生通过考试的几率要高出 3.5 倍。
自 2022 年获得 180 万欧元种子资金以来，Futura 取得了长足的发展，收入每年翻三番，并实现了盈利。在新获得的 1400 万欧元 A 轮融资中，Futura 的目标是在最初专注于医学院入学考试准备之后，将业务范围扩展到整个欧洲，并开发新产品。公司的目标是成为下一个意大利独角兽企业。
Futura 的使命源于这样一种信念，即传统教育方法已经过时，无法跟上现代技术的发展潜力。公司认为人工智能改变了教育技术领域的游戏规则，它能以合理的价格实现大规模的个性化学习，从而让所有人都能接受教育。Futura 的创新算法通过为每个人选择下一个最佳行动来优化学生的学习轨迹，有效地根据他们的独特需求量身定制学习方法。
此外，该算法还能自动处理学生的咨询，使客户支持更高效、更快捷。为了进一步提升学习体验，Futura 还开发了人工智能虚拟辅导员 “Alice”，该辅导员利用大型语言模型，根据每个学生的水平、知识和学习风格生成定制的讲解和学习材料。
Futura 确信其产品将对教育产生重大影响，帮助下一代学习者提高学习速度。公司已做好充分准备，在教育技术的新时代引领潮流，使教育更加个性化、高效和普及。
Futura 计划利用获得的资金进一步投资于技术和人工智能，拓展新的业务线，并在欧洲各地发展壮大自己的团队。公司尤其重视在意大利和西班牙的招聘，计划在年内将团队规模扩大一倍。
Futura 认为，全球影响力是吸引顶尖人才的关键。这家初创公司明确将国际人才作为招聘目标，其荷兰首席运营官两年前在意大利加入了公司团队，许多新来的业务主管都是在欧洲各地生活过的意大利人。公司认为，外籍员工能带来不同的技能和视角，而拥有国际经验的员工往往具备创业精神，这对公司的成功至关重要。
据公司创始人介绍，公司之所以广受欢迎，是因为它独特地将热情好客的办公文化与对个人成长和业绩的高度重视结合在一起。
“我们在发展方面有着良好的记录，但真正重要的是我们的员工。我们设定了不同的标准，这就是我们成功的动力。我喜欢在 Futura 工作的原因：我们的标准很高，而且我们彼此和睦相处。我坚信这两点是相辅相成的，这也是我们吸引顶尖人才的原因。
“我们坚信，Futura 能为意大利的整个教育生态系统提供增值解决方案。我们很高兴能与 Andrea、Lorenzo、Francesco 和 Futura 团队的其他成员合作，利用其独特的人工智能能力打造欧洲下一个教育领导者，"Eurazeo 副总裁 Alexandre Dewez 补充道。
Eurazeo副总裁Alexandre Dewez补充说："Futura正在通过利用最新技术的创新方法来满足巨大的需求。我们很高兴能继续支持他们重新构想教育的愿景，帮助更多的学生取得成功，"United Ventures 联合创始人兼管理合伙人 Paolo Gesess 评论说。
“我们非常高兴地宣布与Eurazeo和United Ventures合作，成为Futura杰出团队的一部分。Axon合伙人集团投资经理Manuel Monge补充道。
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【苏州站】4月23日“AI应变，智造招聘新对策”沙龙活动诚邀您参加，探索AI在招聘中的无限可能！马上预定专属席位！
随着数字经济的发展，AI技术正不断推动企业转型升级，企业相争利用科技创新在产业竞争格局与新旧交替格局中占领先机。如何拥抱技术革新，率先获得“未来科技人才”，无疑是新时代产业竞争中的核心要素。
在机遇与挑战并存的今天，新一代应届生在求职心态和选择上有何变化？企业如何及时调整招聘策略，借力A技术进行高效人才筛选?
4月23日周二14:00-17:00，我们特别策划了一场精彩纷呈的行业交流活动——“AI应变，智造招聘新对策”。HRTech诚邀企业HR们一起来与行业领先HR负责人一起来聊聊，与您共同交流探索应变之道!活动详情活动日期：2024年4月23日（周二）14:00-17:00
活动地点：苏州（报名后5个工作日内审核后邮件/短信发送详细活动地址）
报名链接：http://hrnext.cn/AENQV4 立即扫描上方图片二维码或点击文章底部“阅读原文”，抢先预定您的专属席位，名额仅限30席精彩内容
深度解析：《2024智能制造校园招聘白皮书》精彩解读，助力您抢先一步洞察行业趋势。
行业洞察：《AI数智化时代吉利面向未来的人才招聘趋势》，吉利控股集团校园与雇主品牌平台总监童部林先生与您分享数智化时代的人才招聘及AI在招聘中的深度探索。
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华人姐妹创办的AI人才技能评估公司Searchlight被纽约的Multiverse收购！
还记得双胞胎姐妹Anne Wang 和 Kerry Wang 2018年的创业公司吗？担任CEO的Kerry Wang 和CTO的 Anna Wang 于 2018 年创立了 Searchlight。作为双胞胎姐妹，不仅外表相似，而且表面上都拥有在斯坦福、谷歌和麦肯锡的工作经历，她们有动力创造一个人们都可以参与的世界。他们因其独特的技能而被理解，并与合适的公司相匹配。斯坦福大学的毕业生从 Y Combinator 开始了他们的旅程，此后获得了福布斯 30 位 30 岁以下人士的认可，并从风险投资基金 Founders Fund 和 Accel 获得了融资。（点击可以了解）
祝贺他们的公司被Multiverse收购！ 这里是他们的最新进展，一起来了解下！
2024年4月8日美东 — 科技公司Multiverse宣布收购Searchlight，这是一个借助AI帮助企业解决技能缺口的人才智能与技能评估平台。
位于加利福尼亚的Searchlight由双胞胎Anna Wang和Kerry Wang在2018年创立。这对斯坦福大学毕业生的创业之旅起步于Y Combinator，随后获得了福布斯30位30岁以下青年才俊的认可。该公司还成功吸引了Founders Fund和Accel等顶尖风投公司的投资。
[caption id="attachment_67581" align="alignnone" width="2560"] Searchlight Founders - Kerry and Anna Wang[/caption]
在过去的六年里，Searchlight始终致力于AI与技能领域的融合，开发出了一款无偏见的AI引擎。该引擎能够理解人的能力、软技能、工作风格以及工作要求，其数据显示，相比传统招聘方法，该引擎能以四倍的准确率识别候选人是否匹配。
将Searchlight的技术和人才资源并入Multiverse，将大大推动后者在生成式AI（Generative AI）和机器学习领域的应用。Searchlight开发的定制无偏见AI引擎将提升Multiverse在识别、分析及弥合组织内部技能差距方面的能力，进而为客户提供更贴合商业需求的培训方案。
Multiverse目前与超过1000家组织合作，在数据分析、软件工程等领域提供培训。它所倡导的新型学徒制模式强调测量、应用、指导和公平，旨在确保学习者能享受到高质量、个性化的学习体验，同时为雇主创造可衡量的投资回报。
继2023年5月收购Y Combinator公司Eduflow后，Searchlight成为Multiverse的第二次收购。
Searchlight团队将加盟Multiverse，负责将其人才智能技术融入Multiverse平台，并领导后者的AI项目。Searchlight的CEO Kerry Wang将出任产品总监，CTO的Anna Wang将成为AI负责人。
Searchlight联合创始人兼CEO Kerry Wang表示：“创建Searchlight的初衷是帮助企业公平地组建优秀团队，并助力个人找到有意义的工作。与Multiverse团队的首次会面就让我深刻感受到我们的目标高度契合，致力于解决相似的挑战。通过这次合作，我们将能够将Searchlight的技术和专长在全球最大公司中进行规模化应用，共同打造未来的劳动力发展平台。”
Searchlight联合创始人兼CTO Anna Wang表示：“在过去六年中，Searchlight建立了定制的数据流和专有的、道德的AI模型，这些模型全面理解人才并预测业务成功所需的技能。将Searchlight现有的AI和技能专长与Multiverse的丰富数据结合，我们将共同成为利用AI进行技能发展的领导者。”
Multiverse创始人兼CEO Euan Blair表示：“在深入了解Searchlight产品后，我对他们使用AI识别模式、发现技能解决方案的方法感到非常兴奋。多数公司都在经历技术转型，他们希望这一过程既公平又有效。但往往他们的转型愿景与实现这一愿景所需的技能之间存在差距。Searchlight的AI技术、平台和优秀团队将使我们更好地诊断企业内部所需的技能并提供有效的解决方案。我们的规模和世界级的学习资源结合Searchlight的技术和团队，将确保更多的公司和个人从中受益。”
关于Multiverse
Multiverse是一家新兴的以技术为先导的机构，它将工作与学习相结合，为每个人提供公平获取经济机会的途径。通过一种新型的学徒制，Multiverse关闭了关键的技能差距，利用以人为中心的辅导、AI和技术的最佳实践，提供一种被测量、应用、指导和公平的学习方式。
2022年6月，Multiverse宣布完成了由StepStone Group、Lightspeed Venture Partners和General Catalyst共同领投的2.2亿美元D轮融资。以17亿美元的估值，这轮融资使该公司成为英国首家教育科技独角兽。
更多信息，请访问www.multiverse.io
关于Searchlight
现为Multiverse一部分的Searchlight是一个开发道德AI以建立高效团队的人才智能平台。Searchlight提供一个无偏见的AI，能够发现顶尖的申请者，评估候选人，并验证招聘质量。它独特的学习循环利用员工的成果数据，让组织的每一次招聘都更加匹配。由双胞胎姐妹Anna和Kerry Wang在2018年创立的Searchlight坚信，当正确的人选放在正确的位置上，每个人都是赢家。了解更多，请访问Searchlight.ai。
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招聘领域的AI革命，你准备好了吗？“AI 应变，2024招聘新对策沙龙活动4月25日北京举办，马上报名抢占限量席位！
在这个快速变化的时代，AI技术正以其独特的魅力和强大的能力，重塑我们对招聘行业的理解和实践。它不仅优化了人才匹配，提升了识别能力，还改进了筛选流程，让企业能够以更高效、更精准的方式找到合适的人才。
4月25日北京，HRTech将与牛客联合主办“AI 应变，2024招聘新对策·招聘创新研学会”沙龙活动，邀请业内HR大咖，分享他们的见解和经验，与您一起深入探讨 AI 时代下招聘的创新策略和最佳实践。
活动亮点
行业先锋分享： 我们邀请了业内领先的HR专家，他们将分享在AI时代下招聘的创新策略和最佳实践。
实战经验交流： 了解优秀企业如何应用AI技术，取得阶段性成果，并成为行业的标杆。
互动研讨环节： 与同行深入交流，共同探讨AI在招聘领域的应用前景和挑战。
活动详情
时间： 2024年4月25日 周四 14:00-17:00
地点： 北京 (5个工作日内审核报名，通过后我们将通过短信/邮件形式发送详细地址）
报名：http://hrnext.cn/C0PsN3 企业HR免费报名，扫描下方海报二维码或点击阅读原文，抢占限量席位！
为什么你不容错过：
领先一步： 在AI技术不断进步的今天，了解并掌握最新的招聘策略，让你的企业在人才竞争中保持领先。
拓展人脉： 与来自不同行业的HR专业人士交流，拓展你的职业网络。
提升视野： 通过专家的见解和案例分析，提升你对AI在招聘领域应用的深度理解。
马上报名，共创招聘新未来！AI技术的发展为招聘行业带来了前所未有的机遇和挑战。在这个变革的浪潮中，我们期待与你一起探索、学习、成长。让我们共同见证并推动招聘领域的创新与发展，并切实有效的助力您2024年的招聘工作！
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【伦敦】AI面试记录工具Metaview 获得 700 万美元 A轮融资，用 AI 革新面试记录，省去面试官写面试记录
Metaview 在招聘领域取得了一项重要成就，成功获得了 700 万美元的 A 轮融资。这一成就不仅反映了新老投资者对 Metaview 创新策略的认可，更标志着招聘流程革新的新篇章。这次融资由 Plural 领头，同时获得了 Zach Coelius、Vertex Ventures US、Seedcamp、Village Global 等知名投资者的支持，以及来自 Barney Hussey-Yeo (Cleo)、Kyle Parrish (Figma) 等业界领袖和众多 Metaview 客户的热情助力。
自 2018 年成立以来，Metaview就致力于解决招聘过程中存在的各种低效问题。该公司发现，招聘过程中产生的大量非结构化的环境数据蕴含着优化团队建设的巨大潜力。虽然初期在数据利用上遇到了挑战，但 OpenAI 在 2022 年底推出的 GPT-3.5 成为了 Metaview 的游戏规则改变者，帮助公司从数据中提取有价值的洞察，进而全面转向以 AI 为核心的战略。
这一战略调整为 Metaview 带来了爆炸性的增长，客户数量和用户参与度分别实现了 20 倍和 23 倍的年度增长。通过 AI 洞察驱动的策略，Metaview 大幅降低了客户获取成本，成功地将用户转化为品牌的忠实倡导者，并在招聘领域树立了新的里程碑。
展望未来，Metaview不仅计划将 AI 作为优化现有工作流程的工具，而且还打算以 AI 为基石，彻底重塑招聘流程，特别是在至关重要的招聘环节上。凭借新一轮的资本注入，Metaview 正在积极扩充其产品、工程、营销和销售团队，寻找那些渴望在这场革命中发挥重要作用的有志之士。
Metaview 的发展轨迹标志着招聘方式的一次大胆创新，展现了一个未来愿景：在这个愿景中，AI 驱动的洞察将简化并优化招聘流程，使其更加高效和有效。在投资者的强力支持和团队的全力投入下，Metaview 正在朝着重塑招聘流程和决策、为数百万客户带来创新解决方案的目标稳步前进。
关于Metaview
Metaview 是一家提供自动化、AI驱动的面试记录服务的公司。它旨在帮助招聘人员节省时间，专注于与候选人和招聘团队的高质量互动。Metaview自动记录面试过程中的对话，生成笔记，使招聘人员可以更专注于面试本身而非记录过程。此外，Metaview的服务与现有的视频会议平台、移动通话等工具兼容，不需要改变现有的工作流程。它还考虑到数据安全和隐私保护的需要，遵守GDPR和CCPA等法规。Metaview特别为招聘过程设计，不仅仅是一个通用的摘要工具，能够理解招聘对话的细微差别，并与其他数据源（如ATS）结合使用，以合成最相关的笔记。
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HR领导者必须掌握的十大AI术语
人工智能正在改变全球企业环境。为确保贵公司领先于这一变革，您需要掌握这十个关键的AI术语。
人工智能（AI）正逐步融入我们的日常生活和工作之中。对于企业而言，要想在新的工作环境中保持竞争力，了解AI及其价值至关重要。因此，我们汇编了每位商业领袖都应该了解的十个AI术语。
在我们的《AI智商：企业中的人工智能见解》报告中，我们调查了1000名高级决策者关于人工智能和机器学习（ML）。调查结果显示，有81%的领导者认为，保持企业竞争力需要运用AI。然而，有74%的领导者表示，他们的组织缺乏全面部署AI和ML的能力。
为了弥补这一技能差距，企业需要在各个业务领域内应用AI。在财务领域，AI能够消除低效，将原本需要数月或数周的工作缩短至数小时或数分钟。在信息技术方面，AI及其促进的自动化使得现代化IT生态系统的优化变得更加高效。对于人力资源领域来说，随着基于技能的经济不断演进，赋予HR专业人员AI和ML的知识变得尤为重要。
为了实现公司范围内成功且负责任的部署，各级商业领导者，从首席执行官到团队经理，都必须确保他们充分理解AI。那些对AI采用缓慢的组织不仅会失去竞争优势，而且会完全落伍。明天的AI思想领袖将是那些从今天起就开始掌握基础知识的人们。
有81%的领导者认为，AI对于保持其业务的竞争力是必需的。
必备的AI术语表
AI术语通常可能涉及广泛的技术内容，从决策树到强化学习等。在下面的AI术语表中，我们集中讲解了一些基本术语。
此外，我们还解释了每个术语在组织层面的重要性。考虑到AI应用的广泛性，很容易忽视其对业务潜在利益的影响。因此，我们着重强调AI对于现代商业环境中公司成功的关键作用。
1. 人工智能（AI）
人工智能指的是机器执行通常需要人类智能的任务的能力。AI通过分析和学习数据、识别模式、做出预测来增强智能决策制定和提高人类生产力，其处理速度和规模远大于人类。
为什么重要： 2022年的一项调查显示，92%的大公司报告称他们从AI投资中获得了回报，这一比例自2017年的48%大幅上升，这标志着AI所代表的商业价值正迅速增长。
2. 机器学习（ML）
机器学习是AI的一个分支，使机器能够通过重复学习来获得知识。依赖于数据和自我修改的方法，机器学习算法能够识别模式并进行预测，其模型不断自我完善，以提高模式识别和预测分析的能力。
为什么重要： 由ML生成的自动预测让商业领导者能够专注于战略决策，保留关键时刻人的参与。坚持手动过程的公司可能会浪费本可以更有效地使用在其他项目上的员工时间。
3. 负责任的AI
负责任的AI强调AI的部署者需要确保AI系统的开发和应用是符合道德的。对于AI和ML来说，建立和预期信任是必要的。这是为什么Workday致力于AI的道德、透明和负责任的使用。"可信赖的AI"也是相似的概念，由国家标准与技术研究院（NIST）定义为"有效可靠、安全、弹性、可问责、透明、可解释、增强隐私、公平且有效管理有害偏见"。
为什么重要： 我们的《AI智商》报告指出，仅有29%的高级商业领袖非常确信AI和ML目前被以道德方式应用。因此，决策者必须优先考虑与那些致力于道德和负责任使用AI的公司合作。
4. 深度学习（DL）
深度学习是机器学习的子集，通常用于建模数据集内的复杂模式和关系。深度学习通过多层处理分析大量信息，类似于我们大脑中的神经网络结构，尤其在计算机视觉领域发挥重要作用，使机器能够解码视觉图像。
为什么重要： 对于大型企业来说，快速处理海量数据的能力至关重要。在Workday，我们在财务等多个功能中应用深度学习，例如在处理报销单和发票时，通过深度学习识别数据点，并将其映射到数据库中的相应字段，极大提高了效率。
5. 自然语言处理（NLP）
自然语言处理让机器能够理解、解释和生成人类语言。它广泛应用于语音识别、机器翻译、情感分析和问答系统。NLP还包含两个子领域：自然语言理解（NLU），侧重于理解人类语言的意图和含义；自然语言生成（NLG），侧重于将结构化数据转换成人类风格的文本。
为什么重要： 随着工作节奏加快，准确捕捉员工情绪变得越来越重要。NLP技术使各级业务领导能够高效地分析大量文本数据，提取出相关的员工反馈，以指导关键决策。
6. 算法
算法是一个为解决特定问题或执行特定任务而编写的计算机程序。它包含了一系列在满足某些条件时自动执行的指令。无论是在AI、ML模型还是计算机科学的其他领域，算法都是其核心和基础。
为什么重要： 在21世纪，几乎所有重大的技术进步背后都离不开算法。随着工作世界越来越依赖数据，编写得当的算法是成功的关键因素。
7. 生成式AI
生成式AI是一种能够创造新内容的AI系统，如数据、图像、音乐或文本。这种内容通常是根据用户的简单提示产生的。生成式AI变得极为流行，其中包括：
ChatGPT：一个能够生成连贯、逼真的类人语言的语言处理聊天机器人。
Stable Diffusion：一个根据文本描述生成详细图像的文本到图像工具。
Amper Music：一个根据用户选择的风格和情绪生成音乐的AI音乐平台。
为什么重要： 尽管生成式AI最常见的示例是面向消费者的，但其在商业中的应用潜力巨大。结合人类的输入，生成式AI可以帮助创建招聘信、职位描述，提供预算决策支持等。
8. 大语言模型（LLM）
大语言模型是生成式AI背后的核心技术。这些模型在大量的非标注文本上进行训练，拥有数十亿个参数，可用于多种机器学习任务，如搜索意图识别、话题分类、内容摘要以及基于现有数据生成语义相似的短语。
为什么重要： 随着时间的推移，企业需要处理的数据量不断增加。LLM不仅加快了数据处理和分析的速度，还能帮助用户实时产生有用的洞察。
9. 光学字符识别（OCR）
光学字符识别是一种图像识别技术，用于扫描图像或文档以识别里面的文本和数字字符，并将这些信息转换为机器可读的文本格式。执行图像识别的系统大多采用了深度学习技术，包括Workday的系统。
为什么重要： OCR的商业应用范围极广，可大幅减少各种业务功能中不必要的手工工作量。每张发票、报销单和文档都可以实时扫描和处理，让员工有更多时间专注于更重要的任务。
10. 神经网络
神经网络是一种复杂的计算机系统，模仿人类大脑中神经元的连接和交互方式。也称为人工神经网络，它属于机器学习的一种形式，能够很好地适应变化，通过模拟人脑的数据处理方式进行学习和模式识别。
为什么重要： 适应性是未来工作环境的关键。神经网络能够发现有价值的数据见解，并随着时间的推移不断学习和进化。采用能与您的公司共同成长的AI技术，将在长远来看带来重大的好处。
AI与未来工作的融合
得益于AI的进步，未来的工作方式已经成为现实。全球职场正在以前所未有的速度演变，企业必须立即做出正确的决策，以防范未来的变化。AI和ML的核心集成将成为成功与否的关键分水岭。
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AI
大咖谈趋势：3400亿美元的企业学习的市场将迎来巨大变革
本文探讨了企业学习行业的演变，特别是人工智能如何引领这一行业的巨变。企业每年在员工培训和发展上的开支超过3400亿美元，从传统的课堂培训到在线学习，再到以技能为中心的学习，行业一直在不断发展。现在，人工智能预计将彻底改变公司的学习管理系统（LMS）和学习体验平台（LXP），通过个性化和动态生成内容来提高学习效率和效果。文章强调了适应这种变化的重要性，以及AI在企业培训和人才发展中的潜力。
作者：Josh Bersin
企业在员工培训和发展上的年支出超过3400亿美元，平均每名员工每年花费超过1500美元。这笔巨额开支支撑着一个全球产业，涉及数百家内容和技术公司，现正站在重新定义的风口浪尖。请允许我详细解释这一过程。
从电子学习到集体学习再到自主学习的演变
20世纪90年代末，随着互联网的崛起，以传统教室授课为主的培训产业发生了翻天覆地的变化。企业和内容提供者纷纷开发“电子学习”课程，试图在线复制面对面教学的体验。那是一个充满创新的时期，虽然今天看来有些过时，但它孕育了像Skillsoft（并购了众多竞争对手）、Cornerstone（同样并购了众多竞争对手）以及一大批传统的学习管理系统（LMS，例如Plateau、SumTotal、Learn.com、Pathlore等）公司，这些公司最终都被并购。
如今，LMS市场的规模已超过200亿美元，这一切几乎都是在线培训推动的结果。虽然这些系统可能看起来笨重，但它们对全球每家公司的交易和记录保持都至关重要。
当公司争相购买LMS系统——这是一个投资者非常关注的热门市场时，他们发现一个庞大的课程目录并不实用。因此，他们开始构建一套特征，我称之为“以人才为驱动的学习”，包括基于能力的学习、与职业角色一致的课程和职业发展路径系统。这些特征被添加到LMS中，使得这些系统不仅仅是教育工具，更像是“人力资源系统”，从而促使供应商扩展到更多的人才管理功能。
早期的开拓者Saba和Cornerstone开始推出绩效管理工具。回顾起来，这些尝试可能看起来有些简单，但当时它们代表了一个重大突破。突然之间，公司不再单独购买LMS系统，而是选择购买包含多个功能的“人才管理套件”，这迫使专注于LMS的供应商开始涉足招聘、目标管理乃至薪酬管理。他们可能没有意识到，放弃核心业务最终会导致他们被市场颠覆。
随着Facebook（2004年）、YouTube（2005年）和Twitter（2006年）的相继出现，内容世界发生了巨变。视频、文章和专家意见变得触手可及，那些笨重、以课程目录为导向的LMS系统显得格外难以使用。因此，随着公司寻求新的解决方案，原本投入巨资于人才管理的LMS市场开始显露老态。学习体验平台（LXP）市场随着Pathgather（2010年）、Degreed（2012年）、EdCast（2013年）的诞生而兴起，企业转向这一新兴领域投资。
2010年代初，整个行业的理念是尝试模仿Google，打造一个既具有Twitter式动态性又拥有YouTube式丰富内容的企业学习系统。传统的LMS和人才管理系统逐渐过时，供应商在缓慢的增长中寻求出路，最终合并为几家大型玩家。
随后，微学习的概念兴起。iPhone成为了视频播放平台（2008年），Instagram（2010年）、Snapchat（2011年）及后来的TikTok（2015年）向我们展示了短视频和“微学习”可以是多么的有趣。过长的两小时在线课程变得不受欢迎，因此LXP供应商开始扩展自己的产品线。随着公司将越来越多的内容投入到LXP中，我们意识到需要一种方法来寻找、精准定位并个性化所有这些学习材料。
此变化自然引发了内容市场的爆发。LinkedIn、Coursera、Udemy、OpenSesame、Go1等供应商决定开拓这个领域，推动了新材料的狂热消费。自那以后，内容市场继续繁荣发展，尽管仍然主要由小型玩家主导，但被更大的聚合商所整合，这些聚合商销售并分发多种品牌。
（顺便提一下，Workday在2016年收购了视频公司Mediacore，以抓住这波趋势。由于缺少核心LMS功能，他们花费数年时间将其发展成为一个完整的LMS。）
进入技能的世界。
你可能不会相信，但“技能记录系统”的概念最初出现在LXP领域，供应商如Degreed和EdCast建立了一个搜索术语数据库，并用“技能”一词标记内容。在消费者市场，我们能接收到成百上千的信号来推荐广告，但LXP供应商只有少数工程师，因此他们的“技能分类”相对简单。这个概念迅速走红，公司开始专注于构建基于“技能”的培训，随后是招聘和人才战略。
同时，L&D领域正处于创造性混乱之中。出现了如360 Learning、Fuse Universal、Kineo等数百家内容创作和分享系统的供应商，旨在帮助公司创作、分享视频内容，并按角色、技能或职能进行组织。这些并非严格意义上的LMS系统，但它们位于LMS前端，使员工能够轻松创建和消费动态内容。
这一时期，从2018年至今，成为L&D领域的热潮。市场充斥着各式各样的视频内容工具，同时像STRIVR和Talespin这样的先锋公司开始为虚拟现实（VR）构建工具和内容系统。自创内容平台、视频平台和VR平台正在满足重要需求，而LMS市场则变得更加固定、枯燥和无趣。（Talespin最近被Cornerstone收购。）
顺带一提，我仍然认为“能力学院平台”市场具有巨大潜力（这类平台提供综合的专业能力和小组学习功能，例如我们的Josh Bersin Academy）。Docebo、Learn-In、Nomadic、NovoEd和Intrepid等供应商仍在增长，但随着时间推移，这些系统可能被整合进人才市场。这一领域一直是行业的一个亮点。
作为分析师，我得诚实说，过去几年对我来说有些单调。我们帮助了数百家公司决定该选择哪种L&D系统，但通常我们发现这些组织有太多平台，内容分散杂乱，缺乏一致性的数据处理，以及在这一领域的过度投资。因此，这个静态期代表了过去3到5年的趋势，是企业整理过去十年购买历史的好机会。
世界突然再次发生变化。技能分类的理念迅速蔓延，同时新兴的人才智能系统，如Eightfold、Gloat、Fuel50等纷纷涌现。这些新兴系统使公司能够按技能寻找人才、根据技能推荐职位和机会，并按技能动态规划职业路径，再次与L&D领域发生碰撞，促使我们将所有内容“整合”进这些新平台中。
本周我刚与我最喜爱的L&D专家之一通话 ，他向我展示了他所在的大型制药公司如何将其LMS、LXP和人才市场融合成一个无缝、端到端的体系。他可能略微超前于当前趋势，但这正是事物发展的方向。
然而，故事还在继绀。又一场变革已经到来，这一次的影响力与YouTube、Instagram或iPhone相媲美，甚至更大。没错，就是AI。
AI，如许多人所预料，将彻底颠覆这个行业。正如我们在电子学习和人才管理时代所见证的那样，这意味着供应商生态将彻底改变。
AI如何改变一切
让我不夸大其词地告诉你。在这30年的故事中，有一点始终未变：企业培训关注的核心始终是内容。是的，我们希望内容更简短、更快速、能在手机上查看——但如果内容本身没有实用价值，不切实际，不易于消费，它就无法发挥作用。你们中有多少人为了得到学分而快速点击通过那些以页面为基础的合规课程，但实际上几乎没有注意内容？这正是我们面临的挑战。所有这些向视频、微学习、大规模开放在线课程（MOOCs）以及其他形式的转变，都是为了解决这个问题的尝试。
比如，假设企业学习系统能识别你是谁，你只需提出一个问题，它就能生成答案、一系列资源和一组动态学习对象供你消费。有时候，你可能只需快速获取答案即可。其他时候，你可能会深入研究内容。还有时，你可能会浏览整个课程，并花时间学习所需的知识。
假设这一切都是完全个性化的。这意味着你不会看到一个“标准课程”，而是根据你当前知识水平定制的特殊课程。
这就是AI即将带给我们的。而且，这已经在今天开始发生了。
不仅生成式AI能够回答问题和吸收内容（例如，Galileo™已经容纳了我们25年以上的每一项研究，包括视频、播客和文章），它还能生成视频、测试、测验甚至整个课程。它可以作为技术课程的教学助手，也可以作为领导力项目的教练或导师，并且能够进行语言转换。
AI能够根据你的身份动态生成内容，这意味着什么？
那么，LMS市场、LXP市场、VR学习市场以及所有内容提供商将如何呢？在未来几年，我们将见证一场巨大的行业洗牌。
供应商正在采取的行动
虽然我无法确切知道每个L&D供应商正在做什么，但可以肯定，变化正在迅速进行中。
Docebo Shape能够从文档中生成高效的互动式培训材料（Arist也能做到这点）。Uplimit构建了一个完整的L&D平台，采用AI智能体和课程中自动生成的内容。我们的合作伙伴Sana不仅能自动生成内容，还围绕AI核心建立了一个完整的LMS系统。Cornerstone通过收购Talespin，能够动态创建角色模拟和几乎可以无限配置的场景。快速增长的“精确技能”供应商Growthspace，可以根据1100种具体的商业技能，为你匹配一个“技能教练”，与你的具体目标对齐。
LMS市场不会消失，但正如人才智能系统正在逐渐取代应聘追踪系统（ATS）和人力资源管理系统（HRMS）一样，AI驱动的内容平台将逐步侵蚀LMS市场。我的制药公司朋友希望他的LXP能成为他们的“动态内容系统”，但坦白说，我不确定LXP供应商是否已经准备好迎接这个挑战。许多供应商，从LinkedIn到Microsoft，将不得不重新考虑他们如何成为“动态学习”系统，以及他们希望在其中扮演什么角色。
正如所有技术转变一样，通常情况下，从头开始构建的系统会超越旧有系统。对于Cornerstone或Docebo这样拥有数千客户的公司来说，当新技术出现时，他们不能简单地“替换”他们已经建立的系统。因此，新兴的AI驱动学习系统可能会由新的供应商推出，并随着这些公司的发展，开始取代和竞争现有的系统。
尽管看上去简单，学习技术实际上非常复杂。Workday几乎花了十年时间从Mediacore发展到一个相对健全的LMS，并且他们才刚刚开始尝试AI。因此，不要期望你现有的供应商能够一夜之间彻底改变。
但有一件事我可以确定：颠覆即将来临。就像Plateau、Saba和SumTotal在2000年代初期时“市场上最热门的供应商”一样，它们很快就成为了过时系统和收购目标，当市场变化时同样的情况也可能发生在今天。新兴供应商如Sana、Growthspace、Uplimit、Docebo、LMS365等将崭露头角。
尽管风险资本家通常对这个市场持谨慎态度，但往往是那些拥有最佳管理团队的公司最终胜出。大型供应商如LTG、Cornerstone和Skillsoft拥有充足的资金，因此随着市场的发展，任何事情都有可能发生。但对我来说，一件事是明确的：前方是一个巨大的增长周期。
AI的机会是真实的，而且极为巨大
想象一下我们公司中的遗留内容量。全球必然存在价值超过一万亿美元的 合规培训、销售培训、运营培训、安全培训和领导力发展内容。如果AI能够在大规模上“重新利用”和“再创造”这些内容，我们将看到这个巨大的市场向新系统转变，最终实现知识管理和学习的完美结合。
我来举一个简单的例子。我们的一位Galileo客户是一家拥有百年历史的大型航空航天公司，他们在工程、产品设计、航空和国防技术方面有着丰富的积累。他们构建了喷气引擎、导弹、核潜艇以及各种系统。对于一名新工程师，他们需要超过三年的时间来完成“入职培训”，因为需要掌握大量的知识产权、设计专长和系统操作。他们的资深工程师们都在逐渐退休！
他们在我们的帮助下，开始了一个以AI为中心的试点项目，把多年累积的内容放到一个新平台中，供年轻工程师使用。我相信，这将带来翻天覆地的变化。Galileo将协助处理管理层面的问题，而一个类似的AI助手将帮助工程师学习、寻找文档、观看视频并参加相关课程。传统的LMS和HRMS工具可能不会在这一过程中发挥重要作用。
考虑一下你的公司。你们囤积了多少内容、专业知识和旧有的培训资料？AI可以“释放”这些资源给你的员工，使其以前所未有的方式变得可用。这是一个激动人心的新时代，充满了即将到来的变革。
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