在过去两年中，COVID-19 大流行在许多方面重塑了劳动力。 越来越多的人在家或其他偏远地区工作，这意味着他们工作的时间和方式发生了巨大变化。 临时工和“零工”工人也已成为劳动力的重要组成部分，为组织带来了挑战和机遇。
随着越来越多的人同时在多个组织工作，并选择换工作作为大辞职的一部分，公司一直在争先恐后地招聘员工——以及管理混合型、兼职和合同制劳动力的新方法，这些劳动力需要更大的灵活性和 更好地平衡工作与生活。
过去的遗留劳动力管理系统执行简单的调度和报告任务。 但其中许多工具的设置并不是为了处理动态的劳动力、灵活的时间表，甚至是管理混合劳动力方面的技能差距。 （后者正在催生通过增强现实 (AR) 平台使用远程培训和监督工具。）
[相关：在家工作员工的权利法案]
IDC 全球人工智能 (AI) 和自动化研究集团副总裁 Ritu Jyoti 表示，这个问题是真实存在的，而且“很严重”。
孤立的软件
“组织正在寻找互联功能，”Jyoti 说。 “他们正在寻找端到端的解决方案。 他们想要在公共云、多租户环境中运行的东西，具有现代网络和移动支持。 现在，人们到处把东西缝合在一起。”
例如，这在亚马逊一直是个问题。 它使用各种类型的软件和算法来跟踪员工的时间和出勤率，监督员工的表现，并记录员工的伤残假。 但这些系统并不总是能很好地协同工作。
去年，当员工开始收到解雇通知时，亚马逊吸取了惨痛的教训——尽管他们之前并没有被解雇或辞职。 该公司为实现其时间和考勤监控算法与员工休假系统之间的通信而部署的手动补丁未能集成这两个系统。
“我们现在正在全面实施将这两个系统连接在一起的补丁，”亚马逊发言人凯利南特尔最近表示。
关于亚马逊的软件算法或“机器人”被用来雇用和评估员工的报道引发了对这些自动化系统“在很少或根本没有人为监督的情况下解雇数百万人”的指责。 南特尔说，这不是真的。 南特尔表示，总体而言，亚马逊 140 万员工中有很大一部分是因为放弃工作而不是绩效问题而被解雇的。
她认为，该公司的劳动力管理技术支持并增强了求职者和员工的体验。 Nantel 表示，这并不是要取代经理，而是要用数据和信息帮助他们做出决策。
但她承认，这些系统并不总是能很好地协同工作。 “其中一些挑战并不是我们所独有的，当你是一家像亚马逊这样大的公司，并且你的规模和增长速度和我们一样快时，我们当然会发现我们的技术和系统在某些情况下还没有” 跟不上步伐，”Nantel 说。
“我们现在正在全面实施将这两个系统连接在一起的补丁，”她补充道。 “我们知道存在挑战，但我们也会在我们认为需要的地方采取行动。但是，我们也对……我们完全由机器人管理的断言感到愤怒。”
一个问题是一些劳动力管理工具嵌入在 ERP 系统软件中，其他工具是独立的应用程序和云服务。 而在大型企业中，可能有许多不同的人事管理和培训应用程序，其中许多应用程序彼此之间并不通信。
支持 AI/ML 的劳动力管理软件可以边学边做
据 IDC 称，基于 AI/ML 的管理软件（即算法和机器人）的使用预计在未来五年左右将从 1500 亿美元跃升至超过 5000 亿美元。
“组织正在寻找能够为他们提供整个劳动力管理生命周期的工具，”Jyoti 说。
数字劳动力管理软件在大流行之前就已经在使用，主要用于帮助管理卡车车队、零售员工、服务人员和其他“任务导向型”工作。 例如，零工经济为送货服务提供了灵活的工作时间，从而实现了零售产品和杂货的当天送达。 送货卡车不再提前几天预先包装好。
据 IDC 称，到 2023 年，全球前 2,000 家企业中的 60% 将部署支持人工智能和机器学习的平台，以支持员工从入职到退休的整个生命周期。 到 2024 年，其中 80% 的公司将使用支持 AI/ML 的“数字经理”来帮助招聘、培训和解雇员工。 即便如此，IDC 预计只有五分之一的人能够在没有人工参与的情况下实现价值。
毫不奇怪，家庭手工业正在围绕不同的劳动力管理系统问题而发展。 Jyoti 指出，几家初创企业和成熟的软件或服务提供商提供全面的、人工智能驱动的劳动力管理平台，这些平台可以提供指导和/或建议、预测和员工培训功能。
供应商名单包括 Legion、Augmentir、Five9、Eightfold.ai 和 Reflexis 等初创企业，以及劳动力管理和人力资本管理云服务提供商 Kronos 等老牌公司。 许多初创企业能够更好地实施连接到现有 HR 和 ERP 系统的 API，因为它们的平台比成熟供应商的平台更具可塑性。
“从创新的角度来看，这些公司将成为行业的推动者和撼动者。 这些是一些拥有人工智能劳动力管理的公司，”Jyoti 说。 “这完全取决于他们如何看待人力资本管理。它需要连接并最好在云上运行。例如，Legion 连接到 Genesys Cloud 平台。Genesys 以其联络中心解决方案而闻名。基本上它更具动态性 、数据驱动和 AI 驱动。”
这些初创企业已经赢得了一些知名客户，包括 AthenaHealth、思科、高露洁-棕榄公司、Dollar General Corp.、Claires、必胜客和六旗娱乐公司。
零售业和制造业是两个最大的垂直行业，它们被新的云连接、人工智能驱动的劳动力管理平台所吸引，因为它们的员工往往有最可变的工作时间表。
Jyoti 解释了平台旨在解决的各种问题：“我今天可以派谁去这个地方？哪个人没有上班，我该如何重新安排？我如何进行自动安排？我如何 自动化考勤？”
例如，劳动力管理服务提供商 Legion 专注于在制造和零售环境中雇用小时工的客户。
AI/ML 驱动的劳动力管理软件的最大用途之一是需求预测。 零售店在网上和实体店销售，并提供当日送货服务。 如果一家公司有 100 家商店和三个零售渠道，那么客户需求可以来自 300 个购买渠道。
“在机器学习之前，很难进行准确的预测，”Legion 的首席执行官兼创始人 Sanish Mondkar 说。 “你想确保你雇用了足够的劳动力来满足需求——不多也不少。如果你经营 100 家零售店，你必须在正确的时间在每家商店都有销售助理。你可能有不同的日子 需求高峰的一周和几个小时。”
同时，各种州和地方法规对公司如何安排工作进行了管理。 例如，旧金山有可预测的薪酬法，规定公司必须提前多长时间公布工作时间表——以及公司可以做出多少改变。 劳动力管理软件必须考虑到这一点。
人工智能和机器学习算法还必须考虑员工的反馈，了解他们是否喜欢自己的日程安排，或者他们在特定日期和时间出现的可靠性如何。
“如今，员工从事不止一份工作很常见，”Mondkar 说。 “我们的客户正在努力解决这三个问题：高效运营、合规性，以及越来越多的问题，如何确保员工快乐并能留得更久。”
高员工流失率导致日程安排和培训挑战
对于合同工来说，流失率、雇用率和工人任务对齐率都非常高，这意味着任务要求每天都可能发生巨大变化，因此需要一个敏捷的软件平台。
公司还需要能够跟上更精简的员工队伍和更多新员工的培训平台。
在过去两年中，员工流失是 Hunter Industries 面临的重大问题之一，该公司是一家景观灌溉和照明产品制造商，拥有约 3,500 名员工。 简而言之，该公司从事流水线工作、监督运营和维护机器的工人减少了。
亨特并不孤单； 82% 的制造商将劳动力短缺列为当前最大的业务风险，他们预计会持续出现劳动力招聘和保留问题。 因此，根据德勤 2021 年的一项研究，几乎每个制造业部门都对数字化劳动力感兴趣。
在 Hunter，该公司一直在 Apple iPad 上使用一款基本应用程序，该应用程序可以显示工人是否完成了电子教程或正确执行了多步骤制造任务。 但是，该学习管理系统无法深入了解员工完成培训或任务需要多长时间，他们是否在此过程中遇到问题，或者他们是否对如何改进制造流程提出建议。
“假设一个简单的程序需要一个清单。 它只是纸质的，员工可以进入并完成清单——但没有时间跟踪或任务跟踪分析，”Hunter Industries 高级运营培训主管 Yunior Murillo 说。
更糟糕的是，一线工人在排除设备故障时经常需要维修人员的帮助——而维修人员也供不应求。
下一个挑战：训练
2020 年，Hunter Industries 开始测试 Augmentir 的基于人工智能的劳动力管理软件。 该软件可以培训一线工人，提供用于机器维护和故障排除的远程支持工具，并允许员工提供反馈。
到目前为止，Murillo 的团队已经创建了数百个视频和电子培训模块，让新员工快速上手，并帮助老员工按照循序渐进的流程来维修发生故障或需要维护的设备。
Augmentir 应用程序允许 Murillo 的团队创建清单并使用讲师指导的培训，将完成数据提供给内部学习管理系统。
“目前，我们专注于员工问责制，并在生产车间需要的地方提供员工培训。 稍后……，我们想将它连接到我们的自动化软件，然后将 [that] 连接到我们的学习管理系统，”Murillo 说。 “我们真正期待的是这个仪表板在技能和认证方面的表现。 这将更多地与学习管理系统联系起来。”
自首次试用 Augmentir 的软件以来，Hunter Industries 已将座位数量增加到 50 个，并计划今年将这个数量增加一倍。 “有了 Augmentir，我可以通过所有分解分析来了解我们团队正在进行的培训是否有效，”Murillo 说。 “这就是我所期待的。”
现场服务管理也因缺乏训练有素的员工而受到影响，公司正在转向人工智能驱动的软件，结合增强现实和计算机视觉系统，以实现远程帮助。
Symphony IndustrialAI 销售一款智能手表型可穿戴设备，其中包括一个摄像头，并允许员工遵循数字清单，而管理人员则远程监督他们的表现。 这款手表可供质量控制人员、一线工人或维护和维修人员佩戴，组织可以上传有关如何执行任务的分步说明。
智能手表对于高度监管的行业特别有用，例如制药和化学生产以及医疗保健，智能手表平台提供所执行工作的图像和电子审计跟踪。
“假设我必须安装一台新压缩机，而过去 20 年来一直从事这项工作的人刚刚退休。 所以，现在来了一个新人，他们是唯一可以做这件事的人。 你怎么知道该怎么做？” Symphony IndustrialAI 首席执行官 Dominic Gallello 说。 “当有人外出执行维护时，我希望他们正确地进行维护，而我们的产品提供了最佳实践和审计跟踪来做到这一点。”
12月，Symphony IndustrialAI收购谷歌眼镜行业合作伙伴Proceedix； 后者公司的数字工作指令和检查平台的工作方式类似于智能手表技术，但它使用的是 AR 眼镜。
