由於機器學習、大數據和各種演算法,將能比人類更快更好地處理大量人際關係連結資料,我推測人力資源這一行大概還有兩年好日子,頂多四年。 演算法將改變人資業的運作方式 最新的演算法已經可以根據某個用戶在工作上與社群網站上的活動,甚至從購物明細中來推斷這個人已經可以跳槽到下一份新工作;而最新的文字分析演算法,也能快速分析出個人技能和工作經驗,速度遠比人力分析快一千萬倍。 最新的演算法已經可以根據用戶在網路的活動與貼文,推算出適合的新工作。 事實上,微軟的 Azure 雲端服務已經有相當聰明的演算法;當他們買下 LinkedIN 與隨附的巨量資料和用戶的相互連結關係時,這幾種資源的結合就會發生極大的力量。而在今年稍早,微軟尚未宣布購併 LinkedIN 時,LinkedIN 就
人力資源產業將在2018年瓦解,從業人員該何去何從?/ Oleg Vishnepolsky
人力資源產業將在2018年瓦解,從業人員該何去何從?/ Oleg Vishnepolsky
人力資源產業將在2018年瓦解,從業人員該何去何從?/ Oleg Vishnepolsky
由於機器學習、大數據和各種演算法,將能比人類更快更好地處理大量人際關係連結資料,我推測人力資源這一行大概還有兩年好日子,頂多四年。 演算法將改變人資業的運作方式 最新的演算法已經可以根據某個用戶在工作上與社群網站上的活動,甚至從購物明細中來推斷這個人已經可以跳槽到下一份新工作;而最新的文字分析演算法,也能快速分析出個人技能和工作經驗,速度遠比人力分析快一千萬倍。 最新的演算法已經可以根據用戶在網路的活動與貼文,推算出適合的新工作。 事實上,微軟的 Azure 雲端服務已經有相當聰明的演算法;當他們買下 LinkedIN 與隨附的巨量資料和用戶的相互連結關係時,這幾種資源的結合就會發生極大的力量。而在今年稍早,微軟尚未宣布購併 LinkedIN 時,LinkedIN 就