未来最需培养的十项技能. 受访企业称，分析性思维也在未来预计对劳动者重要性增长的技能清单上名列前茅，预计在未来五年内将增长72%。. 企业认为，这是因为推理和决策是目前自动化程度最低的职场任务，仅占自动化任务的26%。. 未来最需培养的十项技能 ...
学习者可能需要两到三个月的时间来扩展他们在产品开发、数据和人工智能方面的技能。 为期四个月的学习计划则可以帮助人们进入云计算和工程领域。
从推出旨在帮助人们渡过疫情的新福利和新项目，到尽量不考虑裁员，各类企业都展示出使命感和同理心。 在过去的九个月中，我自豪地看到许多企业站了出来，向其员工和社区伸出援手。
世界经济论坛预计，在2022年以前，超过一半（54%）的雇员将需要大量的技能重塑培训，但是在某些地区，这类问题将更加尖锐。 欧盟委员会 的数据显示，欧洲大约37%的工人不具备最基本的数字技能，更不用说公司走向成功所需的更为先进、专业的数字科技能力。
如何培养全球网络安全人才？. 建立安全第一的思维模式. 2022年12月17日. 网络安全人才队伍必须是多样化的，其技能必须互为补充、相辅相成。. Image: Unsplash/Jefferson Santos.
新人平均需要经过11 个月的入职培训，才能真正开始履行岗位职责。 如今，学校和职场之间的差距愈发明显。 职场要求员工具备适应2020年代及未来发展的技能，如使用人工智能、开发软件和管理数据库等。
政府和企业必须加 大投入力度， 支持向未来就业转型， 通过教育 、 技能再培训和社会支持机制， 确保每个人成为未来工作的核心要素。 从“机器人革命”到算法末日？ 技术继续给劳动力市场带来挑战和机遇， 而广大雇主预计大多数技术能够助力 创造就业。 增长最快的职位得益于技术和数字化的推动。 大数据被认为是最能创造就业机 会的技术， 有 65% 的受访者预计大数据相关的工作岗位会增长。 到 2027 年， 数 据分析师和科学家 、 大数据专家 、 人工智能和机器学习专家以及网络安全专业 人士的工作机会预计平均增长 30%。 42% 的受访企业表示将在未来五年优先培 训员工使用人工智能和大数据的能力， 而优先培养员工分析思维和创造性思维 的受访者比例分别为 48% 和 43%。
The Future of Jobs Report 2023 explores how jobs and skills will evolve over the next five years. This fourth edition of the series continues the analysis of employer expectations to provide new insights on how socio-economic and technology trends will shape the workplace of the future.
招聘、雇用、上岗、培训和让新员工充分发挥生产力所需的时间等人员流动成本都将十分巨大的。 我在2017年与同事共同创立了好工作研究所这一非营利性研究机构，并与数十家公司合作进行了研究。
研究人员称，以下是雇主们目前最看重的5项技能. 影响工作未来的是技能而非学历，原因何在？. 1/4的女性的工作受到新冠疫情影响. 尽管许多企业已经完全砍掉了实习岗位，但伯克利音乐学院的一名学生还是找到了位于纽约市的CAD管理的一个职位，负责 ...
有什么解决方案？. 专家们一致认为，培训至关重要。. “尽管生成式人工智能和其他新兴技术的潜在经济效益令人鼓舞，”该论坛的报告《塑造学习的未来：人工智能在教育4.0中的作用》 指出，“但释放这一价值的关键在于解决最重大的障碍：全球数字技能和 ...
沃顿商学院管理学教授Katherine Klein解释了为什么“采用指导和发展策略”比“推动”要好。“提升”绩效的五个步骤包括使用多种方法来培训员工以及营造组织氛围。
保障员工福祉的6个步骤. 雇主应该关心员工的幸福感吗？. 答案当然是肯定的。. “幸福”的员工可以提高生产力。. 但研究发现雇主和员工对劳动力幸福感的看法不一致，这一结果着实令人惊讶。. 根据 《全球福利态度调查报告》，超过半数（56%）的雇主认为 ...
1. 专业能力匹配. 员工如果对某项任务非常精通，其工作效率就会更高。 想一想，一个物流行业工作者如果拥有相关教育背景，还有丰富的供应链工作经验，就可以在所有项目中使用已有的通行工作方式，而不需要重新探索新方法。 同样，一个对某类软件了如指掌的工程师也可以更快掌握与该系统相关的每个新项目的要求。
为什么重返职场计划很重要. 重返职场计划是回归工作轨道的一种新方式，参与者不必从底层职位重新开始。. 由于女性比男性更容易因照顾家庭而暂停工作，这些计划还可以帮助女性避免所谓的“妈妈路线”，即职业发展陷入停滞并且 收入相对较低 的状况 ...
1. 人工智能提高生产力的效果不均衡. 2024年，接受论坛调查的大多数首席经济学家认为，在高收入国家，生成式 人工智能将提高生产力和创新能力。 但在低收入国家，这一比例仅略高于三分之一。 预计知识密集型产业，包括信息技术和数字通信、金融与专业服务、医疗与保健服务、零售、制造、工程和建筑、能源和物流行业的生产力将得到提升。 报告称，这些潜在效益“与人们对自动化、裁员和工作降级的担忧形成了鲜明对比”。 近四分之三（73%）的受访首席经济学家“预计不会对低收入经济体的就业产生净积极影响"。 经济学家对未来一年生成式人工智能影响力的看法。 Image: 经济学家对未来一年生成式人工智能影响力的看法。 2. 数字工作岗位持续增长. 到2030年，全球数字工作岗位预计将增至约9200万个。
世界经济论坛的“好工作联盟”和“教育4.0全球框架”致力于有效且负责地部署AI，并确保教育系统培训下一代劳动力的AI技能。. 根据微软和领英联合开展的有关 生成式 AI 兴起带来的劳动力和招聘趋势 的新国际研究，AI技能可能将很快变得和工作经验一样重要 ...
根据 盖洛普对 15000 多名美国员工的调查，在2022年底，只有32%的员工认为自己在工作上的参与感强，而且在新冠疫情期间，认为自己缺乏动力、情绪上和工作脱节的员工数量攀升。 最重要的是， 在盖洛普的调查中，只有 30% 的员工 表示自己在过去一周里“因工作出色而得到了认可或赞扬”。 人力资源软件公司 Workhuman 的另一项调查发现，在该公司所接触的员工中，有一半以上感觉不到雇主对自己的重视。 而这种对员工的普遍性忽视正在让许多员工离职。 全球管理咨询公司麦肯锡2021年的一项 研究 发现，员工辞职的头两大动因就是感受不到公司或老板的重视。 2022年，全球企业员工流失率创下 历史新高，有超过5050万人辞职。
来自澳大利亚的一个研究团队建立了一个人工智能系统，分析了800多万份在线招聘广告，以了解应聘者拥有哪些技能才有可能获得成功；. 该模型可以给应聘者分析切换到哪些职业道路的成功率比较高，并指出应聘者可能需要哪些技能才能成功；. 该系统同时使用 ...
对于企业领导者来说，通过“人力数据”（people data）来培养一种强调信任、透明度和生产力的文化将更为有效；. 人力数据系统将不同来源的人力资源数据汇聚在一起，能够帮助员工了解为取得工作成果需要做到什么，以及如何为公司更大的目标做出贡献。. Ian ...
“在二十到三十年内，许多国家70岁以上老人的数量将翻倍，所以如果我们不改变工作方式，将没有人能为他们服务。 “如果你看过不同国家的人口统计数据，就会发现它们都一样。
根据 Accenture（埃森哲）集团的预计，按照目前AI的发展速度，在接下来的三年内，AI将会取代人类成为银行与客户互动的主要方式。. Accenture在2017年的报告中指出，AI将会为银行提供更简单的用户界面，帮助银行创造出更加人性化的用户体验。. 例如， 苏格兰皇家 ...
全球一半的人仍然不能使用互联网，这个问题有多严重？. 上个月，塔夫茨大学的科学家宣布他们已经创造出一种可以安装在牙齿上的传感器，用以追踪饮食质量并量身定制营养膳食计划。. 与此同时，微软宣布已经开发出了能够像人类一样快速而准确地将中文 ...