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在預備告別2018年及為新一年做好準備時,不禁會思疑之後會發生什麼事,特別是在工作方面,畢竟我們一星期有五天要上班。
根據美國研究公司Forrester的預測,2019年將會是商業世界務實轉型的一年。領袖將要面對以下挑戰:企業的準備程度、技術債務、數據管理和品牌老化,而透過實際方式解決這些問題,領袖將可打造更持久強大的根基。
Forrester預測即將吸引領袖注意的重點:
#1: 機械人改變人才管理模式
自動化因對人力需求下降而帶來有關失業的社會恐慌和預測。Forrester預料,7%的自動化工作會因為自動化而被取代。
這就是說,人才短缺是更大的問題:掌握機械人的能力,以及處理各區技能短缺的需要。為了在2019年解決此問題,機械人智能(RQ)將成數碼人員的基礎核心學習及評核標準。
同時,熟悉科技的領袖會利用自動化處理人才短缺問題,專注聘請「好」員工、做「大」事,用自動化來換取時間、人手和資金,以發展所需的專長技術。
#2: 員工體驗成為焦點
2018年,領袖在現時孤立和政治化的營商環境中,致力面對和管理大規模文化改變,最終維持現狀。
2019年,商務行政人員會因應低失業率和高流失率而重新改變管理方針,以目標員工體驗計劃取代上年的廣泛文化項目,但缺乏連貫性將導致混雜結果。
這種誤導和不完整的員工評估猛攻會降低而非增進員工體驗。事實上,該研究顯示85%的員工體驗評估項目注定失敗。
#3: 人工智能(AI)建立基礎
2018年,人工智能因三件事而停滯不前:
- 資訊架構不足。人工智能依賴和需求數據,但大部分公司在基本數據管治方面仍存在不足。
- 太橫向。大部分概念驗證要不技術只經過單次測試,要不最低限度把人工智能套用於公司的特定營運。
- 太混亂。對人工智能能力的解釋和審核大多不透明,影響商務領袖了解和相信人工智能對業務營運和客戶體驗的好處。
以上種種都會影響人工智能的來年表現。
企業將看到數據管治因人工智能而有所進步,加上智能工具,將拉近數據管治與四周環境的關係。再者,機械流程自動化將結合人工智能,為超過40%的企業提供數碼員工。
此外,新興的供應市場將面對可解釋的人工智能,依照商務領袖觀察、預測和了解人工智能的務實需要,縮小對人工智能的熱情和複雜機器學習算法之間的差距。
2019年的其他預測還包括:
- VC資金重新分配:市場營銷技術和廣告技術將缺乏資金,因投資者把資金投放於特定直向鏈。
- 區塊鏈透視廣告:區塊鏈將容許廣告商看到耗費在何處,以及其金錢如何投放於媒體購買供應鏈部分。
- 物聯網應用於商貿:物聯網將在B2B領域起飛,而B2C領域仍在尋找落腳之地
- 世界投向零(信任):「零信任」將成臨時性標準保安架構。
- 消費品牌不法行為:更多品牌將參與市場誘餌活動,不過大部分將只會錯判機制,並帶來極小影響。
- B2B受壓榨:市場人員將從直接的外向方式轉改以客戶結果為主導。
- 客戶體驗續受批評:品牌將放棄策略性的客戶體驗計劃,改用舊式方法獲取短期收益。
- 數碼轉型:數碼轉型將移向務實數碼投資。
- 目標重獲意義:目標將再度成為策略性優先考慮,作為企業的策略指向。
- 首席營銷官重塑形象:首席營銷官將優先考慮「品牌」。
- 首席資訊官掌舵:首席資訊官將擴張勢力,並將科技創新轉化為客戶價值。
圖片來源/123RF
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