“更好地團結在一起”等RTO口號在首席執行官備忘錄中不斷出現 - 彭博社

Heather Landy, Jo Constantz

分析領導力、公司文化和職業發展的趨勢。

備忘錄格言

新的一週帶來了新的返崗命令，這次來自包括 微軟公司（每週三天到辦公室）、NBC環球（至少四天）和 諾和諾德公司（每週五天）。

雖然越來越多的大僱主從強烈建議轉向明確要求辦公室出勤並不是什麼新聞——畢竟，正好是一年前，亞馬遜公司宣佈所有人每週五天 回到辦公室，將這一趨勢推向高潮——但值得審視的是高管們在這個話題上的信息是如何演變的，以及沒有演變的地方。

對人工智能（或在諾和的案例中，GLP-1）開發競賽有可信興趣的公司，有一個引人注目的新論點，關於創新發生的地方。正如微軟首席人事官艾米·科爾曼本週在她的備忘錄中所説：“在人工智能時代，我們的速度比以往任何時候都快，正在構建改變人們生活和工作的世界級技術，以及各地組織的運作方式。如果你回顧我們的歷史，最有意義的突破發生在我們即時共同構建彼此的想法時。”但即便這個相對新穎的返崗命令論點很快就讓位於這一類型更常見的論點。

一個月又一個月，在一份又一份備忘錄中，領導們提出了相同的、證據薄弱的主張，有時是逐字相同的，關於“我們在一起更好”（參見NBCU的備忘錄，以及其他）或“數據是明確的”（參見微軟等）認為更多的面對面工作是更可取的。

員工確實可能在一起更好，數據也很可能支持這個觀點。但如果高管們對此確信無疑，他們 卻沒有分享他們的證據。無論如何，他們不可能對此確信無疑——如果他們在查看學術文獻，發現混合和遠程安排的好處，或者如果他們在過去五年中沒有足夠的規律和廣泛的辦公室出勤來從中提取可靠的比較。

當領導者——至少是我最近交談過的那些——希望人們回到辦公室時，通常是基於一種直覺、一種有根據的猜測、基於經驗和軼事數據的判斷，沒錯，也許還有一些關於他們無法衡量的東西或是否能做更多以提高員工表現的焦慮。在缺乏絕對確定性的情況下，這些高管正在評估複雜的情況，並試圖為他們的公司選擇一個謹慎的行動方案，其結果只能在以後進行衡量。換句話説，他們在領導。

在一個數據驅動的世界中，這似乎並不足以為做出可能對文化、士氣、員工個人生活以及公司表現產生深遠影響的決策提供合理依據。也許這就是為什麼高管們通常不會通過説一些謙遜的話來解釋這些政策變化，比如：“我們在過去Y年裏一直以X的方式做事。我們懷疑如果我們改變這一點，表現會更好，但我們不確定，因為我們還沒有這樣做，而且自2020年初以來，世界發生了很大變化。所以現在我們正在嘗試Z，我們將通過測量A、B和C來看看它有什麼影響。”

相反，他們不斷髮表關於數據（據稱）顯示內容的同樣引發懷疑的聲明，這可能是每當考勤政策收緊時，員工留言板似乎充滿對公司推理的懷疑或對潛在裁員的擔憂的原因。

一些抱怨可能是不可避免的。也許這被許多解釋這些政策變化的備忘錄中缺失的內容所加劇，無論是領導者願意承認不確定性的真實性，關於已測量或將要測量內容的透明度，還是領導者只有在艱難決策被證明是正確後才能贏得的特殊信任。

— 赫瑟·蘭迪

簡歷的終結終於近了嗎？

關於簡歷已經死亡的觀點已經流傳了幾十年。1998年，人才招聘顧問凱文·惠勒 警告 數字檔案和在線招聘開始取代靜態簡歷。（“簡歷已經有了良好的發展——超過80年——並將在一種截然不同的電子格式中繼續存在。願世界各地文件櫃和文件夾中的所有簡歷安息，隨着時間的推移化為塵埃，”他寫道。）在2006年，一名耶魯大學學生的 精心製作的七分鐘視頻簡歷 為一份投資銀行工作而走紅，遭到嘲笑——並突顯出展示技能的新方式。

這場對話在2010年代獲得了更廣泛的關注，場所如SXSW，在那裏TaskRabbit創始人Leah Busque辯稱在線聲譽可能很快比傳統簡歷更重要。主流媒體在隨後的幾年中也關注了這一主題，探討招聘人員如何使用數字工作作品集來評估候選人，並強調基於技能的招聘相較於以資歷為重點的簡歷的興起。

當然，這些簡歷“替代品”中的許多也遇到了自己的陷阱：例如，視頻簡歷可能顯得花哨，並且有放大偏見的風險，而許多工作的技能在大規模上很難衡量和驗證。

這就引入了人工智能的另一個用例。

我最近與Indeed的首席執行官井小波“Deko”談到了該招聘平台為求職者和招聘人員推出的新AI代理。對於求職者，它們旨在充當個性化的職業教練，幫助人們找到新職位，規劃職業路徑並準備面試。對於招聘人員，它們旨在提供強候選人的短名單並建議個性化的聯繫。

井小波，作為Indeed母公司日本Recruit Holdings的首席執行官，表示這是朝着一個簡歷可能成為過去的未來邁出的一步，而AI代理則承擔了許多痛苦的職位匹配工作。

對於Indeed來説，長期願景是利用自然語言處理來吸收並處理雙方在搜索中帶來的所有細微差別，從而消除對標準簡歷和職位描述的需求，因為這些往往無法捕捉到灰色地帶的細微差別。（例如，求職者願意在多大程度上工作夜班？當僱主説他們在尋找有五年經驗的人時，這是一項硬性要求，還是他們願意靈活處理？）

當然，實現這一雄心壯志需要時間，並會面臨一系列工程挑戰。Idekoba指出，其中一個更有趣的挑戰可能更多是社會性的而非技術性的。求職者和公司通常希望找到他們能找到的最佳角色或最佳候選人。這往往導致雙方的期望過高。因此，AI系統為了成為最佳的媒介，需要巧妙地告訴求職者和招聘經理將目標設定得低一些，他説。

“我認為所有科技公司仍在努力找出‘哦，這是個好主意’或‘你應該換個方式做’之間的最佳平衡，”Idekoba説。“這可能是最大的挑戰。”

— Jo Constantz

引用

“我曾經説過，重要的是你的結果。如果你的結果很好，沒有任何負面新聞能摧毀你。*如果你的結果不好，沒有任何正面新聞能拯救你。**這在瑞士信貸並沒有奏效。我認為我的結果非常好，所有的暗示和其他事情都不會影響我。我忘記了，對於一個黑人男性來説，這非常重要。標準完全不同。”*蒂賈內·蒂亞姆

前瑞士信貸首席執行官與彭博社的米沙爾·侯賽因談論了他在全球金融領域的職業生涯，他被禁止參加科特迪瓦總統選舉，以及他的最新回憶錄《無偏見》。

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