人工智能和数据能否激励员工发挥最佳表现?如果你问数据驱动型人才赋能平台AmplifAI 的首席执行官兼创始人 Sean Minter，答案是肯定的。截至今天，这家成立 6 年的初创公司手头有更多现金，可以帮助其打造人工智能增强型人力资源。
“我们对人工智能的看法是，它不是来取代人的，”明特说。“我们使用人工智能使人们能够更好地完成他们的工作，并让人工智能成为他们的培训师和教练。”
AmplifAI 提供了一个 SaaS 自学习平台，该平台可插入各种公司数据源，以分析员工绩效，并向组织结构图各个级别的团队成员和经理提供个性化的反馈和可行的建议。AmplifAI 以公司表现最好的员工为基准，使用自己专有的数据智能来生成与绩效相关的建议，旨在提升组织中的其他人。简而言之，它是数据驱动的专业发展。
在去年将用户群扩大十倍之后，AmplifAI 刚刚宣布了由 Greycroft 领投的 1850 万美元 A 轮融资，LiveOak Venture Partners、Dallas Venture Partners 和 Capital Factory 也参与其中。 Home Depot 和 Omnicare365 计划利用这些新资金来扩展其人工智能驱动平台，并随着其持续增长在内部部署更多销售和支持资源。
人工智能解决以人为本的问题
自称为连续创业者的 Minter 知道，当他经营一个在全球拥有超过 15,000 名员工的组织时，有一个问题需要解决。对他来说，管理如此庞大的员工队伍的最大挑战之一是解释员工和客户之间的绩效差异，尤其是当某个特定部门——例如技术支持或客户服务——在一个地区表现得莫名其妙，但在另一个地区表现不佳时。
“这是一个古老的问题，”明特说。“当你有一大群人时，就会有一些人做得很好，有些人做得不太好。为什么会这样?我如何让其他人成为更好的表演者?”
为了解开这个谜团，Minter 从数据入手。他的团队构建了一个引擎，用于从各种公司来源(例如 CRM 软件、协作平台以及几乎所有面向员工的工具)中提取和汇总数据，从中可以轻松提取有用的数据——或者至少在某种程度上很容易。
“在 AmplifAI 上实现任何新客户端的第一大复杂性是没有数据标准化，”Minter 说。“每个客户都有不同的数据集、不同的系统、不同的能力、不同的需求。”
为了纠正这个问题，AmplifAI 构建了自己的专有数据摄取系统，该系统与数十个平台集成，并考虑了从各种其他企业工具流出的各种数据格式、模式和 API。一旦被摄取和聚合，这个多方面的劳动力数据池就可以被分析并得到很好的利用。
AmplifAI 使用无监督学习来读取这些数据，了解组织的整体员工队伍，并确定哪些员工表现出色，哪些表现一般，哪些表现低于平均水平。凭借这一关键的英特尔金块，AmplifAI 能够创建一个高绩效员工的形象，并为渴望达到目标的经理、教练和其他员工生成和实施它所谓的“下一步最佳行动”。他们的高绩效同事的水平——如果不是薪酬等级的话。
随着技术的发展壮大人口
AmplifAI 并不是第一家采用以软件为中心的劳动力管理和开发方法的公司。多年来，来自 Oracle、SAP和Workday等大型企业的产品(仅举几例)都针对这个问题采取了各种措施。AmplifAI 因其不断增长的企业客户名册而与众不同——Minter 表示该公司尚未失去 RFP——是它自己独特的、自制的方法来处理复杂多样的数据集并使用最新的人工智能技术来理解它全部。
“与 10 年前相比，现在让我们能够做到这一点的是……许多围绕此构建的技术，例如现在可用的云功能和 AI 模型，”明特说。
尽管这些事情变得复杂和复杂，但该公司最大的挑战与数据库或机器学习完全无关。
“最具挑战性的部分不是技术，”明特说。“它正在改变人类的行为。我们正在努力做的是让人们以不同于以往的工作方式工作。”
