彼得.卡裴利
Peter Cappelli
華頓商學院(Wharton School)管理學講座教授,以及該學院人力資源中心主任。他有數本著作,包括最新著作《我們最不重要的資產:為什麼對財務和會計毫不放鬆的關注,會對企業和員工不利》(Our Least Important Asset: Why the Relentless Focus on Finance and Accounting Is Bad for Business and Employees, Oxford University Press)。
頭銜升了薪水沒升……「無感晉升」正在逼走你的人才!
很多時候,公司並沒有真正關切員工的職涯發展。主管提拔員工時,給予的是責任更多、薪資卻沒變的「無感晉升」,導致人才流失。本文指出這種做法是因小失大,雇主應該主動關心員工的職涯發展,提供更多內部的工作機會,建立內部人才市場,並搭配各種配套措施發揮內部人才市場的效用。
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2025/05/01
人資新任務:員工利益優先!
過去數十年,勞動市場寬鬆,人資一直設法削減人力成本,但現在勞動市場持續緊縮,人資必須更弦易轍,努力填補人力、預防員工過勞或不滿,採取更積極的應對策略。
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2024/05/28
別讓財務會計壞了人才大計
許多領導人都承認,員工就是公司的資產,然而在美國的財務會計表單上,與人力資源相關的支出卻算負債,導致公司對人才進行投資,反會拉低財務報表上的盈餘數字,因而削減相關預算。財務規範竟成人才殺手?這個問題何解?
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2022/12/20
用AI做人事決策,先考慮四件事
演算法還不算完美,但已經比真人更公正。若要運用演算法進行人事方面的決策,領導人必須考慮四個問題:演算法的偏誤,可能會較人為判斷輕微;各項因素的權重分配,會更平均;人工智慧使用的資料,可能會引發道德問題;面對演算法做出的決策,可能難以解釋評判的標準是什麼。無論如何,取得沒有偏誤的資料,對人為判斷或人工智慧判斷來說,都是必要的。
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2021/04/13
別讓AI接管你的員工
追求勞動力最佳化,是把員工視為一般化商品,利用自動化和人工智慧,把勞動力減少到最低限度,嚴格管控員工的工作方式,並用約聘人員取代正職員工,此舉不僅可能無法改善營運成果,還會使員工沒有責任感,進而減損生產力和創新。儘管許多流程可最佳化,但不能用最佳化來代替員工賦權,該如何找到適當組合?
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2020/08/24
這是你想衡量的投入程度嗎
檢視過去那些有缺陷的嘗試,並看看應該從歷史教訓中學到什麼。
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2019/07/18
資料科學無法分析一切》演算法還不能擔當招募大任
招募方面的最新發展看來既有前景,也令人擔憂。
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2019/05/30
高科技工具不是萬靈丹,別搞砸聘雇大計
外包和演算法不會幫你找到需要的人才。
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2019/05/27
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