“更好地团结在一起”等RTO口号在首席执行官备忘录中不断出现 - 彭博社

Heather Landy, Jo Constantz

分析领导力、公司文化和职业发展的趋势。

备忘录格言

新的一周带来了新的返岗命令，这次来自包括 微软公司（每周三天到办公室）、NBC环球（至少四天）和 诺和诺德公司（每周五天）。

虽然越来越多的大雇主从强烈建议转向明确要求办公室出勤并不是什么新闻——毕竟，正好是一年前，亚马逊公司宣布所有人每周五天 回到办公室，将这一趋势推向高潮——但值得审视的是高管们在这个话题上的信息是如何演变的，以及没有演变的地方。

对人工智能（或在诺和的案例中，GLP-1）开发竞赛有可信兴趣的公司，有一个引人注目的新论点，关于创新发生的地方。正如微软首席人事官艾米·科尔曼本周在她的备忘录中所说：“在人工智能时代，我们的速度比以往任何时候都快，正在构建改变人们生活和工作的世界级技术，以及各地组织的运作方式。如果你回顾我们的历史，最有意义的突破发生在我们实时共同构建彼此的想法时。”但即便这个相对新颖的返岗命令论点很快就让位于这一类型更常见的论点。

一个月又一个月，在一份又一份备忘录中，领导们提出了相同的、证据薄弱的主张，有时是逐字相同的，关于“我们在一起更好”（参见NBCU的备忘录，以及其他）或“数据是明确的”（参见微软等）认为更多的面对面工作是更可取的。

员工确实可能在一起更好，数据也很可能支持这个观点。但如果高管们对此确信无疑，他们 却没有分享他们的证据。无论如何，他们不可能对此确信无疑——如果他们在查看学术文献，发现混合和远程安排的好处，或者如果他们在过去五年中没有足够的规律和广泛的办公室出勤来从中提取可靠的比较。

当领导者——至少是我最近交谈过的那些——希望人们回到办公室时，通常是基于一种直觉、一种有根据的猜测、基于经验和轶事数据的判断，没错，也许还有一些关于他们无法衡量的东西或是否能做更多以提高员工表现的焦虑。在缺乏绝对确定性的情况下，这些高管正在评估复杂的情况，并试图为他们的公司选择一个谨慎的行动方案，其结果只能在以后进行衡量。换句话说，他们在领导。

在一个数据驱动的世界中，这似乎并不足以为做出可能对文化、士气、员工个人生活以及公司表现产生深远影响的决策提供合理依据。也许这就是为什么高管们通常不会通过说一些谦逊的话来解释这些政策变化，比如：“我们在过去Y年里一直以X的方式做事。我们怀疑如果我们改变这一点，表现会更好，但我们不确定，因为我们还没有这样做，而且自2020年初以来，世界发生了很大变化。所以现在我们正在尝试Z，我们将通过测量A、B和C来看看它有什么影响。”

相反，他们不断发表关于数据（据称）显示内容的同样引发怀疑的声明，这可能是每当考勤政策收紧时，员工留言板似乎充满对公司推理的怀疑或对潜在裁员的担忧的原因。

一些抱怨可能是不可避免的。也许这被许多解释这些政策变化的备忘录中缺失的内容所加剧，无论是领导者愿意承认不确定性的真实性，关于已测量或将要测量内容的透明度，还是领导者只有在艰难决策被证明是正确后才能赢得的特殊信任。

— 赫瑟·兰迪

简历的终结终于近了吗？

关于简历已经死亡的观点已经流传了几十年。1998年，人才招聘顾问凯文·惠勒 警告 数字档案和在线招聘开始取代静态简历。（“简历已经有了良好的发展——超过80年——并将在一种截然不同的电子格式中继续存在。愿世界各地文件柜和文件夹中的所有简历安息，随着时间的推移化为尘埃，”他写道。）在2006年，一名耶鲁大学学生的 精心制作的七分钟视频简历 为一份投资银行工作而走红，遭到嘲笑——并突显出展示技能的新方式。

这场对话在2010年代获得了更广泛的关注，场所如SXSW，在那里TaskRabbit创始人Leah Busque辩称在线声誉可能很快比传统简历更重要。主流媒体在随后的几年中也关注了这一主题，探讨招聘人员如何使用数字工作作品集来评估候选人，并强调基于技能的招聘相较于以资历为重点的简历的兴起。

当然，这些简历“替代品”中的许多也遇到了自己的陷阱：例如，视频简历可能显得花哨，并且有放大偏见的风险，而许多工作的技能在大规模上很难衡量和验证。

这就引入了人工智能的另一个用例。

我最近与Indeed的首席执行官井小波“Deko”谈到了该招聘平台为求职者和招聘人员推出的新AI代理。对于求职者，它们旨在充当个性化的职业教练，帮助人们找到新职位，规划职业路径并准备面试。对于招聘人员，它们旨在提供强候选人的短名单并建议个性化的联系。

井小波，作为Indeed母公司日本Recruit Holdings的首席执行官，表示这是朝着一个简历可能成为过去的未来迈出的一步，而AI代理则承担了许多痛苦的职位匹配工作。

对于Indeed来说，长期愿景是利用自然语言处理来吸收并处理双方在搜索中带来的所有细微差别，从而消除对标准简历和职位描述的需求，因为这些往往无法捕捉到灰色地带的细微差别。（例如，求职者愿意在多大程度上工作夜班？当雇主说他们在寻找有五年经验的人时，这是一项硬性要求，还是他们愿意灵活处理？）

当然，实现这一雄心壮志需要时间，并会面临一系列工程挑战。Idekoba指出，其中一个更有趣的挑战可能更多是社会性的而非技术性的。求职者和公司通常希望找到他们能找到的最佳角色或最佳候选人。这往往导致双方的期望过高。因此，AI系统为了成为最佳的媒介，需要巧妙地告诉求职者和招聘经理将目标设定得低一些，他说。

“我认为所有科技公司仍在努力找出‘哦，这是个好主意’或‘你应该换个方式做’之间的最佳平衡，”Idekoba说。“这可能是最大的挑战。”

— Jo Constantz

引用

“我曾经说过，重要的是你的结果。如果你的结果很好，没有任何负面新闻能摧毁你。*如果你的结果不好，没有任何正面新闻能拯救你。**这在瑞士信贷并没有奏效。我认为我的结果非常好，所有的暗示和其他事情都不会影响我。我忘记了，对于一个黑人男性来说，这非常重要。标准完全不同。”*蒂贾内·蒂亚姆

前瑞士信贷首席执行官与彭博社的米沙尔·侯赛因谈论了他在全球金融领域的职业生涯，他被禁止参加科特迪瓦总统选举，以及他的最新回忆录《无偏见》。

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