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  1. 2024年5月10日 · Apple AI|蘋果擬安裝M系列芯片至雲端伺服器 為用戶處理複雜AI任務. 為減低人為出錯的機會及令HR部門更有效率,採用HiRo輔助各種HR工作,首要任務就是協助內部人員調動。 在IBM,大多數員工約每3年就會調換一次經理,每年平均有8萬次員工調動,而這些事務都會由經理去完成。 分析人才數據 助經理決策. Nickle指出,以往經理們平均要花15至20分鐘來處理這些事務,其中有14%情況會出錯,例如選錯要調往的部門或生效日期等;另有7%的情況下,他們會尋找HR同事求助。 她表示,「7%乘以8萬次調職,意味每年有5,000多項事務需要HR同事回答或解決,而不是去做高價值的工作(如輔導經理和領導力發展),這是相當費時失事。

  2. 2024年3月23日 · 發布時間: 2024/03/23 12:00. 分享:. 全球經濟近年面臨多重的挑戰,加上人工智能(AI)急速應用,如何激勵員工採用新技術和實施新技術解決方案,以提升競爭力,成為值得高管深思的議題。. 國際人力資源顧問公司美世(Mercer)早前發布最新報告,列出4大全球 ...

  3. 2016年9月7日 · 從人力資源的角度講,員工的發展一般分為四個階段: 第一階段:低能力、高意願. 第二階段:有些能力但意願較低. 第三階段:能力較強且有變動的意願. 第四階段:能力強、意願高. 大多數人未能在工作上獲得突破都是因為熬到第三階段就跳槽,然後重新在一個組織中從第一階段到第三階段,以此惡性循環。 【延伸閱讀】 職場的殘酷真相 老細「唔睇學歷」 係呃人! 若想成為第四階段成熟的人才而具備跳槽的最優良條件,你至少需要學會: 凡是認為能提升自己技能的工作,盡量爭取;凡有空餘時間,就不要停止反省,學習和研究。

  4. 2024年2月11日 · 新職興起 協調辦公室遙距員工. IWG行政總裁Mark Dixon表示,企業轉為採用混合工作模式趨勢,能為社會經濟帶來龐大機遇,並且為員工創造更好的工作與生活平衡。 為平衡辦公室員工和遙距員工的需求,確保生產力和有效地應對各種後勤挑戰,亦令混合總監(Chief Hybrid Officer,CHO)、「辦公室協調員」等新興職位出現。 例如Meta、Doist與GitLab等企業,皆新聘CHO一職,由此估計將有更多公司在今年增設這職位,監督和提升混合工作環境。 記者:張寶燕. 2024年將開展AI手機新紀元,Samsung已打響頭炮推出「銀河系AI手機」Galaxy S24系列,有甚麼AI功能不能錯過? 立即去片: 專題影片.

  5. 2022年3月15日 · 理財智慧. 發布時間: 2022/03/15 18:05. 最後更新: 2022/03/15 18:05. 分享: 公司電腦系統的新舊程度會十分影響員工的工作效率,近日有網民於網上「香港討論區」發文,指自己的公司計糧時是用免費試用的HR系統,而這導致錯漏百出,基本上能錯的也會錯,使樓主的工作量大大增加,他因而感到十分無奈。 樓主經歷: 點擊圖片放大. +6. 【職場熱話】新工急要人入職 月薪比現職多5千 打工仔需即日辭職卻感難開口 【 下一頁 】 同場加映: 【青姐話】周圍都阿信 風險在誠信 揸住隻騰訊 隊到你唔信. 青姐話. 【青姐話】周圍都阿信 風險在誠信 揸住隻騰訊 隊到你唔信.

  6. 2023年12月12日 · 萬寶盛華最新發布的2024年第一季「就業展望調查」報告,旨在探討各市場僱主的招聘意欲。 而是次訪問了41個國家和地區,共40,077名僱主,其中525名為香港僱主。 而調查所提及的就業展望指數,主要是將預計增聘人手的企業之百分比數字,減去預計削減人手的企業之百分比數字。 正數代表較多企業計畫增聘員工,負責則顯示較多僱主有意裁減員工。 ET贏商有計. 【ET贏商有計】輸入外勞解人手荒 火鍋店省1成薪金支出. 萬寶盛華大中華高級副總裁徐玉珊提到,本次調查發現,所有受訪國家和地區均錄得正面指數,而香港僱主的招聘意欲更是高於全球平均,「香港的來季淨就業展望指數為+29%,比全球指數+26%,多出3個百分點。

  7. 2022年4月12日 · 商業. 發布時間: 2022/04/12 18:13. 最後更新: 2022/04/13 14:47. 分享: 隨著人工智能及機械人發展,部分行業進行自動化,減低企業營運成本及節省人手開支,機械人優點是能24小時無間斷工作,在某些工種更比傳統人手有效率及少出錯,解決重複性高及乏味工作難請人的問題。 據《Robotics Automation》報告表示,近年機器人效率和能力取得了巨大進步,並開始取代部份職業,報告更提及,下列5個工作職位,將有機會被機械人取代。 【初入職場】畢業生求職技巧 為首次就業做好求職準備. 1.工業及製造業: 報告指,自1950年代開始,電腦控制生產線及使用機械人情況一直存在,隨著人工智能及機械人發展,功能逐漸成熟,現在幾乎整個工業及製造業,都依賴機械人運作。

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