人工智能将使学习和发展成为公司更重要的议程，从而更容易确定真正有助于实现这一目标和计划。反过来，这也有望使提高技能成为各公司的优先事项。今天，人与机器之间的技能差距比以往任何时候都要小，随着技术和AI人工智能的发展，几乎每一份工作都在被重新设计，这也将影响到工作的设计、工作的结构和对未来的预测。数据分析加上人类知识、创造力和理解的应用，将提供决策支持，这将成为人工智能系统最大的贡献。

AI人工智能驱动性能

随着人力资本和绩效管理人工智能工具的普及，公司将能够根据人才、价值和技能而不是多年的经验或教育水平来招聘、雇用和发展人才。我们将有更大的计算能力和数据驱动的洞察力来做出经过计算的、精确的决策。

人力资源团队可以专注于根据员工的行为特征、战略天赋和业绩经验，更准确地将其匹配到合适的角色上，人工智能还可以支持事务性任务。

学习变得更连续

劳动力也将能够向不断学习靠拢。在大多数工作场所，培训是时断时续的。但是，通过利用人工智能帮助分析每个员工的现状、角色、行为、满意度、敬业度和情感，公司将能够在适当的时候向员工提供培训和技能发展机会，以支持职业道路规划和人才保留计划。随着微型学习越来越受欢迎，学习模块越来越被分解成更容易消化的部分，为员工提供在他们需要的时候获取学习材料的途径。

重视员工生产力

重新强调员工的生产力。当填补职位是一个对时间敏感的优先事项时，招聘就很难做到一丝不苟。缺乏高素质的人才会提高所需的协调和管理水平，这意味着生产力下降。当雇佣重点放在质量和生产率上时，组织和员工的福利都会增加。人员分析可以支持人力资源部门收集数据，以确定表现最好的人员和团队的习惯和特点，这些调查结果可用于今后的征聘和人才开发举措。

人工智能将增加职业分类

人工智能将推出自己的跨团队工作的新分类。随着技术渗透到每一个业务部门，它的增长将刺激每一个行业创造数以百万计的新的、高技能的、高薪的职位。这将使人力资源部有责任确定必要的技能、属性和人才增长战略，以填补和保留人工智能导向的角色，同时与企业价值观和战略保持同步。

这些趋势表明，2018年将有更好的工作经验。尽管企业在实现这些目标方面可能面临新的障碍，但它们可能会采用更精简的方法、更高的生产率和更多的参与。未来的工作可能会随着我们在技术进步中所处的位置而加快。增加知识的认知工具，特别是替代知识的工作，将继续加快速度，并得到广泛实施。未来的工作相对于增加的劳动力及其可能伴随的问题，可能在不久的将来主导人力资源和企业领导人的关注，这一发展将需要极大的跨部门关注、构思和协作。