简 介
. 本系列报告受美国空军总部负责人力、人事和服务的空军副参谋长、计划与集成部门主任（AF/A1X）委托，在兰德公司空军项目部的劳动力、发展与健康项目中进行，同时还是2022财年“人才管理流程之机器学习决策支持工具”项目的一部分。
. 第二卷发布于2024年，其主要发现是：美国空军部数据平台和分析工具的激增为人工智能在人力资源管理领域的广泛应用创造了潜力；一套通用的机器学习方法适用于大多数用例；最大的技术障碍是是否有合适的数据，而不是是否有合适的方法；新组合包括低风险/低回报项目和高风险但具有潜在变革性的项目；技术和非技术复杂性可能会使实施工作复杂化。
. 本书原文发布于2024年2月15日，译文发布于2024年5月7日。
. 译文全文共计38千字。
目 录
关于本报告
兰德空军项目部
致谢
兰德公司简介
摘要
研究问题
研究方法
主要发现
建议
第1章 简介
1.1 背景
1.2 什么是人力资源管理？
1.2.1 人力资源管理的生命周期
1.3 什么是人工智能和机器学习？
1.4 人工智能和机器学习如何改进美国空军人力资源管理？
1.5 人力资源管理领域人工智能用例评估框架
1.5.1 框架的边界
1.6 本报告的目的
1.7 报告组织结构
第2章 步骤1.提出业务问题和拟议解决方案
2.1 应用
2.2 总结
第3章 步骤2.说明业务价值或影响
3.1 应用
3.1.1 评分
3.1.2 重新制定
3.1.3 估算数量级效应
3.2 总结
第4章 步骤3.筛选出技术上不可行的项目
4.1 应用
4.1.1 评分
4.1.2 目标与可行性之间的关系
4.1.3 重新制定
4.2 总结
第5章 步骤4.评估剩余项目的复杂性
5.1 应用
5.1.1 评分
5.2 总结
第6章 步骤5.根据可用分析资源调整项目组合
6.1 创新管理
6.1.1 降低复杂性
6.2 应用
6.3 总结
第7章 结论与建议
附录 复杂性分析用例
职业分类
技术复杂性
非技术复杂性
适应性训练
技术复杂性
非技术复杂性
分配建议
技术复杂性
非技术复杂性
晋升建议
技术复杂性
非技术复杂性
预测未来离职情况
技术复杂性
非技术复杂性
缩略语
参考文献
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