机器学习正迅速渗透到现在的工作场所和企业中。事实上，到目前为止，2016年200多家以AI为核心的公司已经融资近15亿美元，对AI创业公司的股权交易增长了6倍，从2011年的70笔增加到2015年的近400笔。

　　像谷歌、微软和亚马逊这样的大公司，已经开始使用机器学习来处理大数据集和识别模式。但机器学习有一个尚未完全渗透，却有能力改变的领域，那就是人员管理领域。事实上，55％的组织仍然表示，使用人力资源数据预测员工的绩效和改进情况有所不足。

　　越来越多的公司开始利用机器学习来改变无效的人员管理流程，带来的效益是双重的：第一，机器学习有能力消除固有的工作场所的；第二，机器学习可以帮助提示管理者向合适的员工提供正确的反馈和认可，帮助保持积极的企业文化和留住人才。

　　现在有一半以上的高管认为，他们目前的绩效管理方法不能有效地推动员工敬业度或高绩效。此外，评判不同业务部门的员工的敬业度分数至少有70％的差异。只有30％的美国员工参与了调查，结果表明管理不善与员工辞职之间有明确联系。

　　除了这些挑战，性别、年龄、喜好的员工等固有仍然是工作场所的一个巨大问题。今年早些时候，据报道，公司中女性员工，特别是56％的计算岗位的女性员工在她们的岗位只做到了“中层”。此外，比男性少20%的女性认为她们得到的管理反馈能帮助她们改善工作表现。

　　通过使用机器学习，公司可以确保消除工作场所中的（无论是固有的还是有意的）。机器学习能够对人员管理产生影响。像Accenture、SAP和Deloitte这样的公司正在改良其传统的绩效管理评级和排名系统，以提高员工工作数据的透明度。通过机器学习来利用数据提供对员工的正确评估，不仅能得到全面的结果，也会让管理者的工作变得轻松高效。

　　在现在的工作中，管理者很少将精力用在工上。到年底时，管理者会有很多，他们会比较愿意将励发放给那些他们喜欢的员工，而不是单纯靠业绩来评判。这样的结果并不公平，因为其中存在经理的个人。但机器学习工具能够收集雇员实际工作的数据，并提示管理者在恰当之时给出建设性的或赞扬。

　　机器学习可以帮助经理消除可能存在的任何。通过机器学习，员工绩效有原始的、大量的数据支持，这才是员工的实际绩效。通过利用丰富的数据库，管理人员可以更好地识别哪些员工完成了重要工作。反过来，管理人员能给员工一些不带任何感彩的适当反馈。

　　机器学习能够消除并为管理人员提供反馈，员工再也不必担心经理的个人。这样，员工会专注于实现他们的目标和改进他们的工作。另一方面，管理者也应该注重提供更好的反馈和认可，以工成功。人们的管理需要跟上现在快节奏的数字时代，而机器学习技术就能够帮助人类成为更好的管理者。