报告概述

全球劳动力管理市场中的人工智能规模预计到 2033 年将达到142 亿美元左右，从 2023 年的19 亿美元增长，在预测期内以复合年增长率 22.3% 的速度增长2024年至2033年。2023年，北美成为该市场的领导者，占据36.8%份额。这意味着收入约为6.9亿美元。

劳动力管理中的人工智能(AI)涉及利用人工智能技术来增强各种人力资源功能，例如招聘、人才管理和员工体验。利用人工智能来分析大量数据，这有助于优化劳动力规划、技能匹配和职业发展机会。

人工智能在劳动力管理中的市场正在扩大，因为它能够提高生产力，并在组织内部的创新。企业利用人工智能来自动化日常任务，优化工作和项目分配，并创造个性化的工作体验。这不仅提高了效率，而且还营造了一个更具吸引力和满意度的工作场所。

人工智能驱动的工具提供了关键的数据驱动的见解，有助于在快速变化的市场条件下做出决策并保持竞争优势。对敏捷劳动力解决方案的需求不断增长，特别是为了应对远程工作等动态工作环境，推动了劳动力管理中对先进人工智能应用的需求。

劳动力管理中人工智能的主要增长动力包括提高人力资源流程效率和提高员工敬业度的需求。数字化转型的趋势和不断增加的劳动力数据量需要人工智能等复杂的工具进行管理和分析。

此外，随着公司面临新冠肺炎 (COVID-19) 大流行等全球挑战，对支持灵活和远程工作安排的技术的需求不断增加，这使得人工智能工具变得更加不可或缺。人工智能的整合为企业提供了各种机会，以提高劳动力敏捷性和人才流动性。

通过采用人工智能，企业可以有效地管理技能短缺和快速变化的工作要求，确保它们在面对不断变化的市场需求时保持弹性和适应性。人工智能还可以通过透明的、基于技能的工作匹配和职业发展计划，使组织内的职业机会民主化。

人工智能在劳动力管理中的战略实施可以带来显着的商业利益，包括更高的生产力、更低的运营成本以及更高的员工满意度和保留率。人工智能有助于减少花在管理任务上的时间，使人力资源专业人员能够专注于战略计划。

它还支持更多采取积极主动的人才管理方法，在劳动力需求成为关键问题之前预测并满足它们，从而培育更具活力和创新的组织文化。总体而言，人工智能在劳动力管理中不仅优化了运营效率，还增强了人力资源职能部门适应未来劳动力需求的战略能力。

根据allaboutai的研究结果，据观察，75%的公司现在专门使用人工智能驱动的工具来获取人才，反映出对现代化招聘流程的广泛承诺。人工智能驱动的招聘系统可将招聘时间显着缩短40%，从而提高招聘效率，使公司能够更快地用合格的候选人填补职位空缺。

此外，72%的企业领导者表示，广泛的人工智能集成有助于大幅提高生产力，这表明人工智能已经成为推动跨行业运营成功的基本组成部分。医疗保健行业也将从人工智能中受益匪浅，预计到 2026 年，人工智能将每年为该行业节省 1500 亿美元。

在决策过程中，65% 的管理者现在对人工智能驱动的系统的信任度超过对人类同行的信任度，这突显了人工智能在战略业务运营中的影响力日益增强。这一趋势凸显了向数据驱动决策的转变，其中 67% 的全球公司正在积极优先考虑人工智能，以提高运营效率。

根据最近的 AIPRM 报告，2024 年接受调查的员工中，75% 表示他们在工作中使用人工智能，其中近一半在过去六个月内采用了人工智能。这种加速采用反映了人工智能在各行业中的日益普及，特定行业的趋势也在出现。营销和广告引领人工智能的采用37%，紧随其后的是技术行业，35%，这表明这些行业在利用人工智能的能力方面特别积极。

关键要点

• 全球劳动力管理市场中的人工智能规模预计为到 2033 年，价值约为 142 亿美元，从 2023 年的19 亿美元，到 2024 年至 2033 年的预测期间，复合年增长率为 22.3%。
• 2023 年，解决方案在劳动力管理市场的人工智能组件领域占据主导地位，占据超过68.9%的份额。
• 2023年，基于云的在劳动力管理市场人工智能部署模式领域占据主导地位，占据70.4%以上的份额。
• 2023年，大型企业在劳动力管理市场人工智能的组织规模细分市场中占据主导地位，占据超过67.0%的份额。
• 2023年，IT和电信在劳动力管理市场人工智能的行业垂直领域占据主导市场地位，占据超过24.5%的份额。
• 北美在到 2023 年，人工智能的市场份额将达到 36.8%，人工智能在劳动力管理市场中的收入将达到6.9 亿美元。

人工智能在劳动力管理统计中的应用

• 75% 2024 年接受调查的员工表示，他们在UKG 的一项调查显示，95% 的印度员工认为人工智能可以提高他们的生活质量。
• 与 49%。
• 展望未来，高管们预测，到 2028 年，70% 的员工将使用人工智能来自动化或增强工作任务。
• 人工智能驱动的招聘流程已提高了64%公司的候选人质量。
• 到 2025 年，85% 的客户互动预计将在没有人工的情况下进行得益于人工智能技术的干预。
• 聊天机器人非常有效，解决了90%的客户互动，从而提高了响应时间和整体满意度。
• 使用人工智能的销售部门发现销售线索增加了50%以上，通话时间减少了60-70%，同时成本也降低了40-60%。
• 77% 的企业目前正在将人工智能融入其运营或正在积极探索其实施。
• 具体而言，33% 的企业已充分集成人工智能，另外42%调查他们如何采用人工智能技术。

组件分析

2023年，解决方案细分市场在劳动力管理市场的人工智能中占据主导地位，占据超过68.9%份额。该细分市场的领先地位源于这些解决方案在提高组织效率方面发挥的关键作用。

人工智能解决方案因其能够实现复杂流程自动化并为劳动力管理提供深入分析洞察的能力而受到越来越多的追捧。这不仅有助于根据预测分析优化员工分配，还可以通过提供有关劳动力生产力和潜在瓶颈的战略见解来改善决策。

此外，劳动力管理中的人工智能解决方案对于希望在维持或减少运营规模的同时扩大运营规模的组织来说是不可或缺的。最终成本。这些解决方案使企业能够有效地管理劳动力计划、跟踪员工绩效并更准确地预测未来的人员需求。

通过减少对手动流程的依赖，人工智能解决方案可显着降低管理开销并最大限度地减少错误，从而实现更加简化的运营。跨行业数字化转型的推动也推动了人工智能解决方案的采用。随着企业采用数字工具，将人工智能集成到劳动力管理中成为顺理成章的一步。

这种集成支持对不断变化的市场条件和员工期望做出更敏捷的响应，而这些期望越来越以灵活的工作环境和个性化的参与策略为中心。最后，解决方案领域的增长得到了人工智能技术不断进步的支持，包括机器学习和自然语言处理。

这些技术增强了能力劳动力管理解决方案，使其更有效且更易于使用。随着这些技术的发展，它们进一步推动劳动力管理的效率和创新，确保解决方案细分市场仍然是该市场的关键组成部分。

部署模式分析

2023年，基于云的细分市场在劳动力管理市场的人工智能中占据主导地位，占据70.4%分享。该细分市场的突出地位很大程度上归功于基于云的解决方案为组织提供的灵活性和可扩展性。

企业，无论规模大小，都发现基于云的劳动力管理工具非常有利，因为它们可以有效处理数据密集型任务，而无需大量的本地基础设施。这可以显着降低成本并消除与维护物理服务相关的复杂性rs。

此外，基于云的方法支持远程访问，这对于当今日益移动且地理位置分散的员工来说是一个重要功能。经理和员工可以随时随地实时访问日程安排、绩效报告和其他基本功能，从而增强不同地点之间的沟通和生产力。这种灵活性对于适应快速发展的工作环境以及远程工作和混合工作场所模式的增长趋势尤为重要。

推动在劳动力管理中采用基于云的解决方案的另一个显着优势是易于与其他数字工具和平台集成。公司希望利用全面的分析和数据驱动的见解来做出明智的决策，而基于云的平台通过与各种数据源和应用程序无缝连接来促进这一点。这种互操作性是开发一个有凝聚力的技术生态系统的关键，该生态系统可以满足组织需求。

最后，与本地解决方案相比，基于云的细分市场受益于更快的实施时间。借助云平台，组织可以更快地部署其劳动力管理系统，这对于跟上竞争压力和运营需求至关重要。持续更新和增强功能也更易于在云部署中进行管理，确保企业始终能够访问最新功能和安全措施，而不会造成严重停机或中断。

组织规模分析

2023 年，大型企业细分在劳动力管理市场的人工智能中占据主导地位，占据了超过67% 份额。这种领先地位主要归因于大型企业遇到的复杂的运营需求和广泛的劳动力管理需求。

这些组织通常n 在人工智能驱动的解决方案的优势最为明显的规模上运营，在处理大量员工数据和复杂的调度要求方面提供了至关重要的效率。

大型企业也有资本投资先进的人工智能技术，这些技术可以无缝集成到现有系统中，以优化劳动力规划和管理。人工智能提供预测分析的能力意味着大公司可以预测人员需求、预测项目需求并更有效地管理资源分配。这种预测能力对于在快速变化的市场中保持运营敏捷性和竞争力非常宝贵。

此外，大型组织的数字化转型推动了人工智能在劳动力管理中的采用。这些公司通常处于采用新技术的前沿，这些新技术可以增强决策和战略规划。通过实施人工智能解决方案，大型企业企业可以通过改进运营洞察力和提高生产力来获得显着的竞争优势。

最后，大型企业对监管合规性的日益关注以及对强大数据安全措施的需求进一步推动了人工智能劳动力管理解决方案的采用。人工智能工具可以帮助监控和确保遵守各种监管要求，降低违规风险和相关处罚。这些工该行业的领先地位可归因于其快速采用旨在改善运营的先进技术计算效率并管理广泛的（通常是全球性的）劳动力分布。

IT 和电信公司处于技术集成的最前沿，这使它们成为人工智能优化劳动力管理的主要用户。这些公司面临着独特的挑战，例如需要跨时区和项目管理高技能的技术专业人员。

劳动力管理中的人工智能解决方案通过提供复杂的调度、实时通信和性能监控工具来帮助应对这些挑战，所有这些对于在这个充满活力的行业中维持服务水平和项目时间表至关重要。

此外，IT和电信行业的特点是在不断的技术进步和竞争压力的推动下，其快节奏的性质和不断发展的特点。人工智能驱动的劳动力管理工具使这些公司能够保持敏捷，快速适应新技术和市场需求。时间他的敏捷性不仅对于运营成功至关重要，而且对于在竞争激烈的就业市场中留住技术人员也至关重要。

此外，IT 和电信领域对数据驱动决策的依赖也推动了人工智能在劳动力管理中的采用。这些工具为管理者提供来自数据分析的可行见解，增强与劳动力规划、开发和部署相关的决策流程。这有助于制定更明智的策略，从而显着提高生产力和运营效率。

关键细分市场

组件

• 解决方案
• 服务

部署模式

• 基于云
• 本地部署

组织规模

• 中小企业
• 大型企业

垂直行业

• IT和电信
• BFSI
• 医疗保健
• 制造业
• 零售和电子商务
• 政府和公共部门
• 其他垂直行业

驱动因素

人工智能劳动力管理的关键驱动因素

在劳动力管理中采用人工智能 (AI) 主要是由于企业提高效率和决策准确性的需求。人工智能技术可实现复杂流程的自动化，从而实现实时数据分析和主动管理决策。

这种集成可显着减少人工错误和运营成本，同时提高各种业务职能的生产力。此外，人工智能驱动的系统可以提供对员工绩效和人员配置需求的预测性洞察，从而促进优化调度和工作量分配。

随着公司寻求敏捷、响应迅速的系统来有效管理分散的团队，对远程工作解决方案不断增长的需求也加速了人工智能在劳动力管理中的实施。这种趋势我人工智能技术的不断发展及其对各种规模企业的日益普及进一步支持了这一点，有望在劳动力规划和执行方面取得重大改进。

约束

人工智能劳动力整合面临的挑战

尽管人工智能 (AI) 具有优势，但在劳动力管理中的集成仍面临重大挑战。其中关键是部署和维护人工智能系统的成本高昂，这对于中小型企业来说可能令人望而却步。

此外，员工非常需要持续培训和适应才能有效使用人工智能工具，这可能会因担心工作岗位流失或担心隐私和监视而导致抵制。技术限制，例如数据不准确和需要大型数据集来训练人工智能算法，也会阻碍有效性。

此外，监管和道德问题也存在影响。人工智能的使用需要仔细导航，以确保合规性并维持公众信任。这些因素共同对人工智能在劳动力管理中的广泛采用构成了相当大的障碍，影响了其在市场中的增长潜力。

机遇

生成式人工智能和分析的进步

生成式人工智能的出现和进步为劳动力管理市场中的人工智能提供了巨大的机会。这些技术提供了通过高级分析和更复杂的数据解释工具来提高决策和运营效率的新功能。

随着生成式人工智能的不断成熟，它可以更深入地了解劳动力规划、人才管理和组织发展。这不仅有助于企业进行战略规划，还有助于更动态地适应不断变化的市场条件和劳动力期望。

挑战

克服人工智能劳动力管理障碍

将人工智能 (AI) 集成到劳动力管理系统中提出了独特的挑战。一个主要障碍是员工的抵制，他们担心工作被取代或对人工智能监控和数据处理有隐私问题。这些焦虑会阻碍用户采用并降低人工智能技术的有效性。

此外，实施人工智能解决方案的初始成本可能很高，不仅涉及购买和安装，还涉及持续的维护和更新。另一个重大挑战是确保人工智能系统具有包容性和公正性。

人工智能算法严重依赖于训练它们的数据，这些数据有时会反映或放大现有的偏见，导致某些员工群体受到不公平待遇。确保数据完整性和减少偏差需要持续保持警惕和复杂的编程，这增加了人工智能集成的复杂性劳动力管理。

增长因素

• 日常任务自动化：人工智能自动执行时间跟踪和薪资处理等重复性任务，显着减少人为错误和管理成本。
• 高级分析：人工智能提供对劳动力生产力和趋势的深入洞察，使管理人员能够做出数据驱动的决策提高团队绩效和资源分配。
• 增强员工体验：通过自动化调度和反馈收集，人工智能可确保公平的工作分配和保持开放的沟通渠道，从而提高工作满意度。
• 远程工作适应人工智能工具通过跟踪绩效和促进沟通来帮助管理远程团队，这对于企业适应增加的远程办公至关重要。
• 监管合规性：人工智能可以帮助组织保持合规性与劳动
• 可扩展性：人工智能系统可以根据公司规模和需求轻松扩展或缩小规模，使其成为适合各种规模和行业的企业的多功能工具。

新兴趋势

• 人工智能与物联网：将人工智能与物联网 (IoT) 设备相结合，可以更精确地监控和管理员工活动和工作场所环境。
• 语音激活助手：人工智能驱动的语音助手在工作场所中变得越来越普遍，可以帮助完成会议安排和提供提醒等任务，从而提高工作效率。
• 预测性劳动力分析：人工智能工具越来越能够预测未来的劳动力需求和趋势，使公司能够主动在潜在问题发生之前解决它们影响生产力。
• 更加关注员工福祉：人工智能被用来监控员工福祉，利用数据提供个性化建议，以减轻压力和改善工作与生活的平衡。
• 人工智能驱动的招聘工具：这些工具通过快速分析大量申请来识别最合适的候选人，从而简化招聘流程，从而提高招聘效率。
• 实时绩效反馈：人工智能系统向员工提供实时反馈，提供即时指导和支持，以持续提高他们的绩效。

区域分析

2023年，北美在劳动力管理市场的人工智能中占据主导地位，占据了超过36.8%的份额，创造了0.69美元的收入亿美元的收入。该地区的领导地位可归因于有几个因素凸显了其在采用先进技术解决方案方面的先锋作用。

北美，尤其是美国和加拿大，拥有许多领先的技术公司，并拥有强大的初创生态系统，在人工智能和机器学习技术方面不断创新。这种环境鼓励各个行业尽早采用复杂的人工智能驱动的劳动力管理系统。这些系统对于追求更高运营效率和更好员工管理实践的北美公司特别有吸引力。

此外，该地区先进的IT基础设施支持复杂人工智能解决方案的无缝集成和运营，使企业更容易实施这些系统。高技能技术劳动力的存在进一步使组织能够利用人工智能进行劳动力管理，确保他们能够最大限度地发挥这些技术在生产方面的优势。生产力和成本效率。

北美对监管合规性和数据安全的高度重视也推动了人工智能在劳动力管理中的采用。该地区的公司热衷于维持高标准的数据保护和劳动法规，而人工智能系统提供了可靠且有效的工具来帮助合规。这些系统可以自动更新以反映法规的变化，并帮助公司避免因不合规而产生代价高昂的法律风险。

主要地区和国家

• 北美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他国家/地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

在 2023 年全球人工智能劳动力管理市场中，IBM 公司、SAP SE 和 Oracle 公司等主要参与者正在凭借其创新解决方案和战略举措明显塑造竞争格局。

IBM 公司仍然是通过其 Watson 套件将人工智能与劳动力管理集成的领导者，该套件提供强大的分析和机器学习功能。这些工具旨在通过提供对员工绩效和需求的预测性见解来增强人力资源流程，从而提高决策和运营效率。 IBM 对持续改进的承诺及其强大的 R&D 能力使其能够快速适应不断变化的市场需求并保持竞争优势。

SAP SE 利用其在企业软件方面丰富的专业知识，提供人工智能驱动的劳动力管理解决方案，从而简化人力资源流程并增强员工体验。 SAP 的 SuccessFactors 与其智能技术相结合，提供了一套全面的套件，用于管理从招聘到退休的劳动力生命周期。这种集成可帮助企业优化其劳动力策略并提高生产力。

Oracle Corporation在其 Oracle Cloud HCM 平台内提供一套人工智能驱动的应用程序，重点关注个性化和用户参与度。 Oracle 的解决方案特别擅长处理大量数据以生成可行的见解，这对于希望更有效地管理全球员工的大型企业至关重要。

这些公司是 pi致力于推动劳动力管理市场人工智能的创新，每个公司都具有独特的优势，可以满足不同的企业需求，从提高运营效率到提高员工敬业度和合规性。他们的努力对于确定该领域的技术进步和市场增长轨迹至关重要。

市场中的主要参与者

• IBM Corporation
• SAP SE
• Oracle Corporation
• Workday, Inc.
• UKG Inc.
• Infor
• Cornerstone OnDemand, Inc.
• ADP、 Inc.
• Dayforce, Inc.
• Zebra Technologies
• Verint Systems Inc.
• NICE
• 其他主要参与者

近期进展

• 2023 年 8 月，Workday, Inc. 推出了新的 AI 模块劳动力管理，加强调度优化和合规跟踪，使各行业受益。
• 2023年7月，UKG Inc.宣布与 Microsoft 建立合作伙伴关系，将其 AI 劳动力解决方案与 Microsoft Teams 集成，从而提高可访问性和用户参与度。
• 2023 年 6 月，Infor 收购了一家专门从事人工智能驱动的劳动力管理分析的初创公司，旨在扩展其在预测调度和劳动力优化方面的能力。