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行为分析
【美国】AI人才智能平台 HelloSky 完成 550 万美元种子轮融资，年经常性收入突破 100 万美元，扩展高管团队
【2025年4月23日，美国加州圣地亚哥】——专注于高管猎头领域的 AI 人才智能平台 HelloSky（前身为 Skyminyr）今日宣布，已完成一笔超额认购的 550 万美元种子轮融资。本轮融资由 Caldwell Partners、Karmel Capital、True Capital Partners、Hunt Scanlon Ventures 以及来自 Google 与 Cisco 的多位知名天使投资人共同参与。
同时，HelloSky 宣布其年经常性收入（ARR）已突破 100 万美元，并进一步扩展了高管团队。Hugh Burnham 出任销售与市场执行副总裁，他曾经营一家服务 B2B 科技初创公司的公关与营销公司达21年，2023年该公司被收购。Mike Kelch 出任销售副总裁，曾任职于 Scandit、Leafly 和 GolfNow，在 AI 驱动产品的市场拓展和客户增长方面拥有丰富经验。
融资所得将主要用于产品工程开发与市场拓展，进一步加速 HelloSky 在高管招聘领域的渗透。
重新定义高管招聘
与许多“为大众招聘设计后再加装高管功能”的 AI 招聘平台不同，HelloSky 从零开始为高管猎头量身定制，结合先进的数据科学与 AI 技术，专注于精准识别具备高度契合背景与经验的领导人才。
过去五年，HelloSky 构建了一套专有的“数据科学飞轮”，通过持续学习700多位资深高管猎头的行为数据、查询模式和成功案例，不断优化匹配模型，提升搜索复杂岗位时的精准度，甚至可处理以往被视为“无法搜索”的高难度任命任务。
不同于基于 LinkedIn 简历的浅层信息推荐，HelloSky 拥有智能能力标签、关系网络图谱与人才路径分析，可基于深度的工作、教育与投资数据网，智能发现与候选人之间的最优连接路径。
构建统一的人才情报生态系统
HelloSky 集成人才、公司、投资人等多维度数据，形成一个统一的 AI 驱动平台，并配备了动态市场映射、实时追踪和最新推出的 SmartRank™ 技术，重塑高管人才的搜寻与评估流程，用户无需再订阅多个昂贵系统。
SmartRank™ 可将自然语言描述的职位需求转化为结构化图谱，通过算法精准定位最合适的候选人，极大提升匹配效率和成功率。平台还整合投资者数据分析，部分功能可替代 Pitchbook 等工具。同时，平台的“智能标签”系统可评估候选人的营收阶段、可被挖角程度、社交网络评分等维度，帮助客户找到最合适的引才路径。
广泛系统集成与行业认可
HelloSky 已实现与众多主流 ATS（申请人追踪系统）与 TRM（人才关系管理）系统的集成，包括 Ashby、Clockwork、Ezekia、Gem、Greenhouse、Invenias、Loxo、Salesforce 和 Thrive，用户可在统一平台上查看候选人信息、提升团队协作效率。
目前，多个增长迅猛的高管猎头公司如 Bespoke Partners、Caldwell Partners、Eastward Partners、NU Advisory Partners 和 On Partners 已部署 HelloSky，风险投资和私募基金也开始在其投资组合公司中广泛使用该平台支持人才决策。
HelloSky CEO Alex Bates 表示：“这是高管猎头行业的转折点。AI 不再只是一个未来趋势，而是当下的竞争优势。使用我们平台的机构，正在以更高的精准度与效率快速成长。”
HelloSky 近期还入选 G2 软件排名“人才智能软件”高表现者象限，并预计将在 2025 年第四季度实现盈利。
关于 HelloSky
HelloSky 是一家新一代人才智能平台，专为高管招聘市场设计，融合人工智能、数据科学与专有人才图谱，帮助组织以更快、更精准的方式识别并连接关键领导人才。
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行为分析
人工智能对领导者和员工工作场所的影响
在人工智能诞生一周年之际，变革性数据显而易见。值得注意的是，Gartner 在 2023 年进行的一项调查显示，包括谷歌和亚马逊等科技巨头在内，超过 70% 的企业已将人工智能无缝集成到日常运营中，这表明这些技术已得到广泛采用。
实时实例凸显了人工智能在优化流程方面的关键作用。亚马逊对预测分析法的使用就很突出，其算法可以预测客户偏好、完善库存管理并缩短送货时间，从而提高客户满意度。此外，由自然语言处理技术驱动的聊天机器人等虚拟助手已在微软等公司中普及，促进了无缝客户互动。
1. 人工智能领导力的优势
大多数企业和组织都要求员工执行耗时的重复性工作，如数据录入和开具发票。让我们来看看这些公司如何解放员工，让他们专注于需要更多创造力和批判性思维的重要工作：
1.1 预测分析
预测分析是人工智能的一个子领域，它利用数据挖掘、机器学习和统计算法分析近期和历史数据，预测未来的模式或事件。预测分析可以帮助企业通过洞察数据中的模式，对库存控制和客户行为做出更好的判断。
公司利用预测分析技术，通过分析历史销售信息和市场趋势来预测某些商品的需求。通过避免缺货，预测分析可帮助企业优化生产和库存水平，最终降低成本并提高盈利能力。
1.2 自然语言处理
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个独特领域，致力于理解和解读人类语言的复杂性。NLP 算法对文本数据进行细致入微的检查，提取细微的含义、情感和意图。这不仅能让企业深入了解客户反馈，还能简化客户服务互动，促进量身定制内容的创建。
1.3 欺诈检测
在欺诈检测领域，企业普遍担心欺诈活动可能带来的经济损失、法律后果和声誉损害。欺诈的性质错综复杂，尤其是当欺诈行为复杂且具有针对性时，有必要采取多方面的方法。这涉及机器学习、行为分析和自然语言处理的融合，以及人工智能在分析大量数据集方面的能力。这些分析方法的协同作用可以识别出与常规不同的异常情况或模式，从而发现潜在的欺诈活动，如不正常的消费模式或交易。此外，人工智能仔细检查用户网络的能力有助于发现欺诈团伙，从而采取先发制人的措施阻止访问并挫败进一步的非法活动。
2. 领导者如何利用人工智能举措改进决策
人工智能的成功融合需要精心制定的战略和不同利益相关者的共同努力，而企业领导者在确保此类举措取得成功方面发挥着关键作用。领导者和高管需要采取积极主动的态度，包括战略性分配充足的资金、人才招聘和发展、与外部实体合作，以及认真考虑道德影响。以下主要方法阐述了领导者如何有效利用人工智能计划来加强决策：
2.1 制定愿景和战略
领导者必须首先掌握人工智能的潜在效益和风险，并将这一认识与总体业务战略结合起来。在领导者向组织阐明自己的意图和目标时，沟通是最重要的，它可以促进利益相关者的支持，确保达成共同愿景。
谷歌首席执行官Sundar Pichai阐述了人工智能整合的全面愿景，强调要创造一个更加互联和智能的世界。这种远见卓识的方法指导着谷歌的人工智能计划，使其与总体业务目标保持一致。
2.2 战略投资和资金分配
高管应全面分配资源，而不仅仅是提供资金支持。重点在于确保和培养合适的人才，并确保组织拥有必要的技术基础设施。这通常涉及招聘专家，如数据分析师、人工智能工程师和其他能够设计、开发和部署人工智能系统的专家。
最近的一份风险投资报告显示，去年人工智能初创企业获得了前所未有的 200 亿美元融资。领导者们现在已经认识到，分配足够的资金来培育和推动人工智能项目作为长期投资，具有重要的战略意义。
2.3 促进合作与伙伴关系
我们鼓励领导者促进与外部实体（从技术供应商到研究机构）的合作。这样可以确保持续了解最新的人工智能趋势和创新，使组织处于进步的前沿。
以辉瑞公司为代表的制药行业展示了合作的力量。与人工智能初创企业的合作加快了药物发现过程，展示了外部合作如何增强组织的人工智能能力。
2.4 解决伦理问题
人工智能的道德层面包括数据隐私、偏见和透明度等问题，需要领导者保持警惕。要确保负责任地开发和使用人工智能系统，就必须实施强有力的控制和保障措施。
亚马逊最近围绕人工智能驱动的招聘工具引发的争议凸显了领导者主动解决道德问题的迫切需要。领导者必须把握偏见和道德影响，确保人工智能应用符合社会期望。
2.5 有效的变革管理
实施人工智能计划不可避免地会引发组织变革，领导者必须理解并善于驾驭变革。与利益相关者的持续对话以及全面的培训和支持变得不可或缺，尤其是在管理抗拒组织变革的团队时。
Elon Musk在特斯拉的领导力提供了一个令人信服的案例。通过强调量身定制的培训计划，马斯克确保了员工适应人工智能自动化的平稳过渡，从而提高了运营效率。
结论
行业领导者的战略决策、对人工智能相关技能激增的需求，以及影响人工智能原则的道德考量，都证明了这一点。
随着企业的不断发展，对员工技能再培训的重视成为适应人工智能驱动经济的一个重要方面。公司投资于员工发展和福利的成功案例，以及提高生产率和创新带来的切实利益，都说明了人工智能与人类合作的积极潜力。
未来的征程需要在拥抱技术进步与维护以人为本的工作场所核心价值观之间取得微妙的平衡。持续学习、道德考量和促进创新必须始终处于组织战略的最前沿。在这一转型时期，领导者和员工如果能拥抱变化，战略性地利用人工智能，并优先考虑员工的福利，就不仅能应对挑战，还能在人工智能不断发展的动态环境中茁壮成长。
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