David Wilkins, Chief Product, Marketing, and Strategy Officer at TalentNeuron – Rozhovorová série

David Wilkins, Chief Product, Marketing, and Strategy Officer at TalentNeuron, je zkušený senior manažer s více než 20 lety zkušeností v oblasti lidského kapitálu. Má rozmanitý soubor vedoucích zkušeností v oblasti strategie, produktového vývoje, marketingu, zajišťování prodeje a prodeje.

TalentNeuron poskytuje inteligenci pro pracovní sílu, aby pomohla organizacím optimalizovat strategie talentů, vyhledat kritické dovednosti a zajistit budoucnost své pracovní síly. Díky datům z více než 28 000 zdrojů poskytuje přehledy o trendech na trhu práce, nabídce a poptávce talentů a strategii umístění, přičemž slouží společnostem Fortune 100 a globálním podnikům.

Jak umělá inteligence revolucionalizuje plánování pracovní síly a analýzu talentů v dnešním konkurenčním trhu práce?

Posledních několik let znamenalo zásadní transformaci v oblasti inteligence pracovní síly. Pro TalentNeuron se svět změnil ve prospěch. Po dvou desetiletích shromažďování a katalogizace obrovského množství dat o trhu práce umělá inteligence odemkla schopnost získat bezprecedentní přehledy ve velkém měřítku.

To, co dělá tuto transformaci skutečně silnou, je schopnost umělé inteligence identifikovat neočekávané talenty a distribuci dovedností v dříve přehlížených geografických oblastech. Zvažte, jak společnosti v USA objevily bohaté talenty v bývalých sovětských státech po rozpadu SSSR. První firmy, které to udělaly, získaly obrovskou konkurenční výhodu tím, že identifikovaly a získaly vysoce kvalifikované talenty v oblasti IT a inženýrství v nových technologických centrech v Rusku, na Ukrajině a v Pobaltí. Dnes umělá inteligence pomáhá organizacím objevovat podobné příležitosti systematicky a ve velkém měřítku, odhaluje skrytá talenta, která by jinak mohla zůstat nezjištěna. Tato schopnost rozpoznávání vzorců umožňuje společnostem identifikovat nerovnosti na globálním trhu práce, které lze transformovat na strategické výhody.

Sám vidím, jak tohle ovlivňuje strategické plánování pracovní síly. Organizace mohou nyní dělat informovanější rozhodnutí o získávání a správě talentů a také realizovat tato rozhodnutí s úžasnou rychlostí.

Jakou roli hraje umělá inteligence jako strategický poradce pro podniky, které čelí nedostatkům talentů a mezím ve dovednostech?

Síla modelu umělé inteligence spočívá v jeho schopnosti poskytnout komplexní analýzu nabídky a poptávky talentů a trendů ve vývoji dovedností – poskytující organizacím datovou základnu pro strategické rozhodování. Tato inteligence umožňuje podnikům vyvinout založené na důkazech strategie talentů, přičemž interní stakeholdeři a externí konzultanti používají přehledy získané z umělé inteligence k řešení mezer ve dovednostech prostřednictvím cíleného vzdělávání, přeškolování nebo strategických náborových iniciativ.

Jedná se o to, že je důležité pochopit, že umělá inteligence slouží jako nástroj, nikoli jako náhrada za strategické vedení. V TalentNeuron naší práci se společnostmi Fortune 2000 vyžaduje sofistikovaná kombinace datové inteligence a lidského odborného poznání. Zatímco umělá inteligence vyniká v rozpoznávání vzorců a analýze dat, nuancované pochopení organizačního kontextu, kultury a dlouhodobých obchodních cílů pochází od našeho zkušeného týmu. Naše přístup kombinuje analytické schopnosti umělé inteligence s lidským strategickým vhledem, zajišťujícím, že naši klienti získají jak datovou inteligenci, tak uvážlivé, kontextové rady pro jejich jedinečné výzvy.

Tato synergie mezi schopnostmi umělé inteligence a lidským odborným poznáním přináší cennější výsledky než ty, které by mohly být dosaženy samostatně.

Jak mohou společnosti efektivní využívat umělou inteligenci k vyrovnaní svých strategií talentů s dlouhodobými obchodními cíli?

Umělá inteligence poskytuje schopnost vidět a internalizovat přehledy talentů ve velkém měřítku, umožňující týmům HR a TA budovat strategii, která splňuje budoucí obchodní cíle. Můžeme to přirovnat k cestě auta do cíle, a co informace řidič potřebuje, aby tam dojel. V minulosti se organizace zaměřovaly na mechanické informace uvnitř “auta” – přehledy talentů, které získávají z vnitřku svého podniku. Umělá inteligence poskytuje přehled o “mapě” a “cíli” v této analogii, kde podmínky trhu a obchodní cíle mohou být zohledněny ve strategii, protože informace jsou snadno dostupné.

Můžete vysvětlit, jak modely umělé inteligence v TalentNeuron předpovídají potřeby pracovní síly a identifikují vznikající dovednosti?

Technologie umělé inteligence tvoří základ, jak rozumíme krajině dovedností a potřebám pracovní síly. V jádru našeho systému se zpracovávají miliony globálních inzerátů denně, čistí a analyzují tato rozsáhlá data, aby odhalila detailní vzorce v poptávce dovedností napříč úlohami, lokalitami a typy organizací.

To, co tohle dělá skutečně silným, je náš model evoluce dovedností. Neukazuje vám pouze, které dovednosti jsou v poptávce dnes – mapuje dovednosti na evoluční křivku, jasně identifikuje, které dovednosti vznikají, které se stávají základními požadavky a které se stávají zastaralými. Pro naše klienty z Fortune 2000 poskytuje tento model nevídaný přehled o tom, kam konkrétní role směřují a jaké schopnosti budou muset vybudovat do své pracovní síly.

We také učinili tuto inteligenci více dostupnou prostřednictvím našeho asistenta umělé inteligence Synappy. Na rozdíl od typických chatbotů umělé inteligence Synappy čerpá výhradně z našich dat, takže každý přehled je založen na reálných důkazech. To znamená, že naši klienti mohou rychle získat smysluplné přehledy o trendech talentů bez procházení surových dat.

Jaké trendy vidíte v tom, jak organizace využívají umělou inteligenci, aby zůstaly před nedostatkem dovedností a připravily se na budoucí požadavky talentů?

Organizace stále více využívají umělou inteligenci k modelování scénářů a předpovídání budoucích potřeb pracovní síly. S globální viditelností talentů mohou organizace identifikovat dovednosti, které dosud nebyly využity. Pracují s platformami jako TalentNeuron, aby proaktivně identifikovali, jak se jejich potřeby talentů budou vyvíjet na základě pokroků v oblasti umělé inteligence, automatizace a široké digitální transformace. Například vzestup agentic umělé inteligence, modelu, který má inteligenci nezávisle rozhodovat v rámci pracovního postupu, činí některé lidské dovednosti zastaralými. S rostoucími úkoly, které lze dokončit umělou inteligencí, by se organizace měly připravovat na tuto revoluci na pracovišti.

Jak umělá inteligence pomáhá podnikům předpovídat a přizpůsobovat se vyvíjejícím se globálním trendům na trhu práce?

Umělá inteligence vybavuje podniky aktuálními informacemi o trhu práce, které jim umožní předpovídat posuny v dostupnosti talentů, trendech mezd a poptávce dovedností. Platforma pro analýzu talentů podporovaná umělou inteligencí integruje minulá a přítomná data, aby poskytla 360stupňový přehled trhu práce. Organizace mohou poté dělat rozhodnutí o vhodných lokalitách pro expanzi nebo získat přehled o tom, které hybridní modely práce budou nejatraktivnější pro cílovou profesionální skupinu.

Jak mohou organizace integrovat přehledy z umělé inteligence do svých stávajících systémů pro účinnější nábor a plánování pracovní síly?

Práce s platformou jako TalentNeuron umožňuje organizacím vylepšit své současné přístupy k talentům získáním přehledu o dovednostech, které mají, dovednostech, které potřebují k dosažení svých obchodních cílů, a o tom, jak a kde je dosáhnou. Část tohoto procesu může zahrnovat integraci API, propojení dat o trhu práce přímo do systémů HR a rozhodovacích platforem. Pro méně zapojené přehledy nástroje jako Synappy umožňují organizacím klást konkrétní otázky o trhu práce a začleňovat jednoduché odpovědi přímo do strategií.

Můžete sdílet příklady toho, jak data TalentNeuron pomohla organizacím učinit vlivná rozhodnutí o umístění pracovní síly a strategiích diverzity?

Jedním z příkladů je naše nedávná spolupráce s Baton Rouge Health District. Síť osmi zdravotnických zařízení v Baton Rouge, LA, se potýkala se získáním personálu napříč mnoha úlohami, protože se potýkala se snižující se populací, více atraktivními zdravotnickými pracovními příležitostmi jinde a zařízeními, která získávají talenty z jiných členů, než zvenčí. Přehledy z umělé inteligence vyjasnily klíčové výzvy, které dovednosti byly nejvíce potřeba a z kterých geografických lokalit mimo Baton Rouge lze získat talenty.

Pracujeme také se společností Beamery, vedoucí platformou pro správu talentů, abychom zarovnali naše aktuální data o trhu práce s daty o dovednostech Beamery. To umožňuje týmům HR dělat lepší rozhodnutí napříč náborováním, plánováním pracovní síly a plánováním nástupnictví. Také spolupracujeme s vedenou umělou inteligencí inzertním motorem Joveo, abychom poskytli přehledy, které organizace potřebují k vytvoření přesných a přesných inzerátů na pracovní místa.

Diverzita pracovní síly byla vítaným výsledkem naší práce na pomoc organizacím najít talenty podle dovedností, nikoli podle rolí. S jednou leteckou společností jsme jim pomohli identifikovat inženýrské dovednosti, které potřebovali, a pak hledat kandidáty mimo letecký průmysl v automobilovém světě. Naše data z umělé inteligence pomáhají organizacím dosáhnout nedotčených talentových bazénů, umožňujících více inkluzivní náborové strategie, které jsou v souladu s jejich cíli diverzity, rovnosti a inkluze.

Jaká jsou potenciální rizika nebo omezení spoléhání se silně na umělou inteligenci pro analýzu talentů a jak mohou podniky tyto rizika zmírnit?

Jedním z potenciálních rizik je přílišná závislost na umělé inteligenci bez lidského dohledu, což může vést k předpojatému rozhodování, pokud je podkladová data neúplná nebo zkreslená. Abychom toto riziko zmírnili, naše poradenství zahrnuje odborné znalosti z celé řady HR, abychom mohli plně kombinovat přehledy založené na datech s lidským know-how v rámci našeho řešení transformace pracovní síly.

Jak vidíte budoucnost umělé inteligence v oblasti flexibility pracovní síly v příštím desetiletí?

Umělá inteligence bude pokračovat v posilování plánování pracovní síly a umožní organizacím reagovat s větší flexibilitou na potřeby trhu. Jak umělá inteligence bude dále rozvíjena, bude efektivněji schopna předpovídat trh a identifikovat správný přístup k dovednostem pro organizace. Organizace budou moci rozhodnout, zda potřebují “koupit” dovednost zvenčí, “vybudovat” dovednost uvnitř, “půjčit” dovednost pro dočasnou mezеру, nebo kombinaci přístupů, které jsou pro jejich kontext správné. S umělou inteligencí jsou data pro tato rozhodnutí připravena a dostupná.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit TalentNeuron.