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

David Wilkins, TalentNeuronin Chief Product, Marketing, and Strategy Officer, on todistetusti kokenut johtaja, jolla on yli 20 vuoden kokemus SaaS-alalla ihmisten johtamisesta. Hänellä on monipuolinen johtamiskokemus strategiasta, tuotekehityksestä, markkinoinnista, myyntituen kehityksestä ja myyntiin liittyvistä asioista.

TalentNeuron tarjoaa työvoiman älykkyyttä, jotta organisaatiot voivat optimoida työvoiman strategioita, etsiä kriittisiä taitoja ja turvata tulevaisuuden työvoiman. Käyttäen tietoa yli 28 000 lähteestä, se tarjoaa näkemyksiä työmarkkinatrendeistä, työvoiman tarjonnasta ja kysynnästä sekä sijaintistrategiasta, palvelee Fortune 100 -yrityksiä ja globaaleja yrityksiä.

Miten tekoäly mullistaa työvoiman suunnittelun ja työvoiman analytiikkaa nykyisessä kilpailukykyisessä työmarkkinassa?

Viime vuodet ovat merkinneet ratkaisevaa muutosta työvoiman älykkyydessä. TalentNeuronille maailma on kääntynyt meidän suuntaamme. Kahden vuosikymmenen ajan kerättyjen ja katalogoiden valtavien määrien työmarkkinatietojen jälkeen tekoäly on avannut mahdollisuuden poistaa ennennäkemättömiä oivalluksia laajassa mittakaavassa.

Se, mikä tekee tämän muutoksen todella voimakkaaksi, on tekoälyn kyky tunnistaa odottamattomia taitopoolia ja taitojen jakautumia aiemmin huomiotta jääneissä geopaikoissa. Kuvitella, miten yhdysvaltalaiset yritykset löysivät rikkaat taitopoolit entisistä Neuvostoliiton osavaltioista Neuvostoliiton romahduksen jälkeen. Varhaiset toimijat saivat valtavat kilpailuedut tunnistamalla ja käyttämällä korkeasti koulutettuja IT- ja insinööritaitoja nousevissa teknologiakeskuksissa Venäjällä, Ukrainassa ja Baltian maissa. Nykyään tekoäly auttaa organisaatioita löytämään samanlaisia mahdollisuuksia systemaattisesti ja laajassa mittakaavassa, paljastaen piileviä taitoja, jotka muuten saattaisivat jäädä huomaamatta. Tämä mallintunnistuskyky mahdollistaa yritysten tunnistaa epäkohtia globaaleissa työmarkkinoissa, jotka voidaan muuttaa strategisiksi etuoikeuksiksi.

Näen ensimmäisen käden, miten tämä vaikuttaa strategiseen työvoiman suunnitteluun. Organisaatiot voivat nyt tehdä tietopohjaisia päätöksiä työvoiman hankinnasta ja hallinnasta, ja myös toteuttaa nopeasti näiden tietojen perusteella.

Mikä on tekoälyn rooli strategisena neuvonantajana liiketoiminnassa, joka kohtaa työvoimapulaa ja taitopuutteita?

Tekoälymallin voima perustuu sen kykyyn tarjota kattavaa analyysiä työvoiman tarjonnasta, kysynnästä ja nousevista taitotrendeistä, tarjoamalla organisaatioille tietopohjaisen perustan strategiseen päätöksentekoon. Tämä älykkyyden mahdollistaa liiketoiminnan kehittää näyttöön perustuvia työvoiman strategioita, joissa sisäiset sidosryhmät ja ulkopuoliset konsultit käyttävät tekoälylähtöisiä oivalluksia puutteiden käsittelyyn kohdennetuin kehittämis-, uudelleen koulutus- tai strategisten rekrytointitoimien kautta.

Kuitenkin on tärkeää ymmärtää, että tekoäly toimii mahdollistajana, ei korvaavana strategisena ohjaajana. TalentNeuronin työssä Fortune 2000 -yritysten kanssa vaaditaan monimutkainen yhdistelmä tietoälykkyyttä ja ihmisten asiantuntemusta. Vaikka tekoäly erinomaisesti tunnistaa malleja ja analyysiä, organisaatiokontekstin, kulttuurin ja pitkän aikavälin liiketoimintatavoitteiden hienostunut ymmärtäminen tulee meidän kokeneesta tiimistämme. Lähestymistapaamme yhdistää tekoälyn analytiikkaa ihmisten strategiseen oivallukseen, varmistaen, että asiakkaamme saavat sekä tietopohjaista älykkyyttä että ajattelevaa, kontekstuaalista ohjausta heidän ainutlaatuisiin haasteisiinsa.

Tämä tekoälyn kykyjen ja ihmisten asiantuntemuksen yhteensopivuus tuottaa arvokkaampia tuloksia kuin mitä kumpikaan voisi saavuttaa yksin.

Miten yritykset voivat tehokkaasti hyödyntää tekoälyä työvoiman strategioiden ja liiketoiminnan tavoitteiden mukauttamiseksi?

Tekoäly tarjoaa mahdollisuuden nähdä ja sisäistää työvoiman oivalluksia laajassa mittakaavassa, mahdollistaen HR- ja TA-tiimien rakentaa strategiaa, joka täyttää tulevaisuuden liiketoimintatavoitteet. Voimme verrata tätä prosessia autoon, joka matkustaa kohteeseen, ja mitä tietoa kuljettajan tarvitsee päästäkseen sinne. Menneisyydessä organisaatiot ovat keskittyneet mekaanisiin tietoihin “auton” sisällä – työvoiman oivalluksiin, joita he saavat omasta liiketoiminnastaan. Tekoälypohjaiset työvoiman analytiikka mahdollistaa yritysten ajatella “tiestön” ja “kohteen” tässä analogiassa, missä markkinatilanne ja liiketoimintatavoitteet voivat vaikuttaa strategiaan, koska tiedot ovat helposti saatavilla.

Voitko selittää, miten TalentNeuronin tekoälymallit ennustavat työvoiman tarpeita ja tunnistavat nousevia taitoja?

Tekoälytekniikka muodostaa perustan sille, miten ymmärrämme taitojen ja työvoiman tarpeiden maiseman. Ytimessään järjestelmämme prosessoi miljoonia kansainvälisiä työpaikkailmoituksia päivittäin, puhdistaa ja analysoi tätä valtavaa tietokantaa, paljastaen yksityiskohtaisia malleja taitojen kysynnästä rooleissa, sijainteissa ja organisaatiotyypeissä.

Se, mikä tekee tämän todella voimakkaaksi, on taitojen evoluutiomalli. Se ei vain näytä, mitkä taidot ovat kysynnässä tänään – se kartoittaa taitoja evoluutiokäyrälle, selkeästi osoittaen, mitkä taidot nousevat, mitkä tulevat ydinvaatimukseksi ja mitkä tulevat vanhanaikaisiksi. Meidän Fortune 2000 -asiakkaillemme tämä tarjoaa vertaamattoman näkymän siihen, mihin tietyt roolit ovat menossa ja mitkä kyvyt heidän on kehitettävä työvoimaansa.

Olemme myös tehneet tämän älykkyyden helpommin saataville Synappy-avustajamme kautta. Toisin kuin tyypilliset tekoälychatbotit, Synappy käyttää vain meidän tietoja, joten jokainen oivallus perustuu todellisiin todisteisiin. Tämä tarkoittaa, että asiakkaamme voivat nopeasti poimia merkityksellisiä oivalluksia työmarkkinatrendeistä ilman, että heidän tarvitsee käydä läpi raakaa tietoa.

Mitkä ovat trendit siinä, miten organisaatiot käyttävät tekoälyä pysyäkseen edellä taitopulaa ja valmistautuakseen tuleviin työvoiman tarpeisiin?

Organisaatiot hyödyntävät yhä enemmän tekoälyä skenaariomallinnuksessa ja ennustamisessa tulevista työvoiman tarpeista. Globaalin työvoiman näkyvyyden ansiosta organisaatiot voivat tunnistaa taitoja, joita ei aiemmin oltu käytetty. He työskentelevät alustoilla kuten TalentNeuron, jotta voivat proaktiivisesti tunnistaa, miten heidän työvoiman tarpeensa tulevat kehittymään tekoälyn, automaation ja laajan digitaalisen muutoksen edetessä. Esimerkiksi agenssien tekoälyn nousu, jolla on älykkyys toimia itsenäisesti työnkulussa, tekee joitain ihmisten taitoja vanhanaikaisiksi. Koska tehtävien määrä ja monimuotoisuus, jotka voidaan suorittaa tekoälyllä, kasvaa jatkuvasti, organisaatioiden on suunniteltava tämän työpaikan vallankumouksen varalle.

Miten tekoäly auttaa yrityksiä ennakoimaan ja sopeutumaan kehittyviin globaaleihin työmarkkinatrendeihin?

Tekoäly varustaa yritykset reaaliaikaisella työmarkkinatiedolla, joka mahdollistaa niiden ennustaa muutoksia työvoiman saatavuudessa, palkkatrendeissä ja taitojen kysynnässä. Tekoälytukeinen työvoiman analytiikka-alusta yhdistää menneisyyden ja nykyisen tiedon 360 asteen näkymään työmarkkinoista. Organisaatiot voivat tehdä päätöksiä sopivista paikoista laajentumiselle tai saada oivalluksia siitä, mitkä hybridityömallit olisivat houkuttelevimpia kohderyhmälle.

Miten organisaatiot voivat integroida tekoälylähtöisiä oivalluksia olemassa oleviin järjestelmiinsä tehokkaamman rekrytoinnin ja työvoiman suunnittelun vuoksi?

Työskenteleminen alustojen kanssa kuten TalentNeuron mahdollistaa organisaatioille parantaa nykyisiä työvoiman lähestymistapoja saamalla näkyvyyttä siihen, mitkä taidot heillä on, mitkä taidot he tarvitsevat liiketoimintatavoitteidensa saavuttamiseksi ja miten ja missä he tulevat saavuttamaan tämän. Osa tätä prosessia voi sisältää API-integraation, jossa työmarkkinatietoja yhdistetään suoraan HR-järjestelmiin ja päätöksentekojärjestelmiin. Vähemmän monimutkaisten oivallusten osalta työkalut kuten Synappy sallivat organisaatioiden esittää tiettyjä työmarkkinakysymyksiä ja sisällyttää yksinkertaisia vastauksia suoraan strategioihin.

Voitko jakaa esimerkkejä siitä, miten TalentNeuronin tiedot ovat auttaneet organisaatioita tekemään vaikuttavia päätöksiä työvoiman sijainnista ja monimuotoisuuden strategioista?

Yksi esimerkki on meidän viimeaikainen työmme Baton Rougen terveydenhuollon alueen kanssa. Tämä kahdeksan terveydenhuollon laitosta käsittävä verkosto Baton Rougessa, LA, kamppaili henkilöstön löytämisen kanssa useissa rooleissa, kamppaillessaan väestön laskun, houkuttelevampien terveydenhuollon työmahdollisuuksien kanssa muualla ja jäsenlaitosten etsiessä osaamista muualta kuin omasta alueesta. Tekoälylähtöiset oivallukset selkiyttivät avainhaasteita, mitkä taidot olivat eniten tarpeen ja mitkä maantieteelliset sijainnit ulkopaikkakunnalta työvoimaa voitiin hankkia.

Me työskentelemme myös Beameryn, johtavan tekoälyalustan, kanssa työvoiman hallinnassa, jotta voimme kohdistaa reaaliaikaisen työmarkkinatietomme Beameryn taitotietoihin. Tämä mahdollistaa HR-tiimien tehdä parempia päätöksiä rekrytoinnissa, työvoiman suunnittelussa ja seuraavan aikavälin suunnittelussa. Meillä on myös yhteistyösopimus Joveon, tekoälyohjatun työpaikkailmoitusmoottorin kanssa, jotta voimme esittää organisaatioille tarvittavat oivallukset, jotta he voivat luoda tarkat ja tarkat työpaikkailmoitukset.

Työvoiman monimuotoisuus on ollut tervetullut tulos meidän työstämme auttaessa organisaatioita hakemaan taitoja roolien sijaan. Yhdessä ilmailuyrityksen kanssa autsimme heitä tunnistamaan insinööritaidot, joita heidän piti palkata, ja etsimään soveltuvia ehdokkaita ilmailuteollisuuden ulkopuolelta, esimerkiksi autoteollisuudesta. Meidän tekoälylähtöinen data auttaa organisaatioita löytämään piileviä taitopoolia, mahdollistaen monipuolisemmat rekrytointistrategiat, jotka ovat linjassa heidän DEI-tavoitteidensa kanssa.

Mitkä ovat tekoälyn riippuvuuden potentiaaliset riskit tai rajoitukset työvoiman analytiikassa, ja miten yritykset voivat lieventää niitä?

Yksi potentiaalinen riski on tekoälyyn perustuva riippuvuus ilman ihmisten valvontaa, mikä voi johtaa puolueelliseen päätöksentekoon, jos perustieto on epätäydellinen tai vinoutunut. Tämän lieventämiseksi meidän konsultointipalveluun kuuluu asiantuntijuutta HR:stä, jotta voimme yhdistää tietopohjaiset oivallukset ihmisten asiantuntemukseen työvoiman muutospalvelussamme.

Miten näet tekoälyn muokkaavan työvoiman joustavuuden käsitettä seuraavan kymmenen vuoden aikana?

Tekoäly jatkaa työvoiman suunnittelun täydentämistä ja mahdollistaa organisaatioiden reagoida nopeammin markkinoiden tarpeisiin. Kun tekoäly jatkaa kehittymistään, se mahdollistaa yritysten entistä tehokkaammin ennakoida markkinamuutoksia ja tunnistaa oikeat taitotarpeet heille. Organisaatiot voivat päättää, tarvitsevatko he “ostaa” taidon ulkopuolelta, “rakentaa” taidon sisältä, “lainata” taitoa tilapäiseen aukkoon tai yhdistää näitä lähestymistapoja, jotka ovat oikein heidän kontekstissaan. Tekoälyllä tarvittavat tiedot näihin päätöksiin ovat valmiina ja saatavilla.

Kiitos haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, voivat vierailla TalentNeuronissa.