TalentNeuronのチーフプロダクト、マーケティング、戦略担当オフィサー、デビッド・ウィルキンス – インタビュー・シリーズ

デビッド・ウィルキンス、TalentNeuronのチーフプロダクト、 マーケティング、戦略担当オフィサーは、20年以上のSaaS経験を持つ人事管理分野の実績あるシニアエグゼクティブです。彼は、戦略、製品開発、 マーケティング、セールスエナブリング、セールスにおける幅広いリーダーシップ経験を持っています。

TalentNeuronは、組織がタレント戦略を最適化し、重要なスキルを確保し、ワークフォースを将来に備えるために、ワークフォースインテリジェンスを提供しています。28,000以上のソースからのデータを使用して、労働市場のトレンド、タレントの供給と需要、ロケーション戦略に関する洞察を提供し、フォーチュン100企業やグローバル企業にサービスを提供しています。

AIは、今日の競争的な労働市場において、ワークフォースプランニングとタレントアナリティクスをどのように革命していますか。

過去数年間で、ワークフォースインテリジェンスは重要な変化を遂げてきました。TalentNeuronにとって、世界は私たちの味方となりました。20年以上にわたる大量の労働市場データの収集とカタログ化の後、AIは、以前には考えられなかったような洞察を大規模に抽出する能力を解放しました。

これが真正に強力なのは、AIが予期せぬタレントプールとスキル分布を以前には見過ごされていた地域で特定できる能力にあると考えられます。米国の企業が旧ソ連崩壊後に旧ソ連諸国で豊富なタレントプールを発見したことを考えてみましょう。早期に動いた企業は、ロシア、ウクライナ、バルト三国などの新興テックハブで、高度なITとエンジニアリングのタレントにアクセスすることで、大きな競争上の優位性を獲得しました。今日、AIは企業が同様の機会を体系的に、大規模に発見するのを支援しています。そうしたタレントは、見過ごされていたかもしれません。このパターン認識の機能により、企業は、戦略的な優位性に変換できる、グローバル労働市場の不均衡を特定できます。

私は、戦略的なワークフォースプランニングにどのように影響を与えているかを直接見ています。組織は、タレントの確保と管理についてより十分な情報に基づいた決定を下し、そのデータで行動することができます。

企業がタレント不足やスキルギャップに直面している場合、AIはどのような戦略的なアドバイザーとしての役割を果たしますか。

AIモデルは、タレントの供給、需要、そして新しいスキルのトレンドに関する包括的な分析を提供することで、その力を持っています。これにより、組織は、戦略的な意思決定のためのデータ駆動型の基盤を得ることができます。このインテリジェンスにより、企業は、内部の利害関係者や外部のコンサルタントが、タレントのギャップを解決するためのターゲットを絞ったアップスキリング、リスキリング、または戦略的な採用イニシアチブに基づいて、証拠に基づいたタレント戦略を開発することができます。

ただし、AIは、戦略的な指導の代わりではなく、支援者であることを理解することが重要です。TalentNeuronでは、フォーチュン2000企業との取り組みでは、データインテリジェンスと人間の専門知識の洗練された組み合わせが必要です。AIは、パターン認識とデータ分析で優れていますが、組織のコンテキスト、文化、そして長期的なビジネス目標に対する微妙な理解は、私たちの経験豊富なチームから来ます。私たちのアプローチは、AIの分析能力と人間の戦略的洞察を組み合わせ、クライアントがデータ駆動型のインテリジェンスと、独自の課題に対する思慮深い、コンテキストに基づいた指導を受けられることを保証します。

AIの機能と人間の専門知識のこのシナジーは、どちらか一方だけでは達成できない、より貴重な成果をもたらします。

企業は、AIをどのように活用して、タレント戦略を長期的なビジネス目標と一致させることができますか。

AIは、企業が将来のビジネス目標に合う戦略を構築するために、タレントの洞察を大規模に把握する能力を提供します。これは、目的地に向かう車と、運転手が到着するために必要な情報に似ています。過去、組織は「車の中」の機械的な情報、つまりビジネスから受け取るタレントの洞察に焦点を当てていました。AI駆動型のタレントアナリティクスは、企業が「地図」と「目的地」について考えることを可能にし、市場の状況とビジネス目標が戦略に組み込まれることができます。

TalentNeuronのAIモデルは、ワークフォースのニーズを予測し、登場するスキルを特定する方法を説明できますか。

AIテクノロジーは、私たちがスキルとワークフォースのニーズの景観を理解する方法の基盤を形成します。私たちのシステムの核心は、毎日数百万のグローバルな求人を処理し、この膨大なデータセットをクリーン化して分析し、役割、ロケーション、組織の種類別のスキルの需要における詳細なパターンを明らかにすることです。

これが真正に強力なのは、私たちのスキル進化モデルです。これは、ただ今日の需要にあるスキルを示すのではなく、スキルを進化の曲線にマッピングし、どのスキルが登場し、どのスキルがコア要件となり、どのスキルが旧来のものとなるかを明確に示します。私たちのフォーチュン2000クライアントにとって、これは、特定の役割がどの方向に向かっているか、そしてどのような能力をワークフォースに構築する必要があるかについて、無比の洞察を提供します。

私たちは、AIアシスタントであるSynappyを通じて、このインテリジェンスをよりアクセスしやすくしています。典型的なAIチャットボットとは異なり、Synappyは私たちのデータからのみ情報を抽出するため、すべての洞察は現実世界の証拠に基づいています。これにより、クライアントは、生データを調べることなく、タレントトレンドに関する有意義な洞察を迅速に抽出することができます。

企業がタレント不足やスキルギャップに直面している場合、AIを活用して将来のタレント需要を準備する方法で、どのようなトレンドを見ていますか。

企業は、シナリオモデリングと将来のワークフォースニーズの予測にAIを活用することが増えています。グローバルタレントの可視性を得た企業は、以前には確保されていなかったスキルを特定できます。企業は、TalentNeuronのようなプラットフォームと協力して、AI、自動化、デジタルトランスフォーメーションの進歩に基づいて、将来のタレントニーズがどのように進化するかを予測しています。たとえば、ワークフロー内で独立して決定を下すことができるエージェントAIの台頭により、特定の人間のスキルが旧来のものとなりつつあります。AIが完了できるタスクの範囲と多様性が不断に増しているため、企業はこのワークプレイス革命に備えるべきです。

AIは、企業が進化するグローバル労働市場のトレンドに適応し、予測するのをどのように支援しますか。

AIは、企業にリアルタイムの労働市場インテリジェンスを提供し、タレントの可用性、給与トレンド、スキルの需要の変化を予測することができます。AIサポートのタレントアナリティクスプラットフォームは、過去と現在のデータを統合して、労働市場の360度のビューを提供します。企業は、適切な拡大のためのロケーションや、ターゲットプロフェッショナルグループにとって最も魅力的なハイブリッドワークモデルについての洞察を得ることができます。

企業は、より効果的な採用とワークフォースプランニングのために、AI駆動型の洞察を既存のシステムにどのように統合できますか。

TalentNeuronのようなプラットフォームと協力することで、企業は、現在のタレントアプローチを強化し、どのスキルを持っているか、ビジネス目標を達成するために必要なスキルが何であるか、そしてそれをどのようにして達成するかについての可視性を得ることができます。プロセスの一部には、API統合が含まれることがあり、労働市場データを直接HRシステムや意思決定プラットフォームに接続します。よりシンプルな洞察の場合、Synappyのようなツールにより、企業は特定の労働市場の質問をして、シンプルな答えを戦略に直接組み込むことができます。

TalentNeuronのデータが企業のワークフォースロケーションと多様性戦略に関する意思決定にどのような影響を与えたかについて、例を共有できますか。

バトンルージュヘルスディストリクトとの最近の取り組みが一例です。バトンルージュ、LAにある8つのヘルスケア施設のネットワークは、人口の減少、他の場所でのより魅力的なヘルスケアの仕事の機会、そしてメンバー施設が外部ではなく他のメンバーからタレントを確保していることなど、さまざまな役割でスタッフを確保するのに苦労していました。AI駆動型の洞察により、主要な課題、最も必要なスキル、そしてタレントを確保できる地理的なロケーションが明らかになりました。

私たちはまた、リアルタイムの労働市場データをBeameryのスキルデータと連携させることで、HRチームが採用、ワークフォースプランニング、後継者プランニングについてより良い決定を下すことができるように、Beamery、タレント管理のための先進的なAIプラットフォームと協力しています。さらに、Joveo、ジョブ広告エンジンの先駆者と協力して、企業が正確で正確なジョブ説明を作成するために必要な洞察を提供しています。

ワークフォースの多様性は、私たちが企業が役割ではなくスキルでタレントを確保するのを支援することによる歓迎される結果となりました。ある航空会社では、必要なエンジニアリングスキルを特定し、航空業界以外、自動車業界から応募者を探すのを支援しました。私たちのAI由来のデータにより、企業はタップされていないタレントプールに到達し、DEI目標に沿ったより包括的な採用戦略を実現することができます。

タレントアナリティクスでAIに大きく依存することの潜在的なリスクまたは限界は何ですか、それらを企業がどのように軽減できますか。

潜在的なリスクの1つは、人間の監督なしにAIに過度に依存することです。これにより、基礎となるデータが不完全または歪んだ場合、偏った意思決定につながる可能性があります。軽減するために、私たちのコンサルティングには、HRを横断する専門知識が含まれており、ワークフォース変革の解決策の中で、データ駆動型の洞察と人間の知識を完全に組み合わせることができます。

次の10年で、AIはワークフォースの敏捷性の概念をどのように変えるでしょうか。

AIは、ワークフォースプランニングを強化し、企業が市場のニーズに迅速に対応できるようにすることを継続します。AIがさらに洗練されると、企業が市場の混乱を予測し、自分たちに適したスキルアプローチを特定することをより効率的に支援できるようになります。企業は、外部からスキルを「購入」するか、内部でスキルを「構築」するか、一時的なギャップを埋めるためにスキルを「借りる」か、またはコンテキストに適したアプローチの組み合わせを決定することができます。AIにより、これらの決定を下すために必要なデータが利用可能になります。

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