TalentNeuron의 David Wilkins, Chief Product, Marketing, and Strategy Officer – 인터뷰 시리즈

David Wilkins, TalentNeuron의 Chief Product, Marketing, and Strategy Officer는 20년 이상의 SaaS 경험을 보유한 인재 관리 분야의 선임 임원입니다. 그는 전략, 제품 개발, 마케팅, 판매 활성화, 판매 등 다양한 리더십 경험을 가지고 있습니다.

TalentNeuron은 조직이 인재 전략을 최적화하고 중요한 기술을 소싱하며 미래의 인력을 준비하도록 도와주는 인력 지능을 제공합니다. 28,000개 이상의 소스에서 데이터를 사용하여 노동 시장 동향, 인재 공급 및 수요, 위치 전략에 대한 통찰력을 제공하며, Fortune 100 기업과 글로벌 기업을 섬기고 있습니다.

오늘날의 경쟁적인 노동 시장에서 인력 계획과 인재 분석을 혁신하는 데 AI는 어떤 역할을 하나요?

최근 몇 년은 인력 지능에서 중요한 변화를 맞이했습니다. TalentNeuron에게는 세계가 우리에게 유리하게 돌아간 것입니다. 20년 동안 방대한 노동 시장 데이터를 수집하고 카탈로그화한 후, AI는 전례 없는 통찰력을 대규모로 추출하는 능력을 해방했습니다.

이 변화를真正로 강력하게 만드는 것은 AI가 예상치 못한 인재 풀과 이전에 간과된 지오그래피에서 기술 분포를 식별하는 능력입니다. 미국 기업이 구소련 국가의 해체 이후 풍부한 인재 풀을 발견한 것을 고려해 보십시오. 초기 이동 기업은 러시아, 우크라이나, 발트해 지역의 신흥 기술 허브에서 고도로 숙련된 IT 및 엔지니어링 인재를 식별하고 접근함으로써 막대한 경쟁 우위를 얻었습니다. 오늘날 AI는 조직이 체계적으로 이러한 기회를 발견하도록 도와주고, 그렇지 않으면 무시될 수 있는 숨겨진 인재를 공개합니다. 이 패턴 인식 능력은 조직이 글로벌 노동 시장에서 불균형을 식별하여 전략적 우위를 얻을 수 있도록 합니다.

전략적 인력 계획에 미치는 영향을 직접적으로 보고 있습니다. 조직은 이제 인재 채용 및 관리에 대해 더 많은 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있으며, 또한 이러한 데이터로 인해驚異的な 속도로 실행할 수 있습니다.

인재 부족과 기술 격차를 겪는 기업에서 전략적 고문으로서 AI의 역할은 무엇인가요?

AI 모델의 힘은 인재 공급, 수요, 새로운 기술 동향에 대한 포괄적인 분석을 제공하는 데 있습니다. 이는 조직이 증거 기반의 인재 전략을 개발하도록 ermög합니다. 내부 이해 관계자와 외부 컨설턴트는 인재 격차를 해결하기 위한 목적으로 AI에서 파생된 통찰력을 사용합니다.

그러나 AI가 전략적 지침을 대체하는 것이 아니라 지원하는 도구라는 것을 이해하는 것이 중요합니다. TalentNeuron에서 Fortune 2000 기업과 함께하는 우리의 작업은 데이터 지능과 인간 전문 지식의 복잡한 혼합을 필요로 합니다. AI는 패턴 인식과 데이터 분석에서 탁월하지만, 조직의.context, 문화, 장기적인 비즈니스 목표에 대한 이해는 우리의 경험豊富한 팀에서 나옵니다. 우리의 접근 방식은 AI의 분석 능력과 인간의 전략적 통찰력을 결합하여, 고객이 데이터 기반의 지능과 함께 사고 깊은.contextual 지침을 받도록 합니다.

이러한 AI 능력과 인간 전문 지식의 조화는 개별적으로 달성할 수 있는 것보다 더 가치 있는 결과를 제공합니다.

기업은 어떻게 AI를 사용하여 인재 전략을 장기적인 비즈니스 목표와 일치시킬 수 있나요?

AI는 대규모로 인재 통찰력을 제공하여, 인사 및 채용 팀이 미래의 비즈니스 목표를 달성하는 전략을 구축하도록 ermög합니다. 이 과정을 자동차가 목적지로 이동하는 것에 비유할 수 있습니다. AI 기반의 인재 분석은 기업이 인재에 대한 정보를 얻을 수 있도록 합니다. 과거에 기업은 내부의 정보에만 의존했습니다. 그러나 AI는 기업이 외부의 정보를 얻을 수 있도록 합니다.

TalentNeuron의 AI 모델은 어떻게 인력 필요와 새로운 기술을 예측하고 식별하나요?

AI 기술은 우리가 기술과 인력 필요를 이해하는 데 핵심입니다. 우리의 시스템은 매일 글로벌 직업 공고를 수백만 건 처리하여, 역할, 위치, 조직 유형별 기술需求의詳細한 패턴을 공개합니다.

이것이真正로 강력한 이유는 우리의 기술 진화 모델입니다. 단순히 오늘날의 기술需求을 보여주는 것이 아니라, 기술을 진화하는 곡선에 매핑하여, 어떤 기술이 등장하고 있는지, 어떤 기술이 핵심 요구사항이 되고 있는지, 어떤 기술이 구식이 되는지를 명확하게 식별합니다. 우리의 Fortune 2000 고객에게 이는 특정 역할이 어디로 향하는지, 어떤 능력을 xây dựng해야 하는지에 대한無比한 통찰력을 제공합니다.

우리는 또한 이 지능을 우리의 AI 보조工具, Synappy를 통해 더 쉽게 접근할 수 있도록 했습니다. 일반적인 AI 챗봇과 달리, Synappy는 우리의 데이터에서만 정보를 가져오므로, 모든 통찰력이 실제 증거에 기반합니다. 따라서 고객은 원시 데이터를 살펴보지 않고도 인재 동향에 대한 유의미한 통찰력을 빠르게 추출할 수 있습니다.

인재 부족과 미래의 기술需求을 준비하기 위해 AI를 사용하는 기업의 동향은 무엇인가요?

기업은 점점 더 시나리오 모델링과 미래의 인력需求 예측을 위해 AI를 사용하고 있습니다. 글로벌 인재 가시성을 통해, 기업은 이전에 접근하지 못했던 기술을 식별할 수 있습니다. TalentNeuron과 같은 플랫폼을 사용하여, 기업은 AI, 자동화, 디지털 변혁의 발전에 따라 인재需求이 어떻게 진화하는지 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 독립적으로 의사결정을 내릴 수 있는 에이전트 AI의 등장으로, 일부 인간 기술은 더 이상 필요하지 않게 됩니다. AI가 수행할 수 있는 작업의 범위가不断히 확대됨에 따라, 기업은 이러한 직장 혁신을 준비해야 합니다.

AI는 어떻게 기업이 글로벌 노동 시장 동향에 대응하고 적응하도록 도와주는가?

AI는 기업에 실시간 노동 시장 지능을 제공하여, 인재 가용성, 임금 동향, 기술需求의 변화를 예측하도록 ermög합니다. AI 지원의 인재 분석 플랫폼은 과거와 현재의 데이터를 통합하여 노동 시장에 대한 360도 시각을 제공합니다. 따라서 기업은 적합한 위치를 결정하거나, 목표 전문가 그룹에게 가장 매력적인 하이브리드 작업 모델에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

기업은 어떻게 AI 기반의 통찰력을 기존 시스템에 통합하여 더 효과적인 채용과 인력 계획을 실현할 수 있나요?

TalentNeuron과 같은 플랫폼을 사용함으로써, 기업은 현재의 인재 접근 방식을 강화하여, 어떤 기술이 필요한지, 어떻게 그리고 어디서 이를 달성할 수 있는지에 대한 가시성을 얻을 수 있습니다. 이 과정의 일부는 API 통합을 포함하여, 노동 시장 데이터를 직접 인사 시스템과 의사결정 플랫폼에 연결하는 것입니다. 더 간단한 통찰력의 경우, Synappy와 같은 도구를 사용하여, 노동 시장에 대한 특정 질문을 하고, 간단한 답변을 직접 전략에 통합할 수 있습니다.

TalentNeuron의 데이터가 기업의 인력 위치와 다양성 전략에 대한 의사결정에 미친 영향에 대한 예를 공유할 수 있나요?

예를 들어, Baton Rouge Health District와의 최근 작업을 살펴보십시오. 루이지애나 주 배턴 루지의 8개 의료 시설 네트워크는 여러 역할에 걸쳐 직원을 소싱하는 데 어려움을 겪고 있었습니다. 인구 감소, 다른 곳에서 더 매력적인 의료 작업 기회, 그리고 시설이 외부에서 아니라 네트워크 내에서 인재를 소싱하는 문제가 있었습니다. AI 기반의 통찰력은 주요 도전 과제를 명확하게 식별하고, 가장 필요한 기술과 지리적 위치를 식별했습니다.

우리는 또한 Beamery, 인재 관리를 위한 선도적인 AI 플랫폼과 협력하여, 우리의 실시간 노동 시장 데이터를 Beamery의 기술 데이터와 일치시킵니다. 이를 통해 인사 팀이 채용, 인력, 승진 계획에 대한 더 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다. 또한 Joveo, 인재 광고 엔진과 협력하여, 기업이 정확한 직업 설명을 작성하도록 필요한 통찰력을 제공합니다.

인력 다양성은 우리가 기업이 역할이 아니라 기술에 따라 인재를 소싱하도록 도와준 결과 중 하나입니다. 항공 компании와의 작업에서, 우리는 필요한 엔지니어링 기술을 식별하고, 항공 산업 외부에서 자동차 세계에서 지원자를 모집하도록 도왔습니다. 우리의 AI 파생 데이터는 기업이 접근하지 못했던 인재 풀에 접근하도록 ermög하고, 다양성 및 포함 목표와 일치하는 더 포괄적인 채용 전략을 ermög합니다.

인재 분석에서 AI에 크게 의존하는 것의 잠재적인 위험 또는 제한은 무엇인가요? 이를 어떻게 완화할 수 있나요?

잠재적인 위험 중 하나는 불완전하거나 편향된 데이터로 인해 인간의 감시 없이 AI에過度하게 의존하는 것입니다. 이를 완화하기 위해, 우리의 컨설팅에는 인재 관리 전반에 걸친 전문 지식이 포함되어 있습니다. 따라서 우리는 데이터 기반의 통찰력과 인간의 전문 지식을 우리의 인력 변환 솔루션 내에서 완전히 결합할 수 있습니다.

미래 10년 동안 AI는 인력의 민첩성을 어떻게 다시 정의할까요?

AI는 계속해서 인력 계획을 강화하고, 기업이 시장需求에 더 민첩하게 반응하도록 ermög할 것입니다. AI가 더욱 발전함에 따라, 기업이 시장의 혼란을 예측하고, 자신에게 적합한 기술 접근 방식을 식별하도록 더 효율적으로 ermög할 것입니다. 기업은 외부에서 기술을 “구매”해야 하는지, 내부에서 기술을 “구축”해야 하는지, 임시적인 간격을 메우기 위해 기술을 “대출”해야 하는지, 또는 이러한 접근 방식의 조합을 사용해야 하는지 결정할 수 있습니다. AI를 사용하면 이러한 결정에 필요한 데이터가 준비되어 있습니다.

멋진 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 배우고 싶은 독자는 TalentNeuron을 방문하십시오.