David Wilkins, Chief Product, Marketing en Strategy Officer bij TalentNeuron – Interviewserie

David Wilkins, Chief Product, Marketing en Strategy Officer bij TalentNeuron, is een ervaren senior executive met 20+ jaar ervaring in de human capital management-branche. Hij heeft een diverse set aan leiderschapservaring in strategie, productontwikkeling, marketing, sales enablement en sales.

TalentNeuron biedt workforce intelligence om organisaties te helpen bij het optimaliseren van hun talentstrategieën, het vinden van kritieke vaardigheden en het toekomstbestendig maken van hun workforce. Met behulp van data van 28.000+ bronnen, levert het inzichten op over arbeidsmarktrends, talentaanbod en -vraag, en locatiestrategie, voor Fortune 100-bedrijven en wereldwijde ondernemingen.

Hoe revolutioneert AI het workforce planning en talent analytics in de huidige concurrerende arbeidsmarkt?

De afgelopen jaren hebben een cruciale transformatie in workforce intelligence gemarkeerd. Voor TalentNeuron is de wereld in ons voordeel gekeerd. Na twee decennia van het verzamelen en catalogiseren van enorme hoeveelheden arbeidsmarktdata, heeft AI de mogelijkheid ontsloten om ongekende inzichten op grote schaal te extraheren.

Wat deze transformatie echt krachtig maakt, is AI’s vermogen om onverwachte talentpools en vaardigheidsverdelingen in eerder over het hoofd gezien geografische gebieden te identificeren. Denk aan hoe Amerikaanse bedrijven rijke talentpools ontdekten in voormalige Sovjetstaten na het uiteenvallen van de USSR. Early movers behaalden enorme concurrentievoordelen door het identificeren en benaderen van hooggeschoolde IT- en technisch talent in opkomende technologiehubs in Rusland, Oekraïne en de Baltische staten. Tegenwoordig helpt AI organisaties om soortgelijke kansen systematisch en op grote schaal te ontdekken, waardoor verborgen talent dat anders onopgemerkt zou blijven, zichtbaar wordt. Deze patroonherkenningstechnologie stelt bedrijven in staat om onevenwichtigheden in de wereldwijde arbeidsmarkt te identificeren die kunnen worden omgezet in strategische voordelen.

Ik zie met eigen ogen hoe dit de strategische workforce planning beïnvloedt. Organisaties kunnen nu meer geïnformeerde beslissingen nemen over talentacquisitie en -beheer, en ook sneller uitvoeren op basis van die gegevens.

Wat is de rol van AI als strategisch adviseur voor bedrijven die te maken hebben met talenttekorten en vaardigheidskloven?

De kracht van een AI-model ligt in zijn vermogen om een uitgebreide analyse van talentaanbod, -vraag en opkomende vaardigheidstrends te leveren – waardoor organisaties een datagestuurd fundament voor strategisch beslissen krijgen. Deze inzichten stellen bedrijven in staat om evidence-based talentstrategieën te ontwikkelen, waarbij interne stakeholders en externe consultants AI-geleide inzichten gebruiken om vaardigheidskloven aan te pakken via gerichte omscholings-, herscholings- of strategische wervingsinitiatieven.

Het is echter cruciaal om te begrijpen dat AI fungeert als een faciliterend middel, niet als vervanging voor strategisch advies. Bij TalentNeuron vereist onze samenwerking met Fortune 2000-bedrijven een geavanceerde combinatie van data-intelligentie en menselijke expertise. Terwijl AI uitblinkt in patroonherkenning en data-analyse, komt het genuanceerde begrip van de organisatorische context, cultuur en langetermijndoelstellingen van ons ervaren team. Onze aanpak combineert AI’s analytische capaciteiten met menselijke strategische inzichten, waardoor onze klanten zowel datagestuurd inzicht als zorgvuldig, contextueel advies voor hun unieke uitdagingen krijgen.

Deze synergie tussen AI-mogelijkheden en menselijke expertise levert waardevollere resultaten op dan elk van beide alleen zou kunnen bereiken.

Hoe kunnen bedrijven AI effectief inzetten om hun talentstrategieën af te stemmen op hun langetermijndoelstellingen?

AI biedt de mogelijkheid om talentinzichten op grote schaal te zien en te internaliseren, waardoor HR- en TA-teams een strategie kunnen opbouwen die toekomstige bedrijfsdoelstellingen haalt. We kunnen dit proces vergelijken met een auto die naar een bestemming rijdt, en welke informatie de bestuurder nodig heeft om daar te komen. In het verleden hebben organisaties zich gefocust op mechanische informatie binnen de “auto” – talentinzichten die ze van binnen hun bedrijf ontvangen. AI-geleide talentanalyse stelt bedrijven in staat om na te denken over de “route” en “bestemming” in deze analogie, waar marktomstandigheden en bedrijfsdoelstellingen een strategie kunnen beïnvloeden omdat de informatie gemakkelijk beschikbaar is.

Kunt u uitleggen hoe AI-modellen van TalentNeuron de workforce-behoeften voorspellen en opkomende vaardigheden identificeren?

AI-technologie vormt de basis van hoe we de landschap van vaardigheden en workforce-behoeften begrijpen. In zijn kern verwerkt ons systeem miljoenen wereldwijde vacatures per dag, reinigt en analyseert deze enorme dataset om gedetailleerde patronen in vaardigheidsvraag over rollen, locaties en organisatietypen te onthullen.

Wat dit echt krachtig maakt, is ons vaardigheidsevolutiemodel. Het toont niet alleen welke vaardigheden vandaag in trek zijn – het kaart vaardigheden op een evolutiecurve, waardoor duidelijk wordt welke vaardigheden opkomen, welke core-eisen worden en welke verouderd raken. Voor onze Fortune 2000-klanten biedt dit een ongeëvenaard overzicht van waar specifieke rollen naartoe gaan en welke capaciteiten ze moeten opbouwen in hun workforce.

We hebben deze intelligentie ook toegankelijker gemaakt via onze AI-assistent, Synappy. In tegenstelling tot typische AI-chatbots, put Synappy uitsluitend uit onze data, zodat elke inzicht gebaseerd is op werkelijke bewijs. Dit betekent dat onze klanten snel waardevolle inzichten over talenttrends kunnen extraheren zonder door ruwe data te moeten waden.

Welke trends ziet u in de manier waarop organisaties AI gebruiken om voorop te blijven bij vaardigheidstekorten en toekomstige talentvraag?

Organisaties gebruiken AI steeds vaker om scenario’s te modelleren en hun toekomstige workforce-behoeften te voorspellen. Met wereldwijde talentzichtbaarheid kunnen organisaties vaardigheden identificeren die eerder niet waren aangeboord. Ze werken met platforms als TalentNeuron om proactief te identificeren hoe hun talentbehoeften zullen evolueren op basis van AI-vooruitgang, automatisering en brede digitale transformatie. Bijvoorbeeld, de opkomst van agentic AI, een model dat onafhankelijk beslissingen kan nemen binnen een workflow, maakt bepaalde menselijke vaardigheden verouderd. Aangezien de omvang en diversiteit van taken die door AI kunnen worden uitgevoerd, voortdurend toenemen, zouden organisaties moeten plannen voor deze werkplaatsrevolutie.

Hoe helpt AI bedrijven om vooruit te kijken en zich aan te passen aan evoluerende wereldwijde arbeidsmarktrends?

AI voorziet bedrijven van real-time arbeidsmarktinzichten die het mogelijk maken om verschuivingen in talentbeschikbaarheid, salaristrends en vaardigheidsvraag te anticiperen. Een AI-ondersteund talentanalyseplatform integreert historische en actuele data om een 360-gradenoverzicht van de arbeidsmarkt te bieden. Organisaties kunnen vervolgens beslissingen nemen over geschikte locaties voor uitbreiding of inzicht in welke hybride werkmodellen het meest aantrekkelijk zouden zijn voor de doelprofessionals.

Hoe kunnen organisaties AI-geleide inzichten integreren in hun bestaande systemen voor effectievere werving en workforce planning?

Samenwerken met een platform als TalentNeuron stelt organisaties in staat om hun huidige talentaanpakken te versterken door zicht te krijgen op welke vaardigheden ze hebben, de vaardigheden die ze nodig hebben om hun bedrijfsdoelstellingen te bereiken, en hoe en waar ze deze zullen behalen. Een deel van dit proces kan API-integratie omvatten, waarbij arbeidsmarktdata rechtstreeks worden gekoppeld aan HR-systemen en beslissingsplatforms. Voor minder ingewikkelde inzichten stellen tools als Synappy organisaties in staat om specifieke arbeidsmarktgerelateerde vragen te stellen en eenvoudige antwoorden rechtstreeks in hun strategieën te integreren.

Kunt u voorbeelden delen van hoe TalentNeuron’s data heeft geholpen bij het nemen van invloedrijke beslissingen over workforce-locatie en diversiteitsstrategieën?

Een voorbeeld is ons recente werk met Baton Rouge Health District. Het netwerk van acht ziekenhuizen in Baton Rouge, LA, kampte met het vinden van personeel voor verschillende rollen, worstelend met een dalende bevolking, aantrekkelijkere gezondheidskansen elders en faciliteiten die talent van andere faciliteiten binnen het district rekruteerden in plaats van buiten het district. AI-geleide inzichten verduidelijkten de sleuteluitdagingen, welke vaardigheden het meest nodig waren en welke geografische locaties buiten Baton Rouge talent konden worden geworven.

We werken ook samen met Beamery, het toonaangevende AI-platform voor talentbeheer, om onze real-time arbeidsmarktdata te koppelen aan Beamery’s vaardigheidsdata. Dit stelt HR-teams in staat om betere beslissingen te nemen over werving, workforce- en opvolgingsplanning. We werken ook samen met AI-geleide jobadvertentie-engine Joveo, om de inzichten te presenteren die organisaties nodig hebben om precieze en nauwkeurige vacaturebeschrijvingen te maken.

Workforce-diversiteit is een welkome uitkomst van ons werk om organisaties te helpen bij het werven van talent op basis van vaardigheden in plaats van rollen. Met een luchtvaartmaatschappij hielpen we hen om de engineeringvaardigheden te identificeren die ze nodig hadden om te rekruteren, en vervolgens buiten de luchtvaartindustrie te kijken om sollicitanten te trekken uit de automobielindustrie. Onze AI-geleide data helpt organisaties om onontdekte talentpools te bereiken, waardoor meer inclusieve wervingsstrategieën mogelijk worden die aansluiten bij hun DEI-doelstellingen.

Wat zijn de potentiële risico’s of beperkingen van het sterk leunen op AI voor talentanalyse, en hoe kunnen bedrijven deze mitigeren?

Een potentieel risico is het te sterk vertrouwen op AI zonder menselijke toezicht, wat kan leiden tot bevooroordeelde besluitvorming als de onderliggende data onvolledig of vertekend is. Om dit te mitigeren, omvat onze consultancy expertise uit de hele HR-branche, zodat we data-geleide inzichten volledig kunnen combineren met menselijke kennis binnen onze workforce-transformatieoplossing.

Hoe ziet u AI de conceptie van workforce-agileheid de komende tien jaar vormgeven?

AI zal workforce planning blijven versterken en organisaties in staat stellen om met meer flexibiliteit te reageren op marktbehoeften. Naarmate AI geavanceerder wordt, zal het bedrijven efficiënter in staat stellen om marktverstoringen te anticiperen en de juiste vaardighedenaanpak voor hen te identificeren. Organisaties zullen in staat zijn te beslissen of ze een vaardigheid van buitenaf moeten “kopen”, van binnenuit moeten “ontwikkelen”, tijdelijk moeten “lenen” of een combinatie van benaderingen moeten kiezen die voor hun context geschikt zijn. Met AI is de benodigde data voor het nemen van deze beslissingen beschikbaar.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, kunnen een bezoek brengen aan TalentNeuron.