Дэвид Уилкинс, главный директор по продукту, маркетингу и стратегии в TalentNeuron – Интервью

Дэвид Уилкинс, главный директор по продукту, маркетингу и стратегии в TalentNeuron, – опытный руководитель с более чем 20-летним опытом работы в области управления человеческими ресурсами. У него есть разнообразный опыт руководства в области стратегии, разработки продукта, маркетинга, обучения продаж и продаж.

TalentNeuron предоставляет интеллект для рабочей силы, чтобы помочь организациям оптимизировать стратегии талантов, найти критические навыки и обеспечить будущее своей рабочей силы. Используя данные из более чем 28 000 источников, он предоставляет информацию о тенденциях рынка труда, предложении и спросе на таланты, а также стратегии местоположения, обслуживая компании из списка Fortune 100 и глобальные предприятия.

Как ИИ революционизирует планирование рабочей силы и анализ талантов на современном конкурентном рынке труда?

Последние несколько лет ознаменовались важной трансформацией в области интеллекта рабочей силы. Для TalentNeuron мир изменился в нашу пользу. После двух десятилетий сбора и каталогизации огромных объемов данных рынка труда ИИ открыл возможность извлечения беспрецедентных знаний в масштабе.

Что делает эту трансформацию действительно мощной, так это способность ИИ выявлять неожиданные талантливые пулы и распределения навыков в ранее упущенных географических местах. Рассмотрим, как американские компании обнаружили богатые талантливые пулы в бывших советских республиках после распада СССР. Ранние лидеры получили огромные конкурентные преимущества, выявив и получив доступ к высококвалифицированным ИТ- и инженерным талантам в развивающихся технологических центрах по всей России, Украине и Прибалтике. Сегодня ИИ помогает организациям систематически и в масштабе открывать подобные возможности, раскрывая скрытые таланты, которые могли бы остаться незамеченными. Эта способность распознавания закономерностей позволяет компаниям выявлять несоответствия на глобальном рынке труда, которые можно превратить в стратегические преимущества.

Я вижу своими глазами, как это влияет на стратегическое планирование рабочей силы. Организации теперь могут принимать более обоснованные решения о приобретении и управлении талантами, а также выполнять эти данные с невероятной скоростью.

Какую роль играет ИИ в качестве стратегического советника для бизнеса, сталкивающегося с нехваткой талантов и пробелами в навыках?

Мощь модели ИИ заключается в ее способности предоставлять всесторонний анализ предложения, спроса и появления новых тенденций навыков – предоставляя организациям основу для принятия стратегических решений. Эта информация позволяет бизнесу разрабатывать обоснованные стратегии талантов, при которых внутренние заинтересованные стороны и внешние консультанты используют знания, полученные с помощью ИИ, для решения пробелов в навыках посредством целевых программ повышения квалификации, переподготовки или стратегических рекрутинговых инициатив.

Однако важно понимать, что ИИ служит средством, а не заменой стратегического руководства. В TalentNeuron наша работа с компаниями из списка Fortune 2000 требует сложной комбинации данных интеллекта и человеческой экспертизы. Хотя ИИ превосходит в распознавании закономерностей и анализе данных, нюансовое понимание организационного контекста, культуры и долгосрочных бизнес-целей исходит от нашей опытной команды. Наш подход сочетает аналитические возможности ИИ с человеческим стратегическим взглядом, гарантируя, что наши клиенты получают как данные, так и вдумчивые, контекстно-зависимые рекомендации для своих уникальных проблем.

Эта синергия между возможностями ИИ и человеческой экспертизой дает более ценные результаты, чем если бы они работали отдельно.

Как компании могут эффективно использовать ИИ, чтобы согласовать свои стратегии талантов с долгосрочными бизнес-целями?

ИИ предоставляет возможность видеть и осознавать знания о талантах в масштабе, позволяя командам по персоналу и набору персонала строить стратегию, соответствующую будущим бизнес-целям. Мы можем сравнить этот процесс с поездкой на автомобиле к пункту назначения и тем, какая информация необходима водителю, чтобы добраться туда. Ранее организации фокусировались на механической информации внутри “автомобиля” – знаниях о талантах, которые они получали из своего бизнеса. Аналитика талантов, основанная на ИИ, позволяет компаниям думать о “дорожной карте” и “пункте назначения” в этой аналогии, где рыночные условия и бизнес-цели могут влиять на стратегию, поскольку информация легко доступна.

Можете ли вы объяснить, как модели ИИ в TalentNeuron прогнозируют потребности рабочей силы и выявляют появляющиеся навыки?

Технология ИИ является основой того, как мы понимаем ландшафт навыков и потребностей рабочей силы. В своей основе наша система обрабатывает миллионы глобальных вакансий ежедневно, очищая и анализируя этот огромный набор данных, чтобы раскрыть подробные закономерности в спросе на навыки по ролям, местоположениям и типам организаций.

Что делает это действительно мощным, так это наша модель эволюции навыков. Она не только показывает, какие навыки востребованы сегодня – она отображает навыки на эволюционную кривую, четко выявляя, какие навыки появляются, какие становятся основными требованиями, а какие становятся устаревшими. Для наших клиентов из списка Fortune 2000 это предоставляет непревзойденный взгляд на то, куда конкретные роли движутся и какие возможности они должны построить в свою рабочую силу.

Мы также сделали эту информацию более доступной с помощью нашего помощника ИИ, Synappy. В отличие от типичных чат-ботов ИИ, Synappy черпает исключительно из наших данных, поэтому каждый знак является основанным на реальных доказательствах. Это означает, что наши клиенты могут быстро извлечь значимые знания о тенденциях талантов без необходимости просматривать сырые данные.

Какие тенденции вы наблюдаете в том, как организации используют ИИ, чтобы опережать нехватку навыков и готовиться к будущим требованиям к талантам?

Организации все чаще используют ИИ для моделирования сценариев и прогнозирования будущих потребностей в рабочей силе. С глобальной видимостью талантов организации могут выявить навыки, которые ранее не были задействованы. Они работают с платформами, такими как TalentNeuron, чтобы проактивно выявить, как их потребности в талантах будут эволюционировать на основе достижений в области ИИ, автоматизации и широкомасштабной цифровой трансформации. Например, рост агентного ИИ, модели, которая имеет интеллект, чтобы независимо принимать решения в рабочем процессе, делает некоторые человеческие навыки устаревшими. С учетом объема и разнообразия задач, которые могут быть выполнены ИИ, организации должны планировать эту революцию на рабочем месте.

Как ИИ помогает бизнесу предвидеть и адаптироваться к эволюционирующим глобальным тенденциям рынка труда?

ИИ оснащает бизнес реальной информацией о рынке труда, которая позволяет им предвидеть сдвиги в доступности талантов, тенденциях зарплат и спросе на навыки. Платформа аналитики талантов, поддерживаемая ИИ, интегрирует прошлые и настоящие данные, чтобы предоставить 360-градусный обзор рынка труда. Организации могут затем принимать решения о подходящих местах для расширения или информации о том, какие гибридные модели работы будут наиболее привлекательными для целевой профессиональной группы.

Как организации могут интегрировать знания, полученные с помощью ИИ, в свои существующие системы для более эффективного набора персонала и планирования рабочей силы?

Работа с платформой, такой как TalentNeuron, позволяет организациям улучшить свои текущие подходы к талантам, получив видимость того, какие навыки у них есть, какие навыки им нужны, чтобы достичь своих бизнес-целей, и как и где они будут это делать. Часть этого процесса может включать интеграцию API, подключая данные рынка труда напрямую к системам управления персоналом и платформам принятия решений. Для менее сложных знаний инструменты, такие как Synappy, позволяют организациям задавать конкретные вопросы о рынке труда и включать простые ответы напрямую в стратегии.

Можете ли вы поделиться примерами того, как данные TalentNeuron помогли организациям принимать значимые решения о местоположении рабочей силы и стратегиях разнообразия?

Одним из примеров является наша недавняя работа с Baton Rouge Health District. Сеть из восьми медицинских учреждений в Baton Rouge, LA, столкнулась с трудностями в поиске персонала на различные роли, борясь с сокращением населения, более привлекательными возможностями трудоустройства в здравоохранении в других местах, и учреждениями, набирающими персонал из других учреждений, а не извне округа. Знания, полученные с помощью ИИ, прояснили ключевые проблемы, какие навыки были наиболее необходимы и из каких географических мест можно было набрать таланты вне округа.

Мы также работаем с Beamery, ведущей платформой ИИ для управления талантами, чтобы согласовать наши данные о рынке труда в реальном времени с данными навыков Beamery. Это позволяет командам по персоналу принимать лучшие решения по набору персонала, планированию рабочей силы и планированию преемственности. Мы также работаем с ИИ-инженерией Joveo, чтобы представить знания, которые организациям нужны, чтобы создать точные и точные описания вакансий.

Разнообразие рабочей силы было желательным результатом нашей работы, giúpая организациям набирать персонал по навыкам, а не по ролям. С одной авиакомпанией мы помогли им выявить инженерные навыки, которые им нужны для набора персонала, и затем посмотреть за пределами авиационной промышленности, чтобы привлечь заявители из автомобильной промышленности. Наши данные, полученные с помощью ИИ, помогают организациям достигать неиспользованных талантливых пулов, позволяя им реализовывать более инклюзивные стратегии набора персонала, согласованные с их целями в области разнообразия, равенства и включения.

Какие потенциальные риски или ограничения есть при сильной зависимости от ИИ для аналитики талантов, и как бизнес может смягчить их?

Одним из потенциальных рисков является过度 зависимость от ИИ без человеческого надзора, что может привести к предвзятым решениям, если основные данные неполны или искажены. Чтобы смягчить это, наша консультация включает экспертизу, полученную из управления персоналом, чтобы мы могли полностью объединить данные, полученные с помощью ИИ, с человеческими знаниями в нашем решении по трансформации рабочей силы.

Как вы видите, что ИИ изменит концепцию гибкости рабочей силы в течение следующего десятилетия?

ИИ будет продолжать дополнять планирование рабочей силы и позволять организациям реагировать с большей гибкостью на рыночные потребности. По мере того, как ИИ будет становиться все более сложным, он будет более эффективно помогать бизнесу предвидеть рыночные сбои и выявлять подходящий подход к навыкам. Организации смогут решить, нужно ли им “купить” навык извне, “построить” навык внутри, “одолжить” навык, чтобы заполнить временный пробел, или комбинацию подходов, которые подходят их контексту. С ИИ данные, необходимые для принятия этих решений, готовы и доступны.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить TalentNeuron.