David Wilkins, Chief Product, Marketing, och Strategy Officer på TalentNeuron – Intervjuserie

David Wilkins, Chief Product, Marketing, och Strategy Officer på TalentNeuron, är en beprövad senior chef med 20+ års erfarenhet av SaaS inom human capital management-området. Han har en bred uppsättning ledarerfarenheter inom strategi, produktutveckling, marknadsföring, säljstöd och försäljning.

TalentNeuron tillhandahåller arbetsstyrkeintelligens för att hjälpa organisationer optimera sina talangstrategier, identifiera kritiska färdigheter och framtidsorientera sin arbetsstyrka. Med data från 28 000+ källor tillhandahåller det insikter om arbetsmarknadstrender, talangutbud och efterfrågan samt lägesstrategi, och tjänar företag inom Fortune 100 och globala företag.

Hur revolutionerar AI arbetsstyrkeplanering och talanganalys på dagens konkurrensutsatta arbetsmarknad?

De senaste åren har markerat en avgörande omvandling av arbetsstyrkeintelligens. För TalentNeuron har världen vänt sig till vår fördel. Efter två decennier av insamling och katalogisering av stora mängder arbetsmarknadsdata har AI låst upp förmågan att extrahera utan motstycke insikter i stor skala.

Det som gör denna omvandling riktigt kraftfull är AI:s förmåga att identifiera oväntade talangpooler och färdighetsfördelningar i tidigare försummade geografiska områden. Tänk på hur amerikanska företag upptäckte rika talangpooler i forna sovjetstater efter Sovjetunionens sammanbrott. De som var tidigt ute vann enorma konkurrensfördelar genom att identifiera och komma åt högt kvalificerad IT- och ingenjörsteknisk talang i framväxande tekniknav i Ryssland, Ukraina och Baltikum. Idag hjälper AI organisationer att upptäcka liknande möjligheter systematiskt och i stor skala, vilket avslöjar dold talang som annars kan förbli oupptäckt. Denna mönsterigenkänningsförmåga gör det möjligt för företag att upptäcka ojämlikheter på den globala arbetsmarknaden som kan omvandlas till strategiska fördelar.

Jag ser med egna ögon hur detta påverkar strategisk arbetsstyrkeplanering. Organisationer kan nu fatta mer informerade beslut om talangrekrytering och hantering, och även genomföra dessa beslut med otrolig hastighet.

Vilken roll spelar AI som strategisk rådgivare för företag som står inför talangbrist och färdighetsgap?

En AI-modells kraft ligger i dess förmåga att leverera omfattande analys av talangutbud, efterfrågan och framväxande färdighetstrender, vilket ger organisationer en datadriven grund för strategiskt beslutsfattande. Denna intelligens möjliggör för företag att utveckla evidensbaserade talangstrategier, där interna intressenter och externa konsulter använder AI-utvunna insikter för att hantera färdighetsgap genom riktade utbildnings-, omutbildnings- eller strategiska rekryteringsinitiativ.

Det är dock viktigt att förstå att AI fungerar som en möjliggörare, inte som en ersättning för strategisk vägledning. På TalentNeuron kräver vårt arbete med företag inom Fortune 2000 en sofistikerad kombination av dataintelligens och mänsklig expertis. Medan AI utmärker sig i mönsterigenkänning och dataanalys kommer den nyanserade förståelsen av organisatorisk kontext, kultur och långsiktiga affärsmål från vårt erfarna team. Vår strategi kombinerar AI:s analytiska förmågor med mänsklig strategisk insikt, vilket säkerställer att våra kunder får både datadriven intelligens och genomtänkt, kontextuell vägledning för sina unika utmaningar.

Denna synergier mellan AI-förmågor och mänsklig expertis ger mer värdefulla resultat än vad någon av dem ensam kan uppnå.

Hur kan företag effektivt utnyttja AI för att anpassa sina talangstrategier till sina långsiktiga affärsmål?

AI ger förmågan att se och internalisera talanginsikter i stor skala, vilket möjliggör för HR- och TA-team att bygga en strategi som uppfyller framtida affärsmål. Vi kan likna denna process vid en bil som reser till en destination, och vilken information föraren behöver för att komma dit. Tidigare har organisationer fokuserat på mekanisk information inuti “bilen” – talanginsikter som de får från sin egen verksamhet. AI-stödd talanganalys ger företag möjlighet att tänka på “vägkartan” och “destinationen” i denna analogi, där marknadsförhållanden och affärsmål kan faktoriseras in i en strategi eftersom informationen är lätt tillgänglig.

Kan du förklara hur AI-modellerna på TalentNeuron förutser arbetsstyrkebehov och identifierar framväxande färdigheter?

AI-teknik utgör grunden för hur vi förstår landskapet av färdigheter och arbetsstyrkebehov. I sin kärna bearbetar vårt system miljontals globala jobbannonser dagligen, rensar och analyserar denna enorma datamängd för att avslöja detaljerade mönster i färdighetskrav över roller, platser och organisationstyper.

Det som gör detta riktigt kraftfullt är vår färdighetsevolutionsmodell. Den visar inte bara vilka färdigheter som är efterfrågade idag, utan kartlägger färdigheter på en evolutionskurva, vilket tydligt identifierar vilka färdigheter som är på väg att bli viktiga, vilka som blir kärnkrav och vilka som blir föråldrade. För våra kunder inom Fortune 2000 ger detta en unik vy över vart specifika roller är på väg och vilka färdigheter de behöver bygga in i sin arbetsstyrka.

Vi har också gjort denna intelligens mer tillgänglig genom vår AI-assistent, Synappy. Till skillnad från vanliga AI-chattbotar hämtar Synappy exklusivt data från vår egen databas, så varje insikt är grundad i verkliga bevis. Detta innebär att våra kunder kan snabbt extrahera meningsfulla insikter om talangtrender utan att behöva gå igenom rådata.

Vilka trender ser du i hur organisationer använder AI för att ligga före talangbrist och förbereda sig för framtida talangkrav?

Organisationer använder alltmer AI för att utföra scenariomodellering och förutsäga sina framtida arbetsstyrkebehov. Med global talangsynlighet kan organisationer identifiera färdigheter som tidigare inte hade utnyttjats. De arbetar med plattformar som TalentNeuron för att proaktivt identifiera hur deras talangbehov kommer att utvecklas baserat på framsteg inom AI, automatisering och omfattande digital transformation. Till exempel gör den växande agensbaserade AI, en modell som har intelligensen att oberoende fatta beslut inom en arbetsflödesprocess, vissa mänskliga färdigheter föråldrade. Med den ständiga ökningen av uppgifter som kan utföras av AI bör organisationer planera för denna arbetsplatsrevolution.

Hur hjälper AI företag att förutse och anpassa sig till utvecklingen av den globala arbetsmarknaden?

AI utrustar företag med realtidsarbetsmarknadsintelligens som möjliggör för dem att förutse förändringar i talangtillgänglighet, lönetrender och färdighetskrav. En AI-stödd talanganalysplattform integrerar tidigare och nuvarande data för att ge en 360-graders vy av arbetsmarknaden. Organisationer kan sedan fatta beslut om lämpliga platser för expansion eller insikt i vilka hybridarbetsmodeller som skulle vara mest attraktiva för den målgrupp de vill nå.

Hur kan organisationer integrera AI-drivna insikter i sina befintliga system för mer effektiv rekrytering och arbetsstyrkeplanering?

Att arbeta med en plattform som TalentNeuron möjliggör för organisationer att förbättra sina nuvarande talangtillvägagångssätt genom att få insikt i vilka färdigheter de har, vilka färdigheter de behöver för att nå sina affärsmål och hur och var de kommer att uppnå detta. En del av denna process kan innefatta API-integration, där arbetsmarknadsdata direkt kopplas till HR-system och beslutsfattande plattformar. För mindre omfattande insikter möjliggör verktyg som Synappy för organisationer att ställa specifika arbetsmarknadsfrågor och inkorporera enkla svar direkt i strategier.

Kan du dela exempel på hur TalentNeurons data har hjälpt organisationer att fatta betydelsefulla beslut om arbetsstyrkeplacering och mångfaldsstrategier?

Ett exempel är vårt nyliga arbete med Baton Rouge Health District. Nätverket av åtta hälso- och sjukvårdsanläggningar i Baton Rouge, LA, hade svårt att rekrytera personal över flera roller, med en minskande befolkning, mer attraktiva hälso- och sjukvårdsjobbmöjligheter på andra håll och medlemsanläggningar som rekryterade personal från andra medlemmar snarare än utifrån. AI-stödd insikt klargjorde de viktigaste utmaningarna, vilka färdigheter som behövdes mest och vilka geografiska platser utanför Baton Rouge talang kunde rekryteras från.

Vi samarbetar också med Beamery, den ledande AI-plattformen för talanghantering, för att anpassa vår realtidsarbetsmarknadsdata till Beamerys färdighetsdata. Detta möjliggör för HR-team att fatta bättre beslut över rekrytering, arbetsstyrke- och efterträdarplanering. Vi samarbetar också med AI-ledda jobbreklamationsmotorn Joveo för att presentera de insikter som organisationer behöver för att skapa precisa och exakta jobbeskrivningar.

Arbetsstyrkemångfald har varit ett välkommet resultat av vårt arbete med att hjälpa organisationer att rekrytera baserat på färdigheter snarare än roller. Med ett flygbolag hjälpte vi dem att identifiera de ingenjörsfärdigheter de behövde rekrytera och sedan leta utanför flygindustrin för att dra till sig sökande från den automobila världen. Vår AI-utvunna data hjälper organisationer att nå oupptäckt talang, vilket möjliggör mer inkluderande rekryteringsstrategier i linje med deras mångfalds- och inklusionsmål.

Vilka är de potentiella riskerna eller begränsningarna med att i hög grad förlita sig på AI för talanganalys, och hur kan företag mildra dem?

En potentiell risk är överdriven tillit till AI utan mänsklig översyn, vilket kan leda till partiskt beslutsfattande om den underliggande datan är ofullständig eller snedvriden. För att mildra detta inkluderar vår konsultverksamhet expertis från hela HR-området, så att vi kan kombinera datadrivna insikter med mänsklig kunskap inom vår lösning för arbetsstyrkeomvandling.

Hur ser du att AI omformar begreppet arbetsstyrkeagilitet under de kommande tio åren?

AI kommer att fortsätta att förstärka arbetsstyrkeplanering och möjliggöra för organisationer att reagera med större agilitet till marknadsbehov. När AI fortsätter att bli alltmer avancerad kommer det att effektivt möjliggöra för företag att förutse marknadsstörningar och identifiera rätt färdighetsapproach för dem. Organisationer kommer att kunna bestämma om de behöver “köpa” en färdighet från utsidan, “bygga” en färdighet inom, “låna” en färdighet för att fylla ett tillfälligt gap eller en kombination av tillvägagångssätt som är rätt för deras sammanhang. Med AI är de data som behövs för att fatta dessa beslut redo och tillgängliga.

Tack för den underbara intervjun. Läsare som vill lära sig mer kan besöka TalentNeuron.