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【纽约】销售招聘人工智能工作模拟平台提供商Take2 AI获得300万美元种子轮融资
Take2 AI 是一家总部位于纽约市的销售招聘人工智能工作模拟平台提供商，公司获得了 300 万美元的种子轮融资。本轮融资由 Reach Capital 和 SemperVirens 领投，Techstars 以及 Visa、迪斯尼、惠普和谷歌的人力资源负责人也参与了本轮融资。
公司打算将这笔资金用于扩大运营和开发工作。
Take2 AI由Kaushik Narasimhan和Yaniv Shimoni领导，是一个人工智能驱动的销售招聘工作模拟平台，可帮助公司生成量身定制的真实销售场景模拟，对求职者的技能、行为特质和文化契合度进行审核，从而使公司最大限度地减少错误招聘，提高员工留用率。
关于 Reach Capital
Reach 支持创业者开发技术解决方案，以应对幼儿教育、幼儿园到十二年级教育、高等教育以及劳动力再技能培训和技能提升方面的挑战。他们投资于处于早期阶段的技术工具、应用程序、内容和服务，以改善所有学习者的教育机会。该基金还发挥着催化剂的作用，激励并帮助传统和非传统投资者使传统和非传统投资者能够为快速增长的教育技术市场提供资金。
关于SemperVirens
SemperVirens 是一家早期生态系统基金，主要投资于希望解决雇主需求的劳动力技术、医疗保健技术和金融技术公司。其团队成员拥有深厚的行业经验、关系和洞察力。
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积极提升技能！HR值得思考：如何采用人工智能并优先发掘员工的潜力？
广告和商业大亨马丁-索瑞尔（Martin Sorrell）爵士认为，人工智能（AI）的飞速发展很快就会淘汰人类呼叫中心。这位 WPP 和 S4 Capital 的创始人并不是唯一对人工智能表示担忧的人。人工智能安全中心（Centre for AI Safety）最近发表的一份声明称，"降低人工智能导致人类灭绝的风险应成为全球优先事项，与大流行病和核战争等其他社会规模的风险并列"，该中心得到了 OpenAI 的萨姆-阿尔特曼（Sam Altman）和谷歌的德米斯-哈萨比斯（Demis Hassabis）的支持。
新兴技术改变商业格局并不是什么新鲜事，但人们对这种技术在不断发展过程中可能产生的力量感到担忧--这也是理所当然的。可以肯定的是，人工智能不会消失。事实上，它正在证明一项重要的技术发展，并与未来的工作越来越紧密地交织在一起。
这难免让人担心工作会被淘汰，但实际上，它正在创造一些令人兴奋的新工作。人工智能有可能提升我们所有人的技能，以及我们今天的生活方式--埃隆-马斯克（Elon Musk）与特斯拉（Tesla）花费数年时间采集数据，为我们提供人工智能自动驾驶体验。像特斯拉一样，还有更多的公司正在投资人工智能技术，以增强其产品和服务，毕竟，人工智能正成为人类决策的必要支持，促成亟需的变革和转型。
人工智能恐惧与FOMO
我注意到，对于人工智能在商业领域的潜力，一般有两种观点。一些人担心，如果不顺应潮流采用这项技术，就会错失创新良机，并在竞争中落败。这些人属于 "害怕错过"（FOMO）阵营。还有一些人则完全惧怕创新。他们认为，他们目前的设置要么已经能够带领他们前进，要么他们对人工智能对其组织的持续积极影响存有疑虑。
没有一家企业是相同的，但这两种观点都会对未来的工作造成损害。我们不应该仅仅为了追赶竞争对手而采用创新技术。我们也不应该因为它可能带来的不确定性而完全忽视它。领导者需要了解人工智能的影响和机遇，在企业最终采用人工智能时要考虑周全，并充分了解它将对员工产生怎样的影响。我们关于变革管理的商业新书《未来商业公式》指出，让组织得以生存的态度、行为和心态已不再奏效。
变革和颠覆的步伐正在加快，企业需要一个机会来适应、发展，并最终在这个变得越来越复杂的世界中茁壮成长。人工智能将是其中的一部分，但企业需要指导如何明智地采用人工智能。
未来工作中的人工智能
在业务战略中采用人工智能对于在快节奏的环境中保持相关性和竞争力至关重要。在企业内部，人工智能可以简化流程，实现数据驱动决策，提高员工的工作效率，同时减少人为失误的机会，提高准确性。
人工智能的影响还延伸到外部战略。利用机器学习算法可以成为持续提供个性化体验的垫脚石。此外，它还可以提供预测性分析，例如，预测即将到来的销售趋势或干扰，以确保您无缝应对产品短缺和供应链问题。
人工智能不仅可以在后台运行，还可以作为有形的产品或服务部署，与人类的产出合作，增强人类的能力。大型语言模型（LLM）（如 OpenAI 的 ChatGPT）就可以增强人类的能力。例如，利用技术撰写基本的营销推广材料，以及自动处理消费者的询问和需求，从而提升整体客户体验（CX）。
人情味的力量
人工智能作为效率驱动力的地位毋庸置疑。但是，领导者不能只从商业角度看问题，还应该考虑到人的因素以及员工在其中的最佳角色。
有鉴于此，培养一种让每个人都觉得自己能与技术共同发展的工作场所文化至关重要。这意味着要培养一种协作心态--证明技术可以让团队发挥出最大的能力，从成为释放创造力的推动者，到技术解决问题的能力和对创新的支持。
这还应与成长型思维方式齐头并进。人工智能的存在是为了支持人类的产出，并将帮助您的企业适应变化，差异化还体现在技术的使用和实施方式上。随着技术的进步，它有可能与企业和员工一起成长，并与核心价值观保持一致，从而充分享受其带来的好处。
索瑞尔对人工智能的警告并不是孤立的。与人工智能技术关系密切、对其成功有切身利益的人士都对人工智能的作用表示担忧。随着人工智能的普及，需要加强监管，以有效管理其潜在风险，如安全漏洞和道德问题。
然而，现实情况是，人工智能现在是，并将继续成为商业领域的一个强大工具。领导者在抓住人工智能带来的机遇时要有勇气，同时也要忠实于企业的核心价值观并为员工提供支持。同时，还应在创新与问责之间取得适当的平衡。
关于HRTech简介：
HRTech是专注人力资源科技商业服务平台，作为HR领域唯一深度垂直独立的第三方专业服务机构，致力于推动人力资源科技进步与发展，持续引领行业新科技新趋势新产品新方向。
HRTech核心报道HR科技创新企业与产品，关注并实时分享全球的人力资源科技资讯。定期发布行业市值榜单和HR科技云图，持续举办高品质的专业前沿论坛，表彰认可业内先进。
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【英国】人工智能职位管理平台RoleMapper获得210万英镑融资，创造更多就业机会
人工智能职位管理平台 RoleMapper 已获得 210万英镑的融资，这将有助于创造就业机会和业务的整体增长。本轮融资包括英国商业银行西南投资基金（SWIF）通过指定基金管理公司 FSE Group 提供的 100 万英镑股权投资。Mercia Ventures、西南风险投资公司 QantX 以及现有的私人投资者提供了 100 万英镑的股权投资。
2 亿英镑的西南投资基金覆盖整个西南地区，提供 2.5 万英镑至 200 万英镑的贷款和最高 500 万英镑的股权投资，以帮助各种中小型企业启动、扩大规模或保持领先地位。RoleMapper 的交易是该基金自去年 7 月启动以来最大的一笔投资。
RoleMapper 的技术正在颠覆企业管理职位、技能、包容性和合规性的方式。它可以自动规划和管理职位设计与描述，并对其进行改造，可以访问多个行业的数百万个职位和技能，所有这些都集成在现有的人力资源（HR）系统中。
RoleMapper 创始人兼首席执行官 Sara Hill 说： "我们很高兴西南投资基金和 FSE 成为我们的新合作伙伴，这将使我们能够进一步加强我们的产品、独特的人工智能模型以及进一步推广的能力建设。我们期待着与所有投资者合作，继续我们的成长之旅，在我们已经取得的进展基础上，帮助企业创造更好的工作机会，建立包容性的工作场所。
这家总部位于埃克塞特的公司已经与许多大型机构开展了合作，其中包括全球知名品牌、地方政府和国家医疗服务系统信托基金。
FSE Group 西南股权投资部主管Ralph Singleton补充说："RoleMapper 拥有一支强大的领导团队，在 B2B 和人力资源领域拥有丰富的业务建设和扩展经验。他们最近对其产品进行了调整，以满足已确定的市场需求，他们的人工智能技术正在帮助大型企业和公共部门组织管理其作为平等机会雇主的责任。我们期待着在他们的扩张过程中与他们合作。
国家和地区投资基金总监 Jody Tableporter 说： "Rolemapper在短短几年内就从初创企业发展成为规模化企业，利用人工智能技术改变了企业和组织管理劳动力战略的方式。我们很高兴西南投资基金能够支持他们的进一步发展，这也是该基金迄今为止最大的一笔交易。
Mercia Ventures 于 2022 年首次支持 RoleMapper。Mercia 的Rafael Joseph补充说："我们很高兴能继续支持 RoleMapper 的团队。在严峻的经济背景下，他们表现出了极大的韧性，并成功调整了战略，以解决客户面临的紧迫问题。因此，他们不断赢得令人印象深刻的蓝筹客户，证明了市场对其解决方案的需求。我们期待他们在 2024 年再创辉煌。
西南投资基金的宗旨是通过支持创新，为西南地区的新兴企业和成长型企业创造本地机会，从而推动可持续经济增长。西南投资基金正在增加西南地区小型企业早期融资的供应和多样性，为那些可能无法获得投资的企业提供资金，并帮助打破融资障碍。
关于RoleMapper
RoleMapper 提供了一个由人工智能驱动的职位描述管理平台，可自动进行职位描述、职位系列和职位架构的创建、审核和管理。其解决方案包括用于动态和包容性职位描述管理的 RoleCreate、用于职位架构的 RoleArchitect 和用于职位广告和面试评估自动化的 RoleRecruit。
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人工智能改变人才招聘的5种方式
仅在一年前，大多数人力资源领导者都不会想到，能否成功采用人工智能解决方案会影响到他们招聘顶尖人才的能力。现在，根据 Gartner 的研究，76% 的人力资源领导者都认为，如果他们在未来 12 到 24 个月内不将人工智能纳入招聘流程，他们就会在组织成功方面落后。尽管在 ChatGPT 的推动下，人工智能被炒得沸沸扬扬，但在人工智能复兴之前，已经存在大量的人工智能应用。预测分析、情感分析、搜索和匹配等技术已经在企业中广泛应用，甚至在人力资源和招聘领域也得到了应用，为我们今天所经历的人才招聘转型奠定了基础。
人力资源部门在采用人工智能并管理其在整个组织中的使用方面所面临的压力越来越大，而 ChatGPT 等生成式人工智能工具的热销则为这一压力注入了新的活力。虽然生成式人工智能在改变人才招聘方面确实发挥了作用，但还有其他一些人工智能用例可以应用到招聘和人才招聘的生命周期中。以下是如何利用它们让你的组织走在时代前沿：
人工智能增强简历分析
简历分析解决方案并不新鲜。它们能让招聘人员根据技能、教育、培训、工作地点和职位等特质筛选求职者，而且已经使用多年。根据哈佛商学院的一项研究，申请者跟踪系统（ATS）和招聘管理系统（RMS）是大多数企业招聘流程的基础，90% 的雇主使用他们的招聘管理系统来筛选中等技能和高技能的求职者。然而，同一项研究发现，88% 的雇主表示，由于筛选工具过于简单，导致合格的高技能求职者被漏掉，如果求职者不符合职位描述中规定的确切标准，就会被忽略。对于中等技能的求职者，94% 的雇主认为，合格的求职者被筛选掉了。尽管简历分析技术已被广泛采用，但它远非筛选候选人的不二法门。
人工智能有可能将简历分析提升到更强大、更公平的水平。利用自然语言处理技术，人工智能解决方案可以更有效地从简历和职位描述中提取主题，完成更复杂的匹配。与 ATS 或 RMS 使用的简单关键字搜索不同，人工智能可以理解语言和措辞的细微差别，从而对应聘者进行更全面的了解。例如，假设一家公司正在寻找具有领导经验的人才。在这种情况下，简单化的工具可能会过滤掉简历中写着 "管理 "而不是 "领导 "的人，而更复杂的人工智能工具则更有可能分析术语的上下文。即使措辞并不完全匹配，人工智能解决方案也能深入分析职位的职能和应聘者的经验，从而更高效、更准确地对应聘者进行优先排序，而不会无意中过滤掉合格的应聘者。
人工智能生成的面试指南
招聘和面试流程的质量决定了求职者的体验，这将极大地影响您招聘顶尖人才的能力，并影响您的整体品牌形象。人机交互协会（HCI）的报告显示，60% 的求职者对他们所接触的雇主有负面的求职体验。导致求职者体验不佳的一个关键因素是面试官在谈话过程中显得毫无准备或不投入。这是因为面试是一门学问。进行面试并不是招聘经理的工作，但当应聘者通过人力资源部门的初步筛选时，他们就必须这样做。由于招聘经理必须在履行其他职责的同时进行面试，因此面试问题往往是在最后一刻拼凑起来的，甚至是当场即兴发挥的。
人工智能可以自动生成一套有意义的、针对特定职位的面试问题，从而帮助解决这一缺陷。人工智能生成的问题不一定完美，但可以节省大量时间，即使这些问题只能作为招聘经理进一步完善的起点。建立问题列表还能确保候选人面试的一致性，从而更容易、更公平地对候选人进行比较。自动生成的问题对于招聘人员来说也是非常宝贵的，因为他们必须为自己不熟悉的职位筛选应聘者。例如，招聘人员可能需要为仓库筛选叉车操作员，但却不知道工作内容是什么。使用生成式人工智能提出合理的问题，招聘人员就不必花费大量时间研究该职位或要求招聘经理作出说明。
自动候选人备注和洞察
招聘流程中的瓶颈是造成候选人负面体验的另一个关键因素，更不用说对公司资源和效率的消耗了。招聘流程中最大的障碍之一就是在面试过程中手动记录，在电子邮件或自动应聘系统中进行总结，然后等待所有相关人员的回复。过于冗长的招聘流程导致 54% 的人力资源总监失去了一位合格的候选人，从而失去了另一个机会，这表明了将人工任务自动化以迅速推进招聘流程的重要性。
面试智能解决方案可以捕捉面试过程中的详细记录，并自动解释和生成有条理的对话见解。洞察力的例子包括简明的候选人简介、潜在优势和潜在问题的评估，以及讨论主题的摘要。笔记和见解的自动化可以从以下几个方面改善招聘流程：|
消除拖慢招聘流程的瓶颈。
让招聘经理专注于候选人，而不是记笔记，从而提高与候选人的互动。
帮助招聘人员了解招聘经理拒绝应聘者的原因。当招聘经理无法解释为什么招聘人员筛选的候选人不应该被录用时，往往会出现令人沮丧的脱节。有了对话的智能摘要，招聘人员就能更深入地了解对话内容，从而发现候选人的不足之处。
让整个招聘团队能够使用客观数据来支持他们的决策，而不是主要依赖直觉。
面试表现与合规性
在面试后决定应聘者是否应进入招聘流程时，85% 到 97% 的招聘经理都会依赖直觉，这使他们很容易产生偏见。当人工智能聆听应聘者的面试时，它可以检测出面试官是否提出了可能违反平等就业机会委员会（EEOC）合规标准的问题，例如与年龄、种族、性别认同或宗教有关的问题。每次面试都会汇总合规风险，让招聘经理认识到自己的错误，并帮助人力资源部门通过实时数据评估员工的面试技巧。这些信息可用于为整个组织提供额外的培训课程，并为需要一对一指导的招聘经理提供有针对性的辅导。
增强候选人再发现的 ATS
重新发现是为新空缺职位寻找候选人的首选方式，因为挖掘之前已经面试过的合格候选人比重新开始整个流程更具成本效益和时间效益。根据 Agency Central 的一项调查，43% 的企业在人才招聘中使用了再发现功能，其中 97% 的企业表示再发现功能让他们受益匪浅。
虽然您的自动应聘系统有可能藏有大量关于以往候选人的数据，但挑战在于招聘人员和招聘经理可能难以提供关于每位候选人的详细说明，这使得数据充其量只能算一般，最糟糕的情况是根本不存在。但是，当你使用面试智能从面试中提取详细笔记时，候选人的记录就会自动更新，其中包含丰富的信息，而且还可以搜索，这对以后重新发现候选人很有价值。
总结
人工智能改变人才招聘流程的方式主要集中在提高效率、改善候选人体验、执行合规性以及实现更好的招聘结果。虽然一些专业人士在采用人工智能工具时可能会有一段适应期，但本文讨论的大多数功能都非常直接和直观，一些用户甚至可能意识不到他们正在使用人工智能。在人才招聘流程中采用人工智能工具时，最关键的考虑因素是人工智能必须用于增强人类决策，而不是取代人类决策，就像多年前的自动应聘系统平台通过自动完成招聘网站发布、申请收集和候选人管理等人工任务来补充人力资源员工一样。
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大咖谈：建立基于技能的组织—令人兴奋但清醒的现实
JoshBersin这篇文章的核心介绍了以下几点：
基于技能的组织的概念：这是一种无偏见、无政治的公司，决策基于技能、绩效和表现。我们将创建一个全球技能数据库，通过人才智能，我们将能够看到趋势技能、技能缺口，并对招聘、晋升、薪酬和领导力更加科学。
技能的重要性：技能在商业中一直很重要。然而，我们要记住，最重要的技能（我称之为“PowerSkills”）尚未被包括在内。公司的成功基于文化、雄心、学习敏捷性和一致性。
技能分类的复杂性：商业技能分为许多类别，每个公司对不同类别的价值评估也不同。技能包括技术熟练度、操作熟练度、功能熟练度、行业熟练度以及管理和领导熟练度。
新的变化：最大的变化是建立一个公司技能分类法，一个单一的“动态数据库”用于技能。
技能技术的挑战：尽管市场仍然不成熟，但许多智能AI供应商现在提供解决方案。这些系统不仅仅是数据库：它们是AI工具，理想情况下，它们使用第二代AI来不断找到技能，推断技能，并为每个工作、人员和职业路径更新技能。
详细内容请查看原文翻译：
在新的AI工具和技能技术的推动下，几乎每家公司都希望成为“基于技能的组织”。
前提
让我们从前提开始：白皮书所提倡的想法是，我们将创建一家公正、无政治的公司，其决策基于技能、精英管理和绩效。供应商承诺，我们将拥有一个全球技能数据库，通过人才智能（的奇迹，我们将能够看到趋势技能、技能差距，并在招聘、晋升、薪酬和领导力方面变得更加科学。
这个概念的背后是我们可以用激光精度“标记”或“评估”每个人的技能。许多人工智能工具，包括我们用于GWI 研究的工具，今天都承诺做到这一点。他们如何评估我们的技能？他们利用人工智能的魔力来查看我们的工作历史、绩效、工作产品和其他来源，以推断、建模和预测我们擅长什么、特别擅长什么以及下一步需要学习什么。
多么辉煌的愿景啊。好处有很多：基于能力的公正招聘、定向人员流动到新角色以及帮助我们规划薪酬、招聘地点等的战略规划工具。
现实
这并不是一个新想法：技能在商业中一直很重要。
我（Josh Bersin）于 1978 年大学毕业，获得机械工程学位。毕业后，我面试了宝洁公司、波音公司、美国海军和其他组织。45 年前，每家公司都对我的技能感兴趣。我参加了测试，回答了技术问题，向面试官介绍了我的技能，并在面试中展示了我的熟练程度。
但这些公司并不天真。他们之所以问这些问题，并不是为了了解我在大学学到了什么，而是为了了解我的想法。后来我了解到，我在宝洁的行为面试旨在解读我的个人目标、我的心态、我的思考能力和我的沟通能力。虽然这些可能被归类为技能，但它们比弄清楚我是否知道如何用 Java 编码要复杂得多。
半个世纪后的今天，我们感觉我们正在倒退。我们非常关注用于识别技术技能和通用业务能力的工具和系统。虽然这些工具和系统令人惊叹，但我们必须记住，最重要的技能（我称之为PowerSkills ）仍然被遗漏了。正如我的 IBM 经理常说的，“硬技能是软技能”，而“软技能才是硬技能”。
换句话说，公司的成功取决于文化、雄心、学习敏捷性和一致性。虽然我们希望评估技能来定义工作、角色和发展，但我们还必须假设每个人都可以（并且必须）持续学习新技能。这意味着我们需要对技能有更全面（用我们的语言来说是“系统”）的看法，而不仅仅是技术熟练程度。
哈佛大学教授鲍里斯·格罗伊斯堡研究了世界顶级投资银行家的表现。这些人在金融产品、交易和大额交易方面拥有很高的技能。他发现了什么？如果你将一位“高技能”的投资银行家从一家公司调到另一家公司，他很可能不再是一名高绩效人士。他的“超强表现”技能实际上并不是他的技术技能，而是他利用组织并知道如何完成工作的独特能力。
因此，建立技能分类可能很复杂。正如我们的研究发现，商业技能分为许多类别，不同的公司以不同的方式评估每个类别。虽然通用技能固然很重要，但推动价值的是您在公司中使用它们的方式。
技术能力（编码、软件、IT 系统、医疗程序等）
操作熟练程度（运行设备、修理泵、安全程序等）
职能能力（营销运营、CRM、产品管理、工程、设计）
行业熟练程度（了解石油和天然气行业、化学品、软件业务等）
管理和领导能力（管理团队、领导业务等）
每一项都充满了“技能”，以至于像 Lightcast 这样的公司汇总了数万个职位的技能，建立了包含数万到数十万种技能的动态库。除此之外，我们还拥有人工智能推断技能的广阔新世界，例如它自己得出的“处理异议”或“分析财务报表”。
那么这里有什么新内容呢？很多。
考虑到这些复杂性，什么是真正的新鲜事？最大的变化是对建立企业技能分类法的兴趣，这是一个单一的技能“动态数据库”。
这种分类法与过去的能力模型不同。这是一个巨大的数据集（数以万计的分层技能），分类法中的每个词都存在争议。我们应该使用“协作”还是“团队合作”？我们应该使用“java”、“java 编程”还是“java 语言”？
有数百种现成的分类法，每个行业都不同。能源公司拥有炼油、生产和分销技能。消费品公司拥有品牌营销、产品营销和渠道分析技能。制药和化学公司拥有科学、遗传和受监管的制造技能。
有些技能必须经过验证：像 Kahuna 这样的整个平台可以让您决定谁可以验证技能以及何时必须重新验证技能。以及其他技能需求评估：建立在领导力、管理和其他软技能模型的基础上。
您可以看到这有多么复杂，并记住每个公司都是不同的。您的公司可能重视创新和产品设计技能；您的竞争对手可能专注于制造和分销。
我们怎样才能把这一切放在一起呢？这不是一个“沸腾海洋”类型的问题吗？
公司倾向于走两条路。路径 1 是建立一个技能分类团队，然后创建一个与业务部门合作的长期流程，以就语言和分类架构达成一致。这可能有效，但最终它有很多失败点。如果没有真正在行动中测试这些技能，它们可能需要调整，因此这通常需要很长时间。
我们推荐的路径 2 是从关注一个问题开始。根据该问题，您可以构建分类法的一部分，创建设计和治理流程，并了解哪些工具最有效。
爱上一个问题
让我给你一个现实世界的例子。假设您的客户服务人员流动率很高，且士气低落。
当您深入研究问题时（我们称之为“爱上问题”），您会意识到客户服务面临的挑战是广泛的。该团队被分成专注于不同产品领域的小组，这使得他们的工作变得无聊和重复。因此，您与团队领导坐下来，开发客户服务的“技能模型”。
当您构建模型时，您会发现很少有员工接受过交叉培训。还有一些根本没有受过训练！现在，借助您的技能模型，您可以决定如何重组团队（还发现其中一些“技能”可以通过 ChatGPT 实现自动化）、开始交叉培训并识别高绩效者。
你现在还发现你的一些人不适合。因此，您可以使用技能模型来寻找其他内部候选人并更好地从外部寻找资源。当您寻求招聘时，您会建立评估或面试问题来“根据这些技能进行招聘”。
美国运通实际上几年前就这样做了。他们意识到，美国运通销售和服务团队所需的“技能”根本不是客户服务技能，而是接待技能。美国运通对待客户就像对待客人一样，因此他们开始从丽思卡尔顿和其他酒店公司招聘人才。需要基于技能的分析才能解决这个问题。
正如你所看到的，当你专注于一个问题时，工作可以很快收敛，你就可以解决一个真正的问题。我们刚刚采访了一家使用这种方法更清晰地定义其网络安全角色的公司，发现他们可以通过雇用更多初级候选人为每位员工节省 20,000 美元。
这种分析可以帮助您决定是“购买还是培养”这些技能。2020 年，我们对 3 家公司进行了研究 ，发现“培养技术技能”的成本可能比购买（招聘）便宜六倍。
这样的技能项目比比皆是
这种方法有很多用例。
在招聘中，以技能为中心的方法可以让您扩大候选人网络，通常可以找到最适合某项工作的内部员工。通过“技能邻接”技术，我们可以找到具有相似技能且适合某个角色的人。
基于技能的招聘减少了偏见。一家大型半导体公司告诉我们，他们现在使用基于人工智能的技能平台进行招聘（Eightfold），他们的整个候选人渠道增加了两倍多。他们通过在简历中隐藏姓名、性别和学历来寻找具有卓越技能的人。
在职业发展和成长方面，人才市场和内部流动工具带来了惊人的成果。劳斯莱斯使用基于技能的模型来寻找制造和生产专家，使人们能够轮换到工程和运营方面的新工作。大都会人寿、施耐德电气、强生和其他公司使用人才市场（基于技能的员工职位匹配系统）来促进零工工作、职业发展和人才流动。
在薪酬和奖励方面，公司正在尝试基于技能的薪酬。一家大型管道公司告诉我们，他们现在对各个职能领域（泵、仪表、电气工程）的维修技术人员进行认证，当技术人员获得相关技能证书时，他们的时薪会上涨 5-10 美元。想象一下我们可以根据技能模型分析的所有薪酬公平数据：这可能会帮助我们进一步减少不平等，无论职位级别或头衔如何。
在技术、IT 和科学领域，许多组织感到自己无法跟上。例如，您的公司为人工智能做好了多少准备？与我们合作的一家公司正在为其 IT 职能构建新的技能模型，他们发现许多员工正在研究已有 15 年历史的技术。新模式正在帮助他们招聘、重新培训和激发整个 IT/产品职能，从而提高招聘、保留率和生产力。
那么我们如何扩大规模呢？
从数据的角度来看，企业需要构建一种以业务为中心的方式来管理、治理和更新这些模型。
例如，爱立信为其大规模 5G 转型构建了明确的技能模型。该模型是由工程师、销售和营销团队以及首席学习官共同设计的。他们坐下来决定要解决哪些领域、角色和技术，并从那里确定了一个发展的模型。他们的新旅程是刷新所有 IT 技能。
纽约梅隆银行在 IT 运营中也采取了同样的方法。他们建立了“能力团队”，在关键工作角色（即产品经理、项目经理、分析）上进行协作，以便团队能够保持最新的技能模型。
当你以这种方式工作时——一个项目接着一个项目——努力就会获得动力。您会获得真正的成果，并且业务支持可以扩大。我们最近帮助一家大型软件公司构建了一个联合模型（协调工作的业务部门），以为其所有客户教育开发技能模型。通过以联合方式执行此操作，他们可以将其内部技能需求与客户的需求合并和管理，利用两个地方的内容和教育。
技能技术挑战
但是系统呢？所有这些技能应该存储在哪里？我们如何让它们保持最新状态？
虽然市场还不成熟，但让我分享一下我们所学到的东西。
许多智能人工智能供应商现在都提供解决方案。Workday、Eightfold、Gloat、Cornerstone、Seekout、Kahuna、Techwolf、Skyhive、Beamery、Phenom、Oracle、SAP 和 ServiceNow 均提供可帮助您存储和定义技能、在不同应用程序中利用它们以及通过各种方式评估技能的产品人工智能和评估技术。
不幸的是，它们各自针对不同的目的进行了优化。例如，Eightfold 可以自动识别职位描述中的技能，找到候选人，然后通过其复杂的模型识别趋势和相邻技能。Cornerstone 可以向您展示海量学习目录中涵盖的所有技能。Techwolf 可以从 Jira 和 Asana 项目中推断技能。Gloat 和 Fuel50 可以推断技能并将其与职业机会、工作和零工相匹配。
当然，每个供应商都希望成为“记录系统”。尽管其中许多供应商拥有大客户，但我们尚未找到一家可以使用一个平台处理所有事情的公司。因此，虽然我们可能在某个时候找到一个能够存储公司每项工作的每一项技能的单一“技能云”，但这一目标尚未实现。
供应商面临的问题是问题的严重性。这些技能系统不仅仅是数据库：它们是人工智能工具，理想情况下使用第二代人工智能来不断寻找技能、推断技能并更新每个工作、个人和职业道路的技能。他们必须拥有与市场上数百个技能库的开放接口（每个行业和每个工作类别都有许多分类法），并且必须拥有帮助您管理、分析、消除重复和整理这些数据的工具。
尽管有这样的说法，这些“技能推理”工具各不相同。招聘平台通常使用最多的数据进行培训。这些平台（Eightfold、Beamery、Seekout、Phenom、iCims）搜索并索引数十亿的员工历史记录，并使用时间序列、神经网络和绩效模型来推断技能。这意味着他们涵盖许多行业，并且可以识别和分析跨行业的许多工作类别的技能。
人才市场平台（Gloat、Fuel50、Hitch）往往深度较低，只是因为它们的目标只是“在公司内部进行匹配”。（Gloat 正在进入整体“人才情报”类别，现在正在跨越界限。）Gloat 推出了一款招聘产品，因此他们的平台显然也正在成为一个端到端的人才情报系统（他们称之为“劳动力敏捷性”） ）。
学习技能工具最不复杂（Cornerstone、Degreed、EdCast），因为它们的目标是将某人与课程或学习路径相匹配。（Cornerstone 现在也远远超出了这个范围，并构建了一个全新的 AI 结构来推断 7,000 名客户的技能。）
ERP 供应商（Oracle、SAP、Workday 等）最不复杂，因此他们更有可能成为“技能聚合者”，通过 API 来协调这些更专业的系统与其内部机器学习模型之间的技能数据。
在我们新的人工智能白皮书（即将发布）中，我们讨论了这些系统的工作原理，您会发现技能引擎必须做很多事情。它必须推断/访问数十亿的员工档案，需要进行时间序列分析，并且需要先进的人工智能（神经网络）来推断、识别和构建识别技能的模型。
随着时间的推移，每个技能技术供应商都会走自己的路。Techwolf、Retrain 等较新的供应商正在将公司数据视为技能推断的来源，现在在 Asana 或 Jira 中对信息进行索引。这些数据虽然有限，但却打开了一扇新门：想想 Microsoft Graph 中的技能信息。利用这些信息的供应商（Viva Topics 是为了文档管理而这样做的）可以了解更多有关内部技能的信息。最终这就是您需要的数据类型。
无论技术市场如何发展，成功的项目都会关注一个问题。宝洁建立了一个技能分类法，帮助他们在疫情期间加强供应链工作。路透社建立了一个技能分类法来帮助他们建立和扩大数据科学团队。爱立信的技能之旅始于 5G 重新设计。这样的例子不胜枚举。
当我们看到这些项目的进展时，我相信这项工作的好处是巨大的。开始这一过程的公司可以快速了解大量有关其员工的信息。他们开始了解治理流程。他们与供应商建立了经验，帮助他们确定谁可以扩展以满足他们的特定需求。
走向何方：从“工作”到“工作”
最后一点。这项工作比你想象的还要重要。正如我在《不可抗拒》中所讨论的，这项工作是更大转变的一部分，从“严格定义的工作”到专注于工作的“角色”。我们称之为商业“后工业模式”的黎明。
这意味着花时间仔细地做这件事是可以的。建立治理、尝试不同的工具并一步一步地“爱上这个问题”是可以的。因此，在未来几年中，我们将建立适应性更强、规模更大、生产力更高的公司。
基于技能的组织正在一步步地到来。如果您认真对待转型并考虑它将变得多么重要，您就可以制定一个可行的计划。
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【观点】2023年将人力资源趋势和预测付诸实践的六种方法
随着2023年的到来，每年新年，都会出现一系列令人兴奋的人力资源趋势和预测。这些包括可能从前一年延续的趋势和预测，或者可能席卷人力资源和人员分析世界的全新趋势和预测。每年，我们都会回顾过去十二个月的成功和失败，并展望等待我们的新机遇。但今年感觉特别重要，因为世界面临着一系列复杂的挑战，包括经济衰退、生活成本飙升和技能差距扩大。
现在，人力资源领导者比以往任何时候都更需要采取大胆的措施，以解决这些问题并确保他们的业务保持竞争力。他们必须准备好跳出框框思考，利用新技术和战略，并开发创新的解决方案，帮助他们更有效地管理员工队伍。由于今年事关重大，人力资源部门必须有能力通过利用最新趋势和预测来推动组织的成功。
但是，当流通中有如此多的趋势和预测时，从哪里开始呢？
为了帮助您，我们汇总了一些2023年顶级人力资源趋势和预测的精彩示例。然后，我们整理了六个普遍存在的关键主题，并提供了一些可行的提示，说明人力资源专业人员如何将它们付诸实践，并确保它们不仅仅是预测并成为现实。
1. 提升员工体验
根据 Gartner 研究中47%的人力资源领导者的说法，2023年是仔细研究员工体验的时候了。这意味着确保员工能够获得适合其个人需求的资源，引入新的工具和技术，例如虚拟现实，可以帮助他们更轻松地工作、培训和入职，并提供额外的福利，例如在私人工作空间和混合工作中寻找公司文化。虽然所有这些好处对于增强员工体验都很好，但人力资源部门面临的挑战是确保这些举措相互关联，并对企业的长期成功产生积极影响。为了充分了解如何设计您的员工体验战略，人力资源专业人员需要深入了解与员工体验相关的数据和分析。
正如DSM全球战略分析和员工体验副总裁Laura Stevens在2022年播出的Digital人力资源领导者播客的一集中所说：员工体验本质上是关于在设计解决方案和服务时考虑到人。这意味着使用人员分析工具，如调查、访谈、敬业度措施等，以收集有关员工行为、需求和偏好的实时数据。有了这些信息，人力资源部门就可以使用预测性见解来确定可以改善员工体验的领域，并采取行动实施这些变化。
2. 创建数据驱动的人力资源功能
总体而言，无论是人力资源部门进入最高管理层，变革管理，放大员工的声音，还是解决生产力难题，数据都是关键。这就是为什么，为了保持竞争力，人力资源部门需要更加擅长分析和预测劳动力数据，以便支持企业做出更明智的决策。这可以包括利用人工智能技术，创建显示实时数据见解的仪表板，以及投资于有助于为未来战略提供信息的预测分析。
但是，人力资源专业人员需要超越技术方面。他们必须在组织内建立一种数据驱动的文化，让员工可以了解数据的收集和使用方式，乐于分享自己的见解，并能够访问有助于他们在实践中使用分析的资源。否则，他们就有落后的风险。我们的在2022年人员分析趋势报告中发现，在接受调查的184家公司中，85 的公司拥有CHRO，他们认为数据是其人力资源战略的重要组成部分。
那么，如何构建数据驱动的人力资源职能呢？您需要首先为您的人力资源专业人员提供解释和处理数据所需的技能和知识。考虑投资人员分析培训，并创建一个分析专家团队，帮助您在采取行动之前解释和理解数据。最后，重要的是要确保组织中的每个人都可以访问相同的数据，以便他们能够做出明智的决策。这意味着打破孤岛，消除不同部门之间的障碍，并让每个人都参与到数据驱动决策的文化中。
3. 提升人力资源技能
与之前创建数据驱动型人力资源的趋势相结合，无论可用的工具和技术数量如何，人力资源的效率都取决于其背后的人员。研究发现，只有41%的人力资源专业人员对处理数据充满信心——人力资源专业人员必须保持领先地位，并根据不断增长的行业标准发展他们的技能。这意味着提高技能和投资可以帮助他们更好地了解数据、技术和分析领域的项目。
从更好地了解市场上可用的各种分析工具，到开发更全面的方法来解释和可视化数据，HR 必须具备利用当今分析解决方案所需的技能。只有这样，他们才能真正理解员工在说什么，并利用这些信息来制定更好的战略和解决方案，使整个组织受益。
4. 释放多元化、公平和包容的力量
从加强不同团队之间的协作，到解决招聘实践中的差异，关注组织同理心，再到引入可以支持更具包容性的工作环境的新政策——多元化、公平和包容性是人力资源部门在2023年不容回避的领域。
为此，人力资源部门需要开始投资于可以帮助他们识别问题和改进领域的措施。这包括定期收集员工的人口统计信息，使用预测分析模型评估招聘实践，以及利用人工智能技术（如情绪分析）来衡量员工体验。据《影响商业价值：人员分析领域的领先公司》显示，多元化和包容性连续第二年成为人员分析增加最大价值的三大领域之一也就不足为奇了。
如果我们不知道如何在这些领域利用数据来发挥我们的优势，那么我们就有可能无法准确反映员工的需求，从而错过可以帮助我们建设更美好未来的机会，并成为一个真正促进增长和包容性的工作场所。
5. 建立以技能为基础的组织
现代工作场所在不断发展，我们对劳动力规划和人才流动的思考方式也应如此。随着越来越多的公司进入技能经济，组织专注于使用内部和外部技能数据来创建技能分类法并全面了解现有员工和潜在员工的技能组合变得越来越重要。
这意味着使用数据来更好地了解员工拥有哪些技能，他们需要发展哪些技能以及这些差距在哪里。有了这个，人力资源部门可以建立发展路径，帮助确定最合适的培训计划，并确保更有效地利用资源，同时通过个性化的学习体验激励员工。但是，要为成功进入基于技能的组织做好准备，您需要奠定正确的基础。简而言之，人力资源部门需要开始考虑如何使用技能数据来创建更敏捷的组织结构，以考虑到不断变化的技能环境。
6. 在工作中培养心理健康和福祉
大流行给雇主和雇员带来了许多挑战，随着生活成本的上升，组织优先考虑工作场所的心理健康和福祉比以往任何时候都更加重要。无论是支持您的员工应对食品和能源价格飞涨的连锁反应，还是创造一个鼓励人们公开谈论他们的心理健康需求的环境——花时间了解和解决这些问题对于2023年的成功至关重要。但是，纯粹的直觉和猜测并不足以确保您正在解决工作场所的心理健康和福祉问题。
通过利用数据，人力资源部门可以更好地了解不同团队如何处理压力，并制定有针对性的干预措施，在最需要的地方提供支持。这包括查看员工病假的趋势，使用情绪分析来衡量员工的感受，以及了解不同福利计划的影响。
通过更深入地了解员工的心理健康和福祉，人力资源部门可以创建具有有效、可衡量效果的定制解决方案。这可能包括提供专业服务，如压力管理培训和咨询，或投资于员工倡导计划，以在员工之间建立更有意义的关系。通过利用他们掌握的数据，人力资源团队可以确保根据其团队2023年及以后的需求和目标量身定制福利计划。
数据作为共同点
人力资源部门的工作将在2023年完成，但所有这些趋势之间保持一致的一件事是数据。无论是使用分析来更好地了解员工的技能和需求，还是利用数据来促进心理健康计划，人力资源团队都需要接受分析的力量，并开始利用这些见解来创造有意义的结果。
当然，在我们生活的数字时代，有一些工具和技术可以帮助人力资源团队充分利用他们的数据。从分析平台到人工智能工具，组织需要投资于技术，使他们能够从数据中获得更好的见解，并为未来制定更有效的战略。
但是，无论技术多么复杂，人力资源团队都需要记住，数据的好坏取决于他们解释数据的能力。如果没有合适的技能和知识，人力资源专业人员将很难将数据转化为可以付诸实践的有意义的见解。为了在2023年保持领先一步，人力资源团队需要确保他们投资于正确的人员分析培训，以确保他们的数据得到正确和有效的利用。
2023 年及以后的人力资源趋势
2023 年人力资源趋势为人力资源团队提供了一个机会，让他们通过数据驱动的洞察力走在前面，使他们能够做出更明智的决策并创造更好的员工体验。通过实施上述趋势，人力资源团队可以确保他们的组织采取积极主动的方法来创造成功的未来。
因此，如果您是人力资源领导者，希望将2023年的趋势和预测付诸实践，请从数据开始。这可能是这个新年成功的关键。
文章来源：tps://www.myhrfuture.com
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技能
【观点】2023年劳动力规划趋势：技能仍是人才战略和组织转型的核心
人才领导者必须确信他们的劳动力决策正在为他们的成功做好准备，而这需要有数据支持的洞察力。
到2023年，劳动力规划不能在人才数据孤岛中进行。相反，组织需要更深入地了解他们在现有员工中拥有哪些技能，以及哪些技能在市场和竞争对手中流行，以充分掌握他们保持竞争力所需的角色和技能的演变。
技能驱动的劳动力规划将要求组织重新思考他们如何在整个员工生命周期中处理最基本的人才计划。例如，当人才团队过于关注与外部候选人一对一地填补空缺职位时，可能会让他们争先恐后地缩小关键技能差距。这使得规划未来的劳动力需求变得棘手。人力资本管理高级研究员Marion Devine写道：“问题在于，对于在不可预测或快速变化的技能环境中运营的公司来说，工作框架可能过于僵化”。组织必须更加敏捷地制定人才战略，以快速适应不断变化的经济环境”。
这种从传统的基于工作的劳动力规划到基于技能的劳动力规划的转变使组织在管理劳动力时能够主动而不是被动。这也使他们在不确定的经济环境中具有竞争优势。但实现这种转变并不简单。它需要跨组织的变革，而不仅仅是人力资源部门。以下是将工作分解为技能的方法，将技能提升纳入整体人才战略，并利用整体技能智能来发挥您的优势。
将工作分解为技能
在转向基于技能的人才战略时，雇主需要做出的第一个（也可能是最关键的）改变是学会解构工作到技能水平。主观的职位描述为招聘经理提供了基于技能和经验的特定组合的理想“完美候选人”。从理论上讲，这听起来并不那么糟糕，但问题是，当可用的人才库无法满足某个职位的所有要求时，工作仍然开放。
现在是时候重新定义工作的方式了，以便组织可以确定他们需要哪些技能， Eightfold AI产品营销总监Jason Cerrato说：“例如，一个由具有不同技能组合的多个人组成的项目团队可能更适合在每个项目的基础上处理一个角色的职责，而不是一个人全职处理”。将角色解构为技能使人才团队能够更好地识别业务需求、技能差距和创造性解决方案，从而用更少的人完成工作。
Insight222的首席营销官Manpreet Randhawa说：“以技能为基础的人才观为企业打开了许多大门” 。这允许雇主挖掘组织内外的人才，而在基于角色的人才战略中经常被忽视。
在技能提升和再培训与招聘之间取得平衡
技能驱动的劳动力规划为雇主提供了一个解决劳动力短缺和预算削减等持续人才问题的新框架。
Eightfold AI客户倡导主管Michael Watson说：“雇主意识到他们无法通过招聘来摆脱他们面临的赤字” 。找到一个平衡的人才战略来招聘外部人才并提高现有员工的技能以填补技能差距变得越来越重要。但很少有雇主“对员工当前技能和经验有很好的了解”。Protiviti劳动力和组织转型董事总经理Fran Maxwell说：“领导者必须开始思考团队成员或候选人是否具备当今完成工作的技能。他们需要着眼于未来，并评估候选人或团队成员是否可以学习未来的新技能”。
2023 年趋势：技能将成为人才规划的核心
这要求组织理解学习敏捷性的概念。与其“坚持候选人必须具备适合某个职位的技能和经验的确切组合，不如去寻找具有学习敏捷性的候选人”。组织还需要为员工提供提升技能的机会。这可能包括在线课程、指导或“边做边学”项目。
管理变更以实现技能优先实践
成为技能优先的组织需要改变流程和思维方式，以不同的方式满足技能需求。Eightfold AI人才战略和转型主管Andrea Shiah表示：“这是人力资源部门领导变革管理流程的机会，即使这不是他们的专业领域”。
为了帮助人才团队踏上这一旅程，德勤研究人员提出以下建议：
将转型视为一种演变，而不是一场革命。 最好从小处着手，将实践扩展到不同的领域，因为在初步成功后，它会被更广泛地接受。
在寻求他人的支持时，首先解释“为什么”。 这种转变涉及人员流程的系统层面的变化。首先定义价值主张和商业案例以支持投资。
针对组织痛点。 确定存在可靠的商业案例，以超越传统的一对一招聘作为技能差距解决方案。例如，人才领导者可以表示需要更多女性担任工程领导职位，以了解重新设计工作和提高现有员工的技能如何提高代表性。
技术公司 PTC 人才招聘计划全球主管 Josh Bellis 分享了他的团队的全球变革管理方法。他分享到：“做这个全球管理很重要，然后把它降低到个人层面也很重要，这将帮助您主持有关继任计划的对话。对于 DEI，您将可以访问多元化仪表板，向您显示人才来自哪里以及他们在哪里被雇用。它将改善组织的每个部分和每个主要利益相关者。随着技能驱动型决策的发展，团队领导者可以为具有技能基础的员工建立职业道路。这包括他们当前的技能以及他们将如何保持组织的相关性和竞争力”。
让数据驱动转型
人力资源团队可能会领导他们的公司完成这种基于技能的演变。好消息是，人工智能驱动的人才智能工具可以为每一步提供信息。Eightfold AI客户体验总监Carly Ackerman说：“随着人才团队驾驭新的工作世界，分析已成为人力资源的关键战略推动者和关键合作伙伴”。
人才智能使复杂数据具有实际意义。它可以帮助人力资源领导者评估当前员工的技能，预测他们未来需要的技能，并确定市场上可用的技能。最后，这种以数据为依据的方法将使人力资源领导者能够做出更明智的战略性人才决策。
为此，人才团队还需要获得使他们能够使用数据解决业务问题的技能。这就是为什么技能提升和再培训对所有员工（包括人力资源团队）都至关重要的原因。这并不一定要求人力资源领导者将自己转变为数据科学家，但他们必须能够收集和分析数据。
2023 年趋势：技能将成为人才规划的核心
有了利用人才智能工具的力量，人力资源领导者就可以掌握技能，有效地指导他们的组织完成这一演变。这个系统不仅释放了现在的劳动力能力，而且还加速了明天所需的新技能的培养。通过关注技能而不是角色，组织可以更容易地转变为无缝访问组织内部或外部技能的劳动力生态系统。到 2023 年，使用技能情报的人力资源领导者将拥有最大的优势，为整体人才战略提供信息，以更好地应对任何风暴。
文章来源：https://eightfold.ai
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技能
建立公司技能战略，比看上去更难但也更重要
在过去的几个月里，我们花了很多时间帮助企业建立他们的端到端技能战略。而这并不像它看起来那么容易。
在这篇文章中，我想分享一下我们所发现的一些情况。
1/ 技能战略不是一个新话题
许多公司认为，建立一个 "基于技能的组织 "是一个新的想法。它确实不是。能源、电信、石油钻探、零售、制药和制造业的公司几十年来一直在这样做。我在IBM的头两年（1980年）完全专注于培养我作为系统工程师的技能，而IBM有一个技能分类法、发展框架和很多发展的方法。
新的是技术，人工智能的应用，以及在招聘、发展、内部流动和薪酬方面以综合方式使用技能的想法。因此，虽然我对正在推出的所有技能技术非常乐观和兴奋，但不要忘记你已经知道的基本知识。
例如，许多技能应用集中在操作性、强制性技能上。正如我们对操作技能的研究指出的那样，这些情况（操作、医疗、安全），员工必须验证和证明他们的技能，才能完成工作。像Kahuna、SuccessFactors LMS和Saba这样的特殊平台就是为这些验证技能而设计的，而且这一领域还在快速增长。
因此，当你建立你的白领和专业技能战略时，不要忘记运营和现场团队仍然需要大力关注合规、认证和操作技能分类标准。我建议你在重新开始一些全新的技能云项目之前，先看看你已经拥有的这些项目。例如，在A&T，"爬杆 "是一项重要技能。
2/ 技能不是能力。
虽然我不想把这个问题说得太死，但我建议你不要对你打开LXP或基于技能的系统时出现的20,000多个技能感到太兴奋。这本质上是一个单词云。这些系统将技能推断为单词，所以它们往往没有什么背景。
例如，当我查看一家大银行的技能分类法时，我看到 "Oracle "是一种技能，还有 "SQL "和 "Java "以及 "商业头脑 "和 "分析 "等模糊的术语。我还看到了 "Microsoft Office "和 "Tableau"。你可以想象，这些类型的模糊的 "技能 "并不能告诉你很多。是的，我可能知道如何备份甲骨文数据库（这本身就是一项复杂的技能），但我真的了解整个甲骨文的所有情况吗？当然不是。
解决这个问题的办法是在你的技能之上添加一个 "能力框架"。在我们的全球人力资源能力项目中，我们为人力资源专业人员定义了90多种 "业务能力"，其中每一种都需要许多详细的技能。正如我在最新的播客中所讨论的，仅仅 "发展技能 "并不能使你的公司表现得更好。重要的是人们如何使用这些技能。
能力框架可以通过使用能力网络或能力学院，以一种战略性的方式来发展。这些人被组织在一起，就 "我们需要什么能力来发展 "达成协议。而且他们将使用商业语言来定义这些能力。例如，思科的销售领导团队有一系列的执行销售能力，这当然需要在建立友好关系、处理异议和其他更细化的技能。
3/ 不要试图去煮沸海洋。
冒着采取有争议的立场的风险，我不建议你一下子为整个公司建立一个技能分类法。每个职能领域都需要有自己的详细程度和主题专家参与。相反，我们认为最有效的方法是专注于三个用例中的一个（如下所示）。
例如，对于一家大型半导体公司来说，大型技能项目的重点是建立深度人工智能技能，以便工程和设计团队能够为他们的下一代芯片学习人工智能的数学、算法和用例。是的，他们需要制造、销售、财务和其他一切的技能模型。但这个大项目专注于战略业务需求，而且这项工作正在教公司如何以可扩展和可重复的方式在其他领域这样做。
这里的真正信息是，这不是一个人力资源项目。这是一个全公司的项目，应该分成几个职能小组。负责销售技能（和能力）的小组应该由销售能力的领导者领导。负责工程技能（和能力）的小组应该由工程师领导。你明白的。
这些 "能力网络 "或我们所说的 "能力学院 "是你公司中强大的、持续的团队。一旦你让他们开始工作并提出共同的基础设施和方法，他们将以独特的方式进行创新和增值。而你的团队则在那里使他们保持一致。
事实上，我相信每个大公司都需要我所说的 "人才智能COE"（卓越中心），这样你就可以帮助这些团队以可重复的方式做到这一点。我将在后面详细介绍这个问题。
4/ 一个技能项目就是一个工作架构项目
我不想吓唬你，但是如果不碰到你的 "工作架构 "这堵砖墙，就没有办法挖掘技能。
这意味着，你必须最终将你的 "期望技能和能力 "与你所接受的工作、角色和职业相匹配。而这是一项混乱的工作。
为什么？因为大多数公司的职位名称、工作描述和工作角色层出不穷。通常有数以百计的工作具有类似的角色，但名称不同，虽然你可能一开始就有一套非常标准化的工作头衔、系列和级别，但一旦你进行收购，它往往就会改变。而且，它变得更加困难。
今天，随着公司发展到新的行业，你有很多你并不完全了解的工作头衔。例如，你的银行有Scrum Master吗？你的医疗保健公司有信息学专家吗？你明白我的意思。
解决办法不是试图弄清楚你所需要的每一个工作头衔。恰恰相反。正如我们与宝洁和其他公司的合作表明，最可扩展的解决方案是简化架构，从工作架构的下层叶子中删除详细描述。我认识的一家互联网公司为其所有的软件工程师设置了 "工程师 "这一职位。当然，他们每个人都做不同的事情，但这些 "角色 "和 "责任 "是在经理一级处理的，而不是嵌入到职位名称中。
朝这个方向走的原因是，它有利于成长、变化和职业流动。如果你把 "你的公司今天的状况 "具体化为数以千计的详细的职位描述，我可以或多或少地保证，在一年内，几乎有三分之一的职位会感到过时。那么，你会怎么做，重新设计这一切吗？这没有意义。你要让能力团队和部门经理来决定人们做什么，与人力资源部门合作建立正确的组织设计。(我们有一个关于组织设计的迷人的研究和课程即将推出。)这样，它可以随着业务需求的变化而迅速改变。
另外，如果你仔细地做这件事，人们在公司里流动，找到一个新的职位，并在不同的级别上发展，就不会那么困难。在我工作了十年的IBM的传统销售组织中，实际上只有大约五个主要的 "级别"（工资级别有许多子级别），你的职业发展方向是非常明确的。德勤也是如此。
5/ 评估和验证技能需要讨论。
我经常被问到这个问题，说实话，这是一个宗教话题。与其在这里试图解决它，不如让我给你一些想法。
你所做的 "技能验证 "的水平和类型取决于你所要实现的目标。如果你试图对人们进行认证，让他们在炼油厂里修理价值500万美元的泵，你可能想在简单地祝福某人 "有技术 "之前对这些技能进行认证、验证和观察。护士、医生，甚至财务审计师也是如此。而且在许多这些工作中，都有行业认证和标准可循。
但是，如果你想要一个全球性的技能验证过程，使公司的每个人都有一个合理的技能档案，我会保持简单。你可以使用自我评估和经理评估，效果非常好。我们在全球人力资源能力项目中的做法就是一个很好的例子。
我们让人们根据我们的能力模型，以一种非常简单的方式自我评估他们的技能。考虑到人力资源不是一种 "职业"，而更像是一种 "手艺"（你通过实践来学习，而不是通过考试），我们要求人们在五个类别中评价自己的能力水平。(而我们的能力模型就是为这个模型设计的）。
1=我甚至不知道这是什么。
2=我做过几次这个，我很熟悉，但肯定不是专家。
3=我做过很多次，可以做得很好。
4=我在多个公司、行业和商业案例中做过这个工作，并能设计和领导一个项目。
5=我是这方面的全球专家，我可以在这方面 "写书 "或 "教课"。
正如你所看到的，这种通用的 "基于经验 "的评估是非常容易理解的。而且你实际上可以通过要求某人写几句关于他们在每项能力方面的项目、经验和见解来验证它。
在我们的案例中，这是非常强大的，因为有超过8,000名人力资源人员做了这个评估，我们可以按职位、职能、地域、行业，甚至在一个公司内对能力进行基准评估。我们的许多客户利用这一点来为他们的人力资源团队建立学习旅程和发展任务。
请注意，如果你想获得某人掌握某项特定技能的 "法律认证"，这是不可行的。因此，你必须决定你想要的 "认证 "水平在哪里。
例如，在思科，他们曾经强迫销售人员通过向他们的经理 "展示技能 "来验证他们的技能，然后再通过同行的审查。他们真正认真对待销售培训。许多制药公司也这样做。这一切都取决于你。只是不要认为你的技术供应商提供的工具就是 "答案"。
6/ 外部技能与内部技能同样重要。
这是另一个需要思考的话题。无论你今天对公司内部的技能有多了解，你将面临的最大问题之一是你甚至不知道的 "趋势性技能 "和 "竞争对手的技能"。这就是为什么我认为我们必须组织 "人才情报COE"，而不仅仅是 "技能架构团队"。
考虑一下我上面提到的那家半导体公司。他们承认，他们在支持人工智能的芯片设计方面落伍了。所以他们正试图以最快的速度迎头赶上。他们知道他们需要学习的每一种人工智能算法、进展和机器学习方法吗？绝对不是。他们需要查看外部技能数据（这就是我们的全球劳动力情报项目的作用），并仔细查看什么是热点，什么是趋势，什么是新的。
而这适用于每一个领域。我知道在人力资源部门，有很多两年前我们没有谈论的新技能（公共卫生、心理健康、复原力等）。福特公司在过去五年中不得不围绕电池和电力推进建立整个技能组合。雪佛龙正在研究低碳能源、采矿和太阳能。你明白我的意思：这不仅是一个让你的公司在今天做得更好的问题。这是一个让你的公司朝着它想去的战略方向发展的问题。
与我一起工作的一家大型国防承包商告诉我们，他们每年都会与他们的高级业务领导人举行 "能力论坛"，以便他们能够发现他们需要建立的关键新技术和能力。当无人机刚开始时，他们开始深入研究 "无人机设计和制造能力"。他们现在专注于网络、高超音速导弹，以及许多我们不应该知道的东西。他们的业务取决于了解 "拐角处会出现什么"。而你的业务也是如此。
7/ 这需要专注的努力和持续的投资。
最后，让我鼓励你认真对待这项工作。
建立一个技能和能力战略不是一个 "购买一个产品 "并打开它的问题。这是一个严肃的项目，将使你的公司以不同的方式运作。
一旦你开始行动，你会发现技能在招聘、流动性、发展、多样性，甚至是薪酬方面都发挥着作用。许多公司开始根据人们展示的技能支付不同的时薪。(运营团队、护士等经常这样做。）所以我不会把这项工作埋在L&D里--它比培训更具有系统性和战略性。
许多人才情报和能力架构的工作将落入战略规划。如果你详细确定了一个巨大的技能差距，你会被要求考虑我们应该购买、建立还是获得这些技能？
请记住，技能不是一个 "建立和完成 "的项目。这实际上是你本身建立的一种能力。
注重成长心态和学习文化的公司总是在思考技能问题，他们明白，没有人通过学习一套技能就能变得熟练。正如 "T型技能 "模型所指出的，我们需要一套灵活的工具，使人们能够纵向和横向地发展自己。这就是能力学院的意义所在。
如果你想让你的公司在今天的经济中成长、适应和表现，这是一个关键的投资举措。雇用优秀人才越来越难，而每一个伟大的公司每年都在发明 "新能力"。我想激励你专注于这个领域，随着时间的推移建立你的战略，并在此过程中保持务实和 "以问题为中心"。
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技能
Workday表示：全球研究表明劳动力技能和数据访问是数字化转型的障碍
我们关于数字加速的全球调查发现，与前一年相比，企业领导人在2021年采取了更加谨慎的方法。
请继续阅读，了解受访者将哪些因素列为数字化转型的首要障碍。
连续第三年，我们对企业领导人进行了调查，了解是什么在推动或减缓他们对创建一个更加灵活的组织的追求。我们的研究 "缩小加速差距：实现可持续的数字化转型 "的早期结果发现，他们的数字化雄心比一年前更加谨慎。
我们从研究中看到的是，尽管业务转型的步伐不断放缓，但它并没有停止。事实上，我们调查的面对面访谈部分表明，企业领导者仍在坚定地寻求持续的转型，但希望以更可持续的方式实现这一目标。我们的研究表明，领导者认识到，在大流行期间采用的变化速度从长远来看是不可持续的。近十分之六的领导者 (58%) 表示他们的数字化转型已经放缓，或者他们预计未来会放缓。
人们还意识到，数字化雄心可能会受到物理世界的限制，这也可能会推动对数字化收入增长的更现实的期望——持续的全球供应链问题，以及寻找和留住一线工人的困难，都证明了这一点。而且，与以往一样，最难改变的是公司文化和结构的根本改变。
当涉及到预期的数字收入来源时，领导者也对可能的情况采取了更务实的看法。在2020年，36%的人预计在三年内数字收入将占其收入的75%或以上。现在，只有13%的企业这样说--比大流行之前高出一个百分点，这表明期望变得更加现实。同样值得注意的是，更温和的数字收入预期水平比大流行前的水平略有上升。
而且，采用 "快速失败 "心态的企业较少（2021年为53%，2020年为77%），这表明在大流行期间聚集的实验文化已经失去了一些动力。显然，许多公司被迫在大流行病的第一年进行实验，以求得生存。
转型的最大障碍
许多公司优先考虑面向客户的数字工作，而忽略了其内部运营。事实上，只有18%的公司说他们的内部运作大部分是数字化的。这一比例在零售业上升到38%，在科技行业上升到33%。大多数企业发现，当财务部门不能及时、清晰地了解公司的财务状况，或者IT部门正在努力将数据从孤岛中解放出来，以便企业领导人能够做出更明智的决策时，改变以满足业务需求是非常困难的。
有趣的是，尽管只有少数受访者（14%）预计加速的数字化转型会以目前的速度继续下去，但零售业（34%）和科技业（24%）又比其他行业更看好。
所有受访者中，转型的最大障碍是：
劳动力技能（38%）。
组织文化（35%）。
网络安全、合规和隐私（33%）。
获得高质量、可用的数据（31%）。
技术系统/基础设施（30%）。
不断扩大的加速差距
大多数企业（57%）表示他们的数字战略总是或经常被业务需求所超越。我们的首席战略官Pete Schlampp将这种业务需求和能力之间的脱节称为加速差距。这种差距最有可能存在于专业服务（74%）、酒店业（71%）和医疗保健（73%）。
另一方面，41%的公司能够跟上或超过业务需求，尤其是零售业（61%）、科技业（59%）、媒体业（55%）和金融服务业（52%）。
在
使团队能够不断满足业务需求的最重要的运营能力是：
计划、执行和分析之间的快速循环以改善结果 (36%)。
能够将运营、人员和财务数据与业务成果联系起来 (36%)。
能够围绕新举措快速重组员工队伍 (30%)。
似乎与以往一样，最难做出的改变是对公司文化和结构的根本性改变。大多数 (54%) 组织表示“技术投资最终优先于文化和结构转型”，43% 的领导者同意“我们实时评估绩效的能力受到运营孤岛的阻碍”。
财务：对速度的需求
财务领导希望得到清晰的信息，并能迅速采取行动，这仍然是一个难题。例如，64%的财务领导承认需要几周或更长时间才能在报告期结束时得到结果，而且只有31%的人对他们的团队模拟多种情况的能力有信心。
当涉及到预期的数字收入流时，领导者也对中期的可能性采取了更加务实的看法。
财务负责人对他们的计划、执行和分析周期存在分歧，只有不到一半的人（49%）回答说他们对这些周期的速度有信心。财务主管们一致认为，统一人员、运营和财务数据的技术，以及打破数据孤岛的技术，是提高计划、执行和分析周期以及实时决策速度的首要途径。
IT：向孤岛倾斜
尽管59%的IT领导说改变一个自动化的业务流程需要几周或更长时间，但50%的人说他们通常或总是能跟上业务升级的需要，而另外50%的人说他们会陷入分流模式或发现自己无法跟上。
技术负责人对IT部门为企业解决问题的速度最有信心（48%），对确保业务连续性和数据隐私/保护的安全性最有信心（38%）。
IT主管们同意，加大技术投资将消除数据孤岛，使可用数据在整个业务中可用，并消除对IT访问数据或报告的依赖--更好地访问数据的需求是财务主管们的深切感受。
人力资源：支持人才
人力资源负责人表示，积极的员工体验（50%）、对多样性、公平性和包容性的进一步关注（45%）以及支持混合工作的政策和实践（40%）对加速业务转型最为重要。
只有三分之一的人力资源领导对他们识别具有支持新举措所需技能的人才的能力有信心--33%的人说他们在这方面正在进行，37%的人说他们在预测人才需求方面有点或明显领先于企业。
我们的研究发现，64%的人力资源领导对其团队加速整个业务转型的能力有信心或有点信心，人力资源团队可能处于成为业务变革推动者的位置。
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技能
大咖谈：引领人才市场的疯狂争夺战
随着劳动力市场被完全打乱，公司正在大力推动内部发展。而这一战略的一个关键是采用我们现在称之为人才市场的东西。
正如我过去所写的那样，人才市场是一个独特而特殊的人力资源平台，让员工无需通过老板就能找到内部职位、项目和导师。
换句话说，这是一种民主化的公司管理方式：创造一个开放的、以员工为中心的地方，让人们可以实现他们的愿望。
我已经采访了50多家使用这些系统的公司，在我看来，这显然是人力资源领域最成功的创新之一。每个采用这种解决方案的公司几乎都能立即看到积极的结果，随着时间的推移，这个平台成为公司最受欢迎的系统之一。正如施耐德电气的Jean Pelletier所说，人才市场是 "人民的系统"。
鉴于市场的巨大增长，现在每个供应商都已经跳了进去。这个市场的先驱是Gloat和Fuel50，他们的平台上都有超过一百万的用户，并经常作为顶级供应商参与大多数RFP的竞争。但紧随其后的是来自Workday（主要用于临时工作）、Eightfold、Hitch、iCims、Oracle、PeopleFluent以及SAP的全新机会市场的产品。由于这个想法是如此之大，像Degreed、Cornerstone、Phenom和其他许多供应商都在加入。
在我看来，人才市场既是一个软件市场，也是一个 "功能集"。换句话说，你可以建立自己的人才市场（就像Allstate和Vertex所做的那样），它可能会运作得很好。或者你可以购买一个专门的平台，如Gloat或Fuel50，你会得到一个人工智能匹配引擎，技能分类学和分析的开箱即用。
虽然这通常以职业规划或工作匹配系统开始，但在早期，公司意识到这是一个指导工具，一种连接到发展计划的方式，一种促进工作共享和临时工作的方式，以及一种让招聘经理找到优秀员工的方式。 在现实中，这种类型的解决方案成为 "内部流动和发展的系统"，所以像Allstate、NetApp和Schneider这样的公司将其视为员工成长的整个系统。
其他公司，如联合利华，将其视为促进灵活工作的一种方式。这些公司使用人才市场来鼓励灵活的工作，并帮助人们找到项目或发展任务。内部兼职工作和跨职能项目是一个巨大的趋势（朝向敏捷的运动），在一个特定的职能部门（IT、人力资源、客户服务、财务），它是令人难以置信的强大。由于市场将机会民主化，像希捷这样的公司也将其视为一个多元化平台。
以人力资源部门为例，我大部分时间都在这里。每个人力资源部门都有建立新的职业模式、薪酬模式、研究员工参与度或设计混合工作策略的项目。这些都不是 "工作"，而是 "项目"。为什么不通过市场招聘人员在这些团队中工作？管理者并不总是知道谁有兴趣或有资格提供帮助，所以让系统帮助你决定。
随着这些系统的发展，公司发现有无数的其他问题需要解决。你如何激励经理们让他们的人转到其他角色？当人们从事演出工作时，你将如何支付报酬？如果有人转到一个更高薪的角色，但他们目前处于一个较低的水平，怎么办？如果人们有多个经理，绩效管理将如何进行？谁将是每个人的 "职业经理 "和 "项目经理"？
诸如建立圈子和公会（Spotify Agile Model）的想法会出现在你的脑海中。也许我们让人们从一个项目转到另一个项目，但他们在其职能领域有一个 "职业顾问 "来帮助他们进步。你准备好从 "人的管理 "中分解出 "项目的管理 "了吗？这就是世界的发展方向。
供应商的格局仍在不断扩大
虽然像Gloat和Fuel 50这样的供应商显然处于领先地位（Gloat适用于非常大的公司，Fuel50适用于较小的组织），但其他许多供应商也已经加入进来。事实上，几乎每个HCM供应商、ATS供应商和LXP供应商都在增加这些功能。但是，与其试图对它们进行比较，不如让我谈谈领导者正在做什么。
Gloat公司现在有30多家全球企业在生产，它刚刚在其平台上推出了一个组织敏捷性产品。该公司正在开放其技能分类法，因此你可以将Gloat引擎用于你的全球技能数据库。虽然这个功能集是新的，但Gloat的愿景是取代Workday Skills Cloud或Eightfold Talent Intelligence Engine作为你的组织技能来源。
为了支持这一点，该公司具有技能洞察力、组织敏捷性分析，以及将外部候选人与内部候选人相匹配的工具，以便更好地进行采购。该公司还通过引入工作交换、工作影子、同龄人学习、志愿服务和教练（通过合作伙伴）进入学习领域。Gloat还发布了针对无办公桌工人的功能，这是一个经常被职业流动解决方案忽略的重要群体。
Fuel 50也不甘示弱，它的客户群增加了一倍多，并继续发展其职业架构工具、辅导系统（即将推出更多）和学习体验平台。虽然这两家供应商都与第三方LXP供应商合作，但Fuel50的客户经常直接使用该平台进行学习体验。而Fuel50现在直接在平台上提供学习内容。
其他值得注意的供应商有SuccessFactors（Opportunity Marketplace）、Workday（专注于gig work）、Hitch、Eightfold、iCims、Avature、Phenom和 Peoplefluent。Cornerstone XPLOR，该公司新的敏捷学习平台，正计划在明年春天发布一个人才市场。如果我把到目前为止看到的所有交易加起来，我会说这是一个超过3亿美元的授权软件市场，在未来一年可能会增加两倍。
领先者仍然遥遥领先
虽然看起来有很多产品，但两个领导者（Gloat和Fuel50）仍然遥遥领先。这感觉像是一个容易进入的市场，但实际上比它看起来更难。为什么呢？让我给你一个感觉，这里面到底有什么。
· 人才市场系统使用技能分类法，这意味着它必须推断、分析和理解每个雇员的技能。这意味着它必须具备LXP或HRMS的先进性，才能良好地运作。
· 人才市场系统必须为员工、经理、人力资源专业人员和招聘人员提供一个引人注目的、可接近的用户界面。它不仅仅是一个 "工作搜索系统"--它是一个职业探索系统，一个管理临时工作的系统，以及一个让招聘人员寻找内部候选人的系统。
· 人才市场系统需要先进的分析技术。只要你打开它，你就想知道发生了哪些流动，哪些角色需求量大，以及人们在个人声誉和成长方面的 "趋势 "如何。
· 人才市场系统需要学习。这些系统连接到你的无数培训和职业发展工具，可以说它们最终可能会取代或整合LXP。 (例如，Degreed已经从其人才市场产品中撤出，仅仅是因为它太复杂了)。
· 人才市场系统将成为一个设计的系统。就像Gloat推出的Org Agility模块一样，Eightfold和Fuel50等供应商包括分析你的工作架构的工具，识别组织变化，并帮助招聘经理设计他们需要的角色，以建立一个强大的团队或项目。
· 人才市场系统将为薪酬和绩效管理提供信息，与之相连接，并提供帮助。正如你将在我明年出版的新书中读到的那样，你未来的绩效和薪酬方法将基于技能、经验、声誉和内部曝光。在每个 "工作 "或 "项目 "结束时，人才市场系统甚至会评估你的表现。
还有更多的事情还没有发生。当我与公司讨论他们未来的技能计划时，他们也希望从外部技能分类标准、工作架构和评估中导入数据到系统中。我刚刚和一个客户谈过，他的所有领导力评估和成长都使用Korn Ferry评估。一旦他们建立了人才市场，它就必须与这些评估相连接。
这将是一个巨大的市场
虽然我无法预测这个市场的走向，但我现在得出的结论是，人才市场及其所有的 "人才智能 "功能，正在成为人力资源技术的一个新中心。随着这些系统的成熟度和目的性的提高，公司每天都会使用它们来做更多的事情。我要感谢像Gloat和Fuel50这样的先驱者，他们真正把这个议程推向了市场，随着明年劳动力市场的高度竞争，我想我们只会看到加速的增长。
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