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员工技能
ADP公布2025年影响工作的人力资源趋势
2025年，从人工智能（AI）、技能培养和员工福利的发展，到围绕人工智能和薪酬透明度的法律法规，全球工作环境将继续发生变化。为了帮助雇主把握不断变化的工作重点，ADP公布了雇主应该关注的主要人力资源趋势，以及帮助他们支持员工和专注于业务增长的资源。
员工体验和福利是企业持续关注的重点
远程工作和技术的发展使我们在任何时候都可以通过五到六种不同的方式进行沟通。有时，这很好，但这也意味着我们的联系比以往任何时候都更加紧密。这会极大地影响心理健康和员工压力，因为工作和生活现在是如此地融为一体、相互交织。领导者能做的最好的事情之一就是帮助员工设定界限，让他们更加平衡，最终实现更好的员工福祉"。-ADP 首席人才招聘官 Jason Delserro
技能已成为员工成功的有力指标
对于雇主来说，了解应聘者和员工拥有哪些技能和经验非常重要。无论是其他工作经历、从军经历、志愿者经历还是其他经历，这些经历都很重要。如果雇主想采用基于技能的招聘方法，他们可能还需要评估一下招聘启事的措辞。他们是否使用了 “有学位者优先 ”的描述，如果是，为什么？该职位真的需要学位吗？如果不是，为什么是'首选'？-ADP 首席包容与多元化官 Tiffany Davis
新法律正在影响人工智能在就业决策中的开发和使用方式
我们预计会有更多的法律要求雇主披露在就业决策中使用人工智能的情况。我们应继续关注新的立法，遵守有关开发人工智能系统的新法律，并在工作中有效、负责任地使用人工智能"。-ADP 全球首席隐私官 Jason Albert
薪酬公平和薪酬透明仍是业务重点
了解您的薪酬数据和薪酬基准可以帮助您监控薪酬公平问题和市场竞争力。就这些问题进行有效沟通，可以改善与员工的关系并建立信任"。-ADP 高级法律顾问 Meryl Gutterman
新一代人工智能将继续为人力资源、工作和劳动力带来革命性变化
拥有 1 至 49 名员工的企业可能尚未充分认识到人工智能对生产力的潜在促进作用。在探索这项技术能为小型企业带来什么方面，还存在着大量尚未开发的价值。拥有 50 到 999 名员工的企业普遍表示，他们需要更好地了解这项技术。他们并不总是知道它是什么，但相信它能帮助他们，并有兴趣了解更多。当我与拥有 1000 名或更多员工的企业交谈时，我通常会与他们的首席信息官和数据科学家交谈。这些公司拥有利用生成式人工智能的专家、工具和人力"。-ADP 共享服务产品管理副总裁、首席产品负责人 Naomi Lariviere
企业正在寻求扩展技能，以便从新兴技术中获益
技能分解了完成一项工作的必要条件。它们帮助组织定义成功，让每个人都知道如何创造价值。然而，将技能嵌入从招聘、培训到评估和晋升的人力资源流程，需要人力资源团队和系统重新思考如何捕捉和交流工作流程"。- ADP 首席数据官 Amin Venjara
关于ADP
通过尖端产品、优质服务和卓越体验，设计更好的工作方式，使人们能够充分发挥潜能。人力资源、人才、时间管理、福利和薪资。 以数据为依据，以人为本。
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员工技能
【米兰】人力资源技术公司Skillvue获得250万欧元种子轮融资，开发基于人工智能的技能评估平台
世界经济论坛（World Economic Forum）将技能差距危机描述为当代最大的挑战之一，它将使我们在未来十年的潜在 GDP 增长中损失约 11.5 万亿美元。全球最大的公司正开始采取应对措施，实施以技能为基础的方法来满足他们的需求。然而，这种方法是细分的，仅限于点解决方案。
人力资源技术初创公司Skillvue宣布为其人工智能平台融资250万欧元，以帮助团队扩大机会（节省时间和预算），促进更好的人才分配，提高预测就业市场变化的能力，并留住高绩效人才。
本轮种子轮融资由意大利创始人基金（IFF）和埃尔莫蒂（Edoardo Ermotti）的14Peaks Capital共同领投，前者是一家由初创企业创始人创建的意大利风险投资公司，由洛伦佐-弗兰齐（Lorenzo Franzi）领导。此外，Orbita Verticale、Ithaca 3、西班牙基金 Kfund（独角兽公司 Factorial 的前投资者）和一些天使投资人也参与了投资。
“我们正在公司面临的巨大问题上取得重大进展。人们一直在谈论以技能为基础的招聘方法或现有团队，有些人已经为此采取了措施。Skillvue 首席执行官兼联合创始人 Nicolò Mazzocchi 解释说："通过本轮融资，我们将加强团队，特别是在人工智能领域的战略人物，扩大我们在意大利的业务，开始全球扩张，并巩固我们在招聘、内部招聘和人才发展这三个关键垂直领域的技术堆栈。
可扩展的人才
Skillvue公司由Nicolò Mazzocchi（25岁）和Simone Patera（32岁）于2021年在米兰创立，它能帮助企业以快速、客观和可扩展的方式分析求职者和员工的技能，帮助他们在招聘、人才发展和内部流动活动中采用基于技能的方法。
在招聘阶段，其基于专有人工智能的技术可进行异步面试，旨在评估应聘者的技能和动机，从而立即识别出高潜力的应聘者。这种方法将预测实际工作表现的能力提高了 5 倍，对于招聘大量初级求职者或面向公众的职位的公司尤其具有战略意义，因为传统的简历并不能代表一个人的真实技能。
在招聘阶段之后，Skillvue 是一种战略工具，可支持人力资源部门大规模分析员工的技能，并为其决策提供客观、参数化的技能数据。这样就能更有效地将人才安置到公司（与传统的非技能型方法相比，概率提高了 107%），更长久地留住高绩效人才，并建立更符合公司和员工实际需求的职业发展道路和培训计划（这是多达 73% 的员工面临的关键问题）。Skillvue 的技术还符合欧洲 GDPR 法规和人工智能法案。
不受行业限制
零售、大型零售、银行和保险行业的公司以及公共部门的组织都在使用 Skillvue。客户包括法国零售巨头家乐福、意大利银行 Credem 和 Acquedotto Pugliese。公司总部设在米兰，拥有一支 13 人的团队。
“将技能作为企业战略的核心，是确保短期和长期竞争力的关键因素。这就是为什么我们很高兴在我们的投资组合中加入 Skillvue 这样的公司，它通过快速、有效和可扩展的技能分析模型，帮助企业彻底改变其招聘、内部流动和发展方法，从而解决了这一问题，"IFF 创始合伙人 Lorenzo Franzi 评论道。
“我们坚信，人工智能可以在改变人力资源团队和部门的运作方式方面发挥重要作用，尤其是在招聘和员工发展领域。此外，软技能的评估也变得越来越重要。通过人工智能，人力资源部门现在可以大规模地发掘新候选人和现有员工身上未被发现的潜力。14Peaks Capital 创始人兼普通合伙人 Edoardo Ermotti 补充说："我们很高兴能与 Skillvue 合作，因为他们的解决方案是这两种趋势的交叉点，而且已经证明是企业级产品。
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【观点】人工智能如何改变人力资源分析格局？
您是否在手机、平板电脑或计算机上阅读本文？如果是这样，你可能只认为人工智能（人工智能）是你日常生活的一部分。人工智能正在改变我们生活的方方面面，从我们的沟通方式到购物、旅行等等。人工智能在企业界的采用也不例外，正如麦肯锡的研究所强调的那样，58%的受访企业确认在工作场所至少使用一项人工智能的功能。
人工智能产生重大影响的一个关键领域是人力资源分析，帮助企业更有效地管理人力资源，更好地了解员工的需求和偏好。人力资源管理中的人工智能允许公司收集和分析与员工绩效、敬业度和公司文化相关的大量数据，使他们能够确定可以改进的领域，并做出有关管理劳动力的数据驱动决策。
人工智能如何影响人力资源？
通过预测分析软件和机器学习算法等支持人工智能的工具，公司可以发现他们原本无法访问的员工见解。这使人力资源团队能够就管理其劳动力做出更明智的决策。以下是人工智能支持人力资源管理功能的一些方式：
员工体验
人工智能在人力资源分析中的一个主要好处是，它可以用来帮助确定公司可以改善员工体验的领域。通过分析有关员工敬业度、工作满意度和其他关键指标的数据，人工智能可以识别潜在问题或员工正在苦苦挣扎的领域。例如，人工智能可能会发现缺乏培训机会导致员工感到不敬业，促使人力资源团队制定新的员工发展计划。
学习与发展
人工智能也在改变公司学习和发展的方式。通过收集员工技能、职业抱负和培训需求等信息，人工智能可以帮助创建针对个别员工需求量身定制的发展计划。支持人工智能的平台可以根据技能和职业目标等因素帮助将导师与学员相匹配，甚至可以提供有关员工进度的实时反馈。
招聘与保留
在招聘和保留方面，人工智能用于各种任务，例如增强候选人简历筛选、评估工具，甚至是让候选人了解其申请进度。人工智能还可用于分析有关员工流动率和保留策略的数据，帮助人力资源团队更好地了解员工离职的原因，以及如何改进招聘和入职流程以吸引和留住顶尖人才。
技能提升和再培训
随着人工智能继续改变工作场所，许多公司需要更多具有必要技能的员工来承担与人工智能相关的任务。人力资源团队可以在人力资源分析中使用人工智能来确定员工需要支持的领域，以提高或重新掌握未来角色的技能，确定适合这些角色的员工，并帮助制定人才管理战略，支持员工的职业发展。
人工智能和人力资源分析的未来
人力资源分析中的人工智能为企业开辟了一个充满可能性的世界，可以更好地管理员工并确定可以改进的领域。支持 AI 的工具可以捕获有关员工绩效、敬业度、工作满意度、职业抱负、培训需求等的实时见解。人工智能算法甚至可以预测员工保留、招聘以及学习和发展成果。
人力资源中的人工智能允许采用自动化方法来收集和数据分析。随着各种平台一起讨论并聚集在一个集中式平台中，人工智能可以实时分析大量数据，并揭示人类难以发现的见解。但话虽如此，人工智能只能与它所依赖的数据源一样好。如果我们收集不准确或不完整的数据，人工智能将只能提供有限的员工环境视图。
同样，当我们训练人工智能系统做出决策时，我们必须小心不要创建强化现有偏见的人工智能系统。例如，人工智能理论上可能能够根据能力、经验和技能等因素推荐理想的工作候选人——但如果这些人工智能系统是使用过去以某种方式有偏见或歧视性的招聘数据进行训练的，那么人工智能最终可能会延续现有的不平等。因此，人力资源团队必须与人工智能开发人员密切合作，以确保人工智能系统是使用多样化和全面的数据源构建的，并且人工智能系统的开发透明，以避免任何意外的偏见或歧视性结果。
IBM Workforce 副总裁兼首席技术官Anshul Sheopuri在数字人力资源领导者播客中介绍了可信赖 AI 的五大支柱，随着AI继续重塑 HR 分析的未来，人力资源团队应牢记这些支柱：
第一，透明度。如果你想一想，当你去你最喜欢的咖啡店买饮料时，你会看到营养标签，你会看到它有多少卡路里。人工智能是怎么回事？关于人工智能的帮助是什么，你应该能够看到它，你应该能够作为一个用户深入研究它，不仅仅是作为一个数据科学家，而是作为一个人工智能的用户。
第二，可解释性。为什么人工智能给我这个建议？当你看电影时，它会对你喜欢的电影类型、其他观众在看什么以及为什么人工智能给你推荐电影有一定的了解。人力资源中的人工智能也应该让你对背后的原因有同样的感觉。当然，最终的决定权在你，但你应该能够理解背后的原因。
第三，公平。这都是关于偏见识别和缓解的。因此，作为AI设计的一部分，这是您想要预先做的事情。
第四，稳健性。拥有正确的指导方针和操作原则。
第五，隐私。这是我们一直在实践的事情，但在该领域增加法规变得更加重要。
随着人工智能继续改变人力资源格局，人力资源专业人员必须及时了解人工智能采用的最佳实践和新兴趋势。通过与人工智能开发人员密切合作，确保他们的人工智能系统是使用多样化和全面的数据源构建的，并且人工智能系统以透明和无偏见的方式开发，人力资源团队可以帮助确保人工智能在未来几年继续成为其组织的积极力量。
文章来源：https://www.myhrfuture.com
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员工技能
【观点】人力资源技术领域“120亿美元”的机遇
人才管理在许多企业中都是一个日益艰巨的挑战，人才管理供应商争相推出新产品，帮助企业领导人和管理者改进其招聘、审查、发现和留住人才的方式。许多人力资源科技公司以前只专注于人才管理价值链上的某一环，如今正着手打造更综合的产品，而其他公司则在通过合并实现增长。数十家公司竞相扩大业务范围，导致市场茫然无序。
人力资本管理（HCM）技术公司可以关注数据、分类以及价值链的连接与协调
为了让咨询方案供应商更清楚，对100多名首席运营官和其他业务的领导者进行了调查，了解他们目前在人力资本管理技术方面的痛点和尚未满足的需求。对于技术提供商及其投资者来说，调查结果提供了对企业需求的真实洞察，还发现了HCM技术公司可以通过关注差异化数据、技能分类和连接或协调人才价值链多个部分的职位来创造优势的几种方法。
对于供应商来说，未来18至24个月将是他们在这个竞争激烈、高度活跃的市场站稳脚跟的关键窗口。那些了解市场需求，能提出智慧的解决方案，从而满足企业需求的供应商，能够在竞争中获得有利优势。
价值链活动爆发
过去几年，人才管理技术呈现出爆炸式增长。新冠疫情、零工经济等因素导致工作规范发生变化，企业正努力应对日益严峻的人才管理挑战。但这一挑战也带来了机遇。投资者大力支持那些有构想前景的企业，2021年，超过120亿美元的风险资本涌入人力资源技术市场，同时从2020年到2021年投资率增加了两倍多。
BCG将人才管理价值链分为六个步骤，每个步骤都有专门的供应商：
预测未来的人才需求。Emsi Burning Glass等劳动力市场分析咨询公司提供了丰富的技术人才供需数据，帮助开展劳动力规划。
评估技能水平。包括EmPath和SkyHive在内的公司使用人工智能驱动，更大规模地准确评估和推断员工的技能和熟练程度。
寻找人才 ，为内部候选人匹配机会。除了招聘技术的不断创新（如HireVue的视频面试和基于聊天的候选人互动），Catalant、InnoCentive、Toptal和Upwork等新的数字化人才引进平台的出现，为“按需”招聘高技能人才提供了途径。由Gloat、Hitch、Fuel50和Eightfold AI等公司提供的人才市场正在兴起，帮助更好地识别和管理内部人才，并促进员工的组织间流动。
发展现有员工的技能和能力。诸如Degreed、EdCast和BetterUp等越来越多的员工学习和发展公司为员工的再培训和技能提高提供了支持，并帮助管理者为特定职位寻找内部候选人。
让员工融入组织。像Starmind和Microsoft Viva Topics这样的咨询公司承诺帮助员工确定在组织中的定位并快速跟上进度。
管理员工绩效和敬业度。像Lattice和15Five这样的公司提供持续的绩效管理解决方案，包括综合绩效评估、目标设定和实时反馈。还有这些公司的竞争对手，包括Perceptyx等，通过调查和感知以及众包解决方案，帮助雇主掌握员工情绪。
企业客户需要综合解决方案
尽管有这么多活动，但该领域还有许多方面不够成熟，有待发展。例如，技能分类的无法按质量进行区分，不同情况技能分类无法适配，需要对特定行业和个别企业进行重大调整。方案咨询公司在准确推断员工技能水平方面的能力仍然有限，甚至复杂的匹配平台也几乎完全依赖技能来创建匹配，没有考虑员工的性格或工作偏好等，这些在组建团队中都是很重要的因素。分析类应用程序需要建立管控来识别和消除偏差，而不是像一些早期用例那样放大偏差。
宏观来讲，价值链上各方面的解决方案间联系较弱，咨询公司难以全方位覆盖。这就导致行业内开展大规模竞争，因为价值链上某一方面较强的供应商会致力于解决其他领域的问题。例如，微软在2020年初宣布与甲骨文建立合作关系，将员工资料数据与微软Viva平台整合，更有效地跟踪求职者。同样，人力资源机构任仕达在2021年6月推出了一项名为RiseSmart BrightFit的新服务，该服务将劳动力市场数据与技能评估结合起来，根据技能差距和熟练程度为转型的员工推荐职位和课程。
其他公司则通过收购扩大业务。例如，Workday收购了几家公司，其中包括Peakon（7亿美元），该开发了一款衡量员工情绪和敬业度的工具。此前2018年，企业绩效管理平台 AdaptiveInsights 达成了一笔更大的交易，总额达16亿美元。
短期来看，市场混乱必然出现。长期而言，这些创新和投资将会改变企业管理人才的方式，创造更公平的机会，释放流动人才，以应对一些最紧迫的挑战。然而短期内市场极具不稳定性。人力资源管理软件公司、传统人力资源公司、战略咨询公司、人力资源技术开拓者和大型科技公司都在这一领域展开角逐，期望随着生态系统的成熟，在这一领域建立有利地位。对于企业客户来说，如果每家企业都想涉及全部赛道，那便没有赢家。根据一项调查，94%的人力资源决策者都在努力紧随最新的技术发展趋势。
BCG的调查结果也证实了这一点，调查采访了100多名人力资源管理者和商业领袖，询问他们对人力资源管理技术的看法以及亟待解决的痛点，其中最重要的有：
管理多个引进职能错综复杂
计划过程未能确定满足未来业务需求所需的技能
协调各种技能提升和再培训供应商或咨询公司的生态系统
与人力资源主管的对话表明，企业应注重整条价值链的协调发展，不少企业也在寻找整合不同数据源、人才来源和功能的解决方案，以便顺利地管理人才。
人才管理供应商创造优势的三大策略
人力资源技术市场瞬息万变，为了创造自身优势，人才管理供应商可以采取的三大策略，以抵御竞争，保持优势。
1.开发差异化数据支持预测分析和洞察
在人工智能驱动的世界里，数据为王，数据的规模、丰富性、差异性、及时性和质量都很重要。准确地确定技能要求以及评估能力需要掌握宏观经济数据、招聘公告、简历和职业生涯历史、候选人简介、招聘管道、培训记录、绩效数据，甚至工作活动。例如，关于人们在日常工作中使用哪些程序和应用程序的数据。现有的人力资源管理供应商的系统已经相当完备，成为大多数企业的中心人力资源数据库，地位举足轻重，企业可以从数据中延伸并获取更多的价值。人力资源供应商从企业活动中获得其专有数据，关于哪些企业需要招人，什么时候需要，员工的绩效表现如何，以及员工的薪酬如何等等，供应商可以利用这些数据预测未来的人才需求，改善候选人匹配，创造一个积极的反馈环路。
需要把握的另一个数据点是人才市场，人才市场有一个优势，是通过交易创造数据的。学习平台知道员工在学什么，及其掌握新技能的情况，因此这些平台可以提供深度的技能数据，帮助完成匹配。
最后需要把握员工在日常工作中使用的工具和应用程序的数据，这比单独外部获取的数据更丰富。例如，微软Viva Topics通过扫描员工的文档和电子邮件，使用人工智能来确定组织中的主题专业知识。
2.创建一个强大的技能分类标准，并根据行业和企业环境作出调整
几乎每一个人才平台和外部数据供应商都有自己的技能分类法或本体，以实现人才匹配，但有些公司较为突出。大多数公司都需要投资那些符合目标的技能分类法（即使是那些基于大量数据的分类法）。开发可用的分类法可能需要将其与多个外部分类法对齐，利用机器学习进行简化，并由部门和行业专家进一步细化，以便在适当的粒度级别上挖掘常见技能。对于全球企业来说，这一过程还需要理解类似技能的不同术语。技能分类法并不是一成不变的，会随着时间的推移而发展，当今世界所需技能的变化比以往任何时候都要快。
3.连接或协调人才管理价值链
企业迫切需要更综合的解决方案。首先帮助企业预测劳动力需求，从内部和外部人才资源中找到潜在匹配对象，然后提供一套再培训和技能提升解决方案，很快客户就会产生“粘性”。建立这样的位置并不需要掌握所有的解决方案组件。研究表明，绝大多数企业都希望获得一家系统的技能提升供应商的帮助，而不是在一个封闭的生态系统中运行。但是，在价值链的关键环节，比如人才匹配，甚至成为各种技能活动的门面。早期确立了地位的公司，可以通过强大的客户关系，以及为其他生态系统供应商参与制定条款来创造优势。
实施必须超越技术本身
最后，实施的变更管理组件非常关键。那些不注重人才管理技术整体建设，把它当作“即插即用”解决方案的供应商，要为自己的失败买单。相反，BCG的研究发现，数字技术的真正价值来自重新调整业务流程和工作方式。一个很好的经验法则是，70%的价值来自业务变动，20%来自技术本身，10%来自底层算法。事实上，许多关注技术市场的企业表示，直观的用户界面和强大的客户成功团队是他们选择解决方案合作伙伴时的关键考量因素。
然而实施需求远远超出了技术领域。公司还需要与合作伙伴协作，帮助其调整技能分类，适应行业和公司规范，学习借鉴其他公司经验，共同设想未来工作。与其他平台的实施相比，这一过程更重要的是变革组织的文化。企业客户将更加青睐能帮助他们做到这一点的供应商。
对于供应商来说，未来18至24个月将是他们明确自身位置、确立自己在新兴人才生态系统中的角色、抢占市场份额的关键窗口。供应商和投资者应该关注企业客户需求和关键把控点，并对自己的战略不断做出相应调整。
文章翻译：云晓岚
文章来源：人力资源数字化转型研究与实践
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员工技能
【美国】员工技能提升平台Learn In在A轮融资中获得1000万美元，帮助企业建立人才学院
帮助企业建立人才学院的员工技能提升平台Learn In于2022年3月22日宣布，它已经获得了1000万美元的A轮融资，为企业提供解决方案，帮助员工建立与公司发展和成功精确匹配的更深层次的技能。
本轮融资由Firework Ventures领投，新投资者Kickstart Fund以及现有投资者GSV Ventures和Album Ventures也参与其中，以协助Learn In的使命，即帮助企业建立人才学院，引导建立技能熟练的劳动力所需的所有资源。
随着企业对部署自己的人才学院的需求不断增长，Learn In将利用这笔新的资金扩大其技术平台、市场团队和客户成功能力。
内部人才学院是通过Learn In的独特平台建立起来的，该平台首先通过将学习预算和世界一流的课程访问现代化，然后简化向员工群体提供的定制课程，帮助企业解决他们当前和未来最大的业务挑战。Learn In的解决方案被许多人力资源、人才和L&D领导人视为重要的资源，他们认识到以前流行的工具和流程不足以应对人才竞争和未来的工作。
"在每个组织中，技能培养都需要持续扩大，超越'工作流程中'的微观学习的过时模式，或使用不足的许可内容。听课程并不能把你变成一个数据科学家，就像看一个CrossFit视频并不能把你变成一个运动员一样。" Learn In的联合创始人兼首席执行官David Blake说，"公司必须开始承担创造'运动员'的工作--即实际从事技能提升的任务，这就是我们通过人才学院实现的。"
在COVID-19和大辞职事件期间，数字化转型已经加速，企业不仅要通过招聘来弥补技能差距，还要留住他们已有的工人。Prudential最近的一项调查发现，80%的人换工作是因为他们担心职业发展，而这些人中有72%的人想换工作以获得新的技能。领导者们正在注意到这一点。Gartner的一份新报告显示，59%的人力资源领导将培养技能和能力列为2022年的首要任务。
考虑到这些趋势，Learn In将使企业能够开发新的培训和晋升途径，以保持竞争力，并避免员工离职时出现时间、成本和生产力的普遍损失。Learn In为企业提供了一种机制，可以引导其所有资源，以帮助满足工人的需求和不断变化的技能需求。
"以前，技术变革往往有助于改善更多人的生活，但自动化、数字化和人工智能正在威胁着就业前景，"Firework Ventures的联合创始人Ashley Bittner说，"未来最成功的公司将是那些帮助人才获得技能以从事有价值、有意义的工作的公司，我们相信Learn In已经做好准备，帮助工人找到更高的薪酬和更高的目标。"
Learn In的核心功能包括预付学习津贴卡、世界一流的项目市场和自定义计划构建器、学费福利经理和专门的辅导。Learn In成功地解决了与过时的学习平台有关的问题，它重视精确性、个性化和透明度，使每个员工和组织都能最大限度地提高学习成果。Learn In目前与中型到大型公司合作，其渠道主要集中在金融服务客户、正在经历转型的行业（如制造业）以及正在迅速招聘的快速增长的公司。
Advantage Solutions学习与发展副总裁Jen Collins说："提高员工技能和员工再培训对于实现业务成果是必不可少的，我们很高兴使用Learn In为关键需求建立定制的学习轨道，如入职培训、数字商务能力和领导技能。例如，我们在几个小时内就建立了一个完全定制的入职培训计划，而以前我们需要花几个月的时间来浏览所有的内部系统，因为Learn In已经为我们的需求创建了最佳的培训解决方案。"
Learn In融资历程：
【美国】员工技能提升平台Learn In获得了350万美元的融资
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员工技能
员工技能转型：成为终身学习者
中国30多年的教育改革和发展培养了一支以适应工业经济发展需要为导向的劳动力队伍。而如今的挑战转变为推动中国的人才培养模式转型，提升劳动力技能水平，使之能够适应后工业经济时代对创新和数字化的需求。
人才培养模式的转型或将能帮助中国持续提升人民的生活水平。过去30年，中国在居民收入、劳动生产率和GDP增长方面取得了显著进步。保持工资增长和生产率提升是持续改善人民生活水平的关键。根据国内一些智库的解读，中国的目标是到2050年人均GDP达到高收入经济体的70%，这意味着人均GDP和工资需要分别保持4.7%和4.9%的年均增长率。这就要求中国积极探索如何提升劳动者的素质和技能。
全球可能有多达1/3的职业和技能变更将发生在中国。到2030年，多达2.2亿中国劳动者(占劳动力队伍的30%)可能因自动化技术的影响而变更职业。根据麦肯锡全球研究院的未来工作模型，中国职业变更的份额大约占到全球的36%。在中等自动化情景下，到2030年，约有5160亿工时（平均到每名劳动者约为87天）或将因技能需求变化而需要重新部署。考虑到农民工所从事的工作内容中受自动化技术的影响的比例高达22%~40%，而这一群体的技能水平通常较低，获得技能发展的资源和渠道较为有限，因此中国或将需要为这一群体提供更多支持。
这些变化对中国推动教育和技能发展体系的转型提出了新的要求。我们需要关注以下三个方面——简称三个“所有”。首先，学习者不应只限于学龄人群，应把中国的成年劳动者纳入其中(所有人)，相当于学习者范围扩大三倍。第二，学习内容或可不只限于基础知识，应广泛覆盖各种技能(所有内容)。到2030年，对高认知技能、社会和情感沟通技能、技术技能的总需求将新增2360亿工时，平均到每个劳动者约为40天。第三，教育和技能发展应随时随地，无处不在，树立全民终身学习的理念(所有地方)，让所有的劳动者每年都参加各种形式的再培训。
根据对中国和全球最佳实践展开的深入研究显示，中国或可从以下四大举措入手开展试点项目，推动转型：
— 采用数字化技术。中国经济的数字化水平相对较高，对教育技术的投资也在不断加大。超过200万人可以通过数字化平台提供微课程，还可以借助人工智能和虚拟现实等工具提高授课效率。超过9亿网民或将能够受益于数字化技术，利用线上线下融合的学习模式获得更高教学质量。
— 构建协作生态系统。扩大公共部门与私营机构的合作有助于填补技能发展与市场需求之间的缺口。教育机构和雇主可以联合设计项目，一起推进创新研究。在学校与用人单位之间建立校企联盟有望吸引30万家企业参与。在中国政府确定的十大重点制造领域中，人才缺口多达3000万，而在这些特定行业中开展校企合作或将有助于解决这一问题。
— 优化职业教育路径。进一步增强职校学生发展轨迹的吸引力，如提供“3+4”等灵活模式让他们直接进入应用型大学。同时还应该为半路转行的职业技术劳动者提供职业发展支持。中国可以加快发展具备行业经验的职业教育者，使之达到总数的80%以上，以此提高教师队伍的质量。
— 转换思维，加强激励。劳动者可以使用信息平台，并参加各种微认证项目掌握所需技能，养成终身学习的习惯。雇主可以通过加大培训力度来增强自身竞争力。政府可以为人力资本投资提供正向激励。
转型落地需要整合各方力量
由部委代表和课题专家组成全国领导小组，把握整体方向；由地方政府、雇主、教育机构和社会机构组成地方执行单位，推进方案落实；吸引私营部门深入参与，使其成为所在公司的教育者，以及技能和培训的投资者。高管可以列出一份优先事项清单，包括找出技能缺口、确保管理层投入更多资源培训员工、寻求与教育机构建立合作关系、把培训作为企业政府关系的有机组成部分等事项。
作者：麦肯锡全球研究院
原文链接：https://www.mckinsey.com.cn/%e4%b8%ad%e5%9b%bd%e7%9a%84%e6%8a%80%e8%83%bd%e8%bd%ac%e5%9e%8b%ef%bc%9a%e6%8e%a8%e5%8a%a8%e5%85%a8%e7%90%83%e8%a7%84%e6%a8%a1%e6%9c%80%e5%a4%a7%e7%9a%84%e5%8a%b3%e5%8a%a8%e8%80%85%e9%98%9f%e4%bc%8d/
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员工技能
大咖谈：构建人力资源团队数字化能力
本文是对AIHR联合创始人Erik van Vulpen的一次深度访谈记录。在本文中，我们探讨了为什么人力资源团队的数字化能很重要；以及对于人力资源专业人员来说，哪些能力最重要，又该如何提升他们的数字化技能? 下面就来看看吧！
为什么数字化能力对人力资源团队至关重要？
Erik：我认为这与两个方面有关。一方面，在过去的40年里，我们有很多点式的数字化解决方案，解决了一些小问题，但现在，数字化真正走近了我们这些工作者、专业人士。可以说，数字化正在无缝地融入我们的工作方式。
另一方面，不同的工具也在横向整合。例如，当你看人力资源部门，你有一个申请人跟踪系统（ATS），你在其中进行招聘和选拔。但是当你雇佣一个人，你知道他符合5个标准中的4个标准，第5个标准比如说是项目管理--他们还没有真正掌握的东西，但是你还是觉得很合适，所以你雇佣了这个人--理想的情况是你的ATS与你的学习管理系统（LMS）整合在一起。
如果是这样的话，在你的新员工开始工作的第一天，LMS就会弹开说："你需要提高你的项目管理技能，这里有一门课程，你可以跟着学。这种工具之间的横向整合是关键的驱动力之一，而数字化在我们工作方式中的无缝整合则是另一个驱动力。
这就涉及到HR需要的数字化能力。HR需要能够协调并推动这个过程，建立数字化，不仅仅是在人力资源部门实现，在更广泛的业务中也需要这样的能力。
我举两个常见例子。第一个例子是我们在谈论数字化转型和数字化能力时通常会提到的，它就是数字化。数字化就是从纸笔解决方案到数字解决方案的过程。
一个例子是Grolsch，它是朝日啤酒集团旗下的公司。在Grolsch，他们有一个薪酬和福利系统，是8张A4纸，你必须手动填写。这是一个补贴系统，所以你可以选择自己的福利，你会把文件交给管理员，然后管理员会把它输入系统，下个月你就可以拿到钱了。但如果系统有误，你就得回去等。这是一个相当繁琐的手工系统。
他们所做的，是在一年前实施了一个名为 "我的福利 "的福利系统，取代了整个流程。这样一来，这个流程的效率就提高了很多。过去处于中间位置的人力资源管理员，现在得到了更多的战术性角色，能够根据具体人员的情况，给他们提供哪种福利最适合他们的建议，也不再需要行政管理的角色了。
同时，客户满意度从6.8分跃升到8.2分（满分10分），增加了约2分，员工体验度也大大增加。这就是数字化的一个很好的例子。
然后，当你有了自动化。这就可以确保现在很多重复的流程变得可扩展，以全自动化的方式来做。自动化就是要把人从里面解放出来，不是因为它是一个纸质的系统，而是因为你让两个系统互相沟通。在这里，你也有一个效率的提升，这是非常棒的。
人力资源专业人员的不同数字能力
Erik：在AIHR，我们把HR团队的关键数字能力称为数字整合。数字化整合就是要意识到组织内外技术的发展情况，然后将其嵌入到你的人力资源实践中，在人力资源和业务中产生影响。
不过，这个定义还是有点抽象，所以我把它说得更具体一点。对我们来说，数字化整合有三个要素：
数字文化建设。作为一名人力资源专业人员，你需要建立一种数字文化，不仅仅是在人力资源部门，而是在更广泛的群体中。如果你看一下技能差距，它是巨大的，整个劳动力最大的技能差距是在数字技能上，能够使用不同的数字工具。
最近的一项调查显示，对于2020年，这是最大的技能缺口，同时预测2025年也是最大的技能缺口。所以，对于HR来说，这是一个奇妙的责任，也只有HR才应该承担起这个责任 --- 数字文化建设者。
技术意识。这就是要知道组织外部的技术发生了什么变化。它既包括与HR无关的随机技术，也包括与HR相关的技术。因为如果你对周围世界发生的事情没有超强的感知力，你就会错过，技术就会与你擦肩而过，你就会失去竞争优势。
技术实践。你需要能够将技术嵌入到你的人力资源实践中，以创造更高效的人力资源流程，同时也能创造更多的人力资源效益。
这意味着，HR不仅要用更快的方式做HR（效率更高），还要用更有目标的方式做HR（HR效能更高）。我们能够通过技术以更好的方式达到我们的目标，通过这样的方式，我们也可以创造更多的商业影响力。
简而言之，当我们谈到数字化整合的时候，就是数字文化建设、技术意识、技术实践，这是我认为未来关键的三种数字能力。
人力资源部门中哪些人需要这些数字化能力？
Erik：每个人都应该具备最起码的数字化意识，一个很好的例子就是你需要能够快速适应新的数字工具。我们会有越来越多的数字工具，会不断更新，你需要有那种直观的感觉，我如何使用数字工具。
还有一些技能，不是每个人都需要，但是每个HR组织至少需要有几个人具备这些技能。例如，你该如何从数以万计的人力资源软件厂商中选择最合适的人力资源技术；如何选择适合自己企业的解决方案、购买流程，如何去实施数字化等等。这不是每个人都要学习的，但这是每个人力资源组织至少应该具备的技能。
另一个要求是，建立一个数字化战略，以及推进组织的数字化路线图。并不是每个人都需要这样做，但你的高级领导至少需要清楚地了解你在组织的数字化能力和数字化工作方面的现状和发展方向。
当然，如果你是从事薪酬和福利工作的人，或者是从事全球流动工作的人，你需要了解与你专业领域相关的人力资源工具。不是每个人都需要知道完全一样的，但是一些基本的技能你都需要掌握。这一点是关键，不仅要做好现在的工作，还要做好2025年和2030年的工作准备。
建设数字化能力应该如何开始
Erik：粗略地讲，从战略层面来看通常有4个步骤：
将其与业务和人力资源战略相联系。无论何时你想投资数字能力，都是有原因的--这是第一步要去做的。了解建立这些数字能力与组织战略的关系是关键，因为如果没有与你的战略挂钩，你很可能关注错了事情。
对于大多数组织来说，建立这种数字化意识，建立这些数字化能力，肯定是为了市场竞争力，和成为一个创新公司。
定义你所需要的核心能力。当涉及到你需要提高的数字化或其他面向未来的技能时，你需要定义对你的组织来说好的绩效可能是什么样的。
做一个技能差距分析。在数字能力方面，我们今天在哪里，我们想去哪里？期望的结果是什么，目前的状态是什么？这就是技能差距分析的作用所在。
做一个实施计划。我们如何从A到B，从现状到未来？我们如何做，一方面是我们可能需要整合的系统和工具，但是在能力建设方面，我们如何从A到B，需要采取哪些步骤，都需要具体计划。
提高技能的过程
Erik：当谈到人力资源团队的实际提升技能时，一个很好的例子来自于一家财富500强企业，我们目前正在和这家企业合作，他们的旅程正是这样的。他们有一个非常清晰的相关战略，他们有一些学习目标，特别是在数字能力方面。他们有明确的目标。
这里的过程是这样的：
创建学习旅程。根据企业的目标，我们创建了一些学习历程。我们在前面已经得出结论，不是每个人都需要完全相同的能力。因此，我们指定了不同的角色，并为每个角色创建了学习旅程。
创建时间线。下一步是创建时间线--你想在6个月内、12个月内、2年内完成学习之旅吗？
根据你的优先级，时间线会有所不同。我们把这些时间表切成10个不同的部分，对于每个部分，我们都会创建不同的活动。
任命+实操一个商业问题。然后你将指派一个任务，此时，作为来自同一组织的不同学习者将走到一起。有主持人，内部专家和外部专家，你开始评估你所学到的东西，并且--这是最重要的部分--你试着把它应用到你的业务问题上。
你和主持人一起选择一些问题，然后研究如何将你在不同模块中学到的知识应用到这个具体的情况中。
这样你就有了一个互动性很强的过程，大家最好有安排好的休息时间来进行实际的学习和构建组织改进计划。它和内部的优先级是相联系的，在这个计划结束的时候--比如说你在6个月内完成这个计划--有一个委员会，你会提出你不同的项目，你会交出你的最终任务，然后委员会会选择一个、两个、三个甚至更具体的任务，在组织内部执行。
这一切的结果就是：你将拥有一次奇妙的学习之旅。这个旅程是有条理的，它不仅能让人学习，而且还能用这种学习创造影响力。我相信这是最重要的部分--你希望知识能够坚持下去，为了让知识坚持下去，你要把它应用到组织中去。同时，当你成功应用的时候，你就会推动组织的发展。
如何衡量成功
Erik：除了我刚才提到的你能产生的影响之外，你还可以使用其他一些指标：
你有多少新的项目或计划。
新工具的采用率。当你选择新工具时，随着你在人力资源部门和更广泛的组织中建立数字化能力，这些工具的采用率是否在增加？
现有工具的参与度。我们是否看到现有工具的参与度提高了？这是另一个奇妙的、与影响相关的指标。
组织评估。你可以评估组织目前在数字能力方面学习的有效性如何。在AIHR的工作中，我们经常在学习者开始学习之前和之后进行评估。然后，我们试图衡量学习历程对人们如何看待自己数字化能力的影响，同时也衡量他们的项目。
对公司文化的影响。还有一个文化因素，你也可以附加一些成功的指标，当然重点是我们是否真的看到了文化的变化，是否看到了采用率的提高，是否看到了新的项目。
创新的速度。我们是否看到新的、创新项目的数量增加了？如果创新项目没有成功，那么我们是否至少看到某种形式的 "试错前进"--从这些项目中学习--我们是否看到新的、成功的项目从这些失败的项目中产生。
其他面向未来的核心人力资源能力
Erik：我们认为人力资源有四个核心能力：
员工代言人。这些都是比较传统的人力资源能力，是人力资源作为其员工代言人的角色。它包括文化建设、人员与人才管理、道德与合规。我认为这总体上已经是HR最发达的能力了。
数字化整合。我们已经很广泛地谈到了这个问题。
数据驱动。数据驱动是指做出决策的能力，以及将数据作为信息进行阅读、应用、创造、翻译和交流，最终影响决策的能力。
这意味着你是否具有数据素养，你能读懂数据吗？而你是否是一个分析师，你是否能与分析团队等的研究结果合作，或者你是否能读懂他们的报告，然后直接应用到你的业务中，创造价值。
商业敏锐度。你是否有能力理解组织及其优先事项？你能理解最终客户，换句话说，就是购买你产品的人吗？你能定位人力资源在组织中的地位，并使之与业务的发展相一致吗？
所有这些都涉及到理解组织背景及其外部环境。它还涉及到理解客户需求，并以一种为企业带来价值的方式来定位人力资源实践和活动。
以上就是面向未来人力资源能力的核心能力。
以上由聪明的AI翻译完成，仅供参考。
作者：尼莉·韦林登（Neelie Verlinden）
原文标题：Building Digital Capabilities in HR Teams: Everything You Need to Know
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员工技能
人工智能驱动的技能管理，为何令人瞩目？
随着充满混乱和挑战的2020年接近尾声，人力资源团队获取和管理人才的环境也发生了变化。曾经被认为是朝向未来工作和工作场所动态变化的渐进进化，现在已经以任何人都无法想象的速度转变。
随着这一过程的加速，在寻找机会时自动提取和衡量技能的愿望也在加快，无论是在外部还是在内部。并不是说技能一直都不重要，而是现在作为人才的新货币，技能已经被转移到聚光灯下，以适应我们所处的新市场。
那么，是什么推动了这一趋势呢？长期以来，人们一直强调评估和匹配工作经验和教育背景，为什么现在人们对技能这么感兴趣呢？
技能是什么?
首先回答这个问题，确定什么是技能是很重要的。根据德勤的定义，技能被定义为“在特定环境下实现工作成果所需的战术知识。”技能是特定于特定功能、工具或结果的，并由个人用于完成给定任务。”
这个定义的重要元素是关注如何在特定上下文中使用它。如上所述，环境在变化，技能也随之变化。这使得组织适应他们正在寻找的机会的新需求变得更加重要。新技术、革新、通讯渠道和工作方法只会助长只关注教育和经验之外的需要。
除了技术技能之外，求职者也越来越注重持久的技能，这些技能被视为求职者在某个职能、组织或市场中发展的不可或缺的一部分。解决问题、推理、谈判和学习新技能等能力，现在是人力资源团队希望从外部候选人和寻求内部调动的员工身上识别和衡量的首要目标。
技术是如何改变技能的
技术的影响是这种变化不可否认的催化剂。想想营销人员的角色，他们现在需要哪些技能，而10年甚至5年前他们还没有。当今市场所需要的技术技能并不一定存在于他们的教育中，甚至不一定存在于他们的经验中，因此保质期较短。这就要求求职者充分发挥自己的技能，从而更全面地了解应聘者是能够很快上手，还是在开始新工作时力不从心。
这项技术也改变了求职者对工作生活的期望。新一代的人不再想在一份工作上呆到职业生涯结束。他们想要学习和移动。这意味着，人力资源团队面临的“经典”职业路径的线性简历越来越少，工作经验的个性化融合越来越多。这就使得我们很难对不同的个体进行比较，从而将注意力重新集中到共同的分母——技能上。
人工智能如何巩固技能管理
因此，随着技术进步加大了寻找人才的挑战，它也可以提供解决方案。随着技能本体变得越来越高级，它们能够自动从工作申请、简历和员工档案中提取技能。通过使用语义人工智能，你可以将词汇集群与正确的技能集联系起来，而不仅仅是经常会导致信息源误入歧途的关键字匹配。
一个很好的例子就是将食物和饮料的技能与食物科学进行比较。以前，一个食品科学家，他的技能是基于化学的，经常被推荐和匹配的机会在酒店行业，因为技能的联系是有限的，不会与正确的领域的术语联系起来。但随着语义搜索的发展，围绕不同学科出现了术语集群，这使得在提取信息源候选人或内部申请者的技能时具有更高的准确性。
人工智能驱动的技能管理的重要性
这在内部流动性和人才市场的创建方面发挥了特别大的作用。人才市场被定义为“组织提供的系统、数字平台和虚拟场所，员工可以在其中找到与他们的共同利益和成功最相关的机会。”“在人工智能的帮助下，技能的提取可以为员工创造准确的机会建议，允许更准确的技能差距分析，并提供量身定制的职业道路，以规划员工在公司的未来。”
市场的本质是动态的，它可以激励员工和招聘经理。允许自动化完成它的工作，创造并保持这种势头，通过提供类似消费者的体验来促进IM项目的参与性。另一种选择是由人力资源团队手动向员工发送大量的机会清单，这不仅耗费时间，而且缺乏针对性和有效性。
这只是人才生命周期中AI和技能管理协调的一个方面。它还可以被整合到资源、招聘流程、入职培训、绩效管理以及学习和发展中，在这些方面，更准确的技能数据可以丰富个人档案。
技能和人工智能只是一部分
尽管使用人工智能访问和测量技能是目前的热门话题，但重要的是要记住，它们仅代表整个员工图景的一个部分。这意味着，准确评估某人的技能对于TA和TM过程是一个有用的工具，但不是解决所有问题的答案。拥有一个可以从人才生命周期的其他领域获取数据的平台总是能够让你更全面地了解情况。这可以是整合一个技能验证过程，以鼓励上传证书或项目，从绩效考核中提取对员工能力的实时评估，或者在经理签到后增加职业抱负。正确的技术加上技能模型，可以将人才游戏带入下一个阶段，使人工智能能够完成艰巨的任务，突出你需要的候选人技能，同时让招聘人员专注于能够打造雇主品牌的增值活动。
作者：杰里米·维克曼
以上由聪明的AI翻译完成，仅供参考。
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员工技能
【洞察】如何发挥员工的最大价值：衡量员工技能数据的价值
编者注：公司无论什么规模，都有属于自己的员工。你可能对自己公司的客户或者同行有着深刻的了解和认知。但是，你了解自己的员工吗？你知道你的员工分别有什么样的技能吗？当你需要一个人才的时候，你指导如何在现有的员工中快速的找到你需要的人才，将工作效率和员工价值最大化吗？
拉克兰是一家全球性公司的人力资本分析师，他与公司的首席战略官（CSO）坐在一起。CSO很快就进入了正题，他说："拉克兰，我需要你帮忙找一个专家来领导一项新业务。机会已经成熟--所以我们需要尽快开始。在本周结束前，我需要你确定一位具备以下技能的领导者：有前后端开发经验，对亚马逊网络服务(AWS)有一定的了解，了解东南亚IT市场，并能说一口流利的普通话。我们在全球大概有6万名员工，所以肯定有符合要求的人--对吧？"。
拉克兰停顿了一下，然后才回答道。"说实话，我也不知道。我当然可以联系一些联系人，看看我们内部的不同数据集，但我不能百分之百确定能找到一个拥有你要找的精确技能的人"。
CSO皱着眉头，抿着嘴。"好吧，那外部呢？你能从公司外部给我找一个人吗？"。听到这句话，拉克兰立刻显得很轻松，回答道。"当然可以--我可以在明天下班前给你一份详细的专家名单。这样可以吗？"
CSO微笑着点了点头，然后补充道。"为什么你不能从我们全球6万名内部人口中给我找一个人 但你却能在24小时内给我一份全球约80亿人口的名单？"
拉克兰停了下来，考虑着眼前的问题。几秒钟后，他简单地回答："嗯，这一切都取决于我所掌握的数据质量"。
这个小故事，其实指出了一个存在于各种规模公司的共同问题--大多数组织都不知道他们的员工群体中所蕴含的技能。
员工技能数据的概念最近在人力资源行业引起了相当大的兴趣，关注的理由如下：
精通技术的厂商希望应用快速发展的人工智能（AI）
应对各种挑战的人力资本专业人士
希望大规模提供个性化员工体验的CHRO们
希望为员工提供定制化学习产品的首席学习官（CLO）
人才招聘负责人希望通过人才市场来调动更多的内部调动
那么，是什么将这些不同的方面联合起来呢？归根结底，是大家意识到旧有的技能管理实践--具体来说，就是无法对组织内部的 "黄金 "进行分类--是站不住脚的。
基于此，本文探讨了在技能管理方面的两个基本问题。第一，如何获取员工的相关技能数据？其次，你又能从这些丰富的信息中产生什么实际价值？
如何获取员工的技能数据
上面的故事，其实突出了一个关键问题：员工技能目录完全依赖于高质量的数据。那么，要求员工个人完成并维护自己的员工技能档案（即类似LinkedIn的公司特定档案）呢？
这当然是不可持续的。员工可能会忘记更新自己的档案，觉得自己太忙，或者根本看不到这项活动的好处。
因此，组织必须：
尽量减少每个员工所需的努力。
尽可能智能地充分利用现有数据。
为个人和更广泛的组织创造明确的利益。
而人工智能的进步--特别是自然语言处理（NLP）--才是关键所在。NLP已经在人力资源行业内得到了广泛的应用，尤其是在人才招聘领域。这项技术如果使用得当，可以将众多数据源连接起来，并进行提炼，从而建立起以前未知的联系。
例如，以下数据源--虽然经常分散在人力资源/IT领域，处于休眠状态--但已经包含了大量关于员工个人的宝贵信息。
招聘数据。简历、求职信、评估等。
职业历史数据。个人以前在组织内担任的职务、职务名称、工作描述、项目描述、领导角色、获奖情况等。
学习与发展数据。学习和完成的课程、发展目标、指导、认证、360度反馈、心理评估等。
绩效数据。绩效目标、绩效评估、同行和利益相关者的书面反馈等。
外部数据。专业网络网站、专业出版物、专利、博客等。
所有这些来源（除了外部数据之外的所有来源）早已成为人力资源行业内标准的数据收集机制。如果说财务被认为是基于数字的洞察力来源，那么HR无疑是基于文本的洞察力来源。因此，企业可以通过组合来实现技能数据的自动化工程。
目前保存在不同组织的人力资源/IT系统中的各种形式的员工数据。
新一代NLP技术，可以对基于文本的数据进行真实的解释。
上图直观地展示了这个过程。通过分析和应用相关的技能数据，组织可以在人事问题上实现循证决策。毋庸置疑，这对员工个人和更广泛的组织都带来了相当大的价值。
利用员工技能数据产生的实际价值
获取相关的技能数据固然是好事，但如何才能把它用好呢？如果使用得当，技能数据可以指导企业内部的各种员工接触点。例如，为某一特定角色确定合适人选的过程（如前述例子）就是员工技能数据的基础应用。
下图概述了技能数据可以在哪些领域得到很好的利用，从而为组织和员工带来优势。
下表从员工和组织的角度列出了其他一些潜在的参考方向。
上述列表虽然不是详尽无遗的，但却说明了技能数据在组织内许多主要员工接触点上的各种方式。基于技能的人事决策的最大好处是，它提供了一个客观、全面、接近实时的组织视角--这是以前组织无法企及的结果。
为什么技能可以成为新的商业推动力？
自80年代以来，技能管理一直存在。然而，它在历史上一直是复杂的，高度的资源密集型，甚至更糟的是，它对整个组织的实际价值值得怀疑。
但这一切都将改变。技术的进步意味着组织可以比以往任何时候都更容易地识别和管理员工的技能组合。以上详细介绍了技能数据的应用前景，表明了技能数据的广泛用途，以及在整个员工生命周期内客观提升人事决策的潜力。此外，技能数据为组织决策提供了一种全球通用的货币，从而实现了超越地域界限的大规模个性化员工决策。
通过保持对组织内部能力的持续收集和分析，他们将能够直面未来，无论面临何种挑战。
作者：亚当·麦金农和米卡尔·沃努
以上由聪明的AI翻译完成，仅供参考！
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员工技能
迎接数字时代新人才经济的冲击
日益增长的数字经济的最大挑战是在不断变化的商业环境中建立一支数字化的劳动力队伍。要做到这一点，任何组织都必须首先填补技术技能方面的人才缺口，这对于数字战略至关重要。要成功地获得、发展和部署人才，首先要制定一项战略，规定将开展哪些工作，如何完成，以及由谁来完成。
组织需要为人才创造一个引人注目的价值主张，其中包括获得新技能、发展机会以及奖励方面的培训。对于领导者来说，在一个日益增长的数字世界中保留人的角色对于未来的成功至关重要。很明显，数字时代要求商界领袖具备一系列不同的素质。那些充分了解技术和人是如何相互补充和创造价值的领导人肯定会站在数字变革的前列。
今天，领导者应该能够设定一个明确的目标，激励他们的员工有效地实现这一共同目标，并赋予他们创造更多价值的独立性。当员工在被领导者激励的时候有一个明确的既定目标来实现，他们就会做出更高层次的参与和承诺，并为工作带来更多的创造力，使他们自己和他们的组织能够在数字时代蓬勃发展。所有这些特点正迅速成为新兴人才经济的一个重要方面。
新人才经济
第四次工业革命对社会经济和人口方面产生了重大影响，因为它扰乱了几乎所有行业的商业模式，进而造成劳动力市场的重大变化，导致出现新的就业机会，同时部分甚至完全取代了其他行业。同样，旧工作和新工作所需的技能需求也改变了大多数行业，改变了人们的工作方式。
这种工作特征的转变和所需技能的变化正以快速的速度增长，极大地影响了工作的性质。新出现的不同工作模式、不同的就业合同结构(包括薪酬结构)以及对灵活性的日益强烈的热情也正在改变目前的工作关系。随着工作世界的继续转型，一个新的经济已经衍生出来，GIG经济正在成为这一变化的主要驱动力。
从定义上讲，零工并不是全职的，而是指缺乏组织长期承诺的员工。工作时间是不可预测的，安排通常是高度灵活的，完全取决于任何特定时间的需求。在过去的几年里，零工经济或自由职业获得了巨大的吸引力，特别是在年轻的劳动力中，极大地改变了传统的工作动力。
在零工经济中运作的组织通常使用新的在线数字平台直接连接用户，由更独立的员工提供服务，而不是更传统的员工。零工工人，通常是按完成的单个任务付费的，他们需要高度的灵活性、对自己工作的更多控制，并且在大多数情况下喜欢远程工作，对组织的承诺很少。
许多通过在线数字平台赚取收入的零工，每年只干几个月的活。造成这种情况的一个共同原因是，考虑到经济往往会不时发生变化，从事这项工作的劳动力中，有一定比例的人通常会从事传统工作。反过来，这又导致了其他新经济体的增长，如平台经济和共享经济，尽管这些经济体的特点与GIG经济有相当大的重叠。
最重要的是，新兴国家和发达国家不断变化的人口动态导致进入劳动力市场的青年人口比例激增。反过来，这又助长了城市化和国际移徙，因为许多年轻人开始工作时的就业形式不那么安全和稳定。
通常，年轻的受访者更喜欢灵活的工作时间，并发现拥有工作和完成任务而获得报酬的价值，而不是传统的就业形式，如收入稳定、向上增长的典型好处。随着他们对零工经济和创业生态系统的参与继续增加，许多组织开始转向日益增长的替代劳动力部门，并雇用更多的这些工人。
当前和未来的劳动力必须更加积极主动地管理他们的技能。考虑到技术的飞速发展、互联互通、协作和个人责任的增加已经开始改变我们的生活和工作方式。
新人才的影响与准备
数字革命正在对劳动力和人力资源组织产生非常重大的影响。主要变化包括正在进行的人口、技术、社会和文化变革。在这个技术变化速度比以往任何时候都快的数字时代，人力资源和商业领袖应该开始通过合作和考虑最适合劳动力的工作模式来简化业务流程。
在这个数字时代，对人才的需求不仅仅是由技术需求驱动的；许多组织正在改变他们的商业模式，专注于更多以客户为中心的方法，并着手于整合数字运营，为此他们不仅需要有正确的数字技能，还需要有能力促进这些变化并以更灵活的方式进行协作。
今天，新一代劳动力对组织提出了更大的挑战，因为他们对雇主和工作的期望与前几代大不相同。具体而言，前几代人往往更重视安全和传统，而新一代则更多地受到个人幸福、实现愿望和认可的激励。同样，新一代希望有更高的灵活性、更灵活的职业道路、明确的工作与生活平衡以及明确的目标。
人才市场上不断变化的人口结构和技能要求使得顶尖人才对组织来说几乎是不够的，因此，许多组织都在寻找创新的方法来获取人才。许多组织正在利用日益复杂和多样化的人才生态系统，变得更加实验性。
组织应通过扩大现有人才渠道，建立更成功、更宽、更高质量的人才管道。人才库以及通过建立彼此之间的协作路径，使他们能够通过在组织内部和组织之间更有效地共享人才来利用人才生态系统。这类似于人才管理，例如人才的获取、发展和保留。这些社区受到合作、学习、网络、伙伴关系和许多其他因素的推动。
利用知识和个性化，使员工的价值主张一致，使员工的目标与公司的愿景、业务战略和经营模式同步，是组织在变革之旅中取得成功的一些关键因素。除了价值主张之外，许多敏捷和创新的组织正在开发新的人才获取模式，这些模式能够通过赢得人才战争和取得成功而反映当前的数字时代。
成功的人才获取模式应该建立在协作、共享和社区建设战略的基础上。人才争夺战只有通过采用这种新的、协作的心态，拥抱和利用开源人才生态系统所提供的竞争优势，才能获胜。当存在人才问题时，许多组织已经在对其劳动力进行投资，一旦该组织开始认识到人力和社会资本在该生态系统中的重要性，这种投资就会更加有效。
人力资源对未来的准备
在新的人才经济中，人力资源领导和专业人员需要集中精力帮助企业了解对未来的技能需求和准备，并确保为这些员工提供惊人的体验，从而使他们能够学习新的参与方式和持续不断的工作。学习与发展技术，鼓励与其他人和机器的合作。所有这些都需要一个新的环境，让他们能够工作、学习、激励和成长。
随着年轻一代的工人搬到更大的城市和更发达的国家去工作，劳动力在地域上变得更加多样化。此外，我们也注意到偏远工人在劳动力市场上的崛起。所有这些当然要求人力资源部门有一个明确的方法和框架，以便于其为新的人才、经济和工作的未来做好准备。
上图还描述了人力资源准备工作的四个主要要素，以帮助各组织做好准备。
通过投资于不同的员工学习和发展、交叉培训、横向调动和实习计划，为组织中的员工提供持续的学习和发展机会。
采用新的心态、技术和技能来领导工作世界，因为未来需要劳动力的技术和社会技能。
对重新设计业务流程和工作方式的需求，这需要在整个工作转变和职业发展过程中给员工带来紧迫感。
开始为人力和机器的两个不同部分构建协作工作环境，这是因为机器所执行的人工任务和活动的自动化和增强程度大大提高了。
人力资源组织迟早会在全球范围内看到这些变化，这应该会引发更多对福利、流动性、灵活工作时间和新的工作可能性的期望。由于技能的转变和工作的转变，不同技能水平的工人数量也将发生变化。这需要一些准备和平衡，这样才能不断提高员工的敬业度、留用率和生产力。
由于技术和商业环境的迅速变化，新的技能短缺正在增加，这在为组织找到合适的熟练工人方面带来了许多挑战。反过来，这又造成了劳动力市场的不稳定，特别是当我们考虑到就业转型的时候。人力资源部门所能做的缓解努力在很大程度上取决于业务领导人，因为他们是负责其员工队伍的人。
有必要与学习机构建立更多的伙伴关系，为所需技能提供更多的教育和培训。除此之外，提供更多的实习项目，加强人才储备，促进劳动力发展也是人力资源考虑的重要因素。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Soumyasanto Sen
来源：digitalhrtech
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