Компасиана — платформа для блогов. Ответственность за этот контент несет блоггер и не отражает точку зрения редакции «Компаса».
Рабочая жизнь. Источник иллюстраций: FREEPIK/Freepik
Из всех достижений компьютерного интеллекта, которые мы наблюдаем в рабочей силе, пожалуй, самым важным является способность к знаниям. Как мы объясняем, Capability Insights — это использование больших объемов репрезентативной и рабочей информации для понимания способностей, пригодности к работе, исполнения, инициативного потенциала, карьерного роста, уровня заработной платы и авторитетного потенциала. Представляя сегодня это новое исследование, мы понимаем, что это, возможно, самый заметный сдвиг в HR-инновациях за последние годы. Что такое знание способностей? Это нововведение, учитывая человеческий искусственный интеллект, позволяет организациям анализировать огромные объемы информации о работниках, сопоставлять ее с информацией о внешнем рынке труда и узнавать то, чего они никогда не знали.
Во многом это похоже на публикацию инноваций, когда такие организации, как Meta, TikTok и Google, анализируют информацию о людях, чтобы показывать индивидуальную рекламу отдельным покупателям. С точки зрения бизнеса и управления персоналом анализ возможностей дает организациям глубокое понимание своих способностей, интересов, карьерного направления, географических тенденций, аккредитаций, известных достижений и взаимодействия с властями, предприятиями и типами организаций.
В прошлом мы использовали современные исследования мозга, оценки и встречи для определения этих данных. Сегодня, благодаря компьютерному интеллекту, организации могут использовать эти гигантские корпорации и позволить компьютерным интеллектуальным моделям различать эти отношения. Позвольте мне дать вам модель. В процессе регистрации каждая организация сталкивается с одинаковыми проблемами: подходит ли эта новая организация для того, чтобы позаботиться обо всем: о группах, устройствах, которые мы используем, и об образе жизни организации? Представители отбора проверяют их на встречах, тестировании и проверке рекомендаций.
Но, несмотря на эту методологию, почти 20% новичков терпят неудачу. Используя знания о способностях, мы можем изучить людей, добившихся успеха в этой работе, и позволить моделируемому интеллекту определить характер их пригодности. Помимо того, что это честно, точно, и чем больше информации мы собираем, тем разумнее она становится.
Я помню, как Freedom Shared столкнулась с высокой текучестью кадров в своей группе по страхованию от несчастных случаев. Они проводят месяцы, концентрируясь на лучших работниках, чтобы увидеть, какие основы или поучительные способности связаны с продвижением по службе. Их проверки конфиденциальны: лучшие продавцы средств защиты — это люди, которые любят автомобили. Никакие методы психографической оценки не могут решить эту проблему. Недавно у меня был разговор с венчурным банком, который пытался выявить высокую текучесть кадров среди молодых представителей. Возможности аналитики позволяют увидеть, кто остался, а не уйти, и быстро помочь найти новичков с лучшими совпадениями.
Сегодня такого рода расследования, несомненно, представляют собой сложную задачу. При использовании типичной HR-технологии основная информация, которой мы располагаем, — это резюме или история работы представителя. Часто эта информация недоступна в LinkedIn. Используя силу знаний, организации могут использовать большие объемы общедоступных данных о предыдущей работе человека, людях, с которыми он работал, продолжительности времени и прогрессе, который он провел на различных должностях, статьях, которые он написал, иерархических изменениях, с которыми он столкнулся. а также влияние базового образования, широты и других признаков, о которых мы на самом деле не знаем.
Это уменьшает предвзятость и дает нам данные, которых у нас никогда не было. До прошлого года для отбора в основном использовались инновации в понимании способностей. Такие поставщики, как Eightfold, Seekout, Beamery, Boast, HiredScore, Phenom и Oddity, создают модели, позволяющие предсказать, кто может идеально подойти для конкретной работы или организации. Сегодня, по мере развития этих устройств, знание их возможностей позволяет сделать больше. Как вы прочтете в нашем исследовательском отчете, знания о венчурных навыках можно использовать для внутренней универсальности, повышения специализированных навыков, оценки администрирования и оценки исполнения.
Это действительно может помочь в определении презентации человека путем сравнения внутренней функциональной информации со сверстниками, ограничения места жительства и уровня. Его также можно использовать для исследования уровня заработной платы (подумайте о зарплатах всего персонала в сравнении с опытом и другими аккредитациями). Он используется для планирования иерархии и тестирования должностей (см. разбивку по звездам навыков внутри отдельных лиц или групп и то, как они отличаются от разных должностей и разных групп в организации). Помимо этого, есть еще кое-что. Когда вы используете внешнюю информацию, доступную от таких организаций, как Lightcast, Drup, Revilio и Skyhive, вы можете провести серьезную оценку возможностей и возможностей вашей организации по сравнению с конкурентами.
2024-05-16 01:32:02
1715826088
#Приходит #корпоративная #аналитика #талантов #разрушающая #рынок #HRтехнологий
