데이비드 윌킨스TalentNeuron의 최고 제품, 마케팅 및 전략 책임자는 인적 자본 관리 공간에서 20 년 이상의 SAAS 경험을 가진 입증 된 고위 임원입니다. 그는 전략, 제품 개발, 마케팅, 판매 지원 및 판매 분야에서 다양한 리더십 경험을 보유하고 있습니다.
TalentNeuron 조직이 인재 전략을 최적화하고, 중요한 기술을 발휘하고, 미래의 인력을 방지 할 수 있도록 인력 인텔리전스를 제공합니다. 28,000 개 이상의 출처의 데이터를 사용하여 노동 시장 동향, 인재 공급 및 수요 및 위치 전략에 대한 통찰력을 제공하여 Fortune 100 회사 및 글로벌 기업에 서비스를 제공합니다.
AI는 오늘날의 경쟁력있는 노동 시장에서 인력 계획 및 인재 분석을 어떻게 혁명하고 있습니까?
지난 몇 년 동안 인력 지능의 중추적 인 변화가있었습니다. TalentNeuron에게 세상은 우리의 호의로 바뀌 었습니다. AI는 20 년 동안 방대한 양의 노동 시장 데이터를 수집하고 카탈로그 화 한 후 전례없는 통찰력을 규모로 추출 할 수있는 능력을 잠금 해제했습니다.
이 변화를 진정으로 강력하게 만드는 것은 이전에 간과 된 GEOS에서 예기치 않은 인재 풀과 기술 분포를 식별하는 AI의 능력입니다. USSR이 붕괴 된 후 이전 소비에트 국가에서 미국 기업들이 어떻게 풍부한 인재 풀을 발견했는지 고려하십시오. 초기 무버들은 러시아, 우크라이나 및 발트 전역의 신흥 기술 허브에서 고도로 숙련 된 IT 및 엔지니어링 인재를 식별하고 접근함으로써 대규모 경쟁 우위를 점했습니다. 오늘날 AI는 조직이 체계적이고 규모로 비슷한 기회를 발견하도록 돕고, 그렇지 않으면 눈에 띄지 않을 수있는 숨겨진 인재를 드러냅니다. 이 패턴 인식 능력을 통해 기업은 전 세계 노동 시장에서 전략적 이점으로 전환 될 수있는 불평등을 발견 할 수 있습니다.
이것이 전략적 인력 계획에 어떤 영향을 미치는지 직접보고 있습니다. 조직은 이제 인재 확보 및 관리에 대한 정보에 대한 결정을 내릴 수 있으며 놀라운 속도로 해당 데이터를 실행할 수 있습니다.
AI는 인재 부족과 기술 격차에 직면 한 비즈니스의 전략 고문으로서 어떤 역할을합니까?
AI 모델의 힘은 인재 공급, 수요 및 신흥 기술 동향에 대한 포괄적 인 분석을 제공하는 능력에 있습니다. 조직에 전략적 의사 결정을위한 데이터 중심의 재단을 제공합니다. 이 정보를 통해 기업은 내부 이해 관계자와 외부 컨설턴트가 AI 파생 통찰력을 사용하여 대상 업무, 재조사 또는 전략적 채용 이니셔티브를 통한 기술 격차를 해결함으로써 증거 기반 인재 전략을 개발할 수 있습니다.
그러나 AI가 전략적 지침을 대체하는 것이 아니라 인 에이 블러 역할을한다는 것을 이해하는 것이 중요합니다. TalentNeuron에서 Fortune 2000 회사와의 협력은 데이터 인텔리전스와 인간 전문 지식의 정교한 조화가 필요합니다. AI는 패턴 인식 및 데이터 분석에 탁월하지만 조직 상황, 문화 및 장기 비즈니스 목표에 대한 미묘한 이해는 숙련 된 팀에서 비롯됩니다. 우리의 접근 방식은 AI의 분석 기능과 인간의 전략적 통찰력을 결합하여 고객이 데이터 중심의 인텔리전스와 고유 한 과제에 대한 사려 깊고 상황에 맞는 지침을 모두받을 수 있도록합니다.
AI 기능과 인간 전문 지식 사이의 이러한 시너지 효과는 단독으로 달성 할 수있는 것보다 더 가치있는 결과를 제공합니다.
회사는 어떻게 AI를 효과적으로 활용하여 인재 전략을 장기 비즈니스 목표와 일치시킬 수 있습니까?
AI는 인재 통찰력을 규모로보고 내부화 할 수있는 능력을 제공하여 HR 및 TA 팀이 미래의 비즈니스 목표를 충족시키는 전략을 구축 할 수 있도록합니다. 우리는이 과정을 목적지로 여행하는 자동차와 운전자가 그곳에 도착 해야하는 정보를 비유 할 수 있습니다. 과거에 조직은 비즈니스 내부에서받는 인재 통찰력 인 “자동차”내부의 기계 정보에 중점을 두었습니다. AI 기반의 인재 분석은 기업이 정보를 쉽게 이용할 수 있기 때문에 시장 조건과 비즈니스 목표가 전략에 영향을 줄 수있는이 비유에서 “로드맵”과 “대상”에 대해 생각할 수 있도록합니다.
TalentNeuron의 AI 모델이 인력 요구를 예측하고 새로운 기술을 식별하는 방법을 설명 할 수 있습니까?
AI 기술은 기술과 인력 요구의 환경을 이해하는 방법의 기초를 형성합니다. 우리의 시스템은 매일 수백만 건의 글로벌 채용 공고를 처리 하여이 방대한 데이터 세트를 청소 및 분석하여 역할, 위치 및 조직 유형에 걸쳐 기술 요구에 상세한 패턴을 공개합니다.
이것을 진정으로 강력하게 만드는 것은 우리의 기술 진화 모델입니다. 그것은 오늘날 어떤 수요가 있는지를 보여줄뿐만 아니라 기술을 진화론 적 곡선에 매핑하여 어떤 것들이 떠오르고, 핵심 요구 사항이되고, 쓸모 없게되는지를 명확하게 식별합니다. Fortune 2000 고객의 경우 특정 역할이 어디로 향하고 있는지와 인력에 어떤 기능을 구축 해야하는지에 대한 타의 추종을 불허하는 견해를 제공합니다.
우리는 또한 AI 조수 Synappy를 통해이 지능을보다 쉽게 접근 할 수있게했습니다. 일반적인 AI 챗봇과 달리 Synappy는 데이터에서 독점적으로 추첨되므로 모든 통찰력은 실제 증거에 근거합니다. 이는 고객이 원시 데이터를 넘어서지 않고 인재 트렌드에 대한 의미있는 통찰력을 빠르게 추출 할 수 있음을 의미합니다.
조직이 AI를 사용하여 기술 부족을 앞서고 향후 인재 요구를 준비하는 방법에서 어떤 트렌드를보고 있습니까?
조직은 AI를 점점 더 활용하여 시나리오 모델링을 수행하고 향후 인력 요구를 예측하고 있습니다. 글로벌 인재 가시성을 통해 조직은 이전에 기술을 도울 수 없었던 것을 식별 할 수 있습니다. 그들은 TalentNeuron과 같은 플랫폼과 협력하여 AI, 자동화 및 기밀 스케일 디지털 혁신의 발전을 기반으로 자신의 인재 요구가 어떻게 발전 할 것인지 사전에 식별하고 있습니다. 예를 들어, 워크 플로 내에서 독립적으로 결정을 내릴 수있는 지능이있는 모델 인 에이전트 AI의 상승은 특정 인간 기술을 쓸모 없게 만들고 있습니다. AI가 지속적으로 증가시킬 수있는 범위와 다양한 작업으로 인해 조직은이 직장 혁명을 계획해야합니다.
AI는 기업이 전 세계 노동 시장 동향을 발전시키고 적응시키는 데 어떻게 도움이됩니까?
AI는 비즈니스에 실시간 노동 시장 정보를 갖추어 인재 가용성, 급여 동향 및 기술 수요의 변화를 예상 할 수 있도록합니다. AI 지원 인 Talent Analytics 플랫폼은 과거와 현재 데이터를 통합하여 노동 시장의 360도 관점을 제공합니다. 그런 다음 조직은 하이브리드 작업 모델이 대상 전문가 그룹에게 가장 매력적인 확장 또는 통찰력을위한 적절한 위치에 대한 결정을 내릴 수 있습니다.
조직이보다 효과적인 채용 및 인력 계획을 위해 기존 시스템에 AI 중심의 통찰력을 어떻게 통합 할 수 있습니까?
TalentNeuron과 같은 플랫폼과 협력하면 조직은 자신의 기술, 비즈니스 목표에 도달하는 데 필요한 기술,이를 어떻게 그리고 어디서 달성 할 수 있는지에 대한 가시성을 얻음으로써 현재의 인재 접근 방식을 향상시킬 수 있습니다. 이 프로세스의 일부에는 API 통합이 포함되어 노동 시장 데이터를 HR 시스템 및 의사 결정 플랫폼에 직접 연결할 수 있습니다. 통찰력이 적은 통찰력을 얻으려면 Synappy와 같은 도구를 사용하면 조직이 특정 노동 시장 질문을하고 간단한 답변을 전략에 직접 통합 할 수 있습니다.
TalentNeuron의 데이터가 조직이 인력 위치 및 다양성 전략에 대한 영향력있는 결정을 내리는 데 도움이되었는지에 대한 예를 공유 할 수 있습니까?
한 가지 예는 Baton Rouge Health District와의 최근 연구입니다. LA의 배턴 루지 (Baton Rouge)에있는 8 개의 의료 시설 네트워크는 인구 감소, 다른 곳에서 더 매력적인 의료 활동 기회와 경쟁하는 수많은 역할을 수행하는 직원을 소스하기 위해 고군분투하고 있으며, 지구 외부보다 다른 회원의 재능을 조달하는 회원 시설. AI 기반의 통찰력은 주요 과제, 가장 필요한 기술 및 배턴 루지 인재 이외의 지리적 위치를 제공 할 수있는 주요 과제를 명확히했습니다.
우리는 또한 인재 관리를위한 주요 AI 플랫폼 인 Beamery와 협력하여 실시간 노동 시장 데이터를 Beamery의 기술 데이터에 맞추고 있습니다. 이를 통해 HR 팀은 채용, 인력 및 승계 계획에서 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 우리는 또한 AI-LED 구직 광고 엔진 Joveo와 협력하여 조직이 정확하고 정확한 작업 설명을 수행 해야하는 통찰력을 제시합니다.
인력 다양성은 조직이 역할보다는 기술별로 공급하는 데 도움이되는 우리의 작업의 환영받는 결과였습니다. 하나의 항공 회사를 통해 우리는 그들이 모집하는 데 필요한 엔지니어링 기술을 식별 한 다음 항공 업계 외부를보고 자동차 세계에서 지원자를 끌어들이도록 도와주었습니다. 당사의 AI 파생 데이터는 조직이 미개척 인재 풀에 도달하도록 돕고 DEI 목표와 일치하는보다 포괄적 인 채용 전략을 가능하게합니다.
인재 분석을 위해 AI에 크게 의존하는 잠재적 위험 또는 한계는 무엇이며, 어떻게 비즈니스가이를 완화 할 수 있습니까?
잠재적 인 위험은 인간의 감독이없는 AI에 대한 과잉 의존이며, 이는 기본 데이터가 불완전하거나 왜곡 된 경우 편향된 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 이를 완화하기 위해 우리의 컨설팅에는 HR 전반에 걸친 전문 지식이 포함되어있어 데이터 중심의 통찰력을 인력 변환 솔루션 내에서 인간 노하우와 완전히 결합 할 수 있습니다.
AI가 향후 10 년 동안 인력 민첩성의 개념을 어떻게 재구성하는 것을 보십니까?
AI는 계속해서 인력 계획을 강화하고 조직이 시장 요구에 더 많은 민첩성에 대응할 수 있도록합니다. AI가 계속 정교 해짐에 따라 비즈니스가 시장 혼란을 예상하고 기술 접근 방식을 식별 할 수 있도록 기업이 더 효율적으로 힘을 실어 줄 것입니다. 조직은 외부에서 기술을“구매”해야하는지, 내부에서 기술을“구축”해야하는지 결정할 수 있으며, 임시 격차를 메우는 기술 또는 상황에 맞는 접근 방식의 조합을“빌려”. AI를 사용하면 이러한 결정을 내리는 데 필요한 데이터가 준비되고 사용할 수 있습니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 배우고 싶은 독자들은 방문해야합니다. TalentNeuron.
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