缩小体验差距
快速阅读: 据《今天的 HRO》最新报道,德勤报告指出,经验不足导致求职困难,弥合经验鸿沟需重新定义经验、重塑职业路径及善用人工智能。组织应提供AI技能培训,优化管理者角色,并谨慎使用人工智能辅助决策与学习,助力员工适应职场变化。
通过重新思考候选人的资格要求并利用人工智能来增强新入职员工的技能培养机会,人力资源领导者可以拥抱适应性并填补关键职位空缺。——玛吉·曼奇尼
这是一个常见的说法:工人需要经验才能找到工作,但需要一份工作才能获得经验。由于技术和其它因素重塑了工作世界,这种困境对入门级工人和职业转换者的影响变得更加普遍。当组织努力招聘所需的经验丰富员工时,工人们却发现很难找到能够获得竞争所需经验的角色。超过三分之二(66%)的经理和高管表示,大多数新聘人员并未完全准备好应对工作的变化需求——经验是最常见的不足之处。根据德勤最新的《全球人力资本趋势报告》,传统入门级角色的数量正在减少。最近被雇佣的工人可能因为缺乏经验而感到压力,并最终可能导致失业或低薪就业。虽然经验差距并未被视为组织面临的关键挑战之一,只有48%的受访者认为它非常重要,但更高比例的受访者指出“迫切需要”优先考虑好奇心和情商等人际能力。然而,该报告发现,这两者密切相关。弥合差距是可能的,但需要市场双方的变化。
“我们需要重新定义经验,”德勤美国未来工作负责人凯尔·福里斯特说。“经验应该是技能的具体应用。例如,在金融领域工作十年可能对一个组织没有帮助,如果在这十年中,个人从未使用过基于云的财务应用程序。一位商业领袖可能需要的是只在金融领域工作一年但一直在使用基于云的财务应用程序的人。”福里斯特说,重新定义经验后的第二步是重建职业发展路径的交付方式。例如,与其专注于10周的实习,一些公司正在尝试为期18个月的发展计划,这样入门级专业人士可以获得全职经验,组织也可以培养缺乏经验的人才。如果在18个月后这个人不适合这个角色,他补充道,他们仍然会带着可以帮助他们在市场上发展的经验离开。
第三步当然是确定如何利用人工智能。福里斯特说:“人工智能肯定会影响一些入门级角色的机会,这取决于组织使用它的任务。同时,你可以从学习的角度利用人工智能的能力,帮助人们在组织希望培养技能的正确环境中找到更多实践机会。”
拥抱数字EVP
该报告发现,尽管组织希望通过人工智能提高生产力,但工人对人工智能可能对其角色、任务和职业机会产生的影响感到焦虑。“我们对组织的行动呼吁是制定一个面向人工智能的员工价值主张,告诉市场上的候选人我们将如何帮助你建立人工智能技能,”福里斯特解释道。人力资源和业务领导者可以弄清楚如何重塑他们的入职流程,以教导新员工如何利用公司的AI工具提高生产力,并帮助他们在组织中产生影响。福里斯特补充说,人力资源领导者还必须确定在这个框架内如何发展并“重新招募”现有的员工,因为他们可能是最担心人工智能及其对角色影响的人。他们会想知道这次AI变革对他们意味着什么。他说,组织需要向那些员工发送一条信息,解释如何通过技能培训项目帮助他们利用人工智能工具,并在由于人工智能采用而导致任务改变或中断的情况下提供有用的、实际的经验。
“我们在许多组织考虑这些技能培训项目时看到的一件事是如何开始识别和鼓励这种好奇和创造的心态。”世界经济论坛的最新报告仍然指出,需求量前十的技能中有九项是像批判性思维、好奇心和创造力这样的人类技能。强调与这些类型的人类能力结合使用人工智能的能力,可以让人们在工作中建立一些灵活性。”
虽然重新定义经验和拥抱数字EVP很重要,但福里斯特补充说,组织还需要解决并重新想象管理者的角色。该报告发现,今天40%的管理者时间都集中在绩效管理、流程、出差和费用等行政工作上。“如果你能使用像人工智能和自动化能力这样的东西来减少管理者用于行政任务的时间,他们就可以花更多时间投资于员工并帮助缩小经验差距。”他补充说,这对管理年轻、入门级员工尤为重要。Z世代工人渴望与管理者共度时光,学习、成长和发展技能。重新想象管理者的角色以帮助投资于员工的成长和发展是缩小经验差距的另一个关键部分。
人工智能弥合鸿沟
该报告发现,人才需求与工人经验之间的裂痕可能会对组织产生重大影响,正如最近的研究表明,到2030年可能会出现全球人才短缺。通过重新定义经验,关注技能的实际应用而不是在某一职位上的服务时间,人力资源和人才招聘领导者可以采取“全面工作”的方法来招聘,填补关键的人才缺口并帮助工人建立适应性。当负责任地使用时,人工智能可以融入工作和角色的设计中,以帮助缩小经验差距。尽管技术颠覆是经验差距的部分原因,但它也可以成为解决方案的一部分。
“许多组织现在开始探索个性化的人工智能教练。”福里斯特说,“人工智能教练可以帮助员工提前准备商务会议议程,帮助他们确定进入会议前需要了解的重要信息,并提供下一步建议。它可以为员工提供数据和见解,以引导高质量的对话。”报告还发现,它还可以帮助收集知识,补充经验较少的员工的行为,并支持反思以帮助增强学习。不过,福里斯特说,重要的是要明智地使用人工智能,因为它并非总是无误的。
“过去几年一直在大学里的人们,他们经历了一些非常动态的变化。他们不得不以之前的人们未曾经历的方式表现出好奇心、创造力、韧性和适应性。”福里斯特说,“当他们处于正确的环境,并且组织从第一天的学习和入职计划就开始专注于人工智能技能培训时,这些人可能会更快地推动和实现现实世界的成果。”
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