DanceNeuron的首席產品，市場營銷和戰略官David Wilkins是一位經過驗證的高級主管，在人力資本管理領域擁有20多年的SaaS經驗。他在戰略，產品開發，市場營銷，銷售支持和銷售方面擁有各種領導經驗。
TalentNeuron提供勞動力情報，以幫助組織優化人才策略，來源關鍵技能和未來的員工隊伍。它使用來自28,000多種來源的數據，可以為勞動力市場趨勢，人才供應和需求以及位置策略提供見解，為《財富》 100強公司和全球企業提供服務。
在當今競爭激烈的勞動力市場中，AI如何徹底改變勞動力計劃和人才分析？
最近幾年標誌著勞動力情報中的關鍵轉變。對於TalentNeuron來說，世界轉向了我們的青睞。經過二十年的收集和分類大量勞動力市場數據，AI已解鎖了以大規模提取前所未有的見解的能力。
使這種轉變真正強大的原因是AI能夠在以前被忽視的GEO中識別出意外的人才庫和技能分佈的能力。考慮一下蘇聯倒閉後，美國公司如何在前蘇聯州發現豐富的人才庫。早期搬運工通過識別和獲得高技能的IT和工程才能在俄羅斯，烏克蘭和波羅的海的新興技術中心中獲得了巨大的競爭優勢。如今，AI幫助組織系統地和大規模發現類似的機會，從而揭示了否則可能不會引起注意的隱藏人才。這種模式識別能力使公司可以在全球勞動力市場中發現不平等，這些不平等現象可以轉變為戰略優勢。
我親眼目睹了這如何影響戰略勞動力計劃。現在，組織可以做出有關人才獲取和管理的更明智的決定，並以驚人的速度對這些數據執行。
AI作為面臨人才短缺和技能差距的企業的戰略顧問的角色？
AI模型的權力在於它對人才供應，需求和新興技能趨勢進行全面分析的能力 – 為組織提供了以數據為基礎的戰略決策基礎。這種情報使企業能夠制定基於證據的人才策略，內部利益相關者和外部顧問使用AI衍生的見解，通過針對性的高技能，重新攻擊或戰略招聘計劃來解決技能差距。
但是，至關重要的是要了解AI是推動者，而不是替代戰略指導。在TalentNeuron，我們與《財富》 2000年財富公司的合作需要將數據情報和人類專業知識的精緻融合在一起。儘管AI在模式識別和數據分析方面表現出色，但對組織環境，文化和長期業務目標的細微理解來自我們經驗豐富的團隊。我們的方法將AI的分析能力與人類戰略洞察力相結合，確保我們的客戶同時獲得數據驅動的智能和周到的，上下文指導，以應對其獨特的挑戰。
AI能力與人類專業知識之間的這種協同作用可提供比任何一個人都能實現的更有價值的成果。
公司如何有效利用AI將其人才策略與長期業務目標保持一致？
AI提供了大規模觀察和內部化人才見解的能力，使HR和TA團隊能夠建立符合未來業務目標的戰略。我們可以將此過程比喻為前往目的地的汽車，以及駕駛員需要哪些信息才能到達那裡。過去，組織專注於“汽車”中的機械信息 – 他們從業務內部獲得的人才見解。 AI驅動的人才分析使公司能夠在此類比中考慮“路線圖”和“目的地”，在這種類比中，市場條件和業務目標可以納入戰略，因為信息很容易獲得。
您能否解釋TalentNeuron的AI模型如何預測勞動力需求並確定新興技能？
AI技術構成了我們如何理解技能和勞動力需求的景觀的基礎。從本質上講，我們的系統每天都會處理數百萬個全球職位發布，清潔和分析這個龐大的數據集，以揭示跨角色，位置和組織類型的技能需求的詳細模式。
使這一真正強大的是我們的技能進化模型。它不僅向您展示了當今需求的技能，還將技能映射到進化曲線上，清楚地確定了哪些正在出現的曲線，哪些正在成為核心要求，哪些正在變得過時。對於我們的《 2000年財富》的客戶，這提供了無與倫比的觀點，即特定角色的發展方向以及他們需要在勞動力中建立哪些功能。
我們還通過我們的AI助手Sannappy使這種情報更容易獲得。與典型的AI聊天機器人不同，Synappy僅從我們的數據中汲取了借助，因此每個見解都基於現實世界的證據。這意味著我們的客戶可以快速提取有關人才趨勢的有意義的見解，而無需通過原始數據涉足。
您在組織如何使用AI領先於技能短缺並為未來的人才需求做準備方面有什麼趨勢？
組織越來越多地利用AI執行場景建模並預測其未來的員工需求。憑藉全球人才的可見性，組織可以識別以前尚未利用的技能。他們正在與TalentNeuron等平台合作，以主動確定其人才需求將根據AI，自動化和寬闊的數字化轉型的進步發展。例如，代理AI的興起，該模型具有獨立的決定在工作流程中獨立決策的模型，這使某些人類技能過時了。隨著人工智能不斷增加可以完成的各種任務，組織應為這場工作場所革命計劃。
AI如何幫助企業預期並適應不斷發展的全球勞動力市場趨勢？
AI為企業提供實時勞動力市場情報，這將使他們能夠預測人才可用性，工資趨勢和技能需求的轉變。 AI支持的人才分析平台集成了過去和現在的數據，以提供360度的勞動力市場。然後，組織可以在合適的位置做出決定，以擴展哪種混合工作模型對目標專業團體最有吸引力的地方。
組織如何將AI驅動的見解集成到其現有系統中，以進行更有效的招聘和勞動力計劃？
與TalentNeuron這樣的平台合作，組織可以通過了解他們擁有的技能，達到業務目標所需的技能以及如何以及將實現這一目標所需的技能來增強其當前的人才方法。該過程的一部分可能涉及API集成，將勞動力市場數據直接連接到人力資源系統和決策平台。對於較少參與的見解，Synappy等工具允許組織提出特定的勞動力市場問題，並將簡單的答案直接納入策略中。
您能否分享TalentNeuron數據如何幫助組織對勞動力地點和多樣性策略做出有影響力的決定的例子？
一個例子是我們最近在巴吞魯日健康區的工作。洛杉磯巴吞魯日（Baton Rouge）的八個醫療機構網絡正在努力謀求跨越眾多職位的員工，爭奪人口下降，其他地方更具吸引力的醫療保健工作機會，以及從其他成員而不是在該地區以外的其他成員那裡採購人才的會員設施。 AI驅動的見解闡明了主要挑戰，最需要哪些技能以及可以從巴吞魯日人才外的哪些地理位置來源。
我們還與領先的人才管理平台Beamery合作，將實時勞動力市場數據與Beamery的技能數據保持一致。這使得人力資源團隊能夠在招聘，勞動力和繼任計劃中做出更好的決定。我們還與AI-LED招聘廣告引擎Joveo合作，以介紹組織需要進行精確而準確的職位描述的見解。
勞動力多樣性一直是我們在幫助組織以技巧而不是角色來源的工作的可喜結果。在一家航空公司的情況下，我們幫助他們確定了招募所需的工程技能，然後在航空業以外尋找從汽車世界吸引申請人。我們的AI衍生數據可幫助組織達到未開發的人才庫，從而使更具包容性的招聘策略與DEI目標保持一致。
嚴重依賴AI進行人才分析的潛在風險或局限性，企業如何減輕它們？
一個潛在的風險是過度依賴無人監督的AI，如果基礎數據不完整或偏向，這可能會導致偏見的決策。為了減輕這種情況，我們的諮詢公司包括從整個人力資源中獲取的專業知識，以便我們可以將數據驅動的見解與人類的知識結合在一起，並在我們的勞動力轉換解決方案中。
您如何看到AI在未來十年內重塑勞動力敏捷性的概念？
AI將繼續增加勞動力計劃，並使組織能夠對市場需求進行更敏捷的反應。隨著人工智能繼續變得更加複雜，它將更有效地授權企業預測市場中斷並確定正確的技能方法。組織將能夠決定他們是否需要從外部“購買”技能，從內部“構建”技能，“借用”填補臨時空白的技能，或者組合適合其上下文的方法。有了AI，做出這些決定所需的數據就可以準備並可用。
感謝您的出色採訪，希望了解更多的讀者應該訪問TalentNeuron。
