전염병이 전 세계 50 억 명 이상의 사람들에게 영향을 미치면서 통계는 어렵습니다. 많은 조직들이 전염병이 사업의 수행 방식을 크게 바꿔 놓았기 때문에 단순히 생존을 위해 노력하고 있습니다. 인력은 즉각적인 영향을 다루기 위해 단기 전략을 정당하게 구현했습니다. 그 결과, 많은 노동자들이 해고되어 시간을 줄이거나 임금 삭감을 강요 당했습니다. 이제 인력을 지원하고 미래의 혼란에 대비하여 보호하기위한 이니셔티브를 구현해야합니다.
새로운 정상의 현실이 시작됨에 따라 지도자들은 노동 시장의 현재 상태를 넘어 자신의 지역 사회뿐만 아니라 사회의 더 큰 이익을 위해이 위기가 창출 할 수있는 기회를 바라 볼 필요가 있습니다. 많은 사람들이 수년에 걸쳐 펼쳐지는 것을 보았던 일의 미래와 스킬의 확산에 대한 예측은 이제 몇 달 만에 가속화되고 전개되었습니다. 지금 행동을 취함으로써 당사는 더 탄력적 인 노동 시장을위한 토대를 마련 할 수 있습니다.
네 번째 산업 혁명이 불가피한 상황에서 명확한 기회가 있습니다: 지역사회 전체의 리스킬링 노력을 가속화하고 영향을 받는 근로자들을 신흥 및 미래 기술에 맞추어 더 나은, 더 탄력적인 노동력을 구축합니다. 문제는, 당사는 어떻게 지역사회 전체의 리스킬링을 촉진하고 새로운 미래로의 전환을 관리할 것인가 하는 것입니다.
세분화 된 수준에서 노동 시장 분석
정부와 조직이 미래에 대한 효과적인 전략을 구현하기 위해 노동 시장의 현재 상태를 이해하는 것이 중요합니다. 전통적으로 노동 시장 분석 및 예측은 직업 게시판, 프로필 및 전문 네트워크의 게시물을보고 급여 기록 및 인구 조사 데이터를 기반으로 고용 데이터와 함께 공급 측 정보를 수집 한 다음 코스 제공 및 수행중인 새로운 유형의 교육을 분석하여 수행됩니다. 문제는 이러한 공급 및 수요 요인 내에서 수백만 개의 움직임이 있으며 전염병은 이러한 움직임을 수십억 달러로 악화 시켰을 뿐이라는 것입니다.
이 정보를 수동으로 신속하게 추적하고 캡처하려는 경우 데이터를 중지하고 해석해야하는 시점이 생기기 때문에 거의 불가능합니다. 데이터가 분석될 때까지 새로운 움직임과 변화가 있었으며 데이터는 무의미하게 되었습니다. COVID-19로 인해 노동 시장은 매우 빠르게 변화하고 있으며 전통적인 방법은 조직, 정부 및 지역 사회를 지원하는 데 귀중한 통찰력을 제공 할 수 없습니다.
오늘날 인공 지능을 사용하여 당사는 이러한 노동 시장 움직임을 포착하고 실시간으로 분석 할 수 있습니다. 양자 노동 분석은 가장 세분화 된 수준의 노동 시장을 분석하기 위해 인공 지능을 적용하는 것을 의미하는 새로운 방법론입니다 - 스킬 기반. 그것은 우리가 이번 주 대 지난 주 또는 오늘 대 어제 시장에서 무슨 일이 일어나고 있는지 볼 수 있습니다. COVID-19와 같은 위기 상황에서 노동력에 대한 영향을 최소화하기 위해 시장의 현재 상태를 더 잘 이해하기 위해 실시간 노동 시장 정보가 시급히 필요합니다.
이와 함께 당사는 또한 노동 시장의 미래 상태를 예측해야합니다. 일반적으로 회귀 분석은 노동 시장 움직임을 예측하기 위해 수행되며, 이는 데이터를 거꾸로보고, 이전에 일어난 일을 식별하고, 수학적으로 회귀를 추세로 전환하여 미래를 예측하는 것을 수반합니다. 인공 지능을 사용하여 당사는 미래 지향적 인 재료에서 데이터를 추출하여 노동 시장의 미래 수요 변화를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 양자 노동 분석은 전통적인 스킬의 두 자릿수 감소를 보여 주었지만 동시에 디지털 문맹 퇴치 스킬의 두 자릿수 성장을 보여주었습니다. 이 데이터를 통해 당사는 미래의 신흥 스킬을 예측하여 근로자를 지속 가능한 커리어 경로에 배치 할 수 있습니다.
근로자를 미래의 스킬과 직업에 연결
실시간 노동 시장 정보를 미래의 스킬 수요 예측과 함께 사용함으로써 구직자를 더 효율적이고 효과적으로 리스킬링하는 경로에 연결하여 해고를 최소화하고 미래를 더 잘 준비 할 수 있습니다.
전염병으로 인해 전 세계 근로 시간이 10.5 % 감소했으며, 이는 3 억 5 천만 개의 풀 타임 일자리와 같습니다. 실업자뿐만 아니라 이러한 실업자 중 많은 사람들이 더 즉각적인 관심을 필요로하거나 인접한 커리어 경로로 이전하는 비즈니스 내의 다른 영역으로 쉽게 리스킬링 될 수있는 스킬을 보유하고 있습니다.
SkyHive가 뉴저지 주를 위해 준비한 최근 노동 시장 정보 보고서에서 일선 고객 대면 스킬에 대한 수요가 감소했습니다. 낮은 수준의 고객 서비스 스킬의 몰락은 또한 고객 서비스 공간에서 일선 엔트리 레벨 스킬 세트의 급속한 디지털화로의 전환을 보여주는 높은 수준의 스킬의 유사한 증가를 보았습니다. 디지털 전환 외에도 과학 및 건강 연구 및 녹색 경제와 같은 전염병의 결과로 경제의 다른 많은 영역이 성장하고 있습니다.
인력 reskilling 가속화
리스킬링과 업스킬링은 일반적으로 잘못 해석됩니다. 리스킬링은 다른 직업을 추구하기 위해 새로운 스킬을 습득하는 과정입니다. 즉, 그것은 수평적 인 커리어 이동입니다. 반면에, 업스킬링은 수직적 커리어 이동, 즉 동일한 커리어 궤적에 머무르면서 새로운 스킬을 습득하는 과정입니다.
혁신적인 리스킬링 기술을 통해 개인은 숨겨진 스킬과 인접한 스킬, 스킬갭를 식별하고 이러한 스킬갭을 해소하기위한 목표 학습 경로를 만들 수 있습니다. 리스킬링 엔진은 스킬 매핑 프로세스를 자동화하여 응답 속도를 크게 높입니다. 조직이 수동으로 수행하는 데 몇 달이 걸리는 작업은 며칠 안에 수행 할 수 있습니다. 온라인 학습의 증가와 함께, 그들의 리스킬링 경로에서 개인을 지원할 수있는 많은 옵션이 있습니다.
리스킬링은 집단적 노력입니다. 정부와 조직의 도움으로 위험에 처한 모든 근로자의 77 %가 실업을 줄이고 사회적 비용을 절감 할 수 있습니다. 정부와 조직은 근로자를 리스킬링하고 스킬갭을 메우기 위해이 과정을 가속화하여 노동력에 대한 영향을 최소화하는 동시에 전염병 이후 경제에 대한 개인을 준비시켜야합니다. 그 동안 실업자 또는 실업자는이 시간을 리스킬링, 교육 액세스 및 미래 및 신흥 스킬을 습득 할 수있는 기회로 사용할 수 있습니다.
그러나 리스킬링은 일회성 수정이 아니며, 노동 시장 상황에 끊임없이 변화하고, 적응하고, 전환하는 지속적인 노력입니다. 경제적 변화가 일어날 수밖에 없지만 당사는 효과를 최소화하기 위해 경로 축소 및 지속적인 스킬 기반 직무 매칭과 같은 조치를 취할 수 있습니다. 우리가 전염병에 대응하는 방식은 우리의 미래 인력을 형성 할 것입니다. 이 시간을 사용하여 미래의 혼란에 대비하여 인력을 강화할 수있는 토대를 마련 할 수있는 기회가 있습니다. 지금 조치를 취하고, 미래의 스킬을 예측하고, 리스킬링 경로를 창출함으로써 당사는 전염병 이후 지역 사회가 번창하도록 보장 할 수 있습니다.
