귀사의 인재 기술은 직무에서 기술로
전환하기에 충분합니까?

이 글을 읽고 있는 여러분들은 Deloitte에서 스킬 기반 조직으로 전환할 계획이 있다고 밝힌 기업 경영진의 98%에 속할 수 있습니다.  

스스로에게 물어볼 때 입니다: 대기업이나 정부에서 현재의 기술로 스킬 기반 접근 방식으로 전환할 수 있을까요?  

인재 프로세스의 모든 측면에서 기술에 더욱 집중하는 조직이 되기 위해 인재 기술에서 필요한 것이 무엇인지 생각해 보겠습니다.

여러분의 기술의 미래입니다:

1) 작업을 자동화하세요. 기술을 LMS, 직무 요건, 커리어 경로에 자동으로 매핑하지 않으면 기술 인프라 구축이 느리고 비용이 많이 듭니다. 또한 인재 기술에 대한 기존 투자의 상당 부분이 낮은 채택률과 직원 참여로 인해 낭비되고 있습니다.  

2) 지속 가능해야 합니다. 레거시 인재 기술을 사용하는 대규모 조직은 약 3년 후에 기술 점검을 완료하지만, 이미 작업이 오래되어 값비싼 컨설턴트의 도움을 받아 프로세스를 다시 시작해야 하는 경우가 많습니다.

3) 효과적인 스킬 언어를 사용하세요. 제한된 데이터 세트에 의존하는 정적이고 수동적인 시스템을 사용하면 직원과 학습 및 사내 직무 기회 간의 매칭이 줄어들고, 스킬과 역량에 기반한 후보자와 직무 간의 매칭이 줄어들며, 인력 계획에 대한 낡고 선형적인(이전에 해당 직무를 수행한 적이 있나요?) 관점을 갖게 됩니다. 반면에 세계 최대 규모의 직업, 스킬, 임금, 노동 시장에 대한 지식 그래프를 기반으로 한 역동적이고 진화하는 데이터 세트를 사용할 수 있습니다. 그런 다음 Quantum Labor Analysis 은 모든 직무와 모든 사람을 매우 세분화된 수준으로 분석하여 내부 이동성과 채용 기회를 배가하고 스킬 기반 인력 계획을 지원합니다. L&D 지출을 직원 개발 및 비즈니스 목표에 맞게 조정할 수 있습니다.

아래 차트는 기술 인텔리전스 도입의 4단계 프로세스의 각 단계에서 기술 인텔리전스 플랫폼의 기능과 HRMS의 일반적인 기능 간의 차이점을 보여줍니다(물론 차이는 있지만).

이 차트를 통해 포춘 500대 기업/글로벌 2000대 기업과 정부 기관이 직무에서 숙련으로 전환하는 과정에서 기존 인사 시스템에 인적 자본 운영 시스템을 추가하는 이유를 이해할 수 있을 것입니다.

기술 인텔리전스 플랫폼은 이러한 일자리에서 기술로의 전환에 있어 판도를 바꿀 수 있습니다. 이 플랫폼이 없으면 외부 노동 시장에 대한 가시성이 부족합니다. 내부 이동성에 대한 장벽을 경험하게 됩니다. 학습 및 교육에 대한 지출이 비즈니스에 부합하지 않습니다.  

하지만 이 솔루션을 사용하면 지속적으로 자동으로 기술을 수집, 저장, 매핑하여 더 나은 교육, 계획, 채용 결정을 내릴 수 있습니다. Workday는 고객과 협력하여 인력 혁신을 추진하면서 그 효과를 직접 확인했습니다. 한 글로벌 제약 회사는 5,000개 이상의 직무에 대한 표준 기술을 정의하고 필수 기술을 기존 인재에 매핑하여 몇 주 만에 200만 달러 이상을 절감하고 2년 이상을 절약했습니다. 한 의료 클라우드 기술 회사는 약 4개월 만에 직원의 80%가 보유한 기술을 수집했습니다. 한 다국적 보험 및 투자 제공업체는 직무에 필요한 기술을 95%의 정확도로 예측했습니다.

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