根據畢馬威2020 年的報告，首席執行官們認識到“人才風險”是第一大威脅。失去關鍵員工和吸引專業人才對未來的業務績效有著至關重要的影響。人工智能驅動的人才管理軟件為公司提供預測分析，幫助管理人員在問題影響業務之前發現問題。因此，如果沒有人工智能，公司在留住人才方面將難以競爭，但今天採用人工智能的公司將擁有顯著的競爭優勢。 IBM 首席執行官Ginni Rometty 表示，具體而言，IBM AI 以95% 的準確率預測哪些員工即將離職，因此迄今為止，AI 為IBM 節省了近3 億美元的保留成本。以人工智能為業務優勢的內部流動性
對於許多組織而言，第二大代價是失去有能力的人。據福布斯報導，研究表明，更換一名優秀員工的成本可能高達該人年薪和福利的150%。
過去幾年，聯合利華、希爾頓、IBM 等知名且盈利的公司一直致力於借助人工智能改善內部人才流動。它不僅可以節省招聘費用，還可以讓公司找到通常隱藏在組織中的內部專業知識。高績效員工努力嘗試新事物，學習相關技能，並有機會與不同的領導者共事。
如今，內部流動與“職業”無關，而與“技能”有關。因此，公司需要可以持續識別和檢查員工技能的系統（技能評估），安排這些技能以便人們找到相應的職位（技能匹配），以及幫助個人發展自己以適應未來技能的系統（重新技能和提陞技能） .
人工智能技能評估
研究顯示，96% 的員工表示他們希望定期聽取反饋，而72% 的受訪者認為，通過糾正性反饋，他們的績效會提高
技能評估和績效反饋是任何工作場所的常規部分。然而，69% 的公司仍然依賴年度或每兩年一次的績效評估，無法全面了解員工的潛力，而94% 的員工希望他們的經理能夠實時解決錯誤和改進機會。
了解能力和技能對於有效管理至關重要。借助AI 驅動的評估工具，管理人員可以準確了解他們在公司中擁有的技能組合，包括特定的熟練程度。它還可以幫助管理人員及時提供反饋並找到最佳人選。
假設你有一個人才庫，下一步是定義誰擁有該職位所需的最高技能水平。這樣的儀表板可能非常有用，不是嗎？由於人工智能的實施，經理最終會得到一份候選人名單，按照公司所需技能的實力排序。
使用機器學習算法，該軟件會自動對每個申請人的工作技能進行評分和排名，確定一個人需要具備哪些技能才能勝任他們的角色。然後將學習者與相應的培訓計劃聯繫起來。
技能匹配AI
Jobvite 的Recruiter Nation Survey 顯示，67% 的招聘人員表示，他們缺乏滿足其業務需求的技能嫻熟和高素質的候選人。
每個工作職位都需要一套專業技能。重要的是，基於技能評估，人工智能技術可以預測誰具有所需的潛力。營業額減少。員工不是離開去迎接新的挑戰，而是在內部找到他們，因為他們的公司知道他們的潛力在哪裡可以發揮價值。這是關於誰可以做這項工作，而不僅僅是誰以前做過這項工作。
人工智能驅動的技能匹配工具允許員工根據技能匹配探索內部職業機會，並通過人工智能驅動的技能匹配識別幫助管理人員快速轉換人才。
例如，在搜索業務系統分析師時，經理可以在一個界面中查看有多少候選人根據他們的技能符合工作要求、技能匹配程度以及申請人的技能差距。
員工也可以申請空缺職位，條件是他們的技能符合工作要求。個人檔案使員工不僅可以將他們的技能與內部空缺的工作相匹配，還可以將其與跨職能項目和演出相匹配。 AI 算法為任何角色尋找繼任者。員工可以看到他們非常匹配的職位，以及他們匹配的原因。這使他們有信心申請工作。
作為替代方案，由於人工智能的實施，候選人可以上傳簡歷，並根據他們的技能、經驗和興趣立即匹配相關職位。並且一鍵申請。
使用AI 進行技能再培訓和技能提升
十分之九的高管目前看到或預計未來5 年內勞動力技能差距； 不到50% 的人知道如何處理問題（麥肯錫全球，2020 年）
員工經常離職是因為他們看不到如何在自己的組織內成長，而且通過更換雇主通常更容易晉升。借助AI 驅動的平台，員工可以在公司內提陞技能和再培訓技能。現在，他們看到了自己在組織中適合的角色，並看到了實現目標的清晰途徑。這個過程有助於內部流動，因為員工可以轉變職業道路，重新掌握技能以滿足組織內的即時需求，並獲得滿足未來需求所需的基本技能。
再培訓和提陞技能的一個關鍵部分是使用人工智能為人才高管提供洞察力。領導者可以看到他們的員工技能如何與業務戰略相結合，以及員工在新興領域競爭所需的能力方面存在哪些差距。然後，公司可以採取行動，例如增加具有合適能力的員工； 幫助員工培養技能； 並通過增長領域的臨時工作來補充他們的勞動力。
軟件開發人員直接關注員工的技能再培訓和技能提升，使用人工智能算法創建個性化的培訓計劃，以員工現有的技能為基礎，為他們未來的機會做好準備。
員工的個人資料可作為其職業發展的門戶。請參閱下面員工檔案中的技能再培訓流程。高級機器學習工程師是目前擔任高級數據科學家的員工的目標職位。轉變需要時間線中上架的一組技能。在掌握了該職位所需的所有技能後，將推荐一名員工作為當前空缺職位的有力匹配。
你可以為特定技能級別添加自動操作。例如，如果學習者的能力達到85% 以上，則規則將解鎖下一個培訓模塊。如果學習者在30% 的能力水平之間保持7 天以上，規則會向他們發送警報，並提供有關如何改進該領域的建議。
總而言之，與通常依賴過時的學習與發展方法的同行相比，人工智能的內部職業流動為領導者提供了必要的人才競爭優勢。它極大地提高了進化能力。擁有最優秀人才的公司很可能在其市場中獲勝，並有效地留住最優秀的人才。
你如何看待在企業學習和發展中使用人工智能？跟我們分享你的想法。
資訊來源：由0x資訊編譯自DATADRIVENINVESTOR，版權歸作者Dmitry Baraishuk所有，未經許可，不得轉載