Workday Skills Cloud - HRTechChina.com

Workday Skills Cloud

面对AI发展，Workday应对更加快速—值得每一位HRTech领域CEO阅读 Workday不仅对其AI产品策略有清晰明确的认识，而且公司正进入多年来最强大的产品周期之一。我从未见过如此多的Workday功能达到成熟，很明显，该平台正在全面发挥作用。首先让我给大家一个概述：ERP市场庞大、重要且不断变化。每家公司都需要一个财务和人力资本系统，这些平台需要同时完成数百项任务。我们希望它们易于使用、运行迅速且能立即为我们的公司进行配置。但我们也希望它们易于扩展，能与许多其他系统集成，并建立在现代架构上。那么，作为一家成立18年的公司，Workday如何在所有这些领域保持领先地位呢？事实上，答案非常简单。Workday并非ERP或软件应用公司，而是为业务解决方案构建平台的科技公司。换句话说，Workday的思维方式是“先考虑架构，再考虑应用”，在我们了解Workday的产品时，这一点得到了一次又一次的强调。请允许我给您分享一些我们了解到的内容：首先，Workday非常明确，随着时间的推移，AI和机器学习将彻底改变业务系统的功能。传统的ERP世界是一套包括财务、人力资本（HCM）、供应链、制造业，以及后来的市场营销、客户分析等在内的核心业务应用。几乎每个从这些领域起步的供应商都试图进入相邻市场，主要目标是“向现有客户销售更多软件”。如今，尽管公司希望整合这些应用（这对Workday来说是一个巨大的机会），但更大的目标是重新定义这些应用如何协同工作。正如Workday所描述的，他们的目标是帮助企业改进计划、执行和分析。当招聘变得困难时，例如未来几年可能会持续这种趋势，我们希望HCM系统帮助我们找到承包商，寻找替代工作安排，并安排财务和结算解决方案来外包工作或任务，同时发现和培养内部候选人。因此，这些应用之间的“红线”正变得模糊，Workday对此非常了解。从某种意义上说，这是我们新的系统性人力资源运营模式的核心。例如，我们希望这些不同的HCM系统能够关注所有这些元素，并帮助我们一起管理它们。Workday新的HCM演示实际上展示了一些这方面的实践。超越ERP，将AI和ML置于核心但是平台市场的发展速度更快。企业不仅希望有一套能协同工作的应用程序（Workday、Oracle、SAP等都能做到这一点），而且还希望AI和机器学习能在整个公司运作。这将改变ERP系统的功能。Workday已经提供了50多种不同的“机器学习”体验，它们以“推荐”、“预先填写的表格”或“预先设计的工作流”等形式呈现，看起来不像是魔术，而更像是帮助你更好地运营公司的智能系统。而这正是Workday关注的领域。例如，新的劳动力管理系统（劳动力优化）可以根据月份、天气和其他外部输入预测招聘和人员配置需求。然后，根据员工的可用性、技能和工资安排工作时间。并自动生成劳动力排班表，确定何时需要合同劳动力，然后自动创建招聘门户和候选人体验来寻找人才。这实际上是“AI支持的ERP”，而不是一个花哨的用于简化撰写电子邮件的生成性AI演示。 Workday HCM继续成熟 Workday HCM套件正处于多年来最强劲的状态。Workday Skills Cloud正在成熟为一个“技能智能平台”，现在它具有让Workday客户几乎必不可少的功能。它可以从任何纵向或专业技能数据库导入数据，为公司提供多种推断或评估技能的方法，以及为您提供数十种报告技能差距、预测技能不足和为每个员工或劳动力群体创建技能提升路径的方法。多年来，我一直在关注这项技术的发展，从未见过它如此完善并能满足企业需求。顺便说一句，这并不是说公司仍然需要专门的招聘技能系统（Eightfold、Beamery、Phenom、Seekout、Paradox、iCims等）、流动性（Gloat, Fuel50）、学习（Cornerstone, Docebo, Degreed）、薪酬平等（Syndio, Trusaic, Salary.com）等。从某种意义上说，现在每个人力资源技术平台都有一个技能引擎（记住，“技能”是描述一个人属性的一系列词汇），这些系统将这些数据元素用于非常独特的目的。在市场上更成熟的位置上，Skills Cloud旨在成为一个“整合点”，将术语汇集到一个地方。（它也是Workday HCM工具所依赖的技能引擎。）顺便说一下，我知道所有Workday客户都有众多其他的HCM系统。鉴于创新周期的发生（供应商正在以非常创造性的方式加入AI浪潮），这种趋势还将继续。但Workday作为“核心”的角色依然强大，特别是因为我接下来要讲的一点。 Workday现在真正开放了我还对Workday在Extend和Orchestrate方面的进展印象深刻，这些是允许客户和合作伙伴构建附加应用程序的外部API和开发工具。作为一家公司，Workday并没有计划构建很多垂直解决方案，相反，他们现在正在推动合作伙伴（如Accenture、PwC和客户）为应用程序生态系统做贡献。这创造了一个“力量倍增器”效应，第三方可以通过围绕Workday构建开发团队来赚钱。（顺便说一下，这就是为什么微软无处不在：它的经销商和合作伙伴网络庞大。）除了这些编程接口，Workday还对Microsoft Teams（Workday Everywhere）做出了严肃承诺。您现在可以在Teams中查看Workday“卡片”，并在Teams中点击深层链接，直接进入Workday事务。尽管公司仍致力于持续改进其用户界面，但我认为Workday现在明白，用户永远不会花一整天时间去弄清楚Workday的工作原理。我相信这种趋势将继续，我鼓励Workday考虑将Chat-GPT作为下一个主要界面进行构建。（他们没有作出承诺）。垂直应用我问管理团队：“你们如何看待甲骨文收购Cerner的决定，Cerner是临床患者管理领域的领导者之一？你认为这会威胁到你们的垂直战略吗？”Aneel Bhusri迅速回应说：“我们永远不会收购像那样的老旧遗产公司，因为它永远无法整合到我们的架构中。”这一点很重要，因为Workday的集成架构使公司能够大规模实现AI。换句话说，Workday打算成为纯粹的架构领导者，让垂直应用随着时间的推移而出现。如今，Workday专注于教育市场，并在金融服务、保险和医疗保健等领域拥有一些垂直解决方案（很多是由合作伙伴构建的）。我认为公司不会遵循SAP或Oracle的策略来构建深度垂直应用。而这种策略，即保持对核心架构的纯粹性，可能在长期内发挥出良好效果。因此，对于那些希望建立附加组件的人来说，Workday正比以往任何时候都更加开放。核心的AI是什么样子？现在让我们来谈谈AI，这是我们这个时代最重要的技术创新。新任联席总裁兼AI领域公认的学术专家Sayan Chakraborty持有非常坚定的立场。他认为，Workday的6000万用户（其中很多已选择参与匿名神经网络分析）已经为公司提供了一个庞大的AI启用平台。因此，公司的策略是加倍投入“声明式AI”（机器学习），然后将生成式AI视为新的研究工作。在很多方面，自从2014年收购Identified以来，Workday就一直在“做AI”，许多AI算法已经内置在Skills Cloud、招聘工具以及用于分析、自适应规划和学习的各种工具中。大部分产品经理都在负责与AI相关的功能，David Somers（负责HCM套件的人）告诉我们，有数百个新AI功能的想法在飘荡。所以从很多方面来说，Workday多年来一直是一个“AI平台”，他们现在才开始进行市场推广。话虽如此，Workday的真实数据资产并不大。假设有3000万Workday用户选择加入Workday的AI平台。再假设Skills Cloud已经尝试对他们的技能进行索引，并可能查看职业路径或其他属性。与Eightfold（超过10亿用户记录）、Seekout（近10亿）以及Retrain.ai、Skyhive等系统以及Beamery或Phenom等招聘系统中的数据相比，这是一个非常小的数据量。在某个时候，Workday将不得不明白，如今的HCM AI平台实际上是“全球劳动力数据”系统，而不仅仅是客户数据系统。因此，我们将在Workday中看到的大部分AI将使“你们版本的Workday”运行得更好。 Prism：Workday整合数据的策略最后，让我提及Prism Analytics（现在被称为Prism）的增长，它是Workday用于分析和第三方数据的开放数据平台。当公司收购了Platfora时，最初的需求是为Workday客户提供一个存放“非Workday数据”的地方。由于Workday数据平台是专有的、基于对象的数据库，因此无法直接将数据导入Workday，所以公司需要一个可扩展的数据平台。从那时起，Prism呈指数级增长。最初定位为分析系统（您可以将财务数据放入Prism并将其与HR数据进行交叉关联），现在它已经成为一个“大数据”平台，企业可以用于财务应用、人力资源应用以及您想要的任何应用。它并未旨在与Google Big Query或AWS的Red Shift竞争（至少目前不是），但对于那些希望利用他们在Workday安全性和现有应用方面的投资的客户来说，它相当强大。在会议上发言的客户之一是Fannie Mae，该公司在其风险管理投资组合中拥有超过4万亿美元的抵押贷款和贷款。他们正在使用Prism以及Workday Financials来管理他们复杂的月末结账和其他财务分析。去年，我遇到了一家大型银行，他们正在使用Prism管理、定价并分析具有大量内置计算的复杂数字银行证券。由于Prism与Workday平台集成，任何Prism应用程序都可以利用任何Workday数据对象，所以它实际上是Workday平台的一个“大数据扩展”。这将导致AI的发展。如果Sayan的愿景成真，Workday平台可能会成为一个让客户将他们的交易数据、客户数据和其他重要业务数据与Workday财务和HCM数据关联起来的地方，利用AI寻找模式和机会。虽然AWS、谷歌云和Azure也会提供这些服务，但这些供应商都没有提供任何业务应用程序。因此，Workday的AI战略的一部分是使企业能够构建自己的AI支持应用程序，通过Extend和Orchestrate实施，并利用来自Prism的数据。这将是一个竞争激烈的领域。微软的新Power Platform Copilot和OpenAI Azure Services也为企业提供了一个地方（和方法）来构建企业级AI应用程序。谷歌很快也可能推出许多新的AI服务。但是对于将Workday作为其核心财务或HCM平台的公司来说，将会有新的AI应用程序出现在Workday平台上——这将推动利用率、收入（通过Extend、Prism和Orchestrate）以及Workday的垂直应用。 Workday面向未来的地位总之，Workday在这场新技术革命中处于有利地位。我向管理团队提出了挑战，让他们考虑将ChatGPT作为整个系统的新的“会话式前端”，他们同意这是他们需要关注的事项列表中的一个。（顺便说一句，即将进入人力资源领域的生成式AI创意解决方案将令您惊叹不已。我很快会分享更多信息。）对于企业购买者来说，Workday依然稳如磐石。在只有几个主要竞争对手需要考虑的情况下（Oracle、SAP、UKG、Darwinbox、ADP），该公司很可能会继续为大型公司扩大市场份额。由于经济原因，会有一定的价格压力，但对于那些希望建立一流技术平台以支持核心财务和人力资源的公司来说，Workday将继续保持领导地位。

Workday Skills Cloud
2023年03月19日
Workday Skills Cloud

Workday Skills Cloud: 一个有更多未来的大想法在2018年秋季，Workday 推出了Skills Cloud，这是一项新产品，旨在帮助公司创建“技能本体”，以发现您员工队伍中的技能（和技能差距）。虽然这听起来像是一个令人着迷的概念，但是直到今年秋天的Workday Rising之前，我们才对此知之甚少。好吧，我（Josh Bersin）只是花了一天的时间来了解Workday的细节，所以我(Josh Bersin)想给您聊聊我的看法。让我总结一下，这是一个很大的问题，它实现了人力资本系统最大的希望之一：从“记录系统”到“能力系统”的转变。我认为“Skills Cloud”一词低估了这将成为什么。创建工作和技能本体首先，让我们从核心开始。技能云Skills Cloud（及相关产品）正在尝试确定员工中成千上万的技能和经验，并将其安排在本体中。什么是“本体”？如果您查看字典中的单词，则将其描述为用于大量数据的“分类方案”。在人力资源中，我们一直都在使用本体。为什么？因为我们必须对许多有关人的信息进行整理，记录和分类。看一下工作的整个概念。我们拥有“工作”的原因是因为我们需要完成工作（即设计，建造，营销或销售某物），并且希望将工作分解为任务。Jobs被设计为“捆绑”这些任务，而我们最终得到了现在所谓的“职位描述”。例如，如果这是工程工作，则可以指定C ++语言的知识，对数据结构的理解以及编写和调试代码的能力。如果这是销售工作，您可能会寻找可以发展融洽关系，提出深入问题，有说服力地提出解决方案并寻求订单的候选人。如果这是经理的工作，则需要指定采访人员，选择候选人，设定目标等的能力。只要编写工作说明，就可以确定职能领域（销售，市场营销，工程财务），工作角色（技术，管理，支持），级别，报告结构以及工作本身的详细信息。当您写下所有这些内容时，您最终将描述工作任务和职责，所需的技能，所需的证书，所需的经验等。这成为一个本体。您得到图片。问题很复杂。每个工作都有点不同，我们描述它的方式可能会有所不同。在会计中，这种分类很容易：有公认的会计原则。但是，在人力资源管理中以及与人打交道时，并没有真正的标准–因此，公司会建立多种类型的职位描述，然后使用多种形式的评估，测试和面试来评估人员。（聘用前评估行业的规模超过20亿美元，并且在评估工具和评估类型上四分五裂。）一些公司使用诸如教育，先前的工作经验和先前的雇主等标准；其他人使用技术或专业技能；其他人则根据软技能（PowerSkills），潜力和其他属性来评估人员。无论使用哪种方案，都是您自己定义的方案，最终随着时间的推移，您将创建自己的“本体”。能力模型：他们来了又去了为了简化这一过程，组织设计的先驱提出了胜任力模型的想法：详细分解工作任务，每项任务都需要技能，能力和行为能力。（通常称为KSA，知识，技能和能力）。在我作为分析师的初期，我阅读了有关胜任力模型的书籍，并发现它们令人着迷。他们是通过评估工作，然后研究从事这些工作的成功人士的能力来开发的。它们基于这样的思想：设计师可以设计“工作”，我们可以指定每个人将要从事的工作。但是，在现实世界中，工作更为混乱。虽然我们通常都有职位名称，但是我们所做的工作每天，项目之间和年份之间差异很大。随着公司的发展和变化，每项工作都趋于适应。如今，技术正在消除比以往更多的例行工作。因此，五年前开发的能力模型可能今天已经过时了，这就是为什么像LinkedIn，Indeed，EMSI和BurningGlass这样的公司通过查看每天创建的实际工作申请来不断研究需求中最新技能的原因。为了使这一点变得更加棘手，工作的层次性质已经改变。现在，我们许多人不再直接为“老板”工作，而是团队合作，从事项目并担任各种职务。在与服务相关的行业（几乎所有行业现在都变成了服务行业）中，您的工作会根据需要进行调整。因此，尽管您可能被雇用来“设计”或“建造”某件东西，但您可能一直都在倾听，调整和调整您的工作成果。每年都有新的自动化和数字工具可供学习。公司之间的工作也有很大的不同。例如，SAP的销售角色与米其林轮胎的销售角色大不相同。甚至根据公司文化的不同，在工程，财务，人力资源和IT方面定义明确的工作也存在很大差异。例如，有些公司重视速度而不是质量，因此他们期望快速的结果并寻找具有深厚领域经验的人员。其他人则重视创新和创造力，因此他们希望人们能跳出框框思考。还有一些成功的基础是质量胜于速度（波音公司目前正面临这一挑战），因此他们希望您专注于繁琐的细节。因此，尽管现成的胜任力模型似乎很合适，但一家公司成功的真正动力与另一家完全不同。由于技术的变革，最基本的工作要素也在不断变化。如果您是一名工程师，并且不跟上交易，那么您会很快落后。研究表明，“ 技能的半衰期是五年 ”，如果您考虑一下，这是一个令人恐惧的想法。（您五年的专业经验在五年后就过时了？）我的经验表明，今天，您的“学习能力”是工作中最重要的要素之一（划重点）。几乎每天我都会发现一些我需要了解的更多信息，因此我感觉自己在不断地“自我完善”。所以我的“职位描述”必须适应，我们需要自动跟上的人力资源系统。然后是“技能”一词，我发现它具有误导性。我们倾向于以草率的方式使用它，通常会忽略“ 真正的技能 ”的粒度。“在Excel中创建数据透视表”是一项技能吗？还是“建立预测模型”是一项技能？我喜欢使用“能力”一词，它描述了人们如何使用技能来解决工作中的问题。技能是一项基本项目，而技能加上经验可以创造能力。因此，尽管Workday将其称为技能云系统，但我希望它能超越“构建数据透视表”的范围，并能理解这些更高层次的想法。技能加上经验可以创造能力。在我们为Josh Bersin学院构建的模型中，我们描述了我所说的全栈功能 -您知道如何构建和交付的解决方案。这些功能取决于许多技能，而这些技能又相互关联。在这些技能中，有些是硬的，有些是软的（我称其为Power Skills），所以技术技能永远不够。我们还必须记住，经验是最重要的技能之一。除非您必须使用技能，否则没有人会学到技能，因此，决定您能否成功的是项目，任务和角色。因此，在技能讨论中暗含的事实是，我们必须衡量经验并将其也包括在本体中。例如，当您面试候选人时，您可能会要求该人“告诉您您在这项工作中的经历”或“分享您过去所做的情况。”这是因为现实世界经验是一种技能，因此我们必须考虑工作经历，成功和失败以及您遇到的人以及您的“本体论”的一部分。您的公司是能力的集合，而不是个人我已经考虑了很长时间，这是一个非常重要的主题。如果您考虑您的组织或团队-它不是人员的集合，而是技能的集合（编者注：所以你想，公司是雇佣技能，而不是你，但是你把技能变成创造能力就不一样了），所有这些都转化为能力。拥有多少人并不重要，重要的是他们的能力。我认为，技能云必须扩展以理解这一更大的图景。 “我们发现，我们的顶级招聘人员真正了解我们公司的技能，背景，经验和文化，并且他们知道如何选择合适的人来发展。”换句话说，顶级招聘人员是“人性化的技能云。 ”我曾经问过一家领先的能源公司的招聘负责人：“您做了很多招聘工作，候选人成功的关键驱动因素是什么？”他的回答令人惊讶：“新员工成功的唯一最具预测性的因素是招聘人员，没别的。”我不得不挠头。您能想象一个了解所有这些的人力资本系统吗？这就是整个想法。如果您的人力资源软件可以确定您公司的真正技能和经验，并确定绩效最高的人员怎么办？经理，个人和高管可以使用此信息来选择人员，培养人员并为每个人创建强大的职业道路。这不是一个新主意：许多供应商都在追逐这个市场。LMS公司不仅尝试构建这些工具，而且十多年前，我与一家建立了自己的“技能云”的公司进行了交谈。该平台是一个精美的评估平台，可让您自我评估技能，然后让经理们同行也对它们进行评估。它典雅而宏伟，但没人愿意买。要实施的工作太多了，公司只是没有专注于这一领域。今天，自我评估工具已内置到许多系统中，但是大多数公司告诉我他们只是使用不充分。如果我们要求经理制定“个人发展计划”并告诉领导者，评估和提高团队技能是他们的工作，那该怎么办？这也是有道理的（很多书籍已经写过），但是说实话，它显示出喜忧参半。大多数高级管理人员因“做好工作”而获得晋升，他们可能知道或不知道为什么以及如何成功。具有自我意识和发展他人的能力本身是一种罕见的技能，因此大多数公司告诉我们，只有不到四分之一的经理善于培养人才。如何加重L＆D负担？让我们请首席学习官评估公司的技能，并建立一套能力学院，以推动公司的技能向前发展。这就是大多数优秀公司所做的（几乎总是有一个销售学院和一个领导学院）。但这是一个杂乱无章的复杂业务……难道我们不能只是购买自动执行此操作的软件吗？毕竟，人工智能是如此强大，它可以告诉我们开车去上哪条路，不能告诉我们我们需要什么技能吗？关于Workday Skills Cloud Workday Skills Cloud，这是业界最雄心勃勃的尝试，旨在通过软件评估和分类技能。通过收购Identified（在2014年），Workday 早就对本体产生了兴趣。毕竟，每个Workday客户都必须建立工作目录，因此每个“workday”客户中都存在着“创建工作和技能本体”的问题。那么，为什么Workday不尝试以智能，自动化，数据驱动的方式来做到这一点？如果您考虑这个问题，本质上有两种解决方法。方法1：定义组织，职位和技能模型，然后使用软件“将其应用于您的公司”。这就是IBM的人才框架（IBM开发的详尽的职务说明和功能集）所采用的方法。您与领导者坐下来，或多或少地“设计”公司的技能，经验，能力和工作水平。组织一直在这样做。尽管这样做令人兴奋且有趣，但是这非常困难并且需要大量时间。随着前进，您意识到完成的那一刻开始变得过时了。因此，第二种方法开始扎根。方法2：开发一个“自我描述”成功所需的工作，技能和能力的系统。如果系统自动实时找出您需要哪些技能，该怎么办？通过阅读新的职位描述并理解反馈和结果，这些数据现在就在您的公司中浮动。考虑一下“ Waze”与“ Google Maps”。Google Maps基于大量艰苦的测量和拍照道路来导航世界。这类似于坐在会议室中设计工作和能力模型。相比之下，将视线“注视”人们去往的地方，并可以“找出”道路的开，关，快和慢。Google Maps告诉您世界应该如何运转。位智告诉您它实际上是如何工作的。因此，公司真正想要的是工作和职业的零散。只需告诉我今天成功的人在公司中正在做什么，并告诉我如何从这里到达那里。这就是Workday Skills Cloud计划要做的事情。（顺便说一下，Eightfold.ai，PhenomPeople，Degreed，Edcast等公司也在从事此工作。）这是如何运作的？ Workday团队已经为此工作了几年，他们已经建立了一个非常有趣的系统。您必须将其作为一个整体来考虑。它不是Workday之上的应用程序，而是Workday中全新的基础架构，它在技能，能力，经验和人际关系的范围内考虑工作的各个方面。从技术上讲，技能云是一组功能强大的搜索，匹配和AI驱动的预测算法。它实际上并不知道技能是什么，但是它知道具有“软件工程”角色的人也将“ C ++和Java”与其工作描述，反馈和其他通信相关联。它有点类似于Google搜索-它根据模式，关系，工作经历和其他“接近度”量度将单词聚在一起。例如，考虑您公司中一位成功的销售人员，他超额完成了他们的销售指标，管理大量客户并成功地进入了管理层。技能云可能会发现此人去了某些学校，研究了某些主题，并花了大量时间学习，讨论或撰写有关帐户管理，咨询和营销的知识。这个人的“云”将在更深层次上识别这些技能，其他人则可以使用此信息来提高自己的成功水平。这是一个复杂的问题，自2014年收购Identified以来，这个问题就一直存在。 Google for Jobs和Indeed一直在寻找工作（“在距离我10英里的范围内，为我找到了我的经验水平的工程工作房子），但Workday问题就更难了。Workday不仅要“使人们适应工作”，还希望帮助人们找到所需的新技能，应考虑的新任务，甚至是应聘的人。一旦打开，它具有惊人的潜力。该系统目前有超过275个客户，目前正在收集数据。它将很快用于帮助搜索关键技能，帮助人们提高能力并帮助高管了解组织中的技能差距。该系统具有三个主要组件： 1 /技能推论第一个是查找，分类，匹配和评估技能的引擎。系统的此部分读取作业说明，反馈和许多其他来源。这有点像LinkedIn的幕后故事。在不知情的情况下，LinkedIn会根据您的经验，对话和履历向您推荐工作，同事和学习。例如，有学位可从您单击的内容推断出您的技能。您也可以被其他人“标记”（EdCast，LinkedIn，Gloat和其他系统执行此操作）。数据从哪里来？它查看当前的工作和工作经历，已完成的课程，已完成的项目和任务，人才和绩效审查，公众反馈以及简历和工作历史。当然，公司必须“选择加入”技能云，因此除非您希望将其打开，否则这不会发生。 2 / Skills Verification，用户和其他人可以在您的个人资料上验证技能。这包括使您和其他人通过经验和反馈来验证您的技能的功能。用户具有查看和编辑此配置文件的能力，因此尽管系统可能推断出您对机器学习有很多了解，因为您刚刚从事过机器学习项目，但您始终可以“拨号”它发现的内容。它将通过您的工作经历，评估和系统中的其他数据来构建此证据。尽管该系统不允许您认可自己的技能，但会提示经理和相关个人（项目所有者，讲师）在工作（演出，项目，培训，工作）中认可您的技能。当我在一家咨询公司工作时，我们非正式地“认可”了人们-使用这样的系统，我们可以快速了解专家的真正身份。（EdCast，Degreed和其他系统执行此操作。） 3 /技能强度。如果您有一段时间没有证明使用特定技能，则它可能会降低系统的价值。我不知道Workday如何决定技能的“老化”（就我而言，我稍后再回到他们那里时似乎会变得更好，但谁知道），但这也是一个重要信号。 Workday Skills Cloud已经与超过275个客户一起使用。今年晚些时候，它将被各种应用程序使用，包括Workday人才市场，招聘，学习，职业中心（职业推荐平台）规划和技能见解（类似于LinkedIn Talent Insights的系统）以及用于项目技能的应用程序识别和技能调度。这将如何工作？而且，如果此方法运作良好，则对于许多操作问题可能很有用。假设一名员工辞职或请假，您需要换人吗？经理可以快速搜索具有所需技能，经验，资历或兴趣的人员。这是动态人才管理平台的真正未来。这很重要：竞争即将到来正如我上面提到的，这是一个重要的大项目。Skills Cloud不仅可以分析和分类大量数据，而且还将改变HCM系统的结构。有人可以说，如果Skills Cloud运行，Workday不再是ERP系统，而是现在的“功能系统” –可以不断评估，衡量和改善公司功能的系统。正如Google在过去的20年中了解到的那样，将数十亿个单词归类为一个本体是一项认真的工作。Workday本质上在做类似的事情-在没有任何正式指导的情况下找到分组和理解技能的方法。当我与产品团队交谈时，我发现系统中最有用的部分可能在功能范围内。例如，在销售中，我们公司拥有一套深奥且未知的技能，这些技能可以带来高水平的成功吗？我们的制造工程师和主管与我们行业中的其他人相比如何？随着时间的流逝，这些类型的功能模型将变得格外有价值。尽管Workday是一家了不起的大公司，但与此同时，也存在一些认真的竞争工作。未来可能会有一场“技能之战”。首先，在LXP领域中，诸如Degreed，EdCast，Valamis等公司都在进行技能推断。他们拥有来自学习者活动的数百万条数据记录，因此他们可以通过查看技能需求来推断技能和技能。随着学习的普及，公司将能够做到这一点-但是今天，这些系统也成为“记录技能系统”。他们没有Workday可以访问的数据范围，但是他们是聪明的公司，因此他们将尝试相同的方法。其次，微软和LinkedIn也在为此进行努力。LinkedIn没有员工的内部数据，但是今天有了LinkedIn Talent Insights，您已经可以看到您的公司与竞争对手的技能。完全可以通过推荐来获得技能数据，但是该公司现在提供了技能评估，因此数据库将得到改善。诸如Microsoft Project Cortex之类的产品也会在您的公司内部为该数据建立索引，因此我可以看到Microsoft在未来一两年内提供与Workday类似的功能。第三，许多招聘和AI公司也在开发类似的产品。其中包括Gloat（用于内部人才匹配的AI引擎），Eightfold.ai（拥有超过十亿员工记录并建立了“ Google for Jobs”，您可以为自己的公司购买的供应商），Fuel50，PhenomPeople和Avature。请记住，招聘供应商多年来一直致力于工作匹配算法。这些公司中的每一个在未来都将看到技能匹配，内部流动性以及各种形式的技能发展，并且他们已经长期成功地使人们找到工作。ADP还通过其嵌入式AI引擎为整个HCM下一代平台提供动力，从而做到了这一点。第四，有一些像IBM和Google这样的黑马。IBM通过其Watson Career Assistant和其他技能推断产品可以专注于这一领域。如今，IBM出售其AI工具作为招聘增强功能，但IBM Watson Career Assistant本质上是其自身的技能云-如果该公司决定与Workday合作，那可能会很有趣。而且，既然谷歌现在正试图“成为甲骨文”并出售企业解决方案，那么它也可以开始向企业出售其本体构建引擎。最终，所有这些“本体构建者”必须共同努力。我可以看到一个世界，几年前，诸如Workday Skills Cloud之类的核心系统从公司的招聘，学习和其他HR系统中收集并汇总了本体信息。但是现在每个供应商都在做自己的事情。新世界到来尽管Workday Skills Cloud仍然是新事物并且刚刚起步，但这项技术的潜力正在改变游戏规则。想象一下一个系统，该系统可以智能地分析您所有人的能力，经验和技能，以及可以赋予您的领导者什么力量。是的，这里有很多道德和隐私问题需要考虑。正如Twitter，Google和Facebook知道有关您的消费者行为的数百件事一样，您的公司为什么不想要类似的信息来帮助您更好地表现，找到下一份工作并决定如何发展自己的职业。请继续关注，因为人力资源技术的这一新领域将在来年令人兴奋。作者：josh bersin 有少量修改以上是ai翻译完成，仅供参考来源：www.joshbersin.com

Workday Skills Cloud
2020年01月06日