РЫНОК ТРУДА ТРАНСФОРМИРУЕТСЯ ИЗ-ЗА ЦИФРОВИЗАЦИИ, ДЕМОГРАФИИ И ШОКОВ

Изображение: Freepik

Глобальный рынок труда претерпевает трансформацию из-за меняющейся демографической ситуации, новых технологий и экономических потрясений, пишут аналитики Всемирного экономического форума. В результате традиционные системы подбора персонала устаревают, что приводит к затяжной безработице и снижению производительности. Так, подбор кадров часто основан на совпадении ключевых слов и названий должностей, игнорируя потенциал и передаваемые навыки. Отсутствие согласованной терминологии и фрагментированные данные мешают координации между государством, работодателями и образовательными учреждениями. При этом ИИ, NLP и блокчейн улучшают процессы подбора, анализа и верификации навыков. Создаются системы, связывающие данные о навыках с требованиями рынка в реальном времени. ВЭФ совместно с международной консалтинговой компанией Capgemini представили пятишаговую дорожную карту по трансформации подбора персонала.

Ожидается, что к 2030 году более 20% рабочих мест трансформируются из-за достижений в области цифровых технологий, демографических сдвигов и экономических потрясений. Это уже меняет способы поиска, обучения и трудоустройства талантов, требуя новых стратегий для обеспечения соответствия между навыками и возможностями. Традиционные системы подбора персонала часто не могут охватить весь спектр навыков кандидата. Они в значительной степени полагаются на совпадения по ключевым словам и жёсткие названия должностей, упуская из виду передаваемые навыки кандидатов, их потенциал роста и адаптивность. Этот устаревший подход приводит к несоответствию навыков, затяжной безработице и снижению производительности. Более того, несогласованные таксономии навыков и фрагментированные данные рынка труда затрудняют обмен чёткой и действенной информацией о потребностях в навыках между заинтересованными сторонами — правительствами, работодателями и образовательными учреждениями. Это также мешает им реагировать на быстро меняющиеся требования рынка труда. Без стандартизированных рамок трудно гарантировать, что все говорят на одном языке, когда речь идёт о навыках и компетенциях. Отсутствие согласованности препятствует как индивидуальному карьерному росту, так и более широкой экономической устойчивости.

На пути к более умной, основанной на навыках экосистеме

Технологии трансформируют способы связи людей с рабочими местами. Такие инструменты, как искусственный интеллект, машинное обучение и блокчейн, помогают создавать динамичные, насыщенные данными системы, которые более тесно увязывают навыки работников с требованиями рынка. ВЭФ и Capgemini разработали дорожную карту из пяти шагов, призванную помочь государственным службам занятости более эффективно использовать технологии. Вот основные моменты:

1.      Всё начинается с данных

Умные системы процветают благодаря хорошим данным. С помощью ИИ организации могут сканировать объявления о вакансиях и резюме в режиме реального времени, используя обработку естественного языка (NLP), чтобы извлекать ключевые слова, навыки и компетенции. Этот непрерывный поток данных даёт более чёткое представление о том, что ищут работодатели, и как эти потребности меняются.

2.      Говорите на одном языке

В настоящее время способы описания рабочих мест и навыков не всегда согласованы. Стандартизация этого языка в разных отраслях может сделать процесс подбора персонала более быстрым и эффективным. Инструменты NLP могут согласовывать таксономии в государственном и частном секторах, обеспечивая глобальную совместимость. Это помогает соискателям, работодателям и поставщикам образовательных услуг эффективно общаться.

3.      Повышение доверия к данным

Проверка навыков и квалификации необходима для предотвращения задержек в процессе найма. Удостоверение на основе блокчейна может создавать безопасные, защищённые от несанкционированного доступа записи о сертификатах, в то время как цифровые оценки предоставляют масштабируемые механизмы проверки навыков. Эти инструменты повышают доверие к профилям кандидатов, снижают неэффективность найма и поддерживают глобальную мобильность талантов.

4.      Персонализация процесса обучения

Платформы обучения на основе ИИ могут адаптировать переквалификацию и повышение квалификации для каждого человека. Анализируя имеющиеся навыки и карьерные цели, они рекомендуют пути обучения и корректируют их в режиме реального времени по мере изменения потребностей рынка труда. Этот подход способствует непрерывному обучению и адаптивности рабочей силы.

5.      Более умный подбор персонала

Модели машинного обучения объединяют данные о кандидатах с реальными результатами найма для повышения точности прогнозирования. Большие языковые модели (LLMs) помогают контекстуализировать навыки и опыт работы, предоставляя более релевантные рекомендации по вакансиям и персонализированные карьерные консультации для кандидатов и работодателей.

Технологии, движущие трансформацию

Переход к более умному подбору персонала обусловлен рядом ключевых технологий, которые меняют способы оценки и связи талантов с возможностями. NLP и ИИ играют центральную роль в извлечении и интерпретации данных, например, обеспечивая анализ в реальном времени и многоязычную функциональность. Анализ пробелов на основе ИИ также может использоваться для выявления возникающих потребностей в навыках, информирования о разработке программ обучения и направления институциональных инвестиций. Блокчейн обеспечивает целостность и переносимость учётных данных, снижая зависимость от ручных проверок биографии. Наконец, динамические системы навыков, непрерывно обновляемые с помощью машинного обучения, помогают сохранять таксономии актуальными по мере появления новых рабочих мест и технологий. Но успешный подбор персонала — это не только технологии, но и то, как мы их внедряем. Сотрудничество между государственным и частным секторами обеспечивает согласованность между политикой в области рабочей силы, системами образования и потребностями работодателей. Разработка с учётом конкретного контекста адаптирует системы подбора персонала к местной цифровой инфраструктуре и социально-экономическим условиям, обеспечивая масштабируемые инновации. А человекоориентированные системы объединяют цифровые инструменты с экспертным надзором, поддерживая инклюзивность и доверие.

Более умные системы подбора персонала представляют собой стратегическую возможность изменить способы развития, признания и использования навыков в глобальном масштабе. Когда навыки рабочей силы соответствуют рыночному спросу, мы можем уменьшить несоответствия, повысить производительность и построить более инклюзивные и устойчивые экономики. Будущее работы зависит от раскрытия человеческого потенциала. Технологии станут важным двигателем этой трансформации, — отметили аналитики ВЭФ.