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像许多父母一样,去年我花了更多的时间在孩子的学习材料上,重新熟悉了中学数学、社会研究等方面的知识。在科学领域,让我印象深刻的一个概念是原子粒子,因为它与我们如何在工作中做出人才决定有着非常明显的联系。

原子是元素中最小的单个组成部分。它们有必要的特征来告诉我们这个元素是什么,它的性质是什么,你通常不能把一个元素分成更小的部分。

在最近一项关于人才发展和员工流动性的研究中,我们发现五分之一的员工不知道他们的雇主是否知道他们的技能是什么。

技能在工作场所也有同样的作用。

他们是每个职位中最小的组成部分,不同的组合和熟练程度可以创造新的角色和水平。技能也是各种人力资源活动的基础:

  • 招聘:我们是否选择了我们作为一个组织成长所需要的正确技能?

  • 发展:我们是否在培养员工保持竞争力所需的正确技能?

  • 流动性:我们是否将技能作为职业发展和晋升的共同语言?

  • 性能:员工的技能是绩效流程的重点吗?

  • 多样性和包容性:我们是否运用技能在整个企业中推动更具包容性的文化和实践?

技能甚至可以成为更大的敬业度的一部分。在一个最近的研究在人才发展和员工流动性方面,我们发现五分之一的员工不知道他们的雇主是否知道他们的技能是什么。如果这些员工认为他们的公司和领导甚至不了解他们的能力,我们怎么能期望他们投入工作呢?

这是一个较长的业务技能应用程序列表的简短版本。简单地说,技能是现代组织的货币,公司有机会为每一个涉及技能数据的实践增加价值和客观性。

技能鉴定中的客观性与主观性

如果使用得当,技能数据是一个强大的、客观的信息层。然而,我们的研究表明雇主衡量技能的首要方式是通过经理的观察。虽然观察本身并不坏,但重要的是,观察并不是评估技能和熟练程度的唯一方法。

根据认知偏差数据在美国,人类有近200种影响我们日常决策的偏见。你不认为,如果这些偏见影响了我们在杂货店买什么样的洗衣粉,那么它们也会影响我们如何识别、衡量和评估工作中周围人的技能吗?选择列表上的任何偏见,很容易看出它是如何影响技能识别的。

在我们的研究中,我们看到了创建更准确和可操作的技能数据的两个关键杠杆:

  • 引导。矢量化仅仅意味着使用多个元素来更接近事实。当飞行员驾驶飞机时,空中交通管制员可以随着时间的推移提供不同的方向,逐步引导飞行员更接近目的地。在技能上下文中,我们可以使用自我识别的技能,评估,甚至经理观察或360度反馈来帮助确定个人的实际技能。

  • 技术。说到偏见,我们高估了我们能记住的东西,低估了我们不知道的关于一个主题的信息。从实际意义上讲,如果你被要求列出你最亲密的三个朋友的三大技能,你可能会这样做。但是,如果你被要求为你最亲密的10个朋友提供最重要的7项技能呢?你走得越远,难度就越大。好消息是,技术没有这种限制,可以大规模地创建准确的技能图像。

一旦您掌握了劳动力的实际技能数据,就可以打开一些有价值的业务应用程序。根据你过去对这个概念的思考程度,你可能会对它的工作原理或可能存在的障碍有一些疑问。

虽然观察本身并不坏,但重要的是,观察并不是评估技能和熟练程度的唯一方法。

关于技能型策略的4个常见问题

1)我们如何就技能定义或通用语言达成一致?虽然许多组织已经在内部创建了自己的技能和能力库(根据我们最新的数据,大约40%),但其他组织使用现有的技能数据源、技术合作伙伴或方法组合来商定一套技能。总的来说,我们看到许多公司是通过开始和迭代而不是等到一切都完美才成功的。

2)我们应该允许员工自我识别技能吗?绝对的!让人们在他们的员工简介中分享自己的技能就像为一个问题提供众包建议一样。每个人都可以做出贡献,这使人力资源和人才团队不必手动完成这项工作。即使自我认同只是一个起点,它仍然可以帮助填充技能数据作为一个起点。

3)我们如何获得足够的技能数据?从自我识别开始,有一些方法可以驱动额外的技能数据量。例如,你可以允许人们加入理想技能,而不仅仅是现有的优势。你也可以鼓励他们分享自己的喜好,比如是否愿意搬迁或对领导角色感兴趣。底线是,一旦人们看到数据被引用或根据人才决定采取行动,他们会想要分享更多的信息。我最近与一家企业航空航天公司的高管交谈,他解释说,他在员工简介中更新了自己的技能,因为在过去的18个月里,这引发了有关晋升和内部流动性的讨论。

在我们最新的再技能,流动性和人才发展2021研究在美国,91%的员工告诉我们,他们会对基于技能的职业发展工具感兴趣。帮助他们了解如何使用信息可以导致更好和更一致的参与。

4)对于拥有技能数据的公司来说,他们是如何使用这些数据的?我们将在本系列的后面更详细地讨论这一因素,但一位公司领导人告诉我们,他们正在使用技能来“吸引员工参与他们的职业生涯——技能是学习、内部工作、导师、零工机会、发展等方面的联系。”这些信息使大量人才决策成为可能,不仅有利于员工,也有利于公司。

在本系列的下一篇文章中,我们将进一步讨论并探索在组织上下文中应用技能数据的实际用例,深入研究利用技能数据解决每个公司面临的长期问题的复杂性。

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