智能资源管理为何重要
对于面临人才市场紧张和广泛行业压力的专业服务公司来说,需要重新思考人员和项目配对的通常方式。我们与Workday的Patrice Cappello和Justin Joseph进行了对话,以了解智能资源管理如何提供帮助。
对于面临人才市场紧张和广泛行业压力的专业服务公司来说,需要重新思考人员和项目配对的通常方式。我们与Workday的Patrice Cappello和Justin Joseph进行了对话,以了解智能资源管理如何提供帮助。
对于专业服务来说,资源项目总是有点像舞蹈——将所需的技能与客户的项目完美地结合起来。长期以来,这种匹配一直是在地方一级进行的,领导人经常一次又一次地默认使用同样的久经考验的人才。尽管专业服务公司的人才流失相对较高,但工作还是完成了。
但近年来,该行业面临着截然不同的局面。人才市场现在比以往任何时候都要紧张,今年的失业率创历史新低欧盟和近两个空缺职位为美国每一个可用的工人
许多员工正在重新评估他们对雇主的需求和期望,而专业服务公司仍在迭代远程和混合工作模式。与此同时,普遍存在的经济不确定性增加了客户的审查和利润率压力。同时,并购活动的增加和临时人才的使用,使得企业更加难以准确地了解其扩展的人才生态系统的技能和能力。
一些公司坚持现状,并在苦苦挣扎。其他人正在拥抱自动化和机器学习解锁对其劳动力的实时可见性,并使项目资源更加高效,更有效,更智能。
Workday专业服务行业战略全球主管帕特里斯•卡佩罗(Patrice Cappello)表示:“你永远无法完全消除人的因素。”“但是机器学习可以通过更多的维度来决定谁是一个特定项目的理想团队,帮助负责资源分配的人更快地做出数据驱动的决策,更准确、更自信。”
“利润的紧缩和客户在采购资源方面的日益成熟,正促使企业重新思考资源管理,我们看到该行业现在更加重视自动化。”华体会体育彩票全站
帕特里斯Cappello专业服务行业战略全球主管工作日
这种数据驱动的决策也可以对底线产生积极影响。行业团体研究服务性能洞察发现使用专业服务自动化将员工的计费利用率提高了4%。正如分析师所指出的,对于一家100人的公司来说,平均每小时收费200美元,这4%的利用率提高意味着每年可计费的小时数增加了8,000个,收入增加了160万美元。
卡佩罗最近加入了Workday专业服务行业产品战略高级总监贾斯汀•约瑟夫的行列,讨论了智能资源管理(IRM)将如何重塑行业,以及专业服务公司可以做些什么来最大化IRM的价值。
Cappello过去,专业服务公司对投入真正的企业范围的资源管理所需的工作犹豫不决。有一种感觉,我们知道人们在隐藏资源,我们知道人们在离开,但大多数情况下都很好。华体会体育彩票全站但过去几年是一场完美的风暴,突显了这种做法的脆弱性。利润的紧缩和客户在采购资源方面的日益成熟促使公司重新思考资源管理,我们看到该行业现在更加重视自动化。华体会体育彩票全站
约瑟夫当前,向远程和混合工作的转变也加速了IRM的发展势头。新的工作方式使得通过在企业中调动资源来组建团队变得更加容易,而不受地点和时区的限制。华体会体育彩票全站但对很多公司来说,这也凸显出他们对员工真正技能的了解是多么模糊。
公司可能有他们在电子表格中管理的技能分类,但这不是真正的管理。所以他们基本上都是依靠那些他们认识的人来安排项目。这不是一个可扩展的策略,特别是在远程或混合环境中。
约瑟夫从软件的角度来看,“智能”几乎是机器学习的同义词。例如,让我们关注工作日技能云。它使用机器学习从各种来源(简历、绩效评估、学习系统、过去分配给某人的项目类型)中挑选信息,构建一个全面且不断更新的技能本体。对你现有技能的实时、准确的理解几乎是不可能通过电子表格实现的。
但整体技能本体只是IRM的一部分。你可以更进一步:提取客户关系数据,比如地理位置或语言偏好,甚至某些客户的战略重要性。你可以将来自销售、市场营销、人力资源和财务的跨职能数据结合起来,以真正调整部署某些资源的盈利能力或调整流水线假设。华体会体育彩票全站
“机器学习可以消除一些偏见,确保工作公平分配,并在整个企业中利用合适的人才来完成合适的项目。”
贾斯汀约瑟夫专业服务行业产品策略高级总监工作日
该软件能够获取所有这些数据,并为特定项目提供具体的资源建议,以及替代模型。所以当我们说“智能”资源管理时,我们实际上是在谈论机器学习在不同维度上的应用。
Cappello值得注意的是,组织规模越大,资源管理就越难以预测。当涉及到考虑所有因素和优化推荐时,机器学习可以做很多繁重的工作。人的因素总是存在的,因为人们仍然在做决定,但现在有了先进的工具。
约瑟夫在专业服务中,人们倾向于一遍又一遍地做同一个项目。合伙人或高级主管可能会继续分配相同的资源,导致他们过度劳累或感到职业生涯受到限制。华体会体育彩票全站与此同时,新员工或拥有新技能的员工可能会被忽视和未充分利用,仅仅是因为很难进入。所以你的结果是,一个人精疲力竭,另一个人在板凳上无精打采——两个人都感觉不到自己的成长。
机器学习可以消除一些偏见,以确保工作公平分配,并确保在整个企业中为正确的项目利用正确的人才。由于IRM以劳动力数据为中心,包括技能、能力、职业兴趣和抱负,因此建议旨在不断扩展和加强员工的技能。这可能是一个真正的竞争优势,在这个行业,增长往往让位于满足客户需求。
Cappello人才供应链一直是专业服务的关键。但目前人才严重短缺,公司正在积极发展战略,以减少劳动力来处理增加的工作。从这方面来看,找到方法不仅要部署合适的人才,还要提高现有的技能组合,这是一个明显的胜利。
Cappello我想指出几点,但首先是数据的准确性。只有当您拥有关于员工的准确数据时,才有可能进行良好的资源管理——这是任何系统的支柱,无论使用何种技术。我们听说有些公司急于将新员工分配到项目中,因此推迟了他们的入职时间,或者没有对他们的技能进行全面评估。对此我要说:住手!没有劳动力数据,您的资源管理从一开始就受到阻碍。
我还建议详细了解公司如何跟踪员工的技能。如果它基本上是一个很少更新的电子表格,或者是一个人头脑中的知识,毫无疑问,这将被证明是一个痛点。特别是在工人短缺的情况下,公司必须知道什么时候有什么技能是可用的。互联的实时数据可以帮助企业优化现有劳动力,并更快地利用新机会。
最后,我想谈谈关于资源管理的人员配置流程。这个过程有多正式,谁参与其中?你看到资源囤积率很高吗?是同一个人一次又一次地使用同样的资源吗?华体会体育彩票全站流程如何与整个组织的业务需求和目标保持一致?远程或混合工作的新动态对它有什么影响?
约瑟夫我们看到的是,专业服务作为一个行业,对恢复几年前的运营兴趣不大。为了改善项目匹配,填补人才缺口,并为未来发展壮大员工队伍,公司已经开始更好地了解他们的员工是谁。通常最好的一步就是迈出第一步。开始吧,你从IRM中看到的早期好处可以帮助你在旅途中建立动力。
要了解更多关于Workday如何帮助专业服务公司进行智能资源管理和推动数字化转型的信息,访问我们的网站。
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