我们如何合作以增强未来劳动力的能力

在技术、经济和社会因素的推动下，工作领域多年来一直在发生变化。今年,COVID-19大流行极大地加速和加强了这些变化。

我们从工作的变化中看到了这一点。在受疫情影响最大的行业，包括医疗保健、酒店、零售、运输、娱乐和旅游业，工作岗位必须适应不断变化的商业模式。受影响的员工必须获得不同的技能，还必须有一种方式来展示他们现有的技能在新岗位上的价值。随着越来越多的人远程工作，各种类型的工作对数字技能的需求都在加剧。

与此同时，这一流行病极大地改变了我们的经济，造成高失业率，使越来越多的人和家庭难以勉强维持生计。

我们如此关注工作的未来有很多原因，我们相信，没有比现在更重要的时刻来谈论它。从Workday的第一天起，我们的专长就是打造以人为本的技术。帮助人们最有效地工作，分享他们成长所需的技能，以及创造机会对人——所有的人——都深深植根于我们所做的一切。

我们的客户是世界上许多最大的公司，我们在帮助塑造未来的工作中扮演着巨大的责任。如果企业和政府不立即采取有效行动，我们看到的未来将使许多人面临进一步落后的风险。根据我们与几位州长的谈话，很明显，他们感到有责任帮助人们重返工作岗位，他们也意识到高失业率在许多方面对他们州的金融稳定产生了负面影响。

将员工与雇主联系起来

我们相信，有一个创新的解决方案可以帮助应对这些挑战:创建以技能为基础的人才市场。如果我们知道社区中个人的技能，以及雇主在寻找什么，为什么不创建一个市场，我们可以利用这些见解，帮助人们重返工作岗位呢?而且，在这样的市场中，那些需要重新培训或提高技能的人可以识别并获得他们所需的培训。

不幸的是，今天的就业市场与这一理想相差甚远。虽然许多求职网站都在寻求将员工与机会匹配起来，但职位描述往往侧重于出身，比如获得的学位，而不是职位所需的技能。这将那些拥有所需技能的人排除在就业市场之外——在许多情况下是女性和有色人种——他们通过工作或相关经验而不是中学教育获得了这些技能。

为了创造一个真正的人才市场，作为一个社会，我们需要转向以技能为基础的就业实践。机器学习(ML)是人工智能的一种形式，在这里扮演着特别强大的角色机器学习可以识别数千种技能从数以百万计的数据点中得出，并显示出这些技能之间的关系。事实上，非营利组织Opportunity@Work将利用机器学习技术来匹配那些没有四年制学位但已经毕业的员工Opportunity@Work所说的“星星”-通过其他途径获得技能-与需要他们技能的雇主，通过一个与Workday合作．

三个关键步骤

为了创建雇主和工人所需要的以技能为基础的市场，我们必须将开放的技能数据集与现实世界的信息结合起来。要做到这一点，我们所有人都需要共同努力，收集和分享有关当今和未来工作所需技能的数据。关键有三个步骤:

• 确定雇主需要的技能。通过与其最大的雇主建立伙伴关系，各州可以确定其经济所需的技能。然后，他们可以利用这些信息来推动工人培训计划，利用日益复杂的在线学习平台。

• 识别社区中现有的技能。各州可以收集那些申请失业的人自愿提交的技能信息，并利用这些信息吸引寻找特定技能人才的雇主。

• 加强公私部门技能数据共享。企业应承诺在开放平台上共享实时工作和技能数据，以供共享分析，而政府则通过自愿数据报告系统帮助将行业聚集在一起。

除了现有的工人培训项目，我们认为政府应该支持雇主提供的培训，帮助工人提升他们的职业生涯并在技术变革中保持领先地位。

通过共同努力，我们可以解决这些挑战。我们可以识别个人拥有的技能，并为他们提供所需的培训，以提高他们的技能和自我。我们可以帮助雇主找到具备所需技能的人。对于乡镇、城市和州，我们可以尽自己的一份力量，为所有人创造繁荣的经济和机会。

本文由Workday人才优化总经理David Somers和Workday联合创始人兼联合首席执行官Aneel Bhusri共同撰写，最初发表于Fortune.com．