为什么智能资源管理很重要

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,通常的人员和项目配对方式需要重新思考。我们采访了Workday的帕特里斯·卡佩罗和贾斯汀·约瑟夫,了解更多关于智能资源管理的帮助。

对专业服务来说,为项目提供资源一直有点像舞蹈——将所需的技能与客户的项目相匹配,而不会错过任何节拍。长期以来,这种匹配都是在地方层面上进行的,领导人经常一次又一次地默认使用同一位久经考验的人才。尽管专业服务公司经历了相对较高的人才流失率,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。由于美国失业率创历史新低,人才市场现在比以往任何时候都要紧张欧盟和近两个空缺职位为美国的每一个劳动力提供

许多员工正在重新评估他们想要和期望从雇主那里得到什么,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。并购活动的增多和对临时人才的利用,使得企业更难准确地了解其扩展人才生态系统的技能和能力。

一些公司坚持现状,举步维艰。其他人则在拥抱自动化和自动化机器学习实现对员工的实时可见性,并使项目资源分配大大提高效率、更有效和更智能。

Workday专业服务行业战略全球主管帕特里斯•卡佩罗表示:“你永远不可能完全排除人的因素。“但机器学习可以在更多维度上发挥作用,围绕谁将成为特定项目的理想团队,帮助负责资源分配的人更快、更准确、更有信心地做出数据驱动的决策。”

“利润率收紧和客户在资源采购方面越来越成熟,正促使企业重新思考资源管理,我们看到行业现在更加认真地对待自动化。”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还可以对底线产生积极影响。行业组织研究业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%。正如分析师们所指出的,对于一家拥有100名员工、平均计费费率为每小时200美元的公司来说,4%的利用率提升意味着每年可计费小时增加8,000个,收入增加160万美元。

卡佩罗最近与Workday专业服务行业产品战略高级总监贾斯汀•约瑟夫(Justin Joseph)一起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实现IRM的价值最大化。

自20世纪90年代末以来,我们一直在谈论专业服务行业的自动化。发生了什么变化?企业现在为什么要拥抱智能技术?

Cappello:在过去,专业服务公司不愿投入真正的企业范围资源管理所需的工作。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,突显了这种方法的脆弱性。利润趋紧和客户在资源采购方面越来越复杂,正促使企业重新思考资源管理,我们看到行业现在更加重视自动化。华体会体育彩票全站

约瑟夫:如今,向远程和混合工作的转变也加速了向IRM的发展势头。新的工作方式使得构建团队变得更加容易,可以在整个企业范围内调动资源,而不考虑位置和时区。华体会体育彩票全站但对许多公司来说,这也突显出他们对员工真实技能的了解是多么模糊。

公司可能会在电子表格中管理技能分类,但这不是真正的管理。因此,他们基本上一直依赖于,与他们认识的人一起为项目配备人员。这不是一个可扩展的策略——尤其是在远程或混合环境中。

当我们谈到IRM时,我们指的是什么?是什么让IRM“智能”?

约瑟夫:从软件的角度来看,“智能”几乎等同于机器学习。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、某人过去被分配到的项目类型)中筛选信息,以构建一个全面且不断更新的技能本体。实时、准确地了解你现有的技能几乎不可能通过电子表格实现。

但整体技能本体只是IRM的一部分。您可以更进一步:提取客户关系数据,例如位置或语言偏好,甚至某些客户的战略重要性。您可以结合来自销售、营销、人力资源和财务的跨职能数据,以真正微调部署某些资源或调整管道假设的盈利能力。华体会体育彩票全站

“机器学习可以消除一些偏见,以确保工作得到公平分配,并在整个企业中为正确的项目利用正确的人才。”

贾斯汀约瑟夫专业服务行业产品战略高级总监工作日

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跨不同维度应用的机器学习。

Cappello值得注意的是,组织规模越大,资源管理就越不可预测。当涉及到考虑所有事情和优化推荐时,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。

IRM如何与人才开发和留住联系在一起?

约瑟夫在专业服务行业,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一直分配相同的资源,导致他们工作过度或感觉自己的职业生涯受到限制。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或未得到充分利用,仅仅是因为很难进入。这样一来,你就会遇到这样的情况:一个人精疲力竭,另一个人在冷板凳上苦苦挣扎——两个员工都感觉不到自己在成长。

机器学习可以消除一些偏见,以确保工作得到公平分配,并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——建议旨在不断扩展和加强员工技能。这可能是一个真正的竞争优势,因为在这个行业,增长往往让位于客户的迫切需求。

Cappello:人才供应链一直是专业服务的关键。但现在人才短缺非常严重,公司正在积极发展策略,以应对劳动力减少而工作量增加的情况。在这方面,找到方法,不仅能部署合适的人才,还能培养现有的技能,这显然是一种胜利。

对于想要提升资源管理水平的公司来说,他们应该首先关注哪些方面?

Cappello:我想指出几件事,但首先是数据的准确性。只有当您拥有关于您的员工的准确数据时,才有可能进行良好的资源管理——无论使用何种技术,这都是任何系统的支柱。我们听说一些公司急于将新员工分配到项目中,因此推迟了新员工的入职时间,或者没有对他们的技能进行全面评估。对此,我要说:住手!如果没有劳动力数据,资源管理从一开始就会受到阻碍。

我还建议你详细了解一下你的公司是如何跟踪员工的技能的。如果它基本上是一个很少更新的电子表格,或者存在于某人脑海中的知识,毫无疑问,这将被证明是一个痛点。特别是在劳动力短缺的情况下,公司必须知道哪些技能是可用的,以及何时可用。互联的实时数据帮助企业优化现有劳动力,并更快地利用新机会。

最后,我想谈谈人力资源管理方面的人事流程。这个过程有多正式,都有哪些人参与?你看到资源囤积率很高吗?同样的人是否一次又一次地获取同样的资源?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?它是如何受到远程或混合工作的新动态影响的?

约瑟夫我们所看到的是,专业服务作为一个行业,对恢复几年前的运营兴趣不大。公司已经开始更好地了解他们的员工是谁,以改善项目匹配,填补人才缺口,并为未来发展他们的劳动力。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。

欲进一步了解Workday如何帮助专业服务公司进行智能资源管理并推动数字化转型,访问我们的网站

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