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机械任务
2020年的人力资源：技能再创新
如果说企业重构技能的努力很重要，那是一种保守的说法。数十亿美元的再培训计划和现场公司学院已成为现实。在2018年麦肯锡的一项调查中，有62％的高管表示，他们需要在2023年之前对超过四分之一的员工进行再培训或更换。
商业模式的中断、人口结构的变化和机械任务的自动化，给个人和雇主带来了更大的学习压力，迫使他们在正确的时间给员工提供正确的技能。
我们有理由保持乐观。正如我们在《人力资源趋势2020》报告中所述，学习技术已经取得了许多进步。随着大规模开放在线课程的兴起，学习内容变得更加丰富、便宜和容易获得。
许多组织还尝试利用学习体验平台（LXP）、微学习系统和自适应学习系统为员工提供个性化的“ Netflix学习体验”。
重构技能
即使愿意探索新的途径，学习型领导者仍然面临许多挑战。虽然员工技能数据变得更加易于访问，但很少有组织掌握技能数据维护的技巧。研发部门经常使用LMS来衡量学习效果，而这几乎无法确定学习投资是否对业务目标有所贡献。
企业必须找到克服这些挑战的方法，因为重构技能的需求只会随着变化的步伐不断加快。学习将不再是一个周期性的一劳永逸的过程，而是每个人的每个时刻的工作，没有人会免受重构技能需求的影响。
在接下来的十年中，组织将积极地：
专注于学习对业务的影响。市场上促进“即时”学习的工具的可用性将继续增加，但是人力资源主管仍将面临压力，以确定企业是否从学习计划中获得了所需的投资回报。更多的学习领导者将转向一个统一的分析平台，该平台将学习到员工生命周期各个方面的信息与业务数据联系起来，这将使最高管理层能够立即看到学习计划对业务成果的影响。
评估沉浸式学习解决方案。虚拟现实（VR）和增强现实（AR）令人振奋的进步为组织提供了一种有前途的方法，可以对在现实世界中危险或难以复制的场景进行动手培训。只有少数有远见的人将VR / AR用于公司学习计划；Gartner预测主流采纳还需要10年的时间。在不久的将来，组织将开始评估沉浸式学习解决方案，以确定它们是否提供可观的业务价值。
应对技能数据挑战。即使不是不可能，获取有关技能的最新信息也是一项挑战。员工通常仅在寻找工作时才更新其技能资料（即使如此，他们仍在LinkedIn或简历上进行更新，而不是在公司技能库中进行更新）。寻找使技能数据保持最新和随时可用的方法仍将是一个挑战。但是，随着AI和机器学习技术的改进以及新的轻推引擎工具的出现，技术领导者将为该问题提供解决方案。
请遵循以下技巧，通过战略性学习计划来确保您的业务未来发展，并提升您在组织中的角色：
预测新一轮的工作并确定相应的技能。
与高级业务主管和直属经理联系，以确定需要哪些技能。由于技能需求可能每5到10年变化一次，因此该过程必须是恒定且灵活的。
使用达到工作时间的指标来确定满足业务目标所需的学习投资额。
达到生产效率的时间非常重要，因为它可以指示达到业务目标需要多少投资。要获得此指标，请计算分析组的生产率天数之和，然后除以分析组中的员工人数。您越需要积极地缩短生产时间，学习投入就越高。
监控课程并比较学习成果，从而可以推动最佳业务成果 。
挖掘你的员工数据，以确定某个特定重组计划的参与者是否经历了更多的内部流动，从低需求流向高需求职位。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Dave Weisbeck Visier
来源：https://www.hrtechnologist.com/articles/learning-development/hr-in-2020-reskilling-goes-into-overdrive/
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