Den tiden är förbi när man, för att bygga en rudimentär databas, bad anställda att själva välja sina förmågor från en lista med tusentals oorganiserade kompetenser. Artificiell intelligens (AI) är här för att hjälpa till att bygga sofistikerade kompetensontologier som underlättar organisationers talangbeslut. Det som tidigare tog tusentals timmar och ibland kostade miljontals kronor att introducera kan nu uppnås snabbt och skalbart.
Ibland tvekar vi att låta tekniken ta över. Men den kan hantera data mer effektivt än människor och hjälpa oss att fatta smartare beslut. Här är några grundläggande fakta om kompetensontologier och vad de kan hjälpa organisationer att uppnå.
Vad är en kompetensontologi?
Jag tycker att det hjälper att börja med vad en kompetensontolgi inte är. Många kompetenssystem bygger på en enkel kompetensdatabas, vilken inte är mycket mer än en ordlista som kan ha associerade definitioner. Dessa ger en låg nivå av funktionalitet. Det finns också kompetensklassificeringar som tillför hierarkiska relationer mellan kompetenser. Det är här vi börjar förstå relationerna mellan olika kompetenser, men endast inom ramen för stela kompetensbegrepp.
Sen finns det en ontologi. Den är “ett utbud av begrepp och kategorier inom ett ämnesområde eller domän som visar egenskaper och relationerna mellan dem." Så, på dess mest grundläggande nivå är en kompetensontologi ett utbud av unika kompetenser med definierade samband — eller relationer — till andra kompetenser eller enheter som arbetsroller. Till skillnad från kompetensdatabaser eller kompetensklassificeringar, möjliggör kompetensontologier en smidig och dynamisk kompetensdatabas och skapar ett sammanhang för hur kompetenser, även inom vitt skilda ämnesområden, är relaterade. Medan en klassificering förstår hur olika säljarkompetenser relaterar till varandra, eftersom de tillhör samma hierarki med säljarkompetenser, förstår den inte hur dessa säljarkompetenser relaterar till marknadsföringskompetenser, administrativa kompetenser eller kompetenser från andra områden.
Teknik är en nyckelfaktor för att skapa en korrekt kompetensontologi. Programvara använder AI för att göra det “lättare för HR-chefer att skapa en mer korrekt förteckning över arbetsstyrkans kompetenser i realtid,” allt enligt SHRM. Dessa teknikverktyg “delar upp jobb” i deras olika kompetenser och kunskaper “genom att automatiskt identifiera, kategorisera och utvärdera de anställdas kompetenser inom ett företag.”
Det här börjar bli allt viktigare inom organisationer eftersom forskning från ManpowerGroup har visat att 7 av 10 arbetsgivare har svårt att hitta anställda med rätt kompetenser. Det är lika viktigt för anställda eftersom forskning från Gallup har visat att 48 % av anställda funderar över att byta jobb för att uppdatera sina kompetenser.
Hur kompetensontologier kan hjälpa till att bygga en komplett kompetensutvecklingsstrategi
Kompetensontologier — och AI-driven programvara som möjliggör dem — hjälper till att bygga an komplett kompetensstrategi med följande inverkan:
Bedöma och utvärdera: De skapar och rapporterar om AI-drivna kompetensprofiler, stödda av självutvärdering och feedback från kollegor, vilket fångar upp kunskaper, kompetens, intressen och arbetsglädje.
Åtgärda kompetensluckor: De kan leverera program för lärande (eller utbildning) för att hantera kompetensluckor inom organisationer och uppnå omedelbara prestationsförväntningar.
Stärka utveckling och tillväxt: De levererar en personanpassad , social och självmotiverande utbildningsupplevelse för att stödja långsiktiga karriärvägar, intressen och mål.
Möjliggöra strategisk implementering: De gör att HR-ledare och chefer kan dra nytta av rätt kompetenser genom att redovisa mål, roller, projekt, gigs och erbjuda personanpassade utbildnings- och utvecklingsmöjligheter.
Skala upp kompetensstrategier och andra fördelar
AI-drivna ontologier hjälper till att skala upp program eftersom de avlägsnar mycket av den administrativa bördan för att bygga upp och underhålla högkvalitativa kompetensdata. Det som tidigare var rudimentära taxonomier insamlade för hand av administratörer genom att bevara anställdas uppgifter har nu förvandlats till konfigurerbara kompetensontologier baserade på stordata. Teknik automatiserar arbetet och använder globala databaser i hög hastighet och stor skala vilket ställer organisatoriska kompetensdata i relation till hela världens information.
Men en kompetensontologi är inte användbar på egen hand — det är när den integreras i talanglösningar som ett LMS eller prestationshanteringssystem som den verkligen kommer till sin rätt. Att lägga tonvikten på kompetenser gör att chefer, ledare och individer kan intressera sig för sina egna kompetenser, istället för att lita på att utbildnings- och utvecklingsledare ska styra deras karriärutveckling.
Agerande utifrån insikter som upptäckts i dessa kompetensontologier kan åtgärda kompetensluckor — inom organisationer och på marknadsplatsen. Informationen kan styra utbildningsrådgivning och föra in kompetenssamtalet i prestationsutvärderingar. Användande av kompetensontologier för att styra lärande och utveckling kan hjälpa organisationer att attrahera och behålla talang av högre kvalitet, liksom möjliggöra talangrörlighet inom en organisation för att driva företagsinnovation och tillväxt.
Verkliga exempel på hur kompetensontologier påverkar anställning
Inom hälsovård har kompetensontologiteknik hjälpt till att öka en organisations räckvidd när det gäller att attrahera talang. Kandidater kan vara akutsjuksköterskor, sjuksköterskor på olyckfallsavdelningar, intensivvårdssjuksköterskor eller cirka 40 andra titlar, men de har ofta liknande kompetenser som är överförbara till andra sjuksköterskeroller. Titlarna är angränsande men kompetenserna är relaterade.
AI-driven programvara har ersatt vad som brukade ta konsulter tusentals timmar och kosta miljontals dollar att bygga upp. Och resultatet är ännu bättre, ständigt föränderligt och mer intelligent allteftersom det fortsätter att samla in information. Organisationer och anställda drar bägge nytta av kompetensontologier eftersom de tillhandahåller handlingsbara data som styr utbildningsbeslut och åtgärdar kompetensluckor. Kompetensontologier kan också hjälpa rekryterande chefer att identifiera nya kandidater som de kanske skulle ha förbisett tidigare.
Om du är intresserad av att veta mer om hur kompetensontologier driver kompetensutvecklingsstrategier och sätter fart på utbildningsprogram kan du hitta information här.
