Skill Graph sẽ gợi mở cách tiếp cận mới trong hoạch định nguồn nhân lực


Làm thế nào các tổ chức có thể nắm bắt cơ hội “nhảy vào” future of work khi hiểu biết của họ về yếu tố con người là rất mờ nhạt? 





Một khảo sát Xu hướng nguồn nhân lực toàn cầu năm 2020 cho thấy:





  • 53% người được hỏi tin rằng khoảng từ ½ tới toàn bộ lực lượng lao động của họ sẽ cần thay đổi kỹ năng trong vòng 3 năm, nhưng 59% người được hỏi lại không có thông tin cần thiết để hành động. 
  • Thậm chí, chỉ 17% tin rằng họ có thể dự đoán được các kỹ năng cần thiết. 




Với chênh lệch to như cái hố này, làm thế nào các tổ chức có thể đầu tư tốt nhất vào việc phát triển nguồn nhân lực? 





Tương lai công việc và sự hiểu biết về yếu tố con người
Tương lai công việc và sự hiểu biết về yếu tố con người. Ảnh: Roland Berger




Các tổ chức cần một lực lượng lao động có khả năng thích ứng và bền bỉ, nhưng nỗ lực của họ bị thách thức bởi sự thiếu rõ ràng về các kỹ năng — và khả năng — của lực lượng lao động đó.





Năm 2021, chúng tôi đã dự đoán nhiều tổ chức sẽ bắt đầu sử dụng các ứng dụng hỗ trợ biểu đồ kỹ năng (skill graph) để điều hướng sự giao thoa mới xảy ra giữa công việc và người lao động, khơi dậy sự tập trung đầu tư vào phát triển lực lượng lao động như là phương tiện chính để đạt được chiến lược nguồn nhân lực — và sau cùng là chiến lược kinh doanh.





Bản đồ tới tương lai: Skill Graph





Các tổ chức thường sử dụng các khung có cấu trúc (ví dụ: thư viện năng lực, kiến ​​trúc công việc, sơ đồ tổ chức) để phân loại người lao động và công việc. Nhưng bản chất của các khuôn khổ này — phân cấp, tuyến tính và trừu tượng — quá rời rạc với công việc và nhân viên để theo kịp thực tế. 





Ví dụ, sơ đồ tổ chức là một khung có cấu trúc được sử dụng để mô tả các mối quan hệ chính thức và hệ thống phân cấp, nhưng hiếm khi cung cấp bất kỳ điều gì có thể hành động được (actionable) về cách công việc được hoàn thành. 





Thật vậy, các tổ chức là mạng lưới phức tạp và nhiều nơi hiện sử dụng ONA (phân tích mạng tổ chức – organizational network analysis) để hình dung các mối quan hệ và luồng giao tiếp của công việc hàng ngày — thường nhằm mang lại những hiểu biết và cơ hội có giá trị.





Những đổi mới tương tự cũng đang diễn ra trong phạm vi kỹ năng và năng lực của người lao động. Các tổ chức đang chuyển từ các khuôn khổ có cấu trúc sang các bản thể luận (onology) dựa trên mạng lưới, năng động hơn, vay mượn các khái niệm lý thuyết đồ thị tương tự làm nền tảng cho ONA để hiểu rõ hơn mạng lưới quan hệ phức tạp giữa các kỹ năng, năng lực, công việc và người lao động.





Nói tới biểu đồ kỹ năng, đó là bản đồ các kỹ năng và năng lực của một cá nhân hoặc lực lượng lao động. Tùy vào việc triển khai cụ thể, một skill graph có thể bao gồm:





  • Một bản vẽ trực quan mạng lưới các kỹ năng và năng lực hiện tại
  • Mối quan hệ giữa các kỹ năng và năng lực (ví dụ, những kỹ năng và năng lực xảy ra cùng nhau, là các thành phần hoặc điều kiện tiên quyết của những kỹ năng khác, hoặc có thể kết hợp để tạo ra các kết quả nhất định)
  • Mối quan hệ của các kỹ năng và năng lực với công việc, vai trò, nhân khẩu học, xu hướng bên ngoài (ví dụ: hệ sinh thái, ngành, kinh tế) và kết quả công việc
  • Mối quan hệ của kỹ năng với biểu đồ xã hội (như các động vật xã hội, con người sử dụng các kỹ năng và năng lực về mặt xã hội)
  • Xu hướng thay đổi theo thời gian




Skill Graph đơn giản





Skill Graph có thể được dùng để biểu diễn mối quan hệ giữa các kỹ năng





Skill graph đơn giản
Skill graph đơn giản




Làm nổi bật các kỹ năng của 1 công việc nhất định (như nhân viên chuyển phát bằng xe đạp) và các điểm giao thoa tiềm năng với các công việc và vai trò khác.





Skill graph của 1 Bike Courier
Skill graph của 1 Bike Courier. Nguồn: Deloitte Consulting LLP, 2020




Skill graph của 1 Backend Developer, trình độ Middle
Skill graph của 1 Backend Developer, trình độ Middle. Click xem Skill graph




Skill graph của 1 DevOps Engineer trình độ Senior
Skill graph của 1 DevOps Engineer trình độ Senior. Click xem Skill graph




Các ứng dụng hỗ trợ đồ thị kỹ năng (sử dụng máy học và AI) là một bước nhảy vọt so với các phương pháp lưu giữ kỹ năng và năng lực trước đây. Các ứng dụng này sẽ:





  • Phân tích các tập dữ liệu khác nhau từ hệ thống nhân sự hoặc công việc nội bộ và các nguồn bên ngoài (ví dụ: dữ liệu kinh tế, bảng công việc, dữ liệu ngành)
  • Khám phá thông tin độc lập với đầu vào của nhân viên, bao gồm cả việc hiểu dữ liệu phi cấu trúc
  • Xác định các kết nối ẩn (ví dụ: suy ra sự hiện diện của một kỹ năng dựa trên sự hiện diện của những kỹ năng khác)




Phát triển lực lượng lao động tập trung vào tương lai





Việc trực quan hoá sự tương tác năng động giữa công việc và người lao động có thể cung cấp hỗ trợ cần thiết cho các nỗ lực hoạch định nguồn nhân lực mang tính chiến lược. 





Việc nhận diện các hình mẫu kỹ năng có thể giúp hướng dẫn các khoản đầu tư quan trọng. Hấp dẫn hơn nữa, những hình mẫu này có thể được sử dụng để báo hiệu những thay đổi tương lai trong chính công việc, thông tin thêm cho việc tiếp cận the furture of work của tổ chức.





Ví dụ: một công ty khai thác khoáng sản toàn cầu đang sử dụng nền tảng hỗ trợ skill graph và các công cụ liên quan khác để thu thập dữ liệu từ chính công việc và xác định kỹ năng của người lao động.





Đối với một số kỹ năng, những nhân viên có bộ kỹ năng tương tự được yêu cầu xác minh trình độ của các đồng nghiệp của họ.





Công ty sử dụng các công cụ này để cảm nhận những thay đổi trong các kỹ năng cần thiết, thông tin thêm cho các khoản đầu tư phát triển nguồn nhân lực và hướng dẫn lựa chọn nghề nghiệp của cá nhân nhân viên.





Nhìn về phía trước





Các tổ chức có thể bắt đầu bằng cách xem xét cách tiếp cận tổng thể của họ đối với các kỹ năng và năng lực như một phần trong kiến ​​trúc lực lượng lao động. 





  • Làm thế nào để cả tổ chức và cá nhân hiểu được họ hiện có những kỹ năng và năng lực nào và họ sẽ cần gì trong tương lai? 
  • Và họ nên đầu tư vào đâu để giúp đạt được những mục tiêu đó? 




Các tổ chức nên tìm hiểu xem các ứng dụng hỗ trợ skill graph có thể đưa ra câu trả lời hữu ích cho những câu hỏi này như thế nào. 





Để bắt đầu:





Tuyển chọn các nguồn lực phát triển sự nghiệp





Dữ liệu skill graph có thể cung cấp các đề xuất có tính  theo quy định, được cá nhân hóa hơn cho từng nhân viên, bao gồm nêu bật nội dung hoặc kinh nghiệm phát triển được nhắm mục tiêu hoặc các cơ hội nghề nghiệp được đề xuất.





Thiết lập thị trường cơ hội thị trường tài năng





Các tổ chức có thể tạo điều kiện thuận lợi cho hành trình phát triển và tính linh động của lực lượng lao động nội bộ bằng biểu đồ kỹ năng. Biểu đồ kỹ năng là trọng tâm của một số giải pháp trên thị trường tài năng.





Những công cụ này có thể kết hợp các kỹ năng và sở thích với các cơ hội và giúp các cá nhân hiểu rõ hơn về điểm mạnh hiện tại và con đường khả thi để đạt được nguyện vọng tương lai.





Tái hình dung việc hoạch định nguồn nhân lực





Dữ liệu skill graph có thể giúp các nhà lãnh đạo nhận ra các xu hướng trong việc thay đổi nhu cầu nguồn nhân lực.





Việc kết hợp dữ liệu kỹ năng với phân tích nhu cầu truyền thống có thể mang lại mức độ hiểu biết sâu hơn về cách thức hoàn thành công việc — và cách nó có thể được thực hiện trong tương lai.





KẾT





Skill Graph có thể thay đổi quan điểm của việc hoạch định nguồn nhân lực — sử dụng các nguồn dữ liệu khác nhau về công việc và lực lượng lao động để xác định tương lai tiềm năng và dẫn dắt sự hài hòa liên tục giữa chúng với nhau.





Từ David Mallon