IBM: 打造Cognitive HR

发布时间:2020-01-17   信息来源:智享会   浏览次数:
毛渭清 亚太区人力资源HRP转型与发展总监 IBM

实践

业务背景

IBM 近年来从业务转型期进入加速期,这意味着人力资源管理所能提供的解决方案都将加速演绎和发展。IBM 的整体战略正往Cloud Base(云平台)、提供认知型解决方案的企业发展,因此建立Cognitive HR 体系,更好地利用数据、分析数据也与公司战略息息相关。

人力资源数字化转型战略及发展重点—— 建立Cognitive HR

经过长期的演绎与发展,以提升员工敬业度和体验为出发点和聚焦点,IBM 致力于建立Cognitive HR,即当技术和数据融入人力资源各个模块后,很多工作已经实现可视化,此时就能增强组织的认知能力,让组织更有效率、快速反应,更好地进行决策。目前,在人力资源的选用育留及员工的整个生命周期中,均在融入、达成Cognitive HR 的理念,并不断演绎和改进,使其在整个IBM 中做到最好。

Cognitive HR 在人力资源各个领域的应用

Cognitive HR 在IBM人力资源的各个领域中均已有所结合,其中包括:人才吸引、员工参与、培训学习、人才保留、职业发展、技能管理。某一领域下也有多种融合与应用方式,可以说技术已经无处不在。本案例将就个性化员工学习平台和员工入职这两项做展开与介绍。


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个性化员工学习平台

IBM 给员工提供个性化的培训平台和更多的学习资源,让员工掌握新的技能和未来的技能。企业通过数字化分析能够更好地了解哪些知识或技能更适用于内部某些岗位,IBM 可以根据各个员工的学习情况,清晰掌握整个公司的学习进程。同时企业也可以通过对大数据的分析明确了解每个员工在学习上的偏好和兴趣,这能帮助员工有方向地去成长。在让员工更了解自己的同时,企业也更加了解员工。

员工入职

在员工正式入职前,IBM 会让新员工更早进入企业的学习系统, 提前学习IBM 的文化、历史和产品知识等。另外,在网上的社区,新老员工之间也可以通过社交媒体有一定的交流。

数字化之下的人才战略与能力要求

在业务环境快速变化的当下,数字化带来的是越来越高的敏捷性和可变性,因此人才战略、人员的能力和要求也会出现相应的调整。IBM 目前已经不再强调传统的胜任力模型,而是在人员的心智模式, 技能和领导力上提出了自己的主张。

Growth Mindset :即IBM 希望员工拥抱变化,有不断学习的能力,不仅只学习已有的知识,还要更多地接受新事物,拥有更多的创造力。

Resilience :即员工可以很好地管理自身,包括职业生涯、健康状况等。IBM 希望每个员工都是“Best People”,都要做最好的自己,从而可以成为“Best IBMer”。

Skill is Currency :在快速变化的环境中,不仅要有当下最新的技能,员工还需要有能力去找到未来的技能来发展自己。IBM 期望员工在未来的不确定性中能有更多的思考,也能快速地去定位自身,找到自己可能从事的领域。另一方面,公司也提供更多的学习资源让员工具备这种意识和能力,帮助员工找到自己应学和想学的知识。

变革领导力Transformational Leadership :转型过程中,更需要领导者有战略思考能力,在不确定中给组织建立“清晰度”, 同时要有快速反应的能力。并且在反应过程中还要具备决策力和执行力,勇于尝试、不怕犯错。转型中更好地让员工大胆尝试与创新,更加有自主权,帮助员工有一个正确的工作方向和职涯选择。

HR 在转型中扮演的角色

转型需要公司战略的引领和高管和业务部门的支持、共创,HR 需要作为转型的推动者和倡导者。 IBM HR 在Cognitive HR 领域的探索和实践正是与IBM 基于云的解决方案和通过提高组织的认知能力来增加更多价值最好的最好的践行和体验。

洞见

对Digital HR 的理解与定义

IBM 认为,Digital HR 更接近于一个“金字塔”,最底层是数据库、平台、办公自动化、自助模式等为基础。再往上便是借助这些平台的数据科学,通过数据分析,洞察数据背后的意义。 增加对员工和整个人力资源架构的洞察力和预测能力,更好的设计人力资源解决方案。 提升效率和快速反应。当完成了这一系列工作后,企业内部各项业务和流程可见度、清晰度将有效提升,就能增强组织的认知能力。同时通过社交平台增加员工和经理的交互,多方面的交流也能提升组织的认知。在这一过程中,人力资源需要倡导、促成这一转变更好地发生, 达成Cognitive HR 的理念。

数字化转型的关键成功要素

具备数字化平台

拥有大数据处理能力

HR 具有很好的专业能力,可以结合大数据进行分析、预测

HR 具有解决方案设计能力

对未来的劳动力的思考

部分工作会因为数字化的发展而消失,企业需要在未来的工作中, 更好地利用人工智能,将人的能力和工作效率放大,做更加有价值的工作。

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