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【人才策略與管理】從歐洲洞察:技術與數據驅動的人才|ATD24|旭聯ATD


【人才策略與管理】從歐洲洞察:技術與數據驅動的人才|ATD24|旭聯ATD

現今數據驅動的世界中,技術與人才發展的結合變得尤為重要。本次ATD24講座「歐洲洞察 – 科技與數據驅動人才:新動態學習環境」匯集了四位來自歐洲的專家,包括MyLearningBoutique的創辦人Dr. Thilo Eckardt、荷蘭阿姆斯特丹政府創新學習與發展主管Carlijn Kreik、比利時歐洲氣候基金會的人力資源主管Evelyne Van Vosselen以及dbrownconsulting的執行合夥人David Brown。


他們將分享如何利用大數據、AI技術和雲端工作模式來優化人才發展策略,並探討HR與IT協作的重要性。



講者:

Dr. Thilo Eckardt,MyLearningBoutique

創辦人


Carlijn Kreik

荷蘭阿姆斯特丹政府 創新學習與發展主管


Evelyne Van Vosselen

比利時歐洲氣候基金會 人力資源主管


David Brown dbrownconsulting

執行合夥人


講題:

Insights from Europe panel – Tech and Data-Driven Talent: The New Dynamic Learning Landscape

撰文者:

PISB_研發處-軟體開發部 陳嘉禾 研發經理




【內容摘要】


【人才策略與管理】從歐洲洞察:技術與數據驅動的人才|ATD24|旭聯ATD

圖片來源:ATD2024



本場次邀請四位專家針對「技術與數據驅動人才發展提出想法與見解,讓科技與人類更為結合獲得雙贏」,以下共分為六個構面摘錄。






1. 如何使用大數據?


1.1 讓數據轉化成HR可以實作的見解。


1.2 勇於實驗新技術、保持開放態度:若想要了解新技術與AI,就必須勇於嘗試。企業或組職內部需要一種不怕失敗,並勇於再次學習的文化氛圍。


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1.3 獲得高階主管的支持:對AI持有開放心態並有意願去支持導入。人資部門要勇於走出舒適圈,多與IT部門、數據分析師等單位進行交流討論,更能促進技術的落地應用。


1.4 克服恐懼:AI技術正引起這世界產生巨大變革,過程中難免會有恐懼、抵抗,我們要克服這個心理障礙,因為大家的起點相同,成功在於迎接挑戰並適應變化!





2. 技術集成挑戰與轉型問題


2.1 統一資料管理:AI技術在這兩年有巨大的變革,但內部使用時仍需使用經過清洗後的資料,以確保流程的完整與一致,然而,多年的發展與人員輪替常會導致多版本文件,AI難以辨識最佳解,因此需要重新梳釐與統一組職內的數據資料甚至是數據設施。


2.2 集中數據管理:需考慮將數據集中管理,組職內的資料常分散各地,需要更多跨部門合作來共同解決。


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2.3 雲端工作模式:將傳統的地端工作模式轉變為雲端模式,我們會使用各種數據來協助處理工作,更需規劃讓同事間聚集討論,調整步驟達成共識,要求更高的工作協作下,相對更具挑戰性。


2.4 HR與IT協作:HR和IT部門持續合作,打造更多資料基礎,讓AI訓練提供更完整的工作流程模式。





3. HR部門對AI的抵制情緒與恐懼


3.1 強調人本理念:HR以人為本,主管們必需讓同仁知道,導入AI不是為了要取代任何夥伴,而是為了增強團隊能力。


3.2 成功個案運用:應用成功案例讓同仁了解AI的優點和效率,AI已經融入我們的日常生活,並非是個可怕的怪物。


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3.3 平衡目標:企業和部門需設定遠大的目標,同時要注意短期目標和發展,避免捨近求遠。


3.4 技術為人服務:強調技術是為了服務和幫助我們,並非針對個人,提醒同仁「科技始終來自與人性」。


3.5 提升使用體驗:使用體驗上越舒適,恐懼越少,效果就越好。





4. 用數據說故事說服管理階層


4.1 數據驅動的決策:數據可以揭示事實,但讀數據的你要有洞察力和敏感度,才能從中發現關鍵資訊。


4.2 AI與領域知識結合:AI能夠提供多項統計分析,但仍需要相應的領域知識來判斷數據意義,並將這些關係建立在視覺圖表內。因此,對應的領域知識很重要,有了AI仍需不斷學習。


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4.3 發現數據中的新關聯:經驗豐富的L&D人士可與AI合作,從數據中尋找相關性與關聯,發現新奇點。透過視覺化圖像提出假設並進行回溯測試,進而再發現更有趣的關係點。


4.4 實際成果的展現:數據分析應直接從收入上升或成本下降得到實際回饋,或以隱性效果的方式達到降低風險。強調數據趨動的貢獻並做出干預措施,讓目標明確,並證明新方法能比舊方案更有效。






5. 快速整合個人計畫需求與公司目標


5.1 提供發展機會:給同仁多種機會,強調職涯是自己的故事篇章,鼓勵他們根據自己的工作經驗打造專屬的美好旅程。


5.2 主動管理職涯:不論大小公司,管理職涯發展應更主動。傳統被動的學習方式需要被轉變,AI提供更多的主動學習機會和主控權。


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5.3 AI與LMS系統結合:AI結合LMS系統後,如同NETFLIX或其他串流媒體,能自動推薦課程與技能,幫助員工在多技能的社會中取得更多的發展,將個人再與企業目標結合。


5.4 保持平衡與人情味:在系統學習與發展中,保持人情味和心理健康平衡,靈活應對,增加社交參與,根據數據來關注未來技能與方向。


5.5 AI帶來機會:AI不是威脅,而是提供給你更多的機會,來做到個性化發展 (註:講者是有用比較重的語氣強調 “超”個性化 )





6. AI完善LMS:識別技能差距與預測培訓需求


6.1 預測技能需求:LMS應基於你的需求而提供課程,AP能「預測」你需要的技能來提供給你相應的課程,讓你更有效完成各項工作。


6.2 開放與成長:LMS不應孤立封閉,需要持續調整成長。運用AI過往實驗的成果,創建各種關係圖和關聯,加以推動新想法,讓資訊間不斷的連結發展產生共嗚。


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6.3 整合個人數據:透過各式各樣的個人資料(例如社交行為或休閒偏好)來提供更多資訊,讓系統選擇與判斷產生更佳的識別與預測需求。


6.4 AI人才配對機制:結合多元的外部資訊,幫助管理層更容易選擇人才,提高包容性亦或達到多元化目標化。(註:講者提到歐洲政府尋找人才上,猜測可能不像台灣有這麼多的管道,不易找到多元的求職資料)






【旭聯研究中心觀點】


各專家學者們呼籲擁抱AI、全民AI,應該把它視為工具、助手甚至是同事,但並非是將工作全權交由它來負責,我們需要保有能力做判斷,尤其是AI也跟人類一樣,會有錯誤、會產生幻覺。因此,對應的領域知識,我們本身還是要不斷成長與精進。



從四位講者的討論交談間,能觀察出「政府」與「企業」在AI導入做法上還是存在差異:

政府機構相對需要很謹慎地來導入,要找出可實做的單位,避免因出錯而成為新聞焦點,造成公民問題或危機;企業導入上也建議不要一步登天式的全面導入,同樣是建議培養「前導者(Pilot)」,將實作經驗與成功案例逐步擴散出去,此外,加入些許誘因更能讓同仁提高配合度!



歐洲政府正在定義更多法規來保護公民與組職(註:目前已有GDPR-一般資料保護規則,最嚴格個資法之一,允許使用者可以要求完全刪除資料,並需要妥善嚴密保護資料,否則將面臨驚人的罰款),相比之下,歐洲政府較為謹慎,不像美國這麼創新開放,主要目的是想避免因過多決策錯誤而需要緊急修正。



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AI不是要打破或破壞我們的世界與生活,而是來幫助我們減輕工作負擔、省事省力,但請不要迷失自我,要保持身心理上整體的平衡、保持學習熱情以及維持人性化的一面,請記得,我們面對AI最大的優勢就是溝通與思考!




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