大图模型(LGM)在转型未来技能型组织中的作用

　　每个组织都力争成为以技能为基础的组织(SBO)。在不断变化的商业环境中，SBO是人才管理界羡慕的对象。为什么?因为技能，而不是职位，是组织成功的驱动力。SBO了解员工的技能，并授权他们在不断变化的世界中不断学习、适应和超越。

　　但问题就在这里：虽然成为SBO的愿望很普遍，但当前的人力资源系统缺乏实现这一目标的技术基础。Gartner最近的一份报告还强调，技能短缺是2024年和2025年组织发展的最大风险。了解和培养人才以满足组织当前和未来的需求是保持敏捷和适应能力的首要任务，以应对不断变化的形势。

　　技能短缺的挑战

　　当前的技能格局以快速变化和日益复杂为特点。技能的半衰期估计约为五年，这意味着今天被认为有价值的知识和能力很快就会过时。这对组织来说是一个重大挑战，因为他们努力保持一支拥有适当技能以参与竞争的员工队伍。如果企业难以找到人才，创新就会因缺乏专业知识而停滞不前，项目也会被推迟。技能不足的员工会脱离工作，进一步阻碍增长。组织必须采取积极主动的方式来弥补技能差距，以保持竞争力。这可以增强员工的能力，促进创新，释放业务潜力。

　　虽然通用人工智能技术在人才管理方面取得了一些进展，但它们仍然无法解决技能、技能相邻性和角色之间的复杂关系。组织需要更复杂的解决方案来识别主要、互补和相邻的技能，并映射最佳的角色技能关系。

　　基本的技能数据库和词典不够完善，无法实现领导者的愿景。我们需要一种自动演进的技能图谱技术，能够理解技能，了解技能与角色的关联、邻接和相互关系。要成功转型为基于技能的组织(SBO)，组织必须采用由技能大型图谱模型(LGM)提供支持的技能即结构技术。

　　核心技能引擎是SBO配方中缺少的成分。LGM技术使组织能够自动识别和生成员工技能，推荐由AI驱动的个性化职业道路，并提供基于技能的成长机会。

　　通过主动理解技能及其关系并使用LGM解决技能差距，组织可以打破这种停滞循环并开启创新、敏捷性和员工赋权的浪潮。

　　技能大型图模型(LGM)：释放技能潜力的关键

　　技能大型图模型(LGM)是一项革命性的AI技术，它正在将组织转变为真正的SBO。以下是LGM支持的技术如何实现这一转变：

　　自动技能发现和映射：LGM分析大量数据，包括职位描述、行业趋势和学习材料，以自动识别和生成不同角色以及这些角色所需的复杂技能组合，适用于任何行业或业务职能。这种自动演进的技能框架消除了手动映射，手动映射既耗时又容易出错。

　　预测未来的技能缺口：组织面临的主要障碍之一是更新和完善员工技能档案。LGM通过处理低数据和无数据场景来帮助识别和自动生成员工技能档案，并为组织的传统数据问题提供独特的解决方案。有了员工技能档案，LGM可以帮助根据业务环境、行业趋势和技术进步识别现有劳动力中的技能缺口和未来的技能需求。

　　制作不断发展的技能地图：与静态技能清单不同，LGM使组织能够构建动态、自动发展的技能地图。这些地图不断学习并适应不断变化的业务环境，例如新技术、市场变化和不断变化的客户需求。这确保技能框架保持相关性并与组织目标保持一致，从而使组织保持领先地位。

　　个性化学习历程：LGM提供对员工当前技能、其角色所需的特定熟练程度以及组织内AI推荐的潜在职业道路的详细洞察。这为他们提供了高度个性化的再培训建议和员工学习路径。员工接受有针对性的再培训，以弥补他们的技能差距并帮助他们成长。这提高了组织的学习敏捷性，使员工受益，并使他们能够掌握自己在组织中的成长。

　　增强内部流动性：LGM通过根据员工的技能和职业抱负不断将员工与空缺职位进行匹配，为内部基于技能的人才市场提供动力。通过主动向员工发送匹配提醒，促进组织内部基于技能的内部流动性和保留。员工有机会在内部成长和发展自己的职业生涯，而组织可以最大限度地发挥现有人才库的潜力，从而减少昂贵的外部招聘工作。

　　技能大型图模型(LGM)是一种变革性的AI技术，可自动发现技能、预测差距并个性化学习，从而为更敏捷、适应性更强、更有能力的劳动力铺平道路。它是人才管理的未来，可以帮助组织转变为SBO。