让技能智能投入实际应用
职场正在发生范式转变。麦肯锡估计，在“AI 价值链”的助力下，到 2035 年美国经济可能新增超过 4000 万个就业岗位。1
你如何使用技能智能和数据，会影响人才发展。但同样重要的是，让技能在日常工作中真正发挥作用。
你可以让员工队伍为麦肯锡所预测的未来做好准备，并在此过程中帮助防止人才缺口形成。事实上，利用现有技术，你就能为未来员工队伍奠定学习基础。
随着 AI 在员工队伍发展中被广泛采用，组织开展学习和技能提升的方式正在发生根本性变化。在新模式下，人负责主导，AI 助手负责协调，AI 智能体负责执行。
这一转变至关重要，因为变化正在加速。正如麦肯锡所指出的那样，很快大多数技能组合都将包含 AI 要素——许多如今已经如此。岗位正在演变，新的专业方向不断涌现，技术技能的半衰期也在不断缩短。HCM（人力资本管理）不能把学习当作走过场。
SAP Autonomous Suite：以无集成负担弥合人才缺口
要让员工队伍面向未来做好准备，人的抱负与 AI 之间需要建立持续、双向的关系。这正是 Autonomous HCM 的用武之地。
Autonomous HCM 将智能体、应用和数据整合在一起，端到端运行 HR 流程。由于这些工具原生内置于统一套件中，它们可直接连接财务、支出和供应链等更广泛的业务信号。数据可在各工具之间即时流转，无需额外集成工作。
借助协作工具、通信系统和项目管理平台从工作流中获取信号，Autonomous HCM 持续提供员工实际工作技能的实时洞察，并根据这些信号调整学习内容。
如今，你的员工不再只是完成课程。他们在工作中积累持续更新的能力记录，同时学习旅程也会演进以适合他们的需求。你可以将他们创建的记录用作内部招聘和技能提升资源，或用于分析学习举措对绩效的影响。你还可以通过实时 AI 洞察，了解任何正在形成的技能缺口，并分配学习项目和课程，以便提前应对。
由此带来的学习能够智能地适应每个人的需求，为管理者和高管创造可衡量的业务价值。人力资源领域的 AI 将日常工作转化为长期增长的机会——也成为长期增长的证据。技能发展成为一个持续过程，与企业战略和个人优先事项相契合，而不是一场冷冰冰的年度活动。
借助 AI 加速学习之旅
1. 学习任务智能体
2. 学习技能智能体
3. 学习合规管理智能体
让人掌握主导权
当 AI 进入职场时，人们对数据隐私有疑问很正常。关键原则很简单：在自主式框架下，由人指挥 AI。
企业学习领域的 AI 承担捕捉信号并整理成建议的繁重工作——但你的员工仍掌控哪些数据会被使用和共享。人在回路的方法已内置于 Autonomous HCM 的设计中。
员工保留治理权。他们可选择开启哪些数据源，并在任何技能或证据添加到个人资料之前予以批准或拒绝。如果某个数据源显得过于私密或不相关，他们可以将其关闭。
不过，员工自然有动力利用数据为学习提供依据：这样做能让技能发展更贴合个人需求，也能更好地向管理层展示自己的成就。
自主导向的学习旅程又增添了一层自主权。员工拥有更多内容选择，可让学习尽可能贴合自身需求。他们可以探索与自身技能、兴趣和职业目标相匹配的课程、导师和学习任务——完全按照自己的方式。
开放内容网络可与 Skillsoft 和 LinkedIn Learning 等合作伙伴集成，让你能把合作伙伴内容纳入同行推荐和 AI 引导的建议，使业务优先事项和信号与个人志向保持一致。
系统会呈现相关内容，但由员工决定追求什么。
培养面向未来的员工队伍
Autonomous HCM 将企业学习从被动的合规检查活动，提升为主动、持续推动组织敏捷性的驱动力。
试想一下，当 AI 改变学习时，会发生哪些变化：
- 管理者能够全面了解每个人的能力、实际做过什么以及未来的发展方向，并将内容完成情况与更广泛的业务目标挂钩。
- 员工能够自主掌控自身发展，由 AI 负责数据采集和整理，使他们能专注于成长，并了解自己在哪些方面取得了成功。
- 组织可以基于对技能缺口的证据和数据支持洞察来分配学习并做出人才决策，而不是依赖假设或记忆。
学习方式的转变已经开始。在员工队伍发展中应用 AI 的组织，正从被动培训转向主动发展，从孤立学习转向互联成长，从年度评估转向持续证据。
未来员工队伍需要的不仅是课程和合规。它需要一个学习生态体系，让支持性的 AI 放大人的潜能。
Autonomous HCM 让人们能够发现并磨练可为其未来员工队伍做好准备的技能，并帮助你的组织防止人才缺口形成。
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