每個組織都力爭成爲以技能爲基礎的組織(SBO)。在不斷變化的商業環境中，SBO是人才管理界羨慕的對象。爲什么？因爲技能，而不是職位，是組織成功的驅動力。SBO了解員工的技能，並授權他們在不斷變化的世界中不斷學習、適應和超越。

但問題就在這裏：雖然成爲SBO的愿望很普遍，但當前的人力資源系統缺乏實現這一目標的技術基礎。Gartner最近的一份報告還強調，技能短缺是2024年和2025年組織發展的最大風險。了解和培養人才以滿足組織當前和未來的需求是保持敏捷和適應能力的首要任務，以應對不斷變化的形勢。

技能短缺的挑战

當前的技能格局以快速變化和日益復雜爲特點。技能的半衰期估計約爲五年，這意味着今天被認爲有價值的知識和能力很快就會過時。這對組織來說是一個重大挑战，因爲他們努力保持一支擁有適當技能以參與競爭的員工隊伍。如果企業難以找到人才，創新就會因缺乏專業知識而停滯不前，項目也會被推遲。技能不足的員工會脫離工作，進一步阻礙增長。組織必須採取積極主動的方式來彌補技能差距，以保持競爭力。這可以增強員工的能力，促進創新，釋放業務潛力。

雖然通用人工智能技術在人才管理方面取得了一些進展，但它們仍然無法解決技能、技能相鄰性和角色之間的復雜關系。組織需要更復雜的解決方案來識別主要、互補和相鄰的技能，並映射最佳的角色技能關系。

基本的技能數據庫和詞典不夠完善，無法實現領導者的愿景。我們需要一種自動演進的技能圖譜技術，能夠理解技能，了解技能與角色的關聯、鄰接和相互關系。要成功轉型爲基於技能的組織(SBO)，組織必須採用由技能大型圖譜模型(LGM)提供支持的技能即結構技術。

核心技能引擎是SBO配方中缺少的成分。LGM技術使組織能夠自動識別和生成員工技能，推薦由AI驅動的個性化職業道路，並提供基於技能的成長機會。

通過主動理解技能及其關系並使用LGM解決技能差距，組織可以打破這種停滯循環並开啓創新、敏捷性和員工賦權的浪潮。

技能大型圖模型(LGM)：釋放技能潛力的關鍵

技能大型圖模型(LGM)是一項革命性的AI技術，它正在將組織轉變爲真正的SBO。以下是LGM支持的技術如何實現這一轉變：

自動技能發現和映射：LGM分析大量數據，包括職位描述、行業趨勢和學習材料，以自動識別和生成不同角色以及這些角色所需的復雜技能組合，適用於任何行業或業務職能。這種自動演進的技能框架消除了手動映射，手動映射既耗時又容易出錯。

預測未來的技能缺口：組織面臨的主要障礙之一是更新和完善員工技能檔案。LGM通過處理低數據和無數據場景來幫助識別和自動生成員工技能檔案，並爲組織的傳統數據問題提供獨特的解決方案。有了員工技能檔案，LGM可以幫助根據業務環境、行業趨勢和技術進步識別現有勞動力中的技能缺口和未來的技能需求。

制作不斷發展的技能地圖：與靜態技能清單不同，LGM使組織能夠構建動態、自動發展的技能地圖。這些地圖不斷學習並適應不斷變化的業務環境，例如新技術、市場變化和不斷變化的客戶需求。這確保技能框架保持相關性並與組織目標保持一致，從而使組織保持領先地位。

個性化學習歷程：LGM提供對員工當前技能、其角色所需的特定熟練程度以及組織內AI推薦的潛在職業道路的詳細洞察。這爲他們提供了高度個性化的再培訓建議和員工學習路徑。員工接受有針對性的再培訓，以彌補他們的技能差距並幫助他們成長。這提高了組織的學習敏捷性，使員工受益，並使他們能夠掌握自己在組織中的成長。

增強內部流動性：LGM通過根據員工的技能和職業抱負不斷將員工與空缺職位進行匹配，爲內部基於技能的人才市場提供動力。通過主動向員工發送匹配提醒，促進組織內部基於技能的內部流動性和保留。員工有機會在內部成長和發展自己的職業生涯，而組織可以最大限度地發揮現有人才庫的潛力，從而減少昂貴的外部招聘工作。

技能大型圖模型(LGM)是一種變革性的AI技術，可自動發現技能、預測差距並個性化學習，從而爲更敏捷、適應性更強、更有能力的勞動力鋪平道路。它是人才管理的未來，可以幫助組織轉變爲SBO。

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標題：大圖模型(LGM)在轉型未來技能型組織中的作用

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