The future of HR: Lessons from the Pathfinders

The future of HR: Lessons from the Pathfinders

EN:

Digital transformation and the profound impact of COVID-19 have changed how work gets done. The World Economic Forum calls this the "double disruption" and it sent many well-laid-out plans spinning. While many organizations struggled in this transition, others used the disruption as a catalyst for change, reimagining the workforce and the organization’s operating model.

In KPMG’s research in 2019, while many business leaders view HR as an administrator, there is a group of HR organizations, about 10 percent of that global sample, who are considered value drivers within their enterprises. They coined the term ‘Pathfinders’ for this cohort.

HR organizations who are focusing on integrated and mutually reinforcing capabilities such as employee experience, data and analytics, workforce shaping and digital HR and learning. Based on KPMG International's 2019 and 2020 research, this cohort makes up approximately 10 percent of the sample in both years.

KPMG International conducted in-depth interviews with 18 HR leaders from across the globe who they believe showcase characteristics of Pathfinders. They have sought to understand how these organizations are navigating this double disruption and how they’re shaping the workforce for the future.

The findings reveal that today’s Pathfinders are:

—Tackling head-on the evolving challenges around inclusion, diversity and equity (IDE) in the workforce, and understanding what this means for employee experience, culture, and the talent pool of the future.

—Challenging existing approaches to talent management and embracing a new ‘total workforce’ philosophy that fills talent gaps, going beyond the high-performers, and focusing on everyone for both current and future skill needs.

—Experimenting with new ways of working and emerging technologies to help employees adapt to a disrupted reality, while rethinking preconceived notions of how work gets done.

—Questioning HR’s own strengths and opportunities and using data and analytics to explore how the function can work better with other business functions to shape the work force of the future.

VN:

Sự chuyển đổi kỹ thuật số và những tác động sâu sắc của COVID-19 đã thay đổi hoàn toàn cách thức thực hiện công việc. Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), đây được coi là "sự gián đoạn kép" đã khiến nhiều kế hoạch bị thay đổi chóng mặt. Trong khi nhiều tổ chức gặp khó khăn trong quá trình khủng hoảng, những bên khác đã sử dụng sự biến động này như một chất xúc tác để thực hiện các quá trình chuyển đổi, nhằm định hình lại lực lượng lao động và mô hình hoạt động của tổ chức.

Một nghiên cứu vào năm 2019 của KPMG cho thấy, trong khi nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp xem HR những người quản trị viên, thì có một nhóm các tổ chức nhân sự, khoảng 10% trên toàn cầu, được coi là động lực có giá trị trong doanh nghiệp của họ, được gọi là những “Người tìm đường” (Pathfinders).

Nghiên cứu cho thấy rằng những “Pathfinders” ngày nay thường mang những đặc điểm sau:

—Sẵn sàng đối đầu với những thách thức đang phát triển xung quanh sự hòa nhập, đa dạng và công bằng (IDE) trong lực lượng lao động, đồng thời hiểu điều này có ý nghĩa như thế nào đối với kinh nghiệm, văn hóa của nhân viên và đội ngũ nhân tài trong tương lai.

—Thay đổi các phương pháp tiếp cận hiện có để quản lý nhân tài và áp dụng triết lý 'tổng lực lượng lao động' mới nhằm lấp đầy khoảng trống về nhân tài, không chỉ tập trung vào những người có hiệu suất cao mà còn vào tất cả mọi người để đáp ứng cả nhu cầu kỹ năng hiện tại và tương lai.

—Áp dụng những cách thức làm việc và các công nghệ mới để giúp nhân viên thích nghi khi hiện thực bị gián đoạn, đồng thời suy nghĩ lại những quan niệm định kiến về cách hoàn thành công việc.

— Đặt câu hỏi về điểm mạnh và cơ hội của bộ phận Nhân sự cũng như sử dụng dữ liệu và các phân tích để khám phá cách mà ban nhân sự có thể hoạt động tốt hơn với những bộ phận khác trong doanh nghiệp giúp định hình lực lượng lao động trong tương lai.

Banks: Considering AI and Machine Learning models in Model Risk Management