填补美国600万职位空缺

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在20世纪80年代,一名典型的下岗汽车工人将参加为期数月的职业培训计划。需要很多令人信服的事情 – 在工厂车间工作多年之后重新进入教室可能既令人生畏又缺乏激情 – 但她最终还是放弃了,也许她在当地的社区学院上课,在那里她学习,比如说,文书技能在房地产或保险中获得行政工作的必要条件。在课程结束时,她也会开始阅读简历写作和面对面的面试技巧。但是,当真正申请这些行政工作的时候,她会发现所说的工作实际上并不存在:她所在地区的雇主没有招聘。随着自动化开始重新开始重复工作,工人们将需要改善他们的迪重要技能(例如,在计算机或Microsoft Excel上打字)甚至可能为全新领域的工作做好准备。政策制定者有责任确保这种过渡尽可能无缝且无伤害。但如果这个国家在20世纪后期的经历有任何迹象,那么联邦就业培训计划就是将美国人引导到当地劳动力队伍中的一种无用的机制。这些计划历来倾向于为错误的工作做好准备,部分原因是他们没有足够的关于当地经济需求的最新数据 – 例如,雇主正在寻找什么,以及他们何时招聘。联邦尽管如此,未来的就业培训计划可能比过去的同行更成功参与LinkedIn的经济图表等新举措,该图表可供选定的一组研究人员使用,其中包含有关求职者,雇主,教育工作者和技能的数据。在其12月份的月度劳动力报告中,LinkedIn能够确定该国哪些地区存在“技能差距” – 雇主没有足够的候选人具有相关技能的情景,或者相反,他们正在与一个过度饱和的候选人群体竞争申请人。该报告还显示了哪些行业正在招聘,他们在哪里招聘,以及谁在那些工作中,在无数其他数据集中。我与LinkedIn的Nicole Isaac进行了交谈,他是该公司美国公共政策和政府事务工作的负责人。各级政府为就业培训计划提供信息使用经济图表。我们谈到了数字技能日益增长的重要性,技能差距是否是一个神话,以及她是否担心人们会玩LinkedIn平台,因为他们有可能不诚实地根据雇主的需求调整他们的个人资料。为了清楚起见,这次访谈被轻微编辑和浓缩.Lolade Fadulu:什么是经济图?Nicole Isaac:经济图是我们“全球化”映射全球劳动力的方式。目前,[LinkedIn的全球劳动力数据]由全球超过5.3亿人组成。我们知道LinkedIn上有1800万家公司正在使用[整体上的]来识别和留住人才。我们知道,目前,我们有超过1100万个空缺职位[世界各地]。我们也知道我们在全球拥有近30,000所高等教育机构,因此我们可以了解成员上学的地点,他们正在上的课程,他们注册的培训课程以及这些课程的方式。最后,我们在LinkedIn上拥有超过50,000种技能,[数据使我们能够]了解特定雇主或特定行业和地区最需要哪些技能.Fadulu:雇主是什么数字测绘之前做了什么?艾萨克:在我们拥有全球劳动力的这个“数字地图”之前,我们在美国拥有并且我们仍有几个数据来源,这些数据提供了对印第安纳波利斯市与克利夫兰市发生的事情的见解,为例e,以及如何最好地优化一个城市与另一个城市的投资。一些联邦数据集不是实时的挑战,LinkedIn数据的美妙之处在于您通常可以看到实时决策。我可以看到国际纸张制造商可能刚刚雇用的人,以及为什么这个人可能比其他人更有资格胜任这项工作。我还可以看到谁可能已经从克利夫兰过渡到芝加哥,因为芝加哥现在对特定技能的需求有所增加,这可能不会反映在克利夫兰或纽约市。例如.Fadulu:谁使用LinkedIn?Isaac:我们承认我们倾向于比成员方面的蓝领工人更偏向一点。然而,经济图… [ensures]每个职业都被反映出来。目前,我们正在与市长和州长等政策制定者合作,特别是在美国,以扩大中等技能和一线工作人员[在LinkedIn]的代表性[那些往往拥有超过高中学历但不到四年级的劳动者]我们通过与社区学院,非营利组织,劳动力投资委员会和青年组织的额外合作来实现这一目标.Fadulu:那些没有数字技能或基本计算机技能的人如何使用像LinkedIn这样的网站?Isaac:在LinkedIn的政策部门,我们有一些计划,我们与就业中心和劳动力投资委员会密切合作,围绕为个体求职者提供课程和培训,以了解h像LinkedIn这样的平台可以将它们连接到机会。我们知道,当我们考虑数字化劳动力和未来的工作时,越来越多的人必须了解如何最好地利用这些[数字]技能来获得这项工作。这并不意味着软技能[如团队合作和同理心]并不重要……我们认识到,不仅在核心技术技能方面存在技能差距,而且在某些[较软]技能方面也存在技能差距.Fadulu:一些经济学家他们认为,技能差距是一个神话,因为他们没有为不良的工作条件提供足够的补偿,因此工作空缺。你如何回应这个论点?艾萨克:我们会立即反驳它,原因有几个。在LinkedIn上我们跟踪供应和dem以及50,000种技能,因此我们可以通过许多其他公司或组织无法做到的方式来量化技能差距。我们知道没有一个技能差距 – 有很多。“软”技能的差距,如其他类型的识字[例如不幸的是,编码,外语]在多个行业中持续存在。这就是为什么必须有一个基线学习应用于培训计划,以最好地教育那些软技能.Fadulu:你是否担心人们将现在游戏招聘系统,因为他们知道雇主正在寻找什么,并可以将这些技能插入他们的个人资料?Isaac:当我们为决策者或合作伙伴提供研究和见解时,我们会根据自定义分析提供见解[识别出现的技能在工作中有点一致]。以项目经理 – [分析揭示]项目经理在制造业与医疗保健与技术方面的作用,以及许多技能组合的可比性。我们将采用这些基线技能,然后我们将根据自定义分析向个别合作伙伴提出建议,而不是围绕个别异常或个别信号提出建议,这些异常或个别信号可能更具修饰性或更不一致。我认为这是一种抑制因素。员工和会员在LinkedIn上过度润饰,因为通常在LinkedIn上你与你的同事联系,你就与你的老板有联系。你和那些可以验证你在做什么程度的人有联系。那就是说,我们确实有一个团队调查涉嫌违规行为,并在发现违规行为时立即采取行动。我们采取了一系列措施来确认个人资料的真实性,会员还可以直接向我们报告可疑的个人资料或内容.Fadulu:雇主多么愿意从非传统教育背景中寻找候选人,例如那些以前是学徒或参与过的人在线课程?艾萨克:雇主必须超越他们目前认为的那个角色的“合格”或传统合格候选人。你通过实际创建一个愿意不列出该职位的四年制学位或特定资格的雇主网络来做到这一点 – 我们肯定看到了愿意这样做的雇主的一些牵引力 – 但它确实如此我认为甚至连联邦政府也都承认了这一挑战。特朗普总统承诺到2020年将学徒人数增加500万,这实际上是LinkedIn真正参与的事情,但我认为这是需要几乎全行业的转变,你会看到越来越多的雇主致力于为那些可能不符合传统背景的人提供机会。

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