Matasigma: Membantu Pemetaan Keterampilan dan Perencanaan SDM Strategis

Kesenjangan keterampilan di tempat kerja semakin mengkhawatirkan. Riset terbaru menunjukkan kebutuhan pelatihan ulang atau penggantian karyawan hingga 38% dalam tiga tahun ke depan untuk mengatasi kesenjangan ini. Keterampilan AI dan data sangat dibutuhkan, namun menarik dan mempertahankan talenta merupakan tantangan. Pelatihan menjadi kunci untuk meningkatkan performa, retensi karyawan, pengalaman pelanggan, dan inovasi. Inilah peran Matasigma, dengan memanfaatkan kecerdasan buatan untuk membantu mengatasi kesenjangan tersebut.

Bagaimana Matasigma Membantu Mengatasi Kesenjangan?

Perusahaan Teknologi X (bukan nama sebenarnya), sebuah perusahaan teknologi yang bergerak di bidang pengembangan perangkat lunak inovatif, menggunakan Matasigma untuk melakukan "inferensi keterampilan". Proses ini memungkinkan Perusahaan Teknologi X mendapatkan pemahaman mendalam tentang keterampilan karyawan saat ini dan masa depan, termasuk keterampilan yang hilang namun penting untuk kesuksesan di masa mendatang.

Langkah-langkah Inferensi Keterampilan

1. Taksonomi Keterampilan: Perusahaan Teknologi X menentukan keterampilan yang dibutuhkan untuk merekayasa ulang proses pengembangan perangkat lunak dan mengembangkan produk masa depan yang berfokus pada inovasi teknologi, dan berorientasi pada pelanggan. Mereka mengidentifikasi 35 keterampilan "siap-masa-depan" seperti pemrograman AI, pengembangan aplikasi mobile, cloud computing, dan analitik data, dikelompokkan ke dalam 10 kemampuan inti.
2. Bukti Keterampilan: Perusahaan Teknologi X mengumpulkan data karyawan dari berbagai sumber, termasuk sistem informasi SDM internal, database rekrutmen, platform pengembangan profesional, dan platform kolaborasi project management. Sumber data ini memberikan gambaran lengkap tentang pengalaman, sertifikasi, dan proyek masa lalu setiap karyawan. Penting untuk memastikan kerahasiaan dan anonimitas data, serta mendapatkan persetujuan karyawan untuk penggunaan data tersebut.
3. Penilaian Keterampilan: Perusahaan Teknologi X menggunakan model bahasa besar (large language model) untuk mengukur kompetensi masing-masing karyawan dalam 35 keterampilan masa depan, menggunakan skala 0-5. Karyawan juga diminta menilai diri mereka sendiri, dan perbedaan skor tidak boleh melebihi satu poin untuk memastikan akurasi. Melakukan klarifikasi bahwa proses ini hanya untuk pengembangan keterampilan, bukan penilaian kinerja, dapat meningkatkan penerimaan karyawan.

Manfaat Inferensi Keterampilan bagi Karyawan dan Perusahaan

• Karyawan: Memperoleh gambaran jelas tentang keterampilan yang dimiliki dan yang dibutuhkan untuk peran masa depan yang diinginkan. Membantu karyawan dalam perencanaan dan pengembangan karier. Memperkuat partisipasi dalam program pengembangan dan pelatihan perusahaan.
• Perusahaan Teknologi X: Memahami kemampuan keterampilan di setiap tim dan departemen sebagai input untuk perencanaan SDM strategis. Mengetahui di mana kekurangan keterampilan berada, membantu dalam alokasi sumber daya untuk pelatihan dan pengembangan. Menemukan potensi pemimpin masa depan dan kandidat untuk peran yang berkembang di bidang teknologi terkini.

Tantangan dan Solusi

Perusahaan Teknologi X menyadari bahwa tidak semua karyawan ingin mengembangkan keterampilan yang sama. Mereka menawarkan berbagai program pengembangan, termasuk bimbingan karier, workshop, dan program magang, yang berfokus pada keterampilan spesifik yang relevan dengan peran dan aspirasi karyawan. Mereka juga mengkomunikasikan pentingnya pengembangan keterampilan melalui contoh nyata kesuksesan karyawan lain yang telah berkembang ke area baru.

Kesimpulannya, Matasigma, dengan kemampuan inferensi keterampilan berbasis AI, menawarkan metode inovatif untuk mengatasi kesenjangan keterampilan, khususnya di perusahaan teknologi seperti Perusahaan Teknologi X. Dengan pemetaan keterampilan yang akurat, Perusahaan Teknologi X dapat mempersiapkan tenaga kerja mereka untuk masa depan yang bergejolak dan memastikan mereka siap menghadapi tantangan dan peluang teknologi terkini.