Ověřování dovedností je pro firmy slabinou, ukazuje aktuální průzkum

Firmy sice čím dál častěji mluví o dovednostním náboru, ale jen málokteré skutečně ověřují reálné schopnosti uchazečů. Většina se stále spoléhá na životopisy a pracovní tituly, což může být cesta do slepé uličky. Jaké překážky brání pokroku a jaké nástroje mohou pomoci situaci změnit?
Ověřování dovedností je pro firmy slabinou, ukazuje aktuální průzkum

Proč je ověřování dovedností pro firmy stále problém

Ačkoliv se v posledních letech skloňuje pojem „nábor podle dovedností“ čím dál častěji, realita ve firmách je mnohem složitější. Podle aktuální zprávy HireVue a Aptitude Research si jen 12 % organizací věří, že jsou v ověřování dovedností skutečně efektivní. Polovina dotázaných je se současným procesem nespokojená a 72 % firem stále hodnotí kandidáty převážně podle životopisů nebo vlastních tvrzení uchazečů. To znamená, že většina firem se pohybuje v kruhu domněnek, místo aby stavěla na ověřených faktech.

Tento stav potvrzuje i komentář hlavní analytičky Aptitude Research, která upozorňuje, že debata o dovednostech se za poslední roky příliš neposunula. Firmy často nevědí, kde začít – zda budovat inventář dovedností, investovat do nových nástrojů, nebo měnit samotný rámec náboru. Výsledkem je, že mnoho organizací uvízlo ve fázi plánování a skutečný posun směrem k ověřování dovedností se nekoná.

Nejčastější překážky: zvyky, technologie i nejasná definice

Jedním z hlavních důvodů, proč firmy zůstávají u „předpokládaných dovedností“ vyčtených z životopisů a pracovních titulů, je odpor ke změně – a to jak mezi manažery, tak i v nejvyšším vedení. Další bariérou jsou technologická omezení a chybějící shoda na tom, co vlastně „dovednost“ znamená. Bez jasné definice a měřitelných kritérií se těžko nastavují nové procesy.

Firmy také často neumí změřit, jaký dopad má ověřování dovedností na klíčové ukazatele, jako je rychlost náboru, výkonnost zaměstnanců, retence nebo snižování předsudků. Bez dat a jasných výsledků je těžké přesvědčit vedení, aby do změn investovalo energii i prostředky.

Jaké cesty vedou k lepšímu ověřování dovedností

Pozitivní je, že některé firmy už začínají budovat formální rámce pro práci s dovednostmi – například mapování dovedností nebo nastavování odměn podle ověřených schopností. Tyto kroky mohou pomoci překlenout nedostatek talentu a získat podporu vedení. Důležitou roli hrají také nové nástroje, které umožňují dovednosti skutečně ověřovat – například strukturované testy, simulace nebo řešení poháněná umělou inteligencí.

Zajímavé je, že v souvislosti s nástupem AI a obavami z nedostatku talentů přechází firmy na dovednostní nábor i proto, aby byly připravené na budoucnost. Přesto méně než třetina lídrů věří, že jejich organizace má dovednosti potřebné pro dlouhodobý úspěch.

Inspirace a doporučení pro praxi

Aby firmy zvládly přechod na dovednostní nábor, vznikají i praktické návody a nástroje. Business Roundtable například představil tři konkrétní pomůcky, které obsahují zkušenosti firem jako Accenture nebo Bank of America. Tyto materiály radí, jak upravit požadavky na pozice, jak školit manažery a jak zapojit klíčové stakeholdry do změn.

Celkově platí, že cesta k efektivnímu ověřování dovedností není jednoduchá, ale je nezbytná pro budoucí konkurenceschopnost firem. Klíčem je nebát se změn, opřít se o data a využívat moderní technologie, které umožní dovednosti skutečně ověřit – nejen předpokládat.

Zdroje: Yahoo Finance

Chceš dostávat další tipy o AI?

Přihlas se k odběru a zhruba 2x měsíčně ti pošlu to nejlepší ze světa AI.

Name(Required)
Privacy(Required)

Další články

Orchestrace AI agentů: Klíč k spolehlivým systémům

Svět umělé inteligence se posouvá od izolovaných modelů k sofistikované spolupráci několika specializovaných agentů. Stejně jako tým expertů doplňujících své silné stránky, i AI agenti potřebují promyšlenou architekturu, která zajistí plynulou komunikaci, sdílení informací a odolnost proti chybám. Proč nestačí jen výkonný algoritmus a jaké principy stojí za úspěšnými multi-agentními systémy? Odpověď není v technických detailech, ale v návrhu, který kombinuje kontrolu s flexibilitou.

Celý článek >

Přestaňte od AI očekávat zázraky a naučte se využívat její skutečný potenciál

Umělá inteligence fascinuje, ale opravdu “chápe”, co dělá? Zjistěte, proč její schopnost předvídat není totéž co lidské porozumění a jak tento rozdíl ovlivňuje vaše podnikání. Objevte, jak můžete AI proměnit z generického nástroje na výkonného partnera, který zná vaši firmu a mluví vaším hlasem. Klíčem je váš vlastní “Druhý mozek”.

Celý článek >