(Source: IBM)
Mengelola perubahan bukan hanya sebuah prioritas, melainkan suatu keharusan bisnis. Seperti yang dijelaskan oleh IBM Institute for Business Value, teknologi saja tidak cukup untuk menghasilkan nilai dari sebuah transformasi. Meskipun manajemen perubahan adalah keterampilan perusahaan yang semakin penting, banyak organisasi tidak memiliki rencana strategis untuk menerapkannya. Meletakkan manajemen perubahan dan pengalaman karyawan sebagai pusat dari strategi transformasi bisnis adalah cara paling pasti untuk memberikan hasil nyata.
Temuan Dari IBM Institute
Transformasi digital dapat meningkatkan kinerja, menghasilkan nilai, dan mengungkap cara kerja baru. Namun, ini juga melibatkan perubahan besar dalam cara proses, model, dan kegiatan bisnis berjalan. Transformasi membutuhkan perhatian yang cermat terhadap manajemen keterampilan, terutama di era AI. Berdasarkan temuan dari IBM Institute for Business Value, secara historis hanya 6% tenaga kerja yang membutuhkan reskilling. Namun, pada tahun 2024, angka itu melonjak menjadi 35% dari angkatan kerja, atau lebih dari 1 miliar pekerja di seluruh dunia.
Selama fase perencanaan transformasi digital, organisasi harus mengaudit keterampilan yang ada dan mempertimbangkan persyaratan keterampilan di masa depan. Strategi ini memungkinkan mereka memanfaatkan transformasi untuk dampak sebesar mungkin. Dalam fase ini, desain ulang pekerjaan sangat penting. Desain ulang pekerjaan melibatkan pertimbangan keterampilan yang akan menjadi usang dan keterampilan yang akan diperlukan untuk keberhasilan di masa depan. Perusahaan harus mengidentifikasi tugas yang bisa diotomatisasi, sekaligus menentukan area di mana pekerja manusia dapat fokus lebih dalam pada pemecahan masalah yang kompleks, kreativitas, empati, dan pemikiran kritis.
AI dapat memainkan peran penting selama fase perencanaan. Mengingat data arsitektur pekerjaan dan akses ke tren historis, AI dapat memprediksi keterampilan mana yang akan menjadi penting di masa depan. AI juga dapat menganalisis kemampuan tenaga kerja untuk melihat potensi kesenjangan keterampilan. Pendekatan proaktif ini memungkinkan bisnis untuk menciptakan program pelatihan yang terfokus dan didukung data, memastikan tenaga kerja siap untuk masa depan.
Pada fase implementasi, peningkatan keterampilan dan pelatihan ulang menjadi sangat penting. Peningkatan keterampilan melibatkan peningkatan kemampuan yang sudah ada, misalnya, memberdayakan pemasar digital dengan pelatihan analitik data. Sebaliknya, pelatihan ulang mengajarkan keahlian yang sepenuhnya baru, seperti belajar cara menggunakan alat AI atau sistem baru. Keduanya sangat penting untuk menyadari potensi penuh dari transformasi dan merupakan proses yang berulang.
Selama fase tata kelola perusahaan, struktur, proses, dan kebijakan organisasi harus beradaptasi untuk mencerminkan perkembangan keterampilan. Dalam merancang struktur tata kelola, kepemimpinan harus memastikan alokasi bakat yang adil, mencocokkan keahlian karyawan dengan persyaratan pekerjaan yang dibutuhkan. Pemetaan pekerjaan dan keterampilan semacam ini tidak hanya mengurangi tingkat keluar masuk karyawan, tetapi juga meningkatkan produktivitas dan kepuasan kerja.
Empat langkah kritis untuk setiap transformasi
-
Desain Ulang Pekerjaan
Dengan banyaknya pekerjaan yang diperkirakan akan berubah dalam beberapa tahun ke depan, mendesain ulang pekerjaan menjadi salah satu aspek paling penting dari sebuah transformasi. Saat AI mengotomatiskan tugas-tugas rutin dan menata ulang alur kerja di seluruh peran dan departemen, hampir setiap pekerjaan dalam organisasi akan mengalami modifikasi.
-
Analisis Keterampilan
Analisis keterampilan yang mendalam dan didukung data membantu kepemimpinan mengelola bakat di masa depan. AI dapat membantu mengidentifikasi keterampilan yang dibutuhkan untuk pekerjaan baru, serta menilai kompetensi angkatan kerja saat ini untuk menentukan kesenjangan atau area untuk perbaikan.
-
Analisis Pergeseran Pekerjaan
Kemampuan AI untuk memperkirakan dan menganalisis dapat mendukung kepemimpinan dalam merencanakan dan memitigasi dampak teknologi baru terhadap pekerjaan yang ada. Dengan menyerap data internal dan pihak ketiga yang spesifik untuk perusahaan, AI dapat mengidentifikasi pekerjaan mana yang berisiko tinggi untuk digantikan.
-
Pencocokan Bakat
Dengan bantuan AI, organisasi dapat mengoptimalkan alokasi bakat di berbagai peran, pada dasarnya memberikan alat kepada perencana tenaga kerja untuk menata ulang peran dengan lebih akurat. Pencocokan bakat yang didukung AI memastikan bahwa pekerja ditempatkan di area bisnis di mana keterampilan mereka paling baik digunakan. Menurut penelitian IBM, hampir tiga perempat eksekutif telah mengoptimalkan metode mereka untuk mengevaluasi potensi karyawan, menunjukkan bahwa optimasi bakat memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan.
