스킬 여정에서 중요한 역할을 하는 Workday Skills Cloud

PwC는 머신러닝을 활용하여 스킬 추적 및 기능을 활성화했습니다.

머신러닝을 활용하여 스킬 관리

90%

1년 만에 기록된 스킬 90% 증가

모든 데이터를 Workday Skills Cloud로 마이그레이션

PwC가 스킬 기반 조직이 되기 위해 추진한 혁신 과정과 성공적인 전환을 위해 취한 조치

프로젝트를 진행하는 동안 리더는 불가능한 일을 시도하거나 실질적인 가치를 추가할 수 있는, 달성 가능한 수준으로 범위를 조정하곤 합니다. PwC는 Workday Skills Cloud 구현 시 프로젝트의 세 가지 주요 목표를 설정했습니다.

  • 조직 전체에서 스킬 사용 활성화
  • 스킬을 비즈니스 프로세스에 포함하여 업무 방식의 필수 요소로 활용되도록 지원
  • 기존 솔루션의 모든 데이터를 Workday Skills Cloud로 마이그레이션

프로젝트 범위를 고려할 때 변경 관리는 프로세스의 핵심적인 부분이었습니다. 기술을 활성화하고 광범위한 기술 영향을 관리할 수 있지만, 회사 차원에서 행동 변화에 대한 지원이나 장려가 없으면 그 변화는 실패할 수 있습니다.

일련의 영향 평가를 통해 결정된 첫 번째 단계 중 하나는 지역적으로 각 사업체가 이러한 변화에 따른 기술적, 행동적 영향을 신중하게 고려하도록 하는 것이었습니다. 그렇다고 해서 이들이 이 변화를 뒷받침할 준비가 되었다는 것은 아닙니다(대부분 초기에는 준비가 되지 않았음). 하지만 관련 대화를 최대한 초기에 시작하는 것이 중요했습니다. 변화는 나중에 고려하는 경우가 많지만, PwC는 좀 더 선제적인 접근 방식을 취하고자 했습니다.

머신러닝 활용

152개국에 지사를 두고 있어 초기 설계 세션에 모두를 참여시키는 것은 합리적이지 않았습니다. 대신 PwC 네트워크를 위해 설계 업무를 수행할, 다양한 지역의 중소기업(SME)으로 구성된 소그룹을 선택했습니다.

설계 기간 동안 스킬의 관련성이 높고, Workday의 머신러닝을 기반으로 직원이 정기적으로 스킬을 갱신하도록 유도할 수 있는 프로세스에 초점을 맞췄습니다. 또한 뱃지 시스템을 연결하여 새로운 뱃지에서 근무자 프로필로 스킬이 바로 이동되도록 했습니다. 설계가 완료된 후에는 친숙한 환경의 테넌트를 제공하여 다른 지역에서 이 테넌트를 통해 변경사항을 파악하고 고라이브 전에 익숙해지도록 했습니다.

이는 직원 데이터와 관련해 머신러닝을 사용한 최초의 사례였습니다. 따라서 지역별로 참여시켜 이들이 데이터 보호의 관점에서 안심할 수 있도록 해야 한다고 생각했습니다. 배포가 가까워진 시기에는 85%의 지역이 합의된 날짜에 고라이브할 수 있겠다고 확신했습니다. 나머지 15%는 비즈니스 우선순위 또는 현지 성과 주기에 맞춰 제각각의 속도로 변경 관리를 추진하기로 했습니다.

적은 예산으로 큰 영향력 발휘

변화를 위한 예산이 많지 않았음에도 불구하고, 대표 이사의 비디오를 포함하여 이 변화를 뒷받침하는 방대한 리소스를 구축할 수 있었습니다. 원하는 대로 선택하고 조정할 수 있는 다양한 콘텐츠를 각 지역에 제공했고, 이러한 변화를 관리하는 방법을 규정하는 대신 배포를 위한 툴킷을 만들었습니다. 여기에는 포스터, 주요 주제, 담당역할, 빠른 참조 카드 등이 포함되었습니다.

Workday Skills Cloud를 구현한 후에 기록된 스킬의 비율이 1년 만에 90% 증가했으며, 이전에는 포함되지 않았던 비기술 스킬도 현재는 포함하고 있습니다. 성과를 현실적이고 실질적인 방식으로 측정하고 싶었기 때문에, 글로벌 대시보드와 스킬 성숙도 매트릭스도 갖추게 되었습니다. 이러한 도구를 통해 이해 관계자는 스킬 채택 수준을 파악할 수 있습니다. 이는 스킬 관련 정보를 개선하고 최적화하는 데 도움이 됩니다. 스킬 기반 조직이 되는 과정은 하루아침에 끝나지 않는다는 것을 잘 알고 있습니다. PwC의 스킬 여정은 계속 진화하고 있습니다. 새로운 Workday Skills Cloud 기능이 출시될 때마다 채택하고 통합할 것입니다.

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