找不到关键技能?拓宽视野

你是一家医疗设备公司的人力资源主管，该公司处于癌症检测的前沿。该公司在扫描技术中使用了人工智能(AI)，但需要一位专家来完善算法，以便人工智能能够学会识别与不同癌症相关的图像模式。你需要一个拥有数据科学或计算机科学学位的肿瘤学家。祝你好运。

”“紫色独角兽”是指具备罕见的技能和经验，几乎像神话一样的候选人简介”

这种候选人的个人资料拥有罕见的技能和经验的组合，几乎是虚构的——招聘人员现在称之为“紫色独角兽”。与其追求那些无法达到的目标，不如考虑那些与所需技能相近的人才。这些候选人可以很容易地扩展他们的技能，以满足你想要填补的职位的全部需求。

“重要的是要记住，你可能是在招聘一个人来填补一个职位，但职位是基本上就是一堆技能Gartner的副总裁林赛•沃尔什说。”P具有履行某个职位职责所需技能的人可能从未担任过那个特定的职位或拥有那个特定头衔的职位。”

了解更多:如何利用数据填补关键技能差距

用“相关”技能扩大人才库

某些技能以一种似乎不明显的方式与其他技能相关，但技能池可以通过“技能邻接”来扩展。

“在最近的一次病理数据分析挑战中，一位医生天体物理学家利用黑洞理论发现了癌症检测的前景沃尔什说。”这是将技能部署到任务中的一个例子——我们可以将这种技能邻接类型映射为许多不同的技能。”

这是另一个例子:如果你需要一个自然语言处理(NLP)技能(一个关键机器学习技术)，你也许应该从营销部门寻找下一个雇员——以下是原因。

从相邻技能提升技能更有效

Gartner TalentNeuron™研究分析了数十亿份工作岗位，结果显示NLP技能与成功所需的技能密切相关Python、主题建模或机器学习。考虑到这种接近性，我们可以假设一个精通机器学习、Python或TensorFlow的员工比没有这些相关技能的人更有可能快速学习NLP——这使得即使他们之前没有NLP角色经验，提高他们的技能也更有效。

虽然这些直接邻接提供了一些新的机会来填补像IT这样的单一领域的技能差距，但邻接方法的真正潜力在于识别和利用垫脚石技能——那些在领域之间架起桥梁的技能。

通过了解这种联系，人力资源领导可以从组织的一个部门寻找空缺职位，填补另一个看似无关的部门的空缺。考虑一下NLP的例子。

了解更多:如何使用分析预测技能需求

从营销中的社会倾听到IT中的NLP

如下图所示，在IT领域中，Python与NLP直接相邻，但在营销中也有一种互补的技能集:情绪分析。

情感分析连接了两个独立的技能集合，并提供了从营销技能到IT技能的垫脚石。具体来说，具有社交倾听技能的营销人员更有可能熟悉并理想地适合提升情感分析的技能。从那里开始，这是一个更直接的NLP技能的过程。

通过利用这种邻接关系，HR可以扩大其提高技能的池，并招聘NLP角色的目标营销人员，而不是只在竞争更激烈的IT领域寻找。