Phenom夥拍Opportunity@Work 助政府部門技能為本招聘 開拓新職涯路徑

應用人工智能（AI）領導者Phenom與國家非牟利組織Opportunity@Work今日宣布建立戰略夥伴關係。Phenom旨在重新設計工作營運，以加快招聘、優化發展及延長留任。Opportunity@Work則專注為「透過另類途徑獲取技能的工人」（STARs）擴展經濟機會。這次合作旨在協助公營部門機構將技能為本招聘，成為其勞動力策略的持久部分。

全國各地州份正取消學位要求，並採用技能為本招聘，以滿足不斷變化的招聘需求，並拓寬進入公共服務的途徑。儘管公營部門招聘的挑戰可能不如疫情高峰期般嚴峻，但仍遠非易事。一項2026年針對州及地方政府人力資源領導者的調查顯示，89%受訪者表示其機構在過去一年曾進行招聘，但大多數仍難以填補公共安全、醫療保健、技術行業及調度等關鍵職位。

Phenom與國家非牟利組織Opportunity@Work宣布建立戰略夥伴關係，旨在協助公營部門機構將技能為本招聘，成為其勞動力策略的持久部分。Opportunity@Work專注為「透過另類途徑獲取技能的工人」（STARs）擴展經濟機會。 AP圖片

Phenom與Opportunity@Work的夥伴關係旨在彌補這些人才缺口，協助州政府機構從技能為本政策，轉向技能為本的招聘實踐。這次合作結合了Opportunity@Work的勞動力專業知識及工人技能與轉型數據，以及Phenom的AI、代理及自動化技術，為機構提供工具，使其能根據已證明技能而非資歷進行物色、篩選及招聘。

初步結果顯示，當政策變革落實到日常招聘實踐時，潛力巨大。例如，在路易斯安那州，在協助實踐者將現有工具及實踐，整合為清晰的全州技能為本招聘及晉升方法後，該州STARs的招聘人數增加14%，STARs晉升人數增加7%，STARs流失率則減少近4%。在全國範圍內，Opportunity@Work的網絡在2025年有近60萬個私營部門職位空缺及246,129個公營部門職位空缺向STARs開放。自2022年以來，其夥伴網絡中超9萬名STARs已轉任高薪職位。

Phenom企業發展高級副總裁薩米爾·甘地表示：「取消學位要求的州份，集體獲得數百萬名合資格候選人，但他們卻無從尋找這些人才。Phenom與Opportunity@Work的夥伴關係，為機構提供技能數據及AI，以接觸這些工人，填補拖慢公共服務的空缺，並以證據支持所有招聘決定。」

將AI與技能洞察力結合應用於州政府機構

取消學位要求是重要的第一步，但這並未改變候選人發現職位的方式，或招聘團隊評估人才的方式。機構需要技術，能根據技能、經驗及資歷顯示相關職位；需要透明的方法來評估職位關鍵技能；並需要證據證明這種轉變能帶來可衡量的回報。若缺乏這些能力，技能為本招聘仍只是一套指引，而非日常實踐。

Phenom的應用AI，透過Opportunity@Work的洞察力加強，彌補了這一差距，並協助州份大規模實施技能為本招聘，同時：Phenom利用AI根據每位候選人的技能、經驗及資歷，個性化職位匹配。候選人可了解其能力如何與特定職位匹配，接收相關機會的定制推薦，並更好地理解進入政府職業的替代途徑。這有助他們識別可能曾認為遙不可及的職位，同時為機構提供更全面的人才視圖。

圍繞公營部門技能關係建立的專有本體論，根據候選人的能力而非其畢業院校來匹配職位，為擁有軍事服務經驗、學徒資格、副學士學位或部分課程學分的人士，提供可能原本會自我篩選掉的機會。候選人可看到其能力如何與特定空缺匹配，並找到可能曾認為遙不可及的相關職位。招聘人員及招聘經理則可獲得更大、更合資格的人才庫，並簡化從申請到招聘的流程。

州政府機構隨後可透過Phenom WorkOps協調招聘人員、招聘經理、人力資源團隊及合規利益相關者之間的工作流程。Phenom WorkOps是一個治理系統，可協調AI代理、自動化及人工參與，同時實時執行合規政策。所有操作均在現有招聘工作流程及公務員框架內運行，並預設與超200個ATS及HRIS系統整合，因此團隊可避免徹底改革其技術堆棧。團隊可獲得所需的能見度及智能自動化，以更快地推進合資格候選人，減少行政摩擦，並維持公營部門招聘所需的連貫性。結果是建立一個更靈活、以技能為本的人才運營，協助機構爭奪關鍵人才，同時履行其使命。

Opportunity@Work行政總裁兼聯合創辦人拜倫·奧古斯特表示：「政府機構擁有技能為本招聘有效的最佳證明，而STARs已準備好在機構能看到他們的能力時，立即填補職位。這次夥伴關係為州份提供了一種實用的方式，將該證明與他們已用於招聘的技術聯繫起來。」

使技能為本招聘透明化及可審計

為使機構對每個招聘決定充滿信心，Phenom的工具建立在可解釋的AI基礎上。匹配分數及推薦完全透明、可配置及可審計，因此機構可確切了解候選人獲得該分數的原因。

透過透明的匹配評分及途徑分析，機構可根據職位要求調整權重，展示技能為本政策如何影響結果，並向監管機構及公眾辯護招聘決定。

這次努力正值各州不僅預期要實現勞動力政策現代化，還要證明新方法有效之際。對於公營部門機構而言，實施技能為本招聘需要改變人才在整個生命週期中被發現及晉升的方式。

（美聯社）

電腦技術行業協會（CompTIA）於2026年發表的《科技勞動力狀況報告》指出，人工智能（AI）並非淘汰科技職位，相反，未來十年科技職位預計將較美國其他行業的增長速度快兩倍。

Learn4Life作為一個擁有超九十間公立中學的網絡，希望讓學生在高薪職業生涯中搶佔先機。該校的數碼科技職業技術教育（CTE）課程，讓學生在取得文憑前，已能在相關領域獲得優勢。

人工智能推動科技業蓬勃發展，中學生可透過職業技術教育課程，掌握相關技能。 AP圖片

Learn4Life丘拉維斯塔數碼科技職業技術教育教師羅拔·連克表示：「學生可獲得科技素養、硬件及軟件故障排除、電腦網絡及基本網絡安全的實踐指導。因此，即使在畢業前，我們亦會協助他們通過CompTIAA+認證考試，為擔任服務台技術員、資訊科技支援專員或現場服務技術員的工作做好準備。」

Learn4Life數碼科技職業技術教育學生瑪麗亞·奧稱：「我絕對會向任何剛接觸此領域並尋求實踐經驗的學生推薦這課程。在報讀前，我從未計劃從事科技行業，但憑藉我的新技能，我很高興能在畢業後探索我的選擇。」

這類課程為學生奠定堅實基礎，讓他們可透過深造，追求更高薪的科技職業。

他們可進一步探索網絡安全、網絡技術、系統管理及雲端技術等更複雜及高薪的職業。

數碼科技課程只是Learn4Life眾多職業技術教育選項之一，這些課程讓學生在賺取大學學分或行業認可證書的同時，掌握實踐技能，並獲得客戶服務技巧、求職信撰寫、履歷製作、求職申請及模擬面試等相關培訓。學生會參加工作坊，聆聽本地業界嘉賓講者分享，並透過實地考察及大學參觀，參與工作實習經驗。

連克指出：「學生不應等到畢業後才開始為職業生涯作準備。他們畢業時可不只是一張文憑，更可帶著技能、自信及清晰的方向感離開中學。」

（美聯社）