ギグワーカーが競争力を持つために企業によって真剣に受け止められる必要がある理由
公開: 2021-03-28今日の企業は、ギグ ワーカーをより迅速に市場に投入し、フルフィルメント機能を急速に成長させて、より機敏になる方法として認識し始めています。
ギグ モデルへの移行は簡単ですが、労働者が安定した健全な収入を得られるようにするには、一定の調整が必要です。
ギグ エコノミーは、ギグ プラットフォーム全体で労働者の能力をアップスキルおよび再スキル化できれば、インドの熟練した労働力不足を埋める可能性を秘めています。
2020-21年の連邦予算は、ギグエコノミーを正式に認め、しばらくの間着実に燃え続けてきた火にジェット燃料を追加しました. この分野の急速な成長は、インドのギグ ワーカーの先駆的な可能性を証明しています。
すべての偉大な革命と同様に、インドの現在強力なギグ エコノミーは、ささやかな始まりから生まれています。 フリーランサーやギグワーカーは、主に企業が一時的なポジションを埋めたり、消耗するタスクを実行したり、コストを削減したりするために使用されていました。 しかし、今日の企業は、ギグ ワーカーの真の姿を認識し始めています。それは、市場への参入を早め、顧客の需要に応じてフルフィルメント機能を急速に拡大し、機敏性を高め、ビジネス リスクを軽減する方法です。
事実上無限の機会
インドの生産年齢人口は 5 億人を超え、世界最大です。 フリーランサーはこれまでほとんどホワイトカラーだったが、インドの 3 億人のブルーカラーとグレーカラーの労働者をギグモデルに紹介することには、未開拓の機会がある。
ギグ モデルにより、企業は効率を維持しながらスループットを向上させることができます。 B2B2C のコンテキスト専用に構築されたギグ プラットフォームは、e コマース、BFSI、小売、ホスピタリティ、製造、保険、ヘルスケアなどの業界の企業を活性化し、力を与える必要があります。
1990 年代にさかのぼると、ソフトウェア業界が「オンプレミス」から「サービスとしてのソフトウェア」に移行したとき、イノベーションの連鎖反応はゲームを変えるものでした。 価格モデルが進化し、ソフトウェアの所有権に関する考え方が変化し、ハード ドライブのサイズが重要ではなくなりました。 デジタルトランスフォーメーションが民主化されるにつれて、イノベーションの速度とビジネスの容易さが向上しました。
私たちは今、新たなパラダイムシフトの頂点に立っています。 フルタイムの雇用モデルからタスクベースのエンゲージメント モデルへの移行。 この変化は、従業員に対する見方、給与と支払いモデルに対する見方を変えます。 企業の規模は、従業員ベースの強さではなく、処理能力と生産性によって測られるようになるでしょう。 混乱のたびに、イノベーターが企業の移行を支援し、企業自身が現状を変えて競争に勝つ機会が生まれます。
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手ごわい一連の課題
ギグ モデルへの移行は、組織の変革です。 新入社員の評価、オンボーディング、トレーニング、および管理の方法を変更する必要があります。 出退勤、予測、スケジューリング、従業員の生産性、および労働追跡の既存のシステムは、ギグ ワーカーと連携するように進化する必要があります。 国際的には、起業家はすでにこの機会を利用し始めています。 これは大きな課題ですが、新しいサービス モデルが出現する機会でもあります。 ドイツの Shyftplan は、企業がシフトの計画と割り当てを自動化するのに役立ちます。 米国の AI を活用した労働力管理ソリューションである Legion は、企業が労働力のニーズを予測して最適化するのに役立ちます。 スイスのクープルは、企業がブルーカラーやグレーカラーの労働者を雇用し、タスク全体の管理を自動化するのを支援しています。 インドにも多数のプラットフォームがあり、企業がギグ ワーカーを大規模に見つけて、ギグ ワーカーのライフサイクル全体を自動化するのに役立ちます。 今後、ギグ プラットフォームは結果とプロセスをより多く所有する必要があります。
オンデマンドのギグ スタッフィングとは、可能な限り短い期間で仕事と労働者を完璧にマッチさせることを意味します。 ギグ ワーカーと仕事をインテリジェントにマッチングするには、AI などの新しいテクノロジーの適用と、各ワーカーの知識、スキル、能力の徹底的な分析が必要です。 イノベーターは、労働者をタスクに簡単かつ迅速にマッピングし、ジョブ間の迅速な異動を可能にする、一種の「スキル パスポート」を作成するという課題に直面しています。 インドの TurboHire や米国の Pymetrics などの企業は、正社員の雇用を改善するために AI を活用することで大きな飛躍を遂げましたが、ギグ スタッフィングにおける AI は、まだ有意義なイノベーションを待っています。
労働者の観点から見ると、ギグ アリーナには複数のイノベーションが必要です。 1 つには、ギグ ワーカーが安定した健全な収入を得ることができなければ、ギグ エコノミーは崩壊します。 また、既存のギグ ワーカーを単に集約して、より多くの仕事を見つけられるようにするだけでは、完全な解決策にはなりません。 インドの失業者や不完全雇用者、つまりギグエコノミーの可能性を最大限に発揮できる膨大な数の人々は除外されています。 インドではスキルギャップが拡大しており、すでに労働者の需要が供給をはるかに上回っています。 仕事の90%は本質的に熟練したものですが、労働力の 2% 未満が正式な技術トレーニングを受けており、6% 未満が非公式のトレーニングを受けています。 この需要と供給のギャップを埋めて、ギグプラットフォームにスキルアップと再スキルの機能を構築することは、起業家にとって大きなチャンスです。 これにより、労働者はスキルセットを拡大し、業界の需要を満たし、より多くのギグを獲得し、収益の可能性を高めることができます。
舞台は整った
10 年前には、この種のパラダイム シフトは不可能でした。 しかし今日、AI、ビッグデータ分析、およびテクノロジーの普及が急速に進歩しているため、これ以上の準備はできていません。 チャンスの光は明るい。 カメラは変化に焦点を当てています。 あとは、企業がこの新しい仕事のモデルを採用すること、つまり行動を起こすことだけです。
ガヤスリ ヴァスデバン博士は、レイバーネット サービスの会長です。