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博思艾伦咨询：成为分布式、数字化和多样化劳动力的优势（英文版）（7页）.pdf

上传人：铅笔编号：63207 2022-03-11 PDF PDF 7页 1.78MB

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挑战：不断缩小的人才库在当今的人工智能 (AI) 操作竞赛中，商业行业正在竞相招聘合格的技术员工/机器学习、网络安全和其他前瞻性能力。技术工作在 DC 等创新中心蓬勃发展这对政府组织，尤其是传统上在首都及其附近运营的 IC 提出了严峻的挑战。IC 拥有少量本地高素质人才，IC 如何实现其目标？运行人工智能、自动化关键流程、整合敏捷软件开发实践以及推进其他现代化要求的任务？混合清除劳动力提供了一种快速实现任务现代化的方法，同时实现更高的投资回报 (ROI)。

报告速读

Booz Allen Hamilton 是一家超过100年历史的咨询公司，为军事、政府和商业领袖解决最复杂的问题。该公司在分析、数字、工程和网络安全方面拥有专家，协助组织转型。作为全球政府和最敏感机构信任的关键合作伙伴，Booz Allen在世界各地拥有近27,700名员工，2021财年营收达79亿美元。公司提出了一种混合 cleared 劳动力模型，允许 IC 使用数字专家（尚未 cleared）加速机密任务。这种模型通过分布式的地理、多样化的专业人才和数字优先的方法，为 IC 带来多重优势，包括提高投资回报率、创新性和韧性。例如，混合劳动力可以在全国范围内寻找技术人才，而不仅限于华盛顿特区，从而降低成本并提高创新。此外，这种灵活的工作方式还支持敏捷软件开发实践和基础设施现代化，同时保持安全性和连续性。 Booz Allen 通过案例研究展示了混合模型如何提高可用技术人才数量、软件开发和集成的生产力，以及提高投资回报率。该模型允许未 cleared 开发者在获得高级别 clearances 之前参与项目，而 classified 团队将他们的代码安全地迁移到 classified 网络。这种方法减少了在 SCIF 中工作的员工数量，同时提高了远程团队的合作效率。