Fraser Patterson, zakladatel a generální ředitel Skillit – Interview Series

Fraser Patterson, zakladatel a generální ředitel Skillit, je sériový podnikatel, jehož kariéra zahrnuje více než tři desetiletí v oblasti stavebnictví a technologií. Začínal jako učeň tesař ve Skotsku, poté se stal tesařem, ocelářem, generálním dodavatelem a nakonec zakladatelem několika stavebních firem. Díky tomu získal přímou zkušenost s problémy, se kterými se potýkají kvalifikovaní řemeslníci. Po vedení podniků, jako je Onis Vida a spoluzakládání Bolster, založil Skillit v roce 2021, aby řešil problém nedostatku pracovníků ve stavebnictví prostřednictvím technologií. Jeho jedinečná kombinace praktických zkušeností z řemesel a vedení startupů ho postavila do role prominentního zastánce modernizace náboru a rozvoje pracovníků ve stavebnictví pomocí dat a řešení poháněných umělou inteligencí.

Skillit je platforma pro nábor poháněná umělou inteligencí, která se zaměřuje na řešení jednoho z největších problémů stavebnictví: propojení zaměstnavatelů s kvalifikovanými řemeslníky. Společnost vytvořila jednu z největších sítí připravených řemeslníků v USA, pokrývající desítky řemesel a stovky městských oblastí. Místo tradičních pracovních desek využívá Skillit profily pracovníků, digitální hodnocení dovedností a technologii párování poháněnou umělou inteligencí, aby pomohla dodavatelům najít, vyhodnotit a najmout pracovníky efektivněji. Dlouhodobá vize společnosti sahá za hranice náboru a má za cíl stát se infrastrukturou pro pracovní sílu ve stavebnictví a nakonec i v dalších fyzických odvětvích, a to tím, že pomůže zaměstnavatelům identifikovat talent, školit nové pracovníky a rozšiřovat kvalifikovanou pracovní sílu potřebnou pro podporu infrastruktury, energetiky, výroby a ekonomického růstu poháněného umělou inteligencí.

Začali jste svou kariéru jako učeň tesař ve Skotsku, pracovali jste jako tesař, ocelář a generální dodavatel, než jste založili několik firem. Jak tyto zkušenosti na staveništích ovlivnily vaše rozhodnutí založit Skillit, a jaké problémy jste opakovaně řešili, které vás přesvědčily, že stavebnictví potřebuje zcela nový přístup k náboru?

Zažil jsem problém z obou stran. Jako učeň tesař a později jako tesař jsem strávil hodně času hledáním práce, cestováním na dlouhé vzdálenosti a spoléháním se na slovní informace, abych našel příležitosti. Poté, jako generální dodavatel, jsem měl opačný problém, protože jsem věděl, že kvalifikovaní pracovníci existují, ale najít správnou osobu ve správný čas bylo šíleně obtížné. Byl jsem především překvapen, jak málo dat existuje o pracovní síle. Měli jsme podrobné informace o materiálech, vybavení, plánech a rozpočtech, ale téměř nic o lidech, kteří skutečně staví projekt. Můj názor byl, že pokud nemůžete digitálně reprezentovat dovednosti, zkušenosti, certifikáty a preference pracovníka, nemůžete je ani učinit viditelnými, a to mě vedlo k Skillit.

A tak jsme začali budovat lepší způsob, jak digitálně reprezentovat kvalifikované pracovníky, a to tím, že jsme jim pomohli vytvořit profily, které reprezentují jejich dovednosti, zkušenosti a preference práce. Postupem času se to vyvinulo v platformu, kde data, automatizace a umělá inteligence pomáhají dodavatelům najít, vyhodnotit a propojit se s těmito pracovníky.

Dnes, postavené na největší síti ověřených řemeslníků v Americe, umělá inteligence Skillit pomáhá předním stavitelům, jako jsou Mortenson, DPR a Kiewit, najmout kvalifikované řemeslníky na úrovni rychlosti, přesnosti a rozsahu, který nebyl dříve možný.​

Náš cíl je nakonec zvyšovat kvalifikovanou pracovní sílu na celém světě. Pomocí umělé inteligence učinit kvalifikované pracovníky více viditelnými, produktivními a cennými, a zajistit, aby svět měl talent potřebný k výstavbě všeho, od domů a nemocnic po infrastrukturu, energetické systémy a odvětví budoucnosti.

Myslíme si na naše poslání ve třech aktech.

První akt je řešení přístupu k milionům kvalifikovaných pracovníků, kteří již existují. Druhý akt je řešení samotného nedostatku. Jakmile pochopíte poptávku a nabídku pracovní síly v reálném čase, můžete udělat více než propojit pracovníky s prací – můžete pomocí umělé inteligence pomoci směrovat více lidí do řemesel, urychlit jejich rozvoj a zvýšit, kolik z nich se stane plně produktivními řemeslníky.

Třetí akt je expanze. Věříme, že stavebnictví je nejobtížnější problém koordinace pracovní síly na světě, a že jeho řešení nám dá základní supervelmoc, abychom mohli obsluhovat 100 milionů zaměstnavatelů po celém světě ve všech fyzických odvětvích, a proto náš třetí akt bude zahrnovat rozšíření našeho systému do všech fyzických odvětví, včetně výroby, utilit a dokonce i vesmíru.

Nakonec věříme, že budujeme více než trh nebo platformu pro nábor, ale že budujeme infrastrukturu pro pracovní sílu, kterou stavebnictví dosud nemělo, a to ve formě systému záznamu pro pracovní sílu, systému akcí pro nábor a systému inteligence pro plánování pracovní síly.

Mnozí lidé popisují nedostatek pracovníků ve stavebnictví jako nedostatek talentů. Vy jste argumentoval, že se často jedná o problém přístupu a koordinace. Jaký je rozdíl, a proč je to důležité při navrhování řešení pro toto odvětví?

Většina lidí předpokládá, že problém stavebnictví spočívá v nedostatku pracovníků, protože je skutečně obtížné najít dostatek kvalifikovaných řemeslníků, ale je to mnohem složitější.

Stavebnictví má ve skutečnosti jednu z nejmenších mezer v pracovní síle ze všech hlavních odvětví. Je zde přibližně 8,3 milionu lidí zaměstnaných ve stavebnictví (z toho asi 80 % jsou řemeslníci) a většina zdrojů uvádí, že chybí kolem 400 000 pracovníků. To znamená, že mezera ve stavebnictví je přibližně 5 % poptávky. Srovnání s hospitalitou, která má mezeru 25 %, výrobou, která má mezeru 17 %, logistikou, která má mezeru 15 %, zdravotnictvím, které má mezeru 10 %, softwarem, který má mezeru 7 %, a maloobchodem, který má mezeru 6 %.

Co je opravdu zajímavé, je, že toto odvětví také hlásí jednu z nejvyšších bolestí při náboru ze všech hlavních odvětví. 94 % zaměstnavatelů ve stavebnictví uvádí, že nábor je jejich největším problémem – více než zdravotnictví, které má 81 %, logistika, která má 76 %, maloobchod, který má 74 %, výroba, která má 60 %, software, který má 50 %, a hospitalita, která má 48 %.

Takže stavebnictví má nejmenší mezeru v pracovní síle a nejvyšší úroveň bolesti, což znamená, že něco jiného se děje. Nemůže to být prostě nedostatek pracovníků, a věříme, že se jedná o nedostatek přístupu k 95 % pracovníků, které již máme. Jako odvětví jsme vytvořili sofistikované systémy pro sledování plánů, rozpočtů, vybavení a projektových termínů, ale nikdy jsme nevytvořili datovou vrstvu nebo infrastrukturu pro nábor potřebnou k efektivnímu propojení zaměstnavatelů s kvalifikovanými řemeslníky napříč řemesly, regiony a typy pracovníků (například otevřené dílny, odbory, místní, denní mzda atd.).

A proto se jeden chybějící pracovník z 20 feels jako jeden z 3.

Rozdíl mezi nedostatkem pracovníků a přístupem je důležitý, protože mění řešení. Pokud je problém čistě nedostatek, odpověď je jednoduše čekat, až více pracovníků vstoupí do odvětví, což je důvod, proč tradiční úsilí o řešení problému se zaměřuje na zvýšení povědomí o řemeslech nebo zlepšení školení. Tyto snahy jsou jako nalévání vody do kbelíku, který je plný děr. Jsou také zaokrouhlené chyby ve svém dopadu nebo trvají příliš dlouho, aby dosáhly výsledků.

Jestliže je však problém přístup, pak lepší data, lepší párování, lepší koordinace a nakonec lepší infrastruktura mohou odemknout enormní hodnotu dlouho předtím, než jeden nový pracovník vstoupí do pracovní síly.

Umělá inteligence transformuje nábor bílých límečků, ale stavebnictví má jedinečné požadavky na certifikáty, dovednosti, zkušenosti na staveništi a dostupnost pracovníků. Jak vypadá nábor poháněný umělou inteligencí ve kvalifikovaných řemeslech, a kde přináší největší hodnotu dnes?

Insight, který vedl k Skillit, byl, že předtím, než může umělá inteligence pomoci najmout kvalifikované pracovníky, musí mít způsob, jak je pochopit, a proto jsme postavili platformu ve vrstvách. Nejprve jsme se zaměřili na zachycení dat o pracovní síle. Řemeslníci nevěnují většinu svého času sezení za stolem s životopisem na ruce (a pokud jste jako já, máte tlusté prsty z let manuální práce, takže psaní na malé obrazovce mobilního zařízení je šíleně špatný uživatelský zážitek), takže jsme se silně zaměřili na hlas a automatizaci. Dnes mohou pracovníci vytvořit a udržovat bohaté profily jednoduše mluvením, a naše umělá inteligence průběžně aktualizuje tyto profily, jakmile jsou k dispozici nové informace. Například, když se účastní pohovoru s zaměstnavatelem na platformě, naše umělá inteligence zaznamenává hovor a aktualizuje jejich profil s novými daty.

Druhá, postavili jsme systém agentů, který pomáhá rekrutérům identifikovat, zapojit a propojit se s přesně těmi pracovníky, které hledají.

A třetí, všechna tato data o pracovní síle a transakcích vytvářejí vrstvu inteligence, která umožňuje společnostem dotazovat a pochopit trh práce ve stavebnictví v reálném čase.

Myslím, že největší hodnota dnes přichází z viditelnosti, rychlosti a přesnosti. Naše umělá inteligence konečně umožňuje zaměstnavatelům a rekrutérům ve stavebnictví vidět pracovní sílu, kterou potřebují, s přesností a strávit méně času hledáním a více času budováním vztahů s pravými lidmi a nakonec dosahováním obchodních výsledků.

Skillit buduje, co popisujete jako infrastrukturu pro pracovní sílu, spíše než jen další platformu pro nábor. Jak definujete infrastrukturu pro pracovní sílu, a proč věříte, že se stane stejně důležitou pro stavebnictví jako software pro projektové řízení nebo plánování?

Většina firem v oblasti náboru se zastaví u toho, že jsou trhem. Pomáhají kupcům a prodávajícím najít se, a to je vše. Další krok pro nás je stát se platformou, kde naše umělá inteligence pomáhá spravovat různé pracovní procesy, automatizovat rutinní procesy a dělat nábor efektivnější a škálovatelnější.

Infrastruktura je něco jiného a stává se systémem, na kterém závisí celé odvětví. Místo, kde žijí data o pracovní síle, kde se děje nábor a kde se generuje inteligence o trhu práce. Stavíme vlastně tři systémy současně: systém záznamu pro data o pracovní síle, systém akcí poháněný umělou inteligencí a systém inteligence, který pomáhá společnostem pochopit a plánovat trh práce v reálném čase. Když tyto systémy dohromady, stává se řízení pracovní síly mnohem strategičtějším, předvídatelnějším a škálovatelnějším.

Věřím, že infrastruktura pro pracovní sílu se stane stejně důležitou pro stavebnictví jako software pro projektové řízení, protože každý projekt začíná lidmi. Předtím, než jsou důležité plány, rozpočty a materiály, potřebujete kvalifikovanou pracovní sílu, aby provedla práci a fakticky generovala jakékoli příjmy.

DPR Construction a Suffolk Technologies investují přímo do Skillit, spíše než aby se staly pouze zákazníky. Co to signalizuje o tom, jak hlavní stavitelé myslí o pracovní síle, plánech a konkurenční výhodě?

Myslím, že to signalizuje širší posun v tom, jak vedoucí stavitelé pohlíží na pracovní sílu. Pro většinu stavebních firem je pracovní síla nyní jedním z nejdůležitějších strategických proměnných v podnikání. Když stavitelé berou na sebe větší, složitější projekty a provádějí více práce sami, jejich schopnost najmout, nasadit a udržet kvalifikované pracovníky stále více určuje výsledky projektů.

Každý dolar stavebních příjmů začíná s řemeslníkem, který pracuje na staveništi. Plánování pracovní síly závisí na pochopení, kde existuje talent, kde se objevují nedostatky a jak lze pracovní sílu nejlépe nasadit.

Stavitelé, kteří mohou dělat to lépe a rychleji, budou jasně mít významnou konkurenční výhodu v příštím desetiletí.

Stavebnictví zůstává jedním z nejméně digitalizovaných odvětví na světě. Jaké bariéry ještě existují pro širší přijetí umělé inteligence v oblasti řízení pracovní síly, a jak rychle očekáváte, že tyto bariéry zmizí?

Největší bariéra není technologie, ale data. Většina systémů umělé inteligence je pouze tak dobrá, jako jsou informace, ke kterým má přístup, a stavebnictví historicky nezachycovalo data o pracovní síle spolehlivým nebo strukturovaným způsobem. Věděli jsme, že máme enormní množství informací o projektech, materiálech a vybavení, ale překvapivě málo o dovednostech, zkušenostech a dostupnosti lidí, kteří provádějí práci.

Dobrou zprávou je, že se to rychle mění a umělá inteligence dělá to dramaticky snazší zachytit a udržet data o pracovní síle prostřednictvím hlasu, automatizace a každodenních pracovních procesů. Myslím, že uvidíme urychlené přijetí umělé inteligence v oblasti pracovní síly v příštích třech až pěti letech, jak se zlepšuje podkladová datová vrstva a trh práce zůstává pod tlakem.

Vaše platforma spoléhá na ověřená data o pracovnících a hodnocení dovedností. Jak vyvažujete automatizaci s realitou hodnocení řemeslného umění, zkušeností a výkonu na staveništi, které často nelze plně zachytit na životopisu?

Stavebnictví je nakonec řemeslo, a nemyslím si, že řemeslné umění lze plně redukovat na životopis nebo algoritmus. Proto jsme vždy věřili, že budoucnost je umělá inteligence plus lidský úsudek, ne umělá inteligence místo lidského úsudku. Každý pracovník na Skillit je vyhodnocen prostřednictvím strukturovaných screeningových procesů, a kombinujeme to s hodnocením, historií zaměstnání, zpětnou vazbou zákazníků a stále více signály z širší sítě.

Postupem času se naše platforma bude pohybovat směrem k systému reputace, kde pracovníci, dozorci, projektoví manažeři a zaměstnavatelé všichni přispívají k bohatšímu obrazu výkonu. Umělá inteligence samozřejmě pomůže organizovat a analyzovat tyto informace, ale důvěra je stále získána prostřednictvím kvality práce dodané na staveništi.

Datacentra, polovodičová zařízení, energetické projekty a velké infrastrukturní projekty pohání bezprecedentní poptávku po kvalifikovaných řemeslnících. Která odvětví, podle vás, budou vyvíjet největší tlak na trh práce v příštích pěti letech?

Největší tlak bude pocházet z infrastruktury umělé inteligence, energetiky a pokročilé výroby. Tyto projekty jsou jedinečné pro svou velikost a koncentraci, s datovými centry, polovodičovými zařízeními, energetickými systémy a pokročilou výrobou, která soutěží o mnoho stejných vysoce kvalifikovaných řemeslníků.

Vstupujeme do toho, co může být jedním z největších fyzických stavebních cyklů v lidské historii. Kapitál, který je investován do infrastruktury umělé inteligence a energetiky (některých 600 miliard dolarů v příštím desetiletí od pouze čtyř společností), by mohl překročit celou historickou investici do infrastruktury na dálnicích, silnicích a elektrifikaci. Tato poptávka bude vyvíjet enormní tlak na elektrikáře, instalatéry, svářeče, techniky HVAC, operátory a mnoho dalších kritických řemesel.

Pohledem do budoucna, jak vidíte vývoj náboru ve stavebnictví v příštím desetiletí? Přejde se k více dynamickému trhu práce, kde budou pracovníci nepřetržitě párováni s projekty, nebo budou tradiční modely náboru pokračovat v dominanci?

Myslím, že nábor se stane dramaticky více dynamickým, předvídatelným a automatizovaným. Dnes je většina náboru ve stavebnictví reaktivní – projekt potřebuje pracovní sílu, někdo zvedne telefon a hledání začíná. Postupem času bude umělá inteligence umožňovat společnostem předpovídat potřeby pracovní síly měsíce nebo dokonce roky dopředu, identifikovat nedostatky, než se stanou, a automaticky vyhledávat správné pracovníky.

To neodstraní rekruitéry, protože stavebnictví je vysoce riziková práce a potřebuje lidi v procesu, ale udělá je více strategickými. Nejlepší rekruitéři budou pracovat s výhodou celého týmu agentů umělé inteligence za nimi a výsledkem bude trh práce, který se pohybuje rychleji, vytváří lepší výsledky pro pracovníky a umožňuje stavitelům brát na sebe větší a ambicióznější projekty s větší jistotou, možná poháněnou tím, kde nyní chápou pracovní sílu, spíše než opačně.

Jestliže Skillit uspěje ve své dlouhodobé vizi, jak bude vypadat ekosystém pracovní síly ve stavebnictví v roce 2035, a jak může umělá inteligence změnit způsob, jakým miliony kvalifikovaných pracovníků objevují příležitosti, rozvíjejí kariéru a pohybují se mezi projekty?

Náš cíl se rozvíjí ve třech aktech. První je řešení přístupu. Chceme, aby každý kvalifikovaný pracovník byl viditelný a aby každý zaměstnavatel mohl najít talent, kterého potřebuje, bez ohledu na geografii, řemeslo nebo zdroj pracovní síly. Druhý je řešení samotného nedostatku. Pochopením poptávky a nabídky pracovní síly v reálném čase a pomocí umělé inteligence k směrování pracovníků do kariéry s vysokou hodnotou, můžeme pomoci vytvořit více kvalifikovaných řemeslníků a urychlit jejich cestu k produktivitě. Třetí je expanze do výroby, energetiky, utilit a nakonec všech fyzických odvětví.

Širší, věřím, že umělá inteligence by měla učinit lidi více nezbytnými, ne více nahraditelnými. Jako bývalý tesař a ocelář jsem strávil svůj život kolem lidí, jejichž dovednost a úsudek vytvářejí fyzický svět. Každý most, nemocnice, továrna, elektrárna a datové centrum existuje díky lidskému řemeslu. Technologie je nejlepší, když zvyšuje tuto schopnost, spíše než ji nahrazuje.

Jestliže uspěje, umělá inteligence nebude nahrazovat kvalifikované pracovníky, ale může pomoci jim objevit lepší příležitosti, budovat úspěšnější kariéru a přispívat k projektům, které by jinak mohly být nemožné.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Skillit.