Shell Začíná Přechovávat Svě Dříve Pracovníky v Umělé Inteligenci

Royal Dutch Shell, jedna z největších ropných a plynárenských korporací na světě, digitálně školí své pracovníky v oblasti umělé inteligence (AI). Společnost se spojila s Udacity, vzdělávací organizací. Pokud bude školicí program úspěšný, mohl by se stát modelem pro ostatní společnosti v době dramatických a rychlých změn způsobených technologií umělé inteligence.

Kurzy jsou nabízeny online prostřednictvím Udacity a jsou určeny k tomu, aby společnost zvýšila své dovednosti v oblasti AI mezi pracovníky. Podle Shellu se o kurzy AI zajímá kolem 2 000 z celkových 82 000 zaměstnanců po celém světě. Mnozí pracovníci uvedli, že jejich manažeři se na ně obrací a ptají se na kurzy týkající se věcí, jako je programování v Pythonu a školení neuronových sítí. Školení je完全 dobrovolné.

Pilotní program s Udacity byl spuštěn v roce 2019 poté, co Shell potřeboval více pracovníků se znalostmi AI kvůli velkému počtu projektů souvisejících s AI. Společnost se spoléhá na AI pro mnoho aspektů svých operací, od hlubokomořského vrtání a údržby až po prediktivní analýzu a autonomní výpočetní techniku.

Po úspěšném pilotním programu společnost program rozšířila a zaměřila se na petrochemické inženýry, chemiky, datové vědce, geofyziky a další. Online program trvá kolem čtyř až šesti měsíců a zaměstnanci na něm pracují asi 10 až 15 hodin týdně. Shell platí za přizpůsobené online školení, které se nazývá nanostudium.

Důvody pro pracovníky AI

Existují dva hlavní důvody, proč Shell potřebuje pracovníky se znalostmi AI. První důvod je, že společnost目前 vyvíjí alternativní zdroje energie a plánuje investovat až 2 miliardy dolarů do nových energetických technologií. Podle Dana Jeavonse, generálního manažera datové vědy ve Shellu, je jeho energetický byznys “digitálně rodinný a diferenciace bude kolem AI”.

Druhý důvod pro potřebu pracovníků AI je, že Shell stále provozuje svou velkou ropnou firmu. Přechováváním pracovníků v AI prostřednictvím online programu budou moci najít problémy v údržbovém zařízení, bevor se rozpadne. Nová znalost jim také pomůže identifikovat oblasti, kde lze snížit emise uhlíku. Kromě toho lze použít algoritmy strojového učení k automatickému zpracování seismických dat a sběru informací o podzemních skalních formacích.

“Potenciál pohybovat jehlou a pomoci lidem pochopit, že jsme vážně snaživí změnit způsob, jakým děláme věci lépe, není snadný úkol,” říká Jeavons. “Ale jedna věc, kterou víme, je, že technologie je obrovským prvkem této změny. Musíme najít způsob, jak poskytnout více a čistší energii a investice do AI je klíčovým způsobem, jakým to budeme dělat.”

Shell také doufá, že spolupráce s Udacity v oblasti AI přiláká mladší pracovníky, kteří považují tuto práci za nebezpečnou a fyzicky náročnou.

Paul Donnelly je ředitel marketingu pro průmysl ve společnosti Aspen Technology (AZPN ) . Společnost se specializuje na komplexní výrobní procesy.

“Mladí lidé jsou digitální rodáci,” říká Donnelly. “Když vstupují do pracovního procesu, energetické a chemické společnosti bohužel soutěží s firmami jako Facebook (META ), Amazon (AMZN ), Netflix (NFLX ) a Google. Je těžké soutěžit s těmito společnostmi.”

Cílení na stávající pracovníky

Jednou z největších výzev pro tyto společnosti je přechod jejich stávajících pracovníků.

“Nejhorší scénář je propouštění lidí a poté najímání nových pracovníků s požadovanými dovednostmi,” říká Gabe Dalporto, generální ředitel Udacity. “Za prvé, naše univerzity nedokáží vyprodukovat dostatek pracovníků, které budeme potřebovat pro budoucí pracovní místa, a je to drahé. Náklady na přechovávání jsou mnohem nižší.”

Podle společnosti vedl pilotní program Udacity k zvýšení spokojenosti zaměstnanců mezi pracovníky, kteří dokončili kurz.

“Nechceme, aby lidé cítili, že jsou stagnující a nerostou, zatímco se společnost mění,” říká Jeavons.

Jak se umělá inteligence stává důležitější v mnoha různých odvětvích, společnosti budou nuceny se přizpůsobit. Přechovávání bude jedním z hlavních přístupů k řešení této změny. Existovaly कई případy přechovávání, které nedosáhly dostatečných výsledků, ale pokud bude program Shellu úspěšný, mohl by být použit jako model v budoucnu.