Τα Γρήγορα Προσαρμοζόμενα Ψηφιακά Τεχνικά Χρήματα Σημείωσης

Για ένα τέλειο παράδειγμα του πόσο γρήγορα εξελίσσεται η τεχνολογία, κοιτάξτε το ChatGPT.

Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη, τα chatbots και οι εικονικοί βοηθοί δεν ήταν καινούργιες концепции πριν από την εκτόξευση του ChatGPT, κατάφερε να πάρει τη συζήτηση στο επόμενο επίπεδο. Σήμερα, φαίνεται ότι η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται γρήγορα ένα πανταχού παρόν μέρος της ζωής μας. Οι επαγγελματίες σε几乎 κάθε βιομηχανία εθιστόνται με το τι είναι, τι μπορεί να γίνει και πώς να ξεκλειδώσουν το δυναμικό για τη δική τους μοναδική περίπτωση.

Αυτό είναι ο λόγος για τον οποίο είναι τόσο σημαντικό να θυμάστε ότι η δημόσια εκτόξευση του ChatGPT πραγματοποιήθηκε στις 30 Νοεμβρίου 2022 – λιγότερο από δύο χρόνια πριν. Σε λιγότερο από 24 μήνες, η τεχνολογία έχει ξαναshift σε μια τολμηρή νέα κατεύθυνση με ρυθμό που δεν δείχνει κανένα σημάδι να επιβραδύνεται σύντομα.

Βασισμένο σε αυτό, δεν πρέπει να είναι έκπληξη ότι υπάρχει μια τεράστια κρίσιμη έλλειψη προηγμένων τεχνικών δεξιοτήτων σε σχεδόν κάθε βιομηχανία που μπορείτε να ονομάσετε. Η τεχνολογία herself εξελίσσεται γρήγορα hơn από ότι οι άνθρωποι μπορούν να την κατανοήσουν.

Σύμφωνα με μια πρόσφατη μελέτη, περίπου 70% των ηγετών των επιχειρήσεων λένε ότι υπάρχει μια κρίσιμη έλλειψη δεξιοτήτων, με την ανάλυση δεδομένων και τη διαχείριση έργων να είναι μεταξύ των πιο ζητούμενων σκληρών δεξιοτήτων της σύγχρονης εποχής. Η ψηφιακή έλλειψη δεξιοτήτων είναι τόσο τεράστια που εκτιμάται ότι 14 χώρες του G20 θα χάσουν एक συλλογικό $11.5 τρισεκατομμύρια σε αύξηση του ΑΕΠ ως άμεσο αποτέλεσμα της.

Αλλά ευτυχώς, όλη η ελπίδα δεν έχει χαθεί. Μόλις μια οργάνωση κάνει μια προσπάθεια να κατανοήσει καλύτερα την τεχνική έλλειψη δεξιοτήτων, ιδιαίτερα σε σχέση με υψηλά επίπεδα концепτών όπως η μηχανική μάθηση, βρίσκεται σε μια πολύ καλύτερη θέση να μετριάσει τον κίνδυνο από αυτήν την κίνηση. Απλά πρέπει να θυμάστε μερικά βασικά πράγματα κατά τη διάρκεια της διαδικασίας για να φτάσετε σε αυτό το σημείο.

Η Ταχύτητα της Ψηφιακής Εποχής Είναι Ταχύτερη Από Ποτέ

Για να εικονογραφήσετε πώς φτάσαμε σε αυτό το σημείο, σκεφτείτε τη σχέση της επιχείρησής σας με την τεχνολογία για μια στιγμή.

Δεν χρειάζεται να έχετε μια ομάδα προγραμματιστών εργασίας κάτω από σας ή μια λεγεώνα πελατών SaaS για να θεωρηθείτε “τεχνολογική εταιρεία” σε αυτό το σημείο.

• Χάρη στην ηλεκτρονική αλληλογραφία, τη στιγμιαία αλληλογραφία, τη βιντεοκονφεράνς και άλλες τεχνολογίες, η επικοινωνία είναι εγγενής στη ζωή μας, τόσο εσωτερικά όσο και εξωτερικά.
• Τα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων και επιχειρηματικής νοημοσύνης χρησιμοποιούνται πολύ για να ανακαλύψουν τάσεις και μοτίβα που μπορεί να έχουν ξεφύγει από έναν άνθρωπο, επιτρέποντας στους ηγέτες να λάβουν τις πιο ενημερωμένες αποφάσεις που είναι δυνατόν γρηγορότερα από ποτέ.
• Τα συστήματα CRM βοηθούν να δημιουργηθούν καλύτερες και πιο προσωπικές σχέσεις μεταξύ ενός brand και των πελατών του.
• Η τεχνολογία πληροφορικής βοηθά δραματικά να βελτιώσει τη διαχείριση της αλυσίδας εφοδιασμού, σώζοντας τις οργανώσεις ένα τεράστιο ποσό χρημάτων που μπορεί να χρησιμοποιηθεί καλύτερα αλλού.
• Οι τεχνολογικές προόδους στις ανθρώπινες πηγές κάνουν πιο εύκολη και οικονομική την εύρεση του σωστού υποψηφίου, να τον κρατήσετε και να τον κρατήσετε ενεργό με την υπόλοιπη οργάνωση όσο το δυνατόν.

Κάθε οργάνωση που βασίζεται τόσο πολύ στη σύγχρονη τεχνολογία είναι μια “τεχνολογική εταιρεία”.

Τώρα, σκεφτείτε τη μεγάλη αλλαγή που η μηχανική μάθηση, ιδιαίτερα – και πάλι, μια σχετικά νέα προσθήκη σε αυτόν τον κόσμο – έχει κάνει σε κάποιες από τις περιοχές που αναφέρθηκαν παραπάνω. Στο πεδίο των ανθρώπινων πηγών, έχει αλλάξει完全 τη σκέψη μας για όλα, από την απόκτηση ταλέντων μέχρι την εκπαίδευση και ανάπτυξη των υπαλλήλων. Τα αλγόριθμοι της μηχανικής μάθησης αναλύουν αμέτρητα βιογραφικά σε μια στιγμή και υπογραμμίζουν ιδανικούς υποψηφίους εξίσου γρήγορα. Οι δεξιότητες και οι προτιμήσεις των υπαλλήλων μπορούν να αναλυθούν για να προσωποποιήσουν προγράμματα εκπαίδευσης για μέγιστη αποτελεσματικότητα.

Στη διαχείριση της αλυσίδας εφοδιασμού, η μηχανική μάθηση και η τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να χρησιμοποιηθούν για πράγματα όπως η βελτιστοποίηση του αποθέματος. Οι αλγόριθμοι μπορούν να προβλέψουν τα επίπεδα αποθέματος για να διασφαλίσουν ότι τίποτα δεν εξαντλείται στην χειρότερη δυνατή στιγμή.

Στους όρους της διαχείρισης της σχέσης με τον πελάτη, οι επιχειρήσεις όλων των τύπων έχουν μεγάλη επιτυχία με την αυτοματοποιημένη βαθμολογία και τμηματοποίηση, τις προβλεπτικές αναλύσεις για τις πωλήσεις και την ανάλυση συναισθήματος για να εξάγουν περισσότερη αξία από τα σχόλια των πελατών.

Αυτό όλα δείχνουν ένα πολύ απλό γεγονός: η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση ιδιαίτερα εξελίσσονται εξαιρετικά γρήγορα.

Όσο η μηχανική μάθηση αλλάζει, così αλλάζουν πράγματα όπως η διαχείριση της σχέσης με τον πελάτη, η διαχείριση της αλυσίδας εφοδιασμού και οι ανθρώπινες πηγές – βασικά pilastres πάνω στα οποία κάθε επιχείρηση είναι χτισμένη. Όσο αυτά τα πράγματα αλλάζουν, η επιχείρηση herself αλλάζει σε ένα θεμελιώδες επίπεδο. Όλα είναι συνδεμένα τόσο οργανικά που είναι αδύνατο να τα ξεχωρίσετε.

Αυτό είναι ακριβώς πώς παίρνετε ένα αναδυόμενο ζήτημα όπως η έλλειψη δεξιοτήτων πληροφορικής και το επιταχύνετε με ρυθμό ταχύτερο από ότι ακόμη και πολλοί εμπειρογνώμονες θα είχαν σκεφτεί δυνατό πριν από μια δεκαετία.

Η Μορφή των Πραγμάτων που Έρχονται

Εάν σας φαίνεται ότι ακούτε για αυτήν την έλλειψη δεξιοτήτων για πολύ καιρό, αυτό είναι γιατί το κάνετε. Αλλά πιστέψτε το ή όχι, το πρόβλημα είναι ακόμη χειρότερο – και αναμένεται να συνεχίσει να χειροτερεύει. Μια άλλη μελέτη έδειξε ότι σχεδόν 1/3 των εργοδοτών λένε ότι η έλλειψη δεξιοτήτων είναι χειρότερη σήμερα από ότι ήταν μόνο ένα χρόνο πριν.

Αλλά fascinující, περίπου 56% των διευθυντών προσλήψεων “προβλέπουν” ότι τεχνολογικές παρεμβάσεις όπως η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση θα προκαλέσουν μια “μεγάλη αλλαγή” στα είδη δεξιοτήτων που θα χρειαστούν οι υποψήφιοι να έχουν.

Το κλειδί λέξη, φυσικά, είναι “προβλέπουν”. Για όση αλλαγή έχουμε ήδη δει τα τελευταία χρόνια, πολλοί πιστεύουν ότι η πιο σημαντική αλλαγή έχει ακόμη να έρθει. Εάν αυτή η αλλαγή είναι μια αναπόφευκτη, δεν υπάρχει λόγος να την καθυστερήσετε. Αντίθετα, πρέπει να την αγκαλιάσετε αγκαλιάζοντας επίσης τις αναδυόμενες πισίνες ταλέντων στις παγκόσμιες αγορές για να ικανοποιήσετε τις μελλοντικές τεχνολογικές απαιτήσεις όταν έρθουν.

Ανάλυση δεδομένων. AI/μηχανική μάθηση. Προγραμματισμός. Κυβερνοασφάλεια. Μάθηση UX/UI. Αυτά είναι μεταξύ των δεξιοτήτων που οι επιχειρήσεις πρέπει να ψάχνουν σε νέους υπαλλήλους εάν θέλουν να παραμείνουν ανταγωνιστικές στην παγκόσμια αγορά ταλέντων. Εάν δεν μπορούν να βρουν υποψήφιους που να ικανοποιούν τις ανάγκες τους, πρέπει να εκπαιδεύσουν αυτούς που ήδη έχουν για να καλύψουν τα κενά.

Στο Τέλος

Εάν τίποτα άλλο, η τρέχουσα κρίσιμη έλλειψη προηγμένων τεχνικών δεξιοτήτων υπογραμμίζει ένα απλό γεγονός: όλες οι επιχειρήσεις είναι “τεχνολογικές επιχειρήσεις” είτε το θέλουν είτε όχι.

Στα χρόνια, η τεχνολογία έγινε αργά μέρος του DNA几乎 κάθε οργανισμού, αρχικά μόνο ως μέσο παραγωγικότητας, αλλά τελικά για να σχηματίσει τη βάση του ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος μιας εταιρείας στην αγορά. Η τεχνολογία πληροφορικής είναι μέρος του ποιος είναι αυτός ο οργανισμός. Εάν την αφαιρέσετε, δεν υπάρχει πολύ που να μείνει.

Λόγω αυτού, οι επιχειρήσεις είναι υποχρεωμένες στο ρυθμό με τον οποίο εξελίσσεται η τεχνολογία – σε αυτήν την περίπτωση, εξαιρετικά γρήγορα. Σε εκείνο το σημείο, υπάρχουν μόνο δύο επιλογές διαθέσιμες. Η πρώτη είναι να κάνετε κάθε δυνατή προσπάθεια να跟πείτε τον ρυθμό, παραμένοντας αρκετά ευέλικτοι για να ικανοποιήσετε τις σημερινές ανάγκες και να προετοιμαστείτε καλύτερα για τις μελλοντικές απαιτήσεις.

Η δεύτερη είναι να στερεώσετε τα παπούτσια σας, να βάζετε το κεφάλι σας στη άμμο και να συνεχίσετε να εξαρτάστε από έναν “παλαιό” τρόπο να κάνετε πράγματα μόνο και μόνο γιατί “αυτό είναι το τι έχει πάντα δουλέψει”.

Μην κάνετε λάθος: αυτοί που παραμένουν αμετακίνητοι και επιμένουν ότι η έλλειψη δεξιοτήτων πληροφορικής δεν είναι πρόβλημά τους θα βρεθούν σύντομα να μένουν πίσω από τους πιο ευέλικτους και πιο ευέλικτους ανταγωνιστές τους. Αυτό δεν είναι ένα ζήτημα “εάν” αλλά “πότε”.

Πραγματικά, δεν γίνεται πολύ πιο απλό από αυτό.