Τα Γρήγορα Προσαρμογές του AI Σηματοδοτούν την Κρίσιμη Παγκόσμια Ελλείψη Τεχνικών Ικανοτήτων

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

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

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

Βασισμένοι σε αυτό, δεν πρέπει να μας προκαλεί έκπληξη ότι υπάρχει một τεράστια κρίσιμη έλλειψη προηγμένων τεχνικών ικανοτήτων σε σχεδόν κάθε βιομηχανία που μπορείτε να ονομάσετε. Η τεχνολογία herself εξελίσσεται απλά γρηγορότερα από ό,τι οι άνθρωποι μπορούν να τη διδάσκουν.

Σύμφωνα με μια πρόσφατη μελέτη, περίπου το 70% των ηγετών των επιχειρήσεων λέει ότι υπάρχει μια κρίσιμη έλλειψη ικανοτήτων, με την ανάλυση δεδομένων και τη διαχείριση έργων να είναι μεταξύ των πιο ζητούμενων σκληρών ικανοτήτων της σύγχρονης εποχής. Η ψηφιακή έλλειψη ικανοτήτων είναι τόσο τεράστια που εκτιμάται ότι 14 χώρες του G20 θα χάσουν ένα συλλογικό 11,5 τρισεκατομμύρια δολάρια στην αύξηση του ΑΕΠ ως άμεσο αποτέλεσμα της.

Αλλά ευτυχώς, όλη η ελπίδα δεν έχει χαθεί. Μόλις μια οργάνωση καταβάλει προσπάθεια να κατανοήσει καλύτερα την τεχνική έλλειψη ικανοτήτων, ιδιαίτερα σε σχέση με υψηλού επιπέδου έννοιες όπως η μηχανική μάθηση, βρίσκεται σε πολύ καλύτερη θέση να μετριάσει τον κίνδυνο από αυτήν moving forward. Απλά πρέπει να θυμάστε μερικά βασικά πράγματα κατά τη διάρκεια του δρόμου 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 μέση επαγγελματική σχέση σας με την τεχνολογία για μια στιγμή.

Δεν χρειάζεται να έχετε μια ομάδα προγραμματιστών λογισμικού να εργάζονται κάτω από σας ή ένα στράτευμα πελατών SaaS για να θεωρείστε “εταιρεία τεχνολογίας” σε αυτό το σημείο.

• Χάρη στην ηλεκτρονική αλληλογραφία, την άμεση αλληλογραφία, τη βιντεοδιάσκεψη και άλλες τεχνολογίες, η επικοινωνία είναι ενσωματωμένη στη ζωή μας, τόσο εσωτερικά όσο και εξωτερικά.
• Τα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων και επιχειρηματικής ευφυΐας βασίζονται πολύ για να ανακαλύψουν τάσεις και μοτίβα που μπορεί να είχε ξεχάσει ένας άνθρωπος, επιτρέποντας στους ηγέτες να λαμβάνουν τις πιο ενημερωμένες αποφάσεις δυνατές γρηγορότερα από ποτέ.
• Τα CRM βοηθούν να δημιουργούν καλύτερες και πιο προσωπικές σχέσεις μεταξύ ενός brand και των πελατών του.
• Η IT 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 διατηρήσετε και να τον κρατήσετε ενεργό με την υπόλοιπη οργάνωση όσο το δυνατόν.

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

Τώρα, σκεφτείτε τη μεγάλη μετατόπιση 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 την τρόπο που σκεφτόμαστε mọiTHING από την απόκτηση ταλέντων έως την εκπαίδευση και ανάπτυξη των υπαλλήλων. Οι αλγόριθμοι της μηχανικής μάθησης αναλύουν αμέσως απειράριθμους βιογραφικά και υπογραμμίζουν τους 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 στο χειρότερο δυνατό σημείο.

Στους πελάτες, οι επιχειρήσεις όλων των τύπων έχουν μεγάλη επιτυχία με την αυτοματοποιημένη βαθμολόγηση lead και τομεακή, προβλεπτική ανάλυση για τις πωλήσεις και 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, εξελίσσεται εξαιρετικά γρήγορα.

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

Αυτό είναι ακριβώς πώς παίρνετε ένα αναδυόμενο ζήτημα όπως η έλλειψη τεχνικών ικανοτήτων και το επιταχύνετε με ρυθμό γρηγορότερο από ό,τι 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 ικανοτήτων για πολύ καιρό, αυτό είναι γιατί πραγματικά το ακούτε. Αλλά πιστέψτε το, το πρόβλημα είναι ακόμη χειρότερο – και αναμένεται να συνεχίσει να γίνεται χειρότερο. Μια άλλη μελέτη έδειξε ότι σχεδόν 1/3 των εργοδοτών λέει ότι η έλλειψη ικανοτήτων είναι χειρότερη σήμερα από ό,τι ήταν μόνο ένα χρόνο πριν.

Αλλά fascinates, περίπου 56% των διευθυντών προσλήψεων “προβλέπουν” ότι τεχνολογικές παρεμβάσεις όπως η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση θα προκαλέσουν μια “μεγάλη μετατόπιση” στο είδος των ικανοτήτων που θα χρειαστούν οι υποψήφιοι να έχουν.

Το κλειδί, φυσικά, είναι το “προβλέπουν”. Για όσο αλλαγή έχουμε ήδη δει τα τελευταία χρόνια, πολλοί πιστεύουν ότι η πιο σημαντική αλλαγή έχει ακόμη να έρθει. Εάν αυτή η αλλαγή είναι αναπόφευκτη, δεν έχει νόημα να προσπαθήσετε να την καθυστερήσετε. Αντίθετα, πρέπει να την αποδεχτείτε αποδεχόμενοι επίσης τις αναδυόμενες πισίνες ταλέντων στις παγκόσμιες αγορές για να ικανοποιήσετε τις μελλοντικές τεχνολογικές απαιτήσεις όταν έρθουν.

Ανάλυση δεδομένων. AI/μηχανική μάθηση. Προγραμματισμός λογισμικού. Κυβερνοασφάλεια. Μάθηση UX/UI. Αυτά είναι μεταξύ των ικανοτήτων που οι επιχειρήσεις πρέπει να ψάχνουν σε νέους υπαλλήλους εάν θέλουν να παραμείνουν ανταγωνιστικές στην παγκόσμια αγορά ταλέντων. Εάν δεν μπορέσουν να βρουν υποψήφιους που να ικανοποιούν αυτές τις απαιτήσεις, πρέπει να εκπαιδεύσουν αυτούς που ήδη έχουν για να καλύψουν τις lacunes.

Στο Τέλος

Εάν τίποτα άλλο, η τρέχουσα κρίσιμη έλλειψη προηγμένων τεχνικών ικανοτήτων υπογραμμίζει μια απλή αλήθεια: όλες οι επιχειρήσεις είναι “εταιρείες τεχνολογίας” είτε το θέλουν είτε όχι.

Στα χρόνια, η τεχνολογία έγινε αργά αλλά σταθερά μέρος του DNA σχεδόν κάθε οργανισμού, αρχικά μόνο ως μέσο παραγωγικότητας, αλλά τελικά για να διαμορφώσει τη βάση του ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος μιας εταιρείας στην αγορά. Η IT είναι μέρος αυτών που είναι αυτές οι οργανώσεις. Εάν αφαιρέσετε την, δεν υπάρχει πολύ που μένει.

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 διαθέσιμες επιλογές. Η πρώτη είναι να καταβάλουν κάθε δυνατή προσπάθεια για να跟πουν τον ρυθμό, παραμένοντας αρκετά ευέλικτοι για να ικανοποιήσουν τις σημερινές ανάγκες και να προετοιμαστούν καλύτερα για τις απαιτήσεις της αύριον.

Η δεύτερη είναι να σταθεροποιήσουν τα πόδια τους, να βάλουν το κεφάλι τους στην άμμο και να συνεχίσουν να βασίζονται σε ένα “παλιό” τρόπο για να κάνουν πράγματα μόνο και μόνο γιατί “αυτό έχει πάντα δουλέψει”.

Κάντε keinen λάθος: αυτοί που παραμένουν άκαμπτοι και επιμένουν ότι η έλλειψη τεχνικών ικανοτήτων δεν είναι πρόβλημά τους θα σύντομα βρεθούν πίσω από τους πιο έξυπνους και πιο ευέλικτους ανταγωνιστές τους. Αυτό δεν είναι ένα ζήτημα “αν” αλλά “πότε”.

Πραγματικά, δεν γίνεται πιο απλό από αυτό.