Kemajuan AI yang Cepat Menjadi Sorotan Kekurangan Keterampilan Teknologi Global yang Penting

Sebagai contoh sempurna tentang betapa cepatnya teknologi berkembang, lihat saja ChatGPT.

Meskipun kecerdasan buatan, chatbot, dan asisten virtual bukanlah konsep baru sebelum peluncuran ChatGPT, kecerdasan buatan berhasil membawa percakapan ke tingkat berikutnya. Saat ini, sepertinya AI dengan cepat menjadi bagian kehidupan kita yang ada di mana-mana. Para profesional di hampir setiap industri terobsesi dengan apa itu, apa yang bisa dilakukan, dan bagaimana membuka potensi untuk kasus penggunaan unik mereka sendiri.

Inilah mengapa sangat penting untuk diingat bahwa peluncuran publik ChatGPT hanya terjadi pada tanggal 30 November 2022 – kurang dari dua tahun lalu. Dalam waktu kurang dari 24 bulan, teknologi sekali lagi telah berubah ke arah baru dan tidak menunjukkan tanda-tanda melambat dalam waktu dekat.

Berdasarkan hal tersebut, tidak mengherankan jika terdapat kekurangan besar dalam keterampilan teknis tingkat lanjut di hampir semua industri. Teknologi itu sendiri berkembang lebih cepat daripada kemampuan manusia untuk menguasainya.

Menurut sebuah penelitian terbaru, sekitar 70% pemimpin bisnis mengatakan bahwa terdapat kesenjangan keterampilan yang kritis, dimana analisis data dan manajemen proyek merupakan salah satu keterampilan keras yang paling banyak diminati di era modern. Kesenjangan keterampilan digital begitu besar sehingga diperkirakan 14 negara G20 akan mengalami kesenjangan tersebut pertumbuhan PDB kolektif sebesar $11.5 triliun sebagai akibat langsung dari hal tersebut.

Namun syukurlah, semua harapan tidak hilang. Ketika sebuah organisasi berupaya untuk lebih memahami kesenjangan keterampilan teknis, terutama yang berkaitan dengan konsep tingkat tinggi seperti pembelajaran mesin, organisasi tersebut berada dalam posisi yang jauh lebih baik untuk memitigasi risiko di masa mendatang. Anda hanya perlu mengingat beberapa hal penting untuk mencapai titik itu.

Era Digital yang Berkecepatan Tinggi Kini Lebih Cepat Dari Sebelumnya

Untuk mengilustrasikan bagaimana kita secara kolektif mencapai titik ini, pertimbangkan sejenak hubungan bisnis rata-rata Anda dengan teknologi.

Anda tidak perlu memiliki tim insinyur perangkat lunak yang bekerja di bawah Anda atau banyak klien SaaS untuk dianggap sebagai "perusahaan teknologi" saat ini.

• Berkat email, pesan instan, konferensi video, dan teknologi lainnya, komunikasi sudah tertanam dalam kehidupan kita, baik secara internal maupun eksternal.
• Analisis data dan alat intelijen bisnis sangat diandalkan untuk mengungkap tren dan pola yang mungkin terlewatkan oleh manusia, sehingga memungkinkan para pemimpin untuk membuat keputusan yang paling tepat dengan lebih cepat dari sebelumnya.
• Rangkaian CRM membantu menciptakan hubungan yang lebih baik dan lebih pribadi antara merek dan pelanggannya.
• TI membantu mengoptimalkan manajemen rantai pasokan secara dramatis, sehingga menghemat banyak uang bagi organisasi yang dapat digunakan dengan lebih baik di tempat lain.
• Kemajuan teknologi dalam sumber daya manusia mempermudah dan menghemat biaya untuk menemukan kandidat yang tepat, mempertahankan mereka, dan menjaga keterlibatan mereka dengan seluruh organisasi sebanyak mungkin.

Organisasi mana pun yang sangat bergantung pada teknologi modern adalah “perusahaan teknologi”.

Sekarang, pikirkan tentang perubahan besar yang terjadi pada pembelajaran mesin, khususnya – yang juga merupakan hal yang relatif baru di dunia ini – pada beberapa bidang yang disebutkan di atas. Di bidang sumber daya manusia, hal ini telah mengubah cara kita berpikir tentang segala hal, mulai dari perolehan bakat hingga pelatihan dan pengembangan karyawan. Algoritme pembelajaran mesin menganalisis resume yang tak terhitung jumlahnya dalam sekejap dan menyorot kandidat ideal dengan cepat. Keterampilan dan preferensi karyawan dapat dianalisis untuk mempersonalisasi program pelatihan untuk efektivitas maksimal.

Dalam manajemen rantai pasokan, pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan dapat digunakan untuk hal-hal seperti pengoptimalan inventaris. Algoritmenya dapat memprediksi tingkat inventaris untuk memastikan tidak ada stok yang habis pada saat yang paling buruk.

Dalam hal manajemen hubungan pelanggan, semua jenis bisnis telah mencapai kesuksesan besar dengan penilaian dan segmentasi prospek otomatis, analisis prediktif untuk penjualan, dan analisis sentimen untuk mendapatkan lebih banyak nilai dari umpan balik pelanggan.

Semua ini menunjukkan fakta yang sangat sederhana: kecerdasan buatan, dan khususnya pembelajaran mesin, berkembang sangat pesat.

Seiring dengan perubahan pembelajaran mesin, hal-hal seperti manajemen hubungan pelanggan, manajemen rantai pasokan, dan sumber daya manusia pun turut berubah – pilar-pilar inti yang menopang setiap bisnis. Seiring perubahan tersebut, bisnis itu sendiri pun ikut berubah secara fundamental. Semuanya saling terhubung secara organik sehingga mustahil untuk dipisahkan.

Inilah tepatnya cara Anda mengatasi masalah yang muncul seperti kesenjangan keterampilan TI dan mempercepatnya dengan kecepatan yang lebih cepat daripada yang diperkirakan oleh banyak ahli satu dekade lalu.

The Shape of Things to Come

Jika Anda merasa sudah lama mendengar tentang kesenjangan keterampilan ini, itu memang benar. Namun, percaya atau tidak, masalahnya masih terus memburuk – dan diperkirakan akan terus memburuk. Studi lain menunjukkan bahwa hampir 1/3 pemberi kerja mengatakan bahwa kesenjangan keterampilan saat ini lebih buruk dibandingkan tahun lalu.

Namun yang menarik, sekitar 56% manajer perekrutan “mengantisipasi” bahwa intervensi berbasis teknologi seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan menyebabkan “perubahan besar” dalam jenis keterampilan yang mereka perlukan untuk dimiliki oleh calon kandidat.

Kata kuncinya, tentu saja, adalah "mengantisipasi". Meskipun telah terjadi begitu banyak perubahan dalam beberapa tahun terakhir, banyak yang percaya bahwa pergeseran paling signifikan belum terjadi. Jika perubahan ini merupakan keniscayaan, tidak ada gunanya mencoba menundanya. Sebaliknya, kita harus merangkulnya dengan juga merangkul kumpulan talenta yang sedang berkembang di pasar global untuk memenuhi tuntutan teknologi masa depan tersebut ketika tiba.

Analisis data. AI/pembelajaran mesin. Rekayasa perangkat lunak. Keamanan siber. Pembelajaran UX/UI. Ini adalah beberapa keterampilan yang perlu dicari perusahaan dari karyawan baru agar tetap kompetitif di pasar bakat global. Jika mereka tidak dapat menemukan kandidat potensial yang memenuhi kebutuhan tersebut, mereka harus melatih kandidat yang sudah ada untuk mengisi kekosongan tersebut.

Di Akhir

Apalagi, kurangnya keterampilan teknologi canggih saat ini menyoroti satu kebenaran sederhana: semua bisnis adalah “bisnis teknologi”, baik mereka menginginkannya atau tidak.

Selama bertahun-tahun, teknologi perlahan menjadi bagian dari DNA hampir setiap organisasi, awalnya hanya sebagai alat produktivitas, tetapi akhirnya menjadi dasar keunggulan kompetitif perusahaan di pasar. TI adalah bagian dari organisasi-organisasi ini. Jika dihilangkan, tidak banyak yang tersisa.

Oleh karena itu, perusahaan bergantung pada laju perkembangan teknologi—dalam hal ini, luar biasa cepatnya. Pada titik tersebut, hanya ada dua pilihan yang tersedia. Pertama, melakukan segala upaya yang tersedia untuk mengimbangi laju tersebut, tetap cukup fleksibel untuk memenuhi kebutuhan saat ini dan lebih siap menghadapi tuntutan masa depan.

Yang kedua adalah bersikukuh pada pendirian, mengubur kepala di pasir, dan terus mengandalkan cara “lama” dalam melakukan sesuatu hanya karena “itulah yang selalu berhasil.”

Jangan salah: mereka yang tetap tidak fleksibel dan bersikeras bahwa kesenjangan keterampilan TI bukanlah masalah mereka akan segera tertinggal dari pesaing mereka yang lebih cerdas dan tangkas. Ini bukan soal “jika” tetapi “kapan”.

Sungguh, tidak ada yang lebih mudah dari itu.