빠른 AI 발전, 글로벌 기술 인력 부족 심화

기술이 얼마나 빠르게 발전하는지 보여주는 완벽한 예는 ChatGPT입니다.

인공 지능, 챗봇, 가상 어시스턴트와 같은 개념은 ChatGPT가 출시되기 전에 이미 존재했지만, 대화의 수준을 높이는 데 성공했습니다. 오늘날에는 AI가 우리 생활의 모든 부분에서 빠르게 普及되는 것으로 보입니다. 거의 모든 산업의 전문가들은 그것이 무엇인지, 무엇을 할 수 있는지, 그리고 자신의 고유한 사용 사례에 대한 잠재력을 어떻게 해방할 수 있는지에 대해 열광합니다.

이 모든 것이 왜 ChatGPT의 공개 출시가 2022년 11월 30일에 발생했는지 기억하는 것이 중요합니다. 2년 미만의 시간에 기술은 다시 한번 빠르게 발전했습니다.

따라서 거의 모든 산업에서 고급 기술 스킬이 크게 부족한 것은 놀라운 일이 아닙니다. 기술 자체는 인간이 마스터할 수 있는 속도보다 훨씬 빠르게 발전하고 있습니다.

최근 연구에 따르면, 약 70%의 비즈니스 리더들은 기술 스킬 부족이 존재한다고 말합니다. 데이터 분석과 프로젝트 관리는 현대의 가장 인기 있는 하드 스킬 중 하나입니다. 디지털 기술 스킬 부족은 14개 G20 국가가 기술 스킬 부족으로 인해 11.5조 달러의 GDP 성장을 놓칠 수 있다고 추정됩니다.

하지만幸い, 모든 희망은 사라지지 않았습니다. 한 번 조직이 기술 스킬 부족을 더 잘 이해하기 위해 노력하면, 특히 기계 학습과 같은 고급 개념에 대해 위험을 줄일 수 있습니다. 몇 가지 중요한 점을 기억하면 됩니다.

더 빠르게 발전하는 디지털 시대

우리가 어떻게 이 지점에 도달했는지 설명하기 위해, 기술과의 평균 비즈니스 관계를 생각해 보십시오.

소프트웨어 엔지니어 팀이나 SaaS 클라이언트가 필요하지 않습니다. 기술 회사로 간주됩니다.

• 이메일, 인스턴트 메시징, 비디오 회의 등 기술로 인해 내부 및 외부에서 의사소통이 깊숙이 자리 잡았습니다.
• 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 툴은 인간이 놓칠 수 있는 트렌드와 패턴을 발견하여 리더가 가능한 한 가장 잘 정식된 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
• CRM 스위트는 브랜드와 고객 간의 더 나은 관계를 구축합니다.
• IT는 공급망 관리를 최적화하여 조직이 다른 곳에서 사용할 수 있는大量의 돈을 절약합니다.
• 인사 관리 기술은 적합한 후보자를 찾고, 유지하며, 조직의 나머지 부분과 함께 유지하는 것을 더 쉽고 비용 효율적으로 만듭니다.

이 모든 기술에 의존하는 조직은 기술 회사입니다.

이제 기계 학습, 특히 상대적으로 새로운 기술이 위에서 언급한 몇 가지 분야에 미친 영향을 생각해 보십시오. 인사 관리 분야에서 기계 학습 알고리즘은 재능 있는 후보자를 빠르게 분석하고 강조합니다. 또한 직원들의 스킬과 선호도를 분석하여 훈련 프로그램을 개인화할 수 있습니다.

공급망 관리에서 기계 학습과 인공 지능은 재고 최적화를 위해 사용할 수 있습니다. 알고리즘은 재고 수준을 예측하여 제품이 가장 필요한 시점에 품절되지 않도록 합니다.

고객 관계 관리에서 자동화된 리드 스코어링 및 세분화, 예측 분석, 고객 피드백에서 더 많은 가치를 추출하기 위한 감성 분석과 같은 기술이 성공적으로 사용되고 있습니다.

이 모든 것은 인공 지능, 특히 기계 학습이非常 빠르게 발전하고 있음을 보여줍니다.

기계 학습이 발전함에 따라 고객 관계 관리, 공급망 관리, 인사 관리 등 비즈니스 핵심이 변합니다. 이러한 변화는 비즈니스를 근본적으로 변화시키는 것입니다. 모든 것이 유기적으로 연결되어 있기 때문에 이를 분리하는 것은 불가능합니다.

이것이 기술 스킬 부족과 같은 새로운 문제를 어떻게 가속화하는지 보여줍니다.

미래의 모양

기술 스킬 부족에 대해 오랜 시간 동안 들었던 이야기입니다. 하지만 놀랍게도 문제는 여전히 악화되고 있으며, 계속 악화될 것으로 예상됩니다. 또 다른 연구에 따르면, 거의 1/3의 고용주는 기술 스킬 부족이 1년 전보다 더 심각하다고 말합니다.

하지만 흥미롭게도, 약 56%의 채용 관리자는 기술 기반의 해결책인 인공 지능과 기계 학습이 미래에 필요한 스킬에 큰 변화를 가져올 것으로 예상합니다.

중요한 단어는 “예상”입니다. 이미 지난 몇 년 동안 많은 변화가 있었지만, 많은 전문가들은 가장 큰 변화가 아직 오지 않았을 것으로 생각합니다. 이 변화가 불가피하다면, 이를 지연시키려는 시도는 의미가 없습니다. 대신, 미래의 기술需求에 대비하여 글로벌 시장의 새로운 인재를 발굴하여 이를 해결해야 합니다.

데이터 분석, AI/기계 학습, 소프트웨어 엔지니어링, 사이버 보안, UX/UI 학습 등이 미래에 필요한 스킬입니다. 이러한 스킬을 가진 인재를 찾을 수 없다면, 이미 있는 인재를 훈련하여 스킬 부족을 메워야 합니다.

결론

현재의 기술 스킬 부족은 모든 비즈니스가 기술 비즈니스라는 한 가지 사실을 강조합니다.

기술은 거의 모든 조직의 DNA의 일부가 되었습니다. 초기에는 생산성을 높이는 수단으로 사용되었지만, 결국에는 시장에서 경쟁력을 갖추는 데 중요한 역할을 하게 되었습니다. 기술이 없으면 조직은 거의 존재하지 않습니다.

따라서 기업은 기술의 발전 속도에 따라 움직여야 합니다. 현재 기술은 매우 빠르게 발전하고 있습니다. 이에 대처하는 방법은 두 가지입니다. 첫 번째는 기술의 발전 속도에 따라 움직여서 현재의 필요를 충족하고 미래의需求에 대비하는 것입니다.

두 번째는 발전하는 기술을 무시하고, 기존의 방식으로 일관性 있게 유지하는 것입니다. 하지만 이는 기술 스킬 부족을 해결하지 못할 것입니다.

분명히, 기술 스킬 부족을 해결하지 않으면 더 유연하고 발전적인 경쟁자에게 뒤처질 것입니다. 이는 “만약”이 아니라 “언제”的问题입니다.

정말로 더 간단할 수 없습니다.