셸, 인공지능 분야에서 근로자를 재교육하기 시작하다

로열 더치 셸, 세계에서 가장 큰 석유 및 가스 기업 중 하나는 직원들을 인공지능(AI)에 대한 디지털 교육을 시키고 있다. 이 회사는 교육 기관인 Udacity와 파트너십을 맺었다. 이 교육 프로그램이 성공적으로 진행된다면, 다른 기업들에게도 인공지능 기술로 인한 급격한 변화에 대처하는 모델이 될 수 있을 것이다.

이 강의는 Udacity를 통해 온라인으로 제공되며, 회사의 AI 기술을 향상시키기 위해 제공된다. 셸에 따르면, 전 세계 82,000명의 직원 중 약 2,000명이 AI 강의에 관심을 표명했다. 많은 근로자들이 자신의 관리자들이 접근하여 파이썬 프로그래밍 및 신경망 훈련과 같은 과정을 물어보는 것을 말했다. 이 훈련은 모두 자발적인 것이다.

이 파일럿 프로그램은 2019년에 시작되었으며, 셸은 많은 AI 관련 프로젝트로 인해 더 많은 AI 기술을 가진 근로자가 필요했다. 이 회사는 깊은 물에서 钻井 및 유지 보수, 예측 분석 및 자율 컴퓨팅과 같은 많은 운영 분야에서 AI를 사용하고 있다.

파일럿 프로그램이 성공적으로 진행된 후, 회사는 이를 확대하고 석유 공학자, 화학자, 데이터 과학자, 지구 물리학자 등에게 교육을 제공했다. 이 온라인 프로그램은 약 4~6개월 동안 진행되며, 직원들은 주당 약 10~15시간 동안 교육을 받는다. 셸은 맞춤형 온라인 강의를 제공하며, 이것을 나노 학위라고 부른다.

인공지능 근로자 필요 이유

셸이 AI 기술을 가진 근로자가 필요한 두 가지 주요 이유가 있다. 첫째, 회사는 현재 대체 에너지源을 개발 중이며, 새로운 에너지 기술에 최대 20억 달러를 투자할 계획이다. 셸의 데이터 과학 총괄인 Dan Jeavons에 따르면, 회사의 전력 사업은 “디지털 네이티브이며, 차별화는 AI를 중심으로 할 것이다.”

AI 근로자가 필요한 두 번째 이유는 셸이 아직도巨大한 석유 사업을 운영하고 있기 때문이다. 이 온라인 프로그램을 통해 근로자들을 AI에 재교육함으로써, 유지 보수 장비의 문제를 미리 발견할 수 있을 것이다. 새로운 지식은 또한 탄소 배출을 줄일 수 있는 분야를 식별하는 데 도움이 될 것이다. 또한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 지震 데이터를 자동으로 처리하고 지하 암석 형성을 수집할 수 있을 것이다.

“변화를 위해 노력하는 우리의 의지를 이해하는 데 도움이 되는 것은 쉽지 않은 일이다,” 제이번스 कहत는다. “하지만 하나는 분명하다. 기술은 이러한 변화의 핵심 요소이다. 우리는 더 많은 깨끗한 에너지를 제공하는 방법을 찾아야 하며, AI에 투자하는 것이 그 방법 중 하나이다.”

셸은 또한 Udacity의 AI 협력을 통해 더 많은 젊은 근로자를 유치하기를 희망한다. 젊은이들은 이러한 일을 위험하고 육체적으로 요구되는 일로 간주한다.

Paul Donnelly는 Aspen Technology (AZPN )의 산업 마케팅 책임자이다. 이 회사는 복잡한 제조 공정을 전문으로 한다.

“젊은이들은 디지털 네이티브이다,” Донн리 कहत는다. “그들이 직장에 들어오면, 에너지 및 화학 회사들은 불행히도 페이스북 (META ), 아마존 (AMZN ), 넷플릭스 (NFLX ) 및 구글과 경쟁해야 한다. 이러한 회사와 경쟁하는 것은 어렵다.”

기존 근로자 대상

이러한 회사들의 가장 큰 도전은 현재 근로자를 전환하는 것이다.

“최악의 시나리오는 해고하고 새로운 근로자를 고용하는 것이다,” Udacity의 CEO인 Gabe Dalporto가 말한다. “첫째, 우리의 대학은 미래의 일자리를 위해 필요한 모든 근로자를 양성할 수 없다. 둘째, 재교육의 비용은 훨씬 낮다.”

회사의 Udacity 파일럿 프로그램은 교육을 완료한 근로자들의 만족도를提高했다.

“우리는 사람들이 정체되어 있다고 느끼지 않도록 하고, 회사가 변화하는 동안 성장하도록 하기 위해 노력한다,” 제이번스 कहत는다.

인공지능이 다양한 산업에서 더 중요해짐에 따라, 회사는 적응해야 할 것이다. 재교육은 이러한 변화에 대처하는 주요 접근 방식 중 하나가 될 것이다. 충분한 결과를 제공하지 못한 재교육의 사례가 많았지만, 셸의 프로그램이 성공적으로 진행된다면, 미래에는 모델로 사용될 수 있을 것이다.