Snelle AI-vooruitgang benadrukt kritisch wereldwijd tekort aan technische vaardigheden

Voor een perfect voorbeeld van hoe snel technologie evolueert, hoeft u alleen maar te kijken naar ChatGPT.

Terwijl kunstmatige intelligentie, chatbots en virtuele assistenten geen nieuwe concepten waren voordat ChatGPT werd gelanceerd, wist het de conversatie naar een hoger niveau te tillen. Vandaag de dag lijkt het erop dat AI snel een alomtegenwoordig onderdeel van ons leven wordt. Professionals in vrijwel elke industrie zijn geobsedeerd door wat het is, wat het kan zijn en hoe ze het potentieel voor hun eigen unieke gebruikscase kunnen ontsluiten.

Dit is allemaal de reden waarom het zo belangrijk is om te onthouden dat de publieke lancering van ChatGPT pas op 30 november 2022 plaatsvond – minder dan twee jaar geleden. In minder dan 24 maanden heeft de technologie opnieuw een nieuwe richting ingeslagen met een tempo dat geen tekenen van vertraging vertoont.

Op basis hiervan zou het geen verrassing moeten zijn dat er een enorm kritisch tekort is aan geavanceerde technische vaardigheden in vrijwel elke industrie die u kunt noemen. De technologie zelf evolueert eenvoudigweg sneller dan mensen het kunnen beheersen.

Volgens een recente studie zegt ongeveer 70% van de zakenleiders dat er een kritisch tekort aan vaardigheden is, waarbij gegevensanalyse en projectmanagement tot de meest gevraagde harde vaardigheden van de moderne tijd behoren. Het digitale vaardigheidstekort is zo groot dat het wordt geschat dat 14 G20-landen mogelijk collectief 11,5 biljoen dollar aan bbp-groei zullen missen als direct gevolg hiervan.

Maar gelukkig is er nog hoop. Zodra een organisatie een poging doet om het technische vaardigheidstekort beter te begrijpen, met name wat betreft hoogwaardige concepten als machine learning, is het in een veel betere positie om het risico ervan te mitigeren. U hoeft alleen een paar belangrijke dingen te onthouden om daar te komen.

De snelle digitale tijdperk is sneller dan ooit

Om te illustreren hoe we collectief op dit punt zijn gekomen, denk even aan uw gemiddelde zakelijke relatie met technologie.

U hoeft geen team van software-ingenieurs onder u te hebben of een legioen van SaaS-clients om als een “technologiebedrijf” te worden beschouwd.

• Dankzij e-mail, instant messaging, videoconferencing en andere technologieën is communicatie ingebed in ons leven, zowel intern als extern.
• Gegevensanalyse- en business intelligence-tools worden zwaar gebruikt om trends en patronen te ontdekken die een mens zou kunnen missen, waardoor leiders de meest geïnformeerde beslissingen kunnen nemen op een snellere manier dan ooit.
• CRM-suites helpen bij het creëren van betere en meer persoonlijke relaties tussen een merk en zijn klanten.
• IT helpt dramatisch bij het optimaliseren van supply chain management, waardoor organisaties een enorme hoeveelheid geld besparen die elders beter kan worden gebruikt.
• Technologische vooruitgang in human resources maakt het gemakkelijker en goedkoper om de juiste kandidaat te vinden, deze te behouden en te betrekken bij de rest van de organisatie.

Elke organisatie die zo afhankelijk is van moderne technologie is een “technologiebedrijf”.

Denk nu aan de grote verschuiving die machine learning, in het bijzonder – opnieuw een relatief nieuwe toevoeging aan deze wereld – heeft gemaakt in enkele van de hierboven genoemde gebieden. In het domein van human resources heeft het de manier waarop we denken over alles, van talentacquisitie tot employeetraining en -ontwikkeling, volledig veranderd. Machine learning-algoritmen analyseren ontelbare cv’s in een oogwenk en markeren ideale kandidaten even snel. De vaardigheden en voorkeuren van werknemers kunnen worden geanalyseerd om trainingsprogramma’s te personaliseren voor maximale effectiviteit.

In supply chain management kan machine learning en kunstmatige intelligentie worden gebruikt voor dingen als voorraadoptimalisatie. De algoritmen kunnen de voorraadniveaus voorspellen om te voorkomen dat iets op het slechtste moment uitverkocht raakt.

In termen van customer relationship management hebben bedrijven van allerlei soorten grote successen geboekt met geautomatiseerde leadscoring en -segmentatie, predictieve analytics voor verkoop en sentimentanalyse om meer waarde te halen uit klantfeedback.

Dit alles wijst op een heel eenvoudige feit: kunstmatige intelligentie, en machine learning in het bijzonder, evolueert buitengewoon snel.

Naarmate machine learning verandert, veranderen dingen als customer relationship management, supply chain management en human resources – de kernpijlers waarop elk bedrijf is gebouwd. Naarmate deze veranderen, verandert het bedrijf zelf ook op een fundamenteel niveau. Alles is zo organisch met elkaar verbonden dat het onmogelijk is om het allemaal te scheiden.

Dit is precies hoe u een opkomend probleem als het IT-vaardigheidstekort versnelt met een snelheid die sneller is dan veel experts een decennium geleden hadden gedacht.

De vorm van de dingen die komen

Als het lijkt alsof u al een lange tijd over dit vaardigheidstekort hoort, dan komt dat omdat u dat inderdaad al een lange tijd hoort. Maar geloof het of niet, het probleem wordt nog steeds erger – en zal naar verwachting blijven verslechteren. Een andere studie wees uit dat bijna 1/3 van de werkgevers zegt dat het vaardigheidstekort erger is dan een jaar geleden.

Maar fascinerend genoeg zeggen ongeveer 56% van de wervingsmanagers “verwachten” dat technologiegedreven interventies zoals kunstmatige intelligentie en machine learning een “grote verschuiving” zullen veroorzaken in de soorten vaardigheden die ze van potentiële kandidaten nodig hebben.

Het sleutelwoord is natuurlijk “verwachten”. Voor zoveel verandering als we de afgelopen jaren hebben gezien, denken velen dat de meest significante verschuiving nog moet komen. Als deze verandering onvermijdelijk is, heeft het geen zin om het uit te stellen. In plaats daarvan moet u het omarmen door ook de opkomende talentenpools in mondiale markten te omarmen om toekomstige technologiebehoeften te vervullen wanneer ze arriveren.

Gegevensanalyse. AI/machine learning. Software engineering. Cybersecurity. UX/UI-leren. Dit zijn enkele van de vaardigheden die bedrijven moeten zoeken bij nieuwe medewerkers als ze concurrerend willen blijven in de mondiale talentenmarkt. Als ze geen potentiële kandidaten kunnen vinden die aan deze behoeften voldoen, moeten ze degenen die ze al hebben trainen om de gaten te vullen.

Uiteindelijk

Als er één ding duidelijk is, dan is het wel dat het huidige kritieke tekort aan geavanceerde technische vaardigheden één eenvoudige waarheid benadrukt: alle bedrijven zijn “technologiebedrijven” of ze dat nu willen of niet.

In de loop der jaren is technologie langzaam onderdeel geworden van het DNA van bijna elke organisatie, aanvankelijk alleen als een middel om de productiviteit te verhogen, maar uiteindelijk om de basis te vormen van het concurrentievoordeel van een bedrijf op de markt. IT is een onderdeel van wie deze organisaties zijn. Als u het elimineert, is er niet veel over.

Door dit alles zijn ondernemingen gebonden aan het tempo waarin technologie evolueert – in dit geval buitengewoon snel. Op dat moment zijn er maar twee opties beschikbaar. De eerste is om elke beschikbare inspanning te leveren om dat tempo bij te houden, flexibel genoeg te blijven om vandaag aan de behoeften te voldoen en zich beter voor te bereiden op de eisen van morgen.

De tweede is om uw hakken in het zand te zetten, uw hoofd in het zand te steken en te blijven vertrouwen op een “ouderwetse” manier van doen, alleen omdat “dat altijd heeft gewerkt”.

Maak geen fout: degenen die inflexibel blijven en volhouden dat het IT-vaardigheidstekort niet hun probleem is, zullen zichzelf snel door hun slimmere, flexibelere concurrenten laten inhalen. Dit is geen kwestie van “als” maar “wanneer”.

Echt, het kan niet duidelijker zijn.