Fraser Patterson, Założyciel i Dyrektor Generalny Skillit – Wywiad

Fraser Patterson, Założyciel i Dyrektor Generalny Skillit, to przedsiębiorca z doświadczeniem w branży budowlanej i technologicznej, sięgającym ponad trzech dekad. Zaczynając jako czeladnik w Szkocji, awansując na czeladnika, robotnika, ogólnego wykonawcę, a ostatecznie założyciela kilku firm związanych z budownictwem, Patterson zdobył pierwszorzędną wiedzę na temat wyzwań związanych z pracą w branży budowlanej. Po prowadzeniu przedsięwzięć takich jak Onis Vida i współzałożeniu Bolster, założył Skillit w 2021 roku, aby rozwiązać problem braku wykwalifikowanych pracowników w branży budowlanej za pomocą technologii. Jego unikalne połączenie doświadczenia w branży i umiejętności przywódczych umieściło go w pozycji prominentnego orędownika nowoczesnego podejścia do rekrutacji i rozwoju pracowników w branży budowlanej za pomocą rozwiązań opartych na danych i sztucznej inteligencji.

Skillit to platforma rekrutacyjna wspomagana przez sztuczną inteligencję, skoncentrowana na rozwiązaniu jednego z najpilniejszych wyzwań w branży budowlanej: połączenia pracodawców z wykwalifikowanymi pracownikami. Firma zbudowała jedną z największych sieci pracowników gotowych do podjęcia pracy w Stanach Zjednoczonych, obejmującą dziesiątki branż i setki obszarów metropolitalnych. Zamiast polegać na tradycyjnych tablicach ogłoszeń, Skillit wykorzystuje profile pracowników, cyfrowe oceny umiejętności i technologie dopasowania wspomaganego przez sztuczną inteligencję, aby pomóc wykonawcom w efektywniejszym znalezieniu, ocenianiu i zatrudnianiu pracowników. Długoterminowa wizja firmy wykracza poza rekrutację, zmierzając do tego, aby stać się infrastrukturą pracy w branży budowlanej i ostatecznie innych branż fizycznych, pomagając pracodawcom w identyfikowaniu talentów, szkoleniu nowych pracowników i rozwoju wykwalifikowanej siły roboczej niezbędnej do wspierania infrastruktury, energii, produkcji i wzrostu gospodarczego napędzanego przez sztuczną inteligencję.

Rozpocząłeś swoją karierę jako czeladnik w Szkocji, pracowałeś jako czeladnik, robotnik, ogólny wykonawca, zanim założyłeś kilka firm. Jak doświadczenia te na placach budowy ukształtowały Twoją decyzję o założeniu Skillit, a jakie problemy spotykałeś najczęściej, co przekonało Cię, że branża budowlana potrzebuje nowego podejścia do rekrutacji?

Doświadczyłem problemu z obu stron. Jako czeladnik i później jako robotnik, spędziłem wiele czasu na poszukiwaniu pracy, jeżdżąc na duże odległości i polegając na słowie ustnym, aby znaleźć możliwości. Następnie, jako ogólny wykonawca, miałem odwrotne problemy, ponieważ wiedziałem, że wykwalifikowani pracownicy istnieją, ale znalezienie odpowiedniej osoby we właściwym czasie było niesamowicie trudne. Byłem najbardziej zaskoczony tym, jak niewiele danych istniało o siłach roboczych. Mieliśmy szczegółowe informacje o materiałach, sprzęcie, harmonogramach i budżetach, ale prawie nic o ludziach, którzy budowali projekt. Moje myślenie było takie, że jeśli nie możesz cyfrowo przedstawić umiejętności pracownika, doświadczenia, certyfikatów i preferencji, to na pewno nie możesz ich uczynić widocznymi, a to prowadziło do powstania Skillit.

I tak zaczęliśmy od budowy lepszej metody reprezentowania wykwalifikowanych pracowników cyfrowo, pomagając im tworzyć profile, które odzwierciedlają ich umiejętności, doświadczenie i preferencje pracy. Z czasem to ewoluowało w platformę, na której dane, automatyzacja i sztuczna inteligencja pomagają wykonawcom w znalezieniu, ocenianiu i łączeniu się z talentami.

Dziś, opierając się na największej sieci zweryfikowanych pracowników w Ameryce, sztuczna inteligencja Skillit pomaga wiodącym budowniczym, takim jak Mortenson, DPR i Kiewit, zatrudniać wykwalifikowanych pracowników z szybkością, precyzją i skalą, której wcześniej nie było możliwe.

Nasza misja polega ostatecznie na skalowaniu światowego rzemiosła. Używaniu sztucznej inteligencji, aby uczynić wykwalifikowanych pracowników bardziej widocznymi, produktywnymi i cennymi, zapewniając, że świat ma talent potrzebny do budowy wszystkiego, od domów i szpitali po infrastrukturę AI, systemy energetyczne i branże przyszłości.

Myślimy o misji w trzech aktach.

Pierwszy akt to rozwiązanie dostępu do milionów wykwalifikowanych pracowników, którzy już istnieją. Drugi akt to rozwiązanie samej niedoboru. Gdy rozumiesz popyt i podaż siły roboczej w czasie rzeczywistym, możesz zrobić więcej niż połączyć pracowników z pracą – możesz użyć sztucznej inteligencji, aby pomóc skierować więcej ludzi do branży, przyspieszyć ich rozwój i zwiększyć liczbę pełnoprawnych pracowników.

Trzeci akt to ekspansja. Wierzymy, że budownictwo jest najtrudniejszym problemem koordynacji pracy na świecie, a rozwiązanie go da nam podstawową siłę do obsługi 100 milionów pracodawców na całym świecie we wszystkich branżach fizycznych. Nasz trzeci akt będzie obejmował rozszerzenie naszego systemu na wszystkie branże fizyczne, w tym produkcję, energetykę i nawet przestrzeń kosmiczną.

Ostatecznie wierzymy, że budujemy coś więcej niż tylko platformę rekrutacyjną, ale infrastrukturę siły roboczej, której budownictwo nigdy nie miało, w postaci systemu rejestracji pracy, systemu działań dla rekrutacji i systemu inteligencji dla planowania siły roboczej.

Wielu ludzi opisuje niedobór siły roboczej w budownictwie jako brak talentów. Argumentowałeś, że jest to często problem dostępu i koordynacji. Jaka jest różnica, i dlaczego ma to znaczenie przy projektowaniu rozwiązań dla branży?

Większość ludzi zakłada, że problem budownictwa polega na braku siły roboczej, ponieważ rzeczywiście trudno znaleźć wystarczającą liczbę wykwalifikowanych pracowników, ale jest to bardziej złożone.

Budownictwo ma naprawdę jeden z najmniejszych luk w zatrudnieniu spośród wszystkich głównych branż. Jest około 8,3 miliona osób zatrudnionych w budownictwie (około 80% z nich to pracownicy fizyczni), a większość źródeł danych podaje, że brakuje nam około 400 000 pracowników. Oznacza to, że luka zatrudnienia w budownictwie wynosi około 5% popytu. Porównaj to z branżą hotelarską, gdzie luka wynosi 25%, produkcją – 17%, logistyką – 15%, pielęgniarstwem – 10%, oprogramowaniem – 7%, a handlem detalicznym – 6%.

To, co jest naprawdę interesujące, to fakt, że branża budowlana również zgłasza jeden z najwyższych poziomów bólu przy zatrudnianiu spośród wszystkich głównych branż. 94% pracodawców w budownictwie mówi, że zatrudnienie jest ich największym problemem – więcej niż w pielęgniarstwie, gdzie jest to 81%, logistyce – 76%, handlu detalicznym – 74%, produkcji – 60%, oprogramowaniu – 50%, a hotelarstwie – 48%.

Więc budownictwo ma najmniejszą lukę zatrudnienia i najwyższy poziom bólu, co oznacza, że nie może to być po prostu brak pracowników, a my wierzymy, że jest to brak dostępu do 95% pracowników, których już mamy. Jako branża zbudowaliśmy skomplikowane systemy do śledzenia harmonogramów, budżetów, sprzętu i materiałów, ale nigdy nie zbudowaliśmy warstwy danych ani infrastruktury rekrutacyjnej niezbędnej do efektywnego połączenia pracodawców z wykwalifikowanymi pracownikami w różnych branżach, regionach i typach pracy.

I dlatego 1 na 20 pracowników, których brakuje, wydaje się więcej jak 1 na 3.

Różnica między brakiem siły roboczej a dostępem ma znaczenie, ponieważ zmienia rozwiązanie. Jeśli problemem jest sam brak, odpowiedzią jest po prostu czekanie, aż więcej pracowników wejdzie do branży, dlatego tradycyjne wysiłki, aby rozwiązać problem, koncentrują się na tworzeniu większej świadomości branży lub poprawie szkolenia. Są to błędy zaokrąglania lub wymagają zbyt dużo czasu, aby osiągnąć rezultaty.

Jeśli problem jest jednak dostępem, to lepsze dane, lepsze dopasowanie, lepsza koordynacja i ostatecznie lepsza infrastruktura mogą odblokować ogromną wartość, zanim jeden nowy pracownik wejdzie do siły roboczej.

Sztuczna inteligencja przekształca rekrutację w branży biurowej, ale budownictwo ma unikalne wymagania dotyczące certyfikatów, umiejętności zawodowych, doświadczenia na placu budowy i dostępności pracowników. Jak wygląda zatrudnienie wspomagane przez sztuczną inteligencję w branży budowlanej, i gdzie dostarcza największą wartość dzisiaj?

Wgląd, który doprowadził do powstania Skillit, polegał na tym, że zanim sztuczna inteligencja może pomóc w zatrudnieniu wykwalifikowanych pracowników, musi najpierw znaleźć sposób, aby zrozumieć ich, dlatego zbudowaliśmy platformę warstwami. Po pierwsze, skoncentrowaliśmy się na przechwytywaniu danych o siłach roboczych. Pracownicy fizyczni nie spędzają swoich dni, siedząc za biurkiem z CV pod ręką (a jeśli jesteś jak ja, masz grube palce od lat pracy ręcznej, więc wpisywanie na mały ekran urządzenia mobilnego to szalony zły user experience), więc bardzo polegaliśmy na głosie i automatyzacji. Dziś pracownicy mogą tworzyć i utrzymywać bogate profile, po prostu mówiąc, a nasza sztuczna inteligencja ciągle aktualizuje te profile, gdy pojawiają się nowe informacje. Na przykład, gdy rozmawiają z pracodawcą na platformie, nasza sztuczna inteligencja nagrywa rozmowę i aktualizuje ich profil z nowymi danymi.

Druga to system agentów, który pomaga rekruterom identyfikować, angażować i łączyć się z pracownikami, których szukają.

I trzecia to warstwa inteligencji, która pozwala firmom zapytać i zrozumieć rynek pracy w budownictwie w czasie rzeczywistym.

Myślę, że największą wartość dzisiaj daje widoczność, szybkość i precyzja. Nasza sztuczna inteligencja w końcu umożliwia pracodawcom i rekruterom w branży budowlanej zobaczyć siłę roboczą, której potrzebują, z precyzją i spędzić mniej czasu na poszukiwaniach, a więcej na budowaniu relacji z odpowiednimi ludźmi i ostatecznie osiąganiu wyników biznesowych.

Skillit buduje to, co nazywasz infrastrukturą siły roboczej, a nie tylko kolejną platformą rekrutacyjną. Jak definiujesz infrastrukturę siły roboczej, i dlaczego wierzysz, że stanie się tak samo ważna dla budownictwa, jak oprogramowanie do zarządzania projektami lub planowania?

Większość firm zatrudnienia przestaje na byciu rynkiem. Pomagają kupcom i sprzedawcom znaleźć się, i to wszystko. Następny krok dla nas to stanie się platformą, na której nasza sztuczna inteligencja pomaga zarządzać różnymi procesami rekrutacji, automatyzuje procesy i czyni zatrudnienie bardziej efektywnym i skalowalnym.

Infrastruktura to coś innego i staje się systemem, na którym branża polega. Miejsce, w którym dane o siłach roboczych mieszkają, gdzie zatrudnienie się dzieje, i gdzie generowana jest inteligencja rynku pracy. Budujemy praktycznie trzy systemy jednocześnie: system rejestracji danych o siłach roboczych, system działań napędzany przez agenty sztucznej inteligencji i system inteligencji, który pomaga firmom zrozumieć i zaplanować rynek pracy w czasie rzeczywistym. Gdy te systemy się połączą, zarządzanie siłą roboczą staje się o wiele bardziej strategiczne, przewidywalne i skalowalne.

Wierzę, że infrastruktura siły roboczej stanie się tak samo ważna dla budownictwa, jak oprogramowanie do zarządzania projektami, ponieważ każdy projekt zaczyna się od ludzi. Zanim harmonogramy, budżety i materiały mają znaczenie, potrzebujesz wykwalifikowanej siły roboczej, aby wykonać pracę i po prostu wygenerować jakikolwiek dochód.

DPR Construction i Suffolk Technologies inwestują bezpośrednio w Skillit, zamiast po prostu stawać się klientami. Co to sygnalizuje o tym, jak wielcy budowniczy myślą o pracy, planowaniu siły roboczej i przewadze konkurencyjnej?

Myślę, że sygnalizuje to szerszy trend w tym, jak wiodący wykonawcy postrzegają pracę. Dla większości firm budowlanych praca jest teraz jedną z najważniejszych zmiennych strategicznych w biznesie. Gdy budowniczy podejmują większe, bardziej złożone projekty i wykonują więcej pracy we własnym zakresie, ich zdolność do znalezienia, rozmieszczenia i utrzymania wykwalifikowanych pracowników coraz bardziej determinuje wyniki projektu.

Każdy dolar przychodu z budownictwa zaczyna się od pracownika fizycznego wykonującego pracę na placu budowy. Planowanie siły roboczej zależy od zrozumienia, gdzie talent istnieje, gdzie braki pojawiają się i jak siła robocza może być wdrożona najbardziej efektywnie.

Wykonawcy, którzy mogą to zrobić szybciej i bardziej dokładnie, będą miały znaczącą przewagę konkurencyjną w ciągu najbliższej dekady.

Budownictwo pozostaje jedną z najmniej zdigitalizowanych branż na świecie. Jakie bariery nadal istnieją, aby szersze przyjęcie sztucznej inteligencji w zarządzaniu siłą roboczą, i jak szybko oczekujesz, że te bariery znikną?

Największą barierą nie jest technologia, ale dane. Większość systemów sztucznej inteligencji jest tylko tak dobra, jak dane, do których mają dostęp, a budownictwo historycznie nie przechwytywało danych o siłach roboczych w sposób niezawodny ani uporządkowany. Wiemy ogromną ilość o projektach, materiałach i sprzęcie, ale niesamowicie mało o umiejętnościach, doświadczeniu i dostępności ludzi, którzy wykonują pracę.

Dobra wiadomość jest taka, że to się zmienia szybko, a sztuczna inteligencja sprawia, że jest znacznie łatwiej przechwytywać i utrzymywać dane o siłach roboczych za pomocą głosu, automatyzacji i codziennych workflow. Myślę, że zobaczymy przyspieszenie wdrożenia sztucznej inteligencji w siłach roboczych w ciągu najbliższych trzech do pięciu lat, gdy warstwa danych poprawi się, a rynek pracy pozostanie pod presją.

Twoja platforma opiera się na zweryfikowanych danych pracowników i ocenach umiejętności. Jak balansujesz automatyzację z realiami oceny rzemiosła, doświadczenia i wydajności na placu budowy, które często nie mogą być w pełni ujęte w CV?

Budownictwo jest ostatecznie rzemiosłem, i nie myślę, że rzemiosło może być w pełni zredukowane do CV lub algorytmu. Dlatego zawsze wierzyliśmy, że przyszłość to sztuczna inteligencja plus ludzka ocena, a nie sztuczna inteligencja zamiast ludzkiej oceny. Każdy pracownik na Skillit jest oceniany za pomocą strukturalnych procesów screeningu, i łączymy to z ocenami, historią zatrudnienia, opiniami klientów i coraz częściej sygnałami z szerszej sieci.

W miarę upływu czasu wyobrażamy sobie, że nasza platforma będzie się zmieniać w kierunku systemu reputacji, w którym pracownicy, kierownicy, menedżerowie projektu i pracodawcy wszystkie przyczyniają się do bogatszego obrazu wydajności. Sztuczna inteligencja oczywiście pomoże zorganizować i przeanalizować te informacje, ale zaufanie jest nadal zdobywane dzięki jakości pracy wykonywanej na placu budowy.

Centra danych, obiekty półprzewodnikowe, projekty energetyczne i duże przedsięwzięcia infrastrukturalne napędzają bezprecedensowy popyt na wykwalifikowanych pracowników. Które sektory, według Ciebie, będą wywierać największą presję na rynek pracy w ciągu najbliższych pięciu lat?

Największa presja przyjdzie z infrastruktury AI, energii i zaawansowanej produkcji. Te projekty są unikalne ze względu na swoją skalę i koncentrację, z centrami danych, obiektami półprzewodnikowymi, generacją energii, transmisją, infrastrukturą i zaawansowaną produkcją, wszystkimi konkurującymi o te same wykwalifikowane specjalności.

Wkraczamy w co może być jednym z największych cykli budowlanych w historii. Kapitał włożony w infrastrukturę AI i energię (około 600 miliardów dolarów w ciągu najbliższej dekady tylko od czterech firm) może przewyższyć całe pokolenia historycznych inwestycji w infrastrukturę, drogi i elektryfikację. Ten popyt będzie wywierał ogromną presję na elektryków, hydraulików, spawaczy, techników HVAC, operatorów i wiele innych krytycznych specjalności.

Spójrzając w przyszłość, jak widzisz ewolucję zatrudnienia w budownictwie w ciągu najbliższej dekady? Czy będziemy się poruszać w kierunku bardziej dynamicznego rynku pracy, w którym pracownicy są ciągle dopasowywani do projektów, czy tradycyjne modele zatrudnienia będą nadal dominować?

Myślę, że zatrudnienie stanie się dramatycznie bardziej dynamiczne, przewidywalne i zautomatyzowane. Dziś większość zatrudnienia w budownictwie jest reaktywne – projekt potrzebuje siły roboczej, ktoś odbiera telefon, i poszukiwania zaczynają się. W miarę upływu czasu sztuczna inteligencja umożliwi firmom przewidywanie potrzeb siły roboczej miesiącami lub nawet latami z wyprzedzeniem, identyfikowanie braków, zanim wystąpią, i automatyczne wyszukiwanie odpowiednich pracowników.

To nie eliminuje rekruterów, ponieważ budownictwo jest pracą o wysokim ryzyku i potrzebuje ludzi w pętli, ale sprawia, że stają się bardziej strategiczni. Najlepsi rekruterzy będą działać z przywilejami całego zespołu agentów sztucznej inteligencji za nimi, a wynikiem będzie rynek pracy, który porusza się szybciej, tworzy lepsze wyniki dla pracowników i pozwala wykonawcom podejmować większe i bardziej ambitne projekty z większą pewnością, być może napędzaną przez to, gdzie teraz rozumieją siłę roboczą, a nie odwrotnie.

Jeśli Skillit osiągnie swoją długoterminową wizję, jaki będzie wyglądał ekosystem siły roboczej w budownictwie w 2035 roku, i jak sztuczna inteligencja może zmienić sposób, w jaki miliony wykwalifikowanych pracowników odkrywają możliwości, rozwijają karierę i przechodzą między projektami?

Nasza wizja rozgrywa się w trzech aktach. Pierwszy to rozwiązanie dostępu. Chcemy, aby każdy wykwalifikowany pracownik był widoczny, a każdy pracodawca mógł znaleźć talent, którego potrzebuje, niezależnie od geografii, branży czy źródła siły roboczej. Drugi to rozwiązanie samego braku. Poprzez zrozumienie popytu na siłę roboczą w skali i używanie sztucznej inteligencji, aby skierować pracowników do kariery o wysokim potencjale, możemy pomóc stworzyć więcej wykwalifikowanych specjalistów i przyspieszyć ich ścieżkę do produktywności. Trzeci to ekspansja poza budownictwo do produkcji, energii, utilitów i ostatecznie każdej branży fizycznej.

Bardziej ogólnie, wierzę, że sztuczna inteligencja powinna czynić ludzi bardziej niezastąpionymi, a nie bardziej wymiennymi. Jako były cieśla i robotnik, spędziłem całe życie wśród ludzi, których umiejętności i ocena tworzą świat fizyczny. Każdy most, szpital, fabryka, elektrownia i centrum danych istnieje dzięki ludzkiemu rzemiosłu. Technologia jest najlepsza, gdy wzmacnia tę zdolność, a nie ją zastępuje.

Jeśli będziemy sukcesywni, sztuczna inteligencja nie zastąpi wykwalifikowanych pracowników, ale może im pomóc odkryć lepsze możliwości, zbudować bardziej udane kariery i przyczynić się do projektów, które w przeciwnym razie mogłyby być niemożliwe. Dziękuję za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Skillit.