Szybki Postęp Sztucznej Inteligencji Podkreśla Krytyczny Brak Umiejętności Technicznych Na Świecie

Doskonałym przykładem tego, jak szybko ewoluuje technologia, jest ChatGPT.

Chociaż sztuczna inteligencja, czatboty i wirtualni asystenci nie były nowymi pojęciami przed wydaniem ChatGPT, udało mu się podnieść rozmowę na wyższy poziom. Dziś wydaje się, że sztuczna inteligencja staje się niezwykle powszechną częścią naszego życia. Profesjonaliści w niemal każdej branży są zaabsorbowani tym, czym jest, czym może być i jak odblokować jej potencjał dla własnych, unikalnych przypadków użycia.

To wszystko dlatego, że tak ważne jest pamiętanie, że publiczna premiera ChatGPT miała miejsce 30 listopada 2022 r. – mniej niż dwa lata temu. W ciągu weniger niż 24 miesięcy technologia ponownie zmieniła się w nowym, odważnym kierunku, przy czym nie ma żadnych oznak spowolnienia.

W oparciu o to nie powinno być zaskoczeniem, że istnieje ogromny, krytyczny brak zaawansowanych umiejętności technicznych w niemal każdej branży, jaką możesz wymienić. Samą technologię ewoluuje szybciej, niż ludzie mogą ją opanować.

Według jednego z niedawnych badań, około 70% liderów biznesu twierdzi, że istnieje krytyczna luka umiejętności, a analiza danych i zarządzanie projektami są wśród najbardziej pożądanych umiejętności twardych w nowoczesnej erze. Luka cyfrowa jest tak ogromna, że szacuje się, że 14 krajów G20 może stracić łącznie 11,5 bln dolarów wzrostu PKB w wyniku bezpośrednim.

Ale na szczęście nie wszystko jest stracone. Gdy tylko organizacja podejmie wysiłek, aby lepiej zrozumieć lukę umiejętności technicznych, szczególnie w odniesieniu do wysokopoziomowych pojęć, takich jak machine learning, jest w znacznie lepszej pozycji, aby zminimalizować ryzyko w przyszłości. Wystarczy pamiętać o kilku kluczowych rzeczach po drodze, aby dojść do tego punktu.

Era Cyfrowa Rozwija Się Szybciej Niż Kiedykolwiek

Aby zilustrować, jak zbiorowo doszliśmy do tego punktu, rozważmy przez chwilę Twoje przeciętne relacje biznesowe z technologią.

Nie musisz mieć zespołu inżynierów oprogramowania pracujących pod Twoimi rozkazami lub armii klientów SaaS, aby być uważanym za “firmę technologiczną” w tym momencie.

• Dzięki e-mailowi, komunikacji natychmiastowej, wideokonferencjom i innym technologiom, komunikacja jest głęboko zakorzeniona w naszym życiu, zarówno wewnętrznie, jak i zewnętrznie.
• Narzędzia analityczne i biznesowe są wykorzystywane do odkrywania trendów i wzorców, których człowiek mógłby przegapić, pozwalając liderom na podejmowanie najbardziej świadomych decyzji możliwie szybciej.
• Pakiety CRM pomagają tworzyć lepsze i bardziej personalne relacje między marką a jej klientami.
• IT pomaga dramatycznie zoptymalizować zarządzanie łańcuchem dostaw, oszczędzając organizacjom ogromne kwoty pieniędzy, które mogą być lepiej wykorzystane gdzie indziej.
• Postępy technologiczne w zasobach ludzkich ułatwiają znalezienie odpowiedniego kandydata, jego zatrzymanie i zaangażowanie w organizację.

Każda organizacja, która tak bardzo polega na nowoczesnej technologii, jest “firmą technologiczną”.

Teraz pomyśl o głównym przesunięciu, jakie machine learning, a w szczególności – ponownie, dość nowy dodatek do tego świata – spowodowało w niektórych z wymienionych powyżej obszarów. W dziedzinie zasobów ludzkich całkowicie zmienił sposób myślenia o wszystkim, od pozyskiwania talentów do szkolenia i rozwoju pracowników. Algorytmy machine learning analizują niezliczone CV w mgnieniu oka i podkreślają idealnych kandydatów równie szybko. Umiejętności i preferencje pracowników mogą być analizowane w celu personalizacji programów szkoleniowych dla maksymalnej skuteczności.

W zarządzaniu łańcuchem dostaw machine learning i sztuczna inteligencja mogą być wykorzystywane do rzeczy takich jak optymalizacja zapasów. Algorytmy mogą przewidywać poziomy zapasów, aby upewnić się, że nic nie wyjdzie z zapasów w najgorszym możliwym momencie.

W kwestii zarządzania relacjami z klientami firmy wszystkich typów odniosły duży sukces dzięki zautomatyzowanemu ocenianiu leadów i segmentacji, predykcyjnej analityce sprzedaży oraz analityce sentymentu w celu wydobycia większej wartości z opinii klientów.

To wszystko wskazuje na jeden prosty fakt: sztuczna inteligencja, a w szczególności machine learning, ewoluuje nadzwyczaj szybko.

Gdy machine learning się zmienia, zmieniają się również takie rzeczy, jak zarządzanie relacjami z klientami, zarządzanie łańcuchem dostaw i zasoby ludzkie – podstawowe filary, na których opiera się każda firma. Gdy te rzeczy się zmieniają, sama firma zmienia się na fundamentalnym poziomie. Wszystko jest tak ściśle powiązane, że nie można ich oddzielić.

To właśnie w ten sposób możemy wziąć takie wschodzące problemy, jak luka umiejętności technicznych, i przyspieszyć ją w tempie szybszym, niż nawet wielu ekspertów mogłoby się spodziewać dekadę temu.

Kształt Rzeczy Do Przyszłych

Jeśli wydaje się, że słyszysz o tej luce umiejętności przez długi czas, to dlatego, że tak jest. Ale uwierz mi, problem jest nadal gorszy – i spodziewa się, że będzie się pogarszał. Inne badanie wskazało, że prawie 1/3 pracodawców twierdzi, że luka umiejętności jest gorsza dzisiaj niż była zaledwie rok temu.

Ale fascynująco, około 56% menedżerów ds. rekrutacji “przewiduje”, że interwencje napędzane przez technologię, takie jak sztuczna inteligencja i machine learning, spowodują “znaczącą zmianę” w rodzaju umiejętności, których będą potrzebować potencjalni kandydaci.

Kluczowym słowem jest oczywiście “przewiduje”. Pomimo tylu zmian, które już widzieliśmy w ciągu ostatnich kilku lat, wiele osób uważa, że największa zmiana jeszcze nie nastąpiła. Jeśli ta zmiana jest nieunikniona, nie ma sensu próbować ją opóźnić. Zamiast tego, trzeba ją zaakceptować, również akceptując wschodzące pulę talentów na rynkach globalnych, aby spełnić przyszłe wymagania technologiczne, gdy nadejdą.

Analiza danych. Sztuczna inteligencja/machine learning. Inżynieria oprogramowania. Bezpieczeństwo cybernetyczne. UX/UI learning. To są umiejętności, których biznes powinien szukać u nowych pracowników, jeśli mają pozostać konkurencyjnymi na rynku talentów globalnych. Jeśli nie mogą znaleźć potencjalnych kandydatów, którzy spełniają te potrzeby, muszą przeszkolić tych, których już mają, aby wypełnić luki.

Na Koniec

Jeśli nic innego, obecna krytyczna luka umiejętności technicznych podkreśla jeden prosty fakt: wszystkie firmy są “firmami technologicznymi”, czy im się to podoba, czy nie.

Przez lata technologia stopniowo stawała się częścią DNA niemal każdej organizacji, początkowo tylko jako środek do zwiększenia produktywności, ale ostatecznie jako podstawa przewagi konkurencyjnej w rynku. IT jest częścią tego, kim są te organizacje. Jeśli usuniesz ją, nie zostaje wiele.

Dlatego firmy są związane z tempem, w jakim ewoluuje technologia – w tym przypadku nadzwyczaj szybko. W tym momencie istnieją tylko dwie dostępne opcje. Pierwsza to podjęcie wszelkich dostępnych wysiłków, aby nadążyć za tym tempem, pozostając wystarczająco elastycznym, aby spełnić dzisiejsze potrzeby i lepiej przygotować się do jutrzejszych wymagań.

Druga to wkopanie się w ziemię, schowanie głowy w piasku i dalsze poleganie na “starym” sposobie robienia rzeczy tylko dlatego, że “tak zawsze działało”.

Nie ma błędu: ci, którzy pozostają nieelastyczni i twierdzą, że luka umiejętności technicznych nie jest ich problemem, wkrótce znajdą się pozostawieni przez swoich bardziej sprytnych, bardziej elastycznych konkurentów. To nie jest kwestia “czy”, ale “kiedy”.

Rzeczywiście, nie ma prostszej sprawy niż ta.