Szybki postęp sztucznej inteligencji podkreśla krytyczny globalny brak umiejętności technicznych

Dla idealnego przykładu tego, jak szybko ewolucjonuje technologia, nie musisz szukać dalej niż ChatGPT.

Chociaż sztuczna inteligencja, czatboty i wirtualni asystenci nie były nowymi koncepcjami przed wydaniem ChatGPT, udało mu się podnieść rozmowę na wyższy poziom. Dziś wydaje się, że sztuczna inteligencja szybko staje się powszechną częścią naszego życia. Profesjonaliści w niemal każdej branży obsesjonują się tym, czym jest, czym może być i jak odblokować potencjał dla swojego własnego unikalnego przypadku użycia.

To wszystko dlatego, że tak ważne jest pamiętanie, że publiczne wydanie ChatGPT nastąpiło 30 listopada 2022 r. – mniej niż dwa lata temu. W ciągu weniger niż 24 miesięcy technologia ponownie zmieniła się w nowym, śmiałym kierunku, z szybkością, która nie pokazuje żadnych oznak spowolnienia w najbliższej przyszłości.

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

Według jednego niedawnego badania, około 70% liderów biznesu twierdzi, że istnieje krytyczna luka umiejętności, a analiza danych i zarządzanie projektami są wśród najbardziej pożądanych twardych umiejętności współczesnej ery. Luka cyfrowych umiejętności 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. Jak 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 z nią związane w przyszłości. Musisz tylko pamiętać o kilku kluczowych rzeczach po drodze, aby dojść do tego punktu.

Błyskawiczna era cyfrowa jest szybsza niż kiedykolwiek

Aby zilustrować, jak zbiorowo doszliśmy do tego punktu, rozważ swoją przeciętną relację biznesową z technologią przez chwilę.

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

• Dzięki e-mailowi, komunikacji natychmiastowej, wideokonferencjom i innym technologiom, komunikacja jest wpisana w nasze życie, zarówno wewnętrznie, jak i zewnętrznie.
• Narzędzia analityki danych i biznesowej inteligencji są silnie wykorzystywane do odkrywania trendów i wzorców, które człowiek mógłby przegapić, umożliwiając liderom podejmowanie najbardziej świadomych decyzji możliwie szybciej.
• Pakiety CRM pomagają tworzyć lepsze i bardziej personalne relacje między marką a jej klientami.
• IT pomaga dramatycznie optymalizować 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 w możliwie największym stopniu.

Każda organizacja, która 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 zmieniło 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 z automatycznym przydzielaniem punktów lead i segmentacją, predykcyjną analityką sprzedaży oraz analizą sentymentu, aby wydobyć więcej wartości z opinii klientów.

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

Gdy machine learning się zmienia, tak samo zmieniają się rzeczy, takie 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 również się zmienia na fundamentalnym poziomie. Wszystko jest tak ściśle powiązane, że nie można ich oddzielić.

To jest dokładnie, jak można wziąć wschodzący problem, taki jak luka umiejętności IT, i przyspieszyć go w tempie szybszym, niż nawet wielu ekspertów mogłoby sobie wyobrazić dekadę temu.

Kształt rzeczy do przyjścia

Jeśli wydaje się, że słyszałeś o tej lukie umiejętności przez długi czas, to dlatego, że tak jest. Ale uwierz, problem jest nadal gorszy – i ma się pogorszyć. Inne badanie wskazało, że niemal 1/3 pracodawców twierdzi, że luka umiejętności jest gorsza dzisiaj niż była zaledwie rok temu.

Ale fascynująco, około 56% menedżerów ds. zatrudnienia “przewiduje”, że interwencje napędzane przez technologie, takie jak sztuczna inteligencja i machine learning, spowodują “znaczącą zmianę” w rodzaju umiejętności, których będą potrzebować przyszli 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 przyjąć, przyjmując również wschodzące pulę talentów na rynkach globalnych, aby spełnić przyszłe wymagania technologiczne, gdy nadejdą.

Analiza danych. AI/machine learning. Inżynieria oprogramowania. Cyberbezpieczeństwo. UX/UI uczenie. To są umiejętności, których biznes powinien szukać u nowych pracowników, jeśli mają pozostać konkurencyjnymi na globalnym rynku talentów. Jeśli nie mogą znaleźć przyszłych kandydatów, którzy spełniają te wymagania, muszą szkolić tych, których już mają, aby wypełnić luki.

Na końcu

Jeśli nic innego, obecna krytyczna luka zaawansowanych 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 produktywności, ale ostatecznie jako podstawa przewagi konkurencyjnej na rynku. IT jest częścią tego, kim są te organizacje. Jeśli usuniesz ją, nie pozostanie wiele.

Z powodu tego przedsiębiorstwa są związane z tempem, w jakim ewolucjonuje technologia – w tym przypadku nadzwyczajnie 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 uparcie się i trwanie w “starym” sposobie robienia rzeczy tylko dlatego, że “tak zawsze działało”.

Nie ma wątpliwości: ci, którzy pozostają nieelastyczni i twierdzą, że luka umiejętności IT nie jest ich problemem, wkrótce odkryją, że zostali pozostawieni w tyle przez bardziej sprytne, bardziej zwinnego konkurenta. To nie jest kwestia “czy”, ale “kiedy”.

Rzeczywiście, nie ma nic prostszego.