Фрейзер Паттерсон, Основатель и Генеральный Директор Skillit – Интервью

Фрейзер Паттерсон, Основатель и Генеральный Директор Skillit, – серийный предприниматель, чья карьера охватывает более трех десятилетий в строительной и технологической отраслях. Начав как ученик плотника в Шотландии, он продвинулся до уровня мастера плотника, железобетонщика, общего подрядчика и, в конечном итоге, основателя нескольких строительных компаний, Паттерсон разработал первичное понимание проблем труда, с которыми сталкиваются квалифицированные ремесленники. После руководства такими проектами, как Onis Vida и сооснования Bolster, он запустил Skillit в 2021 году, чтобы решить проблему нехватки рабочей силы в строительной отрасли с помощью технологий. Его уникальная комбинация практического опыта в ремесле и лидерства в стартапе позиционировала его как видного защитника модернизации строительного найма и развития рабочей силы посредством данных и решений, основанных на ИИ.

Skillit – это платформа для найма, работающая на основе ИИ, которая решает одну из наиболее острых проблем строительства: соединение работодателей с квалифицированными ремесленниками. Компания построила одну из крупнейших сетей готовых к работе ремесленников в Соединенных Штатах, охватывающую десятки ремесел и сотни метрополитенских районов. Вместо того, чтобы полагаться на традиционные доски объявлений, Skillit использует профили работников, цифровые оценки навыков и технологию сопоставления на основе ИИ, чтобы помочь подрядчикам найти, оценить и нанять работников более эффективно. Долгосрочная цель компании выходит за рамки набора персонала и заключается в том, чтобы стать инфраструктурой труда на основе ИИ для строительства и, в конечном итоге, других физических отраслей, помогая работодателям выявлять таланты, обучать новых работников и масштабировать квалифицированную рабочую силу, необходимую для поддержки инфраструктуры, энергетики, производства и экономического роста, обусловленного ИИ.

Вы начали свою карьеру как ученик плотника в Шотландии, работали как мастер плотника, высокопоставленный железобетонщик и общий подрядчик, прежде чем основать несколько компаний. Как эти опыт на строительных площадках повлияли на ваше решение запустить Skillit, и какие проблемы вы постоянно сталкивались, что убедило вас, что строительная отрасль нуждается в фундаментально новом подходе к найму?

Я испытал проблему с обеих сторон. Как ученик плотника и позже мастер, я провел много времени, ища работу, ездил на длинные расстояния и полагался на рекомендации, чтобы найти возможности. Затем, как общий подрядчик, у меня была противоположная проблема, потому что я знал, что квалифицированные работники существуют, но найти правильного человека в правильное время было безумно трудно. Меня больше всего поразило, как мало данных существует о рабочей силе. У нас была подробная информация о материалах, оборудовании, графиках и бюджетах, но почти ничего о людях, которые фактически строят проект. Мое мнение было, что если вы не можете цифровым образом представить навыки работника, опыт, сертификаты и предпочтения, вы определенно не можете сделать их доступными, и это осознание привело к Skillit.

Итак, мы начали с создания лучшего способа цифрового представления квалифицированных работников, помогая им создавать профили, чтобы представить их навыки, опыт и предпочтения работы. Со временем это эволюционировало в платформу, где данные, автоматизация и ИИ помогают подрядчикам найти, оценить и связаться с таким талантом.

Сегодня, построенная на основе крупнейшей сети проверенных ремесленников в Америке, ИИ Skillit помогает ведущим строителям, таким как Mortenson, DPR и Kiewit, нанять квалифицированных ремесленников на уровне скорости, точности и масштаба, никогда ранее не возможного.​

Наша миссия в конечном итоге заключается в масштабировании мирового ремесла. Использовать ИИ, чтобы сделать квалифицированных работников более заметными, более продуктивными и более ценными, обеспечивая, чтобы мир имел таланты, необходимые для строительства всего, от домов и больниц до инфраструктуры ИИ, энергетических систем и отраслей будущего.

Мы думаем о миссии в трех актах.

Первый акт – решение проблемы доступа к миллионам квалифицированных работников, которые уже существуют. Второй акт – решение самой нехватки. Как только вы понимаете спрос и предложение на труд в реальном времени, вы можете сделать больше, чем просто соединить работников с работами – вы можете использовать ИИ, чтобы помочь направить больше людей в ремесла, ускорить их развитие и увеличить количество полностью продуктивных ремесленников.

Третий акт – расширение. Мы считаем, что строительство – это самая сложная проблема координации труда в мире, и что решение ее даст нам фундаментальную сверхспособность обслуживать 100 миллионов работодателей во всем мире во всех физических отраслях мира, и поэтому наш третий акт будет включать расширение нашей системы на все физические отрасли, включая производство, коммунальные услуги и даже космос.

В конечном итоге мы считаем, что мы строим нечто большее, чем рынок или платформу для найма, но мы строим инфраструктуру рабочей силы, которой строительство никогда не имело в виде системы учета труда, системы действий для найма и системы интеллекта для планирования рабочей силы.

Многие люди описывают нехватку рабочей силы в строительстве как нехватку талантов. Вы утверждали, что это часто проблема доступа и координации. Каково различие, и почему это важно при разработке решений для отрасли?

Большинство людей предполагают, что проблема строительства заключается в нехватке рабочей силы, потому что действительно трудно найти достаточно квалифицированных ремесленников, но это определенно более тонко, чем это.

Строительство на самом деле имеет один из самых маленьких пробелов в рабочей силе среди любой крупной отрасли. Там примерно 8,3 миллиона человек, работающих в строительстве (около 80% из них – ремесленники), и большинство источников данных сообщают, что нам не хватает около 400 000 работников. Это означает, что пробел в рабочей силе строительства составляет примерно 5% спроса. Сравните это с гостиничным бизнесом на 25%, производством на 17%, логистикой на 15%, уходом на 10%, программным обеспечением на 7% и розничной торговлей на 6%.

Что действительно интересно, так это то, что отрасль также сообщает о некоторых из самых высоких болевых точек найма среди любой крупной отрасли. 94% работодателей в строительстве говорят, что найм – это их основная проблема – больше, чем в уходе на 81%, логистике на 76%, розничной торговле на 74%, производстве на 60%, программном обеспечении на 50% и гостиничном бизнесе на 48%.

Итак, строительство имеет самый маленький пробел в рабочей силе и самый высокий уровень боли, что означает, что явно что-то другое происходит. Это не может быть просто нехваткой работников, и мы считаем, что это действительно отсутствие доступа к 95% работников, которых мы уже имеем. Как отрасль, мы построили сложные системы для отслеживания графиков, бюджетов, оборудования, материалов и проектных графиков, но мы никогда не построили слой данных или инфраструктуру найма, необходимую для эффективного соединения работодателей с квалифицированными ремесленниками через ремесла, регионы и типы труда (например, открытая мастерская, профсоюз, местная, суточная и т. д.).

И это почему 1 из 20 отсутствующих работников чувствуется более как 1 из 3.

Различие между нехваткой рабочей силы и доступом имеет значение, потому что оно меняет решение. Если проблема заключается просто в нехватке, ответ заключается в том, чтобы ждать, пока больше работников войдут в отрасль, что является причиной, по которой традиционные усилия по решению проблемы сосредоточены на создании большей осведомленности о ремеслах или попытках улучшить обучение. Эти усилия подобны налитию воды в ведро, полное дыр. Они также являются ошибками округления в плане их влияния или занимают слишком много времени, чтобы достичь результатов.

Если проблема, однако, заключается в доступе, то лучшие данные, лучшее сопоставление, лучшая координация и, в конечном итоге, лучшая инфраструктура могут разблокировать огромную ценность задолго до того, как один новый работник войдет в рабочую силу.

ИИ преобразует белый воротничковый набор, но строительство имеет уникальные требования вокруг сертификации, навыков ремесла, опыта на строительной площадке и доступности работников. Что такое набор на основе ИИ в квалифицированных ремеслах, и где он доставляет наибольшую ценность сегодня?

Осознание, которое привело к Skillit, заключалось в том, что до того, как ИИ сможет помочь нанять квалифицированных работников, он сначала должен иметь способ понять их, что является причиной, по которой мы построили платформу в слоях. Сначала мы сосредоточились на захвате данных о рабочей силе. Ремесленники не проводят свои дни, сидя за столами с резюме под рукой (и если вы похожи на меня, у вас есть толстые пальцы от выполнения годов ручного труда, поэтому набор текста на маленьком экране мобильного устройства – это ужасный пользовательский опыт), поэтому мы сильно полагались на голос и автоматизацию. Итак, сегодня работники могут создавать и поддерживать богатые профили, просто говоря, и наш ИИ непрерывно обновляет эти профили, когда появляется новая информация. Например, когда они проходят собеседование с работодателем на платформе, наш ИИ записывает звонок и обновляет их профиль с любой новой информацией.

Второе, мы построили систему агентов, которая помогает рекрутерам выявлять, привлекать и связываться с работниками, которых они ищут.

И третье, все эти данные о рабочей силе и транзакциях создают слой интеллекта, который позволяет компаниям запросить и понять рынок труда в строительстве в реальном времени.

Я думаю, что наибольшая ценность сегодня исходит от видимости, скорости и точности. Наш ИИ наконец позволяет работодателям и рекрутерам в строительстве видеть рабочую силу, которую они нуждаются, с точностью и тратить меньше времени на поиск и больше времени на построение отношений с правильными людьми и, в конечном итоге, на достижение бизнес-результатов.

Skillit строит то, что вы описываете как инфраструктуру рабочей силы, а не просто еще одну платформу для набора. Как вы определяете инфраструктуру рабочей силы, и почему вы считаете, что она станет так же важна для строительства, как программное обеспечение для управления проектами или планирования?

Большинство компаний по набору персонала, кажется, останавливаются на уровне рынка. Они помогают покупателям и продавцам найти друг друга, и это все. Следующий шаг для нас – стать платформой, где наш ИИ помогает управлять различными потоками найма, автоматизировать рутинные процессы и сделать найм более эффективным и масштабируемым.

Инфраструктура – это нечто другое и становится системой, от которой зависит отрасль. Место, где живут данные о рабочей силе, где происходит найм, и где генерируется интеллект рынка труда. Мы по сути строим три системы одновременно: систему учета для данных о рабочей силе, систему действий, работающую на основе ИИ, и систему интеллекта, которая помогает компаниям понять и спланировать рынки труда в реальном времени. Когда эти системы объединяются, управление рабочей силой становится намного более стратегическим, предсказуемым и масштабируемым.

Я считаю, что инфраструктура рабочей силы станет так же важна для строительства, как программное обеспечение для управления проектами, потому что каждый проект начинается с людей. До того, как графики, бюджеты и материалы имеют значение, вам нужно квалифицированную рабочую силу, чтобы выполнить работу, и, честно говоря, чтобы сгенерировать любой доход.

DPR Construction и Suffolk Technologies инвестируют напрямую в Skillit, а не просто становятся клиентами. Что это сигнализирует о том, как крупные строители думают о рабочей силе, планировании рабочей силы и конкурентном преимуществе?

Я думаю, что это сигнализирует о более широком сдвиге в том, как ведущие подрядчики рассматривают рабочую силу. Для большинства строительных компаний рабочая сила теперь является одной из наиболее важных стратегических переменных в бизнесе. Когда строители берут на себя более крупные, сложные проекты и выполняют больше работы самостоятельно, их способность найти, развернуть и удержать квалифицированных работников все больше определяет результаты проектов.

Каждый доллар дохода от строительства начинается с ремесленника, выполняющего работу на строительной площадке. Планирование рабочей силы зависит от понимания, где существует талант, где возникают нехватки, и как труд можно развернуть наиболее эффективно.

Подрядчики, которые могут сделать это быстрее и более точно, будут иметь значительное конкурентное преимущество в течение следующего десятилетия.

Строительство остается одной из наименее оцифрованных отраслей в мире. Какие барьеры еще существуют для более широкого внедрения ИИ в управление рабочей силой, и как быстро вы ожидаете, что эти барьеры исчезнут?

Самый большой барьер не технологии, а данные. Большинство систем ИИ только так хороши, как информация, которую они могут получить, и строительство исторически не захватывало данные о рабочей силе в надежной или структурированной форме. Мы знаем многое о проектах, материалах и оборудовании, но удивительно мало о навыках, опыте и доступности людей, выполняющих работу.

Хорошая новость заключается в том, что это меняется быстро, и ИИ делает это значительно легче для захвата и поддержания данных о рабочей силе посредством голоса, автоматизации и повседневных рабочих процессов. Я думаю, что мы увидим значительное ускорение внедрения ИИ в управление рабочей силой в течение следующих трех-пяти лет, поскольку улучшается основной слой данных и рынок труда остается под давлением.

Ваша платформа полагается на проверенные данные о работниках и оценки навыков. Как вы балансируете автоматизацию с реалиями оценки ремесла, опыта и результатов на строительной площадке, которые часто не могут быть полностью захвачены в резюме?

Строительство в конечном итоге является ремеслом, и я не думаю, что ремесло можно полностью свести к резюме или алгоритму. Поэтому мы всегда считали, что будущее – это ИИ плюс человеческий суд, а не ИИ вместо человеческого суждения. Каждый работник на Skillit оценивается через структурированные процессы скрининга, и мы объединяем это с оценками, историей трудоустройства, обратной связью клиентов и, все больше, сигналами из более широкой сети.

Со временем мы представляем, что наша платформа будет двигаться в сторону системы репутации, где работники, руководители, менеджеры проектов и работодатели все вносят вклад в более полную картину производительности. ИИ, конечно, поможет организовать и проанализировать эту информацию, но доверие все еще зарабатывается качеством работы, выполненной на строительной площадке.

Центры данных, объекты полупроводниковой промышленности, энергетические проекты и крупномасштабные проекты развития инфраструктуры стимулируют беспрецедентный спрос на квалифицированных ремесленников. Какие отрасли, по вашему мнению, будут оказывать наибольшее давление на рынки труда в течение следующих пяти лет?

Наибольшее давление придет от инфраструктуры ИИ, энергетики и передового производства. Эти проекты уникальны как по масштабу, так и по концентрации, с центрами данных, объектами полупроводниковой промышленности, энергетическими объектами, системами передачи и передового производства, все конкурирующие за многие из одних и тех же высококвалифицированных ремесел.

Мы вступаем в то, что может быть одним из крупнейших физических циклов строительства в истории человечества. Капитал, инвестируемый в инфраструктуру ИИ и энергию (около 600 миллиардов долларов в течение следующего десятилетия только от четырех компаний), может превысить всю историческую инвестицию в инфраструктуру на дороги, шоссе и электрификацию. Этот спрос окажет беспрецедентное давление на электриков, сантехников, сварщиков, техников HVAC, операторов и многие другие критические ремесла.

Оглядываясь вперед, как вы видите эволюцию найма в строительстве в течение следующего десятилетия? Перейдем ли мы к более динамичному рынку труда, где работники постоянно сопоставляются с проектами, или традиционные модели найма продолжат доминировать?

Я думаю, что найм станет значительно более динамичным, предсказуемым и автоматизированным. Сегодня большинство наймов в строительстве являются реактивными – проекту нужна рабочая сила, кто-то берет телефон, и поиск начинается. Со временем ИИ позволит компаниям прогнозировать потребности в рабочей силе за месяцы или даже годы вперед, выявлять нехватки до того, как они произойдут, и автоматически выявлять правильных работников.

Это не устраняет рекрутеров, потому что строительство – это высокорисковая работа, и нужны люди в цикле, но это делает их более стратегическими. Лучшие рекрутеры будут работать с помощью команды ИИ-агентов за ними, и результатом будет рынок труда, который движется быстрее, создает лучшие результаты для работников и позволяет подрядчикам брать на себя более крупные и амбициозные проекты с большей уверенностью, возможно, под влиянием того, где они теперь понимают рабочую силу, а не наоборот.

Если Skillit добьется успеха в своей долгосрочной перспективе, как будет выглядеть экосистема рабочей силы в строительстве в 2035 году, и как ИИ может изменить способ, которым миллионы квалифицированных работников открывают возможности, развивают карьеру и переходят между проектами?

Наша видение разворачивается в трех актах. Первый – решение проблемы доступа. Мы хотим, чтобы каждый квалифицированный работник был видимым, и каждый работодатель мог найти таланты, которые ему нужны, независимо от географии, ремесла или источника труда. Второй – решение самой нехватки. Понимая спрос на труд в масштабе и используя ИИ для направления работников в карьеры с высокими возможностями, мы можем помочь создать больше квалифицированных ремесленников и ускорить их путь к продуктивности. Третий – расширение за пределы строительства в производство, энергию, коммунальные услуги и, в конечном итоге, каждую физическую отрасль.

Более широко, я считаю, что ИИ должен сделать людей более важными, а не более избыточными. Как бывший плотник и железобетонщик, я провел свою жизнь среди людей, чей навык и суждение создают физический мир. Каждый мост, больница, завод, электростанция и центр данных существует благодаря человеческому ремеслу. Технология является лучшей, когда она усиливает эту способность, а не заменяет ее.

Если мы добьемся успеха, ИИ не заменит квалифицированных работников, а поможет 1,4 миллиардам из них по всему миру открыть лучшие возможности, построить более успешные карьеры и внести вклад в проекты, которые в противном случае могли бы быть невозможны.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Skillit.