Быстрые достижения ИИ подчеркивают критическую глобальную нехватку технологических навыков

Для идеального примера того, как быстро развивается технология, посмотрите на ChatGPT.

Хотя искусственный интеллект, чат-боты и виртуальные помощники были далеко не новыми концепциями до запуска ChatGPT, он смог поднять разговор на новый уровень. Сегодня кажется, что ИИ быстро становится неотъемлемой частью нашей жизни. Профессионалы практически в каждой отрасли одержимы тем, что это такое, что это может быть, и как разблокировать потенциал для своего уникального случая.

Это все почему так важно помнить, что публичный запуск ChatGPT произошел только 30 ноября 2022 года – менее двух лет назад. За менее чем 24 месяца технология снова сместилась в смелом новом направлении с темпом, который не показывает признаков замедления в ближайшее время.

На основе этого не должно быть сюрпризом, что существует огромная критическая нехватка продвинутых технических навыков практически в каждой отрасли, которую можно назвать. Сама технология просто развивается быстрее, чем люди могут освоить ее.

Согласно одному недавнему исследованию, около 70% лидеров бизнеса говорят, что существует критическая нехватка навыков, и анализ данных и управление проектами являются среди наиболее востребованных жестких навыков современной эпохи. Цифровая нехватка навыков так велика, что, по оценкам, 14 стран G20 могут потерять коллективно 11,5 триллионов долларов роста ВВП в результате прямого результата.

Но, к счастью, все надежды не потеряны. Как только организация сделает усилие, чтобы лучше понять технологическую нехватку навыков, особенно в отношении высокоуровневых концепций, таких как машинное обучение, она находится в гораздо лучшем положении, чтобы смягчить риск от этого в будущем. Вам просто нужно помнить несколько ключевых вещей на пути к этому.

Быстрый темп цифровой эпохи быстрее, чем когда-либо

Чтобы проиллюстрировать, как мы коллективно достигли этой точки, рассмотрите вашу среднюю деловую связь с технологией на момент.

Вам не нужно иметь команду программистов, работающих под вами, или легион клиентов SaaS, чтобы быть считанным “технологической компанией” на этом этапе.

• Благодаря электронной почте, мгновенному обмену сообщениями, видеоконференциям и другим технологиям, коммуникация укоренена в нашей жизни, как внутри, так и снаружи.
• Инструменты анализа данных и бизнес-интеллекта сильно полагаются на открытие тенденций и закономерностей, которые человек мог бы пропустить, позволяя лидерам принимать наиболее обоснованные решения как можно быстрее.
• Системы CRM помогают создавать лучшие и более личные отношения между брендом и его клиентами.
• IT помогает драматически оптимизировать управление цепочками поставок, экономя организации огромное количество денег, которые можно лучше использовать в другом месте.
• Технологические достижения в области человеческих ресурсов делают его проще и более экономически эффективным найти правильного кандидата, чтобы удержать его и чтобы держать его вовлеченным с остальной частью организации как можно больше.

Любая организация, которая полагается на современную технологию так сильно, является “технологической компанией”.

Теперь подумайте о значительном сдвиге, который машинное обучение, в частности – снова, относительно новое дополнение к этому миру – сделало в некоторые из этих областей, упомянутых выше. В области человеческих ресурсов оно полностью изменило то, как мы думаем о всем, от приобретения талантов до обучения и развития сотрудников. Алгоритмы машинного обучения анализируют бесчисленные резюме в мгновение ока и подчеркивают идеальных кандидатов так же быстро. Навыки и предпочтения сотрудников могут быть проанализированы, чтобы персонализировать программы обучения для максимальной эффективности.

В управлении цепочками поставок машинное обучение и искусственный интеллект могут быть использованы для таких вещей, как оптимизация запасов. Алгоритмы могут предсказать уровни запасов, чтобы обеспечить, что ничего не выйдет из запаса в самый худший возможный момент.

В отношении управления отношениями с клиентами бизнес всех типов имел значительный успех с автоматизированным подсчетом лидов и сегментацией, прогностическим анализом для продаж и анализом настроений, чтобы извлечь больше ценности из обратной связи клиентов.

Все это указывает на очень простой факт: искусственный интеллект, и машинное обучение в частности, развивается необычайно быстро.

Когда машинное обучение меняется, так же меняются вещи, такие как управление отношениями с клиентами, управление цепочками поставок и человеческие ресурсы – основные столпы, на которых построен каждый бизнес. Когда эти вещи меняются, сам бизнес также меняется на фундаментальном уровне. Все связано друг с другом так органично, что невозможно разделить все.

Это именно то, как вы берете возникающую проблему, такую как нехватка ИТ-навыков, и ускоряете ее с темпом, быстрее, чем даже многие эксперты могли бы подумать возможным decade назад.

Форма вещей, которые будут

Если кажется, что вы слышали об этом разрыве навыков в течение долгого периода, это потому, что вы действительно слышали. Но поверьте, проблема все еще становится хуже – и, как ожидается, будет продолжать ухудшаться. Другое исследование показало, что почти 1/3 работодателей говорят, что разрыв навыков хуже сегодня, чем он был всего год назад.

Но fascинiruyusch, около 56% менеджеров по найму “предвидят”, что технологические вмешательства, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, вызовут “значительный сдвиг” в видах навыков, которые они будут нуждаться у потенциальных кандидатов.

Ключевое слово, конечно, “предвидят”. Для столько изменений, сколько мы уже видели за последние несколько лет, многие считают, что наиболее значительный сдвиг еще предстоит. Если это изменение является неизбежностью, нет смысла пытаться задержать его. Вместо этого нужно его принять, принимая возникающие талантливые пулы на глобальных рынках, чтобы удовлетворить будущим технологическим требованиям, когда они наступят.

Анализ данных. ИИ/машинное обучение. Программная инженерия. Кибербезопасность. UX/UI-обучение. Это среди навыков, которые бизнес должен искать у новых сотрудников, если они хотят остаться конкурентоспособными на глобальном рынке талантов. Если они не могут найти потенциальных кандидатов, которые удовлетворяют этим потребностям, они должны обучить тех, кого они уже имеют, чтобы заполнить пробелы.

В конце концов

Если не считать, что текущая критическая нехватка продвинутых технологических навыков подчеркивает одну простую истину: все бизнес – это “технологические бизнесы”, хотите они этого или нет.

За годы технология медленно стала частью ДНК почти каждой организации, изначально просто как средство производительности, но в конечном итоге как основа конкурентного преимущества компании на рынке. IT – это часть того, кто они есть. Если вы исключите это, не остается почти ничего.

Из-за этого предприятия связаны с темпом, с которым развивается технология – в данном случае, необычайно быстро. На этом этапе есть только два варианта. Первый – сделать все возможные усилия, чтобы идти в ногу с этим темпом, оставаясь гибкими enough, чтобы удовлетворить сегодняшние потребности и лучше подготовиться к завтрашним требованиям.

Второй – упереться и продолжать полагаться на “старомодный” способ делать вещи просто потому, что “так всегда работало”.

Не сомневайтесь: те, кто остается негибкими и настаивает на том, что разрыв ИТ-навыков не является их проблемой, скоро обнаружат, что они отстают от своих более изобретательных и гибких конкурентов. Это не вопрос “если”, а “когда”.

Действительно, это не может быть проще.