Быстрые успехи ИИ подчеркивают критическую глобальную нехватку технических навыков

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

Хотя искусственный интеллект, чат-боты и виртуальные помощники были далеко не новыми концепциями до появления ChatGPT, он смог поднять разговор на новый уровень. Сегодня кажется, что ИИ быстро становится неотъемлемой частью нашей жизни. Профессионалы几乎 всех отраслей одержимы тем, что это такое, что это может быть и как разблокировать его 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.

Основываясь на этом, не должно быть удивительно, что существует огромная критическая нехватка продвинутых технических навыков几乎 во всех отраслях, которые 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 коллективные 11,5 триллионов долларов роста ВВП в результате этого.

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

Эра быстрых цифровых изменений быстрее, чем когда-либо

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

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 глубоко 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.
• ИТ помогает значительно оптимизировать управление цепочками поставок, экономя организации огромное количество денег, которые можно лучше использовать в других местах.
• Технологические достижения в области человеческих ресурсов делают более простым и экономически эффективным поиск правильного кандидата, его удержание и поддержание его вовлеченности в организацию как можно больше.

Любая организация, которая так сильно полагается на современные технологии, является “технологической компанией”.

Теперь подумайте о значительном сдвиге, который машинное обучение, в частности – снова относительно новое дополнение к этому миру – сделало в некоторых из вышеперечисленных областей. В области человеческих ресурсов оно полностью изменило то, как мы думаем о всем, от привлечения 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 для персонализации программ 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 закончится 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 для извлечения большей ценности из обратной связи клиентов.

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

По мере изменения машинного обучения меняются такие вещи, как управление отношениями с клиентами, управление цепочками поставок и человеческие ресурсы – основные столпы, на которых построен каждый бизнес. По мере изменения этих вещей сам бизнес также меняется на фундаментальном уровне. Все связано друг с другом так органично, что невозможно их разделить.

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 возможно decade назад.

Форма вещей, которые будут

Если кажется, что вы слышали об этой нехватке навыков в течение долгого периода, это потому, что вы действительно слышали. Но поверьте, проблема все еще ухудшается – и ожидается, что она будет продолжать ухудшаться. Другое исследование показало, что почти 1/3 работодателей говорят, что нехватка навыков хуже сегодня, чем она была всего год назад.

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

Ключевое слово, конечно, “ожидают”. За все изменения, которые мы уже видели в последние годы, многие считают, что наиболее значительный сдвиг еще впереди. Если этот сдвиг неизбежен, нет смысла пытаться его задержать. Вместо этого нужно его принять, принимая также возникающие талантливые пулы на глобальных рынках, чтобы удовлетворить будущие технологические требования, когда они возникнут.

Анализ данных. ИИ/машинное обучение. Программная инженерия. Кибербезопасность. UX/UI-обучение. Это среди навыков, которые бизнесу нужно 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 ничего другого, текущая критическая нехватка продвинутых технических навыков подчеркивает одну простую истину: все бизнесы являются “технологическими бизнесами”, хотят они этого или нет.

За годы технология медленно стала частью ДНК почти каждой организации, изначально просто как средство повышения производительности, но в конечном итоге как основа конкурентного преимущества компании на рынке. ИТ является частью того, кто они такие. Если вы исключите ее, не остается почти ничего.

Из-за этого предприятия зависят от темпа, с которым развивается технология – в данном случае, чрезвычайно быстро. На тот момент есть только два варианта. Первый – сделать все возможные усилия, чтобы идти в ногу с этим темпом, оставаясь гибкими, чтобы удовлетворить сегодняшние потребности и лучше подготовиться к завтрашним требованиям.

Второй – вставить ноги, засунуть голову в песок и продолжать полагаться на “старомодный” способ делать вещи просто потому, что “это всегда работало”.

Не ошибитесь: те, кто остается негибкими и настаивает на том, что нехватка ИТ-навыков не является их проблемой, скоро обнаружат себя отсталыми от своих более сообразительных и гибких конкурентов. Это не вопрос “если”, а “когда”.

Действительно, все не может быть проще.