Shell, Yapay Zeka Alanında Çalışanlarını Yeniden Becendirmeye Başladı

Royal Dutch Shell, dünyanın önde gelen petrol ve gaz şirketlerinden biri, çalışanlarını dijital olarak yapay zeka (AI) alanında eğitmeye başladı. Şirket, Udacity adlı bir eğitim organizasyonu ile işbirliği yaptı. Başarılı olursa, eğitim programı diğer şirketler için bir model olabilir, özellikle yapay zeka teknolojisi nedeniyle hızlı ve radikal değişimlerin yaşandığı bir dönemde.

Sınıflar, Udacity aracılığıyla çevrimiçi olarak sunuluyor ve şirketin çalışanları arasında AI becerilerini artırmaya yönelik tasarlandı. Shell’e göre, şirketin dünya çapındaki 82.000 çalışanın yaklaşık 2.000’i AI sınıflarına ilgi gösterdi. Birçok çalışan, yöneticilerinin onlara Python programlama ve sinir ağları eğitimi gibi konularda kurslar hakkında sordu. Eğitim tamamen gönüllü.

Udacity ile pilot program, Shell’in birçok AI ile ilgili projeden dolayı daha fazla AI becerilerine sahip çalışanı ihtiyaç duyduğu 2019 yılında başlatıldı. Şirket, derin su sondajı ve bakımından, öngörülü analize ve otonom hesaplama gibi operasyonlarının birçok方面inde AI’ye güveniyor.

Pilot programın başarılı olması ardından, şirket programı genişletti ve petrol mühendisleri, kimyagerler, veri bilimcileri, jeofizikçiler ve daha fazlasını hedef aldı. Çevrimiçi program, yaklaşık dört ila altı ayda tamamlanıyor ve çalışanlar haftada yaklaşık 10 ila 15 saat üzerinde çalışıyor. Shell, nanodegree olarak adlandırılan özel çevrimiçi derslerin ücretini ödüyor.

AI Çalışanlarına Neden İhtiyaç Var

Shell’in AI becerilerine sahip çalışanı olmasına iki önemli neden var. İlk olarak, şirket alternatif enerji kaynakları geliştiriyor ve yeni enerji teknolojilerine 2 milyar dolarlık yatırım yapacak. Shell’in veri biliminden sorumlu genel müdürü Dan Jeavons’a göre, şirketin enerji işinin “dijital olarak doğduğu” ve “farklılığın AI etrafında olacağı” belirtiliyor.

AI çalışanlarına ihtiyaç duyulmasının diğer nedeni, Shell’in hala devasa petrol işini yürütüyor olması. Çalışanları AI’de yeniden becerlendirme yoluyla, bakım ekipmanındaki sorunları arızalanmadan önce bulabilecekler. Yeni bilgiler, ayrıca karbon emisyonlarının azaltılabileceği alanları belirlemelerine yardımcı olacak. Tüm bunlara ek olarak, makine öğrenimi algoritmaları, sismik verileri otomatik olarak işleyerek yeraltı kaya oluşumları hakkında bilgi toplamak için kullanılabilir.

“Değişimi gerçekleştirmeye ve insanların bizim şeyleri daha iyiye doğru değiştirmeye çalıştığımızı anlamalarına yardımcı olmanın potansiyeli, kolay bir görev değil,” diyor Jeavons. “Ama bildiğimiz bir şey var, o da teknolojinin bu değişimin önemli bir parçası olduğudur. Daha fazla ve temiz enerji sağlamamız gerekiyor ve AI’ye yatırım yapmak, bunu yapacağımız yollardan biri.”

Shell, ayrıca Udacity ile AI işbirliğinin, bu tür işlerin tehlikeli ve fiziksel olarak talep eden olarak gördükleri genç çalışanları çekmesini umuyor.

Aspen Technology’nin endüstri pazarlama müdürü Paul Donnelly, şirketin karmaşık üretim süreçlerine uzmanlaştığını belirtiyor.

“Genç insanlar dijital yerliler,” diyor Donnelly. “İşgücü piyasasına girdiklerinde, enerji ve kimya şirketleri maalesef Facebook, Amazon, Netflix ve Google ile rekabet ediyor. Bu şirketlerle rekabet etmek zor.”

Mevcut İşgücünü Hedef Alma

Bu şirketlerin karşılaştığı en büyük zorluklardan biri, mevcut işgücünü geçişe uğratmak.

“En kötü senaryo, insanları işten çıkarmak ve sonra yeni becerilere sahip yeni çalışanları işe almak,” diyor Udacity’nin CEO’su Gabe Dalporto. “İlk olarak, üniversitelerimiz geleceğin işleri için必要 olan tüm işçileri yetiştiremez ve bu pahalı. Yeniden becerlendirme maliyeti çok daha düşük.”

Şirkete göre, Udacity pilot programı, dersleri tamamlayan çalışanlar arasında personel memnuniyetinde artışa neden oldu.

“İnsanların kendilerini durgun ve şirket değişirken büyümüyor hissetmemelerini istemiyoruz,” diyor Jeavons.

Yapay zeka, birçok farklı endüstride daha önemli hale geldikçe, şirketlerin uyum sağlaması zorunlu olacak. Yeniden becerlendirme, değişimle başa çıkmak için en önemli yaklaşımlardan biri olacak. Yeniden becerlendirmenin yeterli sonuç vermediği birçok örnek olmuştur, ancak Shell’in programı başarılı olursa, gelecekte bir model olarak kullanılabilecek.