Фрейзер Паттерсон, засновник і генеральний директор Skillit – Серія інтерв’ю

Фрейзер Паттерсон, засновник і генеральний директор Skillit, – серійний підприємець, чия кар’єра охоплює понад три десятиліття в сфері будівництва та технологій. Почавши як учень-столяр у Шотландії, а потім ставши майстром-столяром, залізобетонщиком, генеральним підрядчиком і, врешті-решт, засновником кількох будівельних компаній, Паттерсон здобув практичне розуміння проблем з робочою силою, з якими стикаються кваліфіковані фахівці. Після керівництва підприємствами, такими як Onis Vida, і співзаснування Bolster, він запустив Skillit у 2021 році, щоб вирішити проблему нестачі робочої сили в будівельній галузі за допомогою технологій. Його унікальна комбінація практичного досвіду у сфері будівництва та лідерства стартапу поставила його в ряди видатних захисників модернізації будівельних процесів найму та розвитку робочої сили за допомогою рішень, заснованих на даних і штучному інтелекті.

Skillit – це платформа найму, що використовує штучний інтелект, яка зосереджена на вирішенні однієї з найбільш гострих проблем будівництва: підключення роботодавців до кваліфікованих фахівців. Компанія створила одну з найбільших мереж робітників, готових до роботи, у Сполучених Штатах, що охоплює десятки спеціальностей та сотні метрополітенів. Натомість використовуючи традиційні дошки оголошень, Skillit використовує профіль робітників, цифрові оцінки навичок та технологію підтримки штучного інтелекту для того, щоб допомогти підрядникам знайти, оцінити та найняти робітників більш ефективно. Довгострокова мета компанії розширюється за межі набору персоналу, спрямована на те, щоб стати інфраструктурою робочої сили для будівництва та, врешті-решт, інших фізичних галузей, допомагаючи роботодавцям ідентифікувати таланти, навчати нових робітників та розширювати кваліфіковану робочу силу, необхідну для підтримки інфраструктури, енергетики, виробництва, та економічного зростання, яке стимулюється штучним інтелектом.

Ви розпочали свою кар’єру як учень-столяр у Шотландії, працювали як майстер-столяр, високопоставлений залізобетонщик, і генеральний підрядчик, перш ніж заснувати кілька компаній. Як ці досвіди на будівельних майданчиках сформували ваше рішення про запуск Skillit, і які проблеми ви повторно зустрічали, що переконали вас у тому, що будівельна галузь потребує фундаментально нового підходу до найму?

Я відчув проблему з обох боків. Як учень-столяр і пізніше майстер-столяр, я провів багато часу, шукаючи роботу, довго їздив і покладався на слово, щоб знайти можливості. Потім, як генеральний підрядчик, у мене була протилежна проблема, оскільки я знав, що кваліфіковані робітники існують, але знайти правильну людину в потрібний час було неймовірно складно. Я був вражений тим, як мало даних існувало про робочу силу. У нас була детальна інформація про матеріали, обладнання, графіки та бюджети, але майже нічого про людей, які фактично будували проєкт. Моя думка полягала в тому, що якщо ви не можете цифрово представити навички робітника, досвід, сертифікати та переваги, ви точно не можете зробити їх відкритими, і це розуміння привело до створення Skillit.

І так ми розпочали з будівництва кращого способу цифрового представлення кваліфікованих робітників, допомагаючи їм створювати профіль для представлення їхніх навичок, досвіду та переваг на роботі. З часом це еволюціонувало у платформу, де дані, автоматизація та штучний інтелект допоможуть підрядникам знайти, оцінити та підключитися до цього таланту.

Сьогодні, заснована на найбільшій мережі перевірених робітників у США, штучний інтелект Skillit допомагає провідним будівельникам, таким як Mortenson, DPR та Kiewit, наймати кваліфікованих робітників на рівні швидкості, точності та масштабу, який раніше був неможливий.

Наша місія в кінцевому підсумку полягає у масштабуванні світу ремесел. Використання штучного інтелекту для того, щоб зробити кваліфікованих робітників більш помітними, продуктивними та цінними, забезпечуючи світ необхідним талантом для будівництва всього, від будинків та лікарень до інфраструктури штучного інтелекту, енергетичних систем та галузей майбутнього.

Ми думаємо про місію у трьох актах.

Перший акт – це вирішення доступу до мільйонів кваліфікованих робітників, які вже існують. Другий акт – це вирішення самої нестачі. Як тільки ви зрозумієте трудовий попит та пропозицію в реальному часі, ви можете зробити більше, ніж просто підключити робітників до роботи – ви можете використовувати штучний інтелект для того, щоб допомогти направити більше людей у ремесла, прискорити їх розвиток та збільшити кількість тих, хто стає повністю продуктивними кваліфікованими робітниками.

Третій акт – це розширення. Ми вважаємо, що будівництво – це найскладніша проблема координації робочої сили у світі, і що вирішення її дасть нам фундаментальну надзвичайну силу для обслуговування 100 мільйонів роботодавців у всьому світі по всіх фізичних галузях світу, і тому наш третій акт буде полягати у розширенні нашої системи на всі фізичні галузі, включаючи виробництво, комунальні послуги та навіть космос.

У кінцевому підсумку ми вважаємо, що ми будемо щось більше, ніж ринок або платформа найму, а будемо будувати інфраструктуру робочої сили, якої будівництво ніколи не мало у вигляді системи обліку робочої сили, системи дій для найму та системи інтелекту для планування робочої сили.

Багато людей описують нестачу робочої сили у будівництві як нестачу талантів. Ви стверджували, що це часто проблема доступу та координації. Яка відмінність, і чому це має значення при розробці рішень для галузі?

Більшість людей припускають, що проблема будівництва полягає у нестачі робочої сили, оскільки це дійсно складно знайти достатньо кваліфікованих робітників, але це безумовно більш тонко.

Будівництво насправді має одну з найменших трудових прогалин серед будь-якої великої галузі. Приблизно 8,3 мільйона людей зайняті у будівництві (близько 80% з них – робітники), і більшість джерел даних повідомляють, що нам не вистачає близько 400 000 робітників. Це означає, що трудовий розрив у будівництві становить приблизно 5% від попиту. Порівняйте це з галуззю гостинності, де розрив становить 25%, виробництвом – 17%, логістикою – 15%, медичною галуззю – 10%, програмним забезпеченням – 7%, та роздрібною торгівлею – 6%.

Що справді цікаво, так це те, що галузь також повідомляє про один з найвищих болів при наймі серед будь-якої великої галузі. 94% будівельних роботодавців кажуть, що найм – це їх основна проблема – вище, ніж у галузі медичних послуг – 81%, логістики – 76%, роздрібної торгівлі – 74%, виробництва – 60%, програмного забезпечення – 50%, та гостинності – 48%.

Отже, будівництво має найменший трудовий розрив та найвищий рівень болю, що означає, що щось інше відбувається. Це не може бути просто нестачею робітників, і ми вважаємо, що це насправді відсутність доступу до 95% робітників, яких ми вже маємо. Як галузь, ми створили складні системи для відстеження графіків, бюджетів, обладнання, матеріалів та проєктних графіків, але ми ніколи не створили необхідного рівня даних або інфраструктури найму для ефективного підключення роботодавців до кваліфікованих робітників через спеціальності, регіони та типи робочої сили (наприклад, відкритий магазин, профспілка, місцевий, добовий тощо).

І тому 1 з 20 робітників, яких бракує, відчувається як 1 з 3.

Відмінність між нестачею робочої сили та доступом має значення, оскільки це змінює рішення. Якщо проблема полягає просто у нестачі, то відповідь полягає у тому, щоб чекати, поки更多 робітників не вступлять у галузь, що є причиною, по якій традиційні зусилля з вирішення проблеми зосереджені на створенні більшої осведомленості про ремесла або спробах поліпшити навчання. Це подібно до того, щоб лити воду у відро, яке повне дірок. Це також округлені помилки щодо їх впливу або займає занадто багато часу, щоб досягти результатів.

Якщо проблема полягає у доступі, то кращі дані, краща підтримка, краща координація та, врешті-решт, краща інфраструктура можуть розблокувати величезну цінність ще до того, як один новий робітник вступить у робочу силу.

Штучний інтелект перетворює найм у білій комірці, але будівництво має унікальні вимоги щодо сертифікації, професійних навичок, досвіду на будівельному майданчику та доступності робітників. Як виглядає найм, підтримуваний штучним інтелектом, у кваліфікованих ремеслах, і де він доставляє найбільшу цінність сьогодні?

Оське, яке привело до створення Skillit, полягало у тому, що перед тим, як штучний інтелект зможе допомогти наймати кваліфікованих робітників, йому спочатку потрібно знайти спосіб зрозуміти їх, тому ми побудували платформу у шарах. Спочатку ми зосередилися на захопленні даних про робочу силу. Робітники не проводять свій день, сидячи за столом з резюме під рукою (і якщо ви схожі на мене, у вас товсті пальці від років ручної праці, тому вводити текст у маленький екран мобільного пристрою – це безглузда погана користувацька досвід), тому ми сильно покладалися на голос та автоматизацію. Отже, сьогодні робітники можуть створювати та підтримувати багатий профіль просто розмовляючи, і наш штучний інтелект безперервно оновлює ці профіль з появою нової інформації. Наприклад, коли вони проходять інтерв’ю з роботодавцем на платформі, наш штучний інтелект записує дзвінок та оновлює їхній профіль новими даними.

Другий – ми побудували систему агентів, яка допомагає рекрутерам ідентифікувати, залучати та підключатися саме з тими робітниками, яких вони шукають.

І третій – всі ці дані про робочу силу та транзакцій створюють шар інтелекту, який дозволяє компаніям запитувати та розуміти будівельний ринок праці в реальному часі.

Я вважаю, що найбільша цінність сьогодні надходить від видимості, швидкості та точності. Наш штучний інтелект нарешті дозволяє будівельним роботодавцям та рекрутерам бачити робочу силу, яку вони потребують, з точністю та витрачати менше часу на пошук та більше часу на будівництво відносин з правильними людьми та, врешті-решт, доставляння бізнес-результатів.

Skillit будує те, що ви описуєте як інфраструктуру робочої сили, а не просто ще одну платформу найму. Як ви визначаєте інфраструктуру робочої сили, і чому ви вважаєте, що вона стане такою ж важливою для будівництва, як програмне забезпечення для управління проєктами або графіками?

Більшість компаній з робочої сили зупиняються на тому, що вони є ринком. Вони допомагають покупцям та продавцям знайти один одного, і це все. Наступний крок для нас – стати платформою, де наш штучний інтелект допоможе керувати різними процесами найму, автоматизувати рутинні процеси та зробити найм більш ефективним та масштабованим.

Інфраструктура – це щось інше і стає системою, на яку галузь залежить. Місце, де дані про робочу силу живуть, де відбувається найм, і де генерується інтелект ринку праці. Ми фактично будуємо три системи одночасно: систему обліку даних про робочу силу, систему дій, підтримувану штучним інтелектом, і систему інтелекту, яка допомагає компаніям зрозуміти та спланувати ринок праці в реальному часі. Коли ці системи з’єднуються, управління робочою силою стає значно більш стратегічним, передбачуваним та масштабованим.

Я вважаю, що інфраструктура робочої сили стане такою ж важливою для будівництва, як програмне забезпечення для управління проєктами, оскільки кожен проєкт починається з людей. До того, як графіки, бюджети та матеріали матимуть значення, вам потрібно кваліфікована робоча сила для виконання роботи та, чесно кажучи, для генерації будь-яких доходів.

DPR Construction і Suffolk Technologies інвестують безпосередньо в Skillit, а не просто стають клієнтами. Що це сигналізує про те, як великі будівельники думають про робочу силу, планування робочої сили та конкурентну перевагу?

Я вважаю, що це сигналізує про більш широкий зсув у тому, як провідні підрядники розглядають робочу силу. Для більшості будівельних компаній робоча сила тепер одна з найбільш важливих стратегічних змінних у бізнесі. Коли будівельники беруть на себе більші, більш складні проєкти та виконують більше роботи самостійно, їхня здатність знайти, розгорнути та утримати кваліфікованих робітників усе більше визначає результати проєктів.

Кожен долар будівельних доходів починається з робітника, який виконує роботу на місці. Планування робочої сили залежить від розуміння того, де існує талант, де виникають нестачі, та як робочу силу можна найбільш ефективно розгорнути.

Підрядники, які можуть зробити це швидше та точніше, будуть мати значну конкурентну перевагу протягом наступного десятиліття.

Будівництво залишається однією з найменш оцифрованних галузей у світі. Які бар’єри ще існують для більш широкого прийняття штучного інтелекту у сфері управління робочою силою, і як швидко ви очікуєте, що ці бар’єри зникнуть?

Найбільшим бар’єром не є технологія, а дані. Більшість систем штучного інтелекту лише такі хороші, як дані, до яких вони можуть отримати доступ, і будівництво історично не захоплювало дані про робочу силу у надійному чи структурованому вигляді. Ми знаємо багато про проєкти, матеріали та обладнання, але дивно мало про навички, досвід та доступність людей, які виконують роботу.

Хороша новина полягає у тому, що це змінюється швидко, і штучний інтелект робить це значно легше для захоплення та підтримки даних про робочу силу за допомогою голосу, автоматизації та щоденних робочих процесів. Я вважаю, що ми побачимо значне прискорення прийняття штучного інтелекту у сфері управління робочою силою протягом наступних трьох-п’яти років, оскільки базовий шар даних покращується та ринок праці залишається під тиском.

Ваша платформа залежить від перевірених даних про робітників та оцінок навичок. Як ви балансуйте автоматизацію з реальністю оцінки ремесла, досвіду та виконання робіт на місці, які часто не можуть бути повністю захоплені у резюме?

Будівництво в кінцевому підсумку є ремеслом, і я не думаю, що ремесло можна повністю скоротити до резюме чи алгоритму. Тому ми завжди вважали, що майбутнє – це штучний інтелект плюс людський суд, а не штучний інтелект замість людського суду. Кожен робітник на Skillit оцінюється через структуровані процеси відбору, і ми поєднуємо це з оцінками, історією зайнятості, відгуками клієнтів та, все більше, сигналами з більш широкої мережі.

З часом ми бачимо, що наша платформа рухається у бік системи репутації, де робітники, керівники, керівники проєктів та роботодавці всі внесли свій внесок у більш повний образ виконання. Штучний інтелект, безумовно, допоможе організувати та проаналізувати цю інформацію, але довіра все ще здобувається завдяки якості роботи, виконаної на місці.

Дані центри, 半провідникові споруди, енергетичні проєкти та великомасштабні інфраструктурні проєкти створюють безпрецедентний попит на кваліфікованих робітників. Які галузі, на вашу думку, будуть чинити найбільший тиск на ринок праці протягом наступних п’яти років?

Найбільший тиск прийде з інфраструктури штучного інтелекту, енергетики та виробництва. Ці проєкти унікальні за своїм масштабом та концентрацією, з центрами даних, 半провідниковими спорудами, генерацією енергії, передачею інфраструктури та виробництвом, які всі конкурують за багатьох з тих самих кваліфікованих робітників.

Ми вступаємо у те, що може бути одним з найбільших фізичних циклів будівництва в історії людства. Капітал, вкладений у інфраструктуру штучного інтелекту та енергетику (близько 600 мільярдів доларів протягом наступного десятиліття лише від чотирьох компаній), може перевищити весь історичний інфраструктурний інвестиційний цикл щодо доріг, шосе та електрифікації. Цей попит створить надзвичайний тиск на електриків, сантехніків, зварювальників, техніків HVAC, операторів та багатьох інших критичних спеціальностей.

Оглядаючи майбутнє, як ви бачите розвиток найму у будівництві протягом наступного десятиліття? Чи рухнемося до більш динамічного ринку праці, де робітники будуть безперервно підключатися до проєктів, чи традиційні моделі найму продовжуватимуть домінувати?

Я вважаю, що найм стане значно більш динамічним, передбачуваним та автоматизованим. Сьогодні більшість будівельного найму є реактивним – проєкт потребує робочої сили, хтось піднімає телефон, і пошук починається. З часом штучний інтелект дозволить компаніям прогнозувати потреби у робочій силі за місяці чи навіть роки, ідентифікувати нестачі до того, як вони стануть проблемою, та автоматично знайти правильних робітників.

Це не виключає рекрутерів, оскільки будівництво є високоризикованою роботою, яка потребує людей у циклі, але це робить їх більш стратегічними. Найкращі рекрутери будуть працювати з підтримкою цілої команди агентів штучного інтелекту та результатом буде ринок праці, який рухається швидше, створює кращі результати для робітників та дозволяє підрядникам брати на себе більші та більш амбітні проєкти з більшою впевненістю, можливо, керуючись тим, де вони тепер розуміють робочу силу, а не навпаки.

Якщо Skillit досягне своєї довгострокової мети, як виглядатиме екосистема робочої сили будівництва у 2035 році, і як штучний інтелект може змінити спосіб, у який мільйони кваліфікованих робітників відкривають можливості, розвивають кар’єру та переходять між проєктами?

Наша мета розгортається у трьох актах. Перший – це вирішення доступу. Ми хочемо, щоб кожен кваліфікований робітник був видимим, і кожен роботодавець міг знайти必要ий талант, незалежно від географії, спеціальності чи джерела робочої сили. Другий акт – це вирішення самої нестачі. Розуміючи попит на робочу силу у масштабі та використовуючи штучний інтелект для того, щоб допомогти робітникам знайти високоперспективні кар’єри, ми можемо допомогти створити більше кваліфікованих робітників та прискорити їхній шлях до продуктивності. Третій акт – це розширення за межі будівництва у виробництво, енергетику, комунальні послуги та, врешті-решт, кожну фізичну галузь.

Ширше, я вважаю, що штучний інтелект повинен зробити людей більш важливими, а не більш заміними. Як колишній столяр та залізобетонщик, я провів своє життя серед людей, чий талант та суд створюють фізичний світ. Кожен міст, лікарня, завод, електростанція та центр даних існує завдяки людському ремеслу. Технологія є найкращою, коли вона посилює цю здатність, а не замінює її.

Якщо ми досягнемо успіху, штучний інтелект не замінить кваліфікованих робітників, а допоможе їм відкрити кращі можливості, побудувати більш успішні кар’єри та взяти участь у проєктах, які інакше могли б бути неможливими.

Дякуємо за велике інтерв’ю. Читачам, які бажають дізнатися більше, рекомендуємо відвідати Skillit.