Швидкий розвиток штучного інтелекту підкреслює критичну нестачу глобальних технологічних навичок

Для ідеального прикладу того, як швидко розвивається технологія, дивіться на ChatGPT.

Хоча штучний інтелект, чат-боти та віртуальні помічники були далеко не новими концепціями до появи ChatGPT, він зміг підняти розмову на новий рівень. Сьогодні здається, що штучний інтелект швидко стає невід’ємною частиною нашого життя. Професіонали майже в кожній галузі одержимі тим, що це таке, чим воно може бути, і як розблокувати його потенціал для власного унікального випадку.

Це саме тому так важливо пам’ятати, що публічний запуск ChatGPT відбувся лише 30 листопада 2022 року – менше двох років тому. За менше ніж 24 місяці технологія знову змінила напрямок у сміливому новому напрямку з темпом, який не показує ознак сповільнення.

На основі цього не повинно бути сюрпризом, що існує величезна критична нестача високих технічних навичок майже в кожній галузі, яку можна назвати. Сама технологія просто розвивається швидше, ніж люди можуть її освоїти.

За даними одного недавнього дослідження, близько 70% керівників бізнесу стверджують, що існує критична нестача навичок, а аналіз даних та управління проєктами є серед найбільш затребуваних твердих навичок сучасної епохи. Цифрова нестача навичок така велика, що оцінюється, що 14 країн G20 можуть втратити колективні 11,5 трильйонів доларів зростання ВВП як прямий результат цього.

Але на щастя, не все втрачено. Як тільки організація зробить зусилля, щоб краще зрозуміти нестачу технічних навичок, особливо щодо високорівневих концепцій, таких як машинне навчання, вона перебуває у значно кращій позиції, щоб пом’якшити ризик від цього в майбутньому. Ви просто повинні пам’ятати про кілька ключових речей на цьому шляху, щоб дійти до цього моменту.

Швидкий цифровий вік швидше, ніж будь-коли

Щоб проілюструвати, як ми колективно дійшли до цього моменту, подумайте про ваші середні бізнес-відносини з технологіями на хвилинку.

Вам не потрібно мати команду програмістів, які працюють під вашим керівництвом, або легіон клієнтів SaaS, щоб вважатися “технологічною компанією” на цьому етапі.

• Завдяки електронній пошті, миттєвому обміну повідомленнями, відеоконференціям та іншим технологіям спілкування вкорінюється в нашому житті, як внутрішньому, так і зовнішньому.
• Інструменти аналізу даних та бізнес-інтелекту сильно залежать від відкриття тенденцій та закономірностей, яких людина могла б пропустити, що дозволяє лідерам приймати найінформованіші рішення можливі швидше, ніж будь-коли.
• Сюїти CRM допомагають створювати кращі та більш особисті відносини між брендом та його клієнтами.
• IT допомагає драматично оптимізувати управління ланцюгами постачання, що дозволяє організаціям зберегти величезну кількість грошей, які можна краще використати в інших місцях.
• Технологічні досягнення в галузі кадрового забезпечення роблять його легшим та більш економічним для пошуку правильного кандидата, його утримання та залучення до організації якомога більшого.

Будь-яка організація, яка залежить від сучасних технологій так сильно, є “технологічною компанією”.

Тепер подумайте про великий зсув, який машинне навчання, зокрема – знову ж таки, відносно новий додаток до цього світу – зробило до деяких зазначених вище областей. У сфері кадрового забезпечення воно повністю змінило той спосіб, яким ми думаємо про все, від підбору талантів до навчання та розвитку працівників. Алгоритми машинного навчання аналізують безліч резюме за мить і виділяють ідеальних кандидатів так само швидко. Навички та переваги працівників можуть бути проаналізовані для персоналізації навчальних програм для максимальної ефективності.

У сфері управління ланцюгами постачання машинне навчання та штучний інтелект можуть бути використані для таких речей, як оптимізація запасів. Алгоритми можуть передбачити рівні запасів, щоб забезпечити, що нічого не закінчиться у найгірший можливий момент.

У сфері управління відносинами із клієнтами підприємства усіх типів мали великий успіх із автоматичним оцінюванням лідів та сегментацією, передбачуваною аналітикою для продажів та аналізом настроїв для витягування більшої цінності з відгуків клієнтів.

Все це вказує на дуже просту річ: штучний інтелект, а особливо машинне навчання, розвивається надзвичайно швидко.

Як змінюється машинне навчання, так само змінюються речі, такі як управління відносинами із клієнтами, управління ланцюгами постачання та кадрове забезпечення – основні стовпи, на яких побудована кожна бізнес-організація. Як ці речі змінюються, так само змінюється сама організація на фундаментальному рівні. Все пов’язано так органічно, що неможливо все розділити.

Це саме так, як ви берете проблему, таку як нестача ІТ-навичок, і прискорюєте її з темпом, швидшим, ніж навіть багато експертів могли б подумати можливим десятиріччя тому.

Форма речей, які будуть

Якщо здається, що ви чули про цю нестачу навичок протягом тривалого часу, це тому, що ви й справді чули. Але повірте, проблема все ще погіршується – і очікується, що це буде продовжуватися. Інше дослідження вказало, що майже 1/3 роботодавців стверджують, що нестача навичок сьогодні гірша, ніж була лише рік тому.

Але цікаво, приблизно 56% менеджерів з найму “очікує”, що технологічні втручання, такі як штучний інтелект та машинне навчання, спричинять “значний зсув” у типах навичок, які вони будуть потребувати у майбутніх кандидатах.

Ключове слово, звичайно, “очікує”. Навіть з урахуванням усіх змін, яких ми вже стали свідками за останні кілька років, багато хто вважає, що найбільш значущий зсув ще має відбутися. Якщо ця зміна є невідворотністю, немає сенсу намагатися її відтермінувати. Замість цього потрібно її прийняти, приймаючи також і нові таланти на глобальних ринках, щоб задовольнити майбутні технологічні вимоги, коли вони з’являться.

Аналіз даних. Штучний інтелект/машинне навчання. Розробка програмного забезпечення. Кібербезпека. Навчання UX/UI. Це серед навичок, які підприємства повинні шукати у нових працівниках, якщо вони хочуть залишитися конкурентоспроможними на глобальному ринку талантів. Якщо вони не можуть знайти потенційних кандидатів, які відповідають цим вимогам, вони повинні навчити тих, кого вже мають, щоб заповнити прогалини.

У кінцевому підсумку

Якщо нічого іншого, поточна критична нестача високих технологічних навичок підкреслює одну просту правду: всі підприємства є “технологічними підприємствами”, хочуть вони цього чи ні.

За роки технологія повільно стала частиною ДНК майже кожної організації, спочатку лише як засіб підвищення продуктивності, але згодом як основа конкурентної переваги підприємства на ринку. ІТ є частиною того, хто ці організації є. Якщо ви усунете це, нічого не залишається.

Через це підприємства залежать від темпу, з яким розвивається технологія – в цьому випадку, надзвичайно швидко. На цьому етапі є лише два варіанти. Перший – зробити всі можливі зусилля, щоб跟ати за цим темпом, залишаючись достатньо гнучкими, щоб задовольнити сучасні потреби та краще підготуватися до майбутніх вимог.

Другий – встромити п’яти в землю, сховати голову в пісок і продовжувати покладатися на “старий” спосіб робити речі просто тому, що “це завжди працювало”.

Не помиляйтеся: ті, хто залишається негнучкими та наполягає на тому, що нестача ІТ-навичок не є їхньою проблемою, скоро знайдуть себе позаду своїх більш гнучких та швидких конкурентів. Це не питання “якщо”, а “коли”.

Справді, це не може бути простішим за це.