Швидкий прогрес штучного інтелекту підкреслює критичну нестачу глобальних технічних навичок

Для ідеального прикладу того, як швидко розвивається технологія, дивіться не далі, ніж 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 практично в кожній галузі одержимі тим, що це таке, чого він може досягти, і як розблокувати його потенціал для свого 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 жодних ознак сповільнення в найближчому майбутньому.

На основі цього не повинно бути жодної несподіванки, що існує масова критична нестача просунутих технічних навичок практично в кожній галузі, яку можна назвати. Сама технологія просто розвивається швидше, ніж люди можуть її освоїти.

За даними одного недавнього дослідження, близько 70% лідерів бізнесу стверджують, що існує критична розрив у навичках, а аналіз даних та управління проектами є серед найбільш затребуваних твердих навичок сучасної епохи. Цифровий розрив у навичках настільки великий, що оцінюється, що 14 країн G20 можуть втратити колективні 11,5 трильйонів доларів зростання ВВП безпосередньо через нього.

Але, на щастя, не все втрачено. Як тільки організація докладе зусиль, щоб краще зрозуміти технічний розрив у навичках, особливо щодо високорівневих концепцій, таких як машинне навчання, вона опиняється у значно кращому становищі, щоб пом’якшити ризик від нього в майбутньому. Вам просто потрібно пам’ятати про кілька ключових моментів на цьому шляху.

Швидкий цифровий вік – швидший, ніж будь-коли

Щоб проілюструвати, як ми колективно дійшли до цієї точки, розгляньте ваші середні бізнес-відносини з технологіями на момент.

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

• Дякуючи електронній пошті, миттєвому обміну повідомленнями, відеоконференціям та іншим технологіям, спілкування вкорінене 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, яку можна краще використати в інших місцях.
• Технологічні досягнення в сфері кадрового забезпечення роблять його легшим і більш економічним для пошуку правильного кандидата, його утримання та збереження його залученості до організації якомога більше.

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 з цих областей, згаданих вище. У сфері кадрового забезпечення воно повністю змінило спосіб нашого мислення про все, від підбору талантів до навчання та розвитку працівників. Алгоритми машинного навчання аналізують безліч резюме в мить ока та виділяють ідеальних кандидатів так само швидко. Навички та переваги працівників можна проаналізувати, щоб персоналізувати програми навчання для максимальної ефективності.

У сфері управління ланцюгами постачання машинне навчання та штучний інтелект можна використовувати для таких речей, як оптимізація запасів. Алгоритми можуть передбачити рівні запасів, щоб забезпечити, що нічого не вийде з ладу в найгірший можливий момент.

У сфері управління відносинами з клієнтами підприємства всіх типів мали великий успіх з автоматизованим 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 зокрема машинне навчання, розвивається надзвичайно швидко.

Як змінюється машинне навчання, так само змінюються речі, такі як управління відносинами з 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 між собою так органічно, що неможливо все це розділити.

Це саме так, як ви берете проблему, таку як розрив у технічних навичках, і прискорюєте її з темпом, швидшим, ніж навіть багато експертів могли б подумати можливим десятиріччя тому.

Форма майбутнього

Якщо вам здається, що ви чули про цей розрив у навичках протягом довгого періоду часу, це тому, що ви справді чули. Але повірте мені, проблема все ще погіршується – і очікується, що це продовжиться. Інше дослідження показало, що майже 1/3 роботодавців стверджують, що розрив у навичках сьогодні гірший, ніж був лише рік тому.

Але цікаво, близько 56% менеджерів з підбору персоналу “очікує”, що технологічні втручання, такі як штучний інтелект та машинне навчання, спричинять “значну зміну” у типах навичок, яких вони потребують від потенційних кандидатів.

Ключове слово, звичайно, – “очікує”. Навіть якщо ми вже бачили таку велику зміну за останні кілька років, багато хто вважає, що найбільш значна зміна ще має відбутися. Якщо ця зміна є невідворотністю, немає сенсу намагатися її затримати. Замість цього потрібно її прийняти, приймаючи також нові таланти на глобальних ринках, щоб задовольнити майбутні технологічні вимоги, коли вони настануть.

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

У кінцевому підсумку

Якщо нічого іншого, поточна критична нестача просунутих технічних 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 просто як засіб продуктивності, але згодом як основа конкурентної переваги підприємства на ринку. IT є частиною того, хто ці організації є. Якщо ви усунете це, нічого не залишається.

Через це підприємства залежать від темпу, з яким розвивається технологія – у цьому випадку надзвичайно швидко. На цьому етапі залишаються лише два варіанти. Перший – докласти всіх зусиль, щоб дотримуватися цього темпу, залишаючись достатньо гнучкими, щоб задовольнити сучасні потреби та краще підготуватися до майбутніх вимог.

Другий – затвердити свої позиції, вкопати голову в пісок та продовжувати сприймати “старомодний” спосіб робити речі просто тому, що “це завжди працювало”.

Не помилуйтеся: ті, хто залишається негнучкими та наполягає на тому, що розрив у технічних навичках не їхня проблема, скоро виявлять, що їх обганяють їхні більш гнучкі та рухливі конкуренти. Це не питання “якщо”, а “коли”.

Справді, це не може бути простішим.