Fraser Patterson, Người sáng lập và Giám đốc điều hành của Skillit – Loạt phỏng vấn

Fraser Patterson, Người sáng lập và Giám đốc điều hành của Skillit, là một doanh nhân.serial có sự nghiệp kéo dài hơn ba thập kỷ trong lĩnh vực xây dựng và công nghệ. Bắt đầu với tư cách là một học việc thợ mộc ở Scotland trước khi trở thành thợ mộc lành nghề, thợ sắt, nhà thầu tổng hợp và cuối cùng là người sáng lập nhiều doanh nghiệp tập trung vào xây dựng, Patterson đã phát triển một sự hiểu biết sâu sắc về các thách thức lao động mà các nghề thủ công phải đối mặt. Sau khi lãnh đạo các doanh nghiệp như Onis Vida và đồng sáng lập Bolster, ông đã ra mắt Skillit vào năm 2021 để giải quyết tình trạng thiếu hụt lao động trong ngành xây dựng thông qua công nghệ. Sự kết hợp độc đáo của kinh nghiệm làm việc thực tế và lãnh đạo khởi nghiệp đã đặt ông vào vị trí là một người ủng hộ nổi bật cho việc hiện đại hóa việc tuyển dụng và phát triển lực lượng lao động trong xây dựng thông qua các giải pháp dựa trên dữ liệu và trí tuệ nhân tạo.

Skillit là một nền tảng tuyển dụng dựa trên trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc giải quyết một trong những thách thức lớn nhất của xây dựng: kết nối các nhà tuyển dụng với những người lao động có kỹ năng. Công ty đã xây dựng một trong những mạng lưới lớn nhất của các công nhân thủ công sẵn sàng làm việc tại Hoa Kỳ, bao gồm hàng chục nghề nghiệp và hàng trăm khu vực đô thị. Thay vì dựa vào các bảng việc làm truyền thống, Skillit sử dụng hồ sơ công nhân, đánh giá kỹ năng kỹ thuật số và công nghệ ghép nối dựa trên trí tuệ nhân tạo để giúp các nhà thầu tìm kiếm, đánh giá và tuyển dụng công nhân một cách hiệu quả hơn. Tầm nhìn dài hạn của công ty vượt ra ngoài việc tuyển dụng, nhằm trở thành cơ sở hạ tầng lao động dựa trên trí tuệ nhân tạo cho xây dựng và cuối cùng là các ngành công nghiệp vật lý khác bằng cách giúp các nhà tuyển dụng xác định tài năng, đào tạo công nhân mới và mở rộng lực lượng lao động có kỹ năng cần thiết để hỗ trợ cơ sở hạ tầng, năng lượng, sản xuất và tăng trưởng kinh tế dựa trên trí tuệ nhân tạo.

Bạn bắt đầu sự nghiệp của mình với tư cách là một học việc thợ mộc ở Scotland, làm việc như một thợ mộc lành nghề, thợ sắt cao tầng và nhà thầu tổng hợp trước khi thành lập nhiều công ty. Những kinh nghiệm đó trên các công trường như thế nào đã định hình quyết định của bạn trong việc ra mắt Skillit, và những vấn đề gì mà bạn thường xuyên gặp phải mà khiến bạn tin rằng ngành xây dựng cần một cách tiếp cận hoàn toàn mới để tuyển dụng?

Tôi đã trải qua vấn đề từ cả hai phía. Là một học việc thợ mộc và sau đó là thợ mộc lành nghề, tôi đã dành rất nhiều thời gian để tìm việc, lái xe đường dài và dựa vào truyền miệng để tìm cơ hội. Sau đó, với tư cách là một nhà thầu tổng hợp, tôi đã gặp phải vấn đề ngược lại vì tôi biết rằng những công nhân có kỹ năng tồn tại, nhưng việc tìm đúng người vào đúng thời điểm là vô cùng khó khăn. Tôi bị ảnh hưởng bởi việc thiếu dữ liệu về lực lượng lao động. Chúng tôi có thông tin chi tiết về vật liệu, thiết bị, lịch trình và ngân sách, nhưng gần như không có thông tin gì về những người thực sự xây dựng dự án. Tư duy của tôi là nếu bạn không thể đại diện cho kỹ năng, kinh nghiệm, chứng chỉ và sở thích của một công nhân một cách kỹ thuật số, thì bạn chắc chắn không thể làm cho họ trở nên có thể khám phá và nhận ra điều đó đã dẫn đến Skillit.

Và vì vậy, chúng tôi bắt đầu bằng cách xây dựng một cách tốt hơn để đại diện cho những công nhân có kỹ năng một cách kỹ thuật số bằng cách giúp họ tạo hồ sơ để thể hiện kỹ năng, kinh nghiệm và sở thích công việc của họ. Theo thời gian, điều đó đã phát triển thành một nền tảng nơi dữ liệu, tự động hóa và trí tuệ nhân tạo giúp các nhà thầu tìm kiếm, sàng lọc và kết nối với tài năng đó.

Ngày nay, được xây dựng trên mạng lưới lớn nhất của các công nhân thủ công được kiểm chứng tại Hoa Kỳ, trí tuệ nhân tạo của Skillit giúp các nhà xây dựng hàng đầu như Mortenson, DPR và Kiewit tuyển dụng công nhân có kỹ năng tại mức độ tốc độ, chính xác và quy mô chưa từng có trước đây.​

Sứ mệnh của chúng tôi cuối cùng là mở rộng quy mô của thế giới thủ công. Sử dụng trí tuệ nhân tạo để làm cho những công nhân có kỹ năng trở nên có thể khám phá, sản xuất và có giá trị hơn, đảm bảo rằng thế giới có tài năng cần thiết để xây dựng mọi thứ từ nhà ở và bệnh viện đến cơ sở hạ tầng AI, hệ thống năng lượng và các ngành công nghiệp trong tương lai.

Chúng tôi nghĩ về sứ mệnh trong ba hành động.

Hành động đầu tiên là giải quyết việc tiếp cận hàng triệu công nhân có kỹ năng hiện có. Hành động thứ hai là giải quyết tình trạng thiếu hụt lao động. Một khi bạn hiểu được nhu cầu và cung lao động trong thời gian thực, bạn có thể làm được nhiều hơn là kết nối công nhân với công việc – bạn có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo để giúp định tuyến nhiều người hơn vào các nghề nghiệp, tăng tốc phát triển của họ và tăng số lượng những người trở thành công nhân thủ công có kỹ năng đầy đủ.

Hành động thứ ba là mở rộng. Chúng tôi tin rằng xây dựng là vấn đề phối hợp lao động khó khăn nhất trên thế giới để giải quyết và rằng việc giải quyết nó sẽ mang lại cho chúng tôi một siêu năng lực nền tảng để phục vụ 100 triệu nhà tuyển dụng trên toàn thế giới trong tất cả các ngành công nghiệp vật lý trên thế giới và vì vậy, hành động thứ ba của chúng tôi sẽ thấy chúng tôi mở rộng hệ thống của mình trên tất cả các ngành công nghiệp vật lý, bao gồm sản xuất, tiện ích và thậm chí là không gian.

Cuối cùng, chúng tôi tin rằng chúng tôi đang xây dựng nhiều hơn một thị trường hoặc nền tảng tuyển dụng, mà chúng tôi đang xây dựng cơ sở hạ tầng lực lượng lao động mà xây dựng chưa từng có dưới dạng một hệ thống hồ sơ cho lao động, một hệ thống hành động cho việc tuyển dụng và một hệ thống thông minh cho việc lập kế hoạch lực lượng lao động.

Nhiều người mô tả tình trạng thiếu hụt lao động trong xây dựng là tình trạng thiếu hụt tài năng. Bạn đã lập luận rằng nó thường là một vấn đề về tiếp cận và phối hợp. Sự khác biệt là gì và tại sao nó lại quan trọng khi thiết kế các giải pháp cho ngành công nghiệp?

Đa số mọi người cho rằng vấn đề của xây dựng là tình trạng thiếu hụt lao động vì nó thực sự khó tìm đủ công nhân có kỹ năng đủ tiêu chuẩn, nhưng nó chắc chắn phức tạp hơn thế.

Xây dựng thực sự có một trong những khoảng trống lao động nhỏ nhất trong số các ngành công nghiệp lớn. Có khoảng 8,3 triệu người được tuyển dụng trong xây dựng (khoảng 80% trong số họ là công nhân thủ công) và hầu hết các nguồn dữ liệu báo cáo rằng chúng tôi đang thiếu khoảng 400.000 công nhân. Điều đó có nghĩa là khoảng trống lao động trong xây dựng là khoảng 5% nhu cầu. So sánh với khách sạn ở mức 25%, sản xuất ở mức 17%, hậu cần ở mức 15%, điều dưỡng ở mức 10%, phần mềm ở mức 7% và bán lẻ ở mức 6%.

Điều thú vị thực sự là ngành công nghiệp cũng báo cáo một số mức độ đau đớn khi tuyển dụng cao nhất trong số các ngành công nghiệp lớn. 94% nhà tuyển dụng xây dựng cho biết việc tuyển dụng là vấn đề số một của họ – cao hơn so với điều dưỡng ở mức 81%, hậu cần ở mức 76%, bán lẻ ở mức 74%, sản xuất ở mức 60%, phần mềm ở mức 50% và khách sạn ở mức 48%.

Vì vậy, xây dựng có khoảng trống lao động nhỏ nhất và mức độ đau đớn khi tuyển dụng cao nhất, điều đó có nghĩa là rõ ràng có điều gì đó khác đang xảy ra. Nó không thể chỉ là tình trạng thiếu hụt công nhân, và chúng tôi tin rằng nó thực sự là thiếu tiếp cận với 95% công nhân mà chúng tôi đã có. Là một ngành công nghiệp, chúng tôi đã xây dựng các hệ thống tinh vi để theo dõi lịch trình, ngân sách, thiết bị và lịch trình dự án, nhưng chúng tôi không bao giờ xây dựng lớp dữ liệu hoặc cơ sở hạ tầng tuyển dụng cần thiết để kết nối các nhà tuyển dụng với công nhân có kỹ năng một cách hiệu quả trên các nghề nghiệp, khu vực và loại lao động (ví dụ: cửa hàng mở, công đoàn, địa phương, tiền lương hàng ngày, v.v.).

Và đó là lý do tại sao 1 trong 20 công nhân thiếu hụt cảm thấy giống như 1 trong 3.

Sự khác biệt giữa tình trạng thiếu hụt lao động và tiếp cận quan trọng vì nó thay đổi giải pháp. Nếu vấn đề là tình trạng thiếu hụt thuần túy, thì câu trả lời là chỉ cần chờ đợi thêm công nhân vào ngành, điều đó là lý do tại sao các nỗ lực truyền thống để giải quyết vấn đề tập trung vào việc tạo ra nhận thức về các nghề nghiệp hoặc cố gắng cải thiện đào tạo. Những điều đó tương tự như đổ nước vào một xô có đầy lỗ. Chúng cũng là lỗi làm tròn trong điều khoản tác động hoặc mất quá nhiều thời gian để đạt được kết quả.

Nếu vấn đề tuy nhiên là tiếp cận, thì dữ liệu tốt hơn, ghép nối tốt hơn, phối hợp tốt hơn và cuối cùng là cơ sở hạ tầng tốt hơn có thể mở khóa giá trị khổng lồ lâu trước khi một công nhân mới nào vào lực lượng lao động.

Trí tuệ nhân tạo đang biến đổi việc tuyển dụng cổ trắng, nhưng xây dựng có các yêu cầu duy nhất xung quanh chứng chỉ, kỹ năng nghề nghiệp, kinh nghiệm tại công trường và sự sẵn có của công nhân. Việc tuyển dụng dựa trên trí tuệ nhân tạo trông như thế nào trong các nghề nghiệp có kỹ năng và đâu là nơi nó mang lại giá trị lớn nhất ngày nay?

Định kiến dẫn đến Skillit là trước khi trí tuệ nhân tạo có thể giúp tuyển dụng công nhân có kỹ năng, nó trước tiên cần một cách để hiểu họ, đó là lý do tại sao chúng tôi xây dựng nền tảng theo từng lớp. Đầu tiên, chúng tôi tập trung vào việc thu thập dữ liệu về lực lượng lao động. Công nhân thủ công không dành cả ngày ngồi sau bàn làm việc với hồ sơ trên tay (và nếu bạn giống như tôi, bạn có ngón tay béo từ việc làm việc thủ công trong nhiều năm, vậy nên gõ vào màn hình nhỏ trên thiết bị di động là một trải nghiệm người dùng điên rồ), vì vậy chúng tôi dựa nhiều vào giọng nói và tự động hóa. Vì vậy, ngày nay, công nhân có thể tạo và duy trì hồ sơ phong phú chỉ bằng cách nói, và trí tuệ nhân tạo của chúng tôi liên tục cập nhật những hồ sơ đó khi thông tin mới trở nên có sẵn. Ví dụ, khi họ phỏng vấn với một nhà tuyển dụng trên nền tảng, trí tuệ nhân tạo của chúng tôi ghi lại cuộc gọi và cập nhật hồ sơ của họ với bất kỳ dữ liệu mới nào.

Thứ hai, chúng tôi xây dựng một hệ thống các đại lý giúp các nhà tuyển dụng xác định, tham gia và kết nối với chính xác những công nhân mà họ đang tìm kiếm.

Và thứ ba, tất cả dữ liệu về lực lượng lao động và giao dịch đó tạo ra một lớp thông minh cho phép các công ty truy vấn và hiểu thị trường lao động xây dựng trong thời gian thực.

Tôi nghĩ rằng giá trị lớn nhất ngày nay đến từ khả năng hiển thị, tốc độ và độ chính xác. Trí tuệ nhân tạo của chúng tôi cuối cùng đã cho phép các nhà tuyển dụng và nhà tuyển dụng xây dựng thấy lao động mà họ cần với độ chính xác cao và dành ít thời gian hơn để tìm kiếm và nhiều thời gian hơn để xây dựng mối quan hệ với đúng người và cuối cùng là đạt được kết quả kinh doanh.

Skillit đang xây dựng những gì bạn mô tả là cơ sở hạ tầng lực lượng lao động chứ không chỉ là một nền tảng tuyển dụng khác. Bạn định nghĩa cơ sở hạ tầng lực lượng lao động như thế nào và tại sao bạn tin rằng nó sẽ trở nên quan trọng đối với xây dựng như phần mềm quản lý dự án hoặc lập lịch?

Đa số các công ty lao động dường như dừng lại ở việc trở thành một thị trường. Họ giúp người mua và người bán tìm thấy nhau và đó là tất cả. Bước tiếp theo cho chúng tôi là trở thành một nền tảng, nơi trí tuệ nhân tạo của chúng tôi giúp quản lý các quy trình tuyển dụng khác nhau, tự động hóa các quy trình thủ công và làm cho việc tuyển dụng trở nên hiệu quả và có thể mở rộng hơn.

Cơ sở hạ tầng là một điều gì đó khác và trở thành hệ thống mà ngành công nghiệp phụ thuộc vào. Đó là nơi dữ liệu về lực lượng lao động sống, nơi việc tuyển dụng xảy ra và nơi thông tin về thị trường lao động được tạo ra. Chúng tôi cơ bản đang xây dựng ba hệ thống đồng thời: một hệ thống hồ sơ cho dữ liệu về lực lượng lao động, một hệ thống hành động được cung cấp bởi các đại lý trí tuệ nhân tạo và một hệ thống thông minh giúp các công ty hiểu và lập kế hoạch thị trường lao động trong thời gian thực. Khi những hệ thống đó kết hợp lại, quản lý lực lượng lao động trở nên chiến lược, dự đoán và có thể mở rộng hơn.

Tôi tin rằng cơ sở hạ tầng lực lượng lao động sẽ trở nên quan trọng đối với xây dựng như phần mềm quản lý dự án hoặc lập lịch vì mọi dự án đều bắt đầu với con người. Trước khi lịch trình, ngân sách và vật liệu trở nên quan trọng, bạn cần lực lượng lao động có kỹ năng để thực hiện công việc và nói thẳng ra, để tạo ra bất kỳ doanh thu nào.

DPR Construction và Suffolk Technologies đang đầu tư trực tiếp vào Skillit thay vì chỉ trở thành khách hàng. Điều đó báo hiệu điều gì về cách các nhà xây dựng lớn đang suy nghĩ về lao động, lập kế hoạch lực lượng lao động và lợi thế cạnh tranh?

Tôi nghĩ rằng nó báo hiệu một sự thay đổi rộng lớn hơn trong cách các nhà thầu hàng đầu nhìn nhận lao động. Đối với hầu hết các công ty xây dựng, lao động hiện là một trong những biến số chiến lược quan trọng nhất trong kinh doanh. Khi các nhà xây dựng thực hiện các dự án lớn hơn, phức tạp hơn và thực hiện nhiều công việc hơn trong nhà, khả năng của họ trong việc tìm kiếm, triển khai và giữ chân công nhân có kỹ năng ngày càng quyết định kết quả dự án.

Mỗi đô la doanh thu xây dựng bắt đầu với một công nhân thủ công thực hiện công việc tại hiện trường. Lập kế hoạch lực lượng lao động phụ thuộc vào việc hiểu nơi tài năng tồn tại, nơi thiếu hụt đang xuất hiện và lao động có thể được triển khai hiệu quả nhất.

Các nhà thầu có thể làm được điều đó nhanh hơn và chính xác hơn sẽ rõ ràng có lợi thế cạnh tranh đáng kể trong thập kỷ tới.

Xây dựng vẫn là một trong những ngành công nghiệp ít được số hóa nhất trên thế giới. Những rào cản nào vẫn còn tồn tại để áp dụng trí tuệ nhân tạo rộng rãi hơn trong quản lý lực lượng lao động và bạn dự đoán những rào cản đó sẽ biến mất nhanh như thế nào?

Rào cản lớn nhất không phải là công nghệ mà là dữ liệu. Hầu hết các hệ thống trí tuệ nhân tạo chỉ tốt như thông tin mà chúng có thể truy cập, và xây dựng lịch sử không thu thập dữ liệu về lực lượng lao động một cách đáng tin cậy hoặc có cấu trúc. Chúng tôi biết rất nhiều về dự án, vật liệu và thiết bị, nhưng đáng ngạc nhiên là rất ít về kỹ năng, kinh nghiệm và sự sẵn có của những người thực hiện công việc.

Tin tốt là điều đó đang thay đổi nhanh chóng và trí tuệ nhân tạo đang làm cho việc thu thập và duy trì dữ liệu về lực lượng lao động trở nên dễ dàng hơn thông qua giọng nói, tự động hóa và các quy trình làm việc hàng ngày. Tôi nghĩ rằng chúng tôi sẽ thấy việc áp dụng trí tuệ nhân tạo về lực lượng lao động tăng tốc đáng kể trong ba đến năm năm tới khi lớp dữ liệu cơ bản được cải thiện và thị trường lao động vẫn còn dưới áp lực.

Nền tảng của bạn phụ thuộc vào dữ liệu công nhân được xác minh và đánh giá kỹ năng. Bạn làm thế nào để cân bằng tự động hóa với thực tế của việc đánh giá kỹ năng thủ công, kinh nghiệm và hiệu suất tại công trường mà thường không thể được ghi lại đầy đủ trên hồ sơ?

Xây dựng cuối cùng là một nghề thủ công, và tôi không nghĩ rằng kỹ năng thủ công có thể được giảm xuống thành một hồ sơ hoặc một thuật toán. Đó là lý do tại sao chúng tôi luôn tin rằng tương lai là trí tuệ nhân tạo cộng với phán quyết của con người, không phải là trí tuệ nhân tạo thay cho phán quyết của con người. Mỗi công nhân trên Skillit được đánh giá thông qua các quy trình sàng lọc có cấu trúc, và chúng tôi kết hợp điều đó với đánh giá, lịch sử việc làm, phản hồi của khách hàng và ngày càng nhiều, tín hiệu từ mạng rộng lớn hơn.

Theo thời gian, chúng tôi hình dung nền tảng của mình đang chuyển hướng towards một hệ thống danh tiếng nơi công nhân, giám sát viên, quản lý dự án và nhà tuyển dụng đều đóng góp vào một bức tranh phong phú hơn về hiệu suất. Trí tuệ nhân tạo chắc chắn sẽ giúp tổ chức và phân tích thông tin đó, nhưng niềm tin vẫn được tạo ra thông qua chất lượng công việc được giao tại hiện trường.

Trung tâm dữ liệu, cơ sở sản xuất bán dẫn, dự án năng lượng và phát triển cơ sở hạ tầng quy mô lớn đang tạo ra nhu cầu chưa từng có về lao động có kỹ năng. Bạn tin rằng những lĩnh vực nào sẽ tạo ra áp lực lớn nhất lên thị trường lao động trong năm năm tới?

Áp lực lớn nhất sẽ đến từ cơ sở hạ tầng AI, năng lượng và sản xuất tiên tiến. Những dự án đó là duy nhất về cả quy mô và tập trung với trung tâm dữ liệu, cơ sở sản xuất bán dẫn, phát điện, truyền tải cơ sở hạ tầng và sản xuất tiên tiến đều cạnh tranh cho nhiều nghề nghiệp có kỹ năng cao giống nhau.

Chúng tôi đang bước vào những gì có thể là một trong những chu kỳ xây dựng vật lý lớn nhất trong lịch sử loài người. Vốn được triển khai vào cơ sở hạ tầng AI và năng lượng alone (khoảng 600 tỷ đô la trong thập kỷ tới từ chỉ bốn công ty) có thể vượt quá toàn bộ các khoản đầu tư cơ sở hạ tầng lịch sử trên đường cao tốc, đường và điện khí hóa kết hợp. Nhu cầu đó sẽ tạo ra áp lực phi thường lên các thợ điện, thợ ống, thợ hàn, thợ kỹ thuật HVAC, vận hành viên và nhiều nghề nghiệp quan trọng khác.

Trong tương lai, bạn nhìn thấy việc tuyển dụng xây dựng sẽ phát triển như thế nào trong thập kỷ tới? Chúng ta có sẽ chuyển sang một thị trường lao động động hơn, nơi công nhân được kết nối liên tục với các dự án, hay các mô hình tuyển dụng truyền thống sẽ tiếp tục chiếm ưu thế?

Tôi nghĩ rằng việc tuyển dụng sẽ trở nên động, dự đoán và tự động hơn. Ngày nay, hầu hết việc tuyển dụng xây dựng là phản ứng – một dự án cần lao động, ai đó nhấc điện thoại và tìm kiếm bắt đầu. Theo thời gian, trí tuệ nhân tạo sẽ cho phép các công ty dự đoán nhu cầu lao động hàng tháng hoặc thậm chí hàng năm trước, xác định thiếu hụt trước khi chúng xảy ra và tự động hiển thị công nhân phù hợp.

Điều đó không loại bỏ các nhà tuyển dụng vì xây dựng là công việc có rủi ro cao và cần con người trong vòng lặp, nhưng nó làm cho họ trở nên chiến lược hơn. Các nhà tuyển dụng tốt nhất sẽ hoạt động với đòn bẩy của một toàn đội các đại lý trí tuệ nhân tạo phía sau họ và kết quả sẽ là một thị trường lao động di chuyển nhanh hơn, tạo ra kết quả tốt hơn cho công nhân và cho phép các nhà thầu thực hiện các dự án lớn hơn và tham vọng hơn với sự tự tin lớn hơn, có thể được thúc đẩy bởi nơi họ bây giờ hiểu lao động, chứ không phải ngược lại.

Nếu Skillit thành công trong tầm nhìn dài hạn, cảnh quan lực lượng lao động xây dựng sẽ trông như thế nào vào năm 2035 và trí tuệ nhân tạo sẽ thay đổi cách hàng triệu công nhân có kỹ năng khám phá cơ hội, phát triển sự nghiệp và di chuyển giữa các dự án như thế nào?

Tầm nhìn của chúng tôi đang mở ra trong ba hành động. Hành động đầu tiên là giải quyết việc tiếp cận. Chúng tôi muốn mọi công nhân có kỹ năng trở nên có thể khám phá và mọi nhà tuyển dụng có thể tìm thấy tài năng mà họ cần, bất kể vị trí địa lý, nghề nghiệp hoặc nguồn lao động. Hành động thứ hai là giải quyết tình trạng thiếu hụt lao động. Bằng cách hiểu nhu cầu lao động ở quy mô lớn và sử dụng trí tuệ nhân tạo để hướng dẫn công nhân vào các nghề nghiệp có cơ hội cao, chúng tôi có thể giúp tạo ra nhiều công nhân có kỹ năng hơn và tăng tốc đường dẫn của họ đến năng suất.

Th rộng hơn, tôi tin rằng trí tuệ nhân tạo nên làm cho con người trở nên quan trọng hơn, không phải là dễ bị thay thế hơn. Là một cựu thợ mộc và thợ sắt, tôi đã dành cả cuộc đời mình xung quanh những người mà kỹ năng và phán quyết tạo ra thế giới vật lý. Mỗi cây cầu, bệnh viện, nhà máy, nhà máy điện và trung tâm dữ liệu tồn tại vì sự thủ công của con người. Công nghệ tốt nhất khi nó khuếch đại khả năng đó chứ không phải thay thế nó.

Nếu chúng tôi thành công, trí tuệ nhân tạo sẽ không thay thế công nhân có kỹ năng, mà thay vào đó, nó có thể giúp 1,4 tỷ công nhân có kỹ năng trên toàn thế giới khám phá cơ hội tốt hơn, xây dựng sự nghiệp thành công hơn và đóng góp vào các dự án mà nếu không thì có thể không thể.

Cảm ơn cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Skillit.