Масштабирование искусственного интеллекта (ИИ) — 4 Причины для людей и способствования

Руководство по устранению пробелов в навыках ведения бизнеса

Данные были названы самым ценным ресурсом нового мира. Однако, в конечном счете, люди играют важную роль в извлечении пользы из данных и их применении новаторскими способами.
Лидеры признают, что достижения в области интеллектуальной автоматизации и искусственного интеллекта окажут значительное влияние на рабочую силу. И что им нужно инвестировать в таланты, которые понимают пересечение данных и алгоритмов и их влияние на рабочие процессы. В этой статье освещаются стратегии, которые окажут наибольшее влияние на ликвидацию пробелов в организационных навыках.

Думаю, мы все уже слышали выражение, что данные — это самый ценный ресурс в новом мире, и у организаций их тонны.

Большинство организаций уже способны к базовым процессам бизнес-аналитики (БИ). Они используют несколько аналитических панелей или, по крайней мере, листы Excel. Я бы сказал, что примерно половина из них движется вверх по кривой зрелости, а большинство способно на специальный анализ данных.

Компании становятся все более зрелыми в области использования данных, но им все еще сложно интегрировать и масштабировать Data Science, Advanced Analytics (AA) и Artificial Intelligence (AI) в повседневное принятие решений в режиме реального времени. Доказательство концепции после проведения доказывания, но осознание ценности своих инвестиций в ИИ и Машинное Обучение (ML) не материализуется. И при этом, к сожалению, большинство организаций не в состоянии извлечь из использования данных ту информацию, которую они действительно ищут.

Четыре причины, по которым у компаний возникают проблемы с использованием данных:

  1. Вы не можете получить доступ к их данным.
  2. У них нет нужных инструментов или инфраструктуры.
  3. У них нет нужного таланта.
  4. Им не хватает правильной методологии, общих рамок и общих методов работы.

Наличие и качество квалифицированной рабочей силы находится под угрозой.

Данные были названы новым природным ресурсом. Статья в журнале The Economist даже заходит так далеко, что говорит о том, что она заменила нефть как самый ценный ресурс в мире.

Однако, в конечном счете, люди находятся в центре бизнеса — и без талантливых и новаторских людей сила данных остается неиспользованной. Другими словами, люди играют важную роль в извлечении пользы из данных и их инновационном применении.

Именно поэтому в этой статье я хотел бы начать с более подробного рассмотрения «нужного таланта» для масштабирования использования данных.

Уже сегодня компании с трудом находят квалифицированных рабочих. Ожидается, что этот дефицит будет только нарастать. К 2030 году глобальный дефицит талантов может охватить более 85 миллионов человек. Это не нехватка рабочих — это нехватка рабочих с нужными навыками.

По мере развития технологий будут меняться 100 процентов рабочих мест, 100 процентов профессий и 100 процентов отраслей промышленности. Таким образом, в ближайшие несколько лет около 120 миллионов человек в десяти крупнейших экономиках мира должны будут переквалифицироваться.

Организации знают, что им нужно действовать, но знают ли они, с чего начать?

Многие компании говорят мне, что им нужно больше экспертов по сбору данных. Но я считаю, что нам нужно кое-что решить. Определили ли вы в вашей компании, какие навыки вам понадобятся в будущем, и сколько людей вам понадобится с этими навыками? Как только мы получим ответ на этот вопрос, мы сможем выяснить, что с этим делать и как развивать или покупать эти навыки.

Мы знаем, что на рынке не хватает навыков, чтобы покупать их на постоянной основе. Так что, по большей части, мы должны использовать подход переподготовки для будущего.

Автоматизация с помощью искусственного интеллекта: возможность и вызов.

Нельзя отрицать, что умная автоматизация окажет огромное влияние на работников. По оценкам глобального странового исследования, проведенного в 2018 году, до 60 миллионов работников в 12 крупнейших экономиках мира могут быть сокращены или переведены на другие должности только работодателями в течение следующих трех лет.

В то же время, компании могут поддерживать своих сотрудников с помощью интеллектуальных решений автоматизации, чтобы несколько сократить разрыв в квалификации.

Например, системы искусственного интеллекта, применяемые к HR, могут также помочь сократить отток сотрудников, сделать процессы найма более эффективными и привлекательными, а также рекомендовать и планировать мероприятия по переподготовке — персонализированные для сотрудника.

Ликвидация разрыва в навыках: стратегии и рекомендации

Решение проблемы с навыками — непростая задача. На общеорганизационном уровне организациям необходимо взять на себя руководящую роль, выходящую за рамки инициатив по набору персонала и традиционной подготовке кадров, и взять на себя обязательства по постоянному стратегическому изучению новых путей.

Определите ключевые компетенции, необходимые для достижения успеха, и выстраивайте свою будущую стратегию развития навыков на протяжении всего жизненного цикла сотрудника — от приема на работу до формирования команды, обучения, карьерного коучинга, оплаты труда и удержания.

ИИ может помочь обеспечить прозрачность и персонализацию навыков в рамках расширенной экосистемы обучения. Аналитики могут показать видимость распределения навыков, тенденций и будущих пробелов в навыках.

Внутри организации создавайте гибкие команды с разнородными наборами навыков, которые позволяют внедрять одноранговые инновации, основанные на опыте, и формировать культуру, в которой обучение становится неотъемлемой частью работы. Создание возможностей для совместного использования рабочих мест и внутренней мобильности с упором на развитие навыков.

Используйте такие инициативы, как массивные открытые онлайн-курсы, школы кодов и отраслевые сети знаний. Применяйте AI для поиска и согласования наиболее релевантных образовательных ресурсов для ваших учащихся.

И последнее, но не менее важное: Сделать это личным

Персонализация стала частью повседневной жизни в потребительском мире. Сотрудники ожидают такого же персонализированного опыта в своей рабочей среде. Сотрудники хотят, чтобы их карьера, навыки и обучение соответствовали их опыту, целям и интересам. Позволяя им делать именно это, организации могут размещать своих сотрудников там, где они могут принести наибольшую пользу организации.

Инвестируйте в таланты, которые понимают пересечение данных и алгоритмов и их влияние на рабочие процессы. Люди играют важную роль в создании ценности данных и в их инновационном применении.

Britta Daffner ist seit über einem Jahrzehnt in der Technologie- und Daten-Industrie zu Hause. Ihr Credo: Innovation und Digitalisierung von Unternehmen vorantreiben – durch Technologie und Führung. Dafür befähigt sie als Abteilungsleiterin im Bereich „Artificial Intelligence & Data Science“ in der Beratungssparte von IBM Unternehmen dabei, das volle Potential aus Daten zu nutzen. Daneben ist sie Autorin des Buches "Die Disruptions-DNA, sowie Coach und Mentor von Leadern, die in der Konzern- und Wirtschaftswelt etwas verändern wollen.

Комментарии закрыты.

This website uses cookies to improve your experience. We'll assume you're ok with this, but you can opt-out if you wish. Accept Read More