AI perkvalifikavimas: darbuotojų krizės sprendimas

Džiaugiamės galėdami sugrąžinti „Transformacija 2022“ asmeniškai liepos 19 d. ir beveik liepos 20–28 d. Prisijunkite prie AI ir duomenų lyderių, kad galėtumėte įžvalgių pokalbių ir įdomių tinklų kūrimo galimybių. Registruokitės šiandien!


Pasaulio ekonomikos forumo skaičiavimais, iki 2025 m. gali atsirasti 97 milijonai naujų darbo vietų, nes dirbtinis intelektas (AI) pakeis darbo pobūdį ir paveiks naują darbo pasidalijimą tarp žmonių, mašinų ir algoritmų. Konkrečiai bankininkystės srityje, neseniai atlikta McKinsey apklausa parodė, kad dirbtinio intelekto technologijos kasmet gali suteikti iki 1 trilijono USD papildomos vertės. AI toliau nuolat auga ir pradeda daryti didžiulį poveikį finansinių paslaugų pramonei, tačiau jo potencialas dar toli gražu neišnaudotas.

DI transformacinė galia jau daro įtaką įvairioms finansinių paslaugų funkcijoms, įskaitant rizikos valdymą, personalizavimą, sukčiavimo aptikimą ir ESG analizę. Problema ta, kad dirbtinio intelekto pažangą stabdo pasaulinis darbuotojų, turinčių įgūdžių ir patirties tokiose srityse kaip gilus mokymasis, natūralios kalbos apdorojimas ir robotų procesų automatizavimas, trūkumas. Taigi, dirbtinio intelekto technologijai atveriant naujas galimybes, finansinių paslaugų darbuotojai nori įgyti įgūdžių, kurių jiems reikia, kad galėtų panaudoti AI įrankius ir tobulinti savo karjerą.

Šiandien 87 % darbuotojų mano, kad perkvalifikavimo ir kvalifikacijos kėlimo galimybės darbo vietose yra labai svarbios, o tuo pačiu metu daugiau įmonių savo darbo jėgos kvalifikacijos kėlimą laiko 5 svarbiausiu verslo prioritetu nei prieš pandemiją. Įmonės, kurios neskiria dėmesio dirbtinio intelekto mokymui, atsiliks įtemptoje įdarbinimo rinkoje. Toliau pateikiami keli pagrindiniai patarimai verslo lyderiams, norintiems teikti pirmenybę perkvalifikavimo pastangoms savo organizacijoje.

Ugdykite duomenų raštingumą naudodami tinkinamus mokymosi būdus

Bet kokia skaitmeninė transformacija reikalauja, kad lyderiai sutelktų savo investicijas į du modernius konkurencinio pranašumo šaltinius: duomenis ir žmonių. Pirma, duomenų raštingumo didinimas visoje organizacijoje padeda verslo srities ir srities ekspertams (pardavimo, žmogiškųjų išteklių, rinkodaros, finansų analitikams ir kt.) bendradarbiauti su dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi ekspertais, kurie yra labai svarbūs siekiant ne tik koncepcijų ir eksperimentavimo įrodymų.

Kad dirbtinio intelekto įrankiai apimtų sistemas dideliu mastu, tie darbuotojai, kurie sąveikauja su AI, turi suprasti, kaip tos sistemos veikia ir kokie gali būti suvaržymai bei apribojimai. Perkvalifikuojant šiuos asmenis gali būti, kaip interpretuoti AI/ML modelių rezultatus arba kaip įsikišti su AI/ML ekspertais, kai rezultatai atrodo netinkami.

Neseniai atliktas McKinsey tyrimas atskleidė, kad veiksmingas perkvalifikavimas yra 20 % ekonomiškesnis nei „įdarbinimo ir atleidimo“ metodas, o tinkamų įrankių ir technologijų naudojimas gali padėti įmonėms pasiekti perkvalifikavimo tikslus.

Svarbu tai, kad prieš imdamiesi dirbtinio intelekto perkvalifikavimo pastangų, bankai ir finansinių paslaugų organizacijos pirmiausia turi suprasti, kokio rezultato jie siekia ir kokių įgūdžių reikia. Darbuotojų įsivertinimo tyrimas, kuriame pagrindinis dėmesys skiriamas būtiniems įgūdžiams, gali padėti įmonėms nustatyti pritaikytą mokymo programą ir planą, pagrįstą esamomis įgūdžių spragas.

Sąvoka apie universalią mokymo programą arba tai, kad darbuotojai turi praleisti daug laiko iš biuro, kad galėtų lankyti kursus, nebėra aktualūs. Naudojant skaitmenines mokymosi platformas, tokias kaip „Skillsoft“, „Udacity“ ar „Udemy“, arba integruojant turinį į pagrindines darbo sistemas, darbuotojų perkvalifikavimo patirtis gali būti patogesnė. Tokios platformos kaip „WalkMe“ gali padėti darbuotojams greitai išmokti sudėtingų programinės įrangos sistemų, o „Axonify“ gali teikti 5–10 minučių trukmės mikromokymosi sesijas darbuotojams kasdienėje darbo eigoje. Siekdamos dar labiau pritaikyto požiūrio, įmonės gali pasirinkti kurti savo programas, padedamos pramonės konsultantų ir profesorių, kurie yra savo srities ekspertai.

Kreipkitės į vidinius, esamus įrankius ir grupes dirbtinio intelekto perkvalifikavimui

Deloitte apklausa parodė, kad 94% darbuotojų liktų įmonėje, jei tai padėtų jiems tobulėti ir įgyti naujų įgūdžių, tačiau tik 15% gali naudotis mokymosi galimybėmis, tiesiogiai susijusiomis su jų darbu. Dirbtinio intelekto perkvalifikavimas suteikia didžiulę galimybę tiek finansinių paslaugų įmonėms, tiek jų darbuotojams, tačiau gali būti nedrąsu atsižvelgti į pinigines ir laiko investicijas, kurių reikia perkvalifikuojant. Geros naujienos yra tai, kad įmonės dažnai gali naudoti esamus įmonės įrankius, o ne pirkti visą naują programinę įrangą.

Štai trys puikūs šaltiniai, padedantys paspartinti AI/ML mokymą ir įgyvendinimą:

  • Pramonės konsorciumai: Taip pat galite apsvarstyti galimybę prisijungti prie pramonės konsorciumų, kurie palaiko jūsų komandos pažangą ir skatina darbuotojų augimą per bendradarbiavimo grupes. Pavyzdžiui, FINOS (fintech atvirojo kodo konsorciumas pagal Linux fondą) padeda lengviau apdoroti ir keistis finansiniais duomenimis visoje bankų ekosistemoje.
  • Debesų paslaugų teikėjų (CSP) mokymo ir sertifikavimo programos: Daugelis CSP, pvz., AWS, Google Cloud ir Microsoft, siūlo ML mokymo ir sertifikavimo programas už nemokamas arba subsidijuojamas kainas. Šios savarankiškos programos skiriasi temomis ir būdais – nuo ​​pokalbio AI supratimo iki mašininio mokymosi verslo ir techninius sprendimus priimantiems asmenims.
  • Technologijų įgalintojų dirbtinio intelekto sprendimų greitintuvai: Be to, daugelis įmonių, pvz., IBM, AWS, PwC ir Databricks, siūlo lengvai įdiegiamus įrankius ir sprendimų greitintuvus, skirtus bendrai duomenų analizei ir mašininio mokymosi naudojimo atvejams, kuriuos gali panaudoti organizacijos. Užuot ištvėrę kelias savaites trunkantį kūrimo laiką, technikos specialistai, tokie kaip duomenų mokslininkai, sprendimų architektai ir kūrėjai (nuo naujokų iki ekspertų), gali panaudoti šiuos greitintuvus, kad būtų galima greičiau atlikti modernizaciją ir padėti tobulinti talentų įgūdžius. „Databricks“ mūsų finansinių paslaugų sprendimų greitintuvai padeda įmonėms pasinaudoti atviros bankininkystės paradigma, teikdami nemokamą kodą ir mokymus, padedančius automatizuoti nuo pradžios iki galo. Tai apima nemokamus SAS į Python mokymus techninei pagalbai, o ne techninės komandos derina AI ir taisyklėmis pagrįstus sukčiavimo algoritmus.

Pripažinkite AI perkvalifikavimo galimybių siūlymo kultūrinę naudą

Investavimas į darbuotojų įgūdžius ir žinias gali sukurti teigiamą įmonės kultūrą ir sumažinti kaitą, nes didina darbuotojų pasitikėjimą ir produktyvumą, taip pat sukuriama visapusiškesnė darbo jėga, kuri padidina komandos efektyvumą.

Dirbtinio intelekto perkvalifikavimo pastangos taip pat gali padėti finansinių paslaugų organizacijoms siekti geresnės pažangos taikant savo įvairovę, teisingumą ir įtraukties metodus, nes mokymasis tampa prieinamesnis asmenims, susidūrusiems su aukštojo mokslo kliūtimis. Siekdami išspręsti šią problemą ir įgūdžių trūkumą, bankai, įskaitant Bank of America, BBVA, Capital One, CIBC ir JPMorgan Chase, investavo į savo darbuotojų mokymą ir kvalifikacijos kėlimą.

„Bank of America“ karjeros įrankiai ir ištekliai padėjo daugiau nei 21 000 darbuotojų susirasti naujas pareigas įmonėje. Nuoseklus naujų technologijų mokymas ir sertifikavimas yra investicija į ateities darbo jėgos formavimą ir padės užtikrinti, kad darbuotojai neatsiliktų nuo dabartinių tendencijų ir pramonės poreikių.

Peržiūrėkite duomenis ir darbuotojų metriką

Kaip organizacijos, orientuotos į duomenis ir dirbtinį intelektą, lyderis, visada žiūrime į duomenis, kad parodytume, kam turėtume teikti pirmenybę viduje – ir tai apima tai, į ką turėtume sutelkti dėmesį perkvalifikuodami dirbtinį intelektą. Vertinant perkvalifikavimo programų ir iniciatyvų sėkmę, neseniai atliktas „LinkedIn“ tyrimas parodė, kad šiandienos priemonės, įvertinančios mokymo programų poveikį, pirmiausia buvo pagrįstos švelniais rodikliais, įskaitant baigimo rodiklius, pasitenkinimo balus ir darbuotojų atsiliepimus.

Tai yra praleista galimybė, nes įmonių vadovai gali – ir turėtų – apsvarstyti galimybę naudoti griežtesnius verslo vertę matuojančius rodiklius, įskaitant darbuotojų išlaikymo, produktyvumo ar pajamų padidėjimą, kad gautų naudingiausių įžvalgų iš savo perkvalifikavimo iniciatyvų. Jei tai neveikia gerai, įmonės gali apsvarstyti galimybę įdiegti naujas technologijas ar įrankius arba pakoreguoti savo programą ir bendrą patirtį, kad ateityje tai būtų sėkminga, ir tai darydamos toliau išlikti priekyje konkurenciniame kare dėl talentų.

Pasirengimas ateičiai prasideda dabar

Naujausiame Jamie Dimon akcininko laiške JPMorgan investuotojams jis pabrėžia: „Svarbiausias mūsų turtas – daug svarbesnis už kapitalą – yra mūsų žmonių kokybė. Jis tęsia: „Technologijos visada skatina pokyčius, tačiau dabar technologinių naujovių bangos ateina vis greičiau“.

Kadangi įmonės, kurios perkvalifikuoja savo darbuotojus, yra produktyvesnės, duoda teigiamą ekonominę grąžą ir pastebi didesnį darbuotojų pasitenkinimą, nėra geresnio laiko pradėti nei dabar.

Junta Nakai, Databriks RVP ir pasaulinė finansinių paslaugų pramonės lyderė.

DataDecisionMakers

Sveiki atvykę į VentureBeat bendruomenę!

„DataDecisionMakers“ yra vieta, kur ekspertai, įskaitant techninius žmones, atliekančius duomenų darbą, gali dalytis su duomenimis susijusiomis įžvalgomis ir naujovėmis.

Jei norite skaityti apie pažangiausias idėjas ir naujausią informaciją, geriausią praktiką ir duomenų bei duomenų technologijų ateitį, prisijunkite prie mūsų „DataDecisionMakers“.

Jūs netgi galite apsvarstyti galimybę parašyti savo straipsnį!

Skaitykite daugiau iš DataDecisionMakers

Leave a Comment