שדרגו את כישורי העובדים שלכם באמצעות טכנולוגיית בינה מלאכותית

AI התפתחה כשינוי משחק עבור עסקים על פני תעשיות מרובות. אך ככל שאימוץ הבינה המלאכותית מאיץ, אחד השיקולים החשובים ביותר הוא כיצד הוא משפיע על כוח העבודה הנוכחי שלכם. בעוד שאתם עשויים להיות להוטים להשקיע בבינה מלאכותית כדי להישאר תחרותיים, חברי הצוות שלכם עשויים להסס יותר. כמעט רבע מהעובדים מודאגים מכך שבינה מלאכותית תיקח את עבודתם, כך עולה מסקר של Gallup שנערך לאחרונה. לכן תוכנית הכשרה לבינה מלאכותית חיונית כדי לסייע בהקלה על חששות אלה ובפתיחת הפוטנציאל האמיתי של הבינה המלאכותית.

דו"ח הבינה המלאכותית בעבודה של G-P חשף כי מנהיגים חושבים שבינה מלאכותית יכולה להשפיע בהצלחה על תחומים כמו טרנספורמציה דיגיטלית, תחזיות לגבי סיכוני שוק ועמידה בדרישות רגולטוריות. עם זאת, AI לבד לא יכול להשיג מטרות אלה ללא האנשים הנכונים ותהליכים במקום. כדי לבטל את מלוא היתרונות שבינה מלאכותית יכולה להביא, חשוב שתשקול את המיומנויות של העובדים שלך לצד היכולות של בינה מלאכותית. הבה נבחן כיצד מנהיגים יכולים ליצור בהצלחה איזון בין אימוץ בינה מלאכותית כדי לשנות את פעילותם ובניית כוח עבודה חזק עם הכישורים לתמיכה בטכנולוגיה זו.

האם הבינה המלאכותית תיקח את עבודת העובדים שלך?

בעוד עובדים רבים חוששים AI עשוי להחליף אותם בעבודה, נט Natarajan, Chief Product and Strategy Officer ב G-P, מאמין כי עם הכנה נכונה והכשרה, זה לא יהיה המקרה. "אנחנו מאמינים בליבה שלנו ששילוב הכישרון האנושי שיש לנו עם טכנולוגיה ובינה מלאכותית הוא השילוב הטוב ביותר של חוויות עבור לקוחותינו. אנחנו לא מאמינים שהם יחליפו אנשים. זה יגביר את מה שאנחנו עושים". 

AI יכול לשפר את יעילות העבודה על ידי טיפול במשימות גוזלות זמן כגון מחקר וקידוד. ומכיוון שחיי המדף של כישורי הטכנולוגיה צומצמו לארבע שנים, לימוד עובדים על AI יכול למעשה לשפר את אבטחת העבודה שלהם תוך הגדלת שימור הכישרונות וטיפוח תרבות הממקסמת את היתרונות של AI. 

מה כולל שיפור המיומנות?

ישנם שני סוגים עיקריים של שדרוג בינה מלאכותית לעובדים: הכשרה לתפקידים טכניים או תפקידים לא טכניים. עובדים בעלי תפקידים שאינם טכניים יכולים להתמקד בתחומים של AI כמו אלגוריתמים ללמידת מכונה (ML) וניתוחים מנבאים כדי לשפר את כישורי האנליטיקה וקבלת ההחלטות שלהם לאורך העבודה היומיומית שלהם. זה יכול לכלול למידה כיצד להשתמש בכלים המופעלים על ידי AI כמו chatbots, איך לפרש נתונים שנוצרו על ידי AI, וכיצד לשלב תובנות AI עם שיקול דעת משלהם כדי לקבל החלטות טובות יותר. לדוגמה, תוכל להכשיר את כישרונות השיווק שלך להשתמש בבינה מלאכותית עבור קמפיינים ממוקדים או עבור אנשי המקצוע שלך במשאבי אנוש כדי להשתמש בבינה מלאכותית כדי למטב את לוחות הזמנים של הגיוס.

הסוג השני של שדרוג בינה מלאכותית הוא טכני יותר ומיועד לתפקידים הכוללים יצירה, התאמה אישית או תחזוקה של פתרונות בינה מלאכותית, כגון מפתחי תוכנה. זה יכול להשתנות מהכשרה בהערכת מודלים באמצעות כלים כמו Python להבנת האופן שבו מערכות AI ו-ML משולבות במערכות תוכנה גדולות יותר, או כיצד לפרוס מודלים של למידה עמוקה בסביבות תפעוליות.

כיצד לתכנן אסטרטגיית שדרוג AI עבור העובדים שלך

למרות AI יכול לעזור להפוך תהליכים עסקיים מרכזיים רבים, אתה עדיין צריך אנשים לתת הקשר קריטי. אז אימון כישרון AI נותן לך את הבונוס הכפול של AI חדשני מעורבב עם ניסיון אנושי כדי לקבל החלטות טובות יותר. המסע למיומנות ישתנה עבור כל חברה, אבל ביסודו של דבר, הכשרה AI דורש רמות רבות של מומחיות. זה כולל תרבות שבה מנהיגים בכירים ממשיכים להישען עליה ולהדגיש את החשיבות של שימוש בבינה מלאכותית בעבודה. מנהיגים חייבים גם להבין אילו מיומנויות יש לצוות שלהם כעת ואילו מיומנויות הם יצטרכו בעתיד, תוך מתן תוכנית למידה מותאמת אישית לכל עובד. 

"זה [עובדים מיומנים] דורש גישה מובנית היטב הכוללת ניתוח פער הערכה ומיומנויות, הכשרה ממוקדת המתמקדת בתחומים כמו מדע נתונים, טכניקות מתקדמות ללמידת מכונה, ניסיון מעשי עם פרויקטים של בעיות אמיתיות ותמיכה מתמשכת", אמר פוג'ה צ'ו, מנהל רכש כישרונות ב-G-P . "למרות שזה עלול לקחת זמן, זה יכול להוביל לאימוץ בר-קיימא ומשולב יותר של AI בתוך הארגון, תוך מינוף החוזקות של עובדים שכבר מבינים את העסק והתרבות של החברה". 

שנו את התוצאות העסקיות שלכם על ידי העצמת העובדים שלכם באמצעות AI.

כאשר כוח העבודה שלך מאומן בבינה מלאכותית, הם יכולים להתמודד עם בעיות מאתגרות, להצית חדשנות ולהשיג תוצאות ביצועי יתר עבור העסק שלך. הדרכה בבינה מלאכותית מסייעת גם במאמצי שימור, כך שצוותי משאבי האנוש שלכם לא יצטרכו לדאוג להינעל במעגל של קליטה והוצאה מהמערכת במהלך הנוף התחרותי של היום. משמעות הדבר היא שהם יכולים להתמקד במשימות חשובות אחרות שישפרו את כוח העבודה שלך, כמו ניהול הטבות, ניהול מדיניות ויחסי עובדים, כדי לציין כמה. הנה איך השקעה הן AI ו upskilling עובדים יכול להועיל לתעשיות שונות.

מוצרים ארוזים לצרכן (CPG):

שיפור העובדים בתעשיית CPG באלגוריתמים של ML וניתוח נתונים יכול להפוך את הצוות שלך ליותר מבוסס נתונים ויעיל. ניהול נתונים ביעילות בתעשיית CPG הוא מאתגר מכיוון שיש כל כך הרבה נקודות מקור, החל מקמעונאים וספקים ועד ליצרנים וצרכנים. אבל הדרכת עובדים באלגוריתמים של ML וניתוח נתונים יכולה לשחרר את היכולת החזקה לחזות גורמים כמו הביקוש הצרכני ולמטב את רמות המלאי. על פי מחקר של מקינזי, חברת צריכה אחת השתמשה במודל שפה גדול (LLM) כדי לפשט את התכנון והניתוח הפיננסי, וחוסכת עד 30% מהזמן שהושקע במחקר.

ביוטכנולוגיה:

שדרוג עובדים בתעשיית הביוטכנולוגיה על ניתוח נתונים, מודלים חזוייםואוטומציה יכול לתדלק חדשנות והתפתחויות רפואיות. לדוגמה, ניתן להשתמש במיומנויות מדע נתונים כדי לזהות סמנים ביולוגיים, וחוקרים מסין השתמשו לאחרונה במודלים של למידה עמוקה כדי לזהות במדויק סרטן ריאות מביופסיות של בלוטות הלימפה. הכשרת AI תהיה המפתח בתעשיית הביוטכנולוגיה, שבה מיומנויות כמו ניתוח מערכי נתונים ביולוגיים גדולים והפעלת סימולציות מתקדמות יכולות להאיץ תגליות שיכולות לשפר את הבריאות המדויקת.

שירותים עסקיים:

הצטיידות עובדים בתעשיית השירותים העסקיים במיומנויות AI מאפשרת להם להשתמש בכלים שיכולים להפוך משימות חוזרות לאוטומטיות כמו הזנת נתונים ויצירת דוחות. לדוגמה, הדרכת עובדים בכלי אוטומציה רובוטית של תהליכים (RPA) יכולה להפחית זמני עיבוד וסיכון לטעויות אנוש, ולייעל זרימות עבודה מנהליות מרכזיות כגון מילוי טפסים, הפקת נתונים וניהול קבצים. 2024 סקר של Thomson Reuters על השימוש בבינה מלאכותית בשירותים עסקיים מצא כי המשיבים בתעשייה המשפטית השתמשו בכלי AI לחיסכון בעלויות, ביכולתם לאפשר לעובדים להקדיש זמן רב יותר למשימות בעלות ערך גבוה וביכולתם לסייע בבדיקות בקרת איכות. 

ייצור:

שיפור העובדים בתעשיית הייצור בתהליכים כמו ML, עיבוד שפה טבעית (NLP)וניתוח חיזוי יכולים להוביל לפרודוקטיביות גבוהה יותר עם פחות שגיאות, ניהול טוב יותר של זרימת עבודה והשבתה מופחתת. לדברי מכון מקינסי גלובל, ייצור הוא אחד התעשיות עתירות הנתונים ביותר, המייצר ממוצע של 1.9 פטה-בייטים ברחבי העולם מדי שנה. אבל AI יכול לעזור לעובדים לנתח נתונים בזמן אמת כדי למטב זרימות עבודה. עובדים שהוכשרו במידול ניבוי יכולים לפרש נתוני מכונה כדי לתזמן תחזוקה פרואקטיבית לפני שמתרחשים כשלים בציוד. זהו המפתח בתעשיית הייצור, מכיוון שהוא ממזער את הסיכון לעיכובים תפעוליים או לעצירתם, שעלולים להפחית את היעילות ולהגדיל את העלויות.

טכנולוגיה:

שיפור מיומנות העובדים בתעשיית הטכנולוגיה על אוטומציה AI וכליניתוח פירושו שהם יכולים להשיג יותר בפחות זמן. אקדמאים מאוניברסיטת לוגאנו בשווייץ מאמינים כי מיומנויות AI - כמו ML, NLP, ובדיקה אוטומטית - יקצצו את עומס העבודה של מפתחי תוכנה בחצי על ידי סיוע במשימות כמו קידוד ואיתור באגים. בתחומים כמו אבטחת סייבר, הדרכה על מודלים של למידה עמוקה יכולה לעזור לעובדים לזהות דפוסים במערכי נתונים גדולים שאחרת הם עלולים לפספס. הם יכולים גם להשתמש בבינה מלאכותית כדי לבנות מודלים באמצעות יומני לקוחות ונתונים היסטוריים שיזהו דפוסי התקפה לפני שהם מתבצעים. 

העצימו את הצוותים שלכם בעזרת הפתרונות המופעלים באמצעות AI של G-P.

האופן שבו אנו עושים עסקים ברחבי העולם משתנה ללא הרף עם האימוץ המוגבר של AI, ונדרש תכנון זהיר, השקעה ולמידה מתמשכת כדי להפיק את המרב מהטכנולוגיה המתפתחת כל הזמן. העסקת כישרון הבינה המלאכותית הנכון ויישום אסטרטגיית הכשרה מתמשכת עבור העובדים החדשים והקיימים שלך הם חיוניים למיקסום היתרונות של הבינה המלאכותית. 

עם G-P לצידך, מוצרי התעסוקה הגלובליים שלנו התומכים בבינה מלאכותית ופתרונות EOR עוזרים לך לשכור, להצטרף ולנהל את הצוותים הגלובליים שתצטרך כדי להצליח. הטכנולוגיה שלנו, המופעלת על ידי בסיס הידע ומערכות הנתונים הקנייניים שלנו בתחום הבינה המלאכותית, מבטיחה שיהיו לך תשובות מיידיות ותובנות מומחים כדי לקבל החלטות מושכלות ולהתרחב בהתאם בלמעלה מ-180 מדינות.

כדי ללמוד עוד על האופן שבו בינה מלאכותית משפיעה על עולם העבודה, הורד את דוח הבינה המלאכותית שלנו היום.