ხელოვნური ინტელექტი ცვლის ჩვენს შეხედულებას სამუშაო უნარების მიმართ – აი, რა უნდა გააკეთოთ მოსამზადებლად
By Ryan Wong
Opinions expressed by Entrepreneur contributors are their own.
You're reading Entrepreneur Georgia, an international franchise of Entrepreneur Media.
მოდი, საუბარი დავიწყოთ ადამიანური რესურსების მართვის დეპარტამენტის კოშმარით: დღეს აშშ-ის ავტოინდუსტრიაში 1,7 მილიონი ადამიანი მუშაობს, ხოლო გაყიდული ავტომობილების 99% საწვავზეა. მაგრამ ეს ყველაფერი შეიცვლება, შეიძლება ითქვას, ერთ ღამეში. 2030 წლისთვის გაყიდვის გეგმები ითვალისწინებს, რომ ახალი მანქანების ნახევარი ელექტროობაზე მუშაობდეს - ეს მილიონობით როლის გაქრობას და, პარალელურად, მეტის საჭიროებას წარმოშობს.
კეთილი იყოს თქვენი მობრძანება ახალ შრომის ბაზარზე. ტექნოლოგიური განვითარების პარალელურად ნაკლებად უსაფრთხო ხდება სამსახურის ქონის გარანტიები. გენერაციულმა ხელოვნურმა ინტელექტმა მხოლოდ დააჩქარა ტემპი. ზოგიერთი სამუშაო როლი ძველდება სულ რაღაც თვეებში და არა წლების განმავლობაში, თანაც მუდმივად ჩნდება ახალ უნარებზე მოთხოვნა.
კომპანიებისთვის ეს ყველაფერი მოითხოვს აზროვნების დრამატულ ცვლილებას: მშვიდობით, სამუშაო ადგილებო, მოგესალმებით, უნარებო.
უნარები უფრო მრავალშრიანია და, შესაბამისად, რთულია თვალყურის დევნება - მაგრამ დღევანდელი დამსაქმებლებისა და დასაქმებულებისთვის ისინი ბევრად უფრო მნიშნელოვანია, ვიდრე როლები/თანამდებობები, რომლებიც შეიძლება ხვალ აღარც არსებობდეს. მაგალითად, როდესაც გერმანულმა ინდუსტრიულმა გიგანტმა Henkel-მა თავისი სამუშაო ძალის კვალიფიკაციის ამაღლება დაიწყო, მან აღმოაჩინა 52000-მდე უნარ-ჩვევა, რომლებიც უფრო და უფრო აქტუალური იყო ციფრულ ეკონომიკაში.
სამწუხაროდ, ბევრი ორგანიზაცია არ არის გათვითცნობიერებული, როდესაც საქმე კონკრეტული უნარების არსებობას ეხება. მათ არ იციან, როგორ განაპირობებს ეს უნარები ბიზნესის შედეგებს და რა კვალიფიკაციისა და კვალიფიკაციის ამაღლების პროგრამები სჭირდებათ.
აქ მოცემულია სამი ძირითადი ნაბიჯი, როგორ გადავიდეთ როლების შერჩევიდან უნარებზე ფოკუსირებისკენ.
ნაბიჯი 1: გაანალიზეთ უნარები, რომლებიც უკვე გაქვთ
როდესაც კომპანია ამბობს, რომ "ახალი თანამშრომლების ძიების რეჟიმშია", მაშინვე ეჭვები მიჩნდება. თანამშრომლების რაოდენობის გაზრდა შეიძლება ლოგიკურ ნაბიჯად ჟღერდეს - მაგრამ ხშირად ეს სამუშაოს უნარებზე წინ აყენებს. უფრო გონივრული მიდგომაა: დაიწყეთ ბიზნესის პრობლემის დანახვით და იკითხეთ, შეუძლია თუ არა არსებულ დასაქმებულთა ბაზას მისი გადაჭრა?
Unilever ამ გზით წავიდა - მან გარკვეული უნარების გამოვლენას შიდა ბაზრის გახსნით მისცა ასპარეზი. კომპანიამ 700000 საათი დაუთმო დაახლოებით 3000 პროექტს, რითაც შეამცირა ახალი დაქირავებულების საჭიროება და პროდუქტიულობა 40% -ზე მეტით გაიზარდა.
ანალიტიკის გამოყენებით ორგანიზაციებს შეუძლიათ მიიღონ სისტემატური მიდგომა, თუ რა უნარების "ბაზას" ფლობენ. შექმენით ყოვლისმომცველი კატალოგი. შეუთავსეთ ისინი დაკისრებულ მოვალეობებს ხარვეზების დასადგენად.
ნაბიჯი 2: გაითავისეთ უნარები, რომლებიც ხვალ დაგჭირდებათ
ეს ისევე მნიშვნელოვანია, როგორც იმის გაგება, თუ რა უნარები გაქვთ. აქ ადვილია გაუფრთხილებლობა - თუნდაც ე.წ. წინდახედულ სექტორებში.
მაგალითად, 2023 წელს ამერიკაში 250000-ზე მეტი ტექნოლოგიების თანამშრომელი გაათავისუფლეს — 50%-იანი ზრდა წინა წელთან შედარებით. უამრავ სტარტაპთან ერთად, გიგანტებიც კი, როგორიცაა Amazon, Google და Meta, განიცდიან ტკივილს. შეეძლოთ მათ ასეთი წმენდა თავიდან აეცილებინათ?
დიახ, სამუშაოს უნარებზე დაფუძნებული დაგეგმვითა და ექსპერტებთან მიმართვით, რომლებიც თვალს ადევნებენ, თუ რომელ შესაძლებლობებზე იზრდება და მცირდება კონკრეტული ინდუსტრიები, კომპანიებს შეუძლიათ წინასწარ დაგეგმონ, რომ ჰყავდეთ ხალხის სწორი რაოდენობა სწორი ამოცანებისთვის.
უნარებზე დაფუძნებული პლატფორმების მზარდი რაოდენობა პროგნოზირებულ მოდელებს მომავლის შესასწავლად იყენებს - მაგალითად, იმის მოლოდინით, რომ ხელოვნურ ინტელექტთან მუშაობის უნარებზე მოთხოვნა წლების განმავლობაში გაიზრდება, ხოლო ტრადიციული კოდირების უნარებზე მოთხოვნა შემცირდება. ეს შორს არის ზუსტი მეცნიერებისგან, მაგრამ დარგის სპეციალისტებს შეუძლიათ ჰქონდეთ ფაქტებზე დაფუძნებული ვარაუდები იმის შესახებ, თუ როგორ შეცვლის ტექნოლოგია და სხვა ფაქტორები ჩვენს სამუშაო გარემოს.
ნაბიჯი 3: გადაამზადეთ და კვალიფიკაცია აუმაღლეთ დასაქმებულებს
უნარებზე დაფუძნებული მიდგომისგან რომ მაქსიმალური შედეგი მიიღოთ, აუცილებელია კომპანიაში გადამზადებისა და კვალიფიკაციის ამაღლების დანერგვა. ეს ბევრად მომგებიანია, ვიდრე, უბრალოდ, ადამიანების სამსახურიდან გაშვება და ახალი კადრების მოყვანა. მაგალითად აიღეთ PepsiCo - მათ 2022 წელს დაიწყეს პროექტი, რომლის ფარგლებშიც 300000 დასაქმებულს ციფრულ უნარ-ჩვევებში უფასოდ გადაამზადებდნენ. პირველივე წელს 11 000-მა დასაქმებულმა მიიღო მონაცემთა მეცნიერისა და ვებგვერდის სანდოობის ინჟინრის სერტიფიკატი.
Walmart-მა ცოტა ხნის წინ წამოიწყო პარტნიორობა ონლაინგანათლების პროვაიდერთან, რომელიც თავის 1,5 მილიონ ამერიკელ თანამშრომელს შესთავაზებს უფასო კურსებს მონაცემთა ანალიტიკაში, პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებასა და მონაცემებზე ორიენტირებულ სტრატეგიულ აზროვნებაში. $2.1მლრდ-ის ღირებულების კვალიფიკაციის ამაღლების პროგრამების მეშვეობით კი Amazon 300000 მუშაკს აძლევს წვდომას განათლებასა და უნარების ტრენინგზე.
თანამშრომლებს სურთ ამ პროგრამების შესწავლა. როდესაც ჩემმა კომპანიამ დასაქმებულები გამოჰკითხა, თითქმის 60%-მა თქვა, რომ ისინი ეყრდნობიან დამსაქმებლის მიერ წარმართული უნარების განვითარებას კარიერული ზრდისთვის. 10-დან თითქმის ყოველმა 9-მა თანამშრომელმა თქვა, რომ დამსაქმებელმა გარკვეული როლი უნდა შეასრულოს კვალიფიკაციის ამაღლებაში, რათა ისინი ადვილად არ ჩაანაცვლოს ხელოვნურმა ინტელექტმა.
