Появление искусственного интеллекта, обычно называемого ИИ, вызвало сбои в различных отраслях, особенно в ИТ. Страх перед тем, что рабочие места будут принесены в жертву ИИ в гораздо более короткие сроки, чем предыдущие катастрофы — события, изменившие отрасль, очень высок. Но это остается страхом, а реальность противоположна. Искусственный интеллект может заменить задачи, а не рабочие места. Вместо того, чтобы убивать, ИИ создает рабочие места и повышает квалификацию рабочей силы, а значит, вознаграждение и качество. Мы видим рост внедрения ИИ в самых разных отраслях, от здравоохранения до канцелярии или повседневной работы. Вопрос в том, готовы ли мы принять изменения? Достаточно ли компетентна наша рабочая сила, чтобы переквалифицировать/повысить квалификацию, чтобы удовлетворить спрос? Ответ - нет. Согласно исследованию Glassdoor, ведущего веб-сайта по поиску работы, в настоящее время заполнено менее 5% вакансий в области ИИ и специалистов по данным. В одном отчете говорилось, что по всему миру работает около 4 000 000 экспертов по ИИ, но доступны миллионы ролей. Совершенно очевидно, что мы сталкиваемся с кризисом навыков ИИ. Из-за этого пробела в навыках многие ведущие компании находят свои проекты в области ИИ на стадии идеи. Чтобы перевести проекты ИИ из идеи в реализацию, компании должны сократить разрыв в навыках и иметь в своих командах экспертов для выполнения работы.
Проблема нехватки навыков не нова. Для решения этой проблемы были разработаны различные исследования и методы. Но преобразование всей рабочей силы для удовлетворения ИТ-потребностей требует изменения отношения, а не общего повышения квалификации/переквалификации. Поскольку ИИ все еще находится в стадии разработки, темы/навыки, которые человеку необходимо изучить, чтобы стать готовым к ИИ, обширны и меняются.
На основе различных исследований, проведенных в недавнем прошлом, и различных методологий обучения необходимо ввести новый путь или метод обучения для преобразования ИИ. В этой статье делается попытка предложить такую структуру, которая включает технологические навыки и мышление ИИ.
ИИ СПОСОБ МЫШЛЕНИЯ — ИЗМЕНЕНИЕ МЫСЛИТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА
ИИ определенно может изменить производительность, бизнес-процессы и повысить эффективность в различных отраслях и экономике. Но сосредоточение внимания исключительно на автоматизации или ИИ не будет таким эффективным, как сотрудничество человека и ИИ. Определенно все нуждается в человеческом контакте.
По словам Джеймса Уилсона, управляющего директора по информационным технологиям и бизнес-исследованиям в Accenture Research, «совместный интеллект», который возникает, когда люди и машины ИИ работают, является наиболее продолжительным и значительным повышением производительности по сравнению с выделенными машинами ИИ, управляющими бизнесом в одиночку. Уилсон, также соавтор книги «Человек + машина: переосмысление работы в эпоху ИИ», также обнаружил, что этот совместный интеллект как минимум в три раза превосходит единственную сосредоточенность на автоматизации. Он считает, что действия, которые должны выполнять работники, охватывающие как простое взаимодействие человек-машина, например, обучение чат-бота, так и создание интерфейса, например, развертывание интерфейса ИИ для повышения эффективности приложений, требуют, чтобы они делали и думали по-другому. что их нужно обучать по-другому.
Исследование, проведенное исследовательской группой Accenture, показывает: «67% компаний признают, что существует растущий разрыв в навыках, и только около 26% руководителей высшего звена считают, что их люди готовы работать с интеллектуальными технологиями».
Согласно последнему опросу Ernst & Young, 76% экспертов в области ИИ считают, что нехватка квалифицированных специалистов в области ИИ является основным препятствием для внедрения и внедрения ИИ в различных бизнес-операциях. И главная причина этого разрыва в навыках — несостоятельность наших академических и учебных методов, которые просто не поспевают за темпами инноваций и открытий в области ИИ. Методы обучения, которые работали над повышением квалификации других технологических навыков, не будут работать здесь из-за разрушительного характера этой области. Чтобы закрыть этот пробел в навыках и внести изменения, требуется полный пересмотр существующей техники обучения. Повышение квалификации/переобучение, которое делает профессионал в своей области знаний, всегда основывалось на потребности, либо для того, чтобы справиться с тенденцией, либо для получения лучших возможностей. Этот менталитет необходимо изменить, чтобы начать путешествие по ИИ.
Уилсон предлагает компактную структуру переподготовки, основанную на четырех ключевых соображениях, которые составляют основу этой статьи. Эти ключевые соображения
Переосмысление бизнеса.Сотрудников необходимо поощрять к внедрению автоматизации в соответствующей области, будь то малая или крупная. Осведомленность должна быть дана, чтобы вселить в них уверенность и направить их к правильному мышлению, вместо того, чтобы бояться потери работы. Открытое мышление очень важно для компании, чтобы расти вместе и соответствовать новой цифровой эре.
Грамотность данных.Данные — это топливо для двигателей искусственного интеллекта. Поэтому очень важно включить информационную грамотность — важность безопасности данных, политики компании в программу обучения. Стажеры также должны иметь навыки этики данных для «совместной разведки», чтобы понять важность правильных данных, а не большего количества данных.
Демократизация искусственного интеллекта. Программа обучения должна помочь всем заинтересованным сторонам, от внешнего интерфейса до бэк-офиса, научиться взаимодействовать с системами искусственного интеллекта и попытаться автоматизировать избыточный процесс, с которым они сталкиваются в своей повседневной жизни.
Ответственный ИИ.Использование ИИ должно быть прозрачным, непредвзятым и подотчетным. Обучаемые должны быть осведомлены об этом.
ОСНОВНЫЕ ФАКТЫ И ВЫВОДЫ
Журнал RSA и результаты опроса YouGov
Ниже приведены основные результаты опроса, проведенного отмеченным наградами журналом RSA и YouGov лидеров британского бизнеса в различных секторах, о внедрении и влиянии ИИ в их компаниях.
Область применения ИИ
В среднем 15% бизнес-лидеров считают, что 15% рабочих мест в их организациях можно полностью автоматизировать.
13% предсказывают высокие перспективы автоматизации (более 30%) в их бизнесе
27 % прогнозируют средний эффект (16–30) от автоматизации в своем бизнесе.
38% предсказывают малоэффективную (1–15% работы) перспективу автоматизации в своем бизнесе. 22% не видят перспективы автоматизации своего бизнеса.
Показатель внедрения ИИ в Великобритании
Только 14% уже инвестировали в ИИ и/или робототехнику или планируют в ближайшем будущем. 37% руководителей не заинтересованы в инвестициях. 15% знают о технологии, но считают, что она не проверена должным образом. 14% знакомы с этой технологией, но считают ее слишком дорогой. 20% говорят, что будут инвестировать, но серьезно подумают об этом в ближайшие годы.
Модель подготовки ИИ
44% отдают предпочтение целенаправленным методам обучения.
34% возвращаются к обучению модели собственности сотрудников
22% говорят о профессиональном образовании и непрерывном обучении.
Udemy — опрос по платформе онлайн-обучения
Согласно опросу Udemy, проведенному в 2018 году в США, больше людей, чем когда-либо, осознают дефицит навыков и потенциальное влияние автоматизации и искусственного интеллекта на их работу.
Опрос O’Reilly, 2018 г.
Новое исследование от O’Reilly — обучающей компании, ориентированной на технологии и бизнес, изучает внедрение инструментов и методов для создания приложений искусственного интеллекта, а также барьеры, мешающие внедрению в бизнесе.
54 процента респондентов указали, что ИИ будет играть большую роль (35 процентов) или существенную роль (19 процентов) в будущих проектах их организации.
71% считают нехватку квалифицированных кадров узким местом номер один.
60% респондентов заявили, что их компании планируют тратить не менее 5% своего ИТ-бюджета на искусственный интеллект.
23 процента респондентов заявили, что корпоративная культура сдерживает внедрение ИИ.
Треть респондентов используют ИИ для обслуживания клиентов или ИТ, а половина использует ИИ для проектов исследований и разработок.
86% используют глубокое обучение для неструктурированных данных и 69% — для текста. 53 процента сказали, что глубокое обучение используется для компьютерного зрения.
Исследование Microsoft-IDC по искусственному интеллекту
Согласно исследованию «Бизнес, готовый к будущему: оценка потенциала роста Азиатско-Тихоокеанского региона с помощью ИИ», проведенному Microsoft-IDC в Индии,
К 2021 году искусственный интеллект более чем удвоит скорость инноваций в Индии.
77% опрошенных бизнес-лидеров согласились с тем, что ИИ играет важную роль в повышении конкурентоспособности их организаций.
Треть организаций в Индии приступили к работе с ИИ.
Компании, внедрившие ИИ, ожидают, что к 2021 году он повысит свою конкурентоспособность в 2,3 раза.
Организации, внедрившие ИИ, увидели ощутимые улучшения в этих областях в диапазоне от 8% до 22%.
МЕТОДИКА ОБУЧЕНИЯ
На основе различных современных методологий и с учетом ключевых аспектов, предложенных Джеймсом Уилсоном, была сформулирована семинедельная программа, которая может оказаться эффективной для трансформации всей рабочей силы, предоставив им возможность изучать и адаптировать ИИ.
Различные пути обучения создаются для разных уровней сотрудников в зависимости от их рабочих областей. Режим обучения должен быть гибким и должен давать возможность пройти курс в темпе сотрудника. Должны быть созданы дискуссионные форумы, на которых наставники могут решать все вопросы и проблемы, тем самым улучшая среду обучения.
Упомянутые здесь пути обучения являются лишь примером и могут быть полностью изменены в зависимости от требований компании, рабочей силы и клиентов. Такой подход не только повышает компетентность, но и дает каждому заинтересованному лицу возможность познакомиться с ИИ и работать над созданием надежной системы. Сотрудничество с клиентами после обучения может помочь лучше понять их потребности в области искусственного интеллекта.
Пространство ИИ постоянно меняется, и требуется постоянное обновление. В рамках обучения следует создавать дискуссионные форумы и блоги. Стажеры должны иметь возможность проходить занятия либо в классе, либо в режиме самостоятельного онлайн-занятия.
ВЫВОД
Искусственный интеллект определенно будет играть важную роль в следующем десятилетии. Таким образом, для организаций и сотрудников очень важно принять изменения, подготовиться и быть открытыми для переквалификации.
Организации также должны быть осторожны при выборе правильной методики плана обучения, которая будет соответствовать их потребностям, а также потребностям сотрудников. Представленная здесь методика обучения поддерживает идеи ответственности ИИ, демократии ИИ, новаторского мышления и непрерывного обучения и, таким образом, оказывается средством для преодоления нынешнего пробела в навыках ИИ.
ИСПОЛЬЗОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА
1. Х. Джеймс Уилсон; Пол Р. Догерти .; «Человек + машина: переосмысление работы в эпоху ИИ», 2018 г., [CrossRef]
2. Кимберли Чулис о «Как искусственный интеллект меняет мир», 2018 г., [CrossRef]
3. Карл Бенедикт Фрей; Майкл А. Осборн .; «Будущее занятости: насколько рабочие места восприимчивы к компьютеризации», 2014 г., [CrossRef]
4. Дэвид Автор; «Почему до сих пор так много рабочих мест? История и будущее автоматизации рабочих мест», [CrossRef]
5. Эллин Шук.; Марк Кникрем.; на тему «ПЕРЕРАБОТКА РЕВОЛЮЦИИ», 2018, [CrossRef]
6. Исследование Массачусетского технологического института Нью-Йорка «Растущее влияние ИИ на бизнес», 2018 г. [CrossRef]
7. Гартнер. Цикл ажиотажа для новых технологий, 2017 г.
8. Уилсон, Х. Дж., Догерти, П. Р., и Морини-Бьянзино, Н. (2017), Когда ИИ становится новым лицом вашего бренда. Harvard Business — Review [онлайн].
9. Бен Лорика; Майк Лукидес.; «Как компании внедряют ИИ в работу с помощью глубокого обучения», 2018 г. [CrossRef]
10. Киаран Дейли; Как восполнить пробел в навыках ИИ — обзор [онлайн]
11. «Белая книга промышленной стратегии 2017 г.» — правительство Великобритании, 2017 г. — обзор [онлайн].
12. Кларк Бойд; Ученые в области искусственного интеллекта: как компании могут справиться с нехваткой талантов? — Обзор [онлайн]
13. НИК ДЖОНСОН Людей недооценивают: как сотрудничество с ИИ сведет к минимуму сбои в работе» — обзор [онлайн]
14. Исследование отдела продаж — «Будущее развития персонала» [Crossref].
15. Фабиан Уоллес-Стивенс; Бенедикт Деллот.; «Эпоха автоматизации — представляем новый отчет RSA об искусственном интеллекте, робототехнике и будущем низкоквалифицированного труда», 2017 г. [CrossRef]
16. Отчет о пробелах в навыках за 2018 г. — исследование Udemy. [Перекрестная ссылка].
17. «Бизнес, готовый к будущему: оценка потенциала роста Азиатско-Тихоокеанского региона с помощью ИИ»; Исследование Microsoft-IDC.
