إعادة صقل مهارات الذكاء الاصطناعي: حل لأزمة العمال
بحلول عام 2025، يقدر المنتدى الاقتصادي العالمي أن 97 مليون وظيفة جديدة قد تظهر عندما يغير الذكاء الاصطناعي (AI) طبيعة العمل ويؤثر على التقسيم الجديد للعمل بين البشر والآلات والخوارزميات.
في القطاع المصرفي على وجه التحديد، وجد استطلاع حديث أجرته شركة McKinsey أن تقنيات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تحقق ما يصل إلى تريليون دولار من القيمة الإضافية كل عام.
يواصل الذكاء الاصطناعي صعوده المطرد ويبدأ في إحداث تأثير شامل على صناعة الخدمات المالية، لكن إمكاناته لا تزال بعيدة عن التحقيق الكامل.
تؤثر القوة التحويلية للذكاء الاصطناعي بالفعل على مجموعة من الوظائف في الخدمات المالية بما في ذلك إدارة المخاطر والتخصيص واكتشاف الاحتيال وتحليلات ESG.
تكمن المشكلة في أن التقدم في الذكاء الاصطناعي يتباطأ بسبب النقص العالمي في العمال ذوي المهارات والخبرة في مجالات مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية وأتمتة العمليات الروبوتية.
لذلك، مع تفتح تقنية الذكاء الاصطناعي فرصًا جديدة، يتوق العاملون في الخدمات المالية إلى اكتساب المهارات التي يحتاجون إليها من أجل الاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي وتعزيز حياتهم المهنية.
اليوم، يعتبر 87٪ من الموظفين أن خيارات إعادة التدريب وتحسين المهارات في أماكن العمل مهمة جدًا، وفي الوقت نفسه، صنفت المزيد من الشركات تحسين مهارات قوتها العاملة كأولوية تجارية من أعلى خمس أولويات الآن مقارنة بفترة ما قبل الجائحة.
الشركات التي لا تركز على تشغيل تدريب الذكاء الاصطناعي سوف تتخلف في سوق التوظيف الضيق. فيما يلي بعض النصائح الرئيسية لقادة الأعمال الذين يتطلعون إلى إعطاء الأولوية لجهود إعادة تشكيل المهارات في مؤسستهم.
بناء معرفة البيانات باستخدام مسارات التعلم القابلة للتخصيص
يتطلب أي تحول رقمي من القادة تركيز استثماراتهم على مصدرين حديثين للميزة التنافسية: البيانات والأشخاص.
أولاً، يساعد تعزيز معرفة البيانات عبر المؤسسة خبراء الأعمال والمجال (المبيعات، والموارد البشرية، والتسويق، والمحللين الماليين، وما إلى ذلك) على التعاون مع خبراء الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وهو أمر بالغ الأهمية لتجاوز إثبات المفاهيم والتجريب.
لكي يتم نشر أدوات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، يحتاج الموظفون الذين تنطوي وظائفهم على تفاعلات مع أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى فهم كيفية عمل هذه الأنظمة وما هي القيود والقيود التي قد تكون.
قد تتضمن إعادة صقل مهارات هؤلاء الأفراد كيفية تفسير نتائج نماذج الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي أو كيفية التدخل مع خبراء الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة عندما تظهر النتائج.
وجدت دراسة حديثة أجرتها شركة McKinsey أن إعادة تشكيل المهارات الفعالة أكثر فعالية من حيث التكلفة بنسبة 20٪ من نهج “التوظيف والفصل”، ويمكن أن يساعد استخدام الأدوات والتكنولوجيا المناسبة الشركات في تحقيق أهدافها الخاصة بإعادة تشكيل المهارات.
الأهم من ذلك، قبل اتخاذ أي جهود لإعادة صقل مهارات الذكاء الاصطناعي، تحتاج البنوك ومؤسسات الخدمات المالية أولاً إلى فهم النتيجة التي يتجهون نحوها وما هي المهارات المطلوبة.
يمكن أن يساعد استطلاع التقييم الذاتي للموظف الذي يركز على المهارات الضرورية الشركات في تحديد منهج مخصص وخطة بناءً على فجوات المهارات الموجودة.
لم تعد فكرة وجود برنامج تدريبي واحد يناسب الجميع أو أن الموظفين بحاجة إلى قضاء وقت طويل بعيدًا عن المكتب لحضور الدورات التدريبية ذات صلة.
يمكن أن يؤدي استخدام منصات التعلم الرقمية مثل Skillsoft أو Udacity أو Udemy أو دمج المحتوى في أنظمة العمل السائدة إلى جعل تجارب إعادة تشكيل مهارات الموظفين أكثر سهولة في الاستخدام.
يمكن للمنصات مثل WalkMe أن تساعد الموظفين على تعلم أنظمة البرامج المعقدة بسرعة، و Axonify يمكن أن تقدم جلسات التعلم المصغرة من 5 إلى 10 دقائق للموظفين ضمن سير عملهم اليومي.
للحصول على نهج أكثر تخصيصًا، قد تختار الشركات بناء برامجها الخاصة بمساعدة مستشاري الصناعة والأساتذة الخبراء في مجالهم.
انتقل إلى الأدوات والمجموعات الداخلية الموجودة لإعادة صقل مهارات الذكاء الاصطناعي
وجد استطلاع لشركة Deloitte أن 94٪ من الموظفين سيبقون في شركة إذا ساعدتهم على تطوير مهارات جديدة وتعلمها، لكن 15٪ فقط يمكنهم الوصول إلى فرص التعلم المرتبطة مباشرة بوظائفهم.
توفر إعادة تشكيل مهارات الذكاء الاصطناعي فرصة هائلة لكل من شركات الخدمات المالية وموظفيها، ولكن قد يكون من الصعب التفكير في الاستثمارات النقدية والوقتية اللازمة لجهود إعادة تشكيل المهارات.
الخبر السار هو أنه يمكن للشركات في كثير من الأحيان استخدام أدوات الشركة الحالية بدلاً من شراء جميع البرامج الجديدة.
فيما يلي ثلاثة مصادر ممتازة للمساعدة في تسريع تدريب الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي وتنفيذه:
- اتحادات الصناعة: قد تفكر أيضًا في الانضمام إلى اتحادات الصناعة التي تدعم تقدم فريقك وتشجع نمو الموظفين من خلال المجموعات التعاونية. على سبيل المثال، تساعد FINOS (اتحاد المصادر المفتوحة للتكنولوجيا المالية في إطار Linux Foundation) على تسهيل معالجة البيانات المالية وتبادلها عبر النظام البيئي المصرفي بأكمله.
- برامج التدريب والشهادات لمقدمي الخدمات السحابية (CSP): يقدم العديد من موفري خدمات الحوسبة السحابية، مثل AWS و Google Cloud و Microsoft ، برامج التدريب والشهادات ML مجانًا أو مدعومًا. تختلف هذه البرامج الموجهة ذاتيًا في الموضوعات والمسارات من فهم الذكاء الاصطناعي للمحادثة إلى التعلم الآلي للأعمال وصناع القرار التقنيين، وهي مصممة لأولئك الذين يتطلعون إلى تعلم مهارات جديدة أو لبناء أو تبديل وظائف.
- مسرعات الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي من التكنولوجيا: بالإضافة إلى ذلك، العديد من الشركات مثل IBM وAWS و PwC و Databricks تقديم أدوات ومسرعات حلول قابلة للنشر بسهولة لتحليلات البيانات الشائعة وحالات استخدام التعلم الآلي التي يمكن للمؤسسات الاستفادة منها. بدلاً من تحمل أسابيع من وقت التطوير، يمكن للممارسين التقنيين مثل علماء البيانات ومهندسي الحلول والمطورين (من المبتدئين إلى الخبراء) الاستفادة من هذه المسرعات لتمكين وقت أسرع للتحديث والمساعدة في تطوير المهارات. في Databricks، تساعد مسرعات حلول الخدمات المالية الخاصة بنا الشركات على الاستفادة من نموذج الخدمات المصرفية المفتوحة، وتوفير التعليمات البرمجية المجانية والتدريب الذي يساعد في التشغيل الآلي الشامل. يتضمن ذلك تدريبًا مجانيًا من SAS إلى Python لمساعدة الفرق الفنية وغير الفنية على الجمع بين خوارزميات الاحتيال القائمة على الذكاء الاصطناعي والاحتيال المستندة إلى القواعد.
التعرف على الفوائد الثقافية لتقديم فرص إعادة تشكيل مهارات الذكاء الاصطناعي
يمكن أن يؤدي الاستثمار في مهارات الموظفين ومعرفتهم إلى بناء ثقافة شركة إيجابية وتقليل معدل دوران الموظفين من خلال تعزيز ثقة الموظفين وإنتاجيتهم، كما أنه يخلق قوة عاملة أكثر تنوعًا مما يزيد من فعالية الفرق.
يمكن لجهود إعادة تشكيل مهارات الذكاء الاصطناعي أن تساعد أيضًا مؤسسات الخدمات المالية على إحراز تقدم أفضل في أساليب تنوعها وإنصافها وإدماجها من خلال جعل التعلم في متناول الأفراد الذين واجهوا حواجز أمام التعليم العالي.
لمعالجة هذا وفجوة المهارات، استثمرت البنوك بما في ذلك Bank of America وBBVA و Capital One وCIBC و JPMorgan Chase في جهود التدريب على الوظائف وإعادة تشكيل المهارات لموظفيها.
ساعدت الأدوات والموارد المهنية لبنك أوف أمريكا أكثر من 21000 موظف في العثور على أدوار جديدة في الشركة.
يعد التدريب المتسق على التقنيات الجديدة والشهادات استثمارًا في تشكيل القوى العاملة في المستقبل وسيساعد على ضمان بقاء الموظفين في طليعة الاتجاهات الحالية ومتطلبات الصناعة.
انظر إلى البيانات ومقاييس الموظفين
بصفتنا قائدًا في مؤسسة تركز على البيانات والذكاء الاصطناعي، فإننا نتطلع دائمًا إلى البيانات لإظهار ما يجب أن نعطيه الأولوية داخليًا – وهذا يشمل ما يجب أن نركز عليه في جهودنا لإعادة تشكيل مهارات الذكاء الاصطناعي.
عند قياس نجاح برامج ومبادرات إعادة تشكيل المهارات، وجدت دراسة حديثة على LinkedIn أن مقاييس اليوم لتقييم تأثير برامج التدريب تعتمد بشكل أساسي على المقاييس اللينة، بما في ذلك معدلات الإكمال ودرجات الرضا وتعليقات الموظفين.
هذه فرصة ضائعة حيث يمكن لقادة الشركة – ويجب عليهم – التفكير في استخدام مقاييس أكثر صعوبة تقيس قيمة الأعمال بما في ذلك الزيادات في الاحتفاظ بالموظفين أو الإنتاجية أو الإيرادات، للحصول على الرؤى الأكثر فائدة من مبادرات إعادة تشكيل المهارات الخاصة بهم.
إذا لم تعمل بشكل جيد، يمكن للشركات التفكير في إدخال تقنيات أو أدوات جديدة، أو تعديل برنامجها وخبرتها الشاملة لإنجاحها في المستقبل، ومن خلال القيام بذلك، تستمر في البقاء في المقدمة في الحرب التنافسية للمواهب.
التدقيق في المستقبل يبدأ الآن
في أحدث خطاب للمساهمين لجيمي ديمون إلى مستثمري JPMorgan، يشير إلى: “إن أهم أصولنا – أهم بكثير من رأس المال – هي جودة موظفينا.”
يتابع قائلاً: “التكنولوجيا دائمًا ما تقود التغيير، ولكن الآن تأتي موجات الابتكار التكنولوجي بشكل أسرع وأسرع.”
نظرًا لأن الشركات التي تعيد تأهيل موظفيها تكون أكثر إنتاجية وتنتج عوائد اقتصادية إيجابية وترى زيادة رضا الموظفين، فلا يوجد وقت أفضل للبدء من الآن.
المصدر: venturebeat
شاهد المزيد:
