Sadržaj:
Video: Kako učinkovito zadržati Vaše zaposlenike? (Prosinac 2024)
Ako ste zabrinuti (ili ste izuzetno uzbuđeni) zbog strojnog učenja (ML) koji postaje mainstream, nedavna anketa tvrtke Oxford Economics u ime ljudskih resursa (HR) i IT kompanije za upravljanje imovinom ServiceNow trebala bi pobuditi vaše zanimanje. Izvještaj, koje je istraživalo 500 glavnih službenika za informiranje (CIO) u 11 zemalja i preko 25 industrija, pokazalo je da 49 posto tvrtki već koristi ML za poboljšanje tradicionalnih poslovnih procesa.
Od 500 ispitanih CIO-ova, 200 ih je reklo da su već izvan pilot faze i započeli su s primjenom ML-a u nekom svojstvu. CIO-ovci se nadaju da će uvođenjem automatizacije ograničiti pogreške korisnika i pogreške u prosudbi. Gotovo 70 posto službenika za informaciju rekao je da će odluke koje donose strojevi biti točnije od onih koje donose ljudi. Prema istraživanju, CIO-i su danas uglavnom usmjereni na korištenje ML-a za automatizaciju ponavljajućih zadataka (68 posto), donošenje složenih odluka (54 posto), prepoznavanje obrazaca podataka (40 posto) i uspostavljanje veze između događaja (32 posto).
"Jedan od razloga zašto toliko čujete za ML je taj što će val produktivnosti odvojiti tvrtke od konkurencije", rekao je Chris Bedi, CIO u ServiceNow. "Brže je i nudi bolje odluke. Ljudi imaju pristranosti, algoritmi nemaju."
Bedi je rekao da vidi ogroman potencijal za ML u industrijama kao što su planiranje resursa poduzeća (ERP), upravljanje zalihama i opskrbni lanac, među mnogim drugima. Četrdeset i jedan posto CIO-ova u anketi je kao nedostatak vještina navelo nedostatak vještina kao glavni problem koji ih sprečava u primjeni ML-a danas. Suprotno tome, samo 16 posto CIO-ova i njihovih tvrtki imaju planove za veličinu radne snage i promjene uloge za prilagodbu ML-u.
ML i poslovi
Brojevi objavljeni u istraživanju Oxford Economics kratkoročne su projekcije, za razliku od izvještaja konzultantske tvrtke za upravljanje McKinsey & Company. Njihovo je izvješće predviđalo da se polovina današnjih radnih aktivnosti može zamijeniti automatizacijom od 2035. do 2055. godine, ovisno o različitim čimbenicima. Izvještaj tvrtke analizirao je 2000 radnih aktivnosti u 800 zanimanja i utvrdio da se gotovo 2, 7 trilijuna dolara plaće troši na poslove koji bi se u konačnici mogli automatizirati.
"ML će promijeniti uloge ljudi", rekla je Bedi. "Ne pretplaćujem se na ML koji će ljudima oduzimati poslove; to će promijeniti radni odnos ljudi. Automatske odluke postat će automatizirane, što će ljude osloboditi. Stvarat će se novi poslovi."
Bedi je rekla da je ključ za iskorištavanje ML-a za poboljšanje najnovijeg stanja uz održavanje redovne razine pomicanje postojećih vještina i angažiranje novih talenata za upravljanje ML sposobnostima. "Talent je veliko pitanje", rekla je Bedi. "Data Scientist mora biti jedan od najtoplijih poslova vani. Zaista trebamo pogledati koji je naš trogodišnji plan puta za talente i vještine? I biti stvarno svrhovit u izgradnji tih vještina. Moramo osposobiti zaposlenike, ali također pronađite alternativne izvore za taj talent."
Bedi je pozvala poslodavce da zaposle i osposobe zaposlenike kako bi iskoristili prednosti procesa temeljenog na ML. Jednom kad su ljudi zadovoljni ML-ovom sposobnošću stvaranja pouzdanih podataka i donošenja ispravnih odluka, rekao je da će industrija prebacivati strojno odlučivanje vođeno ljudskim nadzorom.
Dilema kasnog usvajanja
Istraživanje Oxford Economics izoliralo je 50 tvrtki koje su proglašene prvim pokretačima. Istraživanje je proučavalo poslovne procese i strategije talenata ovih kompanija kako bi utvrdilo kako i na koji način će ML napredovati u narednim godinama. Studija je utvrdila da je vjerojatnije da su First Movers redefinirali opise poslova kako bi se usredotočili na to kako ljudi rade sa strojevima, te su napravili planove za razvoj specijaliziranih timova usredotočenih na razvoj i korištenje ML tehnologije. Za razliku od svojih vršnjaka, ove tvrtke imaju veću vjerojatnost da su razvile mape puta za buduće procese, bilježeći pogreške i osiguravajući točnost podataka.
Nažalost, druga izvješća pokazuju da što je organizacija manja (i što manje resursa ima manje), to je manja vjerojatnost da će se pripremiti za val ML-a. Nedavno istraživanje Bluewolfa (IBM-ove tvrtke) pokazalo je da samo 33 posto malih poduzeća planira uložiti u umjetnu inteligenciju (AI) i ML u narednih 12 mjeseci. To je u suprotnosti s 30 posto velikih tvrtki koje su već uložile u tehnologije i 44 posto koje su planirale početi ulagati u sljedećih 12 mjeseci. To je ukupno 74 posto, ili 20 posto više od ukupnog broja malih poduzeća.
"Rano smo u putovanju", reče Bedi. "Ljudi i tvrtke koje su agresivne odvojit će se od tvrtki koje to nisu. Čini se da postoji poziv na akciju da se to učini. Tvrtke koje se naslanjaju počet će se odvojiti od konkurencije. To razdvajanje povećat će se. CIO će uistinu početi gurati na to u skoroj budućnosti."
