Jak zostać liderem technologicznym w erze automatyzacji

Opublikowany: 2022-04-28

Nadchodzi era automatyzacji – już niedługo – a świat pracy już nigdy nie będzie taki sam.

Chociaż niektóre badania są bardziej tragiczne niż inne, eksperci zgadzają się, że postęp w robotyce i sztucznej inteligencji będzie miał duży, powszechny wpływ na gospodarkę i większość pracowników.

Badanie Pew Research Center, w którym przeprowadzono ankietę wśród prawie 2000 ekspertów, wykazało, że 48 procent oczekuje przyszłości, w której roboty i agenci cyfrowi będą wypierać znaczną liczbę pracowników fizycznych i umysłowych. W rzeczywistości naukowcy z Uniwersytetu Oksfordzkiego doszli do wniosku, że 47% pracowników w USA ma duże prawdopodobieństwo, że ich praca zostanie zautomatyzowana w ciągu najbliższych 20 lat, podczas gdy raport McKinsey przewiduje, że nawet 30% „działań związanych z pracą” może zostać zautomatyzowanych do 2030 roku.

Nie wszystkie prognozy są tak złowieszcze. Ten sam raport McKinsey wskazywał również na możliwości, zauważając, że ogólne wydatki na technologię mogą wzrosnąć o ponad 50 procent w latach 2015-2030, co może stworzyć około 20 do 50 milionów dobrze płatnych miejsc pracy na całym świecie.

Oto kilka wskazówek, jak zostać liderem technologicznym w erze automatyzacji.

Dowiedz się, jakie miejsca pracy są najbardziej zagrożone

W badaniu Oxfordu naukowcy przeanalizowali 700 zawodów i ostatecznie odkryli, że 12 ma 99 procent szans na ostateczne zautomatyzowanie:

  • Klucze wprowadzania danych
  • Technicy biblioteczni
  • Nowi księgowi
  • Pracownicy procesu fotograficznego i operatorzy maszyn obróbczych
  • Specjaliści ds. podatków
  • Agenci cargo i frachtowi
  • Serwisy zegarków
  • Ubezpieczyciele ubezpieczeniowi
  • Technicy matematyczni
  • Kanalizacja
  • Egzaminatorzy tytułów, abstraktorzy i poszukiwacze
  • Telemarketerzy

Prognozy badaczy z Oksfordu były prawie tak samo ponure dla szeregu innych zawodów, w tym sekretarzy prawnych, analityków kredytowych, kasjerów, pośredników w obrocie nieruchomościami i wielu z branży ubezpieczeniowej.

Nowszy raport Brookings Institution stwierdza, że ​​prawie nikt nie pozostanie obojętny na przyjęcie obecnie dostępnych technologii.

Ma więc sens, że raport Brookingsa zalecał, by w celu radzenia sobie z tym szybkim tempem zmian, ważne jest, aby rząd, biznes i liderzy obywatelscy – a także pracownicy – ​​promowali i przyjmowali „nastawienie na ciągłe uczenie się” i inwestowali. w przekwalifikowywaniu dotychczasowych pracowników, zwiększaniu dostępności rozwoju umiejętności oraz poszerzaniu możliwości przyspieszonego uczenia się i certyfikacji.

Dowiedz się, jakie prace techniczne będą się rozwijać

Z szerszej perspektywy prace wymagające umiejętności krytycznego myślenia, kreatywności, rozwiązywania problemów lub umiejętności ludzkich będą trudniejsze do zautomatyzowania niż inne.

Wydaje się jednak, że wiele ról w technologii ma wyjątkową predyspozycje do utrzymania lub nawet zwiększenia swojej wartości w erze automatyzacji – badanie Brookings wykazało, że usługi techniczne i branże informacyjne były jednymi z najmniej podatnych na automatyzację.

W szczególności niektóre role wydają się dobrze przygotowane do wzrostu. Obejmują one:

Deweloperzy

Według badania Brookings, programiści mają zaledwie osiem procent „potencjału automatyzacji” i ma to sens, biorąc pod uwagę, że tworzenie atrakcyjnych, przekonujących, dostępnych i funkcjonalnych produktów cyfrowych to zestaw umiejętności, który stanie się ważniejszy w przyszłości.

W rzeczywistości wielu podkreśla, że ​​nauka kodowania będzie obowiązkową umiejętnością w erze automatyzacji i sztucznej inteligencji.

„Okrzyk bojowy o naukę kodowania, który od kilku lat odbija się echem w społeczności technologicznej, staje się coraz głośniejszy” – powiedział Leon Adato , Head Geek w SolarWinds . „Zdolność do zrozumienia i pielęgnowania poczucia kodu, tj. nauczenie się, jak współpracują ze sobą niektóre koncepcje kodowania, będzie podstawową umiejętnością sukcesu w erze sztucznej inteligencji i (uczenia maszynowego).”

Nauka o danych/analiza danych

Świat big data staje się coraz większy. Według badania EMC Digital Universe świat cyfrowy wzrośnie z 4,4 biliona gigabajtów w 2013 roku do 44 biliona gigabajtów do 2020 roku, a prognoza International Data Corporation na 2017 rok przewiduje, że przychody z Big Data i analityki biznesowej wyniosą na całym świecie 150,8 miliarda dolarów.

Ponieważ firmy inwestują więcej pieniędzy w sztuczną inteligencję i robotykę, kluczowe będzie proaktywne analizowanie wartości tworzonej przez te inwestycje, zrozumienie, jak zoptymalizować te inwestycje oraz identyfikowanie innych trendów i możliwości, które powstają dzięki automatyzacji.

„Analiza danych jest przykładem wysoce pożądanej, stosowanej umiejętności technologicznej, która stała się niezbędna w każdej branży i funkcji” – napisała Alexandra Levit, autorka Humanity Works: Merging Technologies and People for the Workforce of the Future .

„Objęcie nauki o danych wkrótce będzie łączyć się ze zdolnością jednostki do skutecznego radzenia sobie ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym” – zgodził się Adato. „Doskonalenie umiejętności w zakresie automatyzacji i analizy danych, doskonalenie umiejętności rozumowania analitycznego, rozwijanie logicznego myślenia i właściwej analityki oraz zrozumienie, jak radzić sobie z dużą ilością danych, to kilka z najważniejszych umiejętności w zakresie analizy danych, które staną się niezbędne”.

Zarządzanie produktem

Airbnb zapewnia dobre studium przypadku na temat tego, w jaki sposób ludzie kreatywni i myślący przyszłościowo mogą wykorzystać sztuczną inteligencję, aby proces projektowania i rozwoju produktu był inteligentniejszy i bardziej wydajny.

Firma postanowiła nauczyć maszynę klasyfikowania 150 komponentów w ramach swojego systemu projektowania i renderowania ich w przeglądarce – innymi słowy, system pozwala projektantom i inżynierom produktu czerpać pomysły z deski kreślarskiej i niemal natychmiast je przetwarzać. na produkty. Celem było uproszczenie procesu rozwoju produktu poprzez skupienie się na testowaniu funkcjonalnych prototypów, a firma oświadczyła, że ​​system „już wykazał ogromny potencjał”.

„Wierzymy, że w ciągu najbliższych kilku lat pojawiające się technologie pozwolą zespołom projektować nowe produkty w sposób wyrazisty i intuicyjny, jednocześnie eliminując przeszkody w procesie rozwoju produktu” – powiedział Benjamin Wilkins , technolog projektowania w Airbnb.

„W miarę jak ruch systemów projektowych nabiera rozpędu, a interfejsy stają się bardziej ustandaryzowane, wierzymy, że sztuczna inteligencja wspomagana projektowaniem i rozwojem zostanie wcielona w następną generację oprzyrządowania”.

Gdy tak się stanie, umiejętności krytycznego myślenia i interdyscyplinarne umiejętności menedżerów produktów staną się tylko bardziej pożądane.

Ale przykład Airbnb ilustruje również, w jaki sposób liderzy technologii przyszłości – od programistów przez specjalistów od danych po projektantów UX – będą musieli być innowacyjni i stale podnosić swoje umiejętności, aby wykorzystywać sztuczną inteligencję i automatyzację jako narzędzia do usprawnienia i usprawnienia swojej pracy.

„Ponieważ organizacje automatyzują ogromną część swojej wiedzy i pracy produkcyjnej, będą również utowarowizować te rzeczy i wartość, jaką te działania wytworzyły” – napisał Charles Araujo, autor książki The Quantum Age of IT: Why Everything You Know About IT is About to Change . „Nie wystarczy już niedrogo dostarczać na rynek wysokiej jakości produkt. Jak już widzimy, jak rozgrywają się różne branże, wartość różnicująca przenosi się na doświadczenie — a przede wszystkim na doświadczenie cyfrowe lub cyfrowe.

„Tworzenie, kuratorowanie i utrzymywanie cyfrowych doświadczeń, które umożliwiają organizacji wyróżnienie się na rynku, będzie podstawowym motorem zróżnicowania konkurencyjnego i wartości biznesowej w erze cyfrowej. Ta zmiana będzie również napędzać transformację i ponowne wymyślenie pracy”.