Како постати технолошки лидер у ери аутоматизације

Ера аутоматизације долази – ускоро – и свет рада никада неће бити исти.

Иако су неке студије страшније од других, стручњаци се слажу да ће напредак у роботици и вештачкој интелигенцији имати велики, распрострањен утицај на економију и већину радника.

Студија Пев Ресеарцх Центер-а анкетирала је скоро 2.000 стручњака и открила да 48 одсто очекује будућност у којој ће роботи и дигитални агенти изместити значајан број плавих и белих овратника. У ствари, истраживачи са Универзитета Оксфорд закључили су да 47 одсто америчких радника има велику вероватноћу да види своје послове аутоматизоване у наредних 20 година, док је Мекинзијев извештај предвиђао да би до 30 одсто радних активности могло бити аутоматизовано до 2030. године.

Нису све прогнозе тако злослутне. Исти извештај Мекинзија такође је указао на прилику, напомињући да би укупна потрошња на технологију могла да се повећа за више од 50 процената између 2015. и 2030. године, што би, како се процењује, могло да створи 20 до 50 милиона високо плаћених радних места широм света.

Ево неколико савета како да постанете технолошки лидер у ери аутоматизације.

Сазнајте који су послови најугроженији

У Оксфордовој студији, истраживачи су анализирали 700 занимања и на крају открили да 12 има 99 посто шансе да на крају буде аутоматизовано:

Кључеви за унос података
Библиотечки техничари
Нови рачуни службеници
Радници на фотографским процесима и оператери машина за обраду
Так Препарерс
Царго анд Фреигхт Агентс
Поправци сатова
Осигураватељи
Математички техничари
Канализација
Испитивачи наслова, апстрактори и истраживачи
Телемаркетерс

Прогноза оксфордских истраживача била је скоро исто тако суморна за низ других занимања, укључујући правне секретаре, кредитне аналитичаре, благајнике, посреднике у промету некретнина и многе у индустрији осигурања.

А новијеизвештајса Института Брукингс су закључили да скоро нико не би остао без утицаја на усвајање тренутно доступних технологија.

Има смисла, дакле, да Броокингсов извештај препоручује да је, како би се носили са овим брзим темпом промена, од виталног значаја за владе, пословне и грађанске лидере – као и за раднике – да промовишу и усвоје начин размишљања сталног учења и улажу у преквалификацију постојећи радници, чинећи развој вештина приступачнијим и ширећи могућности за убрзано учење и сертификацију.

Схватите који ће технолошки послови напредовати

Из перспективе велике слике, послове који укључују вештине критичког мишљења, креативност, решавање проблема или вештине људи биће теже аутоматизовати од других.

Али чини се да су многе улоге у технологији јединствено спремне да одрже или чак повећају своју вредност у ери аутоматизације - студија Брукингса је показала да су техничке услуге и информационе индустрије међу најмање рањивим на аутоматизацију.

Неке улоге, конкретно, изгледају добро позициониране за раст. Ови укључују:

Девелоперс

Према Броокингс студији, програмери софтвера имају само осам процената потенцијала за аутоматизацију, и то има смисла, с обзиром на то да је креирање атрактивних, убедљивих, приступачних и функционалних дигиталних производа скуп вештина које ће тек постати важније у будућности.

У ствари, многи наглашавају да ће учење кодирања бити неопходна вештина у ери аутоматизације и вештачке интелигенције.

Борбени поклич за учењем кодирања, који је одјекнуо широм технолошке заједнице последњих неколико година, постаје све гласнији, рекао Леон Адато , главни штребер на СоларВиндс . Способност разумевања и неговања осећаја за код, тј. учење како одређени концепти кодирања функционишу заједно, биће основна вештина за успех у доба вештачке интелигенције и (машинског учења).

Наука о подацима/анализа података

Свет великих података постаје све већи. ПремаСтудија ЕМЦ Дигитал Универсе, дигитални универзум ће порасти са 4,4 трилиона гигабајта у 2013. на 44 трилиона гигабајта до 2020. године, а прогноза Међународне корпорације за податке за 2017. предвиђа да ће приходи од великих података и пословне аналитике достићи 150,8 милијарди долара на глобалном нивоу.

Како компаније улажу више новца у вештачку интелигенцију и роботику, биће кључно проактивно анализирати вредност коју стварају те инвестиције, разумети како оптимизовати те инвестиције и идентификовати друге трендове и могућности које се стварају кроз аутоматизацију.

Анализа података је пример веома пожељне примењене техничке вештине која је постала неопходна у свакој индустрији и функцији,написаоАлександра Левит, ауторка Хуманити Воркс: спајање технологија и људи за радну снагу будућности .

Прихватање науке о подацима ускоро ће се уклопити у способност појединца да се успешно носи са вештачком интелигенцијом и машинским учењем, сложио се Адато. Усавршавање вештина аутоматизације и анализе података, усавршавање вештина аналитичког закључивања, развој логичког размишљања и правилне аналитике, и разумевање како да се рукује великим количинама података су неке од врхунских вештина науке о подацима које ће постати неопходне.

Менаџмент производа

Аирбнб пружа добро истраживање случаја о томе како креативни и напредни људи могу да користе вештачку интелигенцију да би дизајн производа и процес развоја учинили паметнијим и ефикаснијим.

Компанија је одлучила да научи машину да класификује 150 компоненти у оквиру свог система дизајна и прикаже их у претраживачу – или, другим речима, систем омогућава својим дизајнерима и инжењерима производа да преузму идеје са табле за цртање и скоро одмах их претворе у производе. Циљ је био да се поједностави процес развоја производа фокусирањем на тестирање функционалних прототипова, а компанија је изјавила да је систем већ показао огроман потенцијал.

Верујемо да ће у наредних неколико година нова технологија омогућити тимовима да дизајнирају нове производе на експресиван и интуитиван начин, док ће истовремено елиминисати препреке из процеса развоја производа, рекао јеБењамин Вилкинс, технолог дизајна у Аирбнб-у.

Како кретање система дизајна добија на значају, а интерфејси постају све стандардизованији, верујемо да ће дизајн и развој уз помоћ вештачке интелигенције бити уклопљени у следећу генерацију алата.

Како се то буде дешавало, способности критичког размишљања и међудисциплинарне вештине менаџера производа ће постати само траженије.

Али пример Аирбнб-а такође илуструје како ће технолошки лидери будућности – од програмера преко стручњака за податке до УКС дизајнера – морати да буду иновативни и да се стално усавршавају да би користили А.И. и аутоматизацију као алате за оснаживање и побољшање њиховог рада.

Како организације аутоматизују огромне делове свог знања и производног рада, оне ће такође користити те ствари и вредност коју су те активности створиле,написаоЦхарлес Араујо, аутор Квантно доба ИТ-а: Зашто ће се све што знате о ИТ-у ускоро променити . Више није довољно јефтино испоручити квалитетан производ тржишту. Као што већ видимо како се дешава у различитим индустријама, вредност разликовања се пребацује на искуство – и углавном на дигитално или дигитално омогућено искуство.

Креирање, курирање и одржавање дигиталних искустава која омогућавају организацији да се истакне на тржишту биће суштински покретач конкурентске диференцијације и пословне вредности у дигиталној ери. Ова промена ће такође покренути трансформацију и реинвенцију рада.