Även om vår affärsmiljö har varit ärrad av effekterna av ekonomisk och geopolitisk osäkerhet under de senaste åren, är den nuvarande AI-rörelsen ett raketskepp till betydande omvandling som kommer att påskynda nya möjligheter.
Den exponentiella tillväxten av data inom varje företag lägger till detta AI-buzz. Forskning förutspår att global dataskapande kommer att öka till mer än 180 zettabyte år 2025. Men i denna intelligensålder är det inte längre en fråga om hur mycket data ett företag kan generera, utan hur det kan användas för att driva beslutsfattande samtidigt som det förbättrar kompetensen hos dess personal. Det har blivit viktigt. Ställ rätt frågor för att få rätt svar.
En nyligen genomförd Alteryx-undersökning av 300 styrelseledamöter från fyra länder, inklusive Australien, upprepade denna rädsla och fann att den plötsliga ökningen av generativ AI har överträffat hypen och blivit fokuspunkten för företag. Det har bekräftats att det finns. Bland de tillfrågade styrelsemedlemmarna sa 43% av australierna att generativ AI för närvarande är deras ”prioritet nummer ett” och 39% experimenterar med generativ AI på ett specifikt projekt eller avdelning.
Oavsett om du är en CFO som vill påskynda tiden till kvartalsvisa deadlines eller en supply chain manager som vill optimera komplex logistik, går dagens företag från traditionella databaser och applikationer till moderna molndatalager och plattformar. , Jag hämtar data från flera indatakällor. . Detta tyder på att AI-driven automatisering kommer att fortsätta att vara en nyckelfunktion för framtida företag, och när fler organisationer försöker frigöra potentialen för dessa innovationer kommer data och AI-relaterade färdigheter att fulländas. skapa en storm och omforma roller och färdigheter bas som behövs för framtidens arbetskraft. .
World Economic Forum framhåller detta ytterligare i sin Future of Work Report 2023, och anger att rollerna för ”AI- och maskininlärningsspecialister” och ”dataanalytiker och forskare” kommer att vara de mest populära mellan 2023 och 2027. Den betonar att det kommer att vara bland de 10 snabbast växande jobben.
Oavsett om det hälsas med spänning eller bävan är det tydligt att AI förväntas förändra affärslandskapet under de kommande tre åren. Alteryx nyligen genomförda studie om framtidens företag avslöjar att organisationer i Australien, Indien, Japan och Singapore har en stark aptit för AI och automation. Faktum är att nästan nio av tio (86%) säger att AI redan påverkar vad deras organisation kan åstadkomma.
Oavsett vad framtiden har att erbjuda kräver en framgångsrik integration av generativ AI i alla aspekter av en organisation ett affärsomfattande tillvägagångssätt för datadrivet beslutsfattande som ger hela arbetsstyrkan möjlighet att få ut det mesta av tekniken. Det är därför företags- och teknikledare måste bygga för framtiden nu. Genom att arbeta med HR-chefer för att utveckla en kompetensstapel som stöder teknikstacken, kan organisationer dra nytta av nuvarande och framtida AI-kapacitet, allt drivs av data.
Lägger grunden för en AI-driven framtid
Data är smutsig, den finns överallt och mängden av dem växer. Enbart investeringar i teknikstackens ekosystem kommer inte att räcka för att omvandla denna ökande volym och variation av data till affärsmöjligheter. Istället för att underlätta utvinningen av värde från data med den hastighet och skala som krävs för realtidsintelligens, bearbetar den till ett fåtal utvalda. Oförmågan att extrahera meningsfulla insikter från data i stor skala försvårar möjligheten att få den beslutsintelligens som behövs för att uppfylla nya affärsmål.
Men nyckeln är att inse att varje företag har en stor pool av outnyttjad datatalanger som kan nå sin fulla potential.
Även om AI kommer att forma framtida företagsverksamhet och prestanda, utgör det nuvarande kompetensgapet en betydande barriär som kommer att stoppa denna ansträngning om den inte fylls. För att förbereda oss för denna allt mer komplexa datadrivna framtid behöver vi icke-teknisk programvara som gör det möjligt för ett bredare spektrum av individer att bidra till insiktsfullt beslutsfattande, snarare än traditionella dataanalytikers exklusiva domän. Fokus bör ligga på kompetensutveckling.
Bygga en datakunnig arbetsstyrka inifrån
Eftersom användningen av AI och stora språkmodeller (LLM)-tekniker accelererar över företag, är det viktigt att hela individen förstår konsten att använda dessa avancerade verktyg för att utvinna värdefulla insikter. Enligt Gartners förutsägelser för 2025 kommer analytiska och mjuka färdigheter att vara de mest eftertraktade färdigheterna på data- och analystalangmarknaden. Att odla nyfikenhet på data och analytiskt tänkande är grundläggande verktyg för att utveckla nästa generations datavetenskapliga talanger. Men överförbara mjuka färdigheter som samarbete, nyfikenhet, kreativ problemlösning och kommunikation är lika viktiga.
Till exempel fann forskning från Alteryx att 76 % av australiska företagsledare säger att det är viktigt för anställda att ha flera färdigheter snarare än att specialisera sig inom ett område. Även om hårda färdigheter inom områden som AI och ML fortfarande är viktiga, kan rätt AI-verktyg hjälpa anställda att hantera den ökande mängden och variationen av data och hitta den konkurrensfördel som din organisation behöver. Masu.
Anställda med både teknisk expertis och mjuka färdigheter kan vara oerhört värdefulla för ett företag, även om det värdet inte är direkt uppenbart. Målgruppen är yrkesverksamma i mitten av karriären av alla utbildningsbakgrunder och åldrar, de som vill förbättra sina färdigheter för att avancera sina karriärer och de som siktar på att återgå till jobbet. Deras unika förståelse för det bredare affärslandskapet är deras mest värdefulla tillgång. Detta kommer att göra det möjligt för dig att visa din förmåga att omvandla data till insikter som informerar kritiska affärsbeslut, ställer rätt frågor, implementerar effektiva datametodologier och producerar genomförbara resultat.
Även om denna expertis kanske inte passar in i det traditionella tänkandet om en datavetares kompetens, fungerar den som nyckeln för att låsa upp värdefulla insikter.
Forma arbetsstyrkan för morgondagens AI-drivna arbetsplats
Så hur kan företag utbilda sina anställda med den kritiska datakompetens och expertis som behövs för att leverera datadrivna insikter? Företagsledare måste engagera och uppmuntra sina anställda. , du bör följa dessa steg för att förbättra dina färdigheter.
- Bedöm dina nuvarande tekniska och mjuka färdigheter. Kreativ problemlösning är nyckeln. Anpassa utbildningen till dina anställdas färdigheter, ge dem flexibilitet och tid att lära sig.
- Utnyttja molnet för att demokratisera tillgången till data och analys. Förenkla och möjliggör åtkomst till data och verktyg för att uppmuntra mer inlärningstid.
- Tillhandahålla lättanvända självbetjäningsverktyg och dataåtkomst. Framsteg inom självbetjäningsanalys utan kod/låg kod gör att alla, oavsett kvalifikationer, kan lösa affärsutmaningar och tillhandahålla beslutsunderrättelser.
- Behandla kompetenshöjning som en investering. Kompetensuppbyggnad skapar en mer inkluderande arbetsplats och en kultur där alla kan använda data för att fatta strategiska beslut.
- Låt oss ha kul: Att gamifiera inlärningsupplevelsen och införliva praktiska aktiviteter som dataathons gör kompetensuppbyggnad engagerande och motiverar teammedlemmar att fortsätta lära sig.
Genom att följa dessa steg kommer dina anställda att ha de data och analytiska färdigheter de behöver för att driva förändringar inom ditt företag. Om du ignorerar dem riskerar du att hamna efter konkurrenterna.
Mänskligheten blir viktigare i AI-världen
AI förlitar sig på kombinationen av högkvalitativ data, mångsidig mänsklig intelligens och affärskontext för att hjälpa företag att förstå ”vad” och ”varför” bakom kritiska affärsbeslut. Viktigast. Data ensam kan inte ge de insikter som behövs för att lösa affärsutmaningar. Dessutom kommer AI utan expertis att formulera välgrundade frågor inte att kunna ge tillförlitlig, säker och pålitlig produktion.
AI-vågen kommer att skapa nya datainteraktionsparadigm och snabbare sätt att upptäcka mönster och insikter gömda i data – insikter som skapar affärsvärde. Därför kommer blomstrande organisationer att vara de som utvecklar och utrustar domänexperter med kritiskt tänkande, domänkunskap, datakompetens och analytiska färdigheter som är nödvändiga för att navigera i denna tidsålder av AI-driven intelligens.
Det råder ingen tvekan om att datadrivet beslutsfattande kommer att fortsätta att vara näringslivets livsnerv. Endast genom att stödja upp- och omskoling av nuvarande anställda, från kunskapsarbetare i affärsenheter till anställda i mer tekniska roller, kommer företag att framgångsrikt kunna transformera och vara redo att dra nytta av generativ AI. Det kommer att ordnas.
