AI Reskilling: perchè è fondamentale per le aziende
Reskilling e Upskilling rappresentano la priorità n°1 nell’ambito della formazione aziendale.
Perché?
Perché la carenza globale di lavoratori con competenze legate all’AI rallenta i progressi nell’Intelligenza Artificiale.
E secondo il World Economic Forum, la rapida accelerazione verso l’automazione e l’incertezza economica causata dalla pandemia porteranno alla perdita di 85 milioni di posti di lavoro.
Quindi, con la tecnologia AI che apre nuove opportunità, è imperativo che i lavoratori acquisiscano le competenze necessarie per sfruttare gli strumenti di AI e progredire nella loro carriera.
Ma fortunatamente stiamo partendo con il piede giusto…
Infatti oggi, secondo un sondaggio di TechRepublic, l’87% dei dipendenti considera molto importanti le opzioni di reskilling e upskilling nei luoghi di lavoro.
E allo stesso tempo, un numero maggiore di aziende ha messo il miglioramento delle competenze della propria forza lavoro tra le prime 5 priorità aziendali.
E nella puntata #111 del podcast vedremo quali sono i vantaggi del reskilling e come farlo in azienda.
VANTAGGI DEL RESKILLING: COLLABORAZIONE PROFICUA
In primo luogo, l’alfabetizzazione dei dati – ossia la capacità di leggerli – in tutta l’azienda aiuta gli esperti di dominio (vendite, risorse umane, marketing, produzione, post-vendita analisti finanziari, ecc.) a collaborare con gli esperti di Intelligenza Artificiale per dare le giuste indicazioni su come è meglio addestrare gli algoritmi che poi dovrebbero supportarli nel prendere decisioni.
L’Intelligenza Artificiale permette di estrarre informazioni di qualità da un enorme contenuto di dati, ma solo se gli utilizzatori sono in grado di supportare al meglio chi sviluppa gli algoritmi, indicando quali sono i dati più importanti e come possono essere gestiti al meglio.
Affinché gli strumenti di Intelligenza Artificiale vengano distribuiti su larga scala, i dipendenti i cui lavori implicano interazioni con i sistemi di intelligenza artificiale devono capire come funzionano tali sistemi e quali potrebbero essere i vincoli e le limitazioni.
Il reskilling di queste persone può includere imparare ad interpretare gli output dei modelli o intervenire con esperti quando gli output sembrano incorretti.
Si tratta di un vero e proprio contributo nello sviluppo non dell’algoritmo in sé, ma di come dare i parametri all’algoritmo.
VANTAGGI DEL RESKILLING: NIENTE LICENZIAMENTI
Un recente studio McKinsey ha rilevato che un reskilling efficace è il 20% più conveniente rispetto a licenziare e assumere.
Un sondaggio Deloitte ha rilevato che il 94% dei dipendenti rimarrebbe in un’azienda se ciò li aiutasse a sviluppare e apprendere nuove competenze, ma solo il 15% può accedere a opportunità di apprendimento direttamente correlate al proprio lavoro.
Alcune delle più grandi imprese a livello globale hanno assistito a questo cambiamento negli ultimi anni e hanno investito milioni, persino miliardi, nella “protezione del futuro” dei propri dipendenti, armando con le competenze necessarie per il nuovo mondo del lavoro.
Ad esempio, JPMorgan Chase ha investito 350 milioni di dollari al suo piano da $ 250 milioni per migliorare la propria forza lavoro. Amazon sta investendo oltre 700 milioni di dollari per fornire formazione di perfezionamento ai propri dipendenti.
Inoltre, PricewaterCooper sta spendendo 3 miliardi di dollari per migliorare le competenze di tutti i suoi 275.000 dipendenti nei prossimi tre o quattro anni; il mantra del programma è “Nuovo mondo, nuove abilità”.
CHI SE NE DEVE OCCUPARE?
Risposta veloce: il management (di cui però adesso non se ne occupa).
I manager sono o comunque dovrebbero essere i primi a percepire il bisogno di avviare un programma di reskilling (anche se dovrebbe essere sempre fatto).
Solo il 40% degli dipendenti riferisce che i propri manager li hanno stimolati ad apprendere nuove abilità negli ultimi sei mesi, anche se oltre la metà (53%) ritiene che i propri manager supportino i propri obiettivi di carriera.
COME SI FA IL RESKILLING DEI DIPENDENTI?
Fortunatamente, in quanto BlueTensor, abbiamo avuto a che fare con una categoria di imprenditori e manager molto lungimiranti che ci chiamano per fare formazione in azienda su questi temi.
Spesso ci chiedono fin dall’inizio di affiancare il loro personale – training on the job -, che secondo noi è la miglior modalità d’apprendimento.
Questo non significa trasformare un dipendente in un data scientist, attenzione.
Il loro focus dovrebbe essere quello di sviluppare i propri prodotti e servizi, ma grazie all’affiancamento imparano una serie di competenze esterne estremamente importanti per utilizzare lo strumento di Intelligenza Artificiale.
In questo modo hanno la possibilità di capire come applicare queste tematiche e applicare l’Intelligenza Artificiale anche in altre aree dell’azienda.
In altri casi l’Intelligenza Artificiale non viene presa in considerazione, perciò ci chiedono semplicemente di implementare lo strumento, delegando interamente la responsabilità ad esperti esterni.
Certo, è molto comodo, ma questo impedisce ai dipendenti di aumentare le proprie competenze.
Quando un’azienda sviluppa una nuova progettualità, dovrebbe anche occuparsi di far crescere il team, a prescindere dal tipo di progetto e di tecnologia innovativa.
