Przyszłość: jak sztuczna inteligencja zmieni wymagania dotyczące pracy w różnych sektorach

Opublikowany: 2023-07-05

Autorem tego artykułu jest Sumit Sabharwal , dyrektor generalny TeamLease HRtech.

Nasze praktyki pracy są na nowo definiowane przez obecne postępy w technologii sztucznej inteligencji. W ciągu ostatnich kilku lat dostępne stały się generatywne produkty AI do obsługi tekstu, zdjęć, audio i wideo. Liczne generatywne narzędzia sztucznej inteligencji do tworzenia różnych typów treści to m.in. ChatGPT, Dall-E, PlayHT i Descript. Wiele firm wykorzystuje te towary, aby szybko i skutecznie przyspieszyć swoją działalność, ponieważ są one szerzej dostępne i ze względu na ostrą konkurencję między nimi, która utrzymuje niskie ceny. Wraz z adopcją rozwija się zapotrzebowanie na pracowników, którzy potrafią sprawnie posługiwać się tymi urządzeniami elektronicznymi. Krajobraz rynku pracy zmienia się w wyniku ciągłego rozwoju sztucznej inteligencji.

Omówmy, w jaki sposób sztuczna inteligencja ma zmienić wymagania dotyczące pracy w różnych sektorach.

Zasoby ludzkie
Marketing
Finanse
Operacje

Zasoby ludzkie

Dział zasobów ludzkich polega w dużej mierze na treściach tekstowych w codziennych operacjach. Opisy stanowisk, umowy pracownicze, podręczniki i zasady, materiały szkoleniowe, komunikaty pracownicze, dokumenty prawne i dotyczące zgodności itp. Muszą być napisane przez specjalistów HR. Dzięki wykorzystaniu systemów sztucznej inteligencji do generowania tekstu można spełnić wszystkie te wymagania dotyczące treści. Kluczową trudnością jest jednak dobranie odpowiedniego monitu, tak aby generowane informacje właściwie odpowiadały wymaganiom zadania.

Z tego powodu firmy będą potrzebować specjalistów HR, którzy będą w stanie szybko i skutecznie przedstawić sugestie.

W przyszłości generatywna sztuczna inteligencja zostanie zintegrowana z różnymi platformami HCM. Pracodawcy będą zasilać generatywne platformy HCM obsługujące sztuczną inteligencję swoimi zastrzeżonymi danymi, które eksperci HR będą następnie analizować w celu prognozowania odpływu, potrzeby działań angażujących pracowników i innych czynników. Więcej specjalistów HR będzie musiało poznać technologie generatywnej sztucznej inteligencji, ponieważ sztuczna inteligencja nadal przenika sektor HR IT.

Marketing

Podstawowym warunkiem działania marketingu jest treść. Żadne przedsięwzięcie marketingowe, w tym reklama, media społecznościowe, marketing e-mailowy i marketing treści, nie jest możliwe bez treści. W porównaniu z HR, potrzeby działu marketingu w zakresie treści są znacznie bardziej zróżnicowane. Oprócz tekstu marketing wymaga również pomocy z grafiką, filmami i dźwiękiem. Dlatego specjaliści od marketingu muszą być biegli w stosowaniu wszystkich rodzajów generatywnych narzędzi sztucznej inteligencji.

Aby przyspieszyć swoje badania, autorzy treści muszą być wyszkoleni w tworzeniu odpowiednich wyzwalaczy. Graficy i marketerzy mediów społecznościowych będą musieli doskonalić swoje umiejętności w zakresie szybkiego generowania inspiracji artystycznych w celu tworzenia świeżych koncepcji projektowych. Posłużą do tego narzędzia AI, które generują obrazy z monitów słownych. W przypadku animacji, lektorów i innych celów twórcy wideo musieliby również nauczyć się technik sztucznej inteligencji. Aby zatrudnić personel marketingowy z tymi talentami, firmy będą to robić.

Finanse

Kolejną branżą, w której sztuczna inteligencja wpłynie na potrzeby zatrudnienia, jest sektor finansowy. Operacje finansowe organizacji, w tym obowiązki takie jak analiza finansowa, budżetowanie, prognozowanie, sprawozdawczość finansowa i zarządzanie ryzykiem, są zarządzane przez dział finansowy. Obowiązki te obejmują ocenę danych finansowych, pilnowanie przepływów pieniężnych, upewnianie się, że przestrzegane są przepisy i podejmowanie mądrych decyzji finansowych. Objętość i złożoność danych finansowych, czasochłonne procesy wykonywane ręcznie oraz wymóg dokładności sprawozdawczości finansowej to tylko niektóre z trudności, z jakimi borykają się specjaliści ds. finansów. Na przykład tworzenie dokładnych raportów finansowych i ręczna analiza ogromnych zbiorów danych może być czasochłonnym zadaniem obarczonym błędem ludzkim.

Z pomocą generatywnej sztucznej inteligencji problemy te można rozwiązać. Informacje na potrzeby prognozowania i oceny ryzyka można uzyskać za pomocą generatywnych technologii sztucznej inteligencji, które mogą również zautomatyzować analizę danych i przyspieszyć procedury sprawozdawczości finansowej. Na przykład narzędzie do analizy finansowej obsługiwane przez sztuczną inteligencję może szybko przeanalizować dużą ilość danych finansowych. Analitycy finansowi mogą wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję (AI) do analizowania i wykrywania wzorców i trendów, które mogły pozostać niezauważone, dostarczając generatywnej sztucznej inteligencji surowe dane finansowe i kluczowe wskaźniki wydajności (KPI), z których mają korzystać.

Specjaliści finansowi muszą posiadać wiedzę i umiejętności wymagane do zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji do zbiorów danych ich firmy, ponieważ może ona zrewolucjonizować ich pracę. Biegłość w posługiwaniu się różnymi narzędziami analitycznymi i algorytmami staje się kluczowa dla specjalistów ds.

Operacje

Produkcja i dystrybucja towarów i usług wewnątrz organizacji jest zarządzana i optymalizowana przez dział operacyjny. Wymaga to działań, takich jak planowanie logistyki, zarządzanie zapasami, planowanie produkcji, zarządzanie łańcuchem dostaw i zapewnianie jakości. Jednak lokalizowanie wąskich gardeł, dokładne przewidywanie popytu oraz utrzymywanie wysokiego poziomu produktywności i wydajności to trudności, z którymi często spotykają się specjaliści ds. operacyjnych.

Specjaliści ds. operacji mogą pokonać te przeszkody za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji. Ogólne rozwiązania AI mogą wykrywać nieefektywności w procesie produkcyjnym, optymalizować zarządzanie zapasami i usprawniać operacje łańcucha dostaw poprzez analizę ogromnych zestawów danych. Zespoły operacyjne mogą skuteczniej planować harmonogramy produkcji i alokować zasoby, korzystając z algorytmów sztucznej inteligencji, które mogą dokładnie oszacować popyt, na przykład analizując dane dotyczące sprzedaży w przeszłości i wpływy zewnętrzne. Wykrywając wzorce i nieprawidłowości w danych produkcyjnych, generatywna sztuczna inteligencja może również usprawnić procedury kontroli jakości i zagwarantować wysoką jakość produktu.

Eksperci operacyjni muszą rozwinąć odpowiednie umiejętności, aby móc czerpać korzyści z generatywnej sztucznej inteligencji. Powinni zdobyć wiedzę na temat tego, jak wykorzystywać i rozumieć spostrzeżenia generowane przez narzędzia sztucznej inteligencji. Aby tworzyć i wdrażać niestandardowe modele AI, które spełniają określone wymagania operacyjne, niezbędna staje się współpraca z analitykami danych i specjalistami AI. Personel operacyjny może doskonalić swoje umiejętności podejmowania decyzji, usprawniać procesy i zwiększać efektywność operacyjną, poznając generatywną sztuczną inteligencję.

Podsumowując, wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji rośnie i oczekuje się, że będzie nadal rosnąć w przyszłości. Aby zwiększyć produktywność, wiele sektorów korporacyjnych, w tym marketing, finanse, operacje i inne, musi przyjąć te rozwiązania. Znaczenie uczenia się umiejętności sztucznej inteligencji musi być zrozumiałe dla profesjonalistów z każdej branży. Będą w stanie lepiej dostosować się do zmieniającego się rynku, przyczynić się do sukcesu swoich organizacji i skutecznie negocjować zmieniający się krajobraz technologiczny, jeśli dodadzą biegłość w sztucznej inteligencji do swojego zestawu umiejętności.