Взгляд в будущее: как искусственный интеллект изменит требования к работе в разных секторах

Опубликовано: 2023-07-05

Эта статья была подготовлена Сумитом Сабхарвалом , генеральным директором TeamLease HRtech.

Наши рабочие методы пересматриваются в связи с современными достижениями в области технологий искусственного интеллекта. Продукты генеративного ИИ для текста, фотографий, аудио и видео стали доступны за последние несколько лет. Многочисленные генеративные инструменты искусственного интеллекта для создания различных типов контента включают ChatGPT, Dall-E, PlayHT и Descript, и это лишь некоторые из них. Многие фирмы используют эти товары для быстрого и эффективного ускорения своей деятельности, поскольку они более широко доступны и из-за жесткой конкуренции между ними, которая удерживает цены на низком уровне. Спрос на работников, которые могут умело пользоваться этими электронными товарами, растет вместе с внедрением. Ландшафт рынка труда меняется в результате постоянного развития искусственного интеллекта.

Давайте обсудим, как ИИ может изменить требования к работе в разных секторах.

Человеческие ресурсы
Маркетинг
Финансы
Операции

Человеческие ресурсы

Отдел кадров в значительной степени полагается на текстовый контент в повседневной работе. Должностные инструкции, контракты с сотрудниками, справочники и политики, учебные материалы, общение сотрудников, юридические документы и документы по соблюдению требований и т. д. должны быть написаны специалистами по персоналу. Все эти требования к контенту могут быть выполнены с использованием систем искусственного интеллекта, генерирующих текст. Однако ключевая трудность заключается в выборе подходящей подсказки, чтобы сгенерированная информация надлежащим образом удовлетворяла требованиям задачи.

По этой причине предприятиям потребуются специалисты по персоналу, которые могут быстро и эффективно выдвигать предложения.

В будущем генеративный ИИ будет интегрирован в различные платформы HCM. Работодатели будут предоставлять генеративным платформам HCM с поддержкой искусственного интеллекта свои собственные данные, которые затем специалисты по персоналу будут анализировать, чтобы прогнозировать увольнение, потребность в мероприятиях по вовлечению сотрудников и другие факторы. Большему количеству HR-специалистов необходимо будет узнать о генеративных технологиях искусственного интеллекта, поскольку искусственный интеллект продолжает проникать в сектор HR-ИТ.

Маркетинг

Фундаментальной предпосылкой для того, чтобы маркетинг работал, является контент. Никакая маркетинговая деятельность, включая рекламу, социальные сети, электронный маркетинг и контент-маркетинг, невозможна без контента. По сравнению с HR, потребности отдела маркетинга в контенте гораздо более разнообразны. В дополнение к тексту, маркетинг также требует помощи с графикой, видео и аудио. Поэтому специалисты по маркетингу должны уметь использовать все разновидности инструментов генеративного ИИ.

Чтобы ускорить свои исследования, авторы контента должны уметь создавать соответствующие триггеры. Графическим дизайнерам и маркетологам в социальных сетях необходимо будет отточить свои способности в области быстрого создания художественного вдохновения для создания свежих концепций дизайна. Для этого будут использоваться инструменты ИИ, которые генерируют изображения из словесных подсказок. Для анимации, озвучивания и других целей создателям видео также необходимо изучить методы искусственного интеллекта. Чтобы нанять маркетинговый персонал с этими талантами, предприятия будут делать это.

Финансы

Еще одна отрасль, в которой ИИ повлияет на потребности в занятости, — финансовый сектор. Финансовые операции организации, включая такие обязанности, как финансовый анализ, составление бюджета, прогнозирование, финансовая отчетность и управление рисками, находятся в ведении финансового отдела. Эти обязанности включают в себя оценку финансовых данных, отслеживание движения денежных средств, обеспечение соблюдения правил и принятие разумных финансовых решений. Объем и сложность финансовых данных, трудоемкие ручные процессы и требования к точности финансовой отчетности — это лишь некоторые из трудностей, с которыми сталкиваются специалисты в области финансов. Например, составление подробных финансовых отчетов и ручной анализ массивных наборов данных могут занимать много времени и зависеть от человеческого фактора.

С помощью генеративного ИИ эти проблемы можно решить. Информация для прогнозирования и оценки рисков может быть получена с помощью генеративных технологий искусственного интеллекта, которые также могут автоматизировать анализ данных и ускорить процедуры финансовой отчетности. Например, инструмент финансового анализа, управляемый ИИ, может быстро анализировать большой объем финансовых данных. Финансовые аналитики могут использовать генеративный искусственный интеллект (ИИ) для анализа и выявления закономерностей и тенденций, которые могли остаться незамеченными, предоставляя генеративному ИИ необработанные финансовые данные и ключевые показатели эффективности (КПЭ), которые они хотят использовать.

Финансовые специалисты должны обладать знаниями и способностями, необходимыми для применения генеративного ИИ к наборам данных своей компании, потому что он может революционизировать их работу. Для специалистов по финансам становится крайне важным владеть различными аналитическими инструментами и алгоритмами, поскольку это может помочь им делать точные прогнозы и обоснованные суждения о составлении бюджета, инвестициях и финансовой стратегии.

Операции

Производство и распределение товаров и услуг внутри организации управляются и оптимизируются операционным отделом. Это требует таких действий, как планирование логистики, управление запасами, планирование производства, управление цепочками поставок и обеспечение качества. Однако обнаружение узких мест, точное прогнозирование спроса и поддержание высокого уровня производительности и эффективности — это трудности, с которыми часто сталкиваются операционные специалисты.

Специалисты по эксплуатации могут преодолеть эти препятствия с помощью генеративного ИИ. Универсальные решения ИИ могут обнаруживать неэффективность производственного процесса, оптимизировать управление запасами и улучшать операции цепочки поставок за счет анализа массивных наборов данных. Операционные группы могут более эффективно планировать производственные графики и распределять ресурсы при использовании алгоритмов искусственного интеллекта, которые могут точно оценивать спрос, например, путем анализа прошлых данных о продажах и внешних воздействий. Выявляя закономерности и аномалии в производственных данных, генеративный ИИ может также улучшить процедуры контроля качества и гарантировать высокое качество продукции.

Эксперты по эксплуатации должны развить соответствующие навыки, чтобы извлечь выгоду из генеративного ИИ. Они должны стать осведомленными о том, как использовать и понимать идеи, полученные с помощью инструментов ИИ. Для создания и внедрения настраиваемых моделей ИИ, отвечающих определенным операционным требованиям, необходимо сотрудничество с учеными и специалистами по ИИ. Оперативный персонал может улучшить свои навыки принятия решений, оптимизировать процессы и повысить операционную эффективность, узнав о генеративном ИИ.

В заключение следует отметить, что использование технологий искусственного интеллекта растет и, как ожидается, продолжит расти в будущем. Чтобы повысить свою производительность, ряд корпоративных секторов, включая маркетинг, финансы, операции и другие, должны принять эти решения. Значение изучения способностей ИИ должны понимать профессионалы в каждой отрасли. Они смогут лучше адаптироваться к меняющемуся рынку, способствовать успеху своих организаций и успешно адаптироваться к изменяющемуся технологическому ландшафту, если добавят навыки ИИ в свой набор навыков.