Geleceği Kucaklamak: Yapay Zeka Farklı Sektörlerde İş Gereksinimlerini Nasıl Değiştirecek?

Yayınlanan: 2023-07-05

Bu makale TeamLease HRtech CEO'su Sumit Sabharwal tarafından hazırlanmıştır .

Çalışma uygulamalarımız yapay zeka teknolojisindeki güncel gelişmelerle yeniden tanımlanıyor. Metin, fotoğraf, ses ve videolar için üretken AI ürünleri son birkaç yılda kullanıma sunuldu. Çeşitli içerik türleri oluşturmak için çok sayıda üretken yapay zeka aracı arasında ChatGPT, Dall-E, PlayHT ve Descript yer alır ve bunlardan sadece birkaçıdır. Çok sayıda firma bu malları operasyonlarını hızlı ve etkili bir şekilde hızlandırmak için kullanıyor çünkü daha yaygın olarak bulunuyorlar ve aralarında fiyatları düşük tutan şiddetli rekabet var. Bu elektronik ürünleri yetkin bir şekilde kullanabilen çalışanlara olan talep, benimsenme ile birlikte gelişmektedir. İş piyasası manzarası, yapay zekanın devam eden gelişiminin bir sonucu olarak değişiyor.

Yapay zekanın farklı sektörlerdeki iş gereksinimlerini değiştirecek şekilde nasıl ayarlandığını tartışalım.

İnsan kaynakları
Pazarlama
finans
Operasyonlar

İnsan kaynakları

İnsan Kaynakları bölümü, günlük operasyonlar için ağırlıklı olarak metin içeriğine güvenir. İş tanımları, çalışan sözleşmeleri, el kitapları ve politikaları, eğitim materyalleri, çalışan iletişimleri, yasal ve uyumluluk evrakları vb.'nin tamamı İK uzmanları tarafından yazılmalıdır. Metin üreten AI sistemlerinin kullanılmasıyla, bu içerik gereksinimlerinin tümü karşılanabilir. Bununla birlikte, temel zorluk, üretilen bilgilerin görevin gereksinimlerini uygun şekilde karşılaması için uygun istemi seçmektir.

Bu nedenle işletmeler, hızlı ve etkin bir şekilde öneri üretebilen İK uzmanlarına ihtiyaç duyacaktır.

Gelecekte, üretici yapay zeka çeşitli HCM platformlarına entegre edilecek. İşverenler, üretken yapay zeka özellikli HCM platformlarını kendi özel verileriyle besleyecek ve İK uzmanları daha sonra yıpranmayı, çalışan bağlılığı faaliyetlerine olan ihtiyacı ve diğer faktörleri tahmin etmek için analiz edecek. Yapay zeka, İK BT sektörüne nüfuz etmeye devam ederken, daha fazla İK profesyonelinin üretken yapay zeka teknolojileri hakkında bilgi edinmesi gerekecek.

Pazarlama

Pazarlamanın işe yaraması için temel ön koşul içeriktir. Reklam, sosyal medya, e-posta pazarlaması ve içerik pazarlaması dahil olmak üzere hiçbir pazarlama çabası içerik olmadan mümkün değildir. İK ile karşılaştırıldığında, pazarlama departmanının içerik ihtiyaçları çok daha çeşitlidir. Metne ek olarak, pazarlama ayrıca grafikler, videolar ve ses ile ilgili yardım gerektirir. Bu nedenle, pazarlama profesyonelleri, her türlü üretici AI aracını kullanma konusunda usta olmalıdır.

Araştırmalarını hızlandırmak için içerik yazarlarının uygun tetikleyicileri oluşturma konusunda becerikli olması gerekir. Grafik tasarımcıların ve sosyal medya pazarlamacılarının, yeni tasarım konseptleri yaratmak amacıyla hızlı sanatsal ilham üretme alanındaki yeteneklerini geliştirmeleri gerekecek. Bunun için kelime istemlerinden görüntüler oluşturan AI araçları kullanılacaktır. Animasyonlar, seslendirmeler ve diğer amaçlar için video oluşturucuların da AI tekniklerini öğrenmesi gerekir. Bu yeteneklere sahip pazarlama personelini işe almak için işletmeler bunu yapacaktır.

finans

Yapay zekanın istihdam ihtiyaçlarını etkileyeceği bir başka sektör de finans sektörüdür. Finansal analiz, bütçeleme, tahmin, finansal raporlama ve risk yönetimi gibi sorumluluklar da dahil olmak üzere bir kuruluşun finansal operasyonları finans departmanı tarafından yönetilir. Bu görevler, finansal verilerin değerlendirilmesini, nakit akışının izlenmesini, düzenlemelere uyulmasını sağlamayı ve akıllı finansal kararlar almayı içerir. Finansal verilerin hacmi ve karmaşıklığı, zaman alan manuel süreçler ve finansal raporlamada doğruluk gerekliliği, finans uzmanlarının karşılaştığı zorluklardan sadece birkaçıdır. Örneğin, ayrıntılı mali raporlar oluşturmak ve büyük veri kümelerini manuel olarak analiz etmek, insan hatasına tabi, zaman alıcı görevler olabilir.

Üretken yapay zekanın yardımıyla bu sorunlar çözülebilir. Tahmin ve risk değerlendirmesi için içgörüler, veri analizini otomatikleştirebilen ve finansal raporlama prosedürlerini hızlandırabilen üretken yapay zeka teknolojileri aracılığıyla elde edilebilir. Örnek olarak, AI tarafından yönetilen bir finansal analiz aracı, büyük miktarda finansal veriyi hızlı bir şekilde analiz edebilir. Finansal analistler, üretken yapay zekaya ham finansal veriler ve kullanmasını istedikleri temel performans göstergelerini (KPI'ler) sağlayarak fark edilmeyebilecek kalıpları ve eğilimleri analiz etmek ve tespit etmek için üretken yapay zekayı (AI) kullanabilir.

Finans uzmanları, üretken yapay zekayı şirketlerinin veri kümelerine uygulamak için gereken bilgi ve becerilere sahip olmalıdır çünkü bu, kendi iş kollarında devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Bütçeleme, yatırımlar ve finansal strateji hakkında doğru tahminler ve iyi bilgilendirilmiş kararlar vermelerine yardımcı olabileceğinden, finans uzmanlarının çeşitli analiz araçlarını ve algoritmaları kullanma konusunda yetkin olmaları çok önemli hale geliyor.

Operasyonlar

Bir kuruluş içindeki mal ve hizmetlerin üretimi ve dağıtımı, operasyon departmanı tarafından yönetilir ve optimize edilir. Bu, lojistik planlama, envanter yönetimi, üretim çizelgeleme, tedarik zinciri yönetimi ve kalite güvencesi gibi faaliyetleri gerektirir. Bununla birlikte, darboğazları bulmak, talebi doğru bir şekilde tahmin etmek ve yüksek üretkenlik ve verimlilik seviyelerini korumak, operasyon profesyonellerinin sıklıkla karşılaştığı zorluklardır.

Operasyon uzmanları, üretken yapay zekanın yardımıyla bu engellerin üstesinden gelebilir. Genel yapay zeka çözümleri, büyük veri kümelerini analiz ederek üretim sürecindeki verimsizlikleri keşfedebilir, envanter yönetimini optimize edebilir ve tedarik zinciri operasyonlarını geliştirebilir. Operasyon ekipleri, örneğin geçmiş satış verilerini ve dış etkileri analiz ederek talebi doğru bir şekilde tahmin edebilen AI algoritmalarını kullanırken üretim programlarını daha etkili bir şekilde planlayabilir ve kaynakları tahsis edebilir. Üretken yapay zeka, üretim verilerindeki kalıpları ve anormallikleri tespit ederek kalite kontrol prosedürlerini de iyileştirebilir ve yüksek ürün kalitesini garanti edebilir.

Operasyon uzmanları, üretken yapay zekadan yararlanmak için uygun becerileri geliştirmelidir. Yapay zeka araçlarının ürettiği içgörüleri nasıl kullanacakları ve kavrayacakları konusunda bilgili hale gelmelidirler. Belirli operasyonel talepleri karşılayan özelleştirilmiş yapay zeka modelleri oluşturmak ve uygulamak için veri bilimcileri ve yapay zeka uzmanlarıyla iş birliği yapmak çok önemli hale geliyor. Operasyon personeli, üretken yapay zeka hakkında bilgi edinerek karar verme becerilerini geliştirebilir, süreçleri kolaylaştırabilir ve operasyonel etkinliği artırabilir.

Sonuç olarak, AI teknolojilerinin kullanımı artıyor ve gelecekte de artmaya devam etmesi bekleniyor. Verimliliklerini artırmak için pazarlama, finans, operasyonlar ve diğerleri dahil olmak üzere bir dizi kurumsal sektörün bu çözümleri benimsemesi gerekiyor. AI yeteneklerini öğrenmenin önemi, her sektördeki profesyoneller tarafından anlaşılmalıdır. Beceri setlerine yapay zeka uzmanlığını eklerlerse, değişen pazara daha iyi uyum sağlayabilecek, kuruluşlarının başarısına katkıda bulunabilecek ve değişen teknoloji ortamını başarılı bir şekilde müzakere edebilecekler.