RAZKORAK V ZNANJIH S PODROČJA UI

Podjetja se soočajo z veliko vrzeljo v znanju na področju umetne inteligence, ki ovira njihovo sposobnost za uvajanje in uporabo sodobnih AI-tehnologij. Kaj lahko naredijo?

Različne industrije se spopadajo z velikim pomanjkanjem izobraženega tehnološkega kadra, kar je delna posledica vedno pogostejše vpeljave umetne inteligence (UI) in uporabo generativne UI pri avtomatizaciji procesov in storitev. UI ima potencial za dvig ponudbe industrij na višji nivo, saj lahko optimizira delovne in poslovne procese, pomaga pri odločitvah in avtomatizaciji zamudnih opravil. Hkrati pa se vedno bolj kaže težava, kako izobraziti obstoječi kader o rokovanju z UI pri novih spremembah in napredkih na delovnih mestih. Prav tako se spreminjajo tudi profili in zahteve pri zaposlovanju novega kadra, od katerih se to znanje tudi že pričakuje. 

Zakaj prihaja do razkoraka? 

Povpraševanje za zaposlitve s področja UI se hitro povečuje, a če se primerja podjetja med sabo, pri vseh ne poteka sorazmerno enakomerno. Pri podjetjih, ki vpeljujejo UI, se zaznava prepočasno izobraževanje obstoječega kadra o tem, kako rokovati z UI.  

Na uspešno izobraževanje kadra vpliva marsikateri dejavnik. Med prvimi so spol in leta, sledijo še proračuni, namenjeni za izobraževanja delavcev, dostopi do orodij in načini izobraževanj ter pomanjkljiva notranja ureditev za izvedbo izobraževanja sodelavcev.  

Nekatera podjetja se odločijo za vpeljavo UI v delovne procese, a neuspešno identificirajo določene načine, kako bi bila UI najbolje uporabljena in izkoriščena. Posledično ne znajo določiti, katere spretnosti točno so potrebne za izpolnitev teh dolžnosti.  

Katere spretnosti so potrebne za rokovanje z UI? 

Na zaposlitvenem trgu že obstaja ekosistem visokega povpraševanja za znanje o UI in za sorodna področja. V primeru, ko se podjetje odloči za vpeljavo UI v delovne procese, potrebujejo zaposlene, ki bodo UI zgradili in UI »prevajalce«, ki bodo prenesli izzive, vsebine in potrebe podjetja v nekakšno rešitev, s katero si bo podjetje lahko nato pomagalo. Le-ti morajo znati namestiti: generativno UI, napovedovalno analitiko, velike jezikovne modele (LLM), obdelavo naravnega jezika (NLP), strojno učenje, globoko učenje in ojačitveno učenje.  

Hkrati se pričakuje, da imajo ti zaposleni znanja s področij, kot so varnost, zasebnost, podatkovna znanost, statistika, razvoj programske opreme, pisanje kod, modelov in algoritmov. Drugi morajo znati prevzeti vlogo managerjev, ki delajo skupaj z zelo specifičnimi sodelavci (oblikovalci, strokovnjaki z določenih področij). Zavedati se morajo tudi, katera so aktualna področja, na katerih dela podjetje in katere cilje zasleduje, da bo UI lahko res postala uporabna. 

Seveda ni nujno, da se morajo posledično zaposleni, ki so na primer v tesnem stiku z razvijalci UI, naučiti pisati kode od začetka do konca – vedno si lahko pomagajo z implementacijo intuitivnih orodij. 

Kako zakrpati luknjo s področja UI v delovnem okolju? 

Podjetja se morajo aktivno osredotočiti na izobraževanje in usposabljanje zaposlenih, da bi premagala pomanjkanje znanja, povezanega z UI. To pomeni strateške naložbe v stalno učenje, sodelovanje z izobraževalnimi ustanovami ter uvedbo programov za usposabljanje, prilagojenih specifičnim potrebam podjetja. Pomembno je tudi vključevanje zaposlenih v razvoj rešitev UI, kar prispeva k hitrejši in bolj vključujoči implementaciji tehnologije. 

Vir: IBM 

Katja Filovski
Katja Filovski
Mlajša vodja digitalnih projektov, ki verjame, da so dobro sodelovanje v ekipi, ustrezna organizacija časa in premišljena razporeditev nalog ključni dejavniki za uspešno izvedbo projektov. Pomembno se ji zdi, da se vedno vzpostavi čim bolj jasna komunikacija ter gradi odnose z veliko razumevanja in empatije.
Mnenja in stališča, izražena v tem članku, so izključno avtorjeva in ne odražajo nujno stališč podjetja W3B, d. o. o.

Naročite se na #hashtag e-novice!

Novo na #hashtag.si

Google Shopping Ads v Sloveniji

Gre za oglase, pri katerih uporabnik že med iskanjem vidi konkreten izdelek, njegovo fotografijo, ceno in trgovca. Namesto klasičnega tekstovnega oglasa tako dobi precej bolj neposreden odgovor na svoje iskanje.  Če nekdo na Googlu na primer išče »moški tekaški copati«, mu lahko Shopping oglas že med rezultati prikaže različne modele, njihove cene in fotografije. Uporabnik lahko ponudbo primerja, še preden obišče spletno trgovino.  Zakaj je Shopping...

Črni petek skozi oči kupca: dobra izkušnja prodaja

Črni petek za kupca pomeni poplavo oglasov, ponudb, odstotkov in odločitev. E-poštni predal se napolni z »najboljšimi ponudbami leta«, na družbenih omrežjih znamke tekmujejo za klike, rdeči odstotki pa so praktično povsod. V takšnem hrupu lahko največ pozornosti dobi prav znamka, ki ne kriči najglasneje, ampak kupcu najbolj olajša življenje.  Dobra celostna uporabniška izkušnja oziroma CX se začne že pred prvim popustom. Jasna in pravočasna...

Nekateri uporabniki so označili, da ta objava deluje kot »UI slop«

Če se vam med »scrollanjem« po LinkedInu zazdi, da je bila objava ustvarjena z UI in v resnici ne pove prav veliko, lahko to po novem sporočite tudi LinkedInu.  Platforma je uvedla novo možnost »Seems like AI slop«, s katero lahko označite objave in komentarje, ki se vam zdijo generični, nizkokakovostni, pretirano umetni ali brez prave dodane vrednosti.  Možnost je na voljo tako pri objavah kot...

ChatGPT oglasi tudi v Sloveniji

ChatGPT je v Sloveniji dobil novo vsebinsko plast: oglase. OpenAI je svojo oglaševalsko platformo razširil na 31 evropskih trgov, med katerimi je tudi Slovenija. Gre za pomemben korak pri razvoju ChatGPT-ja v oglaševalski kanal, saj se znamke s svojimi sporočili selijo neposredno v okolje, kjer uporabniki raziskujejo, primerjajo izdelke in storitve ter iščejo pomoč pri nakupnih odločitvah.  Oglasi se lahko prikazujejo polnoletnim uporabnikom paketov Free...