Cómo deshacerse de sus brechas de habilidades para impulsar el desarrollo de la IA

Desarrollar las habilidades de los empleados para eliminar las deficiencias puede permitir que las marcas alcancen sus objetivos y emprendan proyectos de IA con éxito.

A principios de este año, en el informe Top Trends in Data and Analytics de Gartner, los líderes responsables de la estrategia y la innovación identificaron tres imperativos que impulsan las principales tendencias en datos y análisis para 2022. Uno de los imperativos, Augment People and Decisions, abordó las deficiencias actuales de habilidades y alfabetización. que están afectando la capacidad de las marcas para lograr sus objetivos comerciales estratégicos basados ​​en datos. Veamos las formas en que la escasez de alfabetización calificada está afectando el desarrollo y la adopción de la IA.

Un estudio de 2019 de SnapLogic titulado The AI ​​Skills Gap reveló que el 93 % de las empresas de EE. UU. y el Reino Unido consideran que la IA es una prioridad comercial y tienen proyectos planificados o que ya están en producción, pero el 51 % indicó que no tienen la combinación adecuada. de talentos calificados de IA disponibles para lograr sus objetivos. Como tal, la falta de talento calificado se citó como la principal barrera para avanzar con sus iniciativas de IA.

¿Qué habilidades necesitan los profesionales de IA?

La adopción de IA en todas las industrias se está acelerando rápidamente y, según una investigación de MarketsandMarkets, se espera que el mercado general de IA tenga un valor de $ 407 mil millones para 2027. La inteligencia artificial es omnipresente en nuestro mundo actual, e interactuamos con ella a menudo sin siquiera darnos cuenta. . La IA es utilizada por nuestros teléfonos inteligentes, nuestros asistentes digitales, nuestros automóviles, los motores de búsqueda que usamos regularmente, los chatbots con los que interactuamos y más. En un estudio de Pegasystems, What Consumers Really Think About AI, a 6000 consumidores se les hizo la pregunta: «¿Ha interactuado alguna vez con tecnología de inteligencia artificial?»

  • 34% dijo que sí.
  • 34% dijo que no.
  • El 32% no estaba seguro.

Aunque solo el 34 % pensaba que había interactuado con la IA, en realidad, el 84 % lo había hecho, pero simplemente no lo sabía. Esto se descubrió cuando preguntaron a los encuestados sobre los tipos de tecnología que usaban regularmente, muchas de las cuales, sin que ellos lo supieran, tienen un componente de IA. La inteligencia artificial está entrelazada con todas nuestras vidas, pero para que continúe evolucionando y progresando, se deben abordar las deficiencias de alfabetización calificada.

Zoe Hillenmeyer, directora comercial de Peak, un proveedor de plataforma de inteligencia artificial en la nube, le dijo a CMSWire que, como alguien que no tiene experiencia en datos o ciencias de la computación, postularía que no hay una lista formal de habilidades que los profesionales deben tener para trabajar en IA, y sus colegas técnicos están de acuerdo. “La voluntad de aprender y el amor por resolver problemas son los atributos más importantes para cualquier persona que salta a este campo. La creencia de que necesitan poseer ciertas ‘habilidades superiores’ impide que demasiadas personas exploren esta posibilidad».

Las habilidades blandas como la comunicación, la colaboración y el pensamiento analítico son útiles, al igual que una competencia general en programación. Como dice Hillenmeyer, si bien es posible que no haya un requisito previo de «habilidades principales» para un profesional de IA, hay habilidades que son muy útiles, como:

  • Conocimiento de matemáticas y algoritmos avanzados.
  • Habilidades para resolver problemas
  • Conocimiento de la industria
  • Habilidades de gestión y liderazgo.
  • Aprendizaje automático
  • Un fuerte enfoque en la ética.
  • Visualización y análisis de datos
  • Gobernancia
  • Seguridad

Una comprensión básica de los marcos de trabajo de IA como Scikit-learn, Theano, Apache Mahout, TensorFlow, PyTorch, Microsoft CNTK y Caffe también brinda una ventaja a aquellos interesados ​​en una profesión de IA. Además, algunos posibles empleadores esperan que los candidatos para trabajos de IA tengan al menos una licenciatura en matemáticas y tecnología informática básica, y se da preferencia a aquellos con una maestría en inteligencia artificial. Otras habilidades más complejas, como la ingeniería de datos, la arquitectura de redes neuronales y otras áreas de IA, requieren una mayor inversión para adquirirlas. Al realizar una evaluación de necesidades, las marcas pueden comprender mejor las habilidades que se requieren para su aplicación particular.

Hillenmeyer dijo que para los equipos no técnicos, la mayoría de las veces se encuentran con la IA de una de varias maneras: ya sea buscando una solución a un problema o desafío comercial conocido (por ejemplo, ¿cómo personalizo las experiencias de mis clientes?) solución. “Para aquellos que intentan evaluar si la IA podría ayudar a resolver un problema, hay muchos recursos, pero también puede ser bastante fácil sentirse abrumado. Es por eso que creemos que todas las implementaciones de IA deben ser revisadas por un experto en el espacio, para garantizar que las adopte de manera efectiva y eficiente”.

Necesidad de un énfasis renovado en la educación de IA

Para que la IA siga siendo una tecnología positiva y ética en nuestras vidas, debe haber un énfasis renovado en la educación de la IA para aquellos que tomarán decisiones clave sobre el desarrollo, la implementación y la política de aplicaciones de IA. Un enfoque continuo en la IA explicable, la IA ética y la IA adaptativa requerirá que las marcas inviertan en la mejora de las habilidades, la actualización de las habilidades y la educación continua para los empleados.

Hillenmeyer cree que un grado de alfabetización de datos elimina el misterio que a menudo rodea a la IA. «La IA no es una caja negra para estos equipos, sino una herramienta útil: entienden sus límites y saben cómo usarla en todo su potencial». Surbhi Rathore, director ejecutivo y cofundador de Symbl.ai, un proveedor de plataforma de inteligencia conversacional (CI), dijo a CMSWire que la alfabetización de datos se trata realmente de la capacidad de una organización para comunicarse internamente con datos y tomar decisiones claras basadas en datos, y que esto en gran medida afecta la capacidad de una marca para usar de manera efectiva los datos que ha recopilado. “La inteligencia conversacional, por ejemplo, es un área de la IA donde existe una gran oportunidad para mejorar la experiencia del cliente, pero donde comprender el significado de los datos es esencial para desbloquear su valor”, dijo Rathore.

“Las conversaciones con los clientes durante una conversación en vivo o grabada en video, chat o teléfono, por ejemplo, incluyen cantidades masivas de datos no estructurados que esperan ser consumidos y actuar en consecuencia”. Rathore explicó que el problema es que las personas que consumen estos datos generalmente no tienen la capacitación analítica o la experiencia para saber cómo usarlos. “Por lo general, se trata de personas en la primera línea de atención al cliente, inteligencia de ingresos o incluso del propio grupo de inteligencia comercial de la empresa. La personalización, la empatía del cliente y los resultados se ven afectados si los patrones no se pueden reconocer en los datos de la conversación y volver a canalizarlos a la estrategia de CX”.

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La mejora de las habilidades y la actualización de las habilidades son cruciales

Un informe de 2022 de Pluralsight reveló que el 91 % de los líderes tecnológicos creen que implementar nuevas tecnologías en sus negocios requiere inversiones continuas en talento y procesos comerciales. El informe indicó que el 77% de los líderes dijeron que la mejora de las habilidades es extremadamente efectiva para mejorar la retención de empleados y que las brechas de habilidades son el mayor riesgo para las empresas. Esto es indicativo de que invertir en la mejora de las habilidades es crucial para el éxito empresarial, especialmente en campos aún emergentes como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

La pandemia de COVID-19 aceleró la necesidad de iniciativas de aprendizaje en todas las industrias. Un informe de TalentLMS indicó que desde que comenzó la crisis de COVID, el 42 % de las marcas han aumentado sus esfuerzos de actualización y mejora de las habilidades y, además, el 74 % de los empleados que no recibieron ninguna capacitación adicional dijeron que preferirían trabajar para una empresa que lo proporcionó.

“Esta tecnología impulsará el crecimiento en todos los ámbitos, por lo que la mejora y la actualización de las habilidades son esenciales tanto para el crecimiento de nuestra economía como para el sector en general”, dijo Hillenmeyer. El reciclaje se refiere a las iniciativas de aprendizaje que permiten a los empleados aprender nuevas habilidades que los preparan para pasar a un nuevo trabajo dentro de una empresa.

Upskilling, por otro lado, mejora el conjunto de habilidades existentes de un empleado y se suma a sus capacidades y conocimientos. Este tipo de iniciativas de aprendizaje brindan oportunidades de crecimiento dentro de una empresa, ayudan a mejorar la cultura de la empresa, aumentan la retención y la resiliencia, y crean una experiencia de empleado más positiva, lo que facilita una mejor experiencia del cliente.

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