Als Nike Michael Jordan zou inhuren om op het hoofdkantoor te werken, wat zou je dan verwachten? marketing team om driepunters te gaan maken?
Natuurlijk niet. Hij is geweldig, maar vaardigheden verspreiden zich niet door nabijheid.
Hier is een betere vraag: wat moeten Nike-werknemers weten over basketbal? De regels. Spelduur. Specificaties van apparatuur. Genoeg om betere schoenen te ontwerpen, scherpere campagnes te schrijven en de vraag nauwkeurig te voorspellen.
Ze hoeven niet in de NBA te spelen. En Nike hoeft dat niet te doen dienst NBA-speler om zijn bedrijf te verbeteren.
Hetzelfde geldt ook voor AI. De meeste bedrijven hebben geen extreem AI-talent nodig om echte efficiëntieverbeteringen te realiseren. Ze hebben mensen in de hele organisatie nodig om te begrijpen hoe AI op hun werk van toepassing is.
Totdat leiders specifiek weten welke AI-vaardigheden belangrijk zijn, waar ze wonen en hoe ze presteren in hun dagelijkse werk, zal het inhuren van AI-experts de organisatie niet echt AI-ready maken.
DRIE SOORTEN AI-VAARDIGHEDEN
“AI-vaardigheden” zijn niet één enkele mogelijkheid. In de praktijk zijn er drie categorieën, elk met zijn eigen leercurve en bedrijfsresultaten.
1. AI-geletterdheid: Eigenlijk iedereen
2. AI-integratie: Het dagelijkse ambacht van technische professionals
3. AI-creatie: Diepgaand werk van specialisten
1. AI-geletterdheid is de taak van iedereen
Ik beschouw dit als het leren van het hele bedrijf hoe met GPS te rijden. Niet iedereen hoeft een kaart te maken. Maar iedereen moet weten wanneer aanwijzingen betrouwbaar zijn, wanneer routes riskant zijn en wanneer het systeem onvermijdelijk fout zit.
De eerste is AI-geletterdheid. Werknemers moeten begrijpen wat AI kan doen, wat het niet kan, en wat het zal doen als AI het antwoord niet weet. Geletterdheid voorkomt veel voorkomende mislukkingen: te veel vertrouwen in de resultaten, te weinig gebruik van hulpmiddelen en het bieden van een slechte context.
Ten tweede is er de goede werking van AI-toolsrolspecifiek. Marketeers die content produceren, recruiters die kandidaten screenen en leiders ondersteunen bij het bedenken van antwoorden hebben allemaal verschillende AI-tools nodig.
Eén van de redenen waarom ik het leuk vind IKEA-aanpak is dat ze AI-geletterdheid beschouwen als de verantwoordelijkheid van elke werknemer, en de verantwoordelijkheid van het bedrijf om dit te realiseren. Ze voorzagen duizenden collega’s van de generatieve AI-tools van Microsoft en gaven ze tijd om te leren.
Hoe ziet de praktijk eruit? Ontwerpers produceren productvisualisaties, winkelmanagers maken trainingspresentaties en supply chain-analisten stellen prognoserapporten op.
Alles, niet slechts één afdeling.
2. AI-integratie is een kernvaardigheid van technische teams
Als AI-geletterdheid “rijden met GPS” is, AI-integratie is “GPS in de auto installeren.”
Dit is waar het technische team zijn brood verdient. Integratievaardigheden omvatten snel ontwerp, systeemevaluatie en weten wanneer AI in de pijplijn zit.
Hier ziet u hoe het eruit ziet als het als systeem wordt uitgevoerd. Salesforce heeft een interne demoserie gemaakt met de naam Gelukkig donderdagwaar ingenieurs korte, praktische demo’s laten zien van hoe ze AI in hun processen integreren en vervolgens patronen delen die door andere teams kunnen worden hergebruikt.
De aanpak van Salesforce werkt omdat er sjablonen en vangrails worden gecreëerd die andere engineers kunnen herhalen.
3. Het creëren van AI is een nichevaardigheid en geen vereiste voor het hele bedrijf
AI-creatie is het vermogen om modellen te ontwikkelen, trainen en verbeteren. Dit vereist diepgaande expertise op het gebied van het verzamelen en voorbereiden van gegevens, modeltraining, evaluatie en gespecialiseerde technieken.
Het is ook de kleinste groep van de meeste organisaties.
Als u modellering niet tot een kernonderdeel van uw productstrategie maakt, heeft u geen groot AI-bouwteam nodig. Je hebt een klein aantal specialisten nodig en de hele organisatie moet competent zijn in gebruik en integratie.
EXTERNE VACATURES HEBBEN EEN PLAATS
Laat ik duidelijk zijn: extern inhuren is niet verkeerd. Dit is nodig als je vaardigheden nodig hebt die je eigenlijk niet hebt, vooral bij het maken van AI.
Maar het inhuren van mensen met ‘AI-vaardigheden’ op hun cv kan niet de belangrijkste weg zijn naar AI-geletterdheid en -integratie.
Ten eerste bestaat er geen gevestigde markt voor AI-vaardigheden. De capaciteiten waren nog te nieuw, de vraag was alomtegenwoordig en er was een tekort aan getalenteerde menselijke hulpbronnen. Elk bedrijf zit achter dezelfde kleine groep mensen aan, en de meeste van die mensen werken al of starten hun eigen bedrijf.
Ten tweede is het moeilijker om iemand de ins en outs van uw bedrijf te leren dan om hem te leren hoe hij AI in zijn dagelijkse werk kan toepassen. De grootste voordelen komen voort uit het omscholen van mensen die uw bedrijf, uw cultuur en uw systemen al begrijpen.
Dit is het punt waarop rekrutering en training niet langer afzonderlijke bewegingen zijn, maar één systeem beginnen te worden.
HR IS DIT EIGENAAR
Begrijp me niet verkeerd: het IT-team is belangrijk. Ze beoordelen leveranciers, beheren de beveiliging en integreren systemen. Maar het kiezen van de juiste tools bepaalt niet of AI de manier verandert waarop het werk wordt gedaan door de mensen die het werk doen.
Het opbouwen van de juiste vaardigheden kan helpen.
Daarom moet HR vanaf dag één aan tafel zitten om de juiste vragen te stellen: wie wordt het eerst opgeleid? Hoe trainen we ze? Welke rollen evolueren? Hoe worden prestaties gemeten? Is er behoefte aan meer talentmobiliteit?
Hier is waar u moet beginnen:
1. Kies een team. Kies een groep die graag wil experimenteren, het proces duidelijk heeft gedefinieerd en de impact ervan kan meten.
2. Geef ze drie maanden en een klein budget. Laat ze AI-tools verkennen die relevant zijn voor hun werk. Zorg voor opleiding. Verwijder obstakels. Meet wat kapot is en wat werkt.
3. Deel de resultaten binnen het hele bedrijf. Onverwachte overwinningen, mislukkingen, wrijvingspunten. Maak het reëel en specifiek.
Dat is uw AI-strategie. Niet een huur van negen cijfers of top-down mandaten of de hoop dat vermogens zich kunnen verspreiden. Ontwikkel vaardigheden waar het werk gebeurt, verbeter wat werkt en herhaal.
Tigran Sloyan is de CEO en mede-oprichter van CodeSignal.
