రేపటి AI-శక్తితో పనిచేసే వర్క్‌ప్లేస్ కోసం కంపెనీలు తమ ఉద్యోగులను డిజిటల్ నైపుణ్యాలతో ఎలా సన్నద్ధం చేయగలవు?

గత కొన్ని సంవత్సరాలుగా ఆర్థిక మరియు భౌగోళిక రాజకీయ అనిశ్చితి ప్రభావంతో మా వ్యాపార వాతావరణం దెబ్బతిన్నప్పటికీ, ప్రస్తుత AI ఉద్యమం కొత్త అవకాశాలను వేగవంతం చేసే గణనీయమైన పరివర్తనకు రాకెట్ షిప్.

ఈ AI బజ్‌కి జోడించడం అనేది ప్రతి ఎంటర్‌ప్రైజ్‌లో డేటా యొక్క ఘాతాంక పెరుగుదల. 2025 నాటికి గ్లోబల్ డేటా క్రియేషన్ 180 జెటాబైట్‌లకు పెరుగుతుందని పరిశోధన అంచనా వేసింది. కానీ ఈ తెలివితేటల యుగంలో, ఒక కంపెనీ ఎంత డేటాను ఉత్పత్తి చేయగలదనేది ఇకపై ప్రశ్న కాదు, కానీ దాని శ్రామిక శక్తి యొక్క నైపుణ్యాలను మెరుగుపరిచేటప్పుడు నిర్ణయం తీసుకోవడానికి దానిని ఎలా ఉపయోగించవచ్చనేది ముఖ్యమైనది. సరైన సమాధానాలు పొందడానికి సరైన ప్రశ్నలను అడగడం.

ఆస్ట్రేలియాతో సహా నాలుగు దేశాలకు చెందిన 300 మంది కార్పొరేట్ బోర్డు సభ్యులపై ఇటీవల Alteryx సర్వే ఈ భయాన్ని ప్రతిధ్వనించింది, ఉత్పాదక AI యొక్క ఆకస్మిక పెరుగుదల హైప్‌ను అధిగమించి వ్యాపారాలకు కేంద్ర బిందువుగా మారిందని కనుగొన్నారు. అది ఉన్నట్లు నిర్ధారించబడింది. సర్వే చేయబడిన బోర్డు సభ్యులలో, 43% మంది ఆస్ట్రేలియన్లు జెనరేటివ్ AI ప్రస్తుతం తమ “నంబర్ వన్ ప్రాధాన్యత” అని మరియు 39% మంది నిర్దిష్ట ప్రాజెక్ట్ లేదా డిపార్ట్‌మెంట్‌లో ఉత్పాదక AIతో ప్రయోగాలు చేస్తున్నారని చెప్పారు.

మీరు త్రైమాసిక గడువులను వేగవంతం చేయాలని చూస్తున్న CFO అయినా లేదా సంక్లిష్టమైన లాజిస్టిక్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేయాలని చూస్తున్న సప్లై చైన్ మేనేజర్ అయినా, నేటి వ్యాపారాలు సాంప్రదాయ డేటాబేస్‌లు మరియు అప్లికేషన్‌ల నుండి ఆధునిక క్లౌడ్ డేటా వేర్‌హౌస్‌లు మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్‌లకు మారుతున్నాయి. , నేను బహుళ ఇన్‌పుట్ మూలాల నుండి డేటాను పొందుతున్నాను. . భవిష్యత్ ఎంటర్‌ప్రైజెస్‌లో AI-ఆధారిత ఆటోమేషన్ కీలక లక్షణంగా కొనసాగుతుందని ఇది సూచిస్తుంది మరియు మరిన్ని సంస్థలు ఈ ఆవిష్కరణల సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తాయి, డేటా మరియు AI- సంబంధిత నైపుణ్యాలు పరిపూర్ణంగా ఉంటాయి. తుఫాను సృష్టించి, పాత్రలు మరియు నైపుణ్యాన్ని పునర్నిర్మించండి భవిష్యత్ శ్రామికశక్తికి అవసరమైన పునాది. .

వరల్డ్ ఎకనామిక్ ఫోరమ్ తన ఫ్యూచర్ ఆఫ్ వర్క్ రిపోర్ట్ 2023లో దీనిని మరింత నొక్కిచెప్పింది, “AI మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్ నిపుణులు” మరియు “డేటా విశ్లేషకులు మరియు శాస్త్రవేత్తల” పాత్రలు 2023 మరియు 2027 మధ్య అత్యంత ప్రజాదరణ పొందుతాయని పేర్కొంది. అత్యంత వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న టాప్ 10 ఉద్యోగాలలో.

ఉత్సాహంతో లేదా వణుకుతో పలకరించినా, AI రాబోయే మూడు సంవత్సరాల్లో వ్యాపార రంగాన్ని మార్చేస్తుందని భావిస్తున్నారు. భవిష్యత్ ఎంటర్‌ప్రైజ్‌పై Alteryx యొక్క ఇటీవలి అధ్యయనం ఆస్ట్రేలియా, భారతదేశం, జపాన్ మరియు సింగపూర్‌లోని సంస్థలు AI మరియు ఆటోమేషన్ కోసం బలమైన ఆకలిని కలిగి ఉన్నాయని వెల్లడించింది. వాస్తవానికి, దాదాపు 10 మందిలో తొమ్మిది మంది (86%) AI ఇప్పటికే తమ సంస్థ సాధించగలిగే వాటిపై ప్రభావం చూపుతోందని చెప్పారు.

భవిష్యత్తు ఎలా ఉన్నప్పటికీ, ఒక సంస్థ యొక్క ప్రతి అంశంలో ఉత్పాదక AIని విజయవంతంగా ఏకీకృతం చేయడానికి, సాంకేతికత నుండి అత్యధిక ప్రయోజనాలను పొందేందుకు మొత్తం శ్రామికశక్తిని శక్తివంతం చేసే డేటా-ఆధారిత నిర్ణయం తీసుకోవడానికి వ్యాపార-వ్యాప్త విధానం అవసరం. అందుకే వ్యాపార మరియు సాంకేతిక నాయకులు భవిష్యత్తు కోసం ఇప్పుడే నిర్మించాలి. టెక్నాలజీ స్టాక్‌కు మద్దతిచ్చే నైపుణ్యాల స్టాక్‌ను అభివృద్ధి చేయడానికి HR మేనేజర్‌లతో కలిసి పని చేయడం ద్వారా, సంస్థలు ప్రస్తుత మరియు భవిష్యత్తు AI సామర్థ్యాలను ప్రభావితం చేయగలవు, అన్నీ డేటా ద్వారా ఆధారితం.

AI-ఆధారిత భవిష్యత్తుకు పునాది వేయడం

డేటా మురికిగా ఉంది, ఇది ప్రతిచోటా ఉంది మరియు దాని మొత్తం పెరుగుతోంది. ఈ పెరుగుతున్న వాల్యూమ్ మరియు విభిన్న డేటాను వ్యాపార అవకాశాలుగా మార్చడానికి టెక్నాలజీ స్టాక్ ఎకోసిస్టమ్‌లో పెట్టుబడి పెట్టడం మాత్రమే సరిపోదు. రియల్-టైమ్ ఇంటెలిజెన్స్ కోసం అవసరమైన వేగం మరియు స్కేల్‌లో డేటా నుండి విలువను వెలికితీసే సౌలభ్యం కంటే, ఇది ఎంపిక చేసిన కొన్నింటికి ప్రాసెస్ చేస్తుంది. స్కేల్ వద్ద డేటా నుండి అర్ధవంతమైన అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించడంలో అసమర్థత అభివృద్ధి చెందుతున్న వ్యాపార లక్ష్యాలను చేరుకోవడానికి అవసరమైన నిర్ణయాత్మక మేధస్సును పొందగల సామర్థ్యాన్ని అడ్డుకుంటుంది.

కానీ ప్రతి కంపెనీ దాని పూర్తి సామర్థ్యాన్ని చేరుకోగల పెద్ద మొత్తంలో అన్‌టాప్ చేయని డేటా టాలెంట్‌ని కలిగి ఉందని గుర్తించడం కీలకం.

AI భవిష్యత్ ఎంటర్‌ప్రైజ్ కార్యకలాపాలు మరియు పనితీరును రూపొందిస్తుంది, ప్రస్తుత నైపుణ్యాల గ్యాప్ ఒక ముఖ్యమైన అవరోధాన్ని కలిగిస్తుంది, అది పూరించకపోతే ఈ ప్రయత్నాన్ని నిలిపివేస్తుంది. ఈ సంక్లిష్టమైన డేటా-ఆధారిత భవిష్యత్తు కోసం సిద్ధం కావడానికి, సాంప్రదాయ డేటా విశ్లేషకుల ప్రత్యేక డొమైన్‌కు బదులుగా, అంతర్దృష్టితో కూడిన నిర్ణయం తీసుకోవడానికి వ్యక్తుల విస్తృత శ్రేణిని అనుమతించే నాన్-టెక్నికల్ సాఫ్ట్‌వేర్ మాకు అవసరం. నైపుణ్యం అభివృద్ధిపై దృష్టి పెట్టాలి.

లోపల నుండి డేటా లిటరేట్ వర్క్‌ఫోర్స్‌ను రూపొందించడం

AI మరియు లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ (LLM) టెక్నాలజీల వినియోగం ఎంటర్‌ప్రైజెస్ అంతటా వేగవంతం అవుతున్నందున, విలువైన అంతర్దృష్టులను సేకరించేందుకు ఈ అధునాతన సాధనాలను ఉపయోగించే కళను మొత్తం వ్యక్తి అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. గార్ట్‌నర్ యొక్క 2025 అంచనాల ప్రకారం, డేటా మరియు అనలిటిక్స్ టాలెంట్ మార్కెట్‌లో విశ్లేషణాత్మక మరియు సాఫ్ట్ స్కిల్స్ ఎక్కువగా కోరుకునే నైపుణ్యాలు. డేటా గురించి ఉత్సుకతను పెంపొందించడం మరియు విశ్లేషణాత్మక ఆలోచనలు తదుపరి తరం డేటా సైన్స్ ప్రతిభను అభివృద్ధి చేయడానికి ప్రాథమిక సాధనాలు. అయితే, సహకారం, ఉత్సుకత, సృజనాత్మక సమస్య పరిష్కారం మరియు కమ్యూనికేషన్ వంటి బదిలీ చేయదగిన సాఫ్ట్ స్కిల్స్ సమానంగా ముఖ్యమైనవి.

ఉదాహరణకు, Alteryx నుండి జరిపిన పరిశోధనలో 76% మంది ఆస్ట్రేలియన్ వ్యాపార నాయకులు ఉద్యోగులు ఒక ప్రాంతంలో ప్రత్యేకత సాధించడం కంటే బహుళ నైపుణ్యాలను కలిగి ఉండటం ముఖ్యమని చెప్పారు. AI మరియు ML వంటి రంగాలలో కఠినమైన నైపుణ్యాలు ముఖ్యమైనవి అయినప్పటికీ, సరైన AI సాధనాలు ఉద్యోగులు పెరుగుతున్న మొత్తం మరియు వివిధ డేటాను నిర్వహించడంలో సహాయపడతాయి మరియు మీ సంస్థకు అవసరమైన పోటీతత్వాన్ని కనుగొనడంలో సహాయపడతాయి.

సాంకేతిక నైపుణ్యం మరియు సాఫ్ట్ స్కిల్స్ రెండూ ఉన్న ఉద్యోగులు కంపెనీకి చాలా విలువైనవిగా ఉంటారు, ఆ విలువ వెంటనే స్పష్టంగా తెలియకపోయినా. లక్ష్య ప్రేక్షకులు అన్ని విద్యా నేపథ్యాలు మరియు వయస్సుల మధ్య-వృత్తి నిపుణులు, వారి కెరీర్‌ను ముందుకు తీసుకెళ్లడానికి వారి నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచుకోవాలని చూస్తున్నవారు మరియు సమాజానికి తిరిగి రావాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నవారు. విస్తృత వ్యాపార దృశ్యం గురించి వారి ప్రత్యేక అవగాహన వారి అత్యంత విలువైన ఆస్తి. క్లిష్టమైన వ్యాపార నిర్ణయాలను తెలియజేసే, సరైన ప్రశ్నలను అడగడం, సమర్థవంతమైన డేటా పద్ధతులను అమలు చేయడం మరియు చర్య తీసుకోదగిన ఫలితాలను అందించే అంతర్దృష్టులుగా డేటాను మార్చగల మీ సామర్థ్యాన్ని ఇది ప్రదర్శించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.

ఈ నైపుణ్యం డేటా సైంటిస్ట్ నైపుణ్యాల గురించి సాంప్రదాయ ఆలోచనకు సరిపోకపోవచ్చు, విలువైన అంతర్దృష్టులను అన్‌లాక్ చేయడానికి ఇది లించ్‌పిన్‌గా పనిచేస్తుంది.

రేపటి AI-పవర్డ్ వర్క్‌ప్లేస్ కోసం వర్క్‌ఫోర్స్‌ను రూపొందించడం

కాబట్టి, డేటా ఆధారిత అంతర్దృష్టులను అందించడానికి అవసరమైన క్లిష్టమైన డేటా అక్షరాస్యత మరియు నైపుణ్యంతో కంపెనీలు తమ ఉద్యోగులకు నైపుణ్యాన్ని ఎలా పెంచుతాయి? వ్యాపార నాయకులు తప్పనిసరిగా వారి ఉద్యోగులను ప్రోత్సహించాలి మరియు ప్రోత్సహించాలి. , మీ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచడానికి మీరు ఈ దశలను అనుసరించాలి.

1. మీ ప్రస్తుత సాంకేతిక మరియు మృదువైన నైపుణ్యాలను అంచనా వేయండి. సృజనాత్మక సమస్య పరిష్కారం కీలకం. మీ ఉద్యోగుల నైపుణ్యం సెట్‌లకు శిక్షణను సమలేఖనం చేయండి, వారికి వశ్యతను మరియు తెలుసుకోవడానికి సమయాన్ని ఇస్తుంది.
2. డేటా మరియు అనలిటిక్స్ యాక్సెస్‌ను ప్రజాస్వామ్యీకరించడానికి క్లౌడ్‌ను ఉపయోగించుకోండి. మరింత నేర్చుకునే సమయాన్ని ప్రోత్సహించడానికి డేటా మరియు సాధనాలకు ప్రాప్యతను సరళీకృతం చేయండి మరియు ప్రారంభించండి.
3. ఉపయోగించడానికి సులభమైన స్వీయ-సేవ సాధనాలు మరియు డేటా యాక్సెస్‌ను అందించండి. నో-కోడ్/తక్కువ-కోడ్ స్వీయ-సేవ అనలిటిక్స్‌లో అడ్వాన్స్‌లు ఎవరైనా, అర్హతలతో సంబంధం లేకుండా, వ్యాపార సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి మరియు నిర్ణయాత్మక మేధస్సును అందించడానికి వీలు కల్పిస్తాయి.
4. నైపుణ్యాన్ని పెట్టుబడిగా పరిగణించండి. అప్‌స్కిల్లింగ్ అనేది మరింత సమగ్రమైన కార్యాలయాన్ని మరియు ప్రతి ఒక్కరూ వ్యూహాత్మక నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి డేటాను ఉపయోగించగల సంస్కృతిని సృష్టిస్తుంది.
5. వినోదాన్ని పొందుదము: నేర్చుకునే అనుభవాన్ని గేమిఫై చేయడం మరియు డేటాథాన్‌ల వంటి హ్యాండ్-ఆన్ యాక్టివిటీలను కలుపుకోవడం వల్ల నైపుణ్యం మరింత ఆకర్షణీయంగా ఉంటుంది మరియు టీమ్ మెంబర్‌లను నేర్చుకునేలా ప్రోత్సహిస్తుంది.

ఈ దశలను అనుసరించడం ద్వారా, మీ ఉద్యోగులు మీ కంపెనీలో మార్పును నడపడానికి అవసరమైన డేటా మరియు విశ్లేషణాత్మక నైపుణ్యాలను కలిగి ఉంటారు. మీరు వాటిని నిర్లక్ష్యం చేస్తే, మీరు పోటీలో వెనుకబడిపోయే ప్రమాదం ఉంది.

AI ప్రపంచంలో మానవత్వం మరింత ముఖ్యమైనది