Praca w erze danych Azji

W związku z Podstawa na żądanie





Stały postęp sztucznej inteligencji (AI) i technologii automatyzacji zmieniał pracę i miejsca pracy przez ostatnią dekadę. Na długo przed Covid-19 trwały intensywne debaty na temat przyszłości pracy i możliwych scenariuszy zatrudnienia.

Podczas gdy wiele rynków azjatyckich sprostało wyzwaniu powstrzymania rozprzestrzeniania się Covid-19 ze względnym poziomem sukcesu, poprzez dobrze zarządzane blokady, dystans społeczny i programy śledzenia, pandemia wywarła ogromną presję na pracowników i systemy zarządzania zasobami ludzkimi, które wspierać ich.



Praca w erze danych Azji

Prognozy technologii Forrester odkrył, że prawie połowa ankietowanych menedżerów z Azji spodziewa się stałego wzrostu liczby pracowników zatrudnionych w pełnym wymiarze czasu pracy zdalnej; wielu będzie próbowało korzystać z narzędzi angażowania siły roboczej wspomaganych przez sztuczną inteligencję, aby spróbować zwiększyć komunikację w miejscu pracy, aby zmniejszyć nowy dystans, który to tworzy.

W ramach programu Global AI Agenda 2021, we współpracy z Cornerstone OnDemand, MIT Technology Review Insights przeprowadziło ankietę wśród ponad 1500 starszych decydentów i liderów technologii, aby zrozumieć, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w organizacjach w Azji i na całym świecie w celu przyspieszenia wzrostu przychodów i technologii cyfrowych współpracy oraz w celu zwiększenia możliwości zasobów ludzkich.

AI, od góry do dołu

Na całym świecie firmy coraz częściej wdrażają narzędzia AI i analizy, aby wycisnąć większą produktywność z produkcji, pomóc pracownikom dokładniej zrozumieć wymagania klientów i wspierać wyniki biznesowe. Podobnie jak w przypadku wielu strategii wdrażania technologii, wgląd w technologie cyfrowe jest tradycyjnie postrzegany jako podstawowe narzędzie — na przykład większa widoczność w całym łańcuchu dostaw pozwala producentowi szybko zidentyfikować miejsca, w których można obniżyć koszty. Podobnie jak w przypadku wielu strategicznych zwrotów w ciągu ostatnich 18 miesięcy, wpływ Covid-19 przyspieszył ten proces.



Allan Tate, przewodniczący Sympozjum CIO MIT Sloan School of Management, określa to jako Wielki Reset: w którym przedsiębiorstwa przechodzą dwa lata cyfrowej transformacji w ciągu dwóch miesięcy. Chociaż przyznaje, że obecnie korzystanie ze sztucznej inteligencji w celu zwiększenia wydajności i obniżenia kosztów jest prawdopodobnie najczęstszym przypadkiem użycia, wykorzystanie danych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji szybko staje się kluczowym sposobem generowania przychodów dla wielu korporacji.

Pogląd ten potwierdza nasze globalne badanie dotyczące strategii wdrażania sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach: prawie połowa naszych respondentów wskazuje, że wdrożyła sztuczną inteligencję, aby osiągnąć wzrost przychodów, lub przyspiesza wysiłki, aby to osiągnąć. Jedna czwarta planuje zwiększyć wykorzystanie sztucznej inteligencji w najważniejszych inicjatywach, a tylko 12% wskazuje, że jest to narzędzie służące wyłącznie do ograniczania kosztów.

Perspektywa respondentów z Azji w dużej mierze odzwierciedla globalny trend, ale pokazuje również region, który jest jednocześnie za krzywą i gotowy do przeskoczenia go. Respondenci z Azji wskazują na niższe obecne wykorzystanie sztucznej inteligencji do wzrostu przychodów niż średnia światowa, ale znacznie częściej podejmują inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją, a ponad jedna trzecia planuje zwiększyć jej wykorzystanie.



Ten rosnący obecny nacisk na najwyższej klasy sztuczną inteligencję, która często wspiera zespoły mające kontakt z klientami dzięki lepszemu poznaniu klientów, napędza ekspansję biznesową. To z kolei pobudza wysiłki na rzecz budowania zdolności dla specjalistów ds. marketingu i rozwoju biznesu, takich jak ulepszanie ich przepływu pracy i służenie jako katalizator rozwoju umiejętności. Respondenci z Azji są średnio nieco bardziej zorientowani na wzrost przychodów w zakresie wdrażania projektów AI niż średnia globalna (patrz Rysunek 2).

Organizacje skupiające się na podstawowych inicjatywach sztucznej inteligencji — które należą do kategorii efektywności kosztowej i optymalizacji zasobów — są bardziej skłonne do zwiększania funkcji automatyzacji i wprowadzania zmian w operacjach, co może prowadzić do przedefiniowania zadań dla operacji i zespołów wewnętrznych.

Pobierz pełny raport .



Ta treść została stworzona przez Insights, dział zajmujący się treściami niestandardowymi MIT Technology Review. Nie została napisana przez redakcję MIT Technology Review.

ukryć