Üretken Yapay Zeka, robotik süreç otomasyonu (RPA) ve makine öğrenimi gibi eski teknolojilerle birlikte, özellikle veri analizi ve sentezi, içerik oluşturma, müşteri desteği ve hatta yazılım geliştirme yönleri gibi önemli çeşitli görevler için insan çalışmasının yerini alma ve artırma potansiyeline sahip olduğunu söyledi.
Bu, verimlilik kazanımlarına yol açabilir ve çalışanların katma değeri yüksek işe odaklanmasını sağlayabilirken, başta beyaz yakalı olmak üzere birçok işte istihdamı etkileme potansiyeline sahiptir. “Aynı zamanda, şirketler yapay zeka sistemleri oluşturmak, yönetmek ve geliştirmek için yetenek ararken, yapay zeka uzmanlarına, veri bilimcilerine ve makine öğrenimi mühendislerine olan talep hızla artıyor. Birleşik Arap Emirlikleri’ndeki işverenler, sosyal medya becerileri, çevrimiçi araçlarda ve platformlarda gezinme yeteneği ve üretken yapay zeka ve geniş dil modelleriyle çalışma becerileri de dahil olmak üzere güçlü dijital becerilere sahip adayları giderek daha fazla arıyor ”dedi.
Nihayetinde, iş piyasası üzerindeki etki, kuruluşların ve bireylerin nasıl uyum sağladığına bağlı olacak ve hızla gelişen bir dijital ortamda beceri kazanmanın ve yeniden yetiştirmenin önemini vurgulayacaktır. İşverenler, değişen endüstri taleplerine uyum sağlayabilecek farklı bir beceri setine sahip bireylere artan değer verdikçe, becerilerle çalışan istihdama doğru bir kayma göreceğiz, bu da yaşam boyu öğrenmeye, sürekli beceri geliştirmeye ve bireylere ihtiyaç duydukları araçları sağlamaya yeni bir odaklanmaya yol açacaktır. işgücü piyasasında rekabetçi kalmak için.
BAE, BAE’nin Yapay Zeka Stratejisinin bir parçası olarak kendisini yapay zekada küresel bir lider olarak konumlandırdı ve ülkenin yeniliğe ve ekonomik dönüşüme olan bağlılığının altını çizdi. Üretken yapay zekanın tüm potansiyeline ulaşmanın kasıtlı, insan merkezli iş tasarımı gerektirdiğini kabul ederek, beceri boşluklarını kapatmayı ve işgücünü yapay zeka entegrasyonuna hazırlamayı amaçlayan önemli sayıda hükümet destekli eğitim programı bulunmaktadır.
Jesuthasan, ”Bu nedenle, yapay zekanın otomatikleştirilmesi daha kolay olan rutin görevleri içeren işleri etkilediğini görmemize rağmen, BAE’nin aktif olarak işe aldığı yeni rol türlerinde verimlilik ve yaratıcılık üzerinde olumlu bir etkinin eşlik ettiği bir dönüşüm görmemiz de muhtemel” dedi.
Üretken Yapay zeka, bilginin ve yaratıcılığın artırılarak demokratikleştirilmesinde, hedefin üretkenlik kazanımları elde etmek veya bir soruna yenilikçi bir çözüm yoluyla atılım yapmak olduğu çeşitli yaratıcı görevler için geleneksel olarak gereken beceri primlerinin düşürülmesinde en faydalıdır. Riske toleransın daha yüksek olduğu (yani bir hatanın sonuçlarının düşük olduğu) üretkenliği artırmak için değerli bir araç olabilir. Zorlayıcı kullanım durumları, metin yazarlığından, “deneyim primini” azaltmaya yardımcı olduğu için özellikle en az deneyimli yetenekler için üretkenliği artırmada önemli bir değer gösterdiği çağrı merkezi operasyonlarına kadar değişmiştir.
“Sonuç olarak, iş dünyası liderlerinin üretken yapay zekaya ne zaman güveneceklerini — ve ne zaman güvenmeyeceklerini — ve insan işini dönüştürmenin yerini almada, artırmada sahip olması gereken özel rolü anlamaları gerekecek. Yapay zekayı içeren bir çalışma modeli oluşturmak ve yapay zekayı göz önünde bulundurarak gelecekteki becerileri geliştirmek gibi işletmelerin şu anda atması gereken önemli adımlar var. Jesuthasan, şirketlerin yapay zeka gelişmelerine uyum sağlamak ve daha fazla insan-yapay zeka işbirliğini hesaba katmak için rolleri ve becerileri uyarlamak için işgücünü geliştirmeleri ve yeniden doldurmaları gerekiyor ”dedi.
Ek olarak, şirketlerin kültürlerinde bir değişimi teşvik etmeleri önemlidir, böylece AI’nın bilgi ve yaratıcılığın demokratikleşmesinden tam olarak yararlanmak için sürekli yeniden icat etme zihniyetini benimseyebilirler.
Jesuthasan, liderlerin ister insan ister makine olsun, tüm kaynaklarının maliyetini anlamaları gerektiğini vurguladı. T “her türlü iş seçeneğinin maliyetini yakalamak anlamına gelir (örneğin, çalışanlar, konser çalışanları, dış kaynaklı işgücü, süreç otomasyonu, yapay zeka vb.) toplam iş maliyeti (TCoW) gibi bir ölçü ile benzer bir temelde “diye ekledi.
TCoW, toplam işgücü maliyeti (ör. Tam zamanlı çalışanlar, serbest acenteler, konser çalışanları) + satıcı maliyeti (ör. Dış kaynak kullanımı maliyeti, yapay zeka ve robotik satıcı maliyeti) + ilgili aktifleştirilmiş yatırımlar için yıllık sermaye ücreti (ör. Şirket tarafından geliştirilen yapay zeka veya robotik, üçüncü taraflardaki öz sermaye payları) olarak tanımlanır. çalışma seçenekleri). “Analizin muhasebe muamelesindeki farklılıklarla çarpıtılmaması için tüm iş seçeneklerini karşılaştırılabilir bir temele oturtmak önemlidir (örneğin, robotiğe yapılan yatırım aktifleştirilirken işçilik maliyeti harcanırken). Jesuthasan, şirketin sermaye maliyetini, bu seçenekleri kullanmanın yıllık ücretini yakalamak için AI / robotik ve ittifaklar gibi iş seçeneklerine yapılan toplam sermaye yatırımı ile çarpmalıdır ”dedi.
