Ambisi Inggris untuk menjadi global AI negara adidaya sedang terhambat oleh kesenjangan keterampilan yang semakin lebar, sehingga melemahkan potensi negara adidaya dalam penelitian dan inovasi. Data terbaru mengungkapkan bahwa 73% pekerja di Inggris belum pernah mengikuti pelatihan formal AI, meskipun dua pertiga pekerja menggunakan teknologi tersebut setiap hari.
Keterputusan antara pelatihan dan penggunaan ini menyoroti ketidakseimbangan yang menyebabkan gesekan dalam penerapan AI bisnis. Saat ini, minimal 1% pemimpin bisnis percaya bahwa organisasi mereka telah mencapai kematangan AI yang sebenarnya.
Ilmuwan terkemuka di UiPath dan Direktur di Pusat Kecerdasan Buatan UCL.
Untuk menutup kesenjangan ini diperlukan tindakan terkoordinasi dari pemerintah dan dunia usaha Inggris.
Rencana investasi sebesar £187 juta dalam program keterampilan nasional untuk menghadirkan digital dan AI sedang belajar ke ruang kelas merupakan fondasi yang kuat, namun hasil jangka panjang akan bergantung pada memadukan inisiatif pendidikan dengan dukungan bagi dunia usaha untuk merekrut talenta spesialis AI dan meningkatkan keterampilan tenaga kerja yang ada.
Memasang kepercayaan AI pada angkatan kerja masa depan
Saat ini, Inggris tidak memiliki struktur kelembagaan di sekolah dan universitas untuk pelatihan dan pendidikan AI, meskipun penggunaan teknologi tersebut melonjak.
Sebuah studi baru-baru ini menunjukkan bahwa lebih dari separuh siswa di Inggris menginginkan kejelasan lebih lanjut dari sekolah dan guru mereka tentang kapan dan bagaimana mereka harus menggunakan alat AI untuk tugas sekolah mereka. Siswa berisiko memasuki dunia kerja tanpa rasa percaya diri atau pemahaman yang benar tentang alat AI jika tindakan untuk memberikan panduan terstruktur tidak dilakukan.
Pemerintah harus membuat rencana jangka panjang untuk menjamin masa depan angkatan kerja; hal ini termasuk memasukkan pendidikan AI ke dalam kurikulum sekolah dan universitas. Di ruang kelas, alat AI seperti ChatGPT harus diterima, bukan ditakuti, dan siswa diajari cara menggunakan alat tersebut secara efektif dan tepat.
Melalui paparan dini, siswa akan memperoleh keterampilan yang akan dibutuhkan oleh perusahaan di masa depan, memastikan kesenjangan keterampilan menjadi lebih sempit, dan sumber daya manusia bertalenta bertambah.
Menyeimbangkan perekrutan dan pelatihan untuk menghindari silo internal
Permintaan akan talenta khusus AI telah menyebabkan kekurangan keterampilan teknologi yang paling parah dalam lebih dari 15 tahun. Langkah cepat yang dapat diambil oleh dunia usaha untuk mengatasi dilema ini adalah dengan berinvestasi dalam meningkatkan keterampilan tenaga kerja yang ada, bukan hanya merekrut talenta dari luar.
Mempekerjakan talenta spesialis AI penting untuk konsultasi dan aspek teknis penerapan. Namun, hanya mengandalkan perekrutan eksternal dan mengabaikan peningkatan keterampilan yang ada karyawan berisiko menciptakan silo pengetahuan internal yang menghalangi keberhasilan penggunaan teknologi dalam skala bisnis yang luas.
Dunia usaha harus membuat program pelatihan yang disesuaikan dan dapat diakses, yang berkembang seiring dengan penggunaan AI serta berbagai alat dan sistem yang mungkin diadopsi, jika mereka ingin peningkatan keterampilan menjadi bermanfaat. Pada akhirnya, hal ini akan memastikan AI digunakan secara maksimal, di seluruh operasi bisnis, dan menghasilkan ROI maksimum.
AI tidak akan berhasil tanpa fase percontohan yang singkat
Banyak bisnis yang bergerak cepat untuk meluncurkan beberapa model AI dan sering kali menginvestasikan dana dalam jumlah besar sebelum mengevaluasi secara tepat seberapa cocok model tersebut dengan operasi yang ada.
Terburu-buru dalam penerapan adalah alasan mengapa dunia usaha kesulitan dalam mengadopsi AI karena hal ini dapat menyebabkan integrasi yang buruk, penyalahgunaan, dan hasil yang mengecewakan. Faktanya, 95% proyek AI perusahaan gagal karena penerapan skala besar dilakukan tanpa landasan atau uji coba yang memadai.
Ketika organisasi ingin menanamkan AI, baik itu sistem agen berskala besar atau LLMdalam alur kerja dan proses bisnis yang ada, para pemimpin harus mengambil pendekatan yang penuh pertimbangan dan disengaja yang menjamin keberhasilan jangka panjang daripada mengejar alat-alat terbaru yang ada di pasar.
Inilah sebabnya mengapa fase percontohan yang singkat sangat penting untuk keberhasilan integrasi AI. Uji coba alat AI baru melalui proyek terfokus memberikan peluang bagi bisnis untuk menguji kinerja, mengatasi masalah, dan mempersiapkan karyawan sebelum berkomitmen untuk meluncurkannya secara penuh.
Fase percontohan yang singkat juga memainkan peran penting dalam membangun kepercayaan karyawan, yang penting untuk penerapan dalam skala besar. Pelatihan ulang keterampilan paling efektif ketika pekerja merasa didukung untuk belajar, dan fase percontohan ini tepat untuk dilaksanakan.
Karena 1 dari 4 pekerja khawatir bahwa penggunaan AI yang lebih besar di tempat kerja akan menyebabkan hilangnya pekerjaan, yang sering kali disebabkan oleh kurangnya pengetahuan dan dukungan, dunia usaha harus berupaya mengatasi permasalahan ini. Fase percontohan membantu mewujudkan hal ini dengan memberikan dukungan terstruktur dan secara aktif melibatkan karyawan dalam penerapan AI melalui masukan dan partisipasi.
Menutup kesenjangan akan menguntungkan semua pihak
Rencana aksi AI pemerintah Inggris merupakan landasan yang kuat untuk memajukan ambisi AI global Inggris, namun pelaksanaan strategis akan menjadi faktor penentu apakah kesenjangan keterampilan AI dapat dipersempit dan adopsi dapat dipercepat.
Dengan menjadikan pendidikan AI sebagai komitmen jangka panjang, Inggris dapat mengembangkan kemampuan jangka panjang, mewujudkan manfaat yang berarti, dan tetap kompetitif dalam lanskap global.
Kami telah menampilkan kursus online dan situs kelas online terbaik.
Artikel ini dibuat sebagai bagian dari saluran Expert Insights TechRadarPro tempat kami menampilkan para pemikir terbaik dan tercemerlang di industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah milik penulis dan belum tentu milik TechRadarPro atau Future plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
