AI-vaardighedencrisis kan leiden tot verspilde investeringen en verstikte innovatie: SAS

CARY, NC, 23 september 2022 — Er is dringend actie nodig om een kunstmatige intelligentie (AI) vaardigheidscrisis die de Amerikaanse productiviteit en innovatie nu al verstikt, zo blijkt uit nieuw onderzoek. Gepubliceerd door analytics leider SAS, Hoe het tekort aan datawetenschapsvaardigheden op te lossen? is een rapport dat is gebaseerd op een onderzoek onder besluitvormers van grote Amerikaanse bedrijven in negen sectoren, waaronder banken, verzekeringen, overheid en detailhandel.

Fortune Business Insights projecteert dat de wereldwijde markt voor kunstmatige intelligentie zal groeien van $ 387 miljard in 2022 tot bijna $ 1,4 biljoen tegen 2029.1 Dienovereenkomstig, AI en machine learning zijn volgens 43% van de respondenten van de SAS-enquête topprioriteiten voor investeringen in de komende één tot twee jaar. Dat is ver voor op datatechnologie getrouwen zoals datavisualisatie (25%), data-analyse (22%) en big data (17%).

Maar er is een massale rode vlag: Drieënzestig procent van de respondenten beweert ook dat hun grootste tekort aan vaardigheden te maken heeft met AI en machine learning.

Geen gemakkelijke antwoorden over het overbruggen van de vaardigheidskloof

Zonder het talent zouden deze verhoogde investeringen in kunstmatige intelligentie en machine learning verloren kunnen gaan, wat kan leiden tot financiële verliezen en niet-gerealiseerde kansen. Enquêterespondenten plannen verschillende manieren om lacunes in vaardigheden aan te pakken, maar ze noemen verschillende uitdagingen.

Driekwart van de respondenten wil bestaand personeel opleiden en bijscholen, vergeleken met 64% die nieuw talent wil werven. Training en bijscholing kunnen kosteneffectiever blijken te zijn in vergelijking met het inhuren en gebruiken van aannemers, maar het onderzoek bracht belemmeringen aan het licht, zoals gebrek aan tijd en motivatie, en de overtuiging dat het senior management zich zorgen zou kunnen maken over mensen die hun vaardigheden ergens anders gaan gebruiken.

Gezien hoe hevig de oorlog om talent is geworden, is salaris een ander knelpunt. Bedrijven hebben misschien weinig andere keuze dan steeds hogere salarissen te betalen, en wervings- en contractkosten om de vaardigheden te krijgen die ze nodig hebben. Het geschatte totale loon voor een datawetenschapper ligt nu rond de $ 122.000 in de VS2en dit is misschien niet duurzaam voor veel organisaties.

Universiteiten nog steeds belangrijk, maar bedrijven die verder kijken dan graden

Uit een onderzoek van Indeed van april bleek dat 67% van de ondervraagde grote bedrijven zou overwegen om hun diploma-eisen te laten vallen.3 De bevindingen van de Hoe het tekort aan datawetenschapsvaardigheden op te lossen? rapport weerspiegelt deze trend.

Respondenten willen grotendeels samenwerken met academische instellingen om datatalent rechtstreeks te werven, maar begrijpen dat vacatures alleen niet snel genoeg worden ingevuld door alleen te vertrouwen op afgestudeerden. En wat ze van potentiële medewerkers zoeken, is niet per se een vierjarige opleiding. Het onderzoek geeft aan:

  • Werkgevers beschouwen casestudies en projectwerk (74%) en andere relevante opleidingen (71%) eerder dan een diploma.
  • Door de branche erkende certificeringen, van een externe leverancier, waaronder technische leveranciers, worden als relevant (54%) als diploma’s beschouwd.
  • Net zo waardevol is deelname aan hackathons en data-uitdagingen (53%), die blijk geven van technische, probleemoplossende en teamwerkvaardigheden.
  • In feite noemde slechts 54% een diploma als een methode om potentiële werknemers te evalueren.

Nu bouwen aan datawetenschapstalent

dr. Sally EavesAI-expert, auteur en spreker die hebben bijgedragen aan de Hoe het tekort aan datawetenschapsvaardigheden op te lossen? rapport, zei: “Bedrijven kunnen niet alleen vertrouwen op afgestudeerden of doorgaan met de stroperij. Het goede nieuws is dat werkgevers de waarde van on-the-job training en andere certificeringen, zoals vermeld in het rapport, al beginnen te erkennen.”

Het rapport schetst drie aanbevelingen om de data science vaardigheden gat:

  • Consolideer diverse AI- en analysetools rond moderne, open, meertalige tools die de datawetenschapsproductiviteit zullen verhogen en eindgebruikers in staat zullen stellen om basisanalysetaken uit te voeren, zodat datawetenschappers zich kunnen concentreren op kerntaken. Door analytics te democratiseren, kunnen meer mensen meedoen.
  • Verhoog de bijscholing en kruisvaardigheid van het bestaande personeelsbestand, inclusief mensen met een niet-technische achtergrond. Stimuleer een breed scala aan certificeringen, waaronder trainingen van leveranciers van softwaretools.
  • Creëer een leeromgeving en cultuur waarin medewerkers worden gestimuleerd en aangemoedigd om hun vaardigheden te ontwikkelen. Dit kan van alles zijn, van het toestaan ​​van werknemers om een ​​time-out te nemen om online trainingen te volgen tot deelname aan een hackathon tot het opzetten van interne data science academies.

“Er is niet één aanpak – maar een combinatie van het uitbreiden van mid-career training, inclusief voor degenen die momenteel in niet-technologische functies werken, mensen uitrusten met de juiste tools voor de baan en het laten groeien van de datawetenschapsgemeenschap, zal beginnen te zien dat de vaardigheidskloof kleiner wordt, ’ zei Eaves. “Samen zouden ze het aanbod van talent aanzienlijk kunnen vergroten en hoogwaardige, bevredigende banen kunnen creëren waar individuen, organisaties en de bredere economie van profiteren.”

Meer informatie over hoe SAS een organisatie kan helpen bouwen analytische vaardigheden om een ​​concurrentievoordeel te behalen.

Methodologie

SAS heeft opdracht gegeven voor een onderzoek onder 72 in de VS gevestigde besluitvormers in organisaties in negen sectoren, waaronder het bankwezen, verzekeringen, overheid en detailhandel. Elk werkte voor organisaties met meer dan 1.000 medewerkers; sommigen hadden er meer dan 100.000. De overgrote meerderheid had technische functies, waaronder datawetenschap en data-analyse, en iets minder dan een kwart was in HR en talentmanagement. Het onderzoek is ook uitgevoerd in het VK en Ierlanden uitgevoerd door Coleman Parkes.

Over SAS

SAS is de leider op het gebied van analyse. Met innovatieve software en services stelt SAS klanten over de hele wereld in staat en inspireert ze om data om te zetten in intelligentie. SAS geeft u DE KRACHT OM TE WETEN.

Opmerkingen:

1 https://www.fortunebusinessinsights.com/industry-reports/artificial-intelligence-market-100114
2 https://www.glassdoor.com/Salaries/data-scientist-salary-SRCH_KO0,14.htm
3 https://www.indeed.com/lead/report-how-covid-19-pandemic-changed-recruiting?hl=en&co=US


Bron: SAS

We want to thank the writer of this write-up for this awesome material

AI-vaardighedencrisis kan leiden tot verspilde investeringen en verstikte innovatie: SAS


Visit our social media profiles as well as other pages related to themhttps://lmflux.com/related-pages/