استراتژی های برتر برای تیم های فناوری اطلاعات در سال 2025

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی از جمله مجموعه‌های مهارتی مورد نیاز متخصصان فناوری اطلاعات هستند که تا سال 2025 آغاز می‌شوند، زیرا سازمان‌ها زمان و منابع بیشتری را برای فناوری‌های دوقلو سرمایه‌گذاری می‌کنند.

بر اساس داده های بیش از 5100 تصمیم گیرنده و متخصص فناوری اطلاعات، سالانه Skillsoft گزارش دهید همچنین دریافتند که علیرغم اهمیت، مجموعه مهارت‌های AI/ML در بین قابلیت‌های تیمی موجود در پایین‌ترین رتبه قرار دارند، که نشان می‌دهد شکاف مهارتی قابل توجهی که تصمیم‌گیرندگان فناوری اطلاعات مشتاق رفع آن هستند.

توسعه رهبری نیز در حال افزایش است، به طوری که 58٪ از سازمان ها برنامه های رهبری رسمی را ارائه می دهند و 28٪ برنامه ریزی برای سرمایه گذاری در آموزش رهبری در سال آینده دارند.

امنیت سایبری و امنیت اطلاعات چالش‌برانگیزترین حوزه‌ها برای استخدام هستند و 38 درصد از تصمیم‌گیرندگان به مشکل در ایفای این نقش‌ها اشاره می‌کنند.

در همین حال، شکاف‌های مهارتی همچنان ادامه دارد تیم های فناوری اطلاعات، تقریباً دو سوم تصمیم گیرندگان به کمبودهای موجود در نیروی کار فعلی خود اذعان دارند.

برای پرداختن به این موضوع، 72 درصد از سازمان ها قصد دارند بر روی آموزش استعدادهای موجود خود تمرکز کنند، استراتژی که به نظر می رسد با توجه به اینکه 94 درصد از تصمیم گیرندگان مزایای محسوس نیروی کار را از برنامه های آموزشی گزارش کرده اند، موثر است.

برای متخصصان فناوری اطلاعات، انگیزه برای مهارت در درجه اول میل به یادگیری مهارت های جدید (54٪) و به دنبال آن نیاز به رقابتی ماندن در بازار کار (53٪) و افزایش امنیت شغلی (46٪) است.

مرتبط:کانادا 240 میلیون دلار برای ارتقای ظرفیت مرکز داده هوش مصنوعی سرمایه گذاری می کند

اورلا دالی، مدیر ارشد اجرایی Skillsoft می‌گوید با این اطلاعات پایه، سازمان‌ها می‌توانند یک رویکرد چند وجهی برای بستن شکاف‌های مهارتی کلیدی، از جمله هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تعریف کنند.

او گفت: «به‌عنوان منطقه‌ای که برخی از سریع‌ترین پیشرفت‌ها را تجربه می‌کند، استعدادها از ترکیبی از مسیرهای یادگیری و یادگیری پایه‌ای که متناسب با نقش خاص آن‌ها طراحی شده است، سود خواهند برد – برای مثال GenAI برای بازاریابان یا GenAI برای فروش.»

به همان اندازه مهم، پرورش فرهنگ یادگیری مستمر و فراهم کردن منابع برای اعضای تیم برای ادامه یادگیری و ارتقاء مهارت با پیشرفت فناوری است.

دالی توضیح داد که کاربردهای عملی کلید یادگیری هستند و ایجاد تیم های متقابل که شامل متخصصان هوش مصنوعی می شود می تواند به اشتراک گذاری دانش و کاربرد عملی مهارت های جدید را تسهیل کند.

او گفت: “برای آماده شدن برای سال 2025 و پس از آن، ادغام هوش مصنوعی و ML در استراتژی اصلی کسب و کار فراتر از سرمایه گذاری تحقیق و توسعه یا نقش های فنی، بلکه در توسعه استعدادهای سازمانی گسترده تر بسیار مهم است.” “این تضمین می کند که همه کارکنان فرصت را درک می کنند [and] تاثیر بالقوه دارند و در مورد استفاده مسئولانه آموزش دیده اند.”

مرتبط:پیش‌بینی‌های ابری 2025: ترک‌های قدیمی، رشد هوش مصنوعی و رونق لبه

یک IEEE اخیر نظرسنجی از بین 355 رهبر فناوری اطلاعات در سراسر جهان، 40٪ از پاسخ دهندگان به دنبال تخصص توسعه نرم افزار برای پشتیبانی و پیاده سازی راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی هستند، با 35٪ از پاسخ دهندگان بر اهمیت اطمینان از استقرار هوش مصنوعی مسئولانه از طریق آموزش اخلاق تاکید کردند.

نیاز فوری به مهارت های اخلاقی هوش مصنوعی

Kayne McGladrey، عضو ارشد IEEE و CISO در Hyperproof، گفت که مهارت‌های اخلاقی AI مهم هستند زیرا تضمین می‌کنند که سیستم‌های AI با مسئولیت‌پذیری توسعه یافته و استفاده می‌شوند و با استانداردهای اخلاقی و ارزش‌های اجتماعی همسو می‌شوند.

او توضیح داد: «این مهارت‌ها به شناسایی و کاهش سوگیری‌ها، تضمین شفافیت و حفظ مسئولیت‌پذیری در عملیات هوش مصنوعی کمک می‌کند.

سازمان‌ها می‌توانند آموزش‌های اخلاقی هوش مصنوعی را به پرسنل مربوطه ارائه دهند، نقش‌ها و مسئولیت‌ها را به وضوح تعریف کنند، خط‌مشی‌ها را ایجاد کنند و شیوه‌هایی را اجرا کنند که تفکر انتقادی در مورد خطرات هوش مصنوعی را تقویت می‌کند.

مک گلدری افزود: «مهارت‌ها در اخلاق هوش مصنوعی برای جلوگیری از پیامدهای مضر و حفظ اعتماد عمومی به فناوری‌های هوش مصنوعی بسیار مهم است.

بستن شکاف مهارت های حیاتی

Yaad Oren، مدیر عامل SAP Labs ایالات متحده و رئیس جهانی نوآوری SAP BTP، گفت: از آنجایی که هوش مصنوعی و اتوماسیون به تغییر شکل صنعت فناوری اطلاعات در سال 2025 ادامه می‌دهند، رهبران باید حمایت از فرهنگ یادگیری مداوم را در اولویت قرار دهند.

مرتبط:بازیابی کسب و کار: معیار فناوری اطلاعات فراموش شده

“در حالی که تخصص فنی برای درک و استفاده از فناوری های نوظهور ضروری است، رهبری و مهارت های نرم به همان اندازه مهم هستند.»

او شکاف مهارت‌های هوش مصنوعی را «یکی از بزرگ‌ترین چالش‌هایی» خواند که امروزه سازمان‌ها با آن مواجه هستند.

اورن گفت: «برای اینکه کسب‌وکارها مزایای واقعی هوش مصنوعی را تجربه کنند، کارمندان در تمام زمینه‌های کسب‌وکار باید تأثیر نقش خود را بر استراتژی هوش مصنوعی شرکت درک کنند.»

برای دستیابی به این هدف، سازمان ها باید سه استراتژی را اجرا کنند:

دانیل آوانسینی، مدیر ارشد داده در Indicium، گفت: سازمان‌ها باید ترکیبی از استراتژی‌ها را برای ارتقای مهارت‌های هوش مصنوعی اتخاذ کنند و درک کنند که چه چیزی برای آنها در مورد فرهنگ داخلی و پذیرش بهتر عمل می‌کند.

او گفت: «ابتدا، سطوح مهارت AI/ML باید برای هر بخش ارزیابی شود.

برنامه‌های آموزشی خاصی باید برای هر منطقه تنظیم شود، با توجه به اینکه برخی از تیم‌ها به آموزش پایه عمومی تری در زمینه داده‌ها، نه تنها هوش مصنوعی، نیاز دارند.

آوانچینی گفت: «پیدا کردن قهرمانانی که قبلاً دارای هوش مصنوعی برای موارد استفاده شخصی یا کاری هستند، نباید سخت باشد و همچنین برای پذیرش این افراد مهم است.

او همچنین ایجاد محیط‌های کنترل‌شده و جعبه‌شناختی را توصیه کرد که در آن کارکنان بتوانند مدل‌های هوش مصنوعی را در عمل آزمایش و آزمایش کنند و نه تنها ارزش، بلکه خطرات و محدودیت‌های برنامه‌های AI/ML را نیز درک کنند.

او گفت: «استخدام استعدادهای برتر هوش مصنوعی در حال حاضر برای اکثر سازمان‌ها بسیار چالش برانگیز است، زیرا بازار بسیار داغ برای این متخصصان و عرضه محدود وجود دارد.

یک استراتژی متفاوت، ایجاد یک برنامه آموزشی داخلی هوش مصنوعی با کمک مشاوران خارجی یا برون سپاری توسعه هوش مصنوعی است.

اسکات ویلر، رهبر عمل ابری در Asperitas، گفت که ایجاد فرهنگ نوآوری و یادگیری مستمر اولین گام برای از بین بردن شکاف مهارت ها است، به ویژه برای فناوری های جدیدتر مانند هوش مصنوعی.

او پیشنهاد کرد: «دسترسی به منابع یادگیری، مانند پلتفرم‌های درخواستی مانند Coursera، Udemy، Wizlabs را فراهم کنید». با تخصیص زمان در برنامه پروژه، یادگیری را در پروژه های فناوری اطلاعات جاسازی کنید و برنامه های مختلف را بر اساس آنچه برای سازمان شما کار می کند یا کار نمی کند نظارت و تنظیم کنید.

ویلر اضافه کرد که “راهنمایی به موقع” همچنان موثرترین روش آموزشی است که او تجربه کرده است.

این شامل قرار دادن یک یا چند مربی با تجربه در تیم پروژه به همراه اعضای تیمی است که قرار است آموزش ببینند.

ویلر گفت: «تیم در طول پروژه آموزش‌های بی‌درنگ در یک پروژه دنیای واقعی دریافت می‌کند که به طور قابل‌توجهی آموزش را مستحکم می‌کند.