كيف يمكن للشركات في الصين سد فجوة المواهب في الذكاء الاصطناعي

** المصدر: ** McKinsey

** المؤلفون **: ووتر مايس وأليكس صوايا

مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة Unbounded AI ، نموذج النمط (Song Yun Architecture)

أصبح جذب مواهب الذكاء الاصطناعي والاحتفاظ بها تحديًا عالميًا ، والصين ليست استثناءً.

في استطلاع McKinsey لعام 2022 للمديرين التنفيذيين العالميين في مجال الذكاء الاصطناعي ، اعترف 75٪ من المشاركين الصينيين بأنهم واجهوا صعوبات في توظيف علماء البيانات [1]. قال أكثر من نصف المستجيبين إنه من الصعب العثور على المواهب المناسبة لملء الوظائف الشاغرة في الوظائف الرئيسية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي ، مثل مهندسي البيانات ومهندسي البيانات ومهندسي التعلم الآلي ، وما إلى ذلك ، وهذه الوظائف ضرورية للتصميم ، بناء وتعزيز القدرات الرقمية المتقدمة والذكاء الاصطناعي التي لا غنى عنها.

يُظهر بحثنا الأخير أنه حتى مع الانكماش الأخير في السوق ، سيظل اكتساب المواهب صعبًا بشكل متزايد. تشير التقديرات إلى أنه بحلول عام 2030 ، من المتوقع أن تتجاوز القيمة المحتملة التي يجلبها الذكاء الاصطناعي إلى الصين تريليون دولار أمريكي.ومع تنافس الشركات الكبرى للاستفادة من هذه القيمة ، سيصل طلب الصين على المواهب عالية المهارة إلى المستوى الحالي (ارتفع من مليون إلى 6 مليون إنسان) 6 مرات 【2】. (انظر الشريط الجانبي "حول هذه الدراسة" للتعرف على منهجيتنا.)

** حول هذه الدراسة **

شمل الاستطلاع والمقابلات 102 شركة رائدة في الصين اعتمدت الذكاء الاصطناعي في مجال واحد على الأقل. قمنا أيضًا بتحليل التقارير العالمية والمحلية ، وحالات الاستخدام ، وقواعد بيانات التوظيف لاستكشاف الطلب على مواهب الذكاء الاصطناعي في الصين ، والتحديات والإجراءات التي تتخذها الشركات لسد فجوة المواهب. لتقييم احتياجات المواهب ، أخذنا في الاعتبار التأثير الاقتصادي للذكاء الاصطناعي على الصناعات الرئيسية (المستهلك ، والتمويل ، والتصنيع ، وخدمات الأعمال ، والسيارات ، والنقل ، والخدمات اللوجستية ، والرعاية الصحية وعلوم الحياة) وبناء نصيب الفرد من الإنتاجية لكل صناعة. على جانب العرض ، نقوم بتقييم عدد خريجي الجامعات المحليين والأجانب الذين يميلون إلى اختيار العمل المحلي ، بما في ذلك تخصصات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) ، وعدد أفضل المواهب العلمية والتكنولوجية المتاحة.

تشير التقديرات إلى أنه بحلول عام 2030 ، يمكن للجامعات المحلية والأجنبية وأهم مجموعات المواهب الحالية توفير حوالي 2 مليون فقط (أي ثلث المواهب المطلوبة) في مجال الذكاء الاصطناعي ، وستصل الفجوة إلى 4 ملايين (انظر الشكل 1). بعد عام 2030 ، مع انخفاض معدل المواليد ، سينخفض عدد طلاب الجامعات ، وستزداد فجوة المواهب في الذكاء الاصطناعي.

في مواجهة الفجوة الهائلة التي توشك على الظهور ، كيف يجب أن تضمن المؤسسات المواهب والقدرات اللازمة للمنافسة؟ أجرينا استبيانات ومقابلات مع أكثر من 100 شركة رائدة في الصين ، وكشفنا عن رؤيتين رئيسيتين:

** تختلف فجوات المواهب **. بينما ستحتاج كل شركة إلى رفع مهارات القوى العاملة الحالية والابتعاد عن طرق التوظيف التقليدية لاكتساب المواهب والقدرات التي تحتاجها ، ستختلف الاستثمارات والتدخلات من شركة إلى أخرى بناءً على مستوى نضجها الرقمي.

** تتمتع الشركات المحلية والمتعددة الجنسيات بمزاياها الخاصة **. على الرغم من أن خريجي الجامعات الصينية أكثر تفاؤلاً بشأن الشركات المحلية وهياكلها التحفيزية القائمة على الابتكار والأداء ، يمكن للشركات متعددة الجنسيات في الصين استخدام شبكاتها العالمية بشكل فعال لجذب المواهب من مجموعة أكبر من المواهب.

بهدف مواجهة التحدي الذي تواجهه مواهب الذكاء الاصطناعي ، تناقش هذه المقالة بعمق أنواع المواهب التي يجب على المؤسسات منحها الأولوية في كل مرحلة من مراحل النضج الرقمي ، وكيفية اكتساب المهارات والقدرات المطلوبة بشكل أفضل.

تختلف احتياجات الموهبة والمهارات باختلاف النضج الرقمي

كقوى دافعة مهمة ، تخلق الرقمنة والذكاء الاصطناعي قيمة كبيرة للصين ، الأمر الذي يتطلب مجموعة كاملة من قواعد المهارات المتقدمة. تأتي هذه المهارات من سبعة مجالات تقريبًا: تجربة العملاء ، والسحابة ، والأتمتة ، والأنظمة الأساسية والمنتجات ، وإدارة البيانات ، و DevOps (نهج لتحسين تطوير البرامج) ، والأمن السيبراني والخصوصية. على الرغم من أن الشركات تحتاج في النهاية إلى بناء مجموعات من المواهب في مختلف المجالات ، إلا أن بحثنا يظهر أنه يجب على الشركات إعطاء الأولوية للمواهب التي تحتاجها حقًا بناءً على نضجها الرقمي. مستويات النضج الرقمي الثلاثة الشائعة هي مستويات تقليدية ومختلطة ورقمية (انظر الشكل 2).

تقليدي

يشير مصطلح "تقليدي" إلى الشركات التي بدأت للتو في التحول الرقمي. عادة ما يكون لمثل هذه الشركات فرق داخلية صغيرة الحجم وتواجه ضغوطًا تنافسية أكبر ، وهي بحاجة ماسة لبدء التحول الرقمي والذكاء الاصطناعي. يركز تحولهم بشكل أساسي على إنشاء أسس البيانات ، وتحسين العمليات التجارية ، والتركيز على حالات الاستخدام المتخصصة التي يمكنها تحسين فعالية الأعمال بسرعة (بدلاً من بناء قدرات R&D AI المبتكرة في المستقبل). لتحقيق هذه الغاية ، يجب أن تركز هذه الشركات على نوعين من المواهب:

النوع الأول من المواهب هو خبير إدارة البيانات الذي يتقن هندسة البيانات وهندسة البيانات وتحليل البيانات وترجمة التحليل. يمكنهم إنشاء منصات البيانات ، وخطوط الأنابيب والعمليات ، وزيادة انفتاح البيانات ، وإنشاء رؤى في الوقت الفعلي تعتمد على البيانات ، وضمان جودة البيانات والحوكمة ، وإدارة دورة حياة حالات الاستخدام. يمكن للمؤسسات توظيف مثل هؤلاء الخبراء لخدمة منتج البيانات أو استخدام فرق الحالة لدفع عملية توصيل القدرات الرقمية والذكاء الاصطناعي الجديدة. يتطلب مركز البيانات المتميز أيضًا من هؤلاء الخبراء تصميم عمليات إدارة البيانات والإشراف عليها بشكل تعاوني ، وضمان ضوابط الوصول المناسبة ، وجودة البيانات ، وسياسات الموافقة والاحتفاظ.

قامت شركة زراعية ببناء مركز بيانات مؤسسي مركزي لدعم بروتوكولات إدارة البيانات وعمليات الحوكمة ، مما يوفر الوصول إلى آلاف الموظفين في الإدارات المختلفة لتعزيز حالات استخدام الذكاء الاصطناعي والتحليلات. لم تعد الشركات بحاجة إلى تطوير خطوط بيانات جديدة بشكل متكرر ، وبالتالي تقليل تكاليف تكنولوجيا المعلومات بشكل كبير وتحديث أساليب العمل. على سبيل المثال ، تُستخدم الروبوتات لتتبع ظروف تكاثر الحيوانات وإرسال تنبيهات تلقائيًا عند اكتشاف أمراض محتملة ومشكلات أخرى.

النوع الثاني من المواهب هو خبراء النظام الأساسي والمنتجات ، والمتمرسين في تطوير البرامج. فهم قادرون على تخصيص "البرامج كخدمة" (SaaS) أو الحلول الخارجية الأخرى لتحسين كفاءة الأعمال وتقديم خدمات جديدة تتعامل مع العملاء.

على سبيل المثال ، استثمرت شركة تصنيع الإلكترونيات الاستهلاكية في فريق تطوير منصة البيانات بعد تطبيق حالة استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تخطيط الإنتاج وإنتاجية العمل. سيقوم الفريق بتحديث النموذج الأساسي ، وواجهة المستخدم ، وخط أنابيب البيانات ، والبنية التحتية الخلفية ، ومواصلة تحسين حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الحالية ، وتقديم حالات استخدام إضافية.

هجين

تشير الكلمات الهجينة إلى اللاعبين الراسخين في الصناعات التي استثمرت بكثافة في التحول الرقمي. تتمتع هذه الشركات بالفعل بقوة تقنية داخلية قوية وأساس متين ، وتركز الآن على تبسيط عملية التطوير ، وتسريع تسليم المنتجات الرقمية والذكاء الاصطناعي الجديدة ، وتوسيع خبرات المجال لتوفير تجربة عملاء ممتازة. تحتاج المؤسسات الهجينة إلى خبراء DevOps المتخصصين في تطوير البرامج ، مثل إدارة المنتجات الرشيقة ، وممارسات التكامل المستمر / التسليم المستمر (CI / CD) ، والخدمات المصغرة لنشر أسرع. خبراء تجربة العملاء هم أيضًا ما يحتاجون إليه ، فهؤلاء الخبراء بارعون في مختلف التحليل التنبئي والتفكير التصميمي وقدرات الاختبار الآلي ، ولديهم قدرات قوية في إنشاء النماذج الأولية لخلق تجارب جديدة للعملاء.

بالطبع ، ستكون كفاءة تكنولوجيا المعلومات والإنفاق على الخوادم تحديًا أيضًا حيث تستمر الشركات المختلطة في توسيع قدراتها واستضافة المزيد من نماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في السحابة. وجد الاستطلاع السحابي الذي أجريناه في عام 2022 أن أكثر من 75٪ من الشركات في الصين تخطط لاستخدام خدمات سحابية متعددة ، وأن 90٪ تخطط لاستخدام مزيج من الخدمات السحابية العامة والخاصة بحلول عام 2025 [3]. لتوضيح متطلبات القدرة وكيف ستعمل الخدمات السحابية المختلفة ، تحتاج المؤسسات إلى خبراء في السحابة من ذوي الخبرة في Kubernetes و Docker والبنى متعددة السحابة.

رقم

يشير مصطلح Digital إلى الأعمال الرقمية المحلية مثل عمالقة التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي والشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا. تمتلك هذه الشركات بالفعل احتياطيات كافية من المواهب في معظم المجالات الرقمية والذكاء الاصطناعي ، لكنها لا تزال بحاجة إلى زيادة احتياطياتها لتلبية توقعات الصناعة المتغيرة واحتياجات التقدم التكنولوجي.

تركز هذه الشركات على الأمن السيبراني وخصوصية البيانات. في الصين ، نظرًا لزيادة الأمن وحماية الخصوصية للمؤسسات ، والتي قد يكون لها تأثير على الذكاء الاصطناعي والرقمنة ، تحتاج المؤسسات الرقمية إلى خبراء بمنظور عالمي ونهج منظم لحل المشكلات ، مع إعطاء الأولوية للاختبار الأمني في المراحل الأولى من تطوير المنتج (يشار إليه غالبًا باسم أمان التحول إلى اليسار) ، وأطر أمان الثقة الصفرية ، وقوانين وممارسات حماية البيانات. فئة أخرى من المواهب التي يجب تحديد أولوياتها هي خبراء الأتمتة ذوي المهارات في الذكاء الاصطناعي التوليدي ، وتكنولوجيا العمليات الروبوتية ، والتعلم الآلي ، والتحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، والحوسبة الكمومية. إنهم يقودون التطوير التلقائي والاختبار والنشر الشامل لتحسين كفاءة وسرعة تقديم ميزات جديدة إلى السوق.

** شركات متعددة الجنسيات مختلفة **

بغض النظر عن مستوى النضج الرقمي ، يجب على الشركات متعددة الجنسيات العاملة في الصين التأكد من أن مواهب الذكاء الاصطناعي لديها مجهزة للعمل بسلاسة عبر شبكاتها العالمية. على سبيل المثال ، يحتاج الفريق إلى إتقان اللغة الصينية والأجنبية ، وفهم طريقة العمل في المناطق الأخرى ، والقدرة على التواصل بسلاسة مع الزملاء العالميين. يجب أن تكون القيادة جيدة في بناء الشراكات والتأكد من أن كل شيء يعمل بما يتماشى مع معايير الشركة العالمية لتكنولوجيا المعلومات والذكاء الاصطناعي ، مع تلبية احتياجات الأعمال المحلية بفعالية. يحتاج مالكو المنتجات إلى فهم البيانات والتصاميم في المناطق المختلفة التي يمكن إعادة استخدامها وقياسها ، والبيانات والتصاميم التي يجب إعادة بنائها محليًا لتلبية احتياجات النظام البيئي الرقمي في الصين.

على سبيل المثال ، طور الفرع الأوروبي لشركة متعددة الجنسيات تطبيق نقل عالمي يستخدم بيانات حركة مرور المستهلكين من Google و Facebook و Instagram لتحسين الطرق. على الرغم من أن معظم فروع هذا الفرع حول العالم يمكنها استخدام هذا التطبيق ، من أجل الحصول على البيانات من النظام الأساسي المحلي ، يحتاج قائد المنتج في الصين إلى قيادة الفريق لتعديل التطبيق أولاً ثم نشره.

سد الفجوات من خلال رفع المهارات وتوسيع مصادر المواهب

من خلال المقابلات حول الموضوعات المتعلقة باختيار المواهب والاحتفاظ بها ، وجدنا أن الشركات التقليدية والمختلطة لديها الكثير من العمل للقيام به في كل مرحلة من مراحل إدارة المواهب (انظر الشكل 3). تحتاج الشركات الرقمية إلى التعزيز في مجالات قليلة فقط للحفاظ على ميزة إدارة المواهب.

بعد بحث متعمق حول استراتيجيات الشركات ، وجدنا أنه عندما تقوم جميع المؤسسات بتعزيز تنمية المواهب الرقمية والذكاء الاصطناعي ، فهناك نقطتان أكثر أهمية: 1. تحسين مهارات المواهب الحالية ؛ 2. تنويع وتوسيع مصادر المواهب. يُظهر بحثنا أن أنواعًا مختلفة من الأعمال تحتاج إلى اتخاذ إجراءات مختلفة على هاتين الجبهتين.

** رفع مستوى مهارات الموظفين الحاليين **

تعد تحسين مهارات الموظفين إستراتيجية مشتركة للشركات لاكتساب المواهب التي يحتاجونها. يشير بحثنا إلى أن الشركات في الصين يمكنها بناء المهارات المطلوبة من خلال بناء القدرات المستهدفة لمقاعد الأعمال الحالية ومواهب الذكاء الاصطناعي (انظر الشكل 4).

بالطبع ، أظهرت مقابلاتنا أيضًا أن أفضل المهارات التي يجب تحسينها هي المهارات الأساسية التي يصعب العثور عليها أو الاستعانة بمصادر خارجية أو الحصول عليها ، مثل فهم التطبيقات القديمة أو وظائف المنتج الحالية (للحصول على تفاصيل حول كيفية بدء خطة تحسين مهارات الموظف ، انظر الشكل 5).

تقليدي

الترجمة التحليلية هي مهارة يجب أن تركز عليها المنظمات التقليدية. يظهر بحثنا أنه بدون هذه المهارات ، ستكافح وحدات الأعمال لإقناع المبادرات الرقمية والذكاء الاصطناعي الجديدة. قم بتحسين مهارات خبراء الأعمال في مختلف المجالات لتحديد وتقييم حالات الاستخدام الرقمي واستخدام الذكاء الاصطناعي المحتملة ، وتقييم القيمة التجارية المحتملة ودعم النشر اللاحق ، مما يسمح للمؤسسات التقليدية باكتساب قيمة من الاستثمارات الرقمية والذكاء الاصطناعي بشكل أسرع. من الأفضل تقديم هذا النوع من التدريب داخليًا باعتباره "أكاديمية تحليلات" ، حيث يمكن للشركات تخصيص التدريب وتقديم التدريب المهني حتى يتمكن الخبراء من تطبيق ما تعلموه.

على سبيل المثال ، من أجل تحسين مهارات الموظفين ، أنشأت شركة تصنيع متقدمة أكاديمية تحليلات في بداية التحول ، مما ساعد أكثر من 200 موظف على التحول إلى مترجمين تحليليين.

تشمل الدورات: 1. محاضرات أسبوعية مدتها نصف يوم (لمدة 2 ~ 3 أشهر) ، بما في ذلك حل المشكلات والموهبة ومتطلبات حالة الاستخدام ؛ 2. أفضل الممارسات في التسليم السريع وإدارة التغيير ؛ 3. لحالات الاستخدام في خارطة طريق الشركة ، قم بإجراء تدريب أثناء العمل.

منذ تولي هذا المنصب ، شجعت مواهب الترجمة هذه على تنفيذ أكثر من 50 حالة استخدام رقمية وذكاء اصطناعي جديدة.

هجين

في الوقت الحالي ، يمتلك 8٪ فقط من المواهب المحلية في مجال الذكاء الاصطناعي مهارات متقدمة متعلقة بالذكاء الاصطناعي ، مثل الحوسبة المتطورة والبيانات الضخمة والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المعرفي [4]. بالنسبة للشركات المختلطة ، تعد تحسين مهارات الموظفين الحاليين جزءًا أساسيًا من التحول. لكن مثل هذه الشركات تحتاج إلى زيادة الاستثمار في الدورات التدريبية وبرامج الشهادات عبر الإنترنت. في استطلاع الذكاء الاصطناعي العالمي لعام 2022 الذي أجرته McKinsey ، استخدم حوالي ثلث الشركات الصينية التي شملها الاستطلاع فقط مثل هذه البرامج (استخدمت 31٪ من الشركات دوراتها التدريبية الخاصة عبر الإنترنت ، و 29٪ استخدمت برامج الشهادات) [5].

توفر مؤسسة مالية رائدة رحلة تعليمية مخصصة بناءً على موقع الموظف والمسار الوظيفي ، مع التركيز على التعلم عبر الإنترنت. يمكن لكل موظف استخدام تطبيق التعلم على الأجهزة المحمولة لأخذ دورات بناء المهارات الأساسية اللازمة لأداء دوره. يقدم التطبيق مجموعة واسعة من الدورات التدريبية ، بما في ذلك برمجة Python ونشر بنية السحابة المتعددة والمهارات القيادية المطلوبة للتحول الرقمي والمزيد.

رقم

سيكون التحدي الأكبر للشركات الرقمية هو مواكبة التطور السريع للتقنيات الناشئة مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي والحوسبة الكمومية. يمكن لمثل هذه المؤسسات تشجيع الموظفين على مواكبة أحدث التطورات التكنولوجية بنشاط (مثل ترتيب الموظفين لحضور المؤتمرات الأكاديمية ، والمشاركة في الأبحاث ذات الصلة ، والتقدم بطلب للحصول على براءات الاختراع ، والمشاركة في مسابقات الهاكاثون ، وما إلى ذلك) ، ومساعدتهم على تضييق الفجوة مع الجديد المواهب.

منحت إحدى شركات التكنولوجيا الموظفين الوقت والمساحة والميزانية للبحث وتطوير قدرات جديدة باستخدام التقنيات الناشئة خارج المشاريع الحالية ، والتي جلبت الذكاء الاصطناعي و blockchain والحوسبة السحابية ومنتجات جديدة للشركة العديد من براءات الاختراع وتطبيقات براءات الاختراع في المجالات المبتكرة.

** مصادر متنوعة لتنمية المواهب **

تعد الاستعانة بمصادر خارجية للوظائف واكتساب القدرات التقنية الأساسية (والمواهب المقابلة) أيضًا طرقًا للشركات في الصين لسد فجوات المواهب. تتمتع الشركات متعددة الجنسيات بميزة واضحة في هذا الصدد بسبب تأثيرها العالمي. يمكنهم الاستفادة من الحلول الحالية التي طورها الزملاء في مناطق أخرى ، أو القدرات الجديدة التي تم تطويرها في دول مثل فيتنام والهند. بالطبع ، تحتاج الشركات إلى النظر في مختلف القضايا المالية والتنظيمية ، مثل ضمان الامتثال لجميع لوائح حماية البيانات في الصين. يُظهر بحثنا أن أنواعًا مختلفة من الأعمال لها أفضل الممارسات المختلفة.

تقليدي

يجب أن يتحرك اللاعبون التقليديون بسرعة للحاق بالذكاء الاصطناعي والقادة الرقميين ليظلوا قادرين على المنافسة. يمكن أن يستغرق بدء التحول الرقمي من خلال توظيف أشخاص جدد وتدريبهم ، خاصة في سوق العمل الضيق ، الكثير من الوقت. تتمثل إحدى طرق اكتساب مواهب وقدرات الذكاء الاصطناعي بسرعة في الشراكة مع موفري تكنولوجيا المعلومات الرأسية و SaaS. يتقدم بعض قادة الأعمال أولاً من خلال هذه الشراكات أثناء البحث عن مواهب جديدة. على سبيل المثال ، قامت الشركة المصنعة للإلكترونيات الاستهلاكية المذكورة أعلاه بالاستعانة بمصادر خارجية لتطوير نماذج جديدة محسّنة للذكاء الاصطناعي مع وضع إستراتيجية المواهب الخاصة بها. بهذه الطريقة ، وضعت الشركة قدرات جديدة في الإنتاج (وولّدت قيمة) في غضون 8 أسابيع ، وهو ما قد يستغرق عدة مرات أطول إذا كانت تعتمد بالكامل على تدريب أشخاص جدد.

قد يعمل الآخرون مع موردين خارجيين يقومون ببناء البنية التحتية العامة لأنظمتهم الرقمية. على سبيل المثال ، استأجر مورد مركبات صناعية صيني شركة برمجيات رائدة لدمج أكثر من ستة أنظمة أعمال ومصانع ، بما في ذلك تخطيط موارد المؤسسات وتنفيذ التصنيع وإدارة دورة حياة المنتج وإدارة الموردين والموارد البشرية وذكاء الأعمال. بعد أن استغرق المشروع أكثر من ثلاث سنوات لإكماله ، أطلقت الشركة مجموعة من حالات الاستخدام ، بما في ذلك نظام تصميم المنتج التعاوني الذي يحسن كفاءة البحث والتطوير ويسرع إطلاق المنتجات الجديدة.

عند الاستعانة بمصادر خارجية للعمل ، تأكد من أن جميع البيانات ذات الصلة واستراتيجيات التكنولوجيا تتماشى مع الأولويات الإستراتيجية للشركة والتي يمكن للبائع أن يبني عليها قرارات التصميم. بهذه الطريقة ، يمكن للشركات إشراك بائعين متعددين في مهام ومشاريع مختلفة ، والتأكد من أن جميع الحلول تشارك البيانات والرؤى بسلاسة.

هجين

في المرحلة التالية من التحول الرقمي ، يمكن أن تكون الاستعانة بمصادر خارجية ذات قيمة كبيرة للشركات المختلطة ، مما يزيد من وصول وإنتاجية الخبراء التقنيين الحاليين. يمكن للاستعانة بمصادر خارجية أيضًا تقليل العبء على الموظفين الفنيين ، بحيث لا يحتاجون إلى قضاء الكثير من الوقت في صيانة الأنظمة القديمة في المكتب الأوسط والخلفي للترقية.

اليوم ، نضجت حلول برامج المؤسسات المتعلقة بالموارد البشرية والتمويل والاتصالات وأتمتة العمليات التجارية في الصين.يمكن للشركات نقل هذه الأنظمة بسرعة إلى السحابة وإعادة نشر مواهب الذكاء الاصطناعي في مشاريع حالات الاستخدام عالية القيمة. في حالات أخرى ، يمكن للشركات استخدام موارد الجهات الخارجية لبناء أجزاء من الحلول الرقمية أو حلول الذكاء الاصطناعي الجديدة للفرق.

رقم

تجد العديد من الشركات الرقمية الأصلية أن التوسعات وإعادة التنظيم المتكررة تؤدي إلى استنزاف عقول التكنولوجيا العالية وتكاليف توظيف عالية ، مما يهدد نموها المستمر. بالنسبة للشركات الرقمية ، سيكون دخول أسواق جديدة أو مجالات عمل من خلال عمليات الاستحواذ الاستراتيجية استراتيجية أفضل (بدلاً من بناء قدرات جديدة داخليًا) مع اتساع فجوة المواهب.

خذ ByteDance كمثال ، من خلال هذا الاستحواذ ، حصلت على إمكانات جديدة للواقع الافتراضي (VR) ، وتم توسيع تطبيقاتها ، كما حصلت على فريق من خبراء الواقع الافتراضي لمواصلة بناء قدرات جديدة لها.

صورة

بالنظر إلى المستقبل ، سيكون طلب الصين على مواهب الذكاء الاصطناعي قليلًا. يحتاج القادة إلى إلهام الإبداع والتأكد من أن المنظمة لديها مجموعة المواهب والقدرات لتظل قادرة على المنافسة خلال العقد المقبل. يمكن للشركات إعطاء الأولوية لترقية مهارات المواهب الحالية وملء فجوات المواهب بشكل استراتيجي من خلال الاستعانة بمصادر خارجية وعمليات الاستحواذ لبناء ميزة تنافسية في الأسواق العالمية الرئيسية.

ملحوظات:

[1] "حالة الذكاء الاصطناعي في عام 2022 - ونصف عقد قيد المراجعة" ، ماكينزي ، 6 ديسمبر 2022. شمل الاستطلاع 102 شركة تمت مقابلتها في الصين.

[2] استنادًا إلى البحث التالي: شين كاي ، وتونغ شياوكسياو ، وو تينغ ، وزانغ فانغ نينغ ، "استكشاف الحدود الجديدة للذكاء الاصطناعي: يرحب اقتصاد الصين بفرصة أخرى بقيمة 600 مليار دولار" ، ماكينزي ، 7 يونيو 2022 ؛ "ملاحظات من حدود الذكاء الاصطناعي: التطبيقات وقيمة التعلم العميق "، معهد ماكينزي العالمي ، 17 أبريل 2018 ؛ المكتب الوطني للإحصاء في الصين ، 2021.

[3] كاي شين ، أناند سواميناثان ، إكسياوكسياو تونج ، ووي وانج ، "الصين في السحابة ، التطلع إلى عام 2025" ، ماكينزي ، 8 يوليو 2022.

[4] "تقرير توريد مواهب خدمة تكنولوجيا المعلومات في الصين لعام 2021" ، iSoftStone و iResearch ، أغسطس 2021.

[5] "حالة الذكاء الاصطناعي عام 2022" ، 6 ديسمبر 2022.

مؤلف:

ووتر مايس

ماكينزي الشريك الإداري العالمي ، فرع بكين

اليكس صوايا

شريك إداري عالمي أول لشركة McKinsey ، مقيم في فرع هونغ كونغ

يشكر المؤلف Tong Xiaoxiao و Wang Lingyi على مساهمتهما في هذا المقال.