Cómo las empresas en China pueden llenar la brecha de talento de IA

Fuente: McKinsey

Autores: Wouter Maes y Alex Sawaya

Fuente de la imagen: Generada por Unbounded AI, modelo de estilo (Song Yun Architecture)

Atraer y retener talento de inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un desafío global, y China no es una excepción.

En la encuesta de McKinsey de 2022 de ejecutivos de negocios de inteligencia artificial global, el 75% de los encuestados chinos admitieron que encontraron dificultades para reclutar científicos de datos [1]. Más de la mitad de los encuestados dijeron que es difícil encontrar talentos adecuados para cubrir las vacantes de puestos clave relacionados con la IA, como ingenieros de datos, arquitectos de datos e ingenieros de aprendizaje automático, etc., y estos puestos son cruciales para el diseño, indispensable la construcción y promoción de capacidades digitales y de IA avanzadas.

Nuestra última investigación muestra que incluso con la reciente contracción del mercado, la adquisición de talento seguirá siendo cada vez más difícil. Se estima que para 2030, el valor potencial aportado por la IA a China superará el billón de dólares EE.UU. A medida que las principales empresas compiten para aprovechar este valor, la demanda de China de talentos altamente calificados alcanzará el nivel actual (aumentó de 1 millón a 6 millones de humanos) 6 veces 【2】. (Consulte la barra lateral "Acerca de este estudio" para conocer nuestra metodología).

Acerca de este estudio

La encuesta y las entrevistas abarcaron 102 empresas líderes en China que han adoptado la inteligencia artificial en al menos un campo. También analizamos informes globales y locales, casos de uso y bases de datos de reclutamiento para explorar la demanda de talento de IA en China, los desafíos y las acciones que están tomando las empresas para llenar el vacío de talento. Para evaluar las necesidades de talento, consideramos el impacto económico de la IA en industrias clave (consumo, finanzas, manufactura, servicios comerciales, automotriz, transporte y logística, y ciencias de la salud y de la vida) y construimos la productividad per cápita para cada industria. Por el lado de la oferta, evaluamos la cantidad de graduados universitarios nacionales y extranjeros que tienden a elegir empleo nacional, incluidas las carreras de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM), y la cantidad de talentos científicos y tecnológicos disponibles.

Se estima que para 2030, las universidades nacionales y extranjeras y los principales grupos de talentos existentes solo pueden proporcionar alrededor de 2 millones (es decir, un tercio de los necesarios) talentos de IA, y la brecha alcanzará los 4 millones (consulte la Figura 1). Después de 2030, a medida que disminuya la tasa de natalidad, la cantidad de estudiantes universitarios disminuirá y la brecha de talento de IA será más severa.

Frente a la enorme brecha que está a punto de surgir, ¿cómo deberían las empresas asegurar los talentos y capacidades necesarios para competir? Realizamos encuestas y entrevistas con más de 100 empresas líderes en China, revelando dos ideas clave:

Las brechas de talento varían. Si bien todas las empresas necesitarán mejorar las habilidades de la fuerza laboral existente y alejarse de los métodos de reclutamiento tradicionales para adquirir el talento y las capacidades que necesita, las inversiones y las intervenciones variarán de una compañía a otra según su nivel de madurez digital.

Las empresas locales y multinacionales tienen sus propias ventajas. Si bien los graduados universitarios chinos son más optimistas acerca de las empresas locales y sus estructuras de incentivos basadas en la innovación y el desempeño, las empresas multinacionales en China pueden utilizar eficazmente sus redes globales para atraer talentos de un grupo de talentos más grande.

Apuntando al desafío de los talentos de IA, este artículo analiza en profundidad los tipos de talentos a los que las empresas deben dar prioridad en cada etapa de madurez digital y cómo adquirir mejor las habilidades y capacidades requeridas.

Las necesidades de talento y habilidades varían con la madurez digital

Como fuerzas impulsoras importantes, la digitalización y la inteligencia artificial están creando un gran valor para China, lo que requiere un conjunto completo de bases de habilidades avanzadas. Estas habilidades provienen de aproximadamente siete áreas: experiencia del cliente, nube, automatización, plataformas y productos, gestión de datos, DevOps (un enfoque para optimizar el desarrollo de software) y ciberseguridad y privacidad. Si bien, en última instancia, las empresas necesitan crear grupos de talentos en varios campos, nuestra investigación muestra que las empresas deben priorizar los talentos que realmente necesitan en función de su madurez digital. Los tres niveles comunes de madurez digital son tradicional, híbrido y digital (ver Figura 2).

Tradicional

Tradicional se refiere a empresas que acaban de iniciar la transformación digital. Estas empresas generalmente solo tienen equipos internos de pequeña escala y enfrentan una mayor presión competitiva, por lo que necesitan urgentemente comenzar la transformación digital y de inteligencia artificial. Su transformación se centra principalmente en establecer bases de datos, optimizar los procesos comerciales y centrarse en casos de uso especializados que pueden mejorar rápidamente la eficacia comercial (en lugar de desarrollar futuras capacidades innovadoras de I+D de IA). Para ello, estas empresas deberían centrarse en dos tipos de talento:

El primer tipo de talento es un experto en gestión de datos que es competente en arquitectura de datos, ingeniería de datos, análisis de datos y traducción de análisis. Pueden crear plataformas de datos, canalizaciones y procesos, impulsar la apertura de datos, generar conocimientos en tiempo real basados en datos, garantizar la calidad y el control de los datos, y gestionar el ciclo de vida de los casos de uso. Las empresas pueden contratar a dichos expertos para servir productos de datos o equipos de casos de uso para impulsar la entrega de nuevas capacidades digitales y de inteligencia artificial. Un centro de datos de excelencia también requiere que dichos expertos diseñen y supervisen en colaboración los procesos de gestión de datos, asegurando controles de acceso adecuados, calidad de datos y políticas de aprobación y retención.

Una empresa agrícola construyó un centro de datos empresarial centralizado para respaldar los protocolos de gestión de datos y los procesos de gobierno, brindando acceso a miles de empleados en diferentes departamentos para avanzar en los casos de uso de análisis e inteligencia artificial. Las empresas ya no necesitan desarrollar repetidamente nuevas canalizaciones de datos, lo que reduce significativamente los costos de TI y moderniza los métodos comerciales. Por ejemplo, los robots se utilizan para rastrear las condiciones de reproducción de los animales y enviar alertas automáticamente cuando se detectan posibles enfermedades y otros problemas.

El segundo tipo de talento son los expertos en plataformas y productos, competentes en el desarrollo de software. Pueden personalizar el "software como servicio" (SaaS) u otras soluciones externas para mejorar la eficiencia empresarial y proporcionar nuevos servicios orientados al cliente.

Por ejemplo, un fabricante de productos electrónicos de consumo invirtió en un equipo de desarrollo de plataforma de datos después de aplicar un caso de uso de IA para optimizar la planificación de la producción y la productividad laboral. El equipo actualizará el modelo subyacente, la interfaz de usuario, la canalización de datos y la infraestructura de back-end, continuará mejorando los casos de uso actuales de IA e introducirá casos de uso adicionales.

Híbrido

Los híbridos se refieren a jugadores establecidos en industrias que han invertido mucho en la transformación digital. Estas empresas ya cuentan con una sólida fortaleza técnica interna y una base sólida, y ahora se están enfocando en simplificar el proceso de desarrollo, acelerando la entrega de nuevos productos digitales y de IA, y ampliando la experiencia en el dominio para brindar una excelente experiencia al cliente. Las empresas híbridas necesitan expertos en DevOps que se especialicen en desarrollo de software, como gestión ágil de productos, prácticas de integración continua/entrega continua (CI/CD) y microservicios para una implementación más rápida. Los expertos en experiencia del cliente también son lo que necesitan. Estos expertos dominan diversas capacidades de análisis predictivo, pensamiento de diseño y pruebas automatizadas, y tienen sólidas capacidades de creación de prototipos para crear nuevas experiencias para los clientes.

Por supuesto, la eficiencia de TI y el gasto en servidores también serán un desafío a medida que las empresas híbridas continúen ampliando sus capacidades y alojen más modelos y aplicaciones de IA en la nube. Nuestra encuesta sobre la nube en 2022 encontró que más del 75 % de las empresas en China planea usar múltiples servicios en la nube, y el 90 % planea usar una combinación de servicios en la nube pública y privada para 2025 [3]. Para aclarar los requisitos de capacidad y cómo operarán los diferentes servicios en la nube, las empresas necesitan expertos en la nube con experiencia en Kubernetes, Docker y arquitecturas de múltiples nubes.

Número

Digital se refiere a empresas nativas digitales, como gigantes tecnológicos, inteligencia artificial y nuevas empresas tecnológicas. Estas empresas ya tienen suficientes reservas de talento en la mayoría de los campos digitales y de inteligencia artificial, pero aún necesitan expandir aún más sus reservas para cumplir con las expectativas cambiantes de la industria y las necesidades de avance tecnológico.

Estas empresas se centran en la ciberseguridad y la privacidad de los datos. En China, debido a la mayor seguridad y protección de la privacidad de las empresas, que puede tener un impacto en la IA y la digitalización, las empresas digitales necesitan expertos con una perspectiva global y un enfoque sistemático para resolver problemas, dando prioridad a las pruebas de seguridad en las primeras etapas de desarrollo de productos (a menudo denominado seguridad de desplazamiento a la izquierda), marcos de seguridad de confianza cero y leyes y prácticas de protección de datos. Otra categoría de talento que debe priorizarse son los expertos en automatización con habilidades en inteligencia artificial generativa, tecnología de procesos robóticos, aprendizaje automático, análisis habilitados para IA y computación cuántica. Impulsan el desarrollo, las pruebas y la implementación automatizados de extremo a extremo para mejorar la eficiencia y la velocidad de la comercialización de nuevas funciones.

Varias empresas multinacionales

Independientemente del nivel de madurez digital, las empresas multinacionales que operan en China deben asegurarse de que su talento en IA esté equipado para trabajar sin problemas en sus redes globales. Por ejemplo, el equipo debe hablar chino y otros idiomas con fluidez, comprender el modo de trabajo de otras regiones y poder comunicarse sin problemas con colegas de todo el mundo. El liderazgo debe ser bueno en la creación de asociaciones y garantizar que todo funcione de acuerdo con los estándares globales de TI e IA de la empresa, al tiempo que satisface de manera efectiva las necesidades comerciales locales. Los propietarios de productos deben comprender qué datos y diseños en diferentes regiones se pueden reutilizar y escalar, y qué datos y diseños deben reconstruirse localmente para satisfacer las necesidades del ecosistema digital de China.

Por ejemplo, la sucursal europea de una empresa multinacional desarrolló una aplicación de transporte global que utiliza datos de tráfico de consumidores de Google, Facebook e Instagram para optimizar las rutas. Aunque la mayoría de las sucursales de esta sucursal en todo el mundo pueden usar esta aplicación, para obtener datos de la plataforma nacional, el líder del producto en China debe liderar al equipo para ajustar la aplicación primero y luego implementarla.

Llene los vacíos mediante la mejora de las habilidades y la expansión de las fuentes de talento

A través de entrevistas sobre temas relacionados con la selección y retención de talento, encontramos que las empresas tradicionales e híbridas tienen mucho trabajo por hacer en cada etapa de la gestión del talento (ver Figura 3). Las empresas digitales solo necesitan fortalecerse en algunas áreas para mantener su ventaja en la gestión del talento.

Después de una investigación profunda sobre las estrategias corporativas, encontramos que cuando todas las empresas promueven el desarrollo de talentos digitales y de IA, hay dos puntos más críticos: 1. Mejorar las habilidades de los talentos existentes 2. Diversificar y expandir las fuentes de talento. Nuestra investigación muestra que los diferentes tipos de empresas necesitan tomar diferentes medidas en estos dos frentes.

Mejora las habilidades de los empleados existentes

Mejorar las habilidades de los empleados es una estrategia común para que las empresas adquieran el talento que necesitan. Nuestra investigación sugiere que las empresas en China pueden desarrollar las habilidades requeridas a través del desarrollo de capacidades específicas de su banco existente de talento comercial y de inteligencia artificial (ver Figura 4).

Por supuesto, nuestras entrevistas también mostraron que las mejores habilidades para mejorar son las habilidades clave que son difíciles de encontrar, subcontratar u obtener, como la comprensión de las aplicaciones heredadas o las funciones de los productos existentes (para obtener detalles sobre cómo iniciar un plan de mejora de las habilidades de los empleados , véase la figura 5).

Tradicional

La traducción analítica es una habilidad en la que las organizaciones tradicionales deberían centrarse. Nuestra investigación muestra que sin estas habilidades, las unidades de negocio tendrán dificultades para convencer a las nuevas iniciativas digitales y de inteligencia artificial. Mejore las habilidades de los expertos comerciales en diferentes campos para identificar y evaluar posibles casos de uso digital y de IA, evaluar el valor comercial potencial y respaldar la implementación posterior, lo que permite a las empresas tradicionales obtener valor de las inversiones digitales y de IA más rápido. Este tipo de capacitación se brinda mejor internamente como una "academia de análisis", donde las empresas pueden personalizar la capacitación y ofrecer pasantías para que los expertos puedan aplicar lo que han aprendido.

Por ejemplo, para mejorar las habilidades de los empleados, un fabricante avanzado estableció una academia de análisis al comienzo de la transformación, ayudando a más de 200 empleados a transformarse en traductores de análisis.

Los cursos incluyen: 1. Conferencias semanales de medio día (de 2 a 3 meses), que incluyen resolución de problemas, talento y requisitos de casos de uso 2. Mejores prácticas en entrega ágil y gestión de cambios 3. Para casos de uso en la hoja de ruta de la empresa, Llevar a cabo la capacitación en el trabajo.

Desde que asumieron el cargo, estos talentos de traducción han promovido la implementación de más de 50 nuevos casos de uso digital y de IA.

Híbrido

En la actualidad, solo el 8% de los talentos nacionales de IA tienen habilidades avanzadas relacionadas con la IA, como computación de punta, big data y aprendizaje automático e inteligencia artificial cognitiva [4]. Para las empresas híbridas, mejorar las habilidades de los empleados existentes es una parte clave de la transformación. Pero tales empresas necesitan aumentar la inversión en cursos en línea y programas de certificación. En la Encuesta global de inteligencia artificial de 2022 de McKinsey, solo alrededor de un tercio de las empresas chinas encuestadas utilizaron dichos programas (el 31 % de las empresas utilizaron sus propios cursos en línea y el 29 % utilizaron programas de certificación) [5].

Una institución financiera líder ofrece un viaje de aprendizaje personalizado basado en el puesto y la trayectoria profesional del empleado, centrándose en el aprendizaje en línea. Cada empleado puede usar una aplicación de aprendizaje móvil para tomar los cursos de desarrollo de habilidades clave necesarios para su función. La aplicación ofrece una amplia gama de cursos, que incluyen programación Python, implementación de arquitectura de múltiples nubes, habilidades de liderazgo necesarias para la transformación digital y más.

Número

El mayor desafío para las empresas digitales será seguir el ritmo del rápido desarrollo de las tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial generativa y la computación cuántica. Estas empresas pueden alentar a los empleados a mantenerse al tanto de los últimos avances tecnológicos (como organizar que los empleados asistan a conferencias académicas, participar en investigaciones relevantes, solicitar patentes, participar en competencias de hackathon, etc.) y ayudarlos a reducir la brecha con nuevos talentos.

Una empresa de tecnología dio a los empleados el tiempo, el espacio y el presupuesto para investigar y desarrollar nuevas capacidades utilizando tecnologías emergentes fuera de los proyectos existentes, lo que trajo inteligencia artificial, blockchain y computación en la nube, y nuevos productos a la empresa. Numerosas patentes y solicitudes de patentes en campos innovadores.

Fuentes diversificadas de desarrollo de talento

La subcontratación laboral y la adquisición de capacidades técnicas básicas (y el talento correspondiente) también son formas en que las empresas en China pueden llenar los vacíos de talento. Las corporaciones multinacionales tienen una ventaja obvia en este sentido debido a su influencia global. Pueden aprovechar las soluciones existentes desarrolladas por colegas en otras regiones o las nuevas capacidades desarrolladas en países como Vietnam e India. Por supuesto, las empresas deben considerar varios aspectos financieros y normativos, como garantizar el cumplimiento de todas las normas de protección de datos en China. Nuestra investigación muestra que diferentes tipos de negocios tienen diferentes mejores prácticas.

Tradicional

Los jugadores tradicionales deben moverse rápidamente para ponerse al día con la IA y los líderes digitales para seguir siendo competitivos. Iniciar una transformación digital mediante la contratación y formación de nuevas personas, especialmente en un mercado laboral ajustado, puede llevar mucho tiempo. Una forma de adquirir rápidamente talento y capacidades de IA es asociarse con proveedores verticales de TI y SaaS. Algunos líderes empresariales primero avanzan a través de tales asociaciones mientras buscan nuevos talentos. Por ejemplo, el fabricante de productos electrónicos de consumo mencionado anteriormente subcontrató el desarrollo de nuevos modelos optimizados para IA mientras desarrollaba su estrategia de talento. De esta manera, la empresa puso en producción nuevas capacidades (y generó valor) en 8 semanas, lo que puede demorar varias veces más si se basa completamente en capacitar a nuevas personas.

Otros pueden trabajar con proveedores externos que construyen la infraestructura general de sus sistemas digitales. Por ejemplo, un proveedor chino de vehículos industriales contrató a una empresa de software líder para integrar más de seis sistemas comerciales y de fábrica, incluida la planificación de recursos empresariales, la ejecución de la fabricación, la gestión del ciclo de vida del producto, la gestión de proveedores, los recursos humanos y la inteligencia comercial. Después de que el proyecto tomó más de tres años para completarse, la compañía implementó una variedad de casos de uso, incluido un sistema de diseño de productos colaborativo que mejora la eficiencia de I + D y acelera los lanzamientos de nuevos productos.

Cuando subcontrate el trabajo, asegúrese de que todas las estrategias tecnológicas y de datos relevantes se alineen con las prioridades estratégicas de la empresa sobre las cuales el proveedor puede basar las decisiones de diseño. De esta forma, las empresas pueden involucrar a múltiples proveedores en diferentes tareas y proyectos, y garantizar que todas las soluciones compartan datos e información sin problemas.

Híbrido

En la siguiente fase de la transformación digital, la subcontratación puede ser extremadamente valiosa para las empresas híbridas, ya que aumenta el alcance y la productividad de los expertos técnicos existentes. La subcontratación también puede reducir la carga del personal técnico, de modo que no necesiten dedicar mucho tiempo a mantener los sistemas heredados en la oficina central y administrativa de la actualización.

Hoy en día, las soluciones de software empresarial relacionadas con los recursos humanos, las finanzas, las comunicaciones y la automatización de procesos comerciales han madurado en China. Las empresas pueden migrar rápidamente estos sistemas a la nube y redesplegar talentos de IA en proyectos de casos de uso de alto valor. En otros casos, las empresas pueden utilizar recursos de terceros para crear partes de nuevas soluciones digitales o de IA para equipos.

Número

Muchas empresas nativas digitales están descubriendo que las expansiones y reorganizaciones frecuentes conducen al desgaste de cerebros de alta tecnología y altos costos de contratación, lo que amenaza su crecimiento continuo. Para las empresas digitales, ingresar a nuevos mercados o áreas comerciales a través de adquisiciones estratégicas será una mejor estrategia (en lugar de desarrollar nuevas capacidades internamente) a medida que se amplía la brecha de talento.

Tomemos como ejemplo a ByteDance: a través de esta adquisición, obtuvo nuevas capacidades de realidad virtual (VR), sus aplicaciones se ampliaron y también obtuvo un equipo de expertos en VR para continuar desarrollando nuevas capacidades para él.

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De cara al futuro, la demanda de talentos de inteligencia artificial de China será escasa. Los líderes deben inspirar la creatividad y asegurarse de que la organización tenga el grupo de talentos y las capacidades para seguir siendo competitiva durante la próxima década. Las empresas pueden priorizar la actualización de las habilidades del talento existente y cubrir estratégicamente las brechas de talento a través de la subcontratación y adquisiciones para generar una ventaja competitiva en los principales mercados globales.

Notas:

[1] "El estado de la IA en 2022: revisión de media década", McKinsey, 6 de diciembre de 2022. La encuesta abarcó 102 empresas entrevistadas en China.

[2] Basado en la siguiente investigación: Shen Kai, Tong Xiaoxiao, Wu Ting, y Zhang Fangning, "Exploring the new frontier of artificial intelligence: China's economy welcomes another $600 billones de oportunidades", McKinsey, 7 de junio de 2022; "Notas de la frontera de la IA: Aplicaciones y valor del aprendizaje profundo”, McKinsey Global Institute, 17 de abril de 2018; Oficina Nacional de Estadísticas de China, 2021.

[3] Kai Shen, Anand Swaminathan, Xiaoxiao Tong y Wei Wang, "China in the Cloud, Looking to 2025", McKinsey, 8 de julio de 2022.

[4] "Informe de suministro de talento de servicios de TI de China de 2021", iSoftStone e iResearch, agosto de 2021.

[5] “El estado de la IA en 2022”, 6 de diciembre de 2022.

autor:

Wouter Maes

Socio gerente global de McKinsey, sucursal de Beijing

Alex Sawaya

Socio gerente sénior global de McKinsey, residente en la sucursal de Hong Kong

El autor agradece a Tong Xiaoxiao y Wang Lingyi por sus contribuciones a este artículo.