Как компании в Китае могут заполнить пробел в талантах ИИ

Источник: McKinsey

Авторы: Воутер Мэйс и Алекс Савайя.

Источник изображения: сгенерировано Unbounded AI, модель стиля (Song Yun Architecture).

Привлечение и удержание талантов в области искусственного интеллекта (ИИ) стало глобальной проблемой, и Китай не является исключением.

В опросе, проведенном McKinsey в 2022 году среди руководителей глобальных компаний, занимающихся искусственным интеллектом, 75% китайских респондентов признались, что сталкивались с трудностями при найме специалистов по данным [1]. Более половины респондентов заявили, что трудно найти подходящие таланты для заполнения вакансий ключевых должностей, связанных с ИИ, таких как инженеры данных, архитекторы данных и инженеры по машинному обучению и т. д., и эти должности имеют решающее значение для проектирования, необходимо создание и продвижение передовых цифровых возможностей и возможностей искусственного интеллекта.

Наше последнее исследование показывает, что даже при недавнем сокращении рынка поиск талантов будет по-прежнему затруднен. По оценкам, к 2030 г. потенциальная ценность ИИ для Китая превысит 1 трлн долл. Поскольку крупные компании конкурируют за получение этой ценности, спрос Китая на высококвалифицированные кадры достигнет текущего уровня (увеличился с 1 млн до 6 трлн. миллионов человек) 6 раз【2】. (См. врезку «Об этом исследовании» для нашей методологии.)

Об этом исследовании

Опрос и интервью охватили 102 ведущие компании Китая, которые внедрили искусственный интеллект как минимум в одной области. Мы также проанализировали глобальные и локальные отчеты, примеры использования и базы данных по найму, чтобы изучить спрос на таланты ИИ в Китае, проблемы и действия, которые компании предпринимают, чтобы восполнить нехватку кадров. Чтобы оценить потребности в кадрах, мы рассмотрели экономическое влияние ИИ на ключевые отрасли (потребительское потребление, финансы, производство, бизнес-услуги, автомобилестроение, транспорт и логистика, здравоохранение и медико-биологические науки) и построили производительность на душу населения для каждой отрасли. Что касается предложения, мы оцениваем количество отечественных и зарубежных выпускников университетов, которые склонны выбирать работу внутри страны, включая специальности, связанные с наукой, технологиями, инженерией и математикой (STEM), а также количество доступных лучших научных и технологических талантов.

По оценкам, к 2030 г. отечественные и зарубежные университеты и существующие кадровые резервы смогут обеспечить только около 2 млн (то есть треть от требуемых) талантов ИИ, а разрыв достигнет 4 млн (см. рис. 1). После 2030 года, когда рождаемость снизится, количество студентов колледжей уменьшится, а разрыв в талантах ИИ станет более серьезным.

Столкнувшись с огромным разрывом, который вот-вот возникнет, как предприятия должны обеспечить таланты и способности, необходимые для конкурентоспособности? Мы провели опросы и интервью с более чем 100 ведущими компаниями Китая и выявили два ключевых момента:

Пробелы в талантах различаются. Хотя каждому предприятию необходимо будет повышать квалификацию существующей рабочей силы и отказываться от традиционных методов найма, чтобы приобрести необходимые ему таланты и возможности, инвестиции и меры будут варьироваться от компании к компании в зависимости от уровня их цифровой зрелости.

У местных и транснациональных компаний есть свои преимущества. Хотя выпускники китайских колледжей более оптимистично относятся к местным компаниям и их инновациям и системам стимулирования, основанным на результатах, многонациональные компании в Китае могут эффективно использовать свои глобальные сети для привлечения талантов из более широкого кадрового резерва.

В этой статье, посвященной проблемам талантов в области ИИ, подробно рассматриваются типы талантов, которым предприятия должны отдавать приоритет на каждом этапе цифровой зрелости, а также способы более эффективного приобретения необходимых навыков и возможностей.

Потребности в талантах и навыках зависят от цифровой зрелости

В качестве важных движущих сил цифровизация и искусственный интеллект создают огромную ценность для Китая, что требует полного набора передовых базовых навыков. Эти навыки связаны примерно с семью областями: взаимодействие с клиентами, облачные технологии, автоматизация, платформы и продукты, управление данными, DevOps (подход к оптимизации разработки программного обеспечения), кибербезопасность и конфиденциальность. Хотя компаниям в конечном итоге необходимо создавать резервы талантов в различных областях, наше исследование показывает, что компании должны отдавать приоритет талантам, которые им действительно нужны, исходя из их цифровой зрелости. Три общих уровня цифровой зрелости: традиционный, гибридный и цифровой (см. рис. 2).

Традиционный

Традиционный относится к компаниям, которые только начали цифровую трансформацию. Такие предприятия обычно имеют только небольшие внутренние команды и сталкиваются с более сильным конкурентным давлением, поэтому им срочно необходимо начать цифровую трансформацию и искусственный интеллект. Их преобразование сосредоточено в основном на создании основ данных, оптимизации бизнес-процессов и сосредоточении внимания на специализированных вариантах использования, которые могут быстро повысить эффективность бизнеса (а не на создании будущих инновационных возможностей искусственного интеллекта для исследований и разработок). С этой целью эти компании должны сосредоточиться на двух типах талантов:

Первый тип таланта — это эксперт по управлению данными, который хорошо разбирается в архитектуре данных, инженерии данных, анализе данных и переводе результатов анализа. Они могут создавать платформы данных, конвейеры и процессы, обеспечивать открытость данных, генерировать основанные на данных аналитические сведения в режиме реального времени, обеспечивать качество данных и управление ими, а также управлять жизненным циклом вариантов использования. Предприятия могут нанимать таких экспертов для обслуживания групп по продуктам данных или вариантам использования для внедрения новых цифровых возможностей и возможностей искусственного интеллекта. Передовой центр обработки данных также требует, чтобы такие специалисты совместно разрабатывали и контролировали процессы управления данными, обеспечивая надлежащий контроль доступа, качество данных, а также политики утверждения и хранения.

Сельскохозяйственное предприятие построило централизованный корпоративный центр обработки данных для поддержки протоколов управления данными и процессов управления, предоставив доступ тысячам сотрудников в различных отделах для продвижения вариантов использования искусственного интеллекта и аналитики. Предприятиям больше не нужно постоянно разрабатывать новые конвейеры данных, что значительно снижает затраты на ИТ и модернизирует бизнес-методы. Например, роботы используются для отслеживания условий разведения животных и автоматической рассылки предупреждений при обнаружении потенциальных заболеваний и других проблем.

Второй тип талантов — это эксперты по платформам и продуктам, разбирающиеся в разработке программного обеспечения. Они могут настраивать «программное обеспечение как услугу» (SaaS) или другие внешние решения для повышения эффективности бизнеса и предоставления новых услуг, ориентированных на клиентов.

Например, производитель бытовой электроники инвестировал в команду разработчиков платформы данных после применения ИИ для оптимизации планирования производства и повышения производительности труда. Команда обновит базовую модель, пользовательский интерфейс, конвейер данных и внутреннюю инфраструктуру, продолжит улучшать текущие варианты использования ИИ и представит дополнительные варианты использования.

Гибридный

Гибриды относятся к устоявшимся игрокам в отраслях, которые вложили значительные средства в цифровую трансформацию. Такие компании уже обладают сильным внутренним техническим потенциалом и прочной основой, и теперь они сосредоточены на упрощении процесса разработки, ускорении выпуска новых цифровых продуктов и продуктов ИИ, а также расширении знаний в предметной области, чтобы обеспечить превосходное качество обслуживания клиентов. Гибридным предприятиям нужны специалисты DevOps, которые специализируются на разработке программного обеспечения, например, гибком управлении продуктами, методах непрерывной интеграции/непрерывной доставки (CI/CD) и микросервисах для более быстрого развертывания. Им также нужны эксперты по работе с клиентами.Эти специалисты обладают знаниями в различных областях предиктивного анализа, проектного мышления и автоматизированного тестирования, а также обладают сильными способностями к созданию прототипов для создания нового опыта для клиентов.

Конечно, эффективность ИТ и расходы на серверы также будут проблемой, поскольку гибридные предприятия продолжают расширять возможности и размещать в облаке больше моделей и приложений ИИ. Наше исследование облачных технологий, проведенное в 2022 г., показало, что более 75 % предприятий в Китае планируют использовать несколько облачных сервисов, а 90 % к 2025 г. планируют использовать сочетание общедоступных и частных облачных сервисов [3]. Чтобы прояснить требования к возможностям и то, как будут работать различные облачные сервисы, предприятиям нужны эксперты по облачным вычислениям, имеющие опыт работы с Kubernetes, Docker и многооблачными архитектурами.

Число

Цифровой относится к родным цифровым предприятиям, таким как технологические гиганты, искусственный интеллект и технологические стартапы. Такие предприятия уже имеют достаточный кадровый резерв в большинстве областей цифровых технологий и искусственного интеллекта, но им все еще необходимо расширять свои резервы, чтобы соответствовать меняющимся ожиданиям отрасли и потребностям в технологическом прогрессе.

Эти компании сосредоточены на кибербезопасности и конфиденциальности данных. В Китае в связи с усилением безопасности и защиты конфиденциальности предприятий, что может повлиять на ИИ и цифровизацию, цифровым предприятиям нужны эксперты с глобальным видением и системным подходом к решению проблем, отдавая приоритет тестированию безопасности на ранних этапах разработка продукта (часто называемая безопасностью со сдвигом влево), структуры безопасности с нулевым доверием, а также законы и методы защиты данных. Еще одна категория талантов, которым следует отдавать приоритет, — это специалисты по автоматизации, обладающие навыками в области генеративного искусственного интеллекта, роботизированных технологических процессов, машинного обучения, аналитики с использованием ИИ и квантовых вычислений. Они управляют сквозной автоматизированной разработкой, тестированием и развертыванием, чтобы повысить эффективность и скорость вывода новых функций на рынок.

Различные транснациональные компании

Независимо от уровня цифровой зрелости многонациональные компании, работающие в Китае, должны убедиться, что их таланты в области искусственного интеллекта оснащены для бесперебойной работы в их глобальных сетях. Например, команда должна свободно владеть китайским и иностранными языками, понимать режим работы других регионов и иметь возможность беспрепятственно общаться с коллегами по всему миру. Руководство должно уметь налаживать партнерские отношения и следить за тем, чтобы все работало в соответствии с глобальными стандартами компании в области ИТ и искусственного интеллекта, при этом эффективно удовлетворяя потребности местного бизнеса. Владельцам продуктов необходимо понимать, какие данные и проекты в разных регионах можно повторно использовать и масштабировать, а какие данные и проекты необходимо перестроить локально, чтобы удовлетворить потребности цифровой экосистемы Китая.

Например, европейский филиал многонациональной компании разработал глобальное транспортное приложение, которое использует данные о потребительском трафике из Google, Facebook и Instagram для оптимизации маршрутов. Хотя большинство филиалов этого филиала по всему миру могут использовать это приложение, для получения данных с отечественной платформы лидеру продукта в Китае необходимо возглавить команду, чтобы сначала настроить приложение, а затем развернуть его.

Восполняйте пробелы, повышая квалификацию и расширяя источники талантов

Проведя интервью на темы, связанные с отбором и удержанием талантов, мы обнаружили, что традиционным и гибридным компаниям предстоит проделать большую работу на каждом этапе управления талантами (см. рис. 3). Цифровому бизнесу нужно укрепиться только в нескольких областях, чтобы сохранить свое преимущество в управлении талантами.

После углубленного исследования корпоративных стратегий мы обнаружили, что когда все предприятия способствуют развитию талантов в области цифровых технологий и искусственного интеллекта, есть два наиболее важных момента: 1. Улучшить навыки существующих талантов 2. Разнообразить и расширить источники талантов. Наше исследование показывает, что разные типы бизнеса должны предпринимать разные действия на этих двух фронтах.

Повысьте квалификацию существующих сотрудников

Повышение квалификации сотрудников — это обычная стратегия для компаний, направленная на приобретение необходимых им талантов. Наше исследование показывает, что компании в Китае могут развивать необходимые навыки за счет целенаправленного наращивания потенциала своего существующего бизнеса и талантов в области ИИ (см. рис. 4).

Конечно, наши интервью также показали, что лучшие навыки для улучшения — это ключевые навыки, которые трудно найти, отдать на аутсорсинг или получить, например, понимание устаревших приложений или существующих функций продукта (подробнее о том, как начать план повышения квалификации сотрудников , см. рисунок 5).

Традиционный

Аналитический перевод — это навык, на котором должны сосредоточиться традиционные организации. Наше исследование показывает, что без этих навыков бизнес-подразделениям будет сложно убедить новых инициатив в области цифровых технологий и искусственного интеллекта. Повышайте квалификацию бизнес-экспертов в различных областях, чтобы выявлять и оценивать потенциальные варианты использования цифровых технологий и ИИ, оценивать потенциальную ценность для бизнеса и поддерживать последующее развертывание, позволяя традиционным предприятиям быстрее извлекать выгоду из инвестиций в цифровые технологии и ИИ. Этот тип обучения лучше всего проводить внутри компании в виде «аналитической академии», где компании могут настраивать обучение и предлагать стажировки, чтобы эксперты могли применять то, чему они научились.

Например, чтобы повысить квалификацию сотрудников, передовой производитель в начале трансформации создал академию аналитики, помогая более 200 сотрудникам трансформироваться в переводчиков аналитики.

Курсы включают в себя: 1. Еженедельные полдневные лекции (в течение 2–3 месяцев), включая решение проблем, требования к талантам и вариантам использования 2. Передовой опыт гибкой доставки и управления изменениями 3. Варианты использования в дорожной карте компании, Провести обучение на рабочем месте.

С момента вступления в должность эти талантливые переводчики способствовали внедрению более 50 новых вариантов использования цифровых технологий и ИИ.

Гибридный

В настоящее время только 8% отечественных талантов в области ИИ обладают передовыми навыками, связанными с ИИ, такими как граничные вычисления, большие данные и машинное обучение, а также когнитивный искусственный интеллект [4]. Для гибридных предприятий повышение квалификации существующих сотрудников является ключевой частью трансформации. Но таким предприятиям необходимо увеличить инвестиции в онлайн-курсы и программы сертификации. В глобальном обзоре искусственного интеллекта McKinsey за 2022 год только около трети опрошенных китайских компаний использовали такие программы (31% компаний использовали собственные онлайн-курсы, а 29% использовали программы сертификации) [5].

Ведущее финансовое учреждение предлагает индивидуальную программу обучения, основанную на должности и карьерном пути сотрудника, уделяя особое внимание онлайн-обучению. Каждый сотрудник может использовать мобильное обучающее приложение, чтобы пройти курсы повышения квалификации, необходимые для его должности. Приложение предлагает широкий спектр курсов, включая программирование на Python, развертывание мультиоблачной архитектуры, лидерские навыки, необходимые для цифровой трансформации, и многое другое.

Число

Самая большая проблема для цифрового бизнеса будет заключаться в том, чтобы идти в ногу с быстрым развитием новых технологий, таких как генеративный искусственный интеллект и квантовые вычисления. Такие предприятия могут поощрять сотрудников к тому, чтобы они активно следили за последними технологическими разработками (например, организовывая для сотрудников посещение научных конференций, участие в соответствующих исследованиях, подачу заявок на патенты, участие в хакатонах и т. д.), и помогать им сократить разрыв с новыми таланты.

Технологическая компания предоставила сотрудникам время, пространство и бюджет для исследования и разработки новых возможностей с использованием новых технологий за пределами существующих проектов, которые принесли в компанию искусственный интеллект, блокчейн и облачные вычисления, а также новые продукты. Многочисленные патенты и патентные заявки в инновационных областях.

Разнообразные источники развития талантов

Аутсорсинг рабочих мест и приобретение базовых технических возможностей (и соответствующих специалистов) также являются способами для компаний в Китае заполнить пробелы в кадрах. Транснациональные корпорации имеют в этом отношении очевидное преимущество из-за их глобального влияния. Они могут использовать существующие решения, разработанные коллегами в других регионах, или новые возможности, разработанные в таких странах, как Вьетнам и Индия. Конечно, предприятиям необходимо учитывать различные финансовые и нормативные вопросы, такие как обеспечение соблюдения всех правил защиты данных в Китае. Наше исследование показывает, что разные виды бизнеса имеют разные передовые практики.

Традиционный

Традиционные игроки должны действовать быстро, чтобы догнать ИИ и цифровых лидеров, чтобы оставаться конкурентоспособными. Инициирование цифровой трансформации путем найма и обучения новых людей, особенно в условиях жесткого рынка труда, может занять много времени. Один из способов быстро приобрести таланты и возможности ИИ — сотрудничать с поставщиками вертикальных ИТ и SaaS. Некоторые бизнес-лидеры сначала продвигаются вперед благодаря таким партнерствам, ища новые таланты. Например, упомянутый выше производитель бытовой электроники отдал на аутсорсинг разработку новых моделей, оптимизированных для искусственного интеллекта, одновременно выстраивая свою кадровую стратегию. Таким образом, компания запустила новые возможности в производство (и создала ценность) в течение 8 недель, что может занять в несколько раз больше времени, если она полностью полагается на обучение новых людей.

Другие могут работать с внешними поставщиками, которые строят общую инфраструктуру своих цифровых систем. Например, китайский поставщик промышленных транспортных средств нанял ведущую компанию-разработчика программного обеспечения для интеграции более шести бизнес-систем и производственных систем, включая планирование ресурсов предприятия, управление производством, управление жизненным циклом продукции, управление поставщиками, человеческие ресурсы и бизнес-аналитику. После того как на реализацию проекта ушло более трех лет, компания внедрила ряд вариантов использования, в том числе систему совместного проектирования продуктов, которая повышает эффективность исследований и разработок и ускоряет запуск новых продуктов.

При передаче работы на аутсорсинг убедитесь, что все соответствующие стратегии данных и технологий соответствуют стратегическим приоритетам компании, на которых поставщик может основывать решения по проектированию. Таким образом, компании могут задействовать несколько поставщиков в различных задачах и проектах и гарантировать, что все решения беспрепятственно обмениваются данными и идеями.

Гибридный

На следующем этапе цифровой трансформации аутсорсинг может быть чрезвычайно ценным для гибридных предприятий, увеличивая охват и производительность существующих технических экспертов. Аутсорсинг также может снизить нагрузку на технический персонал, благодаря чему им не нужно тратить много времени на обслуживание устаревших систем в миддл- и бэк-офисе модернизации.

Сегодня корпоративные программные решения, связанные с человеческими ресурсами, финансами, коммуникациями и автоматизацией бизнес-процессов, достигли зрелости в Китае.Предприятия могут быстро перенести эти системы в облако и перенаправить таланты ИИ в проекты с высокой ценностью. В других случаях компании могут использовать сторонние ресурсы для создания частей новых цифровых или ИИ-решений для команд.

Число

Многие цифровые компании обнаруживают, что частые расширения и реорганизации приводят к истощению высокотехнологичных ресурсов и высоким затратам на подбор персонала, что угрожает их дальнейшему росту. Для цифровых компаний выход на новые рынки или сферы бизнеса путем стратегических приобретений будет лучшей стратегией (а не созданием новых возможностей внутри компании), поскольку дефицит кадров увеличивается.

Возьмем, к примеру, ByteDance.Благодаря этому приобретению компания получила новые возможности виртуальной реальности (VR), ее приложения были расширены, а также команда экспертов по виртуальной реальности продолжает создавать для нее новые возможности.

картина

Забегая вперед, спрос Китая на таланты в области ИИ будет в дефиците. Лидеры должны вдохновлять на творчество и обеспечивать, чтобы у организации был кадровый резерв и возможности, чтобы оставаться конкурентоспособными в течение следующего десятилетия. Компании могут уделять первоочередное внимание повышению квалификации имеющихся специалистов и стратегически заполнять пробелы в кадрах за счет аутсорсинга и приобретений для создания конкурентных преимуществ на основных мировых рынках.

Примечания:

[1] «Состояние ИИ в 2022 году — обзор полутора десятилетий», McKinsey, 6 декабря 2022 г. В опросе приняли участие 102 опрошенные компании в Китае.

[2] На основе следующего исследования: Шэнь Кай, Тонг Сяосяо, Ву Тин и Чжан Фаннин, «Изучение новых рубежей искусственного интеллекта: экономика Китая приветствует еще одну возможность на 600 миллиардов долларов», McKinsey, 7 июня 2022 г .; «Заметки от рубеж ИИ: применение и ценность глубокого обучения», Глобальный институт McKinsey, 17 апреля 2018 г., Национальное статистическое бюро Китая, 2021 г.

[3] Кай Шен, Ананд Сваминатан, Сяосяо Тонг и Вэй Ван, «Китай в облаках, взгляд на 2025 год», McKinsey, 8 июля 2022 г.

[4] «Отчет о привлечении талантов в сфере ИТ в Китае за 2021 г.», iSoftStone и iResearch, август 2021 г.

[5] «Состояние ИИ в 2022 г.», 6 декабря 2022 г.

автор:

Воутер Мэйс

Глобальный управляющий партнер McKinsey, отделение в Пекине

Алекс Савайя

Глобальный старший управляющий партнер McKinsey, резидент гонконгского филиала

Автор благодарит Tong Xiaoxiao и Wang Lingyi за их вклад в эту статью.