Làm thế nào các công ty ở Trung Quốc có thể lấp đầy khoảng trống tài năng AI

Nguồn: McKinsey

Tác giả: Wouter Maes và Alex Sawaya

Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi Unbounded AI, kiểu mẫu (Song Yun Architecture)

Thu hút và giữ chân nhân tài trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một thách thức toàn cầu và Trung Quốc cũng không ngoại lệ.

Trong cuộc khảo sát năm 2022 của McKinsey đối với các giám đốc điều hành doanh nghiệp trí tuệ nhân tạo toàn cầu, 75% người Trung Quốc được hỏi thừa nhận rằng họ gặp khó khăn trong việc tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu [1]. Hơn một nửa số người được hỏi cho biết rất khó tìm được nhân tài phù hợp để lấp đầy các vị trí còn trống của các vị trí quan trọng liên quan đến AI, chẳng hạn như kỹ sư dữ liệu, kiến trúc sư dữ liệu và kỹ sư máy học, v.v., và những vị trí này rất quan trọng đối với thiết kế, xây dựng và phát huy khả năng kỹ thuật số và trí tuệ nhân tạo tiên tiến là không thể thiếu.

Nghiên cứu mới nhất của chúng tôi cho thấy rằng ngay cả với sự sụt giảm gần đây trên thị trường, việc thu hút nhân tài sẽ ngày càng khó khăn. Người ta ước tính rằng giá trị tiềm năng do AI mang lại cho Trung Quốc vào năm 2030 sẽ vượt quá 1 nghìn tỷ USD. triệu Nhân loại) 6 lần【2】. (Xem thanh bên "Giới thiệu về nghiên cứu này" để biết phương pháp luận của chúng tôi.)

Giới thiệu về nghiên cứu này

Cuộc khảo sát và phỏng vấn bao gồm 102 công ty hàng đầu ở Trung Quốc đã áp dụng trí tuệ nhân tạo trong ít nhất một lĩnh vực. Chúng tôi cũng đã phân tích các báo cáo toàn cầu và địa phương, các trường hợp sử dụng và cơ sở dữ liệu tuyển dụng để khám phá nhu cầu về nhân tài AI ở Trung Quốc, những thách thức và hành động mà các công ty đang thực hiện để lấp đầy khoảng trống nhân tài. Để đánh giá nhu cầu nhân tài, chúng tôi đã xem xét tác động kinh tế của AI đối với các ngành công nghiệp chính (tiêu dùng, tài chính, sản xuất, dịch vụ kinh doanh, ô tô, vận tải và hậu cần, chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống) và xây dựng năng suất bình quân đầu người cho từng ngành. Về phía cung, chúng tôi đánh giá số lượng sinh viên tốt nghiệp đại học trong và ngoài nước có xu hướng chọn việc làm trong nước, bao gồm các chuyên ngành khoa học, công nghệ, kỹ thuật và toán học (STEM), và số lượng nhân tài khoa học và công nghệ hàng đầu hiện có.

Ước tính đến năm 2030, các trường đại học trong và ngoài nước cũng như nhóm nhân tài hàng đầu hiện có chỉ có thể cung cấp khoảng 2 triệu (tức là 1/3 số nhân tài cần thiết) về AI và khoảng cách sẽ lên tới 4 triệu (xem Hình 1). Sau năm 2030, khi tỷ lệ sinh giảm, số lượng sinh viên đại học sẽ giảm và khoảng cách tài năng AI sẽ trở nên gay gắt hơn.

Trước khoảng cách khổng lồ sắp xuất hiện, doanh nghiệp nên làm thế nào để đảm bảo nhân tài và năng lực cần thiết để cạnh tranh? Chúng tôi đã tiến hành khảo sát và phỏng vấn hơn 100 công ty hàng đầu ở Trung Quốc, tiết lộ hai thông tin chi tiết chính:

Khoảng cách tài năng khác nhau. Mặc dù mọi doanh nghiệp sẽ cần nâng cao kỹ năng cho lực lượng lao động hiện có và tránh xa các phương pháp tuyển dụng truyền thống để có được nhân tài và khả năng cần thiết, nhưng các khoản đầu tư và can thiệp sẽ khác nhau giữa các công ty dựa trên mức độ trưởng thành kỹ thuật số của họ.

Các công ty địa phương và đa quốc gia có lợi thế riêng của họ. Mặc dù sinh viên tốt nghiệp đại học Trung Quốc lạc quan hơn về các công ty địa phương và cơ cấu khuyến khích đổi mới và dựa trên hiệu suất của họ, nhưng các công ty đa quốc gia ở Trung Quốc có thể sử dụng hiệu quả mạng lưới toàn cầu của họ để thu hút nhân tài từ một nhóm nhân tài lớn hơn.

Nhằm giải quyết thách thức của các tài năng AI, bài viết này thảo luận sâu về các loại tài năng mà doanh nghiệp nên ưu tiên trong từng giai đoạn phát triển kỹ thuật số cũng như cách để đạt được các kỹ năng và khả năng cần thiết tốt hơn.

Nhu cầu về tài năng và kỹ năng thay đổi theo sự trưởng thành của kỹ thuật số

Là những động lực quan trọng, số hóa và trí tuệ nhân tạo đang tạo ra giá trị to lớn cho Trung Quốc, điều này đòi hỏi một bộ cơ sở kỹ năng tiên tiến hoàn chỉnh. Những kỹ năng này đến từ khoảng bảy lĩnh vực: trải nghiệm khách hàng, đám mây, tự động hóa, nền tảng và sản phẩm, quản lý dữ liệu, DevOps (một cách tiếp cận để tối ưu hóa quá trình phát triển phần mềm), an ninh mạng và quyền riêng tư. Mặc dù các công ty cuối cùng cần xây dựng đội ngũ nhân tài trong nhiều lĩnh vực khác nhau, nhưng nghiên cứu của chúng tôi cho thấy rằng các công ty nên ưu tiên những tài năng họ thực sự cần dựa trên sự trưởng thành về kỹ thuật số của họ. Ba cấp độ trưởng thành kỹ thuật số phổ biến là truyền thống, kết hợp và kỹ thuật số (xem Hình 2).

Truyền thống

Truyền thống đề cập đến các công ty mới bắt đầu chuyển đổi kỹ thuật số. Những doanh nghiệp như vậy thường chỉ có các nhóm nội bộ quy mô nhỏ và phải đối mặt với áp lực cạnh tranh lớn hơn, họ cần khẩn trương bắt đầu chuyển đổi kỹ thuật số và trí tuệ nhân tạo. Quá trình chuyển đổi của họ tập trung chủ yếu vào việc thiết lập nền tảng dữ liệu, tối ưu hóa quy trình kinh doanh và tập trung vào các trường hợp sử dụng chuyên biệt có thể nhanh chóng cải thiện hiệu quả kinh doanh (thay vì xây dựng các năng lực AI R&D đổi mới trong tương lai). Để đạt được mục tiêu này, các công ty này nên tập trung vào hai loại tài năng:

Loại tài năng đầu tiên là một chuyên gia quản lý dữ liệu thành thạo về kiến trúc dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu, phân tích dữ liệu và dịch thuật phân tích. Họ có thể xây dựng nền tảng dữ liệu, đường ống và quy trình, thúc đẩy tính mở của dữ liệu, tạo thông tin chi tiết theo thời gian thực dựa trên dữ liệu, đảm bảo chất lượng và quản trị dữ liệu cũng như quản lý vòng đời của các trường hợp sử dụng. Các doanh nghiệp có thể thuê các chuyên gia như vậy để phục vụ các nhóm trường hợp sử dụng hoặc sản phẩm dữ liệu nhằm thúc đẩy việc cung cấp các khả năng kỹ thuật số và AI mới. Một trung tâm dữ liệu xuất sắc cũng yêu cầu các chuyên gia như vậy hợp tác thiết kế và giám sát các quy trình quản lý dữ liệu, đảm bảo kiểm soát truy cập phù hợp, chất lượng dữ liệu cũng như các chính sách phê duyệt và lưu giữ.

Một doanh nghiệp nông nghiệp đã xây dựng một trung tâm dữ liệu doanh nghiệp tập trung để hỗ trợ các giao thức quản lý dữ liệu và quy trình quản trị, cung cấp quyền truy cập cho hàng nghìn nhân viên ở các bộ phận khác nhau nhằm nâng cao các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo và phân tích. Các doanh nghiệp không còn cần phải liên tục phát triển các đường truyền dữ liệu mới, do đó giảm đáng kể chi phí CNTT và hiện đại hóa các phương thức kinh doanh. Ví dụ, robot được sử dụng để theo dõi các điều kiện sinh sản của động vật và tự động gửi cảnh báo khi phát hiện các bệnh tiềm ẩn và các vấn đề khác.

Loại tài năng thứ hai là các chuyên gia về nền tảng và sản phẩm, thành thạo về phát triển phần mềm. Họ có thể tùy chỉnh "phần mềm dưới dạng dịch vụ" (SaaS) hoặc các giải pháp bên ngoài khác để nâng cao hiệu quả kinh doanh và cung cấp các dịch vụ hướng tới khách hàng mới.

Ví dụ, một nhà sản xuất điện tử tiêu dùng đã đầu tư vào nhóm phát triển nền tảng dữ liệu sau khi áp dụng trường hợp sử dụng AI để tối ưu hóa kế hoạch sản xuất và năng suất lao động. Nhóm sẽ cập nhật mô hình cơ bản, giao diện người dùng, đường dẫn dữ liệu và cơ sở hạ tầng phụ trợ, tiếp tục nâng cao các trường hợp sử dụng AI hiện tại và giới thiệu các trường hợp sử dụng bổ sung.

Hỗn hợp

Các công ty lai đề cập đến những người chơi lâu đời trong các ngành đã đầu tư nhiều vào chuyển đổi kỹ thuật số. Những công ty như vậy đã có sức mạnh kỹ thuật nội bộ mạnh mẽ và nền tảng vững chắc, hiện đang tập trung vào việc đơn giản hóa quy trình phát triển, đẩy nhanh việc cung cấp các sản phẩm kỹ thuật số và AI mới, đồng thời mở rộng kiến thức chuyên môn về miền để mang lại trải nghiệm tuyệt vời cho khách hàng. Các doanh nghiệp lai cần các chuyên gia DevOps chuyên về phát triển phần mềm, chẳng hạn như quản lý sản phẩm linh hoạt, thực hành tích hợp liên tục/phân phối liên tục (CI/CD) và vi dịch vụ để triển khai nhanh hơn. Các chuyên gia về trải nghiệm khách hàng cũng là những gì họ cần, những chuyên gia này thông thạo các khả năng phân tích dự đoán, tư duy thiết kế và kiểm tra tự động, đồng thời có khả năng tạo nguyên mẫu mạnh mẽ để tạo ra trải nghiệm mới cho khách hàng.

Tất nhiên, hiệu quả CNTT và chi tiêu máy chủ cũng sẽ là một thách thức khi các doanh nghiệp lai tiếp tục mở rộng khả năng và lưu trữ nhiều mô hình và ứng dụng AI hơn trên đám mây. Khảo sát về đám mây của chúng tôi vào năm 2022 cho thấy hơn 75% doanh nghiệp ở Trung Quốc có kế hoạch sử dụng nhiều dịch vụ đám mây và 90% có kế hoạch sử dụng kết hợp các dịch vụ đám mây công cộng và riêng tư vào năm 2025 [3]. Để làm rõ các yêu cầu về khả năng và cách các dịch vụ đám mây khác nhau sẽ hoạt động, doanh nghiệp cần các chuyên gia đám mây có kinh nghiệm về kiến trúc Kubernetes, Docker và nhiều đám mây.

Con số

Kỹ thuật số đề cập đến các doanh nghiệp bản địa kỹ thuật số như gã khổng lồ công nghệ, trí tuệ nhân tạo và công ty khởi nghiệp công nghệ. Những doanh nghiệp như vậy đã có đủ dự trữ tài năng trong hầu hết các lĩnh vực kỹ thuật số và AI, nhưng họ vẫn cần mở rộng hơn nữa nguồn dự trữ của mình để đáp ứng những kỳ vọng đang thay đổi của ngành và nhu cầu tiến bộ công nghệ.

Các công ty này tập trung vào an ninh mạng và bảo mật dữ liệu. Tại Trung Quốc, do việc tăng cường bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư của doanh nghiệp, điều này có thể ảnh hưởng đến AI và quá trình số hóa, nên các doanh nghiệp kỹ thuật số cần các chuyên gia có tầm nhìn toàn cầu và cách tiếp cận có hệ thống để giải quyết vấn đề, ưu tiên kiểm tra bảo mật trong giai đoạn đầu của quá trình phát triển sản phẩm (thường được gọi là bảo mật dịch chuyển bên trái), khung bảo mật không tin cậy cũng như các luật và thông lệ bảo vệ dữ liệu. Một loại tài năng khác cần được ưu tiên là các chuyên gia tự động hóa có kỹ năng về trí tuệ nhân tạo tổng quát, công nghệ xử lý rô-bốt, học máy, phân tích hỗ trợ AI và điện toán lượng tử. Họ thúc đẩy quá trình phát triển, thử nghiệm và triển khai tự động từ đầu đến cuối để cải thiện hiệu quả và tốc độ đưa các tính năng mới ra thị trường.

** Nhiều công ty đa quốc gia **

Bất kể mức độ trưởng thành kỹ thuật số, các công ty đa quốc gia hoạt động tại Trung Quốc phải đảm bảo rằng tài năng AI của họ được trang bị để hoạt động trơn tru trên các mạng toàn cầu của họ. Ví dụ, nhóm cần thông thạo tiếng Trung và ngoại ngữ, hiểu phương thức làm việc của các khu vực khác và có thể giao tiếp trôi chảy với các đồng nghiệp toàn cầu. Lãnh đạo cần giỏi trong việc xây dựng quan hệ đối tác và đảm bảo rằng mọi thứ hoạt động phù hợp với tiêu chuẩn CNTT và AI toàn cầu của công ty, đồng thời đáp ứng hiệu quả nhu cầu kinh doanh tại địa phương. Chủ sở hữu sản phẩm cần hiểu dữ liệu và thiết kế nào ở các khu vực khác nhau có thể được tái sử dụng và thu nhỏ, cũng như dữ liệu và thiết kế nào cần được xây dựng lại cục bộ để đáp ứng nhu cầu của hệ sinh thái kỹ thuật số của Trung Quốc.

Ví dụ: chi nhánh châu Âu của một công ty đa quốc gia đã phát triển một ứng dụng giao thông toàn cầu sử dụng dữ liệu lưu lượng truy cập của người tiêu dùng từ Google, Facebook và Instagram để tối ưu hóa các tuyến đường. Mặc dù hầu hết các chi nhánh của chi nhánh này trên khắp thế giới đều có thể sử dụng ứng dụng này, nhưng để lấy dữ liệu từ nền tảng trong nước, người đứng đầu sản phẩm ở Trung Quốc cần dẫn dắt nhóm điều chỉnh ứng dụng trước rồi mới triển khai.

Lấp đầy khoảng trống bằng cách nâng cao kỹ năng và mở rộng nguồn tài năng

Thông qua các cuộc phỏng vấn về các chủ đề liên quan đến tuyển chọn và giữ chân nhân tài, chúng tôi nhận thấy rằng các công ty truyền thống và hỗn hợp có rất nhiều việc phải làm trong từng giai đoạn quản lý nhân tài (xem Hình 3). Các doanh nghiệp kỹ thuật số chỉ cần tăng cường sức mạnh trong một số lĩnh vực để duy trì lợi thế quản lý tài năng của mình.

Sau khi nghiên cứu sâu về chiến lược doanh nghiệp, chúng tôi thấy rằng khi tất cả các doanh nghiệp đẩy mạnh phát triển nhân tài kỹ thuật số và AI, có hai điểm quan trọng nhất: 1. Nâng cao kỹ năng của những nhân tài hiện có 2. Đa dạng hóa và mở rộng nguồn nhân tài. Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy rằng các loại hình doanh nghiệp khác nhau cần thực hiện các hành động khác nhau trên hai mặt trận này.

Nâng cao kỹ năng của nhân viên hiện tại

Nâng cao kỹ năng cho nhân viên là một chiến lược phổ biến để các công ty có được nhân tài mà họ cần. Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy rằng các công ty ở Trung Quốc có thể xây dựng các kỹ năng cần thiết thông qua việc xây dựng năng lực có mục tiêu cho đội ngũ kinh doanh và tài năng AI hiện tại của họ (xem Hình 4).

Tất nhiên, các cuộc phỏng vấn của chúng tôi cũng chỉ ra rằng những kỹ năng tốt nhất để cải thiện là những kỹ năng chính khó tìm, thuê ngoài hoặc có được, chẳng hạn như hiểu biết về các ứng dụng cũ hoặc chức năng sản phẩm hiện có (để biết chi tiết về cách bắt đầu kế hoạch cải thiện kỹ năng của nhân viên , xem Hình 5).

Truyền thống

Dịch thuật phân tích là một kỹ năng mà các tổ chức truyền thống nên tập trung vào. Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy rằng nếu không có những kỹ năng này, các đơn vị kinh doanh sẽ gặp khó khăn trong việc thuyết phục các sáng kiến kỹ thuật số và AI mới. Nâng cao kỹ năng của các chuyên gia kinh doanh trong các lĩnh vực khác nhau để xác định và đánh giá các trường hợp sử dụng AI và kỹ thuật số tiềm năng, đánh giá giá trị kinh doanh tiềm năng và hỗ trợ triển khai sau này, cho phép các doanh nghiệp truyền thống thu được giá trị từ các khoản đầu tư kỹ thuật số và AI nhanh hơn. Loại hình đào tạo này tốt nhất nên được cung cấp nội bộ dưới dạng “học viện phân tích”, nơi các công ty có thể tùy chỉnh hoạt động đào tạo và cung cấp chương trình học việc để các chuyên gia có thể áp dụng những gì họ đã học được.

Ví dụ: để nâng cao kỹ năng của nhân viên, một nhà sản xuất tiên tiến đã thành lập học viện phân tích khi bắt đầu chuyển đổi, giúp hơn 200 nhân viên chuyển đổi thành người dịch phân tích.

Các khóa học bao gồm: 1. Các bài giảng nửa ngày hàng tuần (trong 2~3 tháng), bao gồm các yêu cầu về cách giải quyết vấn đề, tài năng và trường hợp sử dụng 2. Các phương pháp hay nhất trong quản lý thay đổi và phân phối nhanh 3. Đối với các trường hợp sử dụng trong lộ trình của công ty, Tiến hành đào tạo tại chỗ.

Kể từ khi đảm nhận vị trí này, những tài năng dịch thuật này đã thúc đẩy việc triển khai hơn 50 trường hợp sử dụng kỹ thuật số và AI mới.

Hỗn hợp

Hiện tại, chỉ có 8% nhân tài AI trong nước có các kỹ năng nâng cao liên quan đến AI, chẳng hạn như điện toán ranh giới, dữ liệu lớn và máy học cũng như trí tuệ nhân tạo nhận thức [4]. Đối với các doanh nghiệp lai, nâng cao kỹ năng cho nhân viên hiện có là một phần quan trọng của quá trình chuyển đổi. Nhưng những doanh nghiệp như vậy cần tăng cường đầu tư vào các khóa học trực tuyến và các chương trình cấp chứng chỉ. Trong Khảo sát trí tuệ nhân tạo toàn cầu năm 2022 của McKinsey, chỉ khoảng một phần ba số công ty Trung Quốc được khảo sát sử dụng các chương trình như vậy (31% công ty sử dụng các khóa học trực tuyến của riêng họ và 29% sử dụng các chương trình cấp chứng chỉ) [5].

Một tổ chức tài chính hàng đầu cung cấp một hành trình học tập tùy chỉnh dựa trên vị trí và con đường sự nghiệp của nhân viên, tập trung vào học tập trực tuyến. Mọi nhân viên đều có thể sử dụng ứng dụng học tập trên thiết bị di động để tham gia các khóa học xây dựng kỹ năng chính cần thiết cho vai trò của họ. Ứng dụng cung cấp nhiều loại khóa học, bao gồm lập trình Python, triển khai kiến trúc đa đám mây, kỹ năng lãnh đạo cần thiết cho quá trình chuyển đổi kỹ thuật số, v.v.

Con số

Thách thức lớn nhất đối với các doanh nghiệp kỹ thuật số sẽ là bắt kịp với sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ mới nổi như trí tuệ nhân tạo và điện toán lượng tử. Những doanh nghiệp như vậy có thể khuyến khích nhân viên tích cực theo kịp những phát triển công nghệ mới nhất (chẳng hạn như sắp xếp nhân viên tham dự các hội nghị học thuật, tham gia nghiên cứu có liên quan, đăng ký bằng sáng chế, tham gia các cuộc thi hackathon, v.v.) và giúp họ thu hẹp khoảng cách với công nghệ mới. tài năng.

Một công ty công nghệ đã cho nhân viên thời gian, không gian và ngân sách để nghiên cứu và phát triển các khả năng mới bằng cách sử dụng các công nghệ mới nổi bên ngoài các dự án hiện có, mang lại trí tuệ nhân tạo, chuỗi khối và điện toán đám mây cũng như các sản phẩm mới cho công ty Nhiều bằng sáng chế và ứng dụng bằng sáng chế trong các lĩnh vực sáng tạo.

Nguồn phát triển tài năng đa dạng

Gia công việc làm và thu nhận các năng lực kỹ thuật cơ bản (và tài năng tương ứng) cũng là cách để các công ty ở Trung Quốc lấp đầy khoảng trống nhân tài. Các tập đoàn đa quốc gia có lợi thế rõ ràng về mặt này vì tầm ảnh hưởng toàn cầu của họ. Họ có thể tận dụng các giải pháp hiện có được phát triển bởi các đồng nghiệp ở các khu vực khác hoặc các khả năng mới được phát triển ở các quốc gia như Việt Nam và Ấn Độ. Tất nhiên, các doanh nghiệp cần xem xét các vấn đề tài chính và quy định khác nhau, chẳng hạn như đảm bảo tuân thủ tất cả các quy định bảo vệ dữ liệu ở Trung Quốc. Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy rằng các loại hình doanh nghiệp khác nhau có các phương pháp hay nhất khác nhau.

Truyền thống

Những người chơi truyền thống phải hành động nhanh chóng để bắt kịp AI và các nhà lãnh đạo kỹ thuật số để duy trì tính cạnh tranh. Bắt đầu chuyển đổi kỹ thuật số bằng cách tuyển dụng và đào tạo người mới, đặc biệt là trong một thị trường lao động khan hiếm, có thể mất rất nhiều thời gian. Một cách để nhanh chóng có được tài năng và năng lực AI là hợp tác với các nhà cung cấp CNTT và SaaS theo ngành dọc. Một số nhà lãnh đạo doanh nghiệp lần đầu tiên thăng tiến thông qua các mối quan hệ đối tác như vậy trong khi tìm kiếm tài năng mới. Ví dụ: nhà sản xuất thiết bị điện tử tiêu dùng được đề cập ở trên đã thuê ngoài việc phát triển các mô hình mới được tối ưu hóa cho AI trong khi xây dựng chiến lược nhân tài của mình. Bằng cách này, công ty đưa các khả năng mới vào sản xuất (và tạo ra giá trị) trong vòng 8 tuần, có thể mất nhiều thời gian hơn nếu hoàn toàn dựa vào đào tạo người mới.

Những người khác có thể làm việc với các nhà cung cấp bên ngoài, những người xây dựng cơ sở hạ tầng tổng thể cho hệ thống kỹ thuật số của họ. Ví dụ: một nhà cung cấp xe công nghiệp của Trung Quốc đã thuê một công ty phần mềm hàng đầu để tích hợp hơn sáu hệ thống kinh doanh và nhà máy, bao gồm lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp, thực hiện sản xuất, quản lý vòng đời sản phẩm, quản lý nhà cung cấp, nguồn nhân lực và thông tin kinh doanh. Sau khi dự án mất hơn ba năm để hoàn thành, công ty đã triển khai một loạt các trường hợp sử dụng, bao gồm hệ thống thiết kế sản phẩm hợp tác giúp cải thiện hiệu quả R&D và tăng tốc độ ra mắt sản phẩm mới.

Khi gia công phần mềm hoạt động, hãy đảm bảo rằng tất cả các chiến lược công nghệ và dữ liệu có liên quan đều phù hợp với các ưu tiên chiến lược của công ty mà nhà cung cấp có thể dựa vào đó để đưa ra các quyết định thiết kế. Bằng cách này, các công ty có thể thu hút nhiều nhà cung cấp tham gia vào các nhiệm vụ và dự án khác nhau, đồng thời đảm bảo rằng tất cả các giải pháp đều chia sẻ dữ liệu và thông tin chuyên sâu một cách liền mạch.

Hỗn hợp

Trong giai đoạn tiếp theo của quá trình chuyển đổi kỹ thuật số, gia công phần mềm có thể cực kỳ có giá trị đối với các doanh nghiệp lai, giúp tăng phạm vi tiếp cận và năng suất của các chuyên gia kỹ thuật hiện có. Gia công phần mềm cũng có thể giảm bớt gánh nặng cho nhân viên kỹ thuật, nhờ đó họ không cần phải dành nhiều thời gian để duy trì các hệ thống cũ ở văn phòng trung gian và văn phòng sau khi nâng cấp.

Ngày nay, các giải pháp phần mềm doanh nghiệp liên quan đến nguồn nhân lực, tài chính, truyền thông và tự động hóa quy trình kinh doanh đã trưởng thành ở Trung Quốc. Trong các trường hợp khác, các công ty có thể sử dụng tài nguyên của bên thứ ba để xây dựng các phần của giải pháp kỹ thuật số hoặc AI mới cho các nhóm.

Con số

Nhiều công ty gốc kỹ thuật số nhận thấy rằng việc mở rộng và tổ chức lại thường xuyên dẫn đến sự tiêu hao bộ não công nghệ cao và chi phí tuyển dụng cao, đe dọa sự phát triển liên tục của họ. Đối với các công ty kỹ thuật số, thâm nhập thị trường hoặc lĩnh vực kinh doanh mới thông qua mua lại chiến lược sẽ là một chiến lược tốt hơn (thay vì xây dựng năng lực mới trong nội bộ) khi khoảng cách nhân tài ngày càng lớn.

Lấy ByteDance làm ví dụ, thông qua việc mua lại này, nó đã có được các khả năng thực tế ảo (VR) mới, các ứng dụng của nó đã được mở rộng và nó cũng đã có được một nhóm chuyên gia VR để tiếp tục xây dựng các khả năng mới cho nó.

hình ảnh

Sắp tới, nhu cầu về nhân tài AI của Trung Quốc sẽ bị thiếu hụt. Các nhà lãnh đạo cần truyền cảm hứng cho sự sáng tạo và đảm bảo rằng tổ chức có đội ngũ tài năng và khả năng duy trì tính cạnh tranh trong thập kỷ tới. Các công ty có thể ưu tiên nâng cấp các kỹ năng của nhân tài hiện có và lấp đầy khoảng trống tài năng một cách chiến lược thông qua thuê ngoài và mua lại để xây dựng lợi thế cạnh tranh trên các thị trường toàn cầu lớn.

Ghi chú:

[1] "Trạng thái của AI vào năm 2022—nhìn lại nửa thập kỷ", McKinsey, ngày 6 tháng 12 năm 2022. Cuộc khảo sát bao gồm 102 công ty được phỏng vấn ở Trung Quốc.

[2] Dựa trên nghiên cứu sau: Shen Kai, Tong Xiaoxiao, Wu Ting và Zhang Fangning, "Khám phá biên giới mới của trí tuệ nhân tạo: Nền kinh tế Trung Quốc chào đón một cơ hội trị giá 600 tỷ đô la khác", McKinsey, ngày 7 tháng 6 năm 2022; "Ghi chú từ biên giới AI: Các ứng dụng và giá trị của học sâu”, Viện Toàn cầu McKinsey, ngày 17 tháng 4 năm 2018; Cục Thống kê Quốc gia Trung Quốc, 2021.

[3] Kai Shen, Anand Swaminathan, Xiaoxiao Tong và Wei Wang, "Trung Quốc trên mây, hướng tới năm 2025", McKinsey, ngày 8 tháng 7 năm 2022.

[4] "Báo cáo cung ứng nhân tài ngành dịch vụ CNTT Trung Quốc năm 2021", iSoftStone và iResearch, tháng 8 năm 2021.

[5] “Tình hình AI năm 2022,” ngày 6 tháng 12 năm 2022.

tác giả:

Wouter Maes

Đối tác quản lý toàn cầu của McKinsey, chi nhánh Bắc Kinh

Alex Sawaya

Đối tác quản lý cấp cao toàn cầu của McKinsey, cư trú tại chi nhánh Hồng Kông

Tác giả cảm ơn Tong Xiaoxiao và Wang Lingyi vì những đóng góp của họ cho bài viết này.