Specjaliści od data science potrzebni od zaraz

0
817

W polskich firmach na 10 tysięcy pracowników jest średnio tylko 8 specjalistów w zakresie sztucznej inteligencji. 60% przedsiębiorstw ma mniej niż 10 ekspertów w tej dziedzinie. Równocześnie badania pokazują, że nawet w USA luka kompetencyjna w obszarze SI hamuje produktywność i innowacyjność.

Jak wynika z raportu „State of Polish AI” Fundacji Digital Poland, Polska jest liderem Europy Środkowo-Wschodniej, jeśli chodzi o kadry wyspecjalizowane w sztucznej inteligencji. Nasz kraj zajmuje pod tym względem 7. miejsce w Unii Europejskiej. Z kolei według badania „State of Science Index”, opublikowanego przez 3M, ponad 50% ankietowanych uważa, że SI to interesująca technologia, która ma wpływ na codzienność. Ale 83% nie planuje kształcenia w tym kierunku. Z drugiej strony na 10 tys. pracowników nad Wisłą jest zaledwie 8 ekspertów od SI. Jedynie 13% firm dysponuje ponad 40-osobowymi zespołami zajmującymi się sztuczną inteligencją.

Kadry nie nadążają za inwestycjami

Z kolei z badania przeprowadzonego przez SAS wynika, że potrzebne są pilne działania na rzecz podnoszenia kompetencji w obrębie sztucznej inteligencji i data science. Luka kompetencyjna widoczna na rynku już dziś hamuje produktywność i innowacyjność gospodarki USA. Brak wystarczającej liczby specjalistów w zakresie SI może powodować marnowanie inwestycji dotyczących technologii i opóźniać procesy cyfryzacyjne. Według wyliczeń Fortune Business Insights wartość światowego rynku AI wzrośnie w ciągu 7 najbliższych lat z niespełna 0,4 do 1,4 biliona dolarów. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to dla firm priorytety inwestycyjne na najbliższe 1–2 lata – tak z kolei mówią respondenci badania SAS.

Brak prostych recept na lukę kompetencyjną

Jak firmy chcą podejść do problemu? Trzy czwarte badanych zamierza szkolić obecnych pracowników, 64% planuje natomiast rekrutacje. Z raportu SAS wynika, że podnoszenie kwalifikacji może być bardziej opłacalne niż zatrudnianie nowych pracowników. Odpowiedzi menadżerów uwidoczniają jednak bariery, takie jak brak czasu i motywacji oraz obawy, że zatrudnieni przeniosą nowe umiejętności do innych firm. Zarządzający planują również współpracę z uczelniami pod kątem wyszukiwania uzdolnionych osób. Niemniej rozumieją, że nie mogą w rekrutacjach polegać wyłącznie na tym źródle. Z odpowiedzi respondentów wynika ponadto, że pracodawcy przy decyzjach personalnych nie kierują się wyłącznie dyplomem kandydata. 74% docenia doświadczenie w pracy nad projektami i wdrożeniami, a 71% premiuje ukończone szkolenia. Dla 54% znaczenie mają certyfikaty pochodzące np. od dostawców technologii. 53% ceni udział w hakatonach. Natomiast dla 54% istotnym punktem oceny kandydata pozostaje dyplom akademicki.

– Firmy nie mogą polegać wyłącznie na absolwentach lub przejmować pracowników innych przedsiębiorstw – przekonuje współautorka raportu, dr Sally Eaves. – Dobrą wiadomością jest, że pracodawcy zaczęli już dostrzegać wartość szkoleń wewnętrznych i certyfikatów – akcentuje ekspertka.

Raport SAS pt. „Jak rozwiązać problem luki kompetencyjnej w zakresie data science?” formułuje trzy zalecenia odnośnie do tego problemu:

  1. Konsolidacja zróżnicowanych narzędzi AI i analityki wokół nowoczesnych, otwartych, wielojęzycznych rozwiązań, które zwiększą produktywność data science.
  2. Poprawa warunków podnoszenia kwalifikacji i doskonalenia umiejętności pracowników, w tym osób bez kompetencji technicznych.
  3. Stymulowanie środowiska i kultury ustawicznego rozwoju (uczenia się przez całe życie), w ramach których pracownicy są zachęcani do poszerzania umiejętności.

(AM, źródło: SAS)