Alors que ces dernières années nous ont laissé un paysage commercial marqué par l’impact des incertitudes économiques et géopolitiques, le mouvement actuel de l’IA est devenu une fusée pour des changements transformateurs importants destinés à accélérer de nouvelles opportunités.
À ce buzz de l’IA s’ajoute la croissance exponentielle des données au sein de chaque entreprise ; des études montrent que la création mondiale de données devrait atteindre plus de 180 zettaoctets d’ici 2025. Pourtant, à l’ère de l’intelligence, l’important n’est plus la quantité de données qu’une entreprise peut générer, mais la manière dont elle les utilise pour alimenter la prise de décision tout en améliorant les compétences de son personnel pour qu’il pose les bonnes questions et obtienne les bonnes réponses.
Une récente Enquête Alteryx auprès de 300 membres de conseils d’administration d’entreprise dans quatre pays, dont l’Australie, fait écho à cette inquiétude et confirme que l’essor soudain de l’IA générative a dépassé le stade du battage médiatique et est devenu une priorité pour l’entreprise. Parmi les membres du conseil d’administration interrogés, 43 % des Australiens ont déclaré que l’IA générative est actuellement leur « principale priorité avant toute autre chose » et 39 % expérimentent l’IA générative dans certains projets ou départements.
Qu’il s’agisse d’un directeur financier cherchant à réduire le délai de clôture du trimestre ou d’un responsable de la chaîne d’approvisionnement souhaitant optimiser une logistique complexe, les entreprises d’aujourd’hui extraient des données de plusieurs sources d’entrée : des bases de données et applications existantes aux entrepôts et plates-formes de données cloud modernes. Cela suggère que l’automatisation basée sur l’IA restera une caractéristique clé des entreprises du futur, créant une tempête parfaite pour les données et les compétences liées à l’IA tout en remodelant les rôles et les compétences requises pour la main-d’œuvre future, alors que de plus en plus d’organisations s’efforcent de libérer le potentiel de ces innovations. .
Le Forum économique mondial le souligne encore dans son «Rapport sur l’avenir de l’emploi 2023», qui a souligné les rôles de « spécialistes de l’IA et de l’apprentissage automatique » et d’« analystes de données et scientifiques » comme étant les 10 emplois ayant connu la croissance la plus rapide entre 2023 et 2027.
Qu’elle soit accueillie avec enthousiasme ou anxiété, il est clair que l’IA devrait transformer le paysage commercial au cours des trois prochaines années. Notre récente étude Alteryx sur l’entreprise du futur révèle que les organisations d’Australie, d’Inde, du Japon et de Singapour ont un fort appétit pour l’IA et l’automatisation. En fait, près de neuf sur 10 (86 %) disent que l’IA a déjà un impact sur ce que leurs organisations peuvent réaliser.
Quel que soit l’avenir, pour que l’IA générative soit intégrée avec succès dans toutes les facettes de l’organisation, elle nécessite une approche à l’échelle de l’entreprise en matière de prise de décision basée sur les données, qui permette à l’ensemble du personnel de tirer pleinement parti de la technologie. C’est pourquoi les dirigeants du monde des affaires et de la technologie doivent bâtir l’avenir dès maintenant. Travailler avec les responsables du personnel pour développer la pile de compétences afin de prendre en charge la pile technologique garantit que les organisations peuvent tirer parti des capacités d’IA actuelles et futures, toutes alimentées par les données.
Poser les bases d’un avenir basé sur l’IA
Les données sont sales, elles sont partout et leur volume augmente. Les investissements dans l’écosystème de la pile technologique ne transformeront pas à eux seuls ces volumes et cette diversité accrus de données en opportunités commerciales. Plutôt que de faciliter l’extraction de valeur à partir des données à la vitesse et à l’échelle nécessaires à l’intelligence en temps réel, ils confinent le processus à un petit nombre de personnes. Cette incapacité à extraire des informations significatives à partir de données à grande échelle entrave la capacité à obtenir l’intelligence décisionnelle nécessaire pour atteindre les objectifs commerciaux en constante évolution.
Cependant, la clé réside dans la prise de conscience que chaque entreprise possède un réservoir important de talents inexploités en matière de données, prêts à libérer tout leur potentiel.
Alors que l’IA est appelée à façonner le fonctionnement et les performances des entreprises du futur, le déficit actuel de compétences pose des obstacles importants qui bloqueront ce voyage s’il n’est pas comblé. Se préparer à cet avenir de plus en plus complexe et axé sur les données nécessite de se concentrer sur le développement de compétences générales non techniques qui permettent à un plus large éventail d’individus de contribuer à une prise de décision éclairée plutôt que d’être le domaine exclusif des analystes de données traditionnels.
Construire une main-d’œuvre compétente en matière de données de l’intérieur
Alors que l’utilisation des technologies d’IA et de Large Language Model (LLM) s’accélère dans les entreprises, il est crucial que les individus à tous les niveaux maîtrisent l’art d’extraire des informations précieuses à l’aide de ces outils avancés. Selon Projections du Gartner pour 2025Les compétences analytiques et générales deviendront les compétences les plus recherchées sur le marché des talents en matière de données et d’analyse. Favoriser la curiosité en matière de données et la pensée analytique sont des outils fondamentaux pour former la prochaine génération de talents en science des données. Cependant, les compétences générales transférables telles que la collaboration, la curiosité, la résolution créative de problèmes et la communication sont également essentielles.
Par exemple, une étude d’Alteryx a révélé que 76 % des chefs d’entreprise australiens déclarent qu’il est plus important que leurs employés soient polyvalents plutôt que spécialisés dans un domaine. Même si les compétences spécialisées dans des domaines tels que l’IA et le ML restent importantes, disposer des bons outils d’IA aidera ces employés à gérer le volume et la variété croissants de données et à trouver l’avantage concurrentiel dont leur organisation a besoin.
Les employés possédant une combinaison d’expertise technique et de compétences générales sont extrêmement précieux pour les entreprises, même si cette valeur n’est pas immédiatement apparente. Ce groupe comprend les professionnels en milieu de carrière, quels que soient leur formation et leur âge, les personnes qui envisagent de se perfectionner pour progresser dans leur carrière ou celles qui cherchent à retourner sur le marché du travail. Leur compréhension unique du contexte commercial plus large constitue leur atout le plus précieux. Cela leur permet de traduire les données en informations cruciales pour la prise de décision commerciale, démontrant leur capacité à poser les bonnes questions, à mettre en œuvre des techniques de données efficaces et à produire des résultats exploitables.
Même si cette expertise ne correspond peut-être pas à l’idée traditionnelle d’un ensemble de compétences de data scientist, elle constitue la clé de voûte pour débloquer des informations précieuses.
Façonner la main-d’œuvre pour le lieu de travail alimenté par l’IA de demain
Alors, comment les entreprises peuvent-elles perfectionner leur personnel en leur apportant la maîtrise des données et l’expertise nécessaires pour fournir des informations basées sur les données ? Les chefs d’entreprise doivent suivre ces étapes pour impliquer, encourager et perfectionner leur personnel :
- Évaluer les compétences techniques et générales actuelles : La résolution créative des problèmes est cruciale. Assurez-vous que la formation correspond à l’ensemble des compétences de l’employé, en permettant une flexibilité et du temps pour l’apprentissage.
- Tirez parti du cloud pour démocratiser les données et l’accès analytique : Simplifiez et activez l’accès aux données et aux outils pour encourager plus de temps à consacrer à l’apprentissage.
- Fournissez des outils en libre-service et un accès aux données faciles à utiliser : Les progrès de l’analyse en libre-service sans code/low code permettent à chacun de résoudre les défis commerciaux et de fournir des informations décisionnelles, quelle que soit sa qualification.
- Considérez le perfectionnement des compétences comme un investissement : Le perfectionnement des compétences crée un lieu de travail plus inclusif et une culture qui permet à chacun d’utiliser les données pour prendre des décisions stratégiques.
- Amuse-toi: La gamification de l’expérience d’apprentissage et l’intégration d’activités pratiques telles que les datathons rendront le perfectionnement des compétences engageant, incitant ainsi les membres de l’équipe à continuer d’apprendre.
Suivre ces étapes permettra au personnel d’acquérir les données et les compétences analytiques nécessaires pour conduire un changement transformateur au sein de leur entreprise ; les négliger expose au risque de prendre du retard sur la concurrence.
L’importance de l’humanité augmente dans un monde d’IA
La combinaison de données de haute qualité, d’intellect humain diversifié et de contexte commercial est primordiale pour que l’IA permette aux entreprises de comprendre le « quoi » et le « pourquoi » derrière les décisions commerciales cruciales. Les données, isolées, ne peuvent pas fournir les informations nécessaires pour résoudre les défis commerciaux, et l’IA sans expertise du domaine pour formuler des questions éclairées ne fournira pas de résultats fiables, sécurisés et dignes de confiance.
La vague de l’IA créera de nouveaux paradigmes d’interaction avec les données et des moyens plus rapides de découvrir des modèles et des informations cachées dans les données, des informations qui génèrent de la valeur commerciale. Par conséquent, les organisations qui prospéreront seront celles qui auront nourri et doté leurs experts du domaine d’une pensée critique, d’une connaissance du domaine, d’une maîtrise des données et de compétences analytiques essentielles pour naviguer dans cette ère d’intelligence basée sur l’IA.
Il ne fait aucun doute que la prise de décision fondée sur les données restera l’élément vital de l’entreprise de demain. Ce n’est qu’en soutenant le perfectionnement et la reconversion de leurs employés actuels (des travailleurs du savoir dans les secteurs d’activité jusqu’à ceux occupant des rôles plus techniques) que les entreprises pourront réussir leur transformation et être prêtes à exploiter l’IA générative.
février 14, 2024
Comment les entreprises peuvent-elles préparer leur personnel à acquérir les compétences numériques du lieu de travail alimenté par l’IA de demain ?
Alors que ces dernières années nous ont laissé un paysage commercial marqué par l’impact des incertitudes économiques et géopolitiques, le mouvement actuel de l’IA est devenu une fusée pour des changements transformateurs importants destinés à accélérer de nouvelles opportunités.
À ce buzz de l’IA s’ajoute la croissance exponentielle des données au sein de chaque entreprise ; des études montrent que la création mondiale de données devrait atteindre plus de 180 zettaoctets d’ici 2025. Pourtant, à l’ère de l’intelligence, l’important n’est plus la quantité de données qu’une entreprise peut générer, mais la manière dont elle les utilise pour alimenter la prise de décision tout en améliorant les compétences de son personnel pour qu’il pose les bonnes questions et obtienne les bonnes réponses.
Une récente Enquête Alteryx auprès de 300 membres de conseils d’administration d’entreprise dans quatre pays, dont l’Australie, fait écho à cette inquiétude et confirme que l’essor soudain de l’IA générative a dépassé le stade du battage médiatique et est devenu une priorité pour l’entreprise. Parmi les membres du conseil d’administration interrogés, 43 % des Australiens ont déclaré que l’IA générative est actuellement leur « principale priorité avant toute autre chose » et 39 % expérimentent l’IA générative dans certains projets ou départements.
Qu’il s’agisse d’un directeur financier cherchant à réduire le délai de clôture du trimestre ou d’un responsable de la chaîne d’approvisionnement souhaitant optimiser une logistique complexe, les entreprises d’aujourd’hui extraient des données de plusieurs sources d’entrée : des bases de données et applications existantes aux entrepôts et plates-formes de données cloud modernes. Cela suggère que l’automatisation basée sur l’IA restera une caractéristique clé des entreprises du futur, créant une tempête parfaite pour les données et les compétences liées à l’IA tout en remodelant les rôles et les compétences requises pour la main-d’œuvre future, alors que de plus en plus d’organisations s’efforcent de libérer le potentiel de ces innovations. .
Le Forum économique mondial le souligne encore dans son «Rapport sur l’avenir de l’emploi 2023», qui a souligné les rôles de « spécialistes de l’IA et de l’apprentissage automatique » et d’« analystes de données et scientifiques » comme étant les 10 emplois ayant connu la croissance la plus rapide entre 2023 et 2027.
Qu’elle soit accueillie avec enthousiasme ou anxiété, il est clair que l’IA devrait transformer le paysage commercial au cours des trois prochaines années. Notre récente étude Alteryx sur l’entreprise du futur révèle que les organisations d’Australie, d’Inde, du Japon et de Singapour ont un fort appétit pour l’IA et l’automatisation. En fait, près de neuf sur 10 (86 %) disent que l’IA a déjà un impact sur ce que leurs organisations peuvent réaliser.
Quel que soit l’avenir, pour que l’IA générative soit intégrée avec succès dans toutes les facettes de l’organisation, elle nécessite une approche à l’échelle de l’entreprise en matière de prise de décision basée sur les données, qui permette à l’ensemble du personnel de tirer pleinement parti de la technologie. C’est pourquoi les dirigeants du monde des affaires et de la technologie doivent bâtir l’avenir dès maintenant. Travailler avec les responsables du personnel pour développer la pile de compétences afin de prendre en charge la pile technologique garantit que les organisations peuvent tirer parti des capacités d’IA actuelles et futures, toutes alimentées par les données.
Poser les bases d’un avenir basé sur l’IA
Les données sont sales, elles sont partout et leur volume augmente. Les investissements dans l’écosystème de la pile technologique ne transformeront pas à eux seuls ces volumes et cette diversité accrus de données en opportunités commerciales. Plutôt que de faciliter l’extraction de valeur à partir des données à la vitesse et à l’échelle nécessaires à l’intelligence en temps réel, ils confinent le processus à un petit nombre de personnes. Cette incapacité à extraire des informations significatives à partir de données à grande échelle entrave la capacité à obtenir l’intelligence décisionnelle nécessaire pour atteindre les objectifs commerciaux en constante évolution.
Cependant, la clé réside dans la prise de conscience que chaque entreprise possède un réservoir important de talents inexploités en matière de données, prêts à libérer tout leur potentiel.
Alors que l’IA est appelée à façonner le fonctionnement et les performances des entreprises du futur, le déficit actuel de compétences pose des obstacles importants qui bloqueront ce voyage s’il n’est pas comblé. Se préparer à cet avenir de plus en plus complexe et axé sur les données nécessite de se concentrer sur le développement de compétences générales non techniques qui permettent à un plus large éventail d’individus de contribuer à une prise de décision éclairée plutôt que d’être le domaine exclusif des analystes de données traditionnels.
Construire une main-d’œuvre compétente en matière de données de l’intérieur
Alors que l’utilisation des technologies d’IA et de Large Language Model (LLM) s’accélère dans les entreprises, il est crucial que les individus à tous les niveaux maîtrisent l’art d’extraire des informations précieuses à l’aide de ces outils avancés. Selon Projections du Gartner pour 2025Les compétences analytiques et générales deviendront les compétences les plus recherchées sur le marché des talents en matière de données et d’analyse. Favoriser la curiosité en matière de données et la pensée analytique sont des outils fondamentaux pour former la prochaine génération de talents en science des données. Cependant, les compétences générales transférables telles que la collaboration, la curiosité, la résolution créative de problèmes et la communication sont également essentielles.
Par exemple, une étude d’Alteryx a révélé que 76 % des chefs d’entreprise australiens déclarent qu’il est plus important que leurs employés soient polyvalents plutôt que spécialisés dans un domaine. Même si les compétences spécialisées dans des domaines tels que l’IA et le ML restent importantes, disposer des bons outils d’IA aidera ces employés à gérer le volume et la variété croissants de données et à trouver l’avantage concurrentiel dont leur organisation a besoin.
Les employés possédant une combinaison d’expertise technique et de compétences générales sont extrêmement précieux pour les entreprises, même si cette valeur n’est pas immédiatement apparente. Ce groupe comprend les professionnels en milieu de carrière, quels que soient leur formation et leur âge, les personnes qui envisagent de se perfectionner pour progresser dans leur carrière ou celles qui cherchent à retourner sur le marché du travail. Leur compréhension unique du contexte commercial plus large constitue leur atout le plus précieux. Cela leur permet de traduire les données en informations cruciales pour la prise de décision commerciale, démontrant leur capacité à poser les bonnes questions, à mettre en œuvre des techniques de données efficaces et à produire des résultats exploitables.
Même si cette expertise ne correspond peut-être pas à l’idée traditionnelle d’un ensemble de compétences de data scientist, elle constitue la clé de voûte pour débloquer des informations précieuses.
Façonner la main-d’œuvre pour le lieu de travail alimenté par l’IA de demain
Alors, comment les entreprises peuvent-elles perfectionner leur personnel en leur apportant la maîtrise des données et l’expertise nécessaires pour fournir des informations basées sur les données ? Les chefs d’entreprise doivent suivre ces étapes pour impliquer, encourager et perfectionner leur personnel :
Suivre ces étapes permettra au personnel d’acquérir les données et les compétences analytiques nécessaires pour conduire un changement transformateur au sein de leur entreprise ; les négliger expose au risque de prendre du retard sur la concurrence.
L’importance de l’humanité augmente dans un monde d’IA
La combinaison de données de haute qualité, d’intellect humain diversifié et de contexte commercial est primordiale pour que l’IA permette aux entreprises de comprendre le « quoi » et le « pourquoi » derrière les décisions commerciales cruciales. Les données, isolées, ne peuvent pas fournir les informations nécessaires pour résoudre les défis commerciaux, et l’IA sans expertise du domaine pour formuler des questions éclairées ne fournira pas de résultats fiables, sécurisés et dignes de confiance.
La vague de l’IA créera de nouveaux paradigmes d’interaction avec les données et des moyens plus rapides de découvrir des modèles et des informations cachées dans les données, des informations qui génèrent de la valeur commerciale. Par conséquent, les organisations qui prospéreront seront celles qui auront nourri et doté leurs experts du domaine d’une pensée critique, d’une connaissance du domaine, d’une maîtrise des données et de compétences analytiques essentielles pour naviguer dans cette ère d’intelligence basée sur l’IA.
Il ne fait aucun doute que la prise de décision fondée sur les données restera l’élément vital de l’entreprise de demain. Ce n’est qu’en soutenant le perfectionnement et la reconversion de leurs employés actuels (des travailleurs du savoir dans les secteurs d’activité jusqu’à ceux occupant des rôles plus techniques) que les entreprises pourront réussir leur transformation et être prêtes à exploiter l’IA générative.
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