AI가 인력에 등장함에 따라 APAC 기업은 더 많은 소프트 스킬이 필요할 것입니다.

미래에는 자동화와 인공지능(AI)으로 소프트 스킬을 갖춘 인력이 중요해질 것이다. 이러한 기술은 쉽게 사용할 수 없기 때문에 미래의 직장에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 교체되었습니다.

직장 내 업무의 약 42%는 현재 29%인데 비해 2022년까지 기계와 AI가 수행할 것으로 예상됩니다. 또한, 자동화와 AI의 결과로 2022년까지 전 세계적으로 7,500만 개의 일자리가 대체될 수 있다고 합니다. 세계경제포럼의 전망. 그러나 동시에 이러한 변화로 인해 1억 3,300만 개의 새로운 역할이 생성될 수 있습니다.

이러한 혼란에 대비하기 위해 기업은 접근하기 어려운 기술을 확보해야 한다고 Linked의 아시아 태평양 중국 전무이사 겸 부사장인 Olivier Legrand는 말했습니다. 그는 싱가포르에서 가장 인기 있는 역할 중 하나이며 기계로 대체하기 어려운 관리, 프로젝트 관리, 리더십, 고객 서비스와 같은 기술을 지적했습니다.

Legrand는 가장 중요한 기술 격차는 소프트 스킬을 포함하며 조직에 다음을 촉구했다고 덧붙였습니다. 직원들이 관련성을 유지하고 지속적으로 가치를 창출할 수 있도록 재교육합니다. 사업.

DBS 은행 CEO 피유시 싱(Piyush Singh)도 이에 동의하며 향후 10년 동안 철학, 심리학, 감정 또는 감성 과학 분야의 기술이 필요할 것이라고 제안했습니다. 그는 AI 활용이 증가하는 가운데 사회의 규칙을 재평가하는 것이 가장 큰 과제라고 덧붙였다.

예를 들어, AI가 당신의 삶을 운영한다는 것은 무엇을 의미할까요? 사람들은 또한 무엇을 받아들일 수 있고, 받아들일 수 없는지를 집단적으로 결정해야 할 것입니다. 서비스에 대한 대가로 개인정보 보호를 제공한다고 Singh은 최근 주최한 노변담화에서 말했습니다. 링크드인.

그는 "인간"이라는 것이 무엇인지 결정하기 위해서는 새로운 유형의 기술이 필요할 것이라고 덧붙였습니다.

CEO는 DBS 자체가 "힘든 작업"을 대신하고 "실패 수요"를 제거하기 위해 자동화와 AI의 사용을 평가하고 있었으며, 이를 통해 비효율성을 식별하고 해결하는 것을 목표로 했다고 설명했습니다.

그 후 싱가포르 은행은 이로 인해 15,000달러의 손실이 발생할 수 있다는 것을 깨달았습니다. 기계 때문에 필요하지 않은 직업 동일한 작업을 수행할 수 있다고 그는 말했습니다. 그것은 운전했다 재교육이 필요하다 직원들이 계속 고용될 수 있도록 합니다.

Singh은 AI가 기계 학습과 함께 이전에 인간이 식별할 수 없었던 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있다고 덧붙였습니다. 그런 다음 조직은 직원들이 이러한 패턴과 데이터 통찰력을 해석하고 새로운 비즈니스 아이디어와 서비스를 생성할 수 있는 도구를 만들고 제공해야 했습니다.

이러한 변화는 업무의 성격이 진화하고 업무 방식에 더 많은 독립성과 유연성이 확보된다는 것을 의미한다고 그는 말했습니다. 직원들은 스스로 프로젝트를 진행하는 등 다양한 방식으로 협업하고 어디서나 작업할 수 있었습니다.

LinkedIn CEO인 Jeff Weiner는 자신의 CFO가 회사 내에서 반복적인 작업을 자동화와 AI로 대체할 수 있는 영역을 파악하고 있다고 덧붙였습니다.

그러면 이러한 비천한 작업을 직원에게서 멀리하고 직원이 자신의 고유한 기능을 더 잘 활용할 수 있도록 할 수 있습니다. "점을 연결하는" 인간의 기술은 아직 기계로는 할 수 없는 일이라고 Weiner는 말했습니다.

~에 AI가 어떻게 세계를 지배할 수 있는지에 대한 토론 사악한 군주가 된 후에도 그는 궁극적으로 AI를 구동하는 알고리즘을 만들어야 하는 사람은 인간이라고 지적했습니다. 이 뒤에 있는 엔지니어와 과학자들은 다음과 같습니다. 윤리교육을 받았다 그리고 연민의 필요성을 이해했다고 그는 말했습니다. 그는 이를 통해 인간이 AI의 미래 결과와 개발을 더 잘 제어할 수 있게 될 것이라고 말했습니다.

그는 기업과 기술 기업이 새로운 제품과 서비스 개발의 결과로 의도하지 않거나 바람직하지 않은 결과를 완화하기 위해 노력해야 한다고 촉구했습니다.

예를 들어 Weiner는 LinkedIn이 다음과 같은 기능을 출시했다고 설명했습니다. 추천을 요청하세요, 이를 통해 회원들은 네트워크를 활용하여 일하고 싶은 특정 회사를 소개할 수 있었습니다. 그러나 나중에 이것이 일류 학교에 다니지 않거나 대기업에 근무하는 사람들을 알지 못하는 회원을 의도치 않게 넣을 수 있다는 것을 발견했다고 그는 말했습니다.

즉, 이 기능은 소외된 배경을 가진 사람들에게 악순환을 일으킬 수 있다고 그는 지적했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 LinkedIn은 회원들이 도움과 멘토링을 요청하고 이를 다른 사람들에게 멘토링을 제공하는 자원봉사자들과 연결할 수 있도록 하는 Career Advice에 따라 새로운 이니셔티브를 추진했습니다.