ການເລັ່ງຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງລະບົບໂດຍອີງໃສ່ແບບຈໍາລອງພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ເຮັດໃຫ້ການປັບໂຄງສ້າງໃຫມ່ຢ່າງເລິກເຊິ່ງຂອງນະໂຍບາຍດ້ານການຈ້າງງານສໍາລັບທົດສະວັດຕໍ່ໄປ. ການສໍາຫຼວດທີ່ຜ່ານມາດໍາເນີນໂດຍ
ການວິເຄາະແມ່ນເນັ້ນໃສ່ຈຸດອ່ອນຂອງອາຊີບສະເພາະຕໍ່ກັບຄວາມສາມາດທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຂອງເຄື່ອງຈັກໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ ແລະສ້າງຜົນໄດ້ຮັບດ້ວຍຄວາມຊັດເຈນ. ຂໍ້ມູນຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ, ເຖິງແມ່ນວ່າເຕັກໂນໂລຊີຍັງບໍ່ທັນໄດ້ບັນລຸຂອບເຂດຈໍາກັດການພັດທະນາທິດສະດີຂອງຕົນ, ປະສິດທິພາບໃນປະຈຸບັນແມ່ນພຽງພໍແລ້ວທີ່ຈະມີການປ່ຽນແປງຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການປະກອບອາຊີບສະເພາະໃດຫນຶ່ງ. ສະຖານະການຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມສົນໃຈໃນທັນທີຈາກຜູ້ຈັດການແລະຜູ້ອອກແຮງງານເພື່ອປັບຕົວເຂົ້າກັບຄວາມຕ້ອງການໃຫມ່ຂອງຂະແຫນງການຜະລິດ.
ການສຶກສາອອກກົດລະບຽບຄວາມຄິດຂອງການສູນພັນທັນທີທັນໃດຂອງວຽກເຮັດງານທໍາ, ແຕ່ຢືນຢັນການຫັນປ່ຽນໂຄງສ້າງໃນວິທີການດໍາເນີນກິດຈະກໍາປະຈໍາວັນ. ອັດຕະໂນມັດແມ່ນບໍ່ໄດ້ສະເພາະກັບສາຍປະກອບອຸດສາຫະກໍາແລະປະຈຸບັນໄດ້ຖືກປະສົມປະສານເຂົ້າໄປໃນຫ້ອງການ, ປະຕິບັດຫນ້າທີ່ການວິເຄາະແລະການບໍລິການທີ່ຂຶ້ນກັບພຽງແຕ່ສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດໃນເມື່ອກ່ອນ.
ສະຖານະການໃນປະຈຸບັນຂອງການເຊື່ອມໂຍງເຕັກໂນໂລຢີໃນບໍລິສັດ
ການຮັບຮອງເອົາເຄື່ອງມືອັດສະລິຍະສະແດງເຖິງຈຸດສໍາຄັນໃນເສດຖະກິດໂລກ, ການປ່ຽນແປງພື້ນຖານຂອງການບໍລິການແລະການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ. ບໍລິສັດຊອກຫາວິທີທີ່ຈະເພີ່ມປະສິດທິພາບການປະຕິບັດງານຂອງພວກເຂົາໂດຍການປະຕິບັດຊອບແວທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍໃນແຕ່ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງວິນາທີ, ເຊິ່ງຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານແລະຫຼຸດຜ່ອນຂອບເຂດສໍາລັບຄວາມຜິດພາດຂອງມະນຸດໃນຂະບວນການທີ່ສໍາຄັນ. ການຫັນປ່ຽນທາງດ້ານເທກໂນໂລຍີ Essa ບັງຄັບໃຫ້ມີການທົບທວນຄືນຄົບຖ້ວນສົມບູນຂອງຕາຕະລາງອົງການຈັດຕັ້ງຂອງບໍລິສັດ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ຜູ້ນໍາເພື່ອກໍານົດວ່າພະແນກໃດສາມາດໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດໄວທີ່ສຸດຈາກການເຮັດໃຫ້ຂະບວນການຊ້ໍາກັນອັດຕະໂນມັດ.
ການເຄື່ອນໄຫວດ້ານດິຈິຕອລທີ່ກ້າວໜ້າບໍ່ໄດ້ຈຳກັດຢູ່ໃນກຸ່ມບໍລິສັດເທັກໂນໂລຍີຂະໜາດໃຫຍ່, ແຜ່ຂະຫຍາຍໄປທົ່ວຂະແໜງການດັ້ງເດີມເຊັ່ນ: ການເງິນ, ການເບິ່ງແຍງສຸຂະພາບ ແລະ ການຂາຍຍ່ອຍ. ຄວາມສາມາດຂອງ algorithms ໃນການຮຽນຮູ້ຮູບແບບແລະແນະນໍາການແກ້ໄຂຍຸດທະສາດຫັນປ່ຽນນະໂຍບາຍດ້ານການແຂ່ງຂັນຂອງຕະຫຼາດ, ບັງຄັບໃຫ້ບໍລິສັດລົງທຶນຫຼາຍໃນໂຄງສ້າງພື້ນຖານດິຈິຕອນເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການສູນເສຍຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ. ສະພາບການ Nesse, ແຮງງານປະເຊີນກັບຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວ່າເຄື່ອງມືໃຫມ່ເຫຼົ່ານີ້ເຮັດວຽກແນວໃດເພື່ອຮັກສາການຈ້າງງານໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ປະສິດທິພາບເຄື່ອງຈັກກໍານົດມາດຕະຖານການຜະລິດໃຫມ່.
ອາຊີບທີ່ມີອັດຕາການເປີດເຜີຍສູງສຸດກັບລະບົບສູດການຄິດໄລ່
ການສ້າງແຜນທີ່ລາຍລະອຽດຂອງອາຊີບທີ່ອ່ອນໄຫວຕໍ່ກັບອັດຕະໂນມັດທີ່ສຸດເປີດເຜີຍໃຫ້ເຫັນວ່າຂົງເຂດທີ່ສຸມໃສ່ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ, ການບໍລິການລູກຄ້າແລະການຂຽນໂປຼແກຼມນໍາພາການຈັດອັນດັບຄວາມອ່ອນແອ. ການຄົ້ນຄວ້າໄດ້ປະເມີນອັດຕາສ່ວນຂອງວຽກງານປະຈໍາວັນທີ່ສາມາດຖືກດູດຊຶມທັງຫມົດຫຼືບາງສ່ວນໂດຍລະບົບອັດສະລິຍະ, ໂດຍເນັ້ນໃສ່ສິບປະເພດຕົ້ນຕໍ. ນັກຂຽນໂປລແກລມເທິງບັນຊີລາຍຊື່ທີ່ມີການເປີດເຜີຍ 74.5%, ຕິດຕາມມາດ້ວຍຕົວແທນການບໍລິການລູກຄ້າຢູ່ທີ່ 70.1% ແລະນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນຢູ່ທີ່ 67.1%. ອັດຕາສ່ວນຍັງສືບຕໍ່ກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານບັນທຶກທາງການແພດໃຫ້ຄະແນນ 66.7%, ນັກວິເຄາະຕະຫຼາດແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານກາລະຕະຫຼາດໃຫ້ຄະແນນ 64.8%, ແລະຕົວແທນຂາຍໃຫ້ຄະແນນ 62.8%. ຂະແຫນງການເງິນຍັງສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມອ່ອນໄຫວສູງ, ນັກວິເຄາະທາງດ້ານການເງິນບັນທຶກການເປີດເຜີຍ 57.2%. Completam ຊອບແວການສໍາຫຼວດແລະນັກວິເຄາະການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບທີ່ມີ 51.9%, ນັກວິເຄາະຄວາມປອດໄພຂໍ້ມູນທີ່ມີ 48.6% ແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການສະຫນັບສະຫນູນຜູ້ໃຊ້ດ້ານວິຊາການ 46.8%. ດັດຊະນີ Esses ບໍ່ໄດ້ສະແດງເຖິງການທົດແທນການປະກອບອາຊີບທັງຫມົດ, ແຕ່ພວກມັນຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງອັດຕາສ່ວນຂອງການເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງເຄື່ອງມືອັດຕະໂນມັດໃນຊຸມປີຂ້າງຫນ້າ.
ການຫັນເປັນວຽກງານປະຕິບັດແລະການປະຕິບັດ
ການປະກົດຕົວຂອງເຄື່ອງມືອັດຕະໂນມັດໃນຊີວິດວິຊາຊີບປະຈໍາວັນໂດຍພື້ນຖານການປ່ຽນແປງການແຈກຢາຍເວລາແລະຈຸດສຸມຂອງກິດຈະກໍາຂອງມະນຸດ. Tarefas ພິຈາລະນາ bureaucratic, ເຊັ່ນ: ການຈັດລຽງເອກະສານ, ການສ້າງຕາຕະລາງມາດຕະຖານແລະການຕອບຄໍາຖາມຂອງຜູ້ບໍລິໂພກເລື້ອຍໆ, ໄດ້ຖືກມອບຫມາຍໃຫ້ລະບົບຢ່າງໄວວາ. Isso ສ້າງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຄວາມໄວຂອງການປະຕິບັດຄວາມຕ້ອງການພື້ນຖານເຫຼົ່ານີ້ເພີ່ມຂຶ້ນເປັນຕົວເລກ.
ສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນຂົງເຂດທີ່ໄດ້ຮັບຜົນກະທົບ, ການປ່ຽນແປງຫມາຍເຖິງການຫັນປ່ຽນແບບບັງຄັບໄປສູ່ບົດບາດການຊີ້ນໍາແລະການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງສໍາລັບວຽກງານທີ່ຜະລິດໂດຍເຄື່ອງຈັກ. ນັກພັດທະນາຊໍແວເລີ່ມເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຜູ້ທົບທວນລະຫັດທີ່ສ້າງໂດຍ algorithms ຫຼາຍກວ່າການພິມຄໍາສັ່ງຕົ້ນສະບັບ. Essa dynamics ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີລະດັບຄວາມຊໍານານດ້ານວິຊາການທີ່ສູງຂຶ້ນເພື່ອກໍານົດຄວາມຜິດພາດເລັກນ້ອຍທີ່ເຄື່ອງຈັກອາດຈະເຮັດ.
ຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ໃຊ້ເວລາຈຸດໃຈກາງໃນໄລຍະໃຫມ່ນີ້, ຍ້ອນຄວາມສາມາດໃນການຕີຄວາມຫມາຍຄໍາແນະນໍາແລະສ້າງບົດເລື່ອງທີ່ສອດຄ່ອງກັນ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ເຫຼົ່ານີ້ມີຕັ້ງແຕ່ຮ່າງສັນຍາທາງດ້ານກົດຫມາຍເບື້ອງຕົ້ນຈົນເຖິງການສ້າງແຄມເປນໂຄສະນາເປົ້າຫມາຍ. ຄວາມຄ່ອງຕົວຂອງເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ປະຕິບັດການກໍານົດແນວຄວາມຄິດຂອງການຜະລິດສ່ວນບຸກຄົນໃນບໍລິສັດ.
ການປ່ຽນແປງແນວໂນ້ມການຮັບສະໝັກຊາວໜຸ່ມ
ເຖິງວ່າຈະມີການຄາດຄະເນໃນໄລຍະຍາວ, ຂໍ້ມູນໃນປະຈຸບັນບໍ່ໄດ້ຢືນຢັນເຖິງຄື້ນຟອງຂອງການປົດຕໍາແຫນ່ງມະຫາຊົນໃນບັນດາຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ໄດ້ສ້າງຕັ້ງຂື້ນແລ້ວໃນຂົງເຂດທີ່ໄດ້ວິເຄາະ. ບໍລິສັດເລືອກທີ່ຈະຮັກສາພະນັກງານທີ່ມີປະສົບການຂອງເຂົາເຈົ້າ, ໃຊ້ປະໂຍດຈາກຄວາມຮູ້ empirical ຂອງພະນັກງານເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມແລະປັບປຸງລະບົບໃຫມ່ປະຕິບັດ. ສະຖຽນລະພາບຊົ່ວຄາວ, ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ຫນ້າກາກການປ່ຽນແປງຢ່າງເລິກເຊິ່ງໃນຈຸດເຂົ້າສູ່ຕະຫຼາດຂອງບໍລິສັດ.
ການສໍາຫຼວດໄດ້ກໍານົດການຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຂອງປະລິມານການຈ້າງຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນຂອງອາຊີບຂອງພວກເຂົາ, ໂດຍສະເພາະໃນກຸ່ມອາຍຸລະຫວ່າງ 22 ຫາ 25 ປີ. ຕໍາແໜ່ງລະດັບມັດທະຍົມ, ເຊິ່ງຕາມປະເພນີປະຕິບັດວຽກງານທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່າ, ຊໍ້າຊ້ອນເພື່ອຈຸດປະສົງການຮຽນຮູ້, ກໍາລັງຖືກເຕີມເຕັມໂດຍປະສິດທິພາບທັນທີທັນໃດຂອງສູດການຄິດໄລ່. Essa ອຸປະສັກເບື້ອງຕົ້ນເຮັດໃຫ້ມັນຍາກສໍາລັບຜູ້ຮຽນຈົບທີ່ຜ່ານມາທີ່ຈະເຂົ້າໄປໃນບ່ອນເຮັດວຽກ.
ອົງການຈັດຕັ້ງຊີ້ນໍາງົບປະມານການທົດແທນທີ່ຂອງເຂົາເຈົ້າໄປສູ່ການໄດ້ຮັບໃບອະນຸຍາດຊອບແວກ້າວຫນ້າທາງດ້ານແທນທີ່ຈະຂະຫຍາຍພະນັກງານຂອງຜູ້ຊ່ວຍແລະນັກວິເຄາະ junior. ຍຸດທະສາດດັ່ງກ່າວມີຈຸດປະສົງເພື່ອເຮັດໃຫ້ຜົນຕອບແທນສູງສຸດຂອງການລົງທຶນໃນໄລຍະສັ້ນໂດຍການກໍາຈັດເສັ້ນໂຄ້ງການຮຽນຮູ້ທໍາມະຊາດທີ່ຕ້ອງການໂດຍພະນັກງານຂອງມະນຸດທີ່ບໍ່ມີປະສົບການມາກ່ອນ. ຈຸດສຸມຂອງພະແນກຊັບພະຍາກອນມະນຸດຫັນໄປຫາການຄົ້ນຫາຜູ້ທີ່ມີພອນສະຫວັນລວມແລ້ວ.
ການປັບຕັ້ງຄ່າໃໝ່ແບບງຽບໆນີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ສະຖາບັນການສຶກສາຊັ້ນສູງທົບທວນຫຼັກສູດຂອງຕົນຢ່າງຮີບດ່ວນ. ການຝຶກອົບຮົມທາງວິຊາການຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ໄປນອກເຫນືອການສອນຂອງເຕັກນິກການດໍາເນີນງານຂັ້ນພື້ນຖານ, ທີ່ຄອບງໍາແລ້ວໂດຍເຕັກໂນໂລຊີ, ແລະສຸມໃສ່ການພັດທະນາທັກສະການວິເຄາະສະລັບສັບຊ້ອນ, ຮັບປະກັນຜົນປະໂຫຍດຂອງໄວຫນຸ່ມຈາກມື້ທໍາອິດຂອງເຂົາເຈົ້າໃນວຽກເຮັດງານທໍາ.
ຄວາມສາມາດປຸງແຕ່ງກ້າວຫນ້າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ
ການພັດທະນາຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກປະຕິບັດຕາມ trajectory ຂອງການເລັ່ງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າເຄື່ອງມືໃນປະຈຸບັນເປັນຕົວແທນພຽງແຕ່ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງທ່າແຮງເຕັກໂນໂລຊີໃນອະນາຄົດ. ຫ້ອງທົດລອງການຄົ້ນຄວ້າທົ່ວໂລກລາຍງານຄວາມກ້າວຫນ້າປະຈໍາເດືອນໃນຄວາມສາມາດໃນການສົມເຫດສົມຜົນຂອງລະບົບແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງສາຍຕາ. Cada ການປັບປຸງຊອບແວໃຫມ່ຂະຫຍາຍຂອບເຂດຂອງຫນ້າທີ່ທຸລະກິດທີ່ສາມາດອັດຕະໂນມັດຢ່າງປອດໄພ.
ການເຊື່ອມໂຍງລະຫວ່າງປະເພດຕ່າງໆຂອງປັນຍາ, ເຊັ່ນ: ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດປະສົມປະສານກັບວິໄສທັດຂອງຄອມພິວເຕີ, ການສ້າງຕົວແທນທີ່ມີເອກະລາດທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຄຸ້ມຄອງໂຄງການທັງຫມົດດ້ວຍການຊີ້ນໍາຫນ້ອຍ. ຄວາມຄາດຫວັງຂອງຂະແຫນງເຕັກໂນໂລຢີແມ່ນວ່າສິ່ງກີດຂວາງລະຫວ່າງວຽກງານສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດແລະການດໍາເນີນງານ algorithmic ຈະກາຍເປັນຄວາມມົວຫຼາຍຂຶ້ນ. ຕະຫຼາດກໍາລັງກະກຽມສໍາລັບຍຸກຂອງການຜະລິດຂະຫນາດໃຫຍ່.
Requalification ແລະຍຸດທະສາດການພັດທະນາມະນຸດ
ການຮັກສາຄວາມກ່ຽວຂ້ອງທີ່ເປັນມືອາຊີບໃນສະຖານະການໃຫມ່ນີ້ໂດຍກົງແມ່ນຂຶ້ນກັບຄວາມສາມາດໃນການປັບຕົວແລະການຮຽນຮູ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຕະຫຼອດອາຊີບຂອງເຈົ້າ. Trabalhadores ຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ຊີ້ນໍາຄວາມພະຍາຍາມຂອງເຂົາເຈົ້າໄປສູ່ການປັບປຸງທັກສະລະຫວ່າງບຸກຄົນ, ການເຈລະຈາທີ່ສັບສົນແລະແນວຄິດທີ່ມີໂຄງສ້າງ. ຄວາມເຫັນອົກເຫັນໃຈແລະຄວາມສະຫຼາດທາງດ້ານອາລົມໄດ້ຮັບມູນຄ່າຕະຫຼາດທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນຍ້ອນວ່າພວກມັນຍັງເກີນຂອບເຂດຂອງການຈໍາລອງແບບສູດການຄິດໄລ່.
ບໍລິສັດຍັງມີບົດບາດສໍາຄັນໃນຂະບວນການຫັນປ່ຽນນີ້, ຈໍາເປັນຕ້ອງສ້າງໂຄງສ້າງໂຄງການຝຶກອົບຮົມເຕັກໂນໂລຢີພາຍໃນສໍາລັບພະນັກງານຂອງພວກເຂົາ. ການລົງທຶນໃນ requalification ຂອງທີມງານພາຍໃນປ້ອງກັນການສູນເສຍຂອງພອນສະຫວັນທີ່ເຂົ້າໃຈວັດທະນະທໍາຂອງບໍລິສັດແລະອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການເຊື່ອມໂຍງປະສົມກົມກຽວລະຫວ່າງທຶນມະນຸດແລະເວທີດິຈິຕອນໃຫມ່. ການຮ່ວມມືທີ່ມີປະສິດທິພາບລະຫວ່າງຜູ້ຊາຍແລະເຄື່ອງຈັກກໍານົດຜົນປະໂຫຍດດ້ານການແຂ່ງຂັນທີ່ທັນສະໄຫມ.
ການວາງແຜນຍຸດທະສາດສໍາລັບທົດສະວັດທີ່ຈະມາເຖິງ
ການລວມຕົວຂອງອັດຕະໂນມັດອັດສະລິຍະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຈຸດຢືນຢ່າງຕັ້ງຫນ້າຈາກລັດຖະບານ, ສະມາຄົມວິຊາຊີບແລະຜູ້ນໍາບໍລິສັດໃນການສ້າງນະໂຍບາຍການຫັນປ່ຽນອາຊີບ. ການຕິດຕາມຄົງທີ່ຂອງທ່າອ່ຽງເຕັກໂນໂລຢີຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການໃນກໍາລັງແຮງງານແລະການລົງທຶນໂດຍກົງກັບຂະແຫນງການທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນເຊິ່ງຈະຕ້ອງມີການຊີ້ນໍາຂອງມະນຸດຢ່າງເຂັ້ມງວດ. ການວາງແຜນແບບມີໂຄງສ້າງເຮັດໜ້າທີ່ເປັນເຄື່ອງມືຕົ້ນຕໍເພື່ອຮັບປະກັນວ່ານະວັດຕະກໍາດ້ານເຕັກໂນໂລຊີສົ່ງຜົນໃຫ້ມີການຂະຫຍາຍຕົວທາງດ້ານເສດຖະກິດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ແລະສົມດຸນ.