Triển khai các công cụ IoT và AI cho lực lượng lao động nhiều thế hệ

Tháng tư 13, 2024

Các chiến lược và công cụ phải tuân theo ba quy tắc để đạt được thành công giữa các thế hệ.

Với việc một số nhà khai thác truyền thống của Mỹ đã hoạt động kinh doanh hơn một trăm năm, họ đã có được một lượng lớn thiết kế tồn đọng – thường có từ những năm 1920 hoặc sớm hơn. Tất nhiên, sơ đồ cho những thiết kế này không được lưu giữ trên tờ giấy gốc hàng thế kỷ của chúng. Ngày nay, nhiều nhà sản xuất cũ đang tải các tài liệu cũ nhất của họ lên cơ sở dữ liệu trực tuyến để lưu giữ an toàn.

Hình ảnh một thiết kế hơn một trăm năm tuổi được tải lên đám mây là biểu tượng cho thấy ngành sản xuất đã – và phải tiếp tục – phát triển trước tiến bộ công nghệ. Bất cứ khi nào doanh nghiệp cần cải tiến công nghệ, thách thức cốt lõi là việc triển khai và áp dụng thành công các công cụ mới.

Ngành công nghiệp sản xuất cũng phải đối mặt với những thách thức đặc biệt do cơ cấu tuổi của lực lượng lao động. Vào năm 2023, 51% tổng số công nhân sản xuất trên 45 tuổi và con số này sẽ còn tăng lên. Với nhu cầu ngày càng tăng đối với công nhân lành nghề và khoảng trống về các kỹ năng cần thiết ở những người lao động trẻ tuổi, việc tận dụng tối đa những người kỳ cựu trong ngành sẽ ngày càng trở nên quan trọng đối với các nhà sản xuất.

Vì lý do đó, khi các nhà lãnh đạo trong ngành triển khai công nghệ AI và IoT, họ cần đảm bảo các chiến lược họ phát triển và các công cụ họ mua tuân thủ ba quy tắc để đạt được thành công giữa các thế hệ.

1. Thiết kế một công cụ có chức năng

Công nghệ mới cần phải dễ sử dụng. Ở bất kỳ công ty nào, việc triển khai các hệ thống mới đều đặt ra những thách thức trong việc áp dụng. Rào cản đầu tiên là liệu nhân viên có bận tâm sử dụng công nghệ hay không. Cuộc đấu tranh này đặc biệt gay gắt ở các công ty liên thế hệ.

Trong khi các chuyên gia trẻ có thể dễ dàng bị thuyết phục đầu tư thời gian và công sức cần thiết để hiểu một hệ thống phức tạp thì những nhân viên có kinh nghiệm lại có thể không quan tâm. Đã học cách thực hiện các nhiệm vụ ‘theo cách lỗi thời’, việc thêm các lớp phức tạp bổ sung có thể là một việc khó khăn. Yếu tố quan trọng nhất trong việc xác định tính dễ sử dụng của sản phẩm AI hoặc IoT là chất lượng và tính đơn giản của giao diện người dùng (UI). Một nguyên tắc chung tốt là công cụ phải dễ hiểu và dễ sử dụng như Google Drive.

2. Đảm bảo việc sử dụng rộng rãi giữa các phòng ban

Quy tắc thứ hai có liên quan đến quy tắc trước, nhưng đề cập đến một vấn đề riêng biệt mà các nhà sản xuất phải đối mặt: nhu cầu sử dụng các công cụ giữa các phòng ban. Mặc dù các bộ phận như kỹ thuật, mua sắm và chế tạo hoạt động dưới cùng một mái nhà nhưng chúng thường bị phân chia bởi các hệ thống công nghệ khác nhau.

Lấy kỹ thuật làm ví dụ. Các kỹ sư và nhà thiết kế được dạy cách suy nghĩ về các vấn đề cụ thể theo một cách cụ thể. Họ cũng được dạy cách sử dụng phần mềm cụ thể để thiết kế giải pháp. Autodesk, công ty phần mềm phát triển AutoCAD, không thành công vì sản phẩm của họ thu hút được thị trường lớn nhất có thể. Thành công của họ là kết quả của việc xây dựng phần mềm dành riêng cho các kỹ sư.

Mặc dù Autodesk đã thu hút được một nhóm công nhân sản xuất nhưng sự phổ biến của nhóm này lại cản trở sự giao tiếp giữa các phòng ban. Điều này là do Autodesk không thiết kế cho những người không phải là kỹ sư, khiến công việc giữa các bộ phận trở nên khó khăn. Làm việc với nhiều nền tảng phần mềm khác nhau cũng làm giảm năng suất giữa các thế hệ vì nó làm tăng số lượng công cụ mà một nhân viên do dự phải học. Tìm một giải pháp phục vụ tất cả các bộ phận là cách khắc phục hiệu quả hơn.

3. Tận dụng AI chuyên dụng cho các ngành công nghiệp thích hợp

Cuối cùng, các nhà sản xuất cần tránh nhượng bộ trước sự cường điệu về AI. Điều đó không có nghĩa là AI không quan trọng hoặc nó không mang lại cơ hội to lớn cho ngành sản xuất. Nó có, nhưng không giống như các ngành khác. Vì lý do đó, các nhà lãnh đạo ngành cần học cách nhìn qua những gì phổ biến và xác định các giải pháp thiết thực được thiết kế riêng cho các vấn đề sản xuất.

Các công ty như OpenAI hay Google có vẻ như đang trên đà phát triển AI. Thực tế là họ chỉ đi đầu trong các thuật toán có mục đích chung, hướng tới người tiêu dùng. Các chuyên gia AI phân biệt giữa AI ngang và AI dọc. AI ngang mô tả các chương trình có nhiều ứng dụng nhưng không có chuyên môn. AI dọc đề cập đến các hệ thống được thiết kế để giải quyết một vấn đề cụ thể.

Khi bạn có một vấn đề chính xác, cụ thể theo ngành mà bạn muốn giải quyết, việc sử dụng AI dọc được đào tạo về dữ liệu liên quan đến vấn đề đó sẽ mang lại kết quả tốt hơn nhiều. Chuyên môn hóa còn giúp những người thợ có kinh nghiệm làm chủ hệ thống nhanh hơn. Được thiết kế có mục đích có nghĩa là các hệ thống này cần ít sự nhắc nhở hơn để có được kết quả chính xác, giúp người lao động dễ dàng nắm vững hơn.

ChatGPT sẽ là một ví dụ về AI theo chiều ngang, trong khi một chương trình được thiết kế đặc biệt cho một hoặc nhiều vấn đề mà ngành sản xuất gặp phải sẽ là AI theo chiều dọc. Khi triển khai AI, các nhà sản xuất nên nhìn xa hơn các hệ thống AI ngang phổ biến và tìm các công cụ giúp họ giải quyết các vấn đề mà họ đang gặp phải.

Bằng cách tuân theo ba nguyên tắc này, bạn có thể tìm thấy những công nghệ hiệu quả nhất để giúp lực lượng lao động giữa các thế hệ của bạn đón đầu các xu hướng mới nổi. Làm như vậy sẽ giúp công ty của bạn tồn tại và phát triển trong một trăm năm tới.

Xem bài viết gốc tại đây:  https://www.mbtmag.com/artificial-intelligence/blog/22888357/how-to-implement-iot-and-ai-tools-that-accommodate-a-multigenal-workforce