新常态需要新的数字技能

COVID-19 加速了工作场所的数字化，让员工几乎没有时间做出反应、学习和进步。组织面临三重挑战：

• 年轻的入门级和中级人才进入劳动力市场；
• 成熟的员工队伍；准备好在未来几年内带着他们的专业知识和知识退休；
• 新技术和新功能的快速发展，例如云和人工智能

尽管面临挑战，但组织已经接受了技术并加速了数字化。这种技术使用、数字化和新工作形式的加速将继续保持下去。据报道，由于 COVID-19，组织在构建供应链冗余、提高数据安全性以及在运营和服务中更多地使用先进技术方面的速度比想象的快 20 到 25 倍。

加速数字化转型对劳动力再技能的影响怎么强调都不过分。使用数字能力来改善业务的公司将蓬勃发展。同样清楚的是，虽然大多数公司认为数字化转型是必须的，但很少有人意识到它的规模化。为了扩展数字能力，员工必须做好准备。组织如何为其员工做好数字化转型的准备？

远程医疗

虚拟护理和远程医疗正在加速成为主流——需要各种新技能、新技术和工作流程的变化。例如，海图监控或安排运输服务的远程指导可能需要与提供远程创伤援助不同的技能。

会计师和医疗编码员必须学习如何与先进的计费系统交互，以最大限度地提高收入并协助不断变化的 CMS 指南。例如，如果 AI 驱动的索赔在处理索赔之前呈现出可能的欺诈或错误账单——今天，这个过程是在账单生成之后完成的，并导致损失追回或付款延迟——员工将如何被要求与系统先验，评估结果并做出业务决策？

对于云源系统，许多员工的角色已经发生变化。对于基于云的 IT 系统，无需编码或维护系统；该角色已从能够在本地配置更改和工作流程转变为在云中进行的系统更改。随着越来越多的系统迁移到云端，IT 的角色也将发生变化。他们将专注于 IT 云战略；在云环境中采购和签约；支持服务交付；和业务架构重新设计以支持云功能。

下一代制造

COVID-19 残酷地暴露了对中国作为唯一制造来源的过度依赖，并重新专注于重新支持。这有两个挑战：

• 在陆上复制产能，同时冒着在中国建立产能就绪制造的风险；
• 寻找必要的劳动力资源来支持制造。

后者同样适用于目前的国内制造业。具体到寻找所需的劳动力，由于大规模即将到来的退休，我们正处于失去知识渊博和经验丰富的劳动力的地步。他们是制造和供应链、CAD/CAM、MES、NC 和自动化系统方面的专家，同时他们是数字化非本地专家，并且没有接触过当前技术，例如云采购或人工智能的使用。在制造业。重要的是要注意，虽然这些劳动力非常熟悉自动化和自动化系统，但他们并不擅长或不适合数字化。自动化是重复性任务的机械化，例如取放、传输线加工和组装或开票。数字化是应用数字技术来改善业务，本质上是综合性和跨领域的。

随着数字原住民进入制造业，他们应该如何准备？有四个地方可以开始：

• 为各级员工开发新能力，将他们的角色从机器操作员提升到使用大数据生成的分析来解决业务或流程风险。
• 培养配置流程数据映射、治理和架构的技能。例如，在车间中，正在生成越来越多的基于传感器的实时数据。这些数据可用于增强使用人工智能/机器学习工具的传统统计过程控制。问题是选择哪些数据、多少以及它如何连接或影响其他上游或下游流程。因此，使用数字技术进行过程控制将过程操作员的角色从仅仅分析因果关系和纠正措施提升为过程和数据架构师和配置者。这种提升需要不同的训练和能力。我们也可以将这个例子外推到供应链，供应链运营商也成为流程影响者的监督者，而不是点控制者。
• 以数字方式获取老龄化劳动力技能和知识，以培训新员工。
• 开发模拟和虚拟培训工具。

虽然人们担心人类工人将被自动化取代劳动力，但越来越多的共识是 A.I.人类可以利用互补优势并有效地相互增强。将了解 A.I.适合工作流程以及人们如何与算法协作将比无法这样做的人更具竞争力。

总结：

• 利用人工智能并开发业务友好的工具；
• 使用相关模拟或虚拟工具主动评估数字化转型要求并制定技能再培训路径；
• 训练基于云的应用程序的配置；
• 确定改善人机交互的方法；和
• 使职业学院与行业需求保持一致。

Shubho Chatterjee 是一名数字化转型、战略、技术和运营主管。