Budzisz się, a Twojej pracy już nie ma

W 2019 roku OECD przewidywała, że w ciągu 15-20 lat automatyzacja zabierze pracę lub radykalnie zmieni jej charakter miliardowi ludzi na całym świecie. I to jeszcze zanim pojawiła się najnowsza wersja generative AI i Chat GPT! Dziś niemal pewne jest, że sztuczna inteligencja wkrótce będzie nie tylko obsługiwać coraz więcej powtarzalnych zadań, ale także wykonywać skomplikowaną pracę opartą na wiedzy – w tym zawody, uważane do tej pory za względnie “bezpieczne”.

Jeśli już dziś możesz wykonywać swoją pracę całkowicie zdalnie z dowolnego miejsca na świecie to jest bardzo duże prawdopodobieństwo, że w ciągu najbliższych 5 lat będzie można istotną część tej pracy zautomatyzować lub wręcz zastąpić ją w inny sposób.

Oczywiście, nie wszyscy w nadchodzących latach będziemy zagrożeni utratą pracy, ale pewnego dnia może się okazać, że AI i inne technologie tak bardzo zmieniły specyfikę wykonywanych zadań, że w efekcie pracujemy w zupełnie nowych dziedzinach. Aby poradzić sobie z tą dysrupcją, wiele organizacji już dziś inwestuje znaczne środki w podnoszenie kwalifikacji swoich pracowników – według ostatniego badania Boston Consulting Group, takie inwestycje stanowią nawet 1.5% całkowitego budżetu niektórych firm. Sam upskilling jednak tu nie wystarczy – jeśli prognozy się sprawdzą, w najbliższych dekadach miliony pracowników będą musiały przejść reskilling – i zdobyć zupełnie nowe umiejętności.

Uważam, że to właśnie firmy mają w tym zakresie kluczową rolę do odegrania – i w ich najlepszym interesie jest już teraz zająć się tym na poważnie. Oto według mnie najważniejsze założenia, jakie powinniśmy przyjąć, by dostosować się do szybko postępującej automatyzacji i sztucznej inteligencji.

Reskilling jako imperatyw strategiczny

Przekwalifikowanie się nie jest – i nie powinno być – jedynie reakcją na potencjalne redukcje czy wypełnianie luk w umiejętnościach. To strategiczna potrzeba, która pozwoli Twojej firmie budować przewagę konkurencyjną – m.in. przez rozwijanie talentów, które są dziś tak trudno dostępne na rynku.

Taką strategię przyjęły m.in. Infosys, Vodafone czy Amazon. Infosys przekwalifikował ponad 2 tys. ekspertów ds. cyberbezpieczeństwa, wyposażając ich w dodatkowe kompetencje i umiejętności. Vodafone zamierza pokryć 40% własnego zapotrzebowania na deweloperów z wewnętrznej puli talentów, a Amazon już wyszkolił tysiące ludzi w tematyce uczenia maszynowego dzięki projektowi Machine Learning University.

Dla części firm reskillking stał się już nawet częścią ich employee value proposition i silną kartą przetargową w sterowaniu podażą i popytem na konkretne role w organizacji. Pracownicy na różnych poziomach i szczeblach są zachęcani do przekwalifikowania się na atrakcyjne dla nich stanowiska i w cale nie mówimy tylko o sektorze TMT bo taki program działa m.in. w McDonalds, gdzie pracownik może mapować nabyte umiejętności i wykorzystywać je do tworzenia nowej ścieżki kariery w organizacji.

To my, liderzy, jesteśmy odpowiedzialni!

Tradycyjnie reskilling uważano za domenę działu HR, a mierzono go liczbą przeprowadzonych szkoleń oraz ich kosztem. Dziś powinniśmy myśleć o tym inaczej – oczywiście, wszelkie programy podnoszące kwalifikacje wymagają zaangażowania HR, ale jeśli reszta organizacji – w tym C-level – nie będzie wspierać tych inwestycji, sukces może być trudny (lub niemożliwy) do osiągnięcia.

By reskilling faktycznie się powiódł, musi być wspierany przez liderów wyższego szczebla – tak jak stało się w Ericssonie, który opracował i wdrożył wieloletnią ogólnofirmową strategię poświęconą podnoszeniu i zmianie kwalifikacji. Dzięki niej, eksperci telekomunikacyjni stają się dziś ekspertami w dziedzinie sztucznej inteligencji i data science, a wyniki programu analizowane są przez kadrę kierowniczą co kwartał. Ericsson w ciągu trzech lat przeszkolił w ten sposób już ponad 15 tys. pracowników.

Reskilling to część zarządzania zmianą

Samo zaprojektowanie i wdrożenie programów pozwalających na zdobycie nowych umiejętności nie wystarczy. Konieczne jest holistyczne podejście, uwzględniające m.in. zrozumienie skali podaży konkretnych umiejętności i popytu na nie. W tym kontekście przydatne jest opracowanie tzw. taksonomii umiejętności – szczegółowego opisu kompetencji potrzebnych na każdym stanowisku w firmie (istnieją także gotowe taksonomie, np. ta opracowana przez World Economic Forum).

Kolejnym krokiem jest określenie, jakich umiejętności firma będzie potrzebować w przyszłości – a co za tym idzie, jak planować zatrudnienie, uwzględniając postępującą digitalizację i rozwój narzędzi opartych o AI. Konieczna może być tu rewizja strategii rekrutacyjnej i ocena, ile osób musimy zatrudnić z zewnątrz, a ile stanowisk wypełnimy przekwalifikowanymi pracownikami.

Wspieraj swoich liderów, aby oni mogli wspierać swoje zespoły

Ludzie rzadko kiedy będą nastawieni przychylnie do pomysłu przekwalifikowania: proces ten wymaga czasu i wysiłku bez gwarancji szybkiego sukcesu. Dlatego kluczem powinno być przedstawianie przede wszystkim korzyści płynących ze zmiany i maksymalne ułatwienie pracownikom zdobycia nowych umiejętności.

Obejmuje to m.in. otwartą komunikację zmian i oferowanych możliwości oraz zapewnienie odpowiedniej ilości czasu i przestrzeni do nauki nowych kompetencji, a także zaangażowanie wszystkich managerów do wsparcia tej inicjatywy i wdrożenia procesu w organizacji.

Budowanie spójnego przywództwa w organizacji jest kluczowe dla jej sukcesu w tak dynamicznie zmieniającym się otoczeniu biznesowym. W Burda Media Polska chcemy wspierać naszych liderów w skutecznym zarządzaniu zespołami i zdobywaniu przez nich nowych umiejętności także poprzez wprowadzenie modelu przywództwa sytuacyjnego.

Brzmi jak wyzwanie? Z pewnością, ale coraz więcej firm rozumie potrzebę zmian w myśleniu o reskillingu i zdaje sobie sprawę, że jest on nieunikniony w obliczu tempa zachodzących zmian. W chwili, gdy nowe technologie tak wyraźnie zmieniają naszą rzeczywistość biznesową, już dziś wiemy, że miliony osób będą potrzebować nowych umiejętności – więc w interesie wszystkich firm jest zacząć proces reskillingu wcześniej niż później.