In kort : Volgens het laatste rapport van Forrester missen Europese werknemers AI-vaardigheden, wat de concurrentiekracht van bedrijven op het continent belemmert in vergelijking met hun Amerikaanse tegenhangers. Het rapport benadrukt dat Europa AI-opleiding moet verbeteren, een ethisch gebruik van AI moet instellen en werknemers moet voorbereiden om op AI-systemen te vertrouwen om niet achterop te raken in de AI-race.
Samenvatting
Het laatste rapport van Forrester, “European Employees Are Falling Behind US Workers On AI Skills”, benadrukt een groeiende kloof tussen de Verenigde Staten en Europa in hun vermogen om AI te integreren in hun economische dynamiek. Terwijl AI een belangrijke motor van productiviteit en innovatie wordt, belemmert het gebrek aan vertrouwen en vaardigheden in AI van Europese werknemers de concurrentiekracht van Europese bedrijven.
De AI Quotient: een nieuwe maturiteitsbarometer
De kern van het rapport is een nieuw indicator: de AI Quotient (AIQ). Deze beoordeelt het vermogen van individuen en organisaties om zich aan te passen, samen te werken en AI te benutten om zakelijke resultaten te genereren. Verre van een simpele technische index, is het een strategische barometer, die zowel het vertrouwen van werknemers als de consistentie van opleidingen, de snelheid van adoptie en het vermogen om AI te integreren in bedrijfsprocessen meet.
Op dit gebied loopt Europa duidelijk achter. Terwijl de Verenigde Staten hun investeringen intensiveren (62,5 miljard euro in 2023 tegen 9 miljard in de EU), lijdt de Europese AIQ onder verschillende zwaktes: nog steeds ongelijkmatige opleiding, minder aantrekkelijke salarissen (vooral in Frankrijk waar het loonniveau 37% is vergeleken met de Verenigde Staten), en een lager vertrouwen van werknemers in AI-tools.
Opleidingen nog te versnipperd
Het opleidingsdeficit blijft een structurele zwakte: slechts 52% van de Europese bedrijven biedt een consistente AI-opleiding aan, tegenover 62% aan Amerikaanse kant. Deze achterstand voedt een klimaat van onzekerheid: hoewel Europese werknemers net zo gemotiveerd zijn als hun Amerikaanse tegenhangers om hun AI-vaardigheden te ontwikkelen, hebben ze minder vertrouwen in het gebruik ervan (48% tegen 59% in de Verenigde Staten). Naast technische vaardigheden ontbreekt vooral de cognitieve vertrouwdheid met AI, met name de beheersing van prompt engineering en het begrijpen van ethische kwesties.
Het rapport benadrukt dat beide continenten dezelfde prioriteit delen: generatieve AI gebruiken om de productiviteit te verbeteren. Maar ook hier onthullen de cijfers een kloof: 36% van de Amerikaanse bedrijven heeft al GenAI-oplossingen uitgerold, tegen 32% in Europa, 43% beschouwt de adoptie van nieuwe technologieën als een absolute prioriteit tegen 37% in Frankrijk.
Het rapport legt ook een perceptiekloof bloot over AI-opleiding tussen zakelijke en technologische beslissers en andere werknemers. Het benadrukt verschillende verbeterpunten voor Europese bedrijven, met name de implementatie van regelmatige opleidingen om het tempo van de snelle evolutie van AI-technologieën bij te houden.
Volgens de hoofdanalist Indranil Bandyopadhyay:
"De achterstand van Europa bij de adoptie, ontwikkeling en investering in AI is een grote uitdaging in een steeds meer op AI gerichte economie. Het verbeteren van het AIQ van werknemers is niet langer optioneel - het is essentieel om talent te behouden, productiviteit te stimuleren en innovatie te bevorderen. Europese leiders moeten zich richten op gestructureerde AI-trainingsprogramma's, op het ethisch gebruik van AI en op het voorbereiden van werknemers om vertrouwen te hebben in AI-systemen en daarmee samen te werken. Door deze maatregelen niet te nemen, loopt Europa het risico om terrein te verliezen in de AI-race, evenals de productiviteit en innovatie die het biedt."
Beter begrijpen
Wat is 'prompt engineering' en waarom is het belangrijk in de context van AI?
'Prompt engineering' is een techniek waarbij specifieke instructies of 'prompts' worden ontwikkeld om een AI-model te sturen naar gewenste uitkomsten. Het is cruciaal in de AI-context omdat het de effectiviteit en nauwkeurigheid van AI-gegeneerde antwoorden bepaalt, en zo de adoptie en effectief gebruik van deze technologieën beïnvloedt.
Wat zijn de belangrijkste regelgevende uitdagingen met betrekking tot AI-integratie in Europa?
De regelgevende uitdagingen in Europa omvatten gegevensbescherming, privacy en AI-ethiek. De Europese Unie streeft ernaar strenge regels vast te stellen om verantwoordelijk en eerlijk gebruik van AI te waarborgen, wat soms snelle innovatie kan belemmeren.