W skrócie : D'après le dernier rapport de Forrester, les employés européens manquent de compétences en IA, freinant ainsi la compétitivité des entreprises du continent par rapport à leurs homologues américains. Le rapport souligne que l'Europe doit améliorer la formation en IA, instaurer une utilisation éthique de l'IA et préparer les employés à faire confiance aux systèmes d'IA pour ne pas perdre du terrain dans la course à l'IA.
Podsumowanie
Ostatni raport Forrester, “European Employees Are Falling Behind US Workers On AI Skills”, podkreśla rosnącą przepaść między Stanami Zjednoczonymi a Europą w zdolności do integracji AI w ich dynamikę gospodarczą. Podczas gdy AI staje się głównym dźwignią produktywności i innowacji, brak zaufania i umiejętności w zakresie AI wśród europejskich pracowników osłabia konkurencyjność europejskich przedsiębiorstw.
AI Quotient: nowy barometr dojrzałości
Sercem raportu jest nowatorski wskaźnik: AI Quotient (AIQ). Ocena ta mierzy zdolność jednostek i organizacji do adaptacji, współpracy i wykorzystywania AI do osiągania wyników biznesowych. Jest to strategiczny barometr, który mierzy zarówno zaufanie pracowników, jak i spójność szkoleń, szybkość adaptacji czy zdolność do integracji AI w procesy biznesowe.
Jednakże na tym polu Europa wyraźnie pozostaje w tyle. Podczas gdy Stany Zjednoczone zwiększają swoje inwestycje (62,5 miliarda euro w 2023 roku w porównaniu do 9 miliardów w UE), europejski AIQ cierpi na kilka słabości: nierówne szkolenia, mniej atrakcyjne wynagrodzenia (zwłaszcza we Francji, gdzie poziom wynagrodzeń wynosi 37% w porównaniu do USA), oraz mniejsze zaufanie pracowników do narzędzi AI.
Szkolenia nadal zbyt rozproszone
Niedobór szkoleń pozostaje strukturalną słabością: tylko 52% europejskich firm oferuje spójne szkolenia z zakresu AI, w porównaniu do 62% po stronie amerykańskiej. Ten brak wywołuje klimat niepewności: chociaż europejscy pracownicy są równie zmotywowani jak ich amerykańscy odpowiednicy do rozwijania swoich umiejętności w zakresie AI, pozostają mniej pewni jej użycia (48% w porównaniu do 59% w USA). Poza umiejętnościami technicznymi, to szczególnie brak znajomości kognitywnej z AI, w tym znajomość prompt engineering i zrozumienie kwestii etycznych, jest problemem.
Raport podkreśla, że oba kontynenty mają jednak ten sam priorytet: wykorzystanie AI generatywnej do poprawy produktywności. Ale tutaj również liczby pokazują różnicę: 36% amerykańskich firm wdrożyło już rozwiązania GenAI, w porównaniu do 32% w Europie, 43% uznaje przyjęcie nowych technologii za absolutny priorytet w porównaniu do 37% we Francji.
Raport zwraca również uwagę na różnicę w postrzeganiu szkoleń z zakresu AI między decydentami biznesowymi i technologicznymi a innymi pracownikami. Podkreśla kilka dróg poprawy dla europejskich firm, w tym wprowadzenie regularnych szkoleń, które pozwalają nadążać za szybkim tempem rozwoju technologii AI.
Według głównego analityka Indranila Bandyopadhyay:
"Opóźnienie Europy w zakresie przyjmowania, rozwoju i inwestowania w AI jest poważnym wyzwaniem w gospodarce coraz bardziej zorientowanej na AI. Poprawa AIQ pracowników nie jest już opcjonalna - jest niezbędna do utrzymania talentów, zwiększenia produktywności i wspierania innowacji. Europejscy liderzy muszą skoncentrować się na strukturalnych programach szkoleniowych z zakresu AI, na etycznym wykorzystaniu AI oraz na przygotowaniu pracowników do zaufania systemom AI i współpracy z nimi. Brak podjęcia tych działań grozi, że Europa straci pozycję w wyścigu AI, a także produktywność i innowacje, które to przynosi".
Bardziej zrozumiałe
Co to jest 'prompt engineering' i dlaczego jest ważne w kontekście AI?
'Prompt engineering' to technika, w której opracowywane są konkretne instrukcje lub 'prompts', aby poprowadzić model AI do osiągnięcia pożądanych wyników. Jest to kluczowe w kontekście AI, ponieważ decyduje o skuteczności i dokładności odpowiedzi generowanych przez AI, wpływając tym samym na wdrażanie i efektywne wykorzystanie tych technologii.
Jakie są główne wyzwania regulacyjne związane z integracją AI w Europie?
Wyzwania regulacyjne w Europie obejmują ochronę danych, prywatność i etykę AI. Unia Europejska dąży do ustanowienia surowych zasad w celu zapewnienia odpowiedzialnego i uczciwego korzystania z AI, co czasami może utrudniać szybką innowację.