Co trzeba zrobić, aby przygotować ludzi do pracy w środowisku produkcyjnym, które coraz mocniej kształtuje AI?
To pytanie staje się jednym z kluczowych tematów w strategii firm produkcyjnych. W niedawnej rozmowie z Carolyn Lee, President of the Manufacturing Institute, spojrzeliśmy na nie z różnych perspektyw.
Manufacturing Institute z siedzibą w Waszyngtonie pomaga rozwijać i wzmacniać kadry dla przemysłu. W NTT DATA współpracujemy z producentami, którzy modernizują działalność i wprowadzają AI do codziennej pracy. Doszliśmy do tego samego wniosku: przyszłość produkcji zależy od wspólnego rozwoju ludzi, procesów i technologii.
Pracownicy są częścią fundamentu
Produkcja zawsze opierała się na ludziach. Operatorzy prowadzący linie produkcyjne, technicy utrzymujący sprawność maszyn i zespoły, które każdego dnia rozwiązują problemy, nadal mają kluczowe znaczenie dla funkcjonowania zakładów.
Dlatego przygotowanie pracowników powinno być jednym z pierwszych priorytetów, gdy AI coraz głębiej wchodzi w codzienne procesy i podejmowanie decyzji. Ludzie muszą nauczyć się korzystać z tej technologii i rozumieć, jak skutecznie z nią pracować. Co ważniejsze, muszą też wiedzieć, kiedy pierwszeństwo powinien mieć ludzki osąd.
Według raportu Everest Group Future of Work 2030: A Playbook for Workforce Transformation, którego jednym ze sponsorów było NTT DATA, 82% producentów przewiduje, że do 2030 roku będzie musiało przekwalifikować ponad 30% pracowników, a 70% spodziewa się, że asystenci AI staną się stałym elementem codziennej pracy. Te dane pokazują, że zmienia się nie tylko sposób wdrażania technologii, lecz także sama praca w produkcji.
ZOBACZ TAKŻE: Poza pułapką pilotażu: jak zbudować strategię AI w produkcji, która działa na większą skalę
AI zmienia sposób pracy, zanim zmieni stanowiska
Publiczna dyskusja o AI często zaczyna się od obaw o utratę miejsc pracy, ale Carolyn zaproponowała inne spojrzenie. Produkcja znajdowała się w centrum każdej rewolucji przemysłowej, a każda z nich zmieniała charakter pracy. Z AI będzie podobnie. Technik utrzymania ruchu, który wcześniej podczas diagnozowania problemu opierał się na doświadczeniu, przeglądał logi albo szukał informacji w instrukcjach, dziś może skorzystać z asystenta AI, aby szybciej zawęzić możliwe przyczyny. Nadal potrzebuje wiedzy technicznej, ale także umiejętności zadawania właściwych pytań, oceny odpowiedzi i rozpoznania sytuacji, w których powinien zdecydować człowiek.
Widzimy to już w praktyce. Pracowaliśmy z jednym z czołowych podmiotów z branży motoryzacyjnej, w którym przez lata kluczowa wiedza o utrzymaniu ruchu trafiała w różne miejsca: do baz wiedzy, logów, materiałów wideo, a bardzo często pozostawała przede wszystkim w doświadczeniu poszczególnych pracowników. Wspólnie z klientem opracowaliśmy rozwiązanie oparte na AI, które pozwalało dotrzeć do tych informacji w krótkiej rozmowie. Dzięki temu organizacja ograniczyła średni czas przestoju z pięciu lub sześciu godzin do około 20 minut.
AI dała pracownikom szybszy dostęp do wiedzy potrzebnej pod presją czasu. Jednocześnie musieli oni nauczyć się pracować z systemem, zadawać lepsze pytania i oceniać otrzymywane odpowiedzi. Technologia usprawniła pracę, ale równocześnie stworzyła nowe wymagania kompetencyjne.
AI, ludzie i transformacja pracy
Raport Everest Group wskazuje, że 43% firm uznaje niski poziom akceptacji zmian przez pracowników lub opór wobec zmian za jedno z głównych wyzwań przy rozszerzaniu transformacji miejsca pracy. To wyraźny sygnał, że przygotowanie pracowników trzeba uwzględnić w strategii AI od samego początku.
Producenci powinni zacząć od jasno określonego problemu biznesowego, odpowiedzialności po stronie biznesu i liderów, którzy potrafią wyjaśnić, dlaczego zmiana jest potrzebna. Pracownicy będą potrzebować stałego rozwijania kompetencji związanych z AI i danymi. Tego nie da się osiągnąć podczas jednego szkolenia. Organizacja potrzebuje też solidnych zasad zarządzania, które zachowują odpowiedzialność człowieka za bezpieczeństwo, etykę, ochronę informacji i decyzje, szczególnie tam, gdzie ważny jest kontekst i doświadczenie.
Na tym właśnie polega modernizacja fundamentów organizacji z perspektywy pracowników: na tworzeniu środowiska pracy, w którym AI i ludzie wzajemnie się wzmacniają, a pracownicy mogą działać pewniej, odpowiedzialniej i bardziej efektywnie.
Uczenie się musi być ciągłe i powiązane z pracą
Przygotowanie obecnych pracowników to tylko część wyzwania. Branża produkcji musi także zadbać o kolejne pokolenie, wyposażając uczniów i studentów w umiejętności techniczne oraz zdolność rozwiązywania problemów, zanim trafią do pracy w zakładzie. Ponieważ AI zmienia produkcję na wiele sposobów, edukacja i przemysł będą musiały współpracować jeszcze ściślej niż dotąd.
To jeden z powodów, dla których bardzo cenię program FAME prowadzony przez Manufacturing Institute. Jego model łączy naukę z praktyką: zajęcia w klasie z doświadczeniem zdobywanym w prawdziwym środowisku produkcyjnym. Uczestnicy pracują z pracodawcami i mentorami, rozwijając zarówno umiejętności techniczne, jak i kompetencje zawodowe, takie jak komunikacja, praca zespołowa, rozwiązywanie problemów i ciągłe doskonalenie.
Te umiejętności stają się jeszcze ważniejsze w miejscu pracy, w którym wykorzystywana jest AI. Żadne pojedyncze szkolenie nie przygotuje pracownika na każde narzędzie ani każdy przyszły sposób użycia technologii. Może jednak pomóc rozwijać ludzi, którzy potrafią stale się uczyć, dostosowywać do nowych rozwiązań i rozsądnie stosować je w codziennej pracy.
FAME ma obecnie 45 oddziałów w 17 stanach USA i obejmuje około 1500 uczestników. Skala ma tu duże znaczenie, ponieważ produkcja potrzebuje czegoś więcej niż jednorazowego napływu nowych adeptów. Potrzebuje powtarzalnych modeli, które łączą edukację z realną pracą i pomagają ludziom szybciej osiągać pełną samodzielność.
ZOBACZ TAKŻE: Od produkcji po handel detaliczny: fizyczna AI pokazuje, jak wygląda modernizacja w praktyce
CO DALEJ
Obejrzyj serię wideo przygotowaną przez NTT DATA i Manufacturing Institute, aby dowiedzieć się, jak przygotować pracowników produkcji do zmian, rozwijać nowe umiejętności i przyciągać kolejne pokolenie wykwalifikowanej kadry.