1. Главные новости
    2. ›
  2. Технологии

Генеративный ИИ: Казахстан столкнулся с необходимостью адаптации к новым реалиям

Перестраивать нужно образовательные программы, бизнес-процессы и системы обучения, считает эксперт
14.12.2024 · 09:15
бизнес-процессы ИИ образовательные программы адаптация

Генеративный искусственный интеллект нужно активнее внедрять в бизнес-процессы и образовательные программы, считает эксперт портала Economy KZ Лина Егель кызы. 

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) становится новой нормой. Его применение уже выходит за рамки экспериментов, превращаясь в инструмент для решения конкретных задач бизнеса и повышения эффективности. Однако за этой технологической революцией стоит ключевой вызов: подготовка кадров, способных реализовать потенциал ИИ. Казахстан, как и многие страны, столкнулся с необходимостью адаптации образовательных программ, бизнес-процессов и систем обучения к новым реалиям.

Мировая тенденция: акцент на навыках

По данным отчета McKinsey, 72% компаний в 2024 году внедрили ИИ в свои бизнес-процессы. Однако использование этих технологий часто ограничивается небольшими проектами, а масштабирование затруднено из-за нехватки специалистов. Генеративный ИИ требует новых типов навыков, что приводит к трансформации традиционных ролей в компаниях. Вместо конкретных позиций все чаще акцент делается на гибкие, междисциплинарные компетенции.

Основные направления изменений включают:

  1. Технические навыки. Специалисты должны уметь работать с большими объемами данных, разрабатывать алгоритмы и понимать основы машинного обучения.
  2. Навыки управления. Руководители обязаны разбираться в потенциале ИИ, чтобы формировать стратегии и управлять внедрением технологий.
  3. Навыки анализа. Понимание данных и способность делать выводы становятся критически важными на всех уровнях компании.

Казахстан: текущее состояние и вызовы

В Казахстане эти процессы только начинаются. Большинство образовательных программ в вузах не соответствует мировым стандартам. Обучение в области ИИ представлено единичными курсами, зачастую оторванными от реальных потребностей бизнеса. Это приводит к недостатку квалифицированных кадров. Кроме того, существует проблема утечки мозгов: молодые специалисты, получив базовые знания, уезжают за границу в поисках лучших условий.

Ключевые проблемы, с которыми сталкивается Казахстан:

  1. Слабое взаимодействие между бизнесом и образовательными учреждениями. Университеты готовят специалистов по устаревшим программам, не ориентированным на современные потребности рынка.
  2. Нехватка корпоративного обучения. Компании редко инвестируют в систематическую подготовку своих сотрудников.
  3. Ограниченный доступ к современным технологиям. Множество организаций не имеют необходимых инструментов для работы с ИИ.

Генеративный ИИ и его влияние на рынок труда

Генеративный ИИ открывает перед компаниями новые горизонты. По данным McKinsey, основные преимущества технологии связаны с сокращением времени на выполнение задач и снижением затрат. Например, автоматизация рабочих процессов позволяет уменьшить затраты на HR и инвентаризацию на 20-30%. Однако для успешного внедрения ИИ необходима подготовка сотрудников.

Наиболее востребованные направления применения ИИ включают:

  1. Оптимизация цепочек поставок. Генеративный ИИ помогает прогнозировать спрос и управлять запасами.
  2. Анализ данных. Технология ускоряет обработку больших объемов информации, упрощая принятие решений.
  3. Автоматизация HR-процессов. Отбор и обучение сотрудников можно значительно ускорить за счет алгоритмов ИИ.

Для Казахстана применение этих решений может стать переломным моментом. Однако страна должна преодолеть барьеры, связанные с устаревшей инфраструктурой и недостаточной цифровой грамотностью.

Рекомендации: что нужно делать Казахстану?

На основе мирового опыта и анализа текущей ситуации можно выделить три основных направления действий:

  1. Модернизация образовательных программ. Казахстанским университетам необходимо пересмотреть подход к подготовке специалистов. Введение курсов по машинному обучению, анализу данных и управлению проектами на базе ИИ — критически важный шаг. Также необходимо интегрировать практические проекты в учебные программы, чтобы студенты могли применять знания на практике.
  2. Сотрудничество бизнеса и вузов. Компании могут стать ключевыми партнерами в обучении студентов. Например, организация стажировок, совместных исследовательских проектов и образовательных программ позволит подготовить кадры, готовые к реальным вызовам рынка.
  3. Внедрение корпоративного обучения. Корпоративные образовательные платформы на основе ИИ помогут сотрудникам быстро адаптироваться к изменениям. Такие платформы обеспечивают персонализированный подход, позволяя каждому сотруднику изучать те навыки, которые наиболее актуальны для его работы.

Международный опыт и примеры

В отчете McKinsey описаны примеры компаний, которые достигли успеха благодаря правильной стратегии внедрения ИИ. Например, внедрение гибких систем обучения позволило компаниям сократить время адаптации новых сотрудников на 50%. Казахстан может использовать этот опыт, создав национальную платформу для обучения цифровым навыкам.

Еще один пример — использование ИИ для автоматизации HR-процессов. В некоторых компаниях это позволило сократить время на подбор персонала на 30%. Казахстанским компаниям следует внедрять подобные решения, чтобы повысить эффективность своих процессов.

Генеративный ИИ — это не просто технологическая новинка, а инструмент, который может преобразить экономику. Для Казахстана развитие кадрового потенциала становится ключевым условием успешной интеграции в мировую цифровую экономику. Успех зависит от того, насколько быстро страна сможет адаптировать свои образовательные и корпоративные системы под новые вызовы. Ведь именно люди являются главным ресурсом, определяющим, насколько эффективно будет использоваться любая технология.

 

При работе с материалами Центра деловой информации Kapital.kz разрешено использование лишь 30% текста с обязательной гиперссылкой на источник. При использовании полного материала необходимо разрешение редакции.
Читать все последние новости ➤