Виробництву з ШІ потрібні працівники з міждисциплінарними навичками
Для виробництва з ШІ потрібні працівники з технічними, цифровими та аналітичними навичками, вважає директор із персоналу STL.
Трансформація промислового виробництва із застосуванням штучного інтелекту залежатиме не лише від обладнання та програмного забезпечення, а й від підготовки працівників, вважає директор із персоналу компанії STL Аншу Мордія. У колонці для TechRadar він зазначив, що розвиток компетенцій персоналу має стати частиною інфраструктури AI-ready виробництва нарівні з обладнанням, датчиками та мережами передавання даних.
За оцінкою Deloitte у Manufacturing Industry Outlook 2026, понад 81% годин виробничих завдань і надалі виконуватимуть люди. Водночас поширення ШІ у виробництві, за цим прогнозом, упродовж найближчих кількох років має зрости приблизно вдвічі — з 9% до 22%.
Попит на фахівців широкого профілю
Мордія наголошує, що автоматизація не скасовує потреби в людському контролі, а змінює набір необхідних умінь операторів. На його думку, звужується простір для вузької спеціалізації, натомість зростає потреба у фахівцях, здатних працювати на перетині кількох дисциплін.
Для підключеного виробництва потрібні працівники, які розуміють механічну та електротехніку, волоконно-оптичні й мережеві з'єднання, а також принципи ШІ та автоматизації. Оператори, інженери з якості й керівники технічного обслуговування, за його словами, мають уміти працювати з даними так само базово, як із технічними кресленнями.
Постійне навчання та співпраця команд
Автор вважає, що періодичної технічної підготовки — під час працевлаштування, сертифікації чи окремих оновлень знань — уже недостатньо. Технології інтелектуального виробництва розвиваються настільки швидко, що навички, здобуті півтора року тому, можуть застаріти. Він пропонує коротші й частіші цикли підвищення кваліфікації, прив'язані до реальних змін у цехах.
Також, на думку Мордії, інженерам варто давати базове розуміння інструментів ШІ та даних, а цифровим і ІТ-командам — знання виробничих процесів, вимог до безперервної роботи, безпеки та якості. Окремою умовою він називає співпрацю виробничих, ІТ- і цифрових підрозділів: дані одного датчика для прогнозного обслуговування можуть одночасно впливати на графік виробництва, інженерію даних та ІТ-інфраструктуру.
