Z tego artykułu się dowiesz:
- Jak czeski start-up Edmund planuje zmierzyć się z problemem luki kadrowej w przemyśle?
- W jaki sposób sztuczna inteligencja może wspierać, a nie zastępować specjalistów w liniach produkcyjnych?
- Jakie są główne przyczyny niedoboru wykwalifikowanych pracowników w polskim przemyśle?
- Jakie są prognozy dotyczące skutków demograficznych zmian dla rynku pracy?
- Jakie wyzwania i bariery napotykają polskie firmy przy wdrażaniu sztucznej inteligencji?
Edmund chce łączyć pracowników z botami. Czeski start-up o takiej nazwie jest przekonany, że właśnie sztuczna inteligencja nie tyle wyeliminuje kolejne miejsca pracy, co pomoże sprostać kluczowemu wyzwaniu – luce kadrowej. Spółka opracowała platformę, która integruje agentów AI z systemami PLC (programowalne automaty logiczne) oraz know-how doświadczonych techników. Ów nowatorski system pracuje z dokumentacją linii produkcyjnych, co – jak przekonują w Edmundzie – pozwala młodszym pracownikom szybciej się uczyć.
AI pomoże, a nie wyeliminuje?
Zasypanie luki pokoleniowej w polskim przemyśle, gdy młodzi nie chcą pracować w produkcji, a starsi specjaliści odchodzą, to pytanie, z którym mierzy się wiele przedsiębiorstw. Wizja deficytu techników i zwalniającej produkcji każe szukać rozwiązań. Edmund wierzy, że je ma. Czeska spółka jest zdania, że AI nie musi pogłębiać problemu, bo technologia ta nie zamierza zastępować człowieka, ale działać jako asystent.
– Naszym celem jest uczynienie z technika – „super technika”. Platforma integruje wiedzę doświadczonych ekspertów i udostępnia ją zespołowi. Starsi technicy mogą skupić się na zadaniach strategicznych, podczas gdy młodsi uczą się rozwiązywać problemy – wyjaśnia Benjamin Przeczek, współzałożyciel i dyrektor operacyjny start-upu.
Czytaj więcej:
Używanie w pracy systemów sztucznej inteligencji mocno krępuje Polaków. Choć po takie narzędzia sięga już dwie trzecie pracowników, to wielu z nas...
Pro
Jakub Szlaur, drugi współzałożyciel i dyrektor generalny Edmunda, zauważa, że niedobór wykwalifikowanych pracowników ma znaczący wpływ na wydajność produkcji. Badania pokazują, że 75 proc. awarii na liniach produkcyjnych jest spowodowanych błędami ludzkimi, często wynikającymi z niewystarczających kwalifikacji lub przeciążenia pracowników. Nieplanowane przestoje linii, zwłaszcza w przemyśle motoryzacyjnym, mogą powodować poważne straty. Jednocześnie kompetencje absolwentów polskich szkół technicznych często nie odpowiadają potrzebom pracodawców – firmy inwestują więc w szkolenia, co zwiększa ich koszty. Eksperci twierdzą, że – jeśli problem niedoboru techników nie zostanie rozwiązany – odbije się to na PKB i pozycji Polski w europejskim przemyśle. I tu AI może być lekiem. Połączenie sztucznej inteligencji z systemowymi zmianami (w tym m.in. modernizacją systemu edukacji) to scenariusz do naprawy sytuacji.
Demografia to problem przemysłu
Zmiany demograficzne w Polsce mają poważne konsekwencje dla sektora przemysłowego. Odsetek ludności w wieku powyżej 65 lat wzrośnie z 18,7 proc. w 2020 r. do około 28 proc. w 2050 r. Tendencja ta jest szczególnie widoczna w zawodach technicznych, gdzie firmy już teraz borykają się z rosnącym niedoborem młodych specjalistów. Jak wynika z „Barometru zawodów 2024” ów deficyt w polskich przedsiębiorstwach sięga ponad 60 proc. Brakuje przede wszystkim techników IT z wyższym wykształceniem, inżynierów budowlanych i specjalistów ds. inżynierii mechanicznej, a także wykwalifikowanych spawaczy, mechaników, obrabiaczy metali czy operatorów maszyn CNC. Łącznie to luka ponad 20 tys. fachowców. Szacuje się, iż w najbliższych latach sytuacja się pogorszy, ponieważ prawie połowa doświadczonych specjalistów przejdzie na emeryturę. Jednocześnie zainteresowanie kierunkami technicznymi w szkołach średnich i zawodowych spada – w latach 2018-2023 o 8 proc. Gdy na jedno miejsce pracy w dziedzinach humanistycznych przypada średnio 10 absolwentów, w firmach technicznych występuje krytyczny niedobór absolwentów. Winić można system (na edukację Polska przeznacza jedynie 4,9 proc. PKB, co jest poniżej średniej UE) i niski prestiż zawodów technicznych. Do tego dochodzi odpływ młodych talentów za granicę (gdzie magnesem są lepsze wynagrodzenia).
Czytaj więcej
Amerykański potentat na rynku oprogramowania zredukował dział wsparcia klienta o 44 proc., pozbywając się 4 tys. pracowników i zastępując ich wirtu...
AI może być zatem ratunkiem. Tyle że wdrożenia może nie stoją, ale nie idą też pełną parą. Z najnowszego raportu PMR Market Experts wynika, że tylko co trzecia firma nad Wisłą uwzględnia tę technologię w swojej strategii biznesowej, a wiele projektów kończy się jeszcze na etapie testów. Aż 2/3 przedsiębiorstw przyznaje, że zawiesiło działania związane ze sztuczną inteligencją lub z nich zrezygnowało. Efekt? Aż 59 proc. polskich menedżerów obawia się, że w perspektywie najbliższej dekady ich firmy mogą nie przetrwać bez zmiany modelu biznesowego (średnia globalna wyniosła 42 proc.).
Bariery we wdrażaniu sztucznej inteligencji
Raport Accenture „Europe's AI reckoning: Reinventing industries for a new era” już teraz wskazuje na ogromną lukę w produktywności pomiędzy Stanami Zjednoczonymi a Europą. Według badania przeciętny europejski pracownik wytwarza obecnie jedynie 76 proc. tego, co jego odpowiednik po drugiej stronie Atlantyku. Eksperci zgodnie twierdzą, że rozwiązaniem, które ma potencjał wyrównać szanse, jest AI. Problem w tym, że ponad połowa (56 proc.) dużych przedsiębiorstw ze Starego Kontynentu nie wdrożyła jeszcze żadnej znaczącej inwestycji w AI na skalę operacyjną. A – jak zaznacza Dawid Osiecki, dyrektor zarządzający, Head of Data & AI w Accenture w Polsce – w czasach rosnącej niepewności geopolitycznej znalezienie sposobu na zmniejszenie luki produktywności w Europie jest ważniejsze niż kiedykolwiek.
– W tym celu firmy muszą znacząco przyspieszyć wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji – nie tylko w formie pilotaży, ale na skalę operacyjną. Choć wiele z nich podejmuje pierwsze kroki, potrzebne są bardziej zdecydowane działania: intensywniejsze wykorzystanie chmury, modernizacja architektury danych oraz inwestycje w rozwój kompetencji – to warunki konieczne, aby skutecznie skalować AI i wykorzystać jej pełny potencjał – komentuje.
Jego zdaniem równolegle kluczowa będzie skoordynowana strategia przemysłowa, która zapewni wspólną infrastrukturę AI, ułatwi inwestycje oraz pozwoli uniknąć rozproszenia działań.
Czytaj więcej
Firmy w Polsce przestają traktować AI jako ciekawostkę – wdrażają ją strategicznie, dbając o dane, prywatność i kapitał. AI to już nie przyszłość,...
– Tylko w ten sposób przedsiębiorstwa w całej Europie zyskają dostęp do zaawansowanej mocy obliczeniowej, badań i rozwoju oraz szkoleń – podkreśla.
Kolejnym problemem może być jednak brak ustrukturyzowanych danych, na których bazują narzędzia AI. Dane z globalnych raportów potwierdzają: tylko 12 proc. przedsiębiorstw uważa, że jakość i dostępność informacji w ich firmie jest wystarczająca, by skutecznie wdrożyć sztuczną inteligencję.
– Do tej pory organizacje traktowały AI jako coś, co można dodać do istniejących systemów i oczekiwać natychmiastowych efektów. Teraz coraz więcej firm rozumie, że zanim wdrożą AI, muszą najpierw zadbać o odpowiednią strukturę i jakość danych – potwierdza Łukasz Wróbel, wiceprezes w firmie Webcon.
