تعليم

كبار مسؤولي البيانات: كيف يمكن لاستراتيجية بيانات التعلم والتطوير أن تدعمهم



كيفية احتضان البيانات والتغيير؟

يسلط التقرير الخاص بكبار مسؤولي البيانات (CDOs) لعام 2024، الذي أجرته AWS، الضوء على العديد من النتائج الرئيسية ذات الصلة بالدور المتطور لرؤساء البيانات (CDOs)، لا سيما في سياق الذكاء الاصطناعي التوليدي، وإنشاء قيمة الأعمال، وإدارة البيانات، والتحديات المتمثلة في تعزيز البيانات. – الثقافة الموجهة [1]. عند قراءة النقاط الرئيسية التالية، فكر في كيفية لعب التعلم والتطوير دورًا في نجاح المنظمة في دعم الرئيس التنفيذي لشؤون التنمية.

كيف يمكن لـ L&D دعم كبار مسؤولي البيانات

تشمل النقاط الرئيسية (إذا سألت ChatGPT):

  1. خلق قيمة تجارية واضحة
    يركز الرؤساء التنفيذيون للبيانات بشكل متزايد على إظهار القيمة الملموسة لمبادراتهم، وذلك في المقام الأول من خلال التحليلات والذكاء الاصطناعي.
  2. الذكاء الاصطناعي التوليدي
    هناك حماس قوي بين CDOs لإمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي على الرغم من كونه في المراحل الأولى من الاعتماد. وينصب التركيز على دمج الذكاء الاصطناعي دون تهميش مبادرات البيانات الحالية.
  3. جودة البيانات
    يمثل تحديد حالات الاستخدام المناسبة والحفاظ على جودة البيانات تحديات كبيرة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل فعال.
  4. استراتيجية البيانات
    تعد استراتيجية البيانات والحوكمة القوية أمرًا بالغ الأهمية لنجاح الذكاء الاصطناعي، حيث يعمل العديد من مديري البيانات على تكييف استراتيجيات البيانات الخاصة بهم لدعم مبادرات الذكاء الاصطناعي.
  5. خلق ثقافة تعتمد على البيانات
    يعد تحويل الثقافة التنظيمية لتصبح أكثر اعتمادًا على البيانات تحديًا كبيرًا، ولكنه ضروري للاستخدام الفعال للبيانات وتقنيات الذكاء الاصطناعي.

بالنسبة لي، اهتمامي دائمًا هو ما يهتم به أصحاب المصلحة أكثر وما يثير حماسهم. بمجرد أن تعرف ما يهمهم (في هذه الحالة، التزامات الدين المضمونة)، يمكنك العمل بشكل عكسي لمعرفة كيفية المساعدة. يعد دعم أصحاب المصلحة لتحقيق رؤيتهم وحماسهم طريقة فعالة لإظهار القيمة. غالبًا ما يكون الانتظار حتى يحدد شخص ما حاجة التعلم أو التدريب متأخرًا جدًا.

إن الرؤساء التنفيذيين للتكنولوجيا متحمسون لإمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، على الرغم من أن شركاتهم تقوم في الغالب بتجربته. إنهم يشعرون أن البيانات واستراتيجية البيانات ستكون حاسمة لتحقيق النجاح مع الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهم في المراحل الأولى من هذا التحول. تشمل المواضيع الأخرى التي تمثل أولوية قصوى بالنسبة لرؤساء البيانات CDO إدارة البيانات والتغيير الثقافي نحو منظمة تعتمد على البيانات. يعطي كبار المديرين التنفيذيين الأكثر ذكاءً الأولوية لإدارة التغيير، والتواصل، والكرازة، ويعتبرون أن نجاح المديرين التنفيذيين الآخرين أمر بالغ الأهمية لنجاحهم في هذا الدور.

دعم الرؤية

استنادًا إلى كبار مسؤولي البيانات الذين شملهم الاستطلاع، برزت العناصر التالية بالنسبة لي (بالخط العريض أعلاه):

الهدف العام: إنجاح المديرين التنفيذيين الآخرين

يفعلون ذلك من خلال التركيز على:

  • البيانات (محو الأمية) واستراتيجية البيانات
  • مراقبة البيانات
  • منظمة تعتمد على البيانات
  • إدارة التغيير
  • تواصل
  • الكرازة

والآن بعد أن حددنا الأهداف، فإن الخطوة التالية هي استكشاف العوائق. لو كانت هذه أشياء بسيطة للقيام بها، لكان رؤساء الدين المضمونين قد فعلوها بالفعل. ولذلك، يجب أن تكون هناك بعض العوائق أو التحديات التي سيحتاج رئيس التنمية البشرية إلى المساعدة بشأنها.

التحديات التي تمنع كبار مسؤولي البيانات من تحقيق هذه الأهداف

يواجه CDOs حاليًا تحديات متعددة لتحقيق هذه النقاط الرئيسية. ومن المثير للاهتمام أن كل هذه العوائق لا تتعلق بالتكنولوجيا أو البيانات. ما النمط الشائع الذي تعرفه في قائمة العوائق التالية التي ذكروها؟

  1. – صعوبة تغيير السلوكيات والاتجاهات التنظيمية
  2. غياب الثقافة المبنية على البيانات أو اتخاذ القرار المبني على البيانات
  3. عدم كفاية الموارد لتحقيق الأهداف
  4. نقص المعرفة بالبيانات أو الفهم
  5. تعريف الوظيفة غير واضح أو واسع للغاية
  6. عدم وجود دعم من كبار المسؤولين التنفيذيين الآخرين
  7. التقنيات سريعة التغير مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي

أهم عائقين يتعلقان بإدارة التغيير والثقافة. اجمعها مع النقطة الرابعة حول معرفة القراءة والكتابة بالبيانات، ويمكنك رؤية فرصة التعلم والتطوير لدعم النجاح على مستوى المؤسسة. سيتطلب تغيير السلوك المعرفة والمهارات والتحفيز والتغييرات التنظيمية. إنه خارج نطاق “التعلم” بالمعنى التقليدي. محتوى الدورة غير كافي. ومع ذلك، من خلال العقلية الاستشارية، يمكن أن يؤثر التعلم والتطوير بشكل مباشر على الأعمال من خلال حل هاتين المسألتين الحاسمتين:

  1. – صعوبة تغيير السلوكيات والاتجاهات التنظيمية
  2. غياب الثقافة المبنية على البيانات أو اتخاذ القرار المبني على البيانات

تغيير السلوك معقد

يعد تغيير السلوك دائمًا مشكلة تتعلق بإدارة التغيير. يمكن أن يكون التدريب والتكنولوجيا جزءًا من الحل، لكن سلوك الأشخاص ليس بسيطًا مثل إخبارهم بما يجب عليهم فعله. إذا فعل الناس ما قيل لهم، فلن نحتاج إلى هذا العدد الكبير من السجون. الناس معقدون، مثل حالات الفيسبوك. هناك مجال كامل من العلوم مخصص لتغيير السلوكيات: العلوم السلوكية. يلعب الدافع دورًا رئيسيًا في التغيير، ولكن يجب أن تكون القيادة والإدارة على نفس الصفحة وأن تتبعا نفس الإستراتيجية لدعم الأفراد والفرق التي تمر بالتغيير.

جهد “تغيير السلوك” الفاشل: مثال شخصي

ذات مرة كان من دواعي سروري تجربة إدارة التغيير بطريقة خاطئة. قررت القيادة العليا أننا سنتعاون بشكل أفضل، وبالتالي، كانت الخطوة الأولى من هذه العملية (وفقًا لهم) هي تنفيذ بعض منصات التعاون حيث لدينا جميعًا ملفاتنا الشخصية. حسنًا، لقد فشل التبني. لماذا؟ أولاً، لأن ميزات التعاون قد يتم بيعها ولكنها لا تتعاون. الناس يفعلون. والتجاهل التام لكيفية تعاون الناس اليوم (سواء كان ذلك التعاون فعالا أم لا) يعد خطأ فادحا. تعد مشاكل التبني شائعة عندما تركز على التكنولوجيا وتؤمن بنهج “إذا قمت ببنائها فسوف يأتون”. الناس بشر.

  • خاتمة
    الناس بشر. يرتكبون الأخطاء. حتى المديرين التنفيذيين على مستوى C. ولكن هنا المشكلة الأكبر في ذلك: عدم التعلم من الأخطاء. ماذا كان رد فعل القيادة العليا عندما لم يتم التعاون وفقاً للخطة؟ وبدلاً من تنفيذ إدارة التغيير، فرضوا على الجميع إكمال ملفاتهم الشخصية على المنصة بحلول موعد نهائي تعسفي. بدا الأمر وكأنه تقدم كبير في مراجعة أداء شخص ما، لكن مشروع التعاون بأكمله كان فاشلاً. وخمنوا كيف “تعاون” كبار القادة معنا خلال هذه الفترة؟ من خلال رسائل البريد الإلكتروني.

ما الذي يمكن أن يفعله التعلم والتطوير للبقاء على صلة بلعبة البيانات؟

لنبدأ بالاعتراف بأن التعلم والتطوير لا يمتلك التعلم. التعلم هو عملية. إنه غير مرئي. لا يمكنك مراقبة التعلم. انها مثل الريح. قد ترى الأشجار تتحرك، وأوراق الشجر تتطاير، وقد تسمع الصوت، ولكن هذه كلها أعراض الريح، وليست الريح نفسها. التعلم هو نفسه. لا يمكنك قياس التعلم. لا يمكنك قياس تطبيق التعلم إلا من خلال بعض الوكلاء. يمكن أن يكون تقييمًا أو تفكيرًا أو ملاحظة وما إلى ذلك.

إذا لم يكن التعلم والتطوير مسؤولاً عن التعلم، فما الذي نتحمل المسؤولية عنه؟ أعتقد أن الطريقة العملية للتفكير في الأمر هي أننا مسؤولون عن “تصميم” أفضل الظروف للتعلم وتطبيق التعلم. هذا لا يعني تصميم الدورة. وهذا يعني أننا بحاجة إلى عقلية استشارية، والعمل مع أصحاب المصلحة والعمل كمستشارين وحل المشكلات. لكننا لا نستطيع السيطرة على ما يحدث في العمل. لماذا يجب أن نكون مسؤولين عن ذلك؟

الموظفون لا يأتون إلى العمل من أجل التعلم، بل يتعلمون حتى يتمكنوا من القدوم إلى العمل. إنهم أيضًا بشر معقدون ولهم وضع معقد. إن التركيز فقط على كيفية تعلم الناس من الناحية النظرية لن يؤدي إلى تحقيق النتائج في الممارسة العملية. يعد التعلم مسؤولية مشتركة لا تتضمن التعلم والتطوير فحسب، بل تشمل أيضًا المديرين والعمليات والمديرين التنفيذيين مثل الرئيس التنفيذي للعمليات، وحتى الموظفين أنفسهم.

يركز كبار مسؤولي البيانات على البيانات. تعد معرفة البيانات وتحليل البيانات أمرًا أساسيًا لاتخاذ القرار. هذه فرصة كبيرة لـ L&D لتوفير قيمة للمؤسسة من خلال تحسين مهارات القوى العاملة وإعادة تأهيلها ليس فقط فيما يتعلق بمحو الأمية الأساسية بالبيانات ولكن أيضًا في اتخاذ القرار باستخدام رؤى من البيانات (وغالبًا ما تعتمد على معلومات جزئية). هذه مجرد قائمة بداية لاستراتيجية تعتمد على البيانات، ولكن أعتقد أنها بداية جيدة:

الارتقاء بالمهارات وإعادة المهارات

يمثل التركيز على الذكاء الاصطناعي التوليدي وتحليلات البيانات فرصة كبيرة لـ L&D لتصميم برامج تدريبية مستهدفة. يمكن أن تركز هذه البرامج على تحسين مهارات الموظفين في مجال معرفة البيانات، وفهم الذكاء الاصطناعي، وتطبيق هذه التقنيات في سياقات الأعمال المختلفة. لاحظ أنه غالبًا ما يتم ذكر تحسين المهارات وإعادة اكتساب المهارات في جملة واحدة، لكنهما يتطلبان نهجين مختلفين. إن تحسين المهارات هو نمو رأسي داخل المجال الحالي، في حين أن إعادة صقل المهارات هي مجرد خطوة أفقية إلى مجال مجاور.

التحول الثقافي

يمكن أن يكون التعلم والتطوير حاسمين في دفع التحول الثقافي نحو منظمة تعتمد على البيانات. يتضمن ذلك إنشاء برامج تعزز معرفة القراءة والكتابة بالبيانات على جميع مستويات المؤسسة وتضمين عمليات صنع القرار المستندة إلى البيانات ضمن ثقافة الشركة. لاحظ أن المعرفة بالبيانات أو حتى تحليلات البيانات ليست كافية. يحتاج التعلم والتطوير أيضًا إلى التركيز على توفير ممارسات مفيدة لصنع القرار.

بناء التعاون

نظرًا لأن كبار مسؤولي البيانات يركزون على إنجاح المديرين التنفيذيين الآخرين، يمكن لـ L&D تسهيل المشاريع / ورش العمل متعددة الوظائف التي تشجع التعاون وتبادل المعرفة عبر الأقسام. يمكن أن يساعد هذا النهج في كسر الصوامع وبناء استراتيجية متماسكة لمبادرات البيانات والذكاء الاصطناعي. لا تستطيع ورش عمل الابتكار من نوع Hackathon بناء التعاون عبر المهارات والأدوار المختلفة فحسب، بل يمكنها أيضًا التوصل إلى منتجات. على سبيل المثال، تخيل أن مهندسيك الجدد يتعلمون الشركة والأنظمة والعمليات والأدوات وما إلى ذلك، من خلال بناء منتجات يمكن للآخرين استخدامها داخليًا. وربما يمكن لمجموعة التوظيف الجديدة القادمة البناء عليها؟

وفي الوقت نفسه، يجب أن نكون على دراية بالتحديات والمخاطر حتى نتمكن من التخفيف منها. وهنا اثنين منهم :

التغير التكنولوجي السريع

تشكل الوتيرة السريعة للتقدم التكنولوجي، وخاصة في الذكاء الاصطناعي، تحديًا أمام التعلم والتطوير للحفاظ على محتوى التدريب ملائمًا ومحدثًا. يعد التعلم المستمر والتطوير السريع لبرامج التدريب أمرًا ضروريًا.

التوافق مع أهداف العمل

يجب أن يضمن التعلم والتطوير أن برامج التعلم تتماشى بشكل وثيق مع الأهداف الإستراتيجية للمنظمة، لا سيما في إظهار القيمة التجارية لمبادرات البيانات.

التغلب على مقاومة التغيير

وتشكل مقاومة التغيير الثقافي والسلوكي عائقا كبيرا. يحتاج التعلم والتطوير إلى تطوير استراتيجيات لإدارة التغيير التي تعالج هذه التحديات، ربما من خلال التعلم التجريبي، ومشاركة القيادة، وعرض قصص النجاح.

خاتمة

ما الذي تتضمنه استراتيجية البيانات الخاصة بك لدعم وقت التغيير؟ كيف تتغير إستراتيجية التعلم والتطوير الخاصة بك لتظل ذات صلة بالتغييرات القادمة؟ كيف يمكنك احتضان مهارات البيانات والذكاء الاصطناعي في النموذج الجديد؟ المزيد في المستقبل حول هذه في المقالة التالية.

مراجع:

[1] رؤى CDO لعام 2024: البيانات والذكاء الاصطناعي التوليدي

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى