Die vierte industrielle Revolution (4IR) verändert die Welt um uns herum grundlegend, und technologische Fortschritte wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Digitalisierung wirken sich zunehmend darauf aus, wie wir leben, arbeiten, kommunizieren, lernen und spielen.
Against this backdrop, the science of data analytics is the “gold rush of the modern age,” where businesses are using technology to mine valuable information to better understand consumers and then develop products and services that cater to their unique needs. Within this evolving scenario, the big questions are: “What role will people play in the extraction of actionable data?”, and “Which careers are being created as a result of these expanding possibilities?” These were key questions discussed during Nielsen’srecent The 4th Industrial Revolution is Arriving panel at the Science Technology and Maths Conference (STEM) in Northgate, Johannesburg.
Speaking at the event, Nielsen Africa & Middle East Data Science Lead Jason Naicker said, “Within the context of the 4IR, machine learning has automated repetitive, time-consuming tasks, which include data gathering. But collection of information is only one aspect of this data revolution. The important question is, ‘What type of analysis and insight is required to apply meaning to that information?’ This is where humans can teach machines to translate inputs from the physical world into usable information.” He added, “I like to describe it as employees becoming the ‘DaVincis of data’! We’re all becoming ‘artists’ by creating and shaping information for a better business bottom line.”
Jason wies jedoch darauf hin, dass Unternehmen Daten aus der realen Welt nur dann sinnvoll in umsetzbare Möglichkeiten umwandeln können, wenn sie ihre Arbeitsplätze humanistischer und kreativitätsorientierter gestalten.
Die Macht der Menschen
Maya Govind, HR-Direktorin für Subsahara-Afrika bei Nielsen, sagte auf der Veranstaltung, dass 4IR die Bedeutung von Vielfalt und die Einbeziehung einer Vielzahl von Denkweisen, Erfahrungen, Fähigkeiten und Hintergründen in den Talentmix betont habe. "Wir sind ein globales Mess- und Datenanalyseunternehmen, aber in unserem Geschäft geht es nicht nur um die Zahlen, sondern auch darum, die Menschen hinter diesen Zahlen zu verstehen. Aus diesem Grund achten wir bei potenziellen Mitarbeitern nicht nur auf naturwissenschaftliche und mathematische Qualifikationen. Wir legen auch Wert auf vielfältige Qualifikationen, darunter Abschlüsse in Psychologie und Soziologie, die für die tägliche Arbeit bei Nielsen von großer Bedeutung sind."
Maya stressed that companies need to appreciate the difference between technical competencies and behavioural competencies. “Technical skills are transient skills—they come and go and change all the time. You need deep, humanistic skills of understanding, empathy and human-based analysis. As a result, emotional intelligence (EQ) has gained more attention in recent years and is one of the critical skills in the 4IR. This is underpinned by key skills like complex problem solving, critical thinking, creativity, people management, judgement and decision making, negotiation and cognitive flexibility.”
Zum Thema Maschinen, die in einer 4IR-Welt menschliche Arbeit ersetzen, sagte Maya: "Es ist wichtig zu verstehen, dass dies nicht bedeutet, dass es weniger Arbeitsplätze für Menschen geben wird, sondern vielmehr andere. Tatsächlich gibt es die meisten der Berufe, die unsere heutige Generation von Vorschulkindern ergreifen wird, noch gar nicht. Gibt es also eine längerfristige Arbeitsplatzstabilität? Vielleicht nicht. Aber wird es Arbeitsplätze geben? Auf jeden Fall, aber sie werden die Weiterentwicklung der heutigen Fähigkeiten erfordern.
Die "Gamifizierung" des Lernens
Maya erläuterte auch, wie Nielsen die neuesten 4IR-Technologien in seine Initiativen zum Lernen am Arbeitsplatz einbezieht. Dazu gehört das Konzept der "Gamification", das eine gemeinsame, virtuelle Erfahrung von Szenarien vor Ort schafft, die es den Nutzern ermöglicht, schneller und auf eine viel interaktivere Weise zu lernen.
Sie stellte jedoch klar, dass Gamification nur ein Aspekt von Nielsens Lernansatz ist. "Wir nutzen eine Vielzahl von Lernplattformen - virtuelle und reale - für verschiedene Arten von Kompetenztraining. Das Lernen im Klassenzimmer zum Beispiel wird immer einen Platz haben. Schließlich kann man eine Kernkompetenz wie die unternehmensführung nicht mit einer App erlernen!"
Abschließend stellte Maya fest: "Dieser multidisziplinäre Lernansatz entspringt unserem Ziel, den Nielsen-Mitarbeitern die Erfahrung und das Training zu bieten, die sie darauf vorbereiten, immer mehr Verantwortung und Komplexität zu übernehmen und ihr volles Potenzial in dieser neuen Welt der Daten, Einblicke und Analysen zu erreichen."
