サービスの未来がハイブリッドである理由

AIと自動化の使用は、人間のスタッフのスキル開発を損なうものであってはなりません。

社会は、株のピッキングやコールセンターのアシスタントなど、従来の仕事の多くがますます自動化されていることを認めています。もちろん、第4次産業革命が定着すると、人間の雇用が機械に失われることや、ロボットが世界を支配することになるという初期の懸念は根拠がありませんでした。

世界経済フォーラムによると、自動化は2025年までに約8,500万人の雇用に取って代わりますが、将来の技術主導型経済は9,700万人の新しい雇用を創出します。しかし、現在、機械はすべてのタスクの約30％を実行していますが、2025年までに、バランスは人間と機械の50-50の組み合わせに劇的に変化すると予想されます。

現実には、作業タスクには、人間と機械のスキルの組み合わせがますます必要になります。機械は人々が以前行っていたタスクをますます実行するように残されているので、私たち人間は対人スキルと分析スキルを強化する必要があります。これらは雇用主によって最も評価されるようになるからです。

これは、業界全体で繰り返されるテーマです。フィールドサービスとメンテナンスでは、すでに変更があります。センサー展開の成長により、データ分析とIoTネットワークを介したデバイスのリモート管理が増加しました。これは、職務とスキルの面でノックオン効果をもたらしました。その結果、企業はより機器に重点を置き、自動化されたデータに基づいて顧客の知識と機械のパフォーマンスを構築するようになりました。

フィールドサービスおよびプラントベースのメンテナンスチームは適応する必要があり、組織内の重点がシフトしたことは彼らの利点になりました。サービスはもはやビジネスのコストとは見なされていません。製品や顧客に関するインテリジェンスを提供し、多くの場合ビジネスの最前線に立つことができるということは、サービスが戦略的に重要になっていることを意味します。

しかし、多くの企業にとって、これは、特に労働力の高齢化に伴い、雇用問題につながっています。知識の喪失はますます一般的な問題です。サービス評議会によると、サービス組織の70％は、今後5年から10年で退職する労働力の知識の喪失に悩まされると述べ、50％は、サービス需要を適切に満たすためのリソースの不足に直面していると述べています。自動化は素晴らしいですが、それはこれまでのところ役立つだけです。

興味深いことに、TSIAは最近、すべてのフィールドサービス組織の半数がフィールドサービスエンジニアのための正式なキャリアパスを持っていないことを発見しました。私の考えでは、これは不必要な商業的リスクの大きなポイントです。これらの組織は、複合現実の未来に向けて若いサービス技術者を準備するのに十分なことをしていません。これは、前世代よりもデジタル技術やマシンとより緊密に連携する必要があるものです。偶然には起こりません。

確かに、「保守されたまま」の機器に関する正確なデータを収集する統合された「記録システム」が必要です。このタイプのデータベースの必要性は、機器が現在どのように見えるかを示しており、サービス技術者は機器データが彼らに伝えているもののコンテキストを理解することを可能にします。自動化によって問題や潜在的な問題に対するアラートを作成できますが、サービス技術者はこれらの問題を迅速かつ効率的に解決する方法を知る必要があります。

データを正しく読み、問題を修正し、部品を調達し、顧客の期待を管理する方法を理解することから、基本はそれほど新しいものではありません。しかし、マシンがより多くの組み込みの自動化とデータ駆動型分析で進化するにつれて、企業が自動化に過度に依存し、人間の診断力を失ってしまう危険性があります。

最近まで、テクノロジーは主に反復的または困難なタスクを自動化するために使用されてきました。しかし、AIと機械学習の進歩は、機械で実行できるタスクの範囲が、前世代のテクノロジーによって可能になったものよりもはるかに広いことを意味します。

新しい世代が労働力に加わるとき、最も価値のあるスキルは対人関係になります–コミュニケーション、共感、紛争管理、リーダーシップ、リスニング、コラボレーション、好奇心、そして回復力。認知スキル–分析、評価、統合、判断、意思決定、創造性。米国と英国の両方で、対人スキル、高次認知スキル、システムスキルにすでに重点が置かれています。

技術が急速に進歩するにつれて、また知識が外出先でより利用しやすくなるにつれて、専門的なスキルと深い製品知識の貯蔵寿命は短くなっています。推定では、プロのスキルの半減期はわずか5年です。つまり、5年ごとに、そのスキルの価値は以前の約半分になります。したがって、20年後には、どのスキルも事実上廃止されます。

テクノロジーがビジネスの運営方法をさらに進化させるにつれて、将来の労働者は、学び、学び直し、そして再学習する能力と意欲を持たなければなりません。これは、第4次産業革命の職場で必要とされる新しいスキルを適応させて学ぶ能力に焦点を当てる必要がある現在の労働者と労働力に不慣れな労働者にとっても同様に重要です。

人間は自動化された機械と同じ言語を話すことができる必要がありますが、これらの機械はスキル開発を妨げるべきではありません。サービスメンテナンスの用語では、AIと自動化は人間の代わりとは見なされず、決して見なされるべきではありません。どちらかといえば、それは業界を開放し、ハイブリッドサービスの機会のまったく新しい分野を生み出しています。