Banyak industri terus menavigasi kompleksitas pekerjaan hibrida dan menggeser dinamika tenaga kerja yang didorong oleh transformasi electronic yang diperlukan. Namun, ada satu masalah kritis yang diam -diam menantang dan membentuk kembali industri layanan lapangan khususnya. Profesional layanan lapangan berfungsi sebagai pahlawan tanpa tanda jasa dari infrastruktur TI modern. Mereka menjaga lampu menyala, jaringan terhubung dan sistem berjalan. Namun di balik layar, pergeseran demografis mengancam untuk mengganggu operasi ini.
Teknisi professional, yang telah menghabiskan karier mereka menguasai nuansa sistem yang kompleks, keluar dari angkatan kerja dalam jumlah besar, dan tidak ada rencana yang jelas untuk meneruskan pengetahuan mereka. Lebih buruk lagi, generasi muda tidak bergabung dengan industri dengan kecepatan yang diperlukan untuk menggantikan pekerja yang pensiun. Yang tersisa adalah kesenjangan keterampilan yang melebar yang mengancam akan memperlambat operasi, meningkatkan biaya dan kompromi kualitas layanan.
VP pengalaman pengguna akhir, layanan tempat kerja electronic, unisys.
Gelombang pensiun itu nyata – dan berisiko
Child Boomers membentuk sebagian besar tenaga kerja layanan lapangan, dan pensiun mereka menciptakan lebih dari masalah kepegawaian – ini adalah krisis pengetahuan. Para profesional ini memiliki banyak wawasan praktis dan langsung, termasuk cara memecahkan masalah peralatan warisan, menavigasi preferensi pelanggan dan memecahkan masalah yang tidak tercakup dalam handbook.
Lebih buruk lagi, survei terbaru dari Dewan Layanan menemukan bahwa hampir setengah dari insinyur layanan lapangan tidak mengantisipasi memiliki karier seumur hidup di lapangan. Dari para insinyur yang ingin pergi, setengah berharap untuk melakukannya dalam tiga tahun ke depan, yang berarti hilangnya pengetahuan kelembagaan yang tak ternilai.
Konsekuensi potensial akan jauh bagi organisasi di semua industri, dengan waktu resolusi yang lebih lama, tingkat kesalahan yang lebih tinggi dan pengalaman pelanggan yang berkurang. Dan sementara perusahaan akan mempekerjakan bakat baru, itu tidak akan cukup untuk benar -benar mengisi kesenjangan pengetahuan.
Mengganti pekerja tidak menggantikan kebijaksanaan – AI dapat membantu
Teknisi baru, tidak peduli seberapa terlatihnya, perlu waktu untuk membangun jenis intuisi yang datang dengan pengalaman. Penelitian menunjukkan bahwa 70 % pengembangan keterampilan terjadi melalui pekerjaan langsung, sementara hanya 10 % adalah hasil dari pelatihan formal. Tanpa sistem terstruktur untuk menangkap dan mentransfer pengetahuan, organisasi berisiko meninggalkan karyawan baru untuk belajar melalui coba-coba-pendekatan yang mahal dan tidak efisien di lingkungan yang serba cepat saat ini.
Namun, teknologi yang muncul, seperti AI, menawarkan jalan yang menjanjikan ke depan. Daripada mengganti keahlian manusia, AI dapat melengkapi dan mempercepat pelatihan dengan memberikan dukungan waktu nyata, wawasan prediktif, dan pemecahan masalah yang dipandu kepada teknisi di lapangan. Sistem ini dapat menganalisis data peralatan, menandai anomali dan menyarankan langkah selanjutnya, membantu pekerja yang kurang berpengalaman membuat keputusan berdasarkan informasi dengan cepat.
Alat -alat AI lanjutan melangkah lebih jauh, mengintegrasikan telemetri, log layanan, dokumentasi vendor, dan praktik terbaik industri ke dalam antarmuka tunggal yang cerdas. Hasilnya adalah asisten electronic pribadi yang selalu tersedia, terkini dan siap membantu. Jenis dukungan ini sangat berharga bagi pendatang baru dalam industri yang serba cepat dengan harapan pelanggan yang tinggi.
Kembar Digital: Perpustakaan Keahlian Hidup
Di seluruh industri, karyawan melaporkan kesulitan mengakses informasi yang mereka butuhkan untuk melakukan pekerjaan mereka secara efektif, dengan hanya 12 – 16 % karyawan yang mengatakan informasi penting yang mereka terima dari para pemimpin membantu mereka melakukan pekerjaan mereka dengan baik. Ini adalah masalah kritis, karena menunjukkan bahwa alat manajemen pengetahuan tradisional yang sebelumnya bekerja gagal karena mereka terfragmentasi, ketinggalan zaman atau tidak efektif dalam memecah silo.
Kembar electronic menawarkan solusi dinamis. Melayani sebagai replika virtual aset dan sistem fisik, model-model bertenaga AI ini mengirimkan data waktu nyata ke lingkungan virtual. Ini memungkinkan teknisi baru, yang mungkin tidak memiliki pengetahuan kritis, untuk mensimulasikan skenario, memantau kinerja dan mengoptimalkan strategi pemeliharaan. Dalam praktiknya, ini berarti bahwa teknisi baru akan memiliki kesempatan untuk belajar dan mempraktikkan keterampilan mereka di lingkungan yang terkendali.
Tetapi kembar electronic tidak hanya menguntungkan bagi teknisi baru. Semua karyawan di industri layanan lapangan, terlepas dari pengalaman karyawan, dapat mengambil manfaat dari kembar electronic, karena mereka berfungsi sebagai sumber bimbingan ahli yang intuitif dan sesuai permintaan. Mereka mengurangi kurva belajar dan memastikan bahwa pengetahuan kritis dipertahankan dan dapat diakses – terlepas dari siapa yang bekerja.
Waktu untuk bertindak adalah sekarang
Industri layanan lapangan berada pada titik balik. Organisasi yang berinvestasi dalam AI dan teknologi pemeliharaan pengetahuan hari ini akan lebih siap untuk menavigasi tantangan masa depan. Dengan secara proaktif menangani kesenjangan pengetahuan, perusahaan dapat mempertahankan keunggulan operasional, melindungi pengetahuan kelembagaan dan membangun tenaga kerja yang lebih tangguh dan siap di masa depan.
Sekarang adalah waktu untuk menjembatani kesenjangan dan memimpin era layanan lapangan berikutnya dengan penuh percaya diri, dilengkapi dengan teknologi mutakhir terbaru.
Kami telah mencantumkan kursus on-line COBOL terbaik
Artikel ini diproduksi sebagai bagian dari saluran Wawasan Ahli TechRadarPro di mana kami menampilkan pikiran terbaik dan paling cerdas dalam industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah pandangan penulis dan tidak harus dari TechRadarPro atau Future Plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini:
