Home  >  Carreira

China busca soluções para gap de profissionais de AI

País é um dos líderes na tecnologia, mas não tem pessoal competente

Tom Macaulay | Computerworld UK

16/10/2018 às 8h59

China - programação inteligencia artificial
Foto: Shutterstock

A China subiu rapidamente ao status de superpotência global de inteligência artificial (AI), mas as empresas que estão construindo o crescimento enfrentam as mesmas dificuldades para encontrar talentos do que seus rivais internacionais.

A revista inglesa Times Higher Education estima que a China produz mais do que o dobro de pesquisas sobre AI do que qualquer outra nação, mas o país cai para o sétimo lugar no número de profissões técnicas de AI, de acordo com um relatório do LinkedIn.

Uma análise do talento de AI realizado pelo Mai Mai, site de rede social profissional do país, revelou que a China compartilha as questões do Reino Unido em torno da distribuição desigual de talentos.

Pequim abriga 60% do total de talentos, enquanto os concorrentes de Hangzhou, Xangai e Shenzhen têm apenas 10%. Nenhuma outra cidade chinesa atinge dois por cento.

As desigualdades continuam no plano de produção. Instituto de Tecnologia de Harbin e a Universidade de Pequim de Correios e Telecomunicações são as principais universidades em treinamento de talentos de AI, mas a Universidade de Tsinghua e a Universidade de Pequim ficam um pouco atrás.

O problema se estende desde startups emergentes até gigantes estabelecidas, como a Huawei, sediada em Shenzhen, maior fabricante de telefones celulares e equipamentos de telecomunicações da China.

O presidente rotativo da Huawei, Eric Xu, acredita que a distribuição de talentos da AI ​​assumiu a forma de uma Curva de Pareto, pois uma pequena parte do pessoal está criando o principal valor comercial, levando as empresas a confiar nas inovações criadas por talentos. Isso significa que as pessoas que conseguem fazer avanços são muito procuradas.

Atrair talentos

A Huawei tem um orçamento anual de P&D de US$ 15 a US$ 20 bilhões, usado para desenvolver melhores produtos e impulsionar eficiências internas. Também ajuda a atrair talentos de ponta buscando significado em seu trabalho.

O fundador da Huawei, Ren Zhengfei, descreveu a abordagem em um briefing de progresso sobre o aplicativo AI na unidade de Serviços Técnicos Globais (GTS) da empresa.

"Cientistas pesquisam teorias básicas com um olho no futuro. Eles não precisam considerar o uso comercial de seus resultados de pesquisa, mas precisam disseminar pensamentos e teorias e fazer descobertas em outros domínios”, explica.

Esse desejo por empregos que oferecem mais do que apenas dinheiro está crescendo. A pesquisa de funcionários da Huawei de 2017 descobriu que a equipe nascida nos anos 90 acredita que a auto-progressão é o aspecto mais importante de seus trabalhos, seguido pelo significado de seu trabalho, reconhecimento e remuneração.

Inteligencia artificial

Para lidar com essas mudanças, a Huawei aumentou os gastos com P&D e redefiniu sua visão para refletir esses valores inconstantes. A visão agora diz: "Trazer digital para cada pessoa, lar e organização para um mundo inteligente totalmente conectado".

Os melhores talentos desejam altos salários, mas outros trabalhadores podem ser substituídos pela tecnologia. Huang Weiwei, consultor sênior de gerenciamento da Huawei e professor da escola de negócios Reninmin University, diz que a Huawei desenvolveu uma fabricação inteligente que aumentou a eficácia em 30% sem contratar mais funcionários. O dinheiro economizado pode ser gasto com o pessoal mais valioso.

Educação

A proporção de funcionários da Huawei com mestrado e doutorado na empresa cresceu 10%, mas a Yitu Tech, uma gigante emergente da AI na China, descobriu que as qualificações nem sempre refletem o valor de um empregado.

"Noventa por cento de nossos pesquisadores são recém-formados em bacharelado", disse o diretor de inovação da empresa, Lu Hao.

"Nós escolhemos não contratar esses PhDs, não por decisão, mas [porque] eles falharam nas entrevistas miseravelmente. Eu acho que isso mostra alguns dos fatos reais dos sistemas educacionais atuais. Simplesmente treinar um modelo não é algo tão difícil. Com todas as ferramentas que estão disponíveis, treinar um modelo não é uma ciência super-difícil - até mesmo os graduandos podem fazê-lo.

"O que eles estão perdendo é a atenção aos dados, como realmente entender e analisá-los e usar a intuição para fazer muitas dessas coisas. Essas são algumas das coisas que realmente estão faltando quando entrevistamos muitos PhDs", completa.

O cofundador da Mai Mai, Qian Wang, acrescenta que isso pode se tornar comum à medida que a taxa de desenvolvimento aumenta. Ela aprendeu sobre o reconhecimento facial na universidade através de estudos em sala de aula, experimentos em laboratório e competições no exterior, mas achava que a tecnologia ainda estava longe do mainstream. Pouco mais de 10 anos depois, está se tornando comum.

"Na China, a maior preocupação para mim é a educação. A China não tem falta de talento. A chave é se a nossa educação irá acompanhar as necessidades da AI”, frisa ele.

O papel do setor privado

As universidades também enfrentam barreiras financeiras para o desenvolvimento de habilidades em AI devido ao custo da tecnologia. A Yitu Tech poderia gastar um milhão de renminbi (109 mil libras) para rotular os dados em um modelo de machine learning que eles não doariam à comunidade de pesquisadores, mas esses custos são proibitivos para universidades sem patrocínio do setor privado.

Qian acredita que as empresas devem trabalhar em conjunto com as universidades para desenvolver os talentos que um dia poderão empregar.

"As empresas precisam ter algum talento para trabalhar em pesquisa de IA e as universidades precisam de capital e financiamento e também precisam procurar aplicações nas áreas de negócios para poder aplicar esses resultados de pesquisa científica em cenários reais de negócios", disse Quian.

Huang acha que os funcionários precisam ser responsáveis ​​por seu próprio treinamento, em vez de confiar apenas em seu empregador. Ele argumenta que as universidades são principalmente responsáveis ​​por ajudá-las a aprender a aprender. "Para realmente se transformar, os indivíduos precisam confiar em si mesmos, então a capacidade de aprender é muito crítica. As universidades precisam ajudar os alunos a melhorar suas capacidades de aprendizado." eles podem se transformar melhor quando necessário. "

Qian acrescenta que as habilidades que eles precisam vão além das habilidades acadêmicas. "Se tivermos uma capacidade muito boa de aprender e, ao mesmo tempo, pudermos acompanhar as mudanças em tempos, poderemos criar valor para nossos clientes e clientes de nossos clientes, e também para nossos clientes”, finaliza.