KMU in Singapur boten ein Handbuch zur Schulung ihrer Arbeitskräfte für GenAI an
Der Ressourcenleitfaden enthält Anwendungsfälle zur Einbindung generativer künstlicher Intelligenz und zum Erwerb der Fähigkeiten zur Unterstützung solcher Initiativen.
Es wurde ein Handbuch veröffentlicht, das Unternehmen in Singapur dabei helfen soll, die Einführung generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) zu steuern und die notwendigen Fähigkeiten zu erwerben, um solche Initiativen zu unterstützen.
Der Ressourcenleitfaden mit dem Titel „Generative AI for the Tech Workforce“ zielt darauf ab, lokale Organisationen, darunter kleine und mittlere Unternehmen (KMU), bei der Integration der Technologie in ihre Umgebung zu unterstützen, so SGTech. Der Leitfaden werde diesen Unternehmen auch dabei helfen, sich die nötigen Fähigkeiten anzueignen und sich weiterzubilden, um den Übergang zu erleichtern, sagte der örtliche Technologiehandelsverband, der mehr als 1.000 Unternehmensmitglieder hat, darunter multinationale Unternehmen, KMUs und Start-ups.
Der Ressourcenleitfaden wurde gemeinsam mit SkillsFuture Singapore und AI Singapore entwickelt, bei denen es sich um Regierungsbehörden handelt, die mit der Entwicklung der Kompetenzentwicklungsprogramme bzw. KI-Fähigkeiten des Landes beauftragt sind.
SGTech ist ein Kompetenzentwicklungspartner im Rahmen der National AI Strategy 2.0 Singapurs und ist dort „für die Formulierung von Berufsrollen und Qualifikationsanforderungen“ sowohl in Technologie- als auch Nicht-Technologiesektoren verantwortlich, um GenAI zu unterstützen.
Der Ressourcenleitfaden wurde auf der Grundlage von Beiträgen von 30 Unternehmen zusammengestellt und beleuchtet drei Unternehmensanwendungsfälle für GenAI sowie die erforderlichen GenAI-Mitarbeiterprofile und -Fähigkeiten, einschließlich GenAI-Entwicklern und Lösungsanbietern.
In einer Fallstudie wird beispielsweise untersucht, wie ein globales Unternehmen der Rohstoffindustrie ein System zur abteilungsübergreifenden Erfassung und Klassifizierung von Dokumenten entwickelt hat, um die Produktivität zu steigern. „Die Möglichkeit, Informationen von allen Benutzern zu integrieren, bedeutete, dass jeder im Unternehmen an der Schulung des Modells beteiligt war, nicht nur das Technikteam. Dies beschleunigte die Lerngeschwindigkeit des großen Sprachmodells und brachte dem Unternehmen somit größere Vorteile.“ der SGTech-Leitfaden vermerkt.
Es fügte hinzu, dass der Einsatz von GenAI es dem Unternehmen ermöglichte, Daten schneller zu extrahieren und sich besser auf andere Aktivitäten zu konzentrieren, beispielsweise auf die Generierung und Umsetzung der Datenerkenntnisse.
Der Ressourcenleitfaden beschreibt außerdem drei Ebenen von GenAI-Tech-Talentprofilen und das jeweils erforderliche technische Fachwissen. GenAI-Lösungsanbieter haben beispielsweise die Aufgabe, die relevanten großen Sprachmodelle für bestimmte Anwendungsfälle zu nutzen, während „Power-User“ GenAI für spezielle Aufgaben nutzen, die ein besseres Verständnis des Prompt-Designs und domänenspezifisches Wissen erfordern.
Benjamin Mah, Co-Vorsitzender des Talent-Lenkungsausschusses von SGTech, sagte: „Die Zukunft der Arbeit hängt von der Flexibilität von Einzelpersonen und Organisationen ab, sich technologische Fortschritte zu eigen zu machen. Diese Veröffentlichung dient als Leitfaden und weist Fachleuten und Unternehmen den Weg in eine Zukunft, in der sich Fähigkeiten nahtlos weiterentwickeln.“ steht im Einklang mit technologischer Innovation.“
Singapur hat letzte Woche einen Entwurf eines Governance-Rahmens für GenAI veröffentlicht, um aufkommende Probleme anzugehen, einschließlich der Meldung von Vorfällen und der Herkunft von Inhalten. Der Dokumententwurf umfasst Vorschläge aus einem im Juni letzten Jahres veröffentlichten Diskussionspapier, in dem sechs mit GenAI verbundene Risiken identifiziert wurden, darunter Halluzinationen, Urheberrechtsprobleme und eingebettete Vorurteile, sowie ein Rahmenwerk, wie diesen begegnet werden kann.
Das vorgeschlagene GenAI-Governance-Framework stützt sich auch auf Erkenntnisse aus früheren Initiativen, einschließlich eines Katalogs zur Bewertung der Sicherheit von GenAI-Modellen und Tests, die über eine Evaluierungssandbox durchgeführt werden.