تحديد وتمييز المواهب الكمية للنجاح في المستقبل
تحقق من جميع الجلسات عند الطلب من قمة الأمن الذكي هنا.
في أغسطس ، وقع الرئيس بايدن قانون CHIPS والعلوم لعام 2022 ، الذي يسمح باستثمارات جديدة في علوم وتكنولوجيا المعلومات الكمية (QIST). يبني هذا التشريع الجديد على مدى عقود من الاستثمارات المتسارعة لتشجيع الاكتشافات الجديدة وتسخير التقنيات الجديدة لضمان الأمن الاقتصادي والوطني للولايات المتحدة. يصرح القانون بالأنشطة التي من شأنها تسريع اكتشاف التطبيقات الكمية ، وتنمية القوى العاملة الكمية وتمكين البحث والتطوير المتطور.
ستؤدي زيادة الاستثمار في تكنولوجيا الكم إلى زيادة الطلب على ما هو بالفعل تجمع صغير للمواهب. ستحتاج المنظمات إلى فهم قوي لكيفية تأثير QIST على مهمتها لتوظيف أو رفع مهارات التقنيين المناسبين لتعزيز أولوياتهم الإستراتيجية.
لدى QIST القدرة على إحداث ثورة في كل صناعة رئيسية ، لكن هذا المجال لا يزال ناشئًا ، وحتى يتم تطوير معايير الصناعة وقواعدها ، قد يكون من السهل إغفال الاختلافات المهمة بين المجموعات الفرعية الرئيسية لتكنولوجيا الكم.
يتطلب الاستشعار الكمي والحوسبة والاتصالات خبرات مختلفة ، وقد لا تحتاج المنظمة إلى خبراء في جميع المجالات الثلاثة. وبالمثل ، لن يكون عالم كم واحد مناسبًا بشكل متساوٍ للأدوار عبر مجموعات التكنولوجيا الثلاث.
حدث
قمة أمنية ذكية عند الطلب
تعرف على الدور الحاسم للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في الأمن السيبراني ودراسات الحالة الخاصة بالصناعة. شاهد الجلسات عند الطلب اليوم.
مشاهدة هنا
مع وضع ذلك في الاعتبار ، يجب على المؤسسات أن تقوم بمواءمة الموظفين والمشاريع بعناية لتمكين الإمكانات الكاملة لتقنيات الكم.
تميز خبرات QIST
يتطلب تسخير الإمكانات التحويلية لتكنولوجيا الكم اتساعًا وعمقًا من المواهب التي تمثل تحديًا للتجنيد والاحتفاظ بها. للاستفادة من إمكانات QIST ، يجب على القادة إدارة الخبرة التي تحتاجها مؤسساتهم بدقة للتخطيط الاستراتيجي والبحث والتطوير ، مع بناء خطوط توظيف تمكنهم من التوسع.
علاوة على ذلك ، يتطلب بناء فريق قادر على تشغيل التكنولوجيا مدخلات من خبراء في مجالات التطبيق المستهدف. على سبيل المثال ، لإنشاء حل مالي كمي للتنبؤ بانهيار السوق ، ستحتاج المؤسسة إلى إقران عالم الكم بخبير في البيانات المالية والنمذجة.
يمكننا تعلم عدة دروس من تطبيق فرق الذكاء الاصطناعي (AI). نظرًا لتنوع الخبرات تحت مظلة الذكاء الاصطناعي ، لم يعد يكفي ببساطة تعيين “خبير في الذكاء الاصطناعي”. بدلاً من ذلك ، تطورت لغة التوظيف للتمييز بين تخصصات الذكاء الاصطناعي – بين رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم المعزز ، على سبيل المثال – لتسهيل الاتصالات بشكل أفضل بين الأشخاص والتطبيقات.
مع استمرار نضج QIST ، يجب أن يتعلم القادة التمييز بين الخبرة الكمية بخصوصية مماثلة. في النهاية ، سيتم تكوين الفريق المثالي بناءً على المهمة الفريدة للوكالة أو المنظمة المعينة.
تطوير مبادرات تطوير المهارات والشراكات الاستراتيجية
بينما نتغلب على هذا النقص الكمي في المواهب ، يجب على القادة التركيز على جهدين رئيسيين: مساعي تحسين المهارات والشراكات الإستراتيجية.
قد لا يكون تطوير المهارات قابلاً للتطبيق لإنتاج متخصصين كميين بدون المهارات الصحيحة الموجودة مسبقًا ، ولكن يمكن أن يعد خبراء آخرين في الموضوع للمساهمة في المشكلات الكمية. تركز مبادرات تحسين المهارات الفعالة على مهمة المعلومات التأسيسية التي يحتاجها الخبراء لتحديد المشكلات ذات الصلة بالكم وإشراك الحلول الكمية.
يجب أن تسير هذه المبادرات جنبًا إلى جنب مع الشبكات الداخلية – يجب أن تهدف المنظمات إلى تدريب القوى العاملة لديها للتعرف على الفرص التي يمكن أن تؤدي فيها تكنولوجيا الكم إلى تأثيرات مهمة للغاية. مع استمرار تطور أهداف واحتياجات المجال ، يجب على المؤسسات بناء التنبؤ في استراتيجيتها للتأكد من أن الفرق التي تقوم ببنائها متنوعة ومتعددة التخصصات بما يكفي لتتمحور مع تطور مجالات تطبيق الكم.
يمكن استقراء هذا النهج في رفع المهارات للشراكات الخارجية. من الصعب على أي منظمة توظيف والاحتفاظ بتنوع الخبرات الكمية التي قد يحتاجونها على الأرجح لتحسين استخدامهم للتكنولوجيا بشكل كامل بمرور الوقت. لن تكون استثمارات المواهب الداخلية منطقية بالنسبة لكل مؤسسة ، وقد يكون من المفيد التفكير في شركاء خارجيين يفهمون الآفاق الزمنية المحتملة لتحقيق تطبيقات كمية مختلفة.
من خلال القدرة على تجميع الخبرات الكمية ، ستكون المؤسسات أكثر استعدادًا لتحديد حالات الاستخدام الحرج وتطبيقات المهام لـ QIST على المديين القصير والطويل. باختصار ، ستمكّن الشراكات الخارجية المؤسسات من تعظيم فوائد إمكانية اعتماد QIST دون الإفراط في توسيع خبرتها الداخلية.
ربط الكم مع الموهبة والتكنولوجيا بخطوة ثابتة
بينما ستستمر تكنولوجيا الكم في التطور بوتيرتها الخاصة ، يجب أن يكون هناك ارتباط متسق وواضح بين أبحاث QIST الداخلية وكيف ستؤثر على أهداف العمل. ستحتاج المنظمات إلى أن تظل راسخة في مهامها وتوضيح كيفية مواءمة احتياجات المواهب لديها مع أولوياتها. يجب على CISOs و CTOs وغيرهم من كبار القادة البدء في التحضير اليوم للاستفادة من QIST لأنه يتوسع لتغيير معايير التكنولوجيا عبر القطاعات والصناعات.
QIST ليس حلاً سريعًا. بدلاً من ذلك ، تمثل التطبيقات العديدة لتقنية الكم – الحالية والمستقبلية – تقدمًا في حل أنواع معينة من المشكلات. بعض التطبيقات تعمل بجدول زمني أطول ، بينما تتطلب تطبيقات أخرى اهتمامًا فوريًا.
على سبيل المثال ، يعد تشفير ما بعد الكم (PQC) نهج تشفير متقدمًا يجب على كل مؤسسة حكومية وتجارية اعتماده قريبًا لضمان الأمن الرقمي المستمر.
مع الدعم المبكر من المستشارين والشركاء الموثوق بهم ، يمكن للقادة تحديد مجموعات المهارات الكمية التي تتوافق مع حالات الاستخدام الحرجة للمهام الخاصة بهم وضمان الوصول إلى المواهب المناسبة.
جوردان كينيون كبير العلماء في بوز ألن. جي دي دولني هو مدير بوز ألن.
صانعي القرار
مرحبًا بك في مجتمع VentureBeat!
DataDecisionMakers هو المكان الذي يمكن للخبراء ، بما في ذلك الأشخاص الفنيون الذين يقومون بعمل البيانات ، مشاركة الأفكار والابتكارات المتعلقة بالبيانات.
إذا كنت تريد أن تقرأ عن الأفكار المتطورة والمعلومات المحدثة ، وأفضل الممارسات ، ومستقبل البيانات وتكنولوجيا البيانات ، انضم إلينا في DataDecisionMakers.
يمكنك حتى التفكير في المساهمة بمقال خاص بك!
قراءة المزيد من DataDecisionMakers