10.10.2026.
17:20
U eri AI, ove veštine postaju sve važnije
U eri veštačke inteligencije poslodavci sve više vrednuju radoznalost, prilagodljivost, kritičko razmišljanje i sposobnost procene rezultata koje generišu AI alati, dok se konkretna tehnološka znanja sve brže menjaju, navode rukovodioci za ljudske resurse.
Izvršni direktor platforme za zapošljavanje Grinhaus Danijel Čejt ocenio je da se zbog brzih promena tehnologije prednost sve više daje trajnim sposobnostima, a ne poznavanju pojedinačnih alata, prenosi CNBC.
Veštine koje su se ranije često svrstavale u "meke", poput komunikacije, učenja i prilagođavanja, sada postaju važnije za profesionalni uspeh, navode eksperti koji su se ove nedelje okupili na konferenciji u Njujorku.
Radoznalost i kontinuirano učenje su ključne vrline koje radnici treba da razvijaju, smatra direktorka za talente u kompaniji Volmart Lorejn Stomski.
Šefica odeljenja za talente i korporativnu kulturu u kompaniji EY Džini Karlir ističe da učenje postaje "meta-veština", odnosno sposobnost koja omogućava sticanje svih drugih znanja.
Prilagodljivost i otpornost na promene takođe dobijaju na značaju, jer alati i tehnologije brzo zastarevaju.
Prema Čejtu, poslodavci žele da vide da zaposleni mogu brzo da uče, prilagođavaju se i stvaraju vrednost u različitim okolnostima.
Možda vas zanima
Primer šta ne treba raditi: Da li ste čuli za "workslop"?
Veštačka inteligencija ušla je u mejlove, prezentacije, izveštaje, analize i gotovo svaki drugi deo kancelarijskog rada. Ideja je bila jednostavna: manje vremena na rutinske zadatke, više vremena za razmišljanje.
8:20
13.8.2026.
58 d
Pašće plate zbog veće upotrebe veštačke inteligencije?
Kompanije u Nemačkoj očekuju pad plata zbog veće upotrebe veštačke inteligencije.
14:20
12.8.2026.
59 d
Stomski navodi da poslodavci podižu očekivanja i pri zapošljavanju početnika jer veštačka inteligencija može da obavi deo zadataka koji su tradicionalno bili poveravani zaposlenima na početku karijere.
Od početnika se zato sve više očekuju kritičko razmišljanje i dobro rasuđivanje, umesto pukog izvršavanja zadataka.
Karlir naglašava da zaposleni moraju da procenjuju kvalitet podataka koje unose u AI alate, ali i odgovora koje dobijaju, kako bi mogli da preuzmu odgovornost za konačne rezultate.
Poznavanje rada na računaru više nije dovoljno samo po sebi, već se očekuje i razumevanje AI, uključujući ograničenja i rizike, kao i provera dobijenih odgovora.
Eksperti upozoravaju da je termin "AI pismenost" često neodređen i da poslodavci moraju jasnije da definišu koja znanja očekuju od zaposlenih.

Komentari 0
Pogledaj komentare Pošalji komentar