برق سيستمز وسبرينتس تتعاونان لتدريب واكتشاف الكفاءات بالذكاء الاصطناعي

خاص- الصفوة العربية:
أعلنت برق سيستمز تعاونها مع سبرينتس، المتخصصة في حلول تكنولوجيا التعليم المدعومة بالذكاء الاصطناعي، لتطبيق تجربة التدريب الافتراضي ضمن برنامج التدريب السنوي للشركة، عبر مسار متخصص يستهدف الخريجين الجدد والمهنيين الراغبين في بناء مسارات مهنية بمجال الذكاء الاصطناعي.
وتعتمد التجربة على محاكاة بيئة العمل الحقيقية داخل الشركات، من خلال مشاركة المتدربين في تخطيط دورات العمل والاجتماعات والعمل الجماعي وتنفيذ المهام والالتزام بالمواعيد النهائية، مع حصولهم على تقييمات وملاحظات مستمرة ترتبط بمستوى الأداء. كما توفر البيئة الافتراضية مديرين مدعومين بالذكاء الاصطناعي لتوجيه المشاركين ومتابعة تقدمهم وتقديم ملاحظات مخصصة لكل متدرب.
وتستهدف الشراكة معالجة تحديات التدريب التقليدي، وفي مقدمتها صعوبة التوسع وارتفاع الأعباء التشغيلية ومحدودية أدوات قياس الأداء، إذ تتيح المنظومة الجديدة تجربة تدريبية قابلة للقياس والتوسع، مع رصد أكثر من 50 مؤشر أداء لكل مشارك، تشمل مهارات التواصل والعمل الجماعي وتحمل المسؤولية وجودة التنفيذ والقدرات القيادية.
وبحسب الشركة، يمكن للتجربة تعزيز حضور برق سيستمز كجهة توظيف أمام أكثر من 100 ألف من الكفاءات الشابة، وتوسيع قاعدة المرشحين بما يصل إلى خمسة أضعاف، إلى جانب توفير 15 إلى 20 ساعة تشغيلية لكل متدرب، ورفع مستوى الثقة في قرارات التوظيف إلى 95%.
وقال أيمن بازرعة، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لسبرينتس، إن التعاون يمثل تطبيقًا عمليًا للمديرين الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي داخل بيئة عمل برق سيستمز، مؤكدًا أن الهدف هو قياس الإمكانات الفعلية للمتدربين وليس الاكتفاء بالمؤهلات.
من جانبه، أوضح بسام شرقاوي، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي للاستراتيجية في سبرينتس، أن الشراكة تتجاوز التدريب التقليدي إلى تغيير طريقة اكتشاف الشركات للكفاءات، من خلال الانتقال من التقديرات الشخصية إلى قرارات تستند إلى الأدلة والبيانات.
وأكد محمود سليمان، رئيس المجموعة والرئيس التنفيذي لبرق سيستمز، أن إعداد كفاءات المستقبل يتطلب تجارب عملية مرتبطة بواقع العمل، بينما أشارت فرح صويلم، رئيس مجموعة الاستدامة وإدارة الموارد البشرية، إلى أن الشراكة تمنح الشركة رؤية أكثر دقة لإمكانات الأفراد وتدعم اتخاذ قرارات توظيف واستثمار في المواهب على أساس البيانات.