Revolusi Industri Keempat (4IR) secara fundamental mengubah dunia di sekitar kita, dan kemajuan teknologi seperti kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan digitalisasi semakin memengaruhi cara kita hidup, bekerja, berkomunikasi, belajar, dan bermain. 

Dengan latar belakang ini, ilmu analitik data adalah "demam emas zaman modern," di mana bisnis menggunakan teknologi untuk menambang informasi berharga untuk lebih memahami konsumen dan kemudian mengembangkan produk dan layanan yang memenuhi kebutuhan unik mereka. Dalam skenario yang berkembang ini, pertanyaan besarnya adalah: "Peran apa yang akan dimainkan orang dalam ekstraksi data yang dapat ditindaklanjuti?", dan "Karier mana yang sedang dibuat sebagai hasil dari kemungkinan yang berkembang ini?" Ini adalah pertanyaan kunci yang dibahas selama panel Nielsen'srecent The 4th Industrial Revolution is Arriving di Science Technology and Maths Conference (STEM) di Northgate, Johannesburg. 

Berbicara di acara tersebut, Nielsen Africa & Middle East Data Science Lead Jason Naicker mengatakan, "Dalam konteks 4IR, pembelajaran mesin telah mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang dan memakan waktu, yang mencakup pengumpulan data. Tetapi pengumpulan informasi hanyalah salah satu aspek dari revolusi data ini. Pertanyaan pentingnya adalah, 'Jenis analisis dan wawasan apa yang diperlukan untuk menerapkan makna pada informasi itu?' Di sinilah manusia dapat mengajarkan mesin untuk menerjemahkan input dari dunia fisik ke dalam informasi yang dapat digunakan." Dia menambahkan, "Saya suka menggambarkannya sebagai karyawan menjadi 'DaVincis data'! Kita semua menjadi 'seniman' dengan menciptakan dan membentuk informasi untuk keuntungan bisnis yang lebih baik." 

Jason menunjukkan, bagaimanapun, bahwa perusahaan hanya dapat secara bermakna menerjemahkan data dari dunia nyata ke dalam peluang yang dapat ditindaklanjuti ketika mereka merancang tempat kerja mereka menjadi lebih humanistik dan berorientasi kreatif. 

Kekuatan orang

Turut berbicara di acara tersebut, Direktur SDM Nielsen Sub-Sahara Africa Maya Govind mengatakan bahwa 4IR telah menekankan pentingnya keberagaman dan dimasukkannya berbagai pemikiran, pengalaman, keterampilan, dan latar belakang dalam talent mix. "Kami adalah perusahaan pengukuran dan analitik data global, tetapi bisnis kami tidak hanya tentang angka-angka; ini juga tentang memahami orang-orang di balik angka-angka itu. Untuk itu, kami tidak hanya melihat kualifikasi IPA dan Matematika pada calon karyawan. Kami juga menghargai beragam keahlian, termasuk gelar dalam psikologi dan sosiologi, yang memiliki relevansi besar dengan pekerjaan sehari-hari di Nielsen." 

Maya menekankan bahwa perusahaan perlu menghargai perbedaan antara kompetensi teknis dan kompetensi perilaku. "Keterampilan teknis adalah keterampilan sementara—mereka datang dan pergi dan berubah sepanjang waktu. Anda membutuhkan keterampilan pemahaman, empati, dan analisis berbasis manusia yang mendalam dan humanistik.  Akibatnya, kecerdasan emosional (EQ) telah mendapatkan lebih banyak perhatian dalam beberapa tahun terakhir dan merupakan salah satu keterampilan penting dalam 4IR. Ini didukung oleh keterampilan utama seperti pemecahan masalah yang kompleks, pemikiran kritis, kreativitas, manajemen orang, penilaian dan pengambilan keputusan, negosiasi dan fleksibilitas kognitif." 

Mengenai masalah mesin yang menggantikan tenaga kerja manusia dalam dunia 4IR, Maya berkomentar, "Penting untuk dipahami bahwa ini tidak akan berarti lebih sedikit pekerjaan bagi manusia, melainkan pekerjaan yang berbeda. Faktanya, sebagian besar pekerjaan yang akan dilakukan oleh generasi anak-anak pra-sekolah kita saat ini bahkan belum ada. Jadi, apakah ada stabilitas pekerjaan jangka panjang? Mungkin tidak. Tetapi apakah akan ada pekerjaan? Tentu saja, tetapi mereka akan membutuhkan evolusi keahlian saat ini."

'Gamifikasi' pembelajaran

Maya juga membahas bagaimana Nielsen telah merangkul teknologi 4IR terbaru dalam inisiatif pembelajaran di tempat kerjanya. Ini termasuk konsep "gamifikasi," yang menciptakan pengalaman virtual bersama dari skenario di lapangan yang memungkinkan pengguna untuk belajar lebih cepat dan dengan cara yang jauh lebih interaktif. 

Namun, dia mengklarifikasi bahwa gamifikasi hanyalah salah satu aspek dari pendekatan Nielsen untuk belajar. "Kami memanfaatkan berbagai platform pembelajaran—dunia virtual dan nyata—untuk berbagai jenis pelatihan keterampilan. Pembelajaran di kelas, misalnya, akan selalu memiliki tempat. Lagi pula, Anda tidak dapat mempelajari kemampuan inti seperti kepemimpinan di aplikasi!" 

Sebagai kesimpulan, Maya mencatat; "Pendekatan multidisiplin untuk pembelajaran ini berasal dari tujuan kami untuk memberikan pengalaman dan pelatihan kepada karyawan Nielsen untuk mempersiapkan mereka mengambil tingkat tanggung jawab dan kompleksitas yang progresif dan mencapai potensi penuh mereka di dunia data, wawasan, dan analisis baru ini."