在数字化时代的浪潮中,人工智能(AI)无疑成为推动社会变革和经济发展的核心动力。企业对AI技术的依赖与日俱增,从客户服务、数据分析到自动化生产,人工智能的应用正贯穿各行各业。而作为推动这一变革的关键力量,人工智能技能的需求也呈现爆发式增长。企业希望拥有能够利用AI技术提升业务效率和创新能力的人才,各地政府和机构则积极开展培训和再教育项目,努力填补日益扩大的AI技能缺口。然而,尽管人工智能技能成为热议话题,许多人仍然困惑:究竟什么是人工智能技能?它包含哪些能力?如何衡量一个人的人工智能能力? 人工智能技能的定义并非单一或固定的概念,即便是在技术界也没有统一的标准。大体上,AI技能涉及对人工智能技术的理解和应用能力,涵盖从基础的AI知识到具体的技术开发与实际应用等多个层面。
最基础的AI素养包括对AI基本原理的理解,例如机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等核心技术的认知。而更深层次的技能则涉及算法设计、数据处理、模型训练和评估、以及将AI解决方案整合到实际业务流程中的能力。 除此之外,随着人工智能技术的不断演进,围绕AI的软技能同样重要。分析与问题解决能力、跨学科团队协作能力、数据伦理与隐私保护意识,这些都成为现代AI人才不可或缺的素质。企业期待员工不仅具备技术能力,更能够合理判断何时应用AI、如何优化业务流程以及规避潜在风险。 根据美国IT服务公司UST的调研,超过三分之二的企业正面临人工智能技能短缺问题,尤其是在高度依赖数据驱动决策的行业,如金融服务、制造业和医疗保健等。
普华永道的一项研究显示,AI相关行业的技能需求增长速度远超其他领域的平均水平,达到了66%。这种变化对劳动市场提出了新的挑战和机遇。学术界和行业界纷纷呼吁重塑教育体系,强化AI教育和技能培训,以培养符合未来需求的劳动力。 各国政府意识到这一现象的紧迫性,纷纷推出国家级人工智能技能提升计划,旨在通过系统化培训提升全民AI素养,打造可持续的AI人才生态。英国政府便是积极行动的典范,2025年宣布与亚马逊、谷歌、微软等科技巨头合作,计划培训750万英国员工掌握核心AI技能。该合作项目涵盖广泛人群,既包括职场人士,也关注社区和教育机构,确保各年龄段和背景的人群都能享受到AI技能培训。
同时,价值约2亿英镑的"TechFirst"项目致力于将AI教育纳入课堂,促进下一代技术人才的成长。 在企业层面,AI技能的定义也在不断扩充。许多公司重视实用技能,如使用大型语言模型(LLM)和自动化工具来提升效率和创新。例如,熟练掌握使用ChatGPT等智能助手以支持客户服务或者内容创造,已经成为部分岗位的基本技能要求。同时,具备AI数据分析和模型调优能力的专业人才也愈发抢手。企业期望这些人才不仅能参与AI模型的开发,更能把人工智能作为增强业务能力的工具,推动企业数字化转型。
然而,AI技能的多样性和不断变化也带来了挑战。缺乏统一的评估标准和认证体系,使得个人和机构难以明确AI技能的边界和深度。一些专家指出,简单掌握某一款AI软件的操作并不能称之为全面的AI技能,更重要的是理解其工作原理、应用场景以及潜在风险。此外,AI伦理问题的意识也是未来技能体系中不可替代的一部分,评估与监管AI工具的能力正日益成为重要指标。 为了高效推进AI技能的普及与提升,构建科学的技能框架尤为关键。一个全面的AI技能框架应包含基础认知、工具应用、技术研发和软技能培养等不同层面。
基础认知帮助个人了解AI的定义、历史及其对社会的影响;工具应用则聚焦如何使用现有AI平台和工具提高工作效率;技术研发包含数据科学、算法设计、模型训练等核心技术能力;软技能方面,沟通协调、创新思维与伦理意识同样不可或缺。只有拥有系统性的教育体系和评估标准,才能实现AI人才的精准培养和高效匹配。 随着人工智能的普及和深化应用,AI技能的内涵与外延将在未来不断丰富。除了技术人员,普通职场员工对AI的理解和使用能力同样重要。越来越多的职位将要求具备一定的AI素养,以适应智能化办公和数据信息化管理的趋势。因此,整体劳动力的AI技能提升将成为国家竞争力的重要组成部分。
各地政府和企业的合作,将决定所在地区在未来全球AI生态中的地位与优势。 总体而言,人工智能技能不仅仅是编写代码或调试模型那么简单,它涵盖了从理论知识、技术实践到伦理判断和创新思维的多维度能力集合。企业渴求AI技能,是为了在激烈的市场竞争中利用智能技术提升效率和创造价值;地方政府和教育机构的积极介入,则是为了构筑良性的人才生态,抢占未来经济先机。如何科学界定AI技能,设定切实可行的教学目标,并制定测评标准,是当下亟需解决的问题。未来属于懂AI、用AI、善AI的人才,及时掌握这些技能,将为个人和组织共同迎接智能时代开辟无限可能。 。
