主要收获
- 现代人工智能技能：如今，拥有强大的人工智能技能通常需要具备代理编排、检索增强生成 (RAG)、Python 系统、自动化评估和输出治理方面的经验。
- 如何学习人工智能技能：将结构化的课程或认可的认证与将人工智能技能应用于现实世界问题的实践项目相结合。
- 寻找人工智能领域的专业人才：公司可以通过人才网络、自由职业者市场和开源社区招聘人工智能专业人员，或者通过内部培训计划提升现有员工的技能。
当人工智能工具首次广泛应用于日常商业活动时，许多公司只是以有限的方式使用它们，例如使用聊天机器人对客户咨询提供一行回复。如今，企业正在多个部门使用生产级人工智能软件来自动化关键工作流程并分析信息，从而做出更明智的决策。这些进步正在重塑全球就业格局，企业更加重视寻找能够构建、管理和改进人工智能系统的员工。正因如此，对于当今的企业来说，了解现代人工智能技能以及如何组建具备人工智能技能、能够创造企业价值的团队至关重要。
什么是人工智能技能？
人工智能技能的核心在于技术和人的能力，它使员工拥有构建、集成、管理和监督人工智能系统的知识和能力。这些能力涵盖算法工程、编程和数据分析等领域，并高度重视人工监督。
企业可以战略性地运用人工智能技能，利用人工智能工具解决现实世界的问题。而且他们可以在不消除人类判断因素的情况下做到这一点，而人类判断因素对于决定人工智能生成的解决方案是否适合当前情况至关重要。
人工智能能力的演变
在过去的二十年里，人工智能技能与人工智能工具本身一样发生了巨大的变化和改进。例如，在对话时代，人工智能技能通常包括与人工智能聊天机器人合作，这些聊天机器人可以对简单的问题提供简短、基本的答案。掌握诸如撰写提示信息和基本聊天机器人配置等技能，通常足以从这些工具中获得有用的回复。但现在人工智能技术已经变得更加先进，人类需要具备与生产级人工智能系统合作的技能，这些系统包含多个人工智能代理，可以完成各种各样的任务，而不仅仅是回答问题。这些代理通常按照人类开发人员和操作员预先设定的规则和防护措施来执行这些任务。这就是为什么构建和管理这些系统的工人需要掌握与多代理执行循环、实时企业数据基础和确定性防护措施相关的技能。
技术技能与人机协作技能
无论我们谈论的是构建人工智能系统还是在生产环境中管理它们，技术专长只是有效利用人工智能进行商业活动所需技能的一部分。精通人工智能的工作者不仅要对数学、算法和编程语言有透彻而深入的理解，还要具备批判性地评估和识别结果何时需要人工干预的能力。凭借数据治理和输出验证技能，将数学直觉和编码专业知识与人工监督相结合，就能更容易地快速识别不准确或不可靠的输出，并对系统的规则和防护措施进行更改。
现代生产中具有高影响力的人工智能技能
如果您要将先进的人工智能集成到您的日常经营活动中（自动化工作流程、分析企业数据、管理客户交互等），您需要具有专业人工智能技能的员工。 只会编写基本提示的员工无法以支持您独特的工作流程和推进您的业务目标的方式使用生产级人工智能系统。
以下是在评估人工智能技能时需要考虑的五个最具影响力的领域。
- 1 . 智能体人工智能和多智能体编排：借助智能体人工智能技能，工作人员可以构建超越回答简单问题、完成多步骤任务的系统。他们应该了解观察-判断-决策-行动 (OODA) 等决策周期，这有助于构建人工智能代理评估信息和采取行动的方式。常用技术包括 LangGraph、CrewAI 和 AutoGen 等编排框架，以及模型上下文协议 (MCP) 等集成标准，该协议将人工智能应用程序连接到外部工具和数据。
- 2 . 高级检索增强生成 (RAG) 和矢量数据：当工作人员知道如何使用 Pinecone、ChromaDB 和 FAISS 等矢量搜索工具，以及混合检索和上下文重排序技术时，人工智能系统可以利用 RAG 将响应建立在当前特定上下文数据的基础上，而不是仅仅依赖于模型的现有知识。
- 3 . MLOps、模型路由和程序化评估：不同人工智能任务的复杂性直接影响哪些模型最适合处理它们。 借助模型路由工具和技能，工作人员可以增强公司根据每个任务的需要平衡性能、速度和应用程序编程界面（应用程序编程界面）成本的能力。 此外，掌握精湛的人工智能技能，并熟练运用 Ragas 等自动化评估工具，系统地测试人工智能系统的性能，找出需要改进的地方，也至关重要。涉及输入和输出保护机制的技能可以帮助系统在规定的规则范围内运行，并防止出现不必要的或不可靠的响应。
- 4 . 应用机器学习和核心 Python 系统： Python 仍然是当今最重要的编程语言之一，因为它具有灵活性，并且在构建人工智能系统时能够支持从数据处理到机器学习的一切。 在生产环境中使用 Python 所需的人工智能技能包括使用 PyTorch、Scikit-learn、Pandas 以及将模型与其他工具和服务连接起来的异步应用程序编程界面架构的经验。
- 5 . 输出验证、偏差缓解和治理：人工监督对于使用较旧和较新的 AI 系统至关重要，以避免出现不准确问题。 熟练的工人将能够检测幻觉，找出输出结果中的偏差，并遵循最新的人工智能治理和合规标准。这些技能对于应对人工智能能力的“锯齿状前沿”所造成的局面也至关重要，因为人工智能能力的“锯齿状前沿”可能导致一个工具能够有效地处理一项任务，但却难以处理另一项看似同样简单的任务。
我应该学习哪些人工智能技能？
你应该培养哪些人工智能技能取决于你的职位以及你计划如何在工作中使用人工智能。数据科学家、软件开发人员、企业领导者和非技术专业人员都需要不同的技术技能和实践技能组合。
- 面向软件工程师和开发人员：
- 工程师和开发人员过去常常将他们的大部分技能集中在逐行编写代码的常规任务上。但随着人工智能系统和自动化的进步，这些专业人员发现需要扩大他们在代理编排、系统监控和基于应用程序界面的模型集成等领域的技能。
- 面向数据科学家和机器学习专家：
- 这些专业人员需要提升向量嵌入、专门微调和混合搜索架构方面的技能。了解如何使用自动化评估可以更轻松地衡量人工智能系统的性能，并确定需要对检索方法、模型配置和输出保护措施进行更改的领域，从而使工具更加准确、可靠和有效。
- 面向产品经理和业务领导者：
- 你不需要成为高级程序员才能使用人工智能进行产品管理和业务领导工作。但您应该深入了解人工智能的可行性、成本效益权衡、工作流程自动化设计和风险治理，以便您知道如何评估哪些人工智能工具能为您的运营带来真正的价值。
- 对于非技术专业人士：
- 了解如何创建和使用上下文丰富的提示对于从人工智能中获得有用的结果至关重要，但你也必须擅长输出审核，因为人工智能系统容易出错。不去验证结果的质量和准确性，就自动接受所有输出结果为准确，这绝非明智之举。凭借强大的提示技能和仔细的输出审核，您可以利用人工智能驱动的自动化来简化和改进由重复性任务、例行数据处理和耗时的行政工作组成的操作。
学习人工智能技能的最佳方法
人工智能培训课程可满足不同技能水平和职业目标的需求。有些课程侧重于理论概念，而另一些课程则旨在为你提供实践经验。在探索最佳人工智能学习课程时，请考虑您的需求和公司的目标。
- “教程陷阱”：只需对人工智能培训进行基本搜索，就会发现成千上万个肤浅的在线课程。这些课程通常涉及观看和模仿作品，而不是解决现实世界的问题或构建功能性人工智能系统。警惕那些承诺几天内就能让你掌握人工智能技术的项目。相反，应该寻找那些注重实践学习的课程。
- 结构化的5阶段学习进程：对于追求生产 AI 角色的开发人员和其他技术专业人员，以下五阶段进程提供了一种可能的学习路径。 合适的进度安排将取决于您目前的经验和职业目标。
- 1阶段（ 1 - 2月）： Python 基础、异步编程、数据操作和 Git。
- 第2阶段（ 3 - 4月）：变压器、标记化、应用程序编程界面集成和结构化 JSON 解析。
- 阶段3 （ 5 - 6月）：文档预处理、矢量数据库和混合 RAG 管道。
- 阶段4 （ 7 - 8个月）：智能体状态图、工具调用接口和多智能体协调。
- 第5阶段（第9 - 10月）：生产部署、容器化（Docker）和自动化基准测试（Ragas）。
- 行业顶尖认证和项目：
- 在探索人工智能培训项目时，请寻找那些能够让你获得与你的职业目标相关的行业认可的人工智能认证的项目。一个值得你投入时间和金钱的课程应该提供大量机会，让你通过构建人工智能应用程序、将模型与 API 和真实世界数据集成以及测试和排除输出故障来应用所学知识。
- 谷歌人工智能要点
- 深度学习.人工智能专业方向
- IBM RAG 和 Agentic 人工智能专业证书
- Microsoft 认证：Azure 人工智能应用程序和代理开发助理 (人工智能103)
- 年度工资补充 认证机器学习工程师 – 助理
- Google Cloud 专业机器学习工程师
- 在探索人工智能培训项目时，请寻找那些能够让你获得与你的职业目标相关的行业认可的人工智能认证的项目。一个值得你投入时间和金钱的课程应该提供大量机会，让你通过构建人工智能应用程序、将模型与 API 和真实世界数据集成以及测试和排除输出故障来应用所学知识。
- 项目组合要求：
- 通过作品集展示人工智能技能，更容易对其进行验证。公开的 GitHub 代码库和 Hugging Face Spaces 只是招聘人员和雇主在评估技术能力时经常查看的几个平台中的两个。优秀的软件工程师或开发人员的作品集应包含多智能体问题求解器和自动化评估，以及可用于生产的 RAG 应用程序。
在哪里寻找和招聘顶级人工智能人才
找到合适的人工智能人才通常需要结合传统的招聘渠道和替代的招聘方法。最佳方法取决于您所需的技术专长、项目范围以及您的长期人工智能战略。
- 预先筛选的精英人才网络：利用 Toptal 和 Turing 等平台快速接触高级系统架构师。
- 开放自由职业者市场：通过 Upwork 和 Jobbers.io 寻找模块化任务支持和原型人才。
- 直接进行开源招聘：在 GitHub 代码库、Hugging Face 排行榜和 Kaggle 竞赛中寻找框架贡献者和优秀人才。
- 内部技能提升学院：通过对现有工程和运营团队进行再培训，保留机构领域知识。
G-P 如何帮助您获得新兴的 人工智能 技能
贵公司在人工智能领域的成功很大程度上取决于为应用程序和工作流程构建一个具有弹性的系统架构。要培养这些能力，您的团队需要既具备技术执行能力又具备批判性思维的专业人员。
将所学知识付诸实践，构建你的第一个多智能体工作流程，或者审查你团队当前的 AI 技能，看看额外的培训或招聘能在哪些方面有所帮助。如果您在另一个国家/地区找到合适的人才， G-P专业雇主可以帮助您招聘、入职和管理员工，而无需在当地建立实体。 预订演示，了解G-P专业雇主如何支持您的全球人工智能人才战略。
常见问题
哪些人工智能技能对当今劳动力最重要？
在大多数行业中，这些通常被认为是最有价值的技能：代理编排、RAG（红黄绿）、Python、自动化评估、输出验证、数据治理和批判性思维。该职位最终决定哪些人工智能技能最为重要，以确保输出准确，并与雇主的业务目标实现跨职能协调一致。
学习人工智能技能的最佳方法是什么？
最有效的学习路径是将结构化的课程学习与实践项目相结合，向学生展示如何将人工智能应用于实际的商业问题。有效的培训会让你完成项目，并将所学知识应用于现实世界的商业问题。
企业如何找到具备高级人工智能技能的员工？
雇主通常会求助于经过预先筛选的人才网络、自由职业者市场以及开源社区，以寻找当今顶尖的人工智能人才。一些公司会利用内部培训计划提升现有员工的技能，使其掌握必要的人工智能技能，而无需招聘额外的员工。
