利用人工智能技术提升员工的技能

人工智能已经成为多个行业企业的游戏规则改变者。 但随着 AI 采用速度的加快，最重要的考虑因素之一是它如何影响您当前的劳动力。 虽然您可能渴望投资 AI 以保持竞争力，但您的团队成员可能会更加犹豫。 根据盖洛普最近的一项调查，近四分之一的员工担心人工智能会发挥作用。 这就是为什么人工智能培训计划对于帮助缓解这些问题和释放人工智能的真正潜力至关重要。

G-P 的 AI at Work 报告显示，领导者认为 AI 可以成功影响数字化转型、市场风险预测和监管合规等领域。 但是，如果没有合适的人员和流程，仅靠人工智能就无法实现这些目标。 为了释放 AI 带来的全部优势，关键是要考虑员工的技能以及 AI 的能力。 让我们看看领导者如何成功地在拥抱人工智能来改变他们的运营和建立一支具有支持这项技术技能的强大员工队伍之间取得平衡。

AI 是否会取代您员工的工作？

虽然许多员工担心人工智能可能会在工作中取代他们，但G-PChief Product and Strategy OfficerNat Natarajan认为，经过正确的准备和培训，情况并非如此。 “我们相信，将我们拥有的人类人才与技术和人工智能相结合，是我们客户体验的最佳组合。 我们不相信人工智能会取代人们。 这将增强我们的工作”。 

AI 可以通过处理研究和编码等耗时的任务来提高工作效率。 由于技术技能的保质期已经缩短到四年，教导员工人工智能实际上可以提高他们的工作安全性，同时增加人才保留率并培养一种最大限度地发挥人工智能优势的文化。 

AI 提升技能需要什么？

为员工提供两种主要的人工智能技能提升类型：技术角色培训或非技术角色培训。 具有非技术角色的员工可以专注于人工智能领域，如机器学习（ML）算法和预测分析，以提高他们在日常工作中的分析和决策技能。 这可能包括学习如何使用聊天机器人等 AI 驱动的工具，如何解释 AI 生成的数据，以及如何将 AI 见解与自己的判断相结合，以做出更好的决策。 例如，您可以培训您的营销人才将 AI 用于有针对性的活动，或者培训您的人力资源专业人员使用 AI 来优化招聘时间表。

第二类 AI 技能提升技术更专业，专为涉及创建、定制或维护 AI 解决方案的角色而设计，例如软件开发人员。 从使用 Python 等工具进行模型评估训练，到了解如何将 AI 和 ML 系统集成到更大的软件系统中，或者如何将深度学习模型部署到操作环境中，这可能有所不同。

如何为您的员工规划 AI 技能提升战略

尽管人工智能可以帮助自动化许多关键业务流程，但您仍然需要人们提供关键背景。 因此，在 AI 领域培养人才将获得尖端 AI 与人类经验相结合的双重奖励，从而做出更好的决策。 每家公司的技能提升历程各不相同，但从根本上讲，AI 培训需要多层次的专业知识。 这包括高层领导继续依赖并强调在工作中使用人工智能的重要性的文化。 领导者还必须弄清楚他们的团队现在拥有哪些技能，以及他们将来需要哪些技能，同时为每个员工提供个性化的学习计划。 

G-P 人才招聘总监 Pooja Chugh 表示：“这名 【高技能员工】 需要一种结构良好的方法，包括评估和技能差距分析、专注于数据科学、先进机器学习技术、实际问题项目实践经验和持续支持等领域的有针对性的培训。 G-P “虽然这可能需要时间，但它可能导致在组织内更可持续和集成地采用人工智能，利用已经了解公司业务和文化的员工的优势。 

通过为员工赋能 AI 来改变您的业务成果。

当您的员工接受 AI 培训时，他们可以解决具有挑战性的问题，激发创新，并为您的业务实现超绩效。 AI 培训也有助于保留工作，因此在当今竞争激烈的招聘环境中，您的人力资源团队不必担心被锁定在入职和离职周期中。 这意味着他们可以专注于其他重要的任务，以改善您的员工队伍，如福利管理，政策管理和员工关系，等等。 以下是投资人工智能和员工技能提升如何使各个行业受益。

包装消费品 （CPG）：

在 ML 算法和数据分析方面提高 CPG 行业的员工技能，可以使您的团队更加以数据为导向和高效。 在 CPG 行业中有效管理数据具有挑战性，因为从零售商和供应商到制造商和消费者，有如此多的来源。 但是，对员工进行机器学习算法和数据分析培训可以释放出预测消费者需求等因素和优化库存水平的强大能力。 根据麦肯锡的研究，一家消费公司使用大型语言模型（LLM）来简化财务规划和分析，节省了高达30%的研究时间。

生物技术：

在数据分析、预测建模和自动化方面提高生物技术行业的员工技能，可以推动创新和医疗发展。 例如，数据科学技能可用于识别生物标志物，中国的研究人员最近使用深度学习模型从淋巴结活检中准确检测肺癌。 AI 训练将是生物技术行业的关键，分析大型生物数据集和运行高级模拟等技能可以加速可以改善精准医疗的发现。

商务服务：

为商业服务行业的员工配备 AI 技能，使他们能够使用能够自动执行重复任务的工具，如数据输入和报告生成。 例如，对员工进行机器人流程自动化 （RPA） 工具培训可以减少处理时间和人为错误风险，并简化关键的管理工作流程，如表格填写、数据提取和文件管理。 2024 汤森路透对商业服务中人工智能使用情况的调查发现，法律行业受访者使用人工智能工具来节省成本，他们允许员工在高价值任务上花费更多时间的能力，以及他们帮助进行质量控制检查的能力。 

制造：

提高制造业员工对 ML、自然语言处理 （NLP） 和预测分析等流程的技能，可以提高生产率，减少错误，改善工作流程管理，减少停机时间。 据麦肯锡全球研究所称，制造业是数据密集型行业之一，每年在全球平均产生 1.9 PB 级数据。 但 AI 可以帮助员工分析实时数据以优化工作流程。 接受过预测建模培训的员工可以解释机器数据，以便在设备故障发生之前安排主动维护。 这是制造业的关键，因为它 可以最大限度地降低运营延迟或停止的风险，从而降低效率和增加成本。

技术：

在 AI 自动化和分析工具方面提高技术行业的员工技能意味着他们可以在更短的时间内完成更多工作。 来自瑞士卢加诺大学的学者认为，机器学习、NLP和自动化测试等人工智能技能将通过帮助编码和错误检测等任务将软件开发人员的工作量减少一半。 在网络安全等领域，深度学习模型的培训可以帮助员工识别大型数据集中的模式，否则他们可能会错过这些模式。 他们还可以使用人工智能来构建模型，使用客户端日志和历史数据来识别攻击模式。 

利用 G-P 的 AI 驱动解决方案为您的团队提供支持。

随着 AI 的普及，我们在全球开展业务的方式不断变化，并且需要仔细的规划、投资和持续学习才能充分利用这种不断发展的技术。 为新员工和现有员工招聘合适的 AI 人才并实施持续的培训策略对于最大化 AI 的优势至关重要。 

凭借 G-P，我们支持 AI 的全球就业产品和 EOR 解决方案可帮助您招聘、入职和管理成功所需的全球团队。 我们的技术由我们专有的 AI 知识库和数据系统提供支持，确保您获得即时答案和专家见解，从而做出明智的决策，并在 180 多个国家/地区合规地进行扩展。

要详细了解 AI 如何影响工作世界，请立即下载我们的 AI 报告。