主要心得
- 現代人工智慧技能：如今，擁有強大的人工智慧技能通常需要具備代理編排、檢索增強生成 (RAG)、Python 系統、自動化評估和輸出治理的經驗。
- 如何學習人工智慧技能：將結構化的課程或認可的認證與將人工智慧技能應用於現實世界問題的實踐項目相結合。
- 尋找人工智慧領域的專業人才：公司可以透過人才網絡、自由工作者市場和開源社群招募人工智慧專業人員，或透過內部培訓計畫提升現有員工的技能。
當人工智慧工具首次廣泛應用於日常商業活動時，許多公司只是以有限的方式使用它們，例如使用聊天機器人對顧客的詢問提供一行回應。如今，企業正在多個部門使用生產級人工智慧軟體來自動化關鍵工作流程並分析訊息，從而做出更明智的決策。這些進步正在重塑全球就業格局，企業更加重視尋找能夠建構、管理和改進人工智慧系統的員工。正因如此，對於當今的企業來說，了解現代人工智慧技能以及如何組建具備人工智慧技能、能夠創造企業價值的團隊至關重要。
什麼是人工智慧技能？
人工智慧技能的核心是技術和人的能力，它使勞動者擁有建構、整合、管理和監督人工智慧系統的知識和能力。這些能力涵蓋演算法工程、程式設計和數據分析等領域，並高度重視人工監督。
企業可以策略性地運用人工智慧技能，利用人工智慧工具解決現實世界的問題。而且他們可以在不消除人類判斷因素的情況下做到這一點，而人類判斷因素對於決定人工智慧產生的解決方案是否適合當前情況至關重要。
人工智慧能力的演變
在過去的二十年裡，人工智慧技能與人工智慧工具本身一樣發生了巨大的變化和改進。例如，在對話時代，人工智慧技能通常包括與人工智慧聊天機器人合作，這些聊天機器人可以為簡單的問題提供簡短、基本的答案。掌握諸如撰寫提示訊息和基本聊天機器人配置等技能，通常足以從這些工具中獲得有用的回應。但現在人工智慧技術已經變得更加先進，人類需要具備與生產級人工智慧系統合作的技能，這些系統包含多個人工智慧代理，可以完成各種各樣的任務，而不僅僅是回答問題。這些代理通常會依照人類開發人員和操作員預先設定的規則和防護措施來執行這些任務。這就是為什麼建構和管理這些系統的工人需要掌握與多代理執行循環、即時企業資料基礎和確定性防護措施相關的技能。
技術技能與人機協作技能
無論我們談論的是建立人工智慧系統還是在生產環境中管理它們，技術專長只是有效利用人工智慧進行商業活動所需技能的一部分。精通人工智慧的工作者不僅要對數學、演算法和程式語言有透徹而深入的理解，還要具備批判性地評估和識別結果何時需要人工幹預的能力。憑藉資料治理和輸出驗證技能，將數學直覺和編碼專業知識與人工監督相結合，就能更容易地快速識別不準確或不可靠的輸出，並對系統的規則和防護措施進行更改。
現代生產中具有高影響力的人工智慧技能
如果您要將先進的人工智慧整合到您的日常營運活動中（自動化工作流程、分析企業數據、管理顧客互動等），您需要具有專業人工智慧技能的員工。 只會編寫基本提示的員工無法以支援您獨特的工作流程和推進您的業務目標的方式使用生產級人工智慧系統。
以下是在評估人工智慧技能時需要考慮的五個最具影響力的領域。
- 1 . 智能體人工智慧與多智能體編排：借助智能體人工智慧技能，工作人員可以建構超越回答簡單問題、完成多步驟任務的系統。他們應該了解觀察-判斷-決策-行動 (OODA) 等決策週期，這有助於建立人工智慧代理評估資訊和採取行動的方式。常用技術包括 LangGraph、CrewAI 和 AutoGen 等編排框架，以及模型上下文協議 (MCP) 等整合標準，該協議將人工智能應用程式連接到外部工具和資料。
- 2 . 進階檢索增強生成 (RAG) 和向量資料：當工作人員知道如何使用 Pinecone、ChromaDB 和 FAISS 等向量搜尋工具，以及混合檢索和上下文重排序技術時，人工智慧系統可以利用 RAG 將響應建立在當前特定上下文資料的基礎上，而不是僅僅依賴模型的現有知識。
- 3 . MLOps、模型路由和程序化評估：不同人工智慧任務的複雜性直接影響哪些模型最適合處理它們。 借助模型路由工具和技能，工作人員可以根據每項任務的需要，增強公司在效能、速度和應用程式介面成本之間取得平衡的能力。此外，掌握精湛的人工智慧技能，並熟練運用 Ragas 等自動化評估工具，系統地測試人工智慧系統的性能，找出需要改進的地方，也至關重要。涉及輸入和輸出保護機制的技能可以幫助系統在規定的規則範圍內運行，並防止不必要的或不可靠的回應。
- 4 . 應用機器學習與核心 Python 系統： Python 仍然是當今最重要的程式語言之一，因為它具有靈活性，並且在構建人工智能係統時能夠支援從資料處理到機器學習的一切。 在生產環境中使用 Python 所需的必要人工智能技能包括 PyTorch、Scikit-learn、Pandas 以及將模型與其他工具和服務連接起來的非同步應用程式介面架構方面的經驗。
- 5 . 輸出驗證、偏差緩解和治理：為了避免使用較老和較新的「人工智能」系統出現不準確問題，人工監督至關重要。 熟練的工人將能夠檢測幻覺，找出輸出結果中的偏差，並遵循最新的人工智慧治理和合規標準。這些技能對於應對人工智慧能力的「鋸齒狀前沿」所造成的局面也至關重要，因為人工智慧能力的「鋸齒狀前沿」可能導致一個工具能夠有效地處理一項任務，但卻難以處理另一項看似同樣簡單的任務。
我應該學習哪些人工智慧技能？
你應該培養哪些人工智慧技能取決於你的職位以及你計劃如何在工作中使用人工智慧。資料科學家、軟體開發人員、企業領導者和非技術專業人員都需要不同的技術技能和實務技能組合。
- 軟體工程師和開發人員：
- 工程師和開發人員過去常常將他們的大部分技能集中在常規的逐行編碼任務上。但隨著人工智慧係統和自動化技術的進步，這些專業人士發現需要拓展他們在代理編排、系統監控和基於應用程式的模型整合等領域的技能。
- 面向資料科學家和機器學習專家：
- 這些專業人員需要提升向量嵌入、專門微調和混合搜尋架構方面的技能。了解如何使用自動化評估可以更輕鬆地衡量人工智慧系統的性能，並確定需要對檢索方法、模型配置和輸出保護措施進行更改的領域，從而使工具更加準確、可靠和有效。
- 面向產品經理和業務領導者：
- 你不需要成為高階程式設計師才能使用人工智慧進行產品管理和業務領導工作。但您應該深入了解人工智慧的可行性、成本效益權衡、工作流程自動化設計和風險治理，以便您知道如何評估哪些人工智慧工具能為您的營運帶來真正的價值。
- 對於非技術專業人士：
- 了解如何創建和使用上下文豐富的提示對於從人工智慧中獲得有用的結果至關重要，但你也必須擅長輸出審核，因為人工智慧系統容易出錯。不去驗證結果的品質和準確性，就自動接受所有輸出結果為準確，這絕非明智之舉。憑藉強大的提示技能和仔細的輸出審核，您可以利用人工智慧驅動的自動化來簡化和改進由重複性任務、例行資料處理和耗時的行政工作組成的操作。
學習人工智慧技能的最佳方法
人工智慧培訓課程可滿足不同技能水平和職業目標的需求。有些課程著重於理論概念，而有些課程則旨在為你提供實務經驗。在探索最佳人工智慧學習課程時，請考慮您的需求和公司的目標。
- 「教學陷阱」：只需對人工智慧培訓進行基本搜索，就會發現成千上萬個膚淺的線上課程。這些課程通常涉及觀看和模仿作品，而不是解決現實世界的問題或建立功能性人工智慧系統。警惕那些承諾幾天內就能讓你掌握人工智慧技術的專案。相反，應該尋找那些注重實作學習的課程。
- 結構化的5階段學習過程：對於追求生產人工智慧角色的開發人員和其他技術專業人員，以下五階段進程提供了一個可能的學習路徑。 合適的進度安排將取決於您目前的經驗和職業目標。
- 1階段（ 1 - 2月）： Python 基礎、非同步程式設計、資料操作和 Git。
- 階段2 （ 3 - 4月）：轉換器、標記化、應用程式介面整合和結構化 JSON 解析。
- 階段3 （ 5 - 6月）：文件預處理、向量資料庫和混合 RAG 管道。
- 階段4 （ 7 - 8個月）：智能體狀態圖、工具呼叫介面與多智能體協調。
- 第5階段（第9 - 10月）：生產部署、容器化（Docker）和自動化基準測試（Ragas）。
- 行業頂級認證和項目：
- 在探索人工智慧培訓課程時，請尋找那些能夠讓你獲得與你的職業目標相關的行業認可的人工智慧認證的課程。一個值得你投入時間和金錢的課程應該提供大量機會，讓你透過建立人工智慧應用程式、將模型與 API 和真實世界數據整合以及測試和排除輸出故障來應用所學知識。
- 谷歌人工智能重點
- 深度學習.人工智慧專業方向
- IBM RAG 和 Agentic 人工智慧專業證書
- Microsoft 認證：Azure 人工智慧應用程式和代理開發助理（人工智慧103）
- 常年薪資歸屬 認證機器學習工程師 – 助理
- Google Cloud 專業機器學習工程師
- 在探索人工智慧培訓課程時，請尋找那些能夠讓你獲得與你的職業目標相關的行業認可的人工智慧認證的課程。一個值得你投入時間和金錢的課程應該提供大量機會，讓你透過建立人工智慧應用程式、將模型與 API 和真實世界數據整合以及測試和排除輸出故障來應用所學知識。
- 專案組合要求：
- 透過作品集展示人工智慧技能，更容易對其進行驗證。公開的 GitHub 程式碼庫和 Hugging Face Spaces 只是招募人員和雇主在評估技術能力時經常查看的幾個平台中的兩個。優秀的軟體工程師或開發人員的作品集應包含多智能體問題解算器和自動化評估，以及可用於生產的 RAG 應用程式。
在哪裡尋找和僱用頂級人工智能人才
找到合適的「人工智能」人才通常需要結合傳統的招募管道和另類的招募方法。最佳方法取決於您所需的技術專長、專案範圍以及您的長期人工智慧策略。
- 預先篩選的精英人才網絡：利用 Toptal 和 Turing 等平台快速接觸高級系統架構師。
- 開放自由工作者市場：透過 Upwork 和 Jobbers.io 尋找模組化任務支援和原型人才。
- 直接進行開源招募：在 GitHub 程式碼庫、Hugging Face 排行榜和 Kaggle 競賽中尋找框架貢獻者和優秀人才。
- 內部技能提升學院：透過對現有工程和營運團隊進行再培訓，保留機構領域知識。
G-P 如何幫助您獲得新興的 人工智慧 技能
貴公司在人工智慧領域的成功很大程度上取決於為應用程式和工作流程建立一個具有彈性的系統架構。要培養這些能力，您的團隊需要既具備技術執行能力又具備批判性思考的專業人員。
將你所學到的知識付諸實踐，建立你的第一個多智能體工作流程，或檢視你團隊目前的「人工智慧」技能，看看在哪些方面需要額外的培訓或招募。如果您在另一個國家找到合適的人才， G-P雇主可以幫助您僱用、入職和管理員工，而無需在當地建立實體。 預約演示，了解G-P雇主如何支援您的全球人工智能人才策略。
常見問題
對於現今的勞動力來說，哪些人工智慧技能最重要？
在大多數行業中，這些通常被認為是最有價值的技能：代理商編排、RAG（紅黃綠）、Python、自動化評估、輸出驗證、資料治理和批判性思維。該職位最終決定哪些人工智慧技能最為重要，以確保輸出準確，並與雇主的業務目標實現跨職能協調一致。
學習人工智慧技能的最佳方法是什麼？
最有效的學習路徑是將結構化的課程學習與實踐專案結合，向學生展示如何將人工智慧應用於實際的商業問題。有效的培訓會讓你完成項目，並將所學知識應用於現實世界的商業問題。
企業如何找到具備高階人工智慧技能的員工？
雇主通常會求助於經過預先篩選的人才網絡、自由工作者市場以及開源社區，以尋找當今頂尖的人工智慧人才。有些公司會利用內部培訓計畫來提升現有員工的技能，以培養必要的「人工智能」技能，而無需僱用額外的員工。
