使用人工智慧科技，提升員工技能

人工智慧已成為各產業企業的遊戲變革者。 但隨著人工智慧的採用速度加快，最重要的考量之一就是它如何影響您目前的勞動力。 雖然您可能渴望投資人工智慧以保持競爭力，但您的團隊成員可能更猶豫不決。 根據最近的 Gallup 調查，將近四分之一的員工擔心人工智慧會開始工作。 因此，人工智慧訓練計畫對於協助減輕這些疑慮和釋放人工智慧的真正潛力至關重要。

G-P 的工作人工智慧報告顯示，領導者認為人工智慧可以成功影響數位轉型、市場風險預測和法規遵循等領域。 然而，如果沒有適當的人員和流程，就無法實現這些目標。 為了充分發揮人工智慧帶來的優勢，您必須考慮員工的技能以及人工智慧的功能。 讓我們來看看領導者如何成功地在採用人工智慧來改變營運方式，並建立具備支援這項技術的強大勞動力之間取得平衡。

AI 是否會佔用您員工的工作？

雖然許多員工擔心 AI 可能會在工作上取代他們，但 G-P Chief Product and Strategy Officer Nat Natarajan 認為，透過正確的準備和訓練，情況並非如此。 我們堅信，將人類才能與技術和 AI 相結合，是提供給客戶的最佳體驗組合。 我們不相信人工智慧會取代人們。 它將增強我們的工作。” 

AI 可以處理研究和編碼等耗時的任務，從而提高工作效率。 而且，由於科技技能的保存期限已縮短至四年，因此教導員工關於 AI 可以實際提升其工作安全，同時提高人才留任率，並培養能將 AI 優勢發揮到極致的文化。 

AI 升級意味著什麼？

AI 升級技術主要有兩種類型：技術角色或非技術角色的訓練。 具有非技術角色的員工可以專注於機器學習 （ML） 演算法和預測分析等 AI 領域，以提高他們在日常工作中的分析和決策技能。 這可能包括學習如何使用聊天機器人等人工智慧工具、如何解讀人工智慧產生的資料，以及如何結合人工智慧見解和自己的判斷力，做出更好的決策。 例如，您可以訓練行銷人才將人工智慧用於目標性活動，或訓練人力資源專業人員使用人工智慧來最佳化招募時間表。

第二種類型的 AI 升級技術是技術性更高的，專為建立、自訂或維護如軟體開發人員等 AI 解決方案的角色而設計。 這可能會從使用 Python 等工具進行模型評估的訓練，到瞭解人工智慧和機器學習系統如何整合至大型軟體系統，或如何將深度學習模型部署到作業環境中。

如何為員工規劃人工智慧技能提升策略

雖然 AI 可以幫助自動化許多關鍵業務流程，但您仍然需要人員提供關鍵背景資訊。 因此，人工智慧訓練人才可為您提供結合人類經驗的尖端人工智慧雙加分，以做出更好的決策。 提升技能的過程因公司而異，但從根本上講，AI 培訓需要多層級的專業知識。 其中包括資深領導者持續精益求精的文化，並強調在工作中使用人工智慧的重要性。 主管還必須弄清楚他們團隊現在擁有哪些技能，以及未來需要哪些技能，同時為每位員工提供個人化的學習計畫。 

G-P 人才招募總監 Pooja Chugh 說：“這個 【提升員工技能】 需要一個結構完善的方法，包括評估和技能差距分析、針對性培訓，專注於資料科學、先進的機器學習技術、實際問題專案的實踐經驗和持續支持等領域。” 雖然可能需要一些時間，但它可以使組織內的 AI 更加可持續和全面地採用，充分利用已經理解公司業務和文化的員工的優勢。 

透過人工智慧賦予員工能力，改變您的業務成果。

當您的員工接受人工智慧訓練時，他們就能處理具有挑戰性的問題、激發創新，並為您的企業達成效能超前的成果。 AI 培訓也有助於留任，因此在現今競爭激烈的招聘環境中，您的人力資源團隊不必擔心被鎖定在入職和離職週期中。 這意味著他們可以專注於其他重要任務，例如福利管理、政策管理和員工關係等，以改善您的勞動力。 以下是投資人工智慧和提升員工技能如何使各種產業受益的方法。

消費者包裝商品 （CPG）：

在機器學習演算法和資料分析方面提升 CPG 產業的員工技能，可以讓您的團隊更加以資料為導向且更有效率。 在 CPG 產業有效管理資料是一項挑戰，因為從零售商和供應商到製造商和消費者，來源點都非常多。 但針對機器學習演算法和資料分析訓練員工，可以釋放預測消費者需求和最佳化庫存量等因素的強大能力。 根據 McKinsey 的研究，一家消費者公司使用大語言模型 （LLM） 簡化財務規劃和分析，節省了多達 30% 的研究時間。

生物科技：

在資料分析、預測建模和自動化方面提升生物科技產業的員工技能，可以推動創新和醫療發展。 例如，資料科學技能可用於識別生物標記，而中國的研究人員最近也使用深度學習模型，從淋巴結切片中準確偵測肺癌。 人工智慧訓練將是生物技術產業的關鍵，在此領域中，分析大型生物資料集和執行進階模擬等技能可以加速改善精準醫療照護的發現。

商業服務：

為商業服務業的員工提供 AI 技能，使他們能夠使用工具自動執行重複性任務，如資料輸入和產生報告。 例如，對員工進行機器人流程自動化 （RPA） 工具的訓練，可減少處理時間和人為錯誤的風險，並簡化表單完成、資料擷取和檔案管理等關鍵管理工作流程。 2024 湯森路透針對商業服務中的 AI 使用量所做的一項調查發現，法律產業受訪者使用 AI 工具節省成本、讓員工有更多時間處理高價值任務的能力，以及協助品質管制檢查的能力。 

製造：

在 ML、 自然語言處理 （NLP）和 預測分析等流程上提升製造產業員工技能，可以減少錯誤、改善工作流程管理並減少停機時間，進而提高生產力。 根據 McKinsey Global Institute 的統計，製造業是資料最密集的產業之一，每年在全球產生平均 1.9PB 的量。 但是人工智慧可以協助員工分析即時資料，以最佳化工作流程。 受過預測建模訓練的員工可以解讀機器資料，以便在設備發生故障之前安排主動維護。 這是製造業的關鍵，因為它 能將營運延遲或停機的風險降到最低，進而降低效率並增加成本。

技術：

在人工智慧自動化和分析工具上提升技術產業的員工技能，意味著他們可以在更短的時間內完成更多工作。 瑞士盧加諾大學的學術界認為，像 ML 、NLP 和自動化測試等 AI 技能，將幫助軟體開發人員處理編碼和錯誤偵測等任務，將工作負載減少一半。 在網路安全等領域，深度學習模型訓練可以幫助員工識別他們可能錯過的大型資料集模式。 他們也可以使用人工智慧，使用客戶日誌和歷史資料建立模型，在執行之前識別攻擊模式。 

透過 G-P 的 AI 解決方案為您的團隊提供支援。

我們在全球經營業務的方式隨著人工智慧的普及而不斷改變，因此需要仔細的規劃、投資和持續學習，才能充分利用這項不斷演進的技術。 聘僱合適的人工智慧人才，並為新進和現有員工實施持續的訓練策略，對於最大化人工智慧的優勢至關重要。 

透過 G-P，我們支援人工智慧的全球就業產品和名義雇主解決方案可協助您聘僱、入職和管理成功所需的全球團隊。 我們的技術由我們專有的 AI 知識基礎和資料系統提供支援，確保您擁有即時答案和專家見解，以做出明智的決策，並在 180 多個國家合規地擴展。

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