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生成式 AI 将如何改变职场?研究单位:有 15 种技能更重要,另外 5 种将被淘汰
来源: | 作者:5+1 | 发布时间: 59天前 | 108 次浏览 | 分享到:

生成式 AI 将如何改变职场?研究表明:有 15 种技能更重要,另外 5 种将被淘汰

 

随着生成式 AI 成为各大企业营运不可或缺的一部分,许多职务内容会有所转变,提升并再培训人类员工的技能将愈来愈重要。人力资源研究组织( The Burning Glass Institute) 与人力资源管理协会(SHRM)合作,探讨生成式 AI 如何影响企业和工作内容。

 

AI 取代员工工作,雇主可推广「再培训」课程提升士气

生成式 AI 大爆发,取代不少工作,代表企业愈来愈可能为了节省成本而裁员,但裁员会打击公司的士气。报告指出,透过新工具和培训有助于将原本的人力资源转移到不同的角色,可以确保企业文化与经验得以传承,并提升员工士气。

 

管理阶层要理解生成式 AI 的潜力、限制以及如何融入现有工作流程,这也意味着员工学习和发展课程将需要与时俱进,教育和培训机构需要提供以 AI 为中心的技能课并教人类与 AI 合作。

 

例如培训传统的客服人员,让他们转向管理聊天机器人或监督自动化流程,或让数据分析师担任 AI 数据专家,都是可行的人力资源运用方式。专门从事 AI 工具创建和管理、研究、开发和在商业环境中应用的技能将最抢手。另一方面,人类独特的批判性思维、同理心和适应性将变得更加突出,报告整理各个技能的重要性变化如下:

 

重要性提升的 15 项技能

  1. AI 素养(AI literacy):熟悉 AI 基础知识,理解 AI 的潜力与限制。

  2. 系统性评估:评估 AI 的表现与预测 AI 可能产生的问题。

  3. 数据素养:解释由 AI 处理的大量数据。

  4. 情商(EQ):具备同理心和人际理解,能处理与人互动的工作。

  5. 持续学习:训练、改进及提升 AI 模型,适应 AI 快速发展的环境。

  6. 批判性思维:评估复杂情况或 AI 产生的内容与决策的思维能力。

  7. 资安与隐私:维护数据安全,理解 AI 系统的安全隐患。

  8. 创造力:运用人类创造力,以超越 AI 的生成能力。

  9. AI 模型训练:训练、优化并改善 AI 模型。

  10. 神经网络理解:了解神经网络的结构与可能的应用。

  11. AI 优化:调整算法使其更有效率并更精准。

  12. 增强 AI 学习力:提升机器透过试误法(trial and error)学习和进步的能力。

  13. 自然语言处理:教机器理解人类语言,AI 的一个专业领域。

  14. 生成对抗网络(GAN)技能:一种深度学习架构,能够生成模仿真实数据集的数据。

  15. 可解释 AI(XAI):使人类能够理解 AI 产出的成果。

 

 

重要性下降的 5 项技能,以及下降的原因

  1. 初阶内容工作:AI 可以生成基本的文字、视觉或多媒体内容。

  2. 平面设计与基础网页开发:AI 驱动的设计工具能够建议颜色、设计 LOGO 和排版网页,以及自动生成网页区块和产生常见功能的程序代码。

  3. 初阶研究工作:AI 能够自动化数据收集和进行初步分析。

  4. 编写基本程序代码:AI 能生产基本的程序代码。

  5. 简单数据分析:AI 可以做到基本数据分析。