-
技能人才
培养高技能人工智能人才的5大挑战
人工智能是解决问题的好帮手。但是，如果企业没有公平地满足人工智能的要求，特别是在管理技术相关技能库存时，它也会带来麻烦。在我们与负责人工智能团队和研究项目的高级管理人员进行的大多数讨论中，我们发现，寻找、培养和留住一支熟练的人工智能人才队伍是他们目前的首要任务。唉！人工智能技能差距正在扩大，而大多数雇主却没有应对这一挑战的答案。
为什么会这样？
人工智能正在影响工作的设计方式。新的岗位需要新的技能和人才。
自工业革命开始以来，技能差距一直是各行各业雇主面临的老大难问题。随着新技术的出现，工作环境和技能需求也发生了变化。
传统上，招聘人员总是发现自己在招聘旺季时难以弥补技能缺口。2017 年，一项调查报告显示，67% 的雇主担心技能缺口越来越大，以及这些缺口如何影响整体组织生产力、创收和行业内的员工流失。时间快进到 2023 年，由于人工智能、云计算、IT 安全和业务分析领域的快速创新，技能差距只会越来越大。
随着人工智能的应用成为大多数公司的主流，了解这一领域的技能差距就显得尤为重要。如今，由于缺乏能够处理正在进行和即将进行的人工智能和机器学习项目的熟练专业人员，大多数招聘经理在员工绩效方面面临着更大的差距。
技能缺口如果长期得不到填补，除了会导致公司文化退化和劳动力资源枯竭外，还可能使公司损失数百万美元。
根据 Korn Ferry 的数据，美国公司每年可能因其所在行业的技能短缺而损失约 1620 亿美元。每有一个职位空缺 42 天，企业就会损失 4,129 美元，相当于每天损失 100 美元。虽然不可能找到一个符合所有要求的候选人，但企业在提高现有员工技能方面的投入并不多，这仍然是一个讽刺！
简而言之，当公司因技能差距而无法填补职位空缺时，可能会对企业在充满挑战的商业环境中的运营方式产生永久性影响。
技能差距不断扩大的主要原因有以下几点：
缺乏人工智能/STEM 类别的正规教育结构
婴儿潮一代的快速退休率
软硬技能发展方面的培训计划不一致
人工智能主导产业的创新步伐
以下是现代企业在解决现有员工技能库存方面面临的最大挑战：
缺乏对数据技能差距的认识
尽管企业全力投入人工智能项目，但一直缺乏能够执行战略的熟练数据工程师和人工智能开发人员等内部人才库。内部人工智能人才短缺仍然是将人工智能项目推向终点的首要障碍。在当前的生成式人工智能时代，数据技能的缺乏只会放大美国和英国招聘人员面临的问题。2022 年，SAS 报告称，63% 的受访者声称，他们最缺乏的技能是人工智能和机器学习领域的技能。
根据 Corndell 的一项调查，每 10 位高级数据专业人士中就有 9 位表示其所在组织存在技能缺口。高级领导者坦言，员工对数据技能缺口缺乏认识。
企业缺乏强大的数据领导力来指导人工智能路线图
要在企业内部推动人工智能变革，就必须在竞争激烈、灵活多变的环境中为领导技能娴熟的专业人员打下坚实的基础。在一个典型的企业中，超过三分之二的员工可能对数据驱动的活动完全免疫。领导层对提供极少或根本不提供数据访问权限的这种明显的冷漠态度，导致了员工在人工智能技能提升计划中的无能。
一个平均拥有 1000 名员工的数据驱动型组织将由 56 名专业人员组成的数据团队组成，其中包括三名数据管理员或首席执行官。然后，还会有更多的影子数据专业人员在日常运营中使用数据和分析。能否对所有这些团队成员进行数据领导力培训，并期望他们通过持续学习、培训和发展的文化来提高数据素养？
75%的企业领导者表示，如果不能有效地扩展人工智能路线图，他们就会被淘汰出局。"鸵鸟型 "领导者实际上是对现有人工智能任务的一大威胁。这些领导者深居简出，忽视数据扫盲和人工智能变革管理计划，从而推迟了数据文化转型。
只有当人工智能和分析经理能够通过个人学习和技能提升目标来建立数据领导力时，企业才能看到他们的人工智能领导团队发生可操作的变化。虽然员工培训成本肯定会增加，这些项目的投资也会增加，但目前还不清楚企业在各级管理层的人工智能技能开发上花费了多少资金。
要想在当前的人工智能竞赛中取得成功，企业应该重新调整面向中层管理人员的基础人工智能和数据培训计划。
缺乏对数据成熟度的整体认识
数据成熟度是建立企业人工智能技能库存基础设施的关键指标。只有 44% 的数据领导者认为他们现有的数据团队能为组织带来有意义的价值。大多数组织都充分意识到需要扩大人工智能工作的规模，以提高数据和分析团队的效率。但是，如果不建立一个熟练工人人才库，该如何做到这一点呢？
这是大多数领导者仍在寻找答案的问题。
Corndel 的研究指出，现代工作场所需要通过对基于数据基础设施和人类专业技能的人工智能系统进行微妙的整合来实现数据成熟度。这些问题涵盖了行业中迫在眉睫的潜在威胁，如网络安全、数据隐私和合规风险。37%的数据领导者认为，员工缺乏数据技能是业务转型的障碍。另有 47% 的受访者提到了与人相关的技能，而 45% 的受访者表示，人工智能和技术技能都将阻碍 2023 年的业务转型工作。
要建立一支技术熟练的人工智能人才队伍，就必须制定基本规则，促进企业乃至整个行业的数据成熟度。这可能包括培养关键数据管理活动的技能，如：
数据分析
数据安全
数据存储
报告和可视化
数据清理和再设计
数据伦理和可解释性
人工智能扫盲等等。
心理安全与情感障碍
最近一项旨在了解人工智能对工作场所心理安全影响的调查显示了显著的结果。例如，尽管员工知道机器有可能取代人类，但他们不太可能向管理层表达自己的担忧。
然后，讽刺的一幕出现了。当企业努力对员工进行人工智能技能培训时，员工自己可能会对这种技能提升计划的相关性产生自我怀疑！
"这种人工智能培训是否真的有助于我的职业发展？
"我应该重点学习哪些技能？
"如果我现在报名参加人工智能培训项目，会不会影响我在现有岗位上的工作能力和交付能力？
"每次有新的人工智能发明出现，我是否都需要提升自己的技能？
"我被定型为单一人工智能系统的几率有多大？"
"我现在和将来都能获得所有最新的人工智能和培训资源吗？"
"我能选择自己的人工智能技能提升计划吗？"或者，我是否应该坚持组织提供的内容？
"新的技能提升计划是否会阻碍我将来在其他组织的职业发展？
抵制变革和维持技能范式的现状比经济衰退给企业带来的损失更大。当企业对人进行投资，并以专业技术知识引领他们制定职业规划时，企业才能蓬勃发展。对失败的恐惧和缺乏关注给人工智能技能提升计划带来了额外的压力。这正是自我认知和领导力培训发挥关键作用的地方。这些培训可以解决人工智能技能发展计划中的情感障碍，帮助企业识别影响员工情感优缺点的因素。
结论
从员工的角度来看，不断扩大的人工智能技能差距可能与他们为雇主或招聘经理所做的完全不同。53% 的员工对雇主发起的在职人工智能技能培训工作持乐观态度。雇主可以通过创造更好的实践经验机会、推广终身学习路线图以及促进行业合作来培养和留住熟练的人工智能劳动力，从而增强其熟练的人工智能劳动力发展计划的影响力。
总之，从整体管理角度来看，提高技能不仅具有成本效益，而且更健康。
虽然一个以人工智能为重点的组织可能会有一个清晰的路线图，用于招收熟练的人工智能专业人员来实施人工智能项目，但在层级结构中可能存在潜在的技能差距。这可能导致员工与人工智能管理层之间的潜在差距。人工智能领导力和技能管理方面的模糊性只能通过组织结构调整和各级就业能力的技术提升来解决。
此外，雇主必须采取广泛的招聘和培训方法，挖掘 "被忽视 "的人群，并利用人工智能工具满足人工智能需求。虽然到 2030 年，人工智能可能会通过自动化侵蚀 30% 的现有工作岗位，但也会出现许多新的岗位。数据领导者有责任走出自我束缚，积极为数据成熟度奠定基础，并在当前组织中开展人工智能技能提升计划。
那么，您的人工智能技能路线图是怎样的呢？
文章来源：techrseries
-
技能人才
Upwork报告：生成式AI市场不断发展，将技能人才与AI匹配联系
随着企业竞相推出新的人工智能产品和服务，许多企业都清楚地认识到，这些技术如果运用得当，可以增强并进一步释放人类的潜能--自动化重复性工作、增强决策能力并优化运营。
Upwork 最近对工作场所中的生成式人工智能进行的研究发现，公司计划因生成式人工智能而雇用更多员工：49% 的招聘经理表示他们将雇用更多独立人才，49% 的招聘经理表示他们将雇用更多全职员工。人工智能也是2023年上半年Upwork上增长最快的类别，²今年第二季度，平台上的生成式人工智能招聘职位比去年年底增长了1000%以上，而同期相关搜索量增长了1500%以上。企业围绕人工智能的招聘情绪和活动激增有力地表明，企业正在高度关注人工智能所能提供的机遇。
Upwork最新一轮研究揭示了哪些生成式人工智能技能是企业最需要的，不断变化的行为，以及拥有专业生成式人工智能技能的独立人才供应量的不断增长。我们的研究考察了我们平台上的真实市场行为，发现了一个反应迅速、富有成效的工作市场，能够同时满足寻求工作机会的人工智能人才和寻找人工智能专业人才的客户的需求。
主要发现
ChatGPT 在 2023 年上半年的公司搜索量最大： OpenAI 继续保持先发优势，其 ChatGPT（包括其底层模型 GPT-3 和 GPT-4）在寻求招聘的公司的生成式人工智能相关搜索词列表中名列前茅，其次是 BERT 和稳定扩散。
随着对人工智能技术的理解日趋成熟，公司正逐渐将重点从单一的人工智能生成工具转向人工智能生成应用和服务： 许多季度间搜索量增长最大的技能表明，企业正从单一的人工智能生成工具转向人工智能生成应用和服务，包括人工智能内容创建、Azure OpenAI 和及时工程。
独立专业人士正在引领跨领域利用人工智能技术所需的基础性人工智能技能： 增长最快的生成式人工智能技能表明，人们对实施人工智能以解决业务问题所需的技能有更深入的理解，例如使用大型语言模型（LLM）、提示工程和对象检测。
市场供需匹配度很高： 在 2023 年上半年，我们看到生成式人工智能相关的顶级客户搜索与生成式人工智能相关的顶级项目招聘之间存在着强大的联系。
企业的招聘重点从单一的人工智能生成工具转向人工智能生成应用和服务
在 2023 年 1 月 1 日至 6 月 30 日的六个月期间，Upwork平台上出现了最多的与生成式人工智能相关的公司搜索，这些公司主要关注单一的生成式人工智能工具。在此期间，由于 ChatGPT 的全面发布，公众的认知度急剧上升。因此，在此期间，我们看到 ChatGPT（包括 GPT-3 和 GPT-4）的搜索量最大。
2023 年 1 月 1 日至 6 月 30 日期间，企业对生成式人工智能的十大相关搜索：
ChatGPT
BERT
稳定扩散
张量流
人工智能聊天机器人
生成式人工智能
图像处理
PyTorch
自然语言处理（NLP）
搜索
然后分析了同一时间段内各季度公司与生成式人工智能相关搜索的最高增长率。Upwork发现，随着企业从单一的生成式人工智能工具转向生成式人工智能应用和服务，搜索活动发生了越来越多的转变，这表明领导者和招聘经理对生成式人工智能及其各种用例的了解正在不断加深。
增长最快的生成式人工智能相关搜索（2023 年第二季度与 2023 年第一季度相比）：
人工智能内容创建
Gradio
Azure OpenAI
卷积神经网络
大型语言模型 (LLM)
生成式人工智能
人工智能聊天机器人
中途岛
提示工程
PyTorch
尽管在不断增长的搜索列表中仍然存在单一的生成式人工智能工具，但预计，随着企业从最初将生成式人工智能理解为单一工具（如 ChatGPT 的同义词）到深入理解生成式人工智能的无数用例和复杂性，以及实现技术优势所需的人才和工作类型，向生成式人工智能应用和服务转变的趋势和转变将持续下去。
具备生成式人工智能技能的独立人才不断增加
2023 年上半年，Upwork发现在平台上，拥有人工智能生成技能的独立人才越来越多。仅去年一年，Upwork 上的独立人才就完成了 2 万多个涉及人工智能工作的项目。
正如大趋势所显示的那样，在 2023 年第一季度，人们对 ChatGPT 的兴趣呈指数级增长；然而，直到 2023 年第二季度，人们对提示工程等特定技能的兴趣--即制作提示语以引起语言模型的响应。 ⁸ 我们在研究 Upwork 人才档案中最常列出的生成式人工智能相关技能时发现，ChatGPT 紧随这些更广泛的数据趋势，其列出的数量最多，其次是人工智能工具的组合，包括自然语言处理（NLP）、TensorFlow、PyTorch 等服务和应用程序。
Upwork分析了人才档案中列出的增长率最高的技能，虽然 ChatGPT 在人才档案中被引用的次数仍然最多，但增长更快的是更广泛的基础人工智能技能，如提示工程，而不是单一的应用程序或工具。与商业方面的情况类似，这可能表明，人们对战略性地利用人工智能技术在各个领域的真正潜力所需的人工智能基础技能有了更深刻的理解。
Upwork人才档案中列出的与人工智能相关的生成性技能的季度环比增长幅度最大（2023年第二季度与2023年第一季度相比）：
大型语言模型 (LLM)
生成式人工智能
只看一次 (YOLO)
物体检测
稳定扩散
提示工程
ChatGPT
Azure OpenAI
人工智能聊天机器人
人工智能文本到语音
正如在过去所观察到的那样，我们看到独立人才继续站在新兴技术的前沿，快速识别、学习和掌握这些技能。人才还为企业提供专业知识，深入理解人工智能原理、技术、算法和方法，最大限度地发挥生成式人工智能的全部潜力。
Upwork上强劲的企业需求与人才供给相匹配对
比今年上半年与人工智能相关的热门企业搜索列表和热门人工智能项目招聘列表，我们可以看到一个反应迅速、富有成效的工作市场，既能满足人工智能人才寻找工作机会的需求，也能满足客户寻找人工智能专业人才的需求。当查看与人工智能相关的十大企业搜索和十大与人工智能相关的招聘时，我们发现令人印象深刻的十项技能中就有七项出现在这两个榜单上，这表明我们的市场善于将企业与他们所需的人工智能专业技能联系起来，并将高技能的独立人才与合适的人工智能项目联系起来。
总结
虽然生成式人工智能将继续刺激各组织的招聘，人工智能技能也将不断涌现和发展，但随着企业领导和招聘经理对这项新技术及其潜力的理解不断加深，他们将不可避免地寻求多样化的人工智能技能组合。利用 Upwork 等平台和灵活的工作模式，快速有效地满足不断增长的招聘需求，对于希望缩小技能差距、保持敏捷性并继续推动创新的企业来说至关重要。通过正确识别适合人类和技术的角色，企业将在生成式人工智能的新时代获得释放生产力、创造力和增长新水平的好处。
术语表
生成式人工智能：人工智能的一个子集，允许用户根据现有信息中的模式和示例，使用提示来生成内容、数据和输出。
人工智能工具：利用人工智能技术、算法和能力来执行特定任务的软件、服务、程序或系统
人工智能技能：对人工智能原理、技术、算法和方法的专业知识和理解
人工智能服务：利用人工智能的组织或平台提供的服务
人工智能应用：利用人工智能技术、算法和技术的软件、工具、系统或解决方案所要解决的问题、领域或目标
使用方法
技能数据来源于 Upwork 数据库，时间为 2023 年 1 月 1 日至 2023 年 6 月 30 日。技能分析是针对生成式人工智能技能类别完成的。通过比较该技能在客户搜索中出现的次数来估算需求量，以及在自由职业者资料中出现的次数来估算供应量。
早期的学术研究还指出，当工人使用 Gen AI 增强工作时，生产率也会提高。
与 2022 年下半年相比，以雇用的专业人员总数衡量。
世界经济论坛的《2023 年未来就业报告》也表明，在未来五年内，大多数技术对就业的影响预计将是净正面的。
这是从登录的客户搜索中提取的数据。
这是从登录的客户搜索中提取的数据。我们还可以从在我们网站上进行搜索的注销访客那里看到类似的数据。
这是从登录客户搜索中提取的数据。我们可以从在我们网站上搜索的注销访客那里看到类似数据。
ChatGPT 在这方面的情况如何？ChatGPT 的搜索量很大（10k+），因此很难在短时间内捕捉到增长的百分比变化，因为该领域有许多新兴技术。我们的数据显示，2023 年第一季度和第二季度之间的增长率为 54%。
利用谷歌趋势数据，我们发现 2023 年 4 月初，人们对更多特定技能的兴趣开始增加，如催化工程。
高效的劳动力市场是求职者和客户顺利有效匹配的市场。在研究中，Upwork 跟踪了客户搜索、自由职业者资料和职位招聘中的技能流。我们发现，在客户对 Gen AI 技能的前 10 次搜索中，有 7 次都促成了成功的职位聘用。这表明，Upwork 市场反应迅速、富有成效，能够快速满足求职者和客户对 Gen AI 技能的需求。
这是从登录的客户搜索中提取的数据。我们也能从在我们网站上搜索的注销访客那里看到类似的数据。
文章来源：Upwork
-
技能人才
Upwork与OpenAI宣布在Upwork上推出OpenAI专家，将企业与OpenAI专家联系
全球工作市场Upwork与人工智能研究和部署公司OpenAI宣布在Upwork上推出OpenAI专家，让OpenAI客户和其他企业能够直接访问在使用OpenAI技术方面经验丰富、值得信赖的独立专家。Upwork和OpenAI共同设计了该计划，旨在培养善于使用OpenAI API平台的人才，并从Upwork提供的250项独特的人工智能技能中汲取经验，包括GPT-4、Whisper和人工智能模型集成。
借助Upwork的市场，OpenAI已经在利用Upwork平台上的人才来支持自身的创新和发展，并很快看到了帮助其客户与Upwork上的人才建立联系的价值，从而促成了新的合作关系。两家公司共同确定了 OpenAI 客户最常见的使用案例，如构建由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序、微调模型和开发以负责任的人工智能为理念的聊天机器人，以及成功所需的关键技能。两家公司还制定了一套预先审查程序，用于识别参与该计划的人工智能专家。
Upwork上的OpenAI专家是Upwork人工智能服务枢纽的延伸，该枢纽将企业与全球人工智能领域最熟练的独立专业人士联系在一起，并提供新的测试功能和资源，帮助客户在Upwork上更快、更有效地完成工作。该计划利用Upwork的人才经理对具有人工智能专业知识和OpenAI平台经验的人才进行预审和策划。该流程包括技术技能讨论和OpenAI项目组合，确保专业人员拥有经过验证的技能组合和经验。客户可以通过 1:1 咨询或基于项目的合同与 Upwork 上的 OpenAI 专家合作。
"Upwork市场总经理兼产品副总裁Dave Bottoms表示："与OpenAI这样的先驱合作，有助于我们提供企业所需的专业人才，以实现其最雄心勃勃的人工智能计划。"我们很高兴能为Upwork上的专业人才提供更多有影响力的机会，并期待通过Upwork上的OpenAI专家将OpenAI客户与高技能人才联系起来。通过这样的战略合作伙伴关系，我们的目标是使Upwork成为人工智能相关人才和工作的卓越目的地。"
"我们的目标是让我们的模型对每个人都有用和有益，我们致力于帮助人们了解我们的技术如何影响关键工作，"OpenAI 销售主管 Aliisa Rosenthal 说。"为客户提供像Upwork这样值得信赖的高技能全球人才来源，有助于确保人工智能模型得到负责任的部署和管理。"
"从小型初创企业到一些全球最大的企业，都在求助于独立专家来创建新的解决方案并拓展业务，"参与 Upwork 上 OpenAI 专家项目的独立人工智能和机器学习专家 Boris Spiegl 说。"在我的职业生涯中，我已经为项目创造了数百万美元的价值，我非常期待与OpenAI客户合作，通过应用这些令人兴奋的新技术来实现更高的投资回报率，从而迎接下一个巨大的挑战。"
Upwork最近宣布推出由OpenAI技术驱动的新测试版功能，作为其平台上更具生成性的人工智能端到端客户体验的一部分，包括人工智能驱动的职位生成器、增强的Upwork聊天体验和针对人才的建议提示。
文章来源：techrseries
扫一扫 加微信
hrtechchina
