技术技能差距困扰着各个行业，而提高技能是一个不断变化的目标
技术技能差距困扰着各个行业，而提高技能是一个不断变化的目标
随着人工智能技术的快速发展，全球范围内都面临着严重的技能短缺问题。从IT到网络安全，从数据科学到机器学习，各行各业都在为寻找具备相关技能的人才而头疼。本文将为您揭示这一全球性挑战的现状、原因及其可能的解决方案。
即使组织正在竞相部署人工智能以提高效率，但随着需求的增加，他们也面临着技能差距，这一差距并不容易缩小。
万宝盛华集团（ManpowerGroup）的一项新调查显示，在不断发展的数字化转型环境中，十分之七的美国组织都在努力寻找熟练工人来填补空缺，而生成式人工智能（genAI）又加剧了这一问题。
安永全球生态系统关系支持负责人凯利•斯特拉特曼（Kelly Stratman）表示，人工智能技能差距是由人工智能技术的快速增长和各行业对采用人工智能的需求不断增长推动的。
到2030年，预计企业每年将在人工智能项目上投入420亿美元，如聊天机器人、代理、研究、写作和总结工具。目前，员工超过5000人的公司中有50%使用人工智能，还有更多的公司计划这样做。
与此同时，据斯特拉特曼称，人工智能技能的招聘信息在2024年激增了2000%，但这一领域的教育和培训并没有跟上步伐。
她说：“由于人工智能技能的正规教育和培训仍然滞后，导致能够有效管理这些技术和需求的人工智能人才短缺。”“人工智能人才短缺在数据科学家/分析师、机器学习工程师和软件开发人员等高技术职位中最为突出。”
斯特拉特曼指出，随着人工智能在各行各业的普及，技能差距正在扩大，包括IT、网络安全、自动化等领域。为了解决人才短缺问题，组织必须与人工智能领导者合作，以获得人才、培训、资源和技术解决方案。
培训平台Revature的一项新调查显示，77%的美国组织受到IT技能差距的负面影响，56%的组织选择提高技能或再培训作为缩小这一差距的首要任务。超过八成的决策者（84%）担心在2025年找到技术人才，57%的受访者表示IT招聘公司无法足够快地提供人才。
在Revature的调查中，29%的受访者将人工智能、基因人工智能和机器学习列为7项能力中最重要的硬技能。数据和分析、云计算和基础设施分列第二和第三。
Revature首席运营官Tan Moorthy表示：“虽然大多数公司都受到IT技能差距的影响，但很明显，IT和人力资源受访者在2025年有明确的目标和优先事项，但可能没有有效执行这些目标的工具或知识。”
埃森哲报告称，到2027年，全球61%的工人将需要再培训。虽然94%的人愿意学习新技能，但只有5%的组织在积极地进行大规模的再培训。对人工智能、机器学习和云计算等技能的需求增长得更快。
弗雷斯特研究公司（Forrester Research）的一份新报告指出，在人工智能时代，首席信息官必须投资于三个角色才能保持竞争力：人工智能开发人员和工程师、云相关角色以及数据管理和数据工程师等数据特定角色。赌注很高。Forrester的报告指出，75%在内部构建人工智能代理系统的公司将失败，25%的人工智能项目将因实施方面的挑战而停滞不前。
自由职业公司Upwork的一项新研究显示，80%的高管在招聘时优先考虑技能而不是学位，其中一半的高管计划今年增加自由职业的招聘，以弥补人工智能和其他技能方面的差距。然而，所需的技能，尤其是人工智能所需的技能，是不断发展的。
咨询公司Foote Partners首席分析师大卫•富特（David Foote）表示：“不断加深的威胁形势和人工智能等高速发展的技术，迫使企业以闪电般的速度填补其工作架构中的特定空白，但他们往往步履艰难。”
为了跟上快速变化的环境，Gartner建议组织投资于技术团队的敏捷学习。Gartner人力资源部门高级主管尚塔尔•斯蒂恩（Chantal Steen）表示：“在当今人工智能加速颠覆的背景下，许多商业领袖认为，学习速度太慢，无法应对技能需求的数量、种类和速度。”“学习和开发必须变得更加灵活，以更快地响应变化，更快、更经济地提供学习。”
人力资源公司万宝盛华（ManpowerGroup）、招聘平台Indeed和德勤咨询公司（Deloitte consulting）的研究表明，科技行业的招聘将重点关注具备灵活技能的求职者，以满足不断变化的需求。万宝盛华集团董事长兼首席执行官乔纳斯•普莱辛表示：“雇主们知道，熟练且适应性强的员工队伍是引领转型的关键，许多雇主都在优先招聘和留住具有需求灵活技能的人才，这些人才可以根据需求进行调整。”
另一个问题?许多组织并不清楚他们的员工拥有哪些技能。
在线学习平台Pluralsight最近调查了1200名高管和IT专业人士，以探索人工智能的影响以及组织如何做好准备。研究表明，虽然人工智能的采用正在加速，但大多数组织并不知道他们的员工拥有哪些人工智能技能，也没有计划提高他们的技能。81%的IT专业人士表示，他们可以在自己的角色中利用人工智能，但只有12%的人表示有使用人工智能的丰富经验，显然存在脱节。
去年，埃森哲推出了learnvadvantage平台，帮助企业发现自己的技术差距，以及在哪里找到在线学习平台来提升员工的技能。埃森哲最近与创业公司Workera合作，为雇主和员工提供了一个工人技能评估平台，可以用来衡量他们当前的技能状况。
埃森哲learnvadvantage全球主管基肖尔•杜格（Kishore Durg）表示，客户担心科技将如何颠覆他们的员工队伍，他们在问：有多少人会受到影响，他们应该把学习重点放在哪里，以保持与时俱进？
“他们都非常注重认证。他们希望他们的人在做事的时候有资格。他们都变得非常、非常挑剔，”他说。“我们的客户希望员工每三到六个月更新一次技能。”
根据Durg的说法，组织在重新培训或提高技能方面的首要任务涉及人工智能，云数据，安全性和全栈工程。对于人工智能，有多个技能领域，包括监管、安全/隐私、优化、初始化、调优和损失函数。在这些领域中还有额外的子类别，例如AI模型仿真。
意义呢?随着越来越多的人工智能模型被推向市场，其他模型也在不断发展，开发和部署人工智能所需的技能也在不断变化。
然而，一旦发现，ROI可能是显著的。杜格说，过去可能需要四个人来开发一项营销活动，现在只需要两个甚至一个人使用人工智能就可以完成。“通过使用人工智能，我们看到该领域的生产率提高了40%到50%，”他说。
根据在线学习平台JobSkills的数据，获得所需硬技能认证的工人平均每年可以多赚1万美元。
“我认为这个过程是反复的。这种情况必须继续发生。”“评估需要每年进行一次，因为随着技术的变化，你必须不断刷新自己。心态需要是一种你总是愿意学习新事物的心态。”