使用人工智慧技術提升員工技能

人工智慧已經成為多個產業企業的遊戲規則改變者。但隨著人工智慧的採用加速，最重要的考慮因素之一是它如何影響你當前的手。雖然您可能渴望投資人工智能以保持競爭力，但您的團隊成員可能會更加猶豫。蓋洛普最近的一項調查顯示，近四分之一的員工擔心人工智能會搶走他們的工作。這就是為什麼人工智能培訓計劃對於幫助緩解這些擔憂並釋放人工智能的真正潛力至關重要。

G-P發布的《人工智慧在工作中的應用》報告顯示，領導者認為人工智慧能夠有效影響數位轉型、市場風險預測和監管合規等領域。然而，如果沒有合適的人才和流程，僅靠人工智慧本身無法實現這些目標。為了充分發揮人工智能的優勢，關鍵在於將員工的技能與人工智能的能力結合。接下來，我們將探討領導者如何在運用人工智慧變革營運與培養一支具備支援這項技術所需技能的優秀人才隊伍之間取得平衡。

人工智慧會搶走你員工的工作嗎？

雖然許多員工擔心人工智能可能會在工作中取代他們，但G-P的Chief Product and Strategy Officer Nat Natarajan 認為，只要做好充分的準備和培訓，這種情況就不會發生。 「我們從根本上相信，將我們的人才與技術和人工智慧相結合，是為我們的客戶提供最佳體驗的組合。我們不認為人工智慧會取代人類。它將增強我們的工作"。 

人工智能可以透過處理諸如研究和編碼等耗時任務來提高工作效率。而且，由於技術技能的保質期已縮短至四年，因此，向員工傳授人工智能實際上可以增強他們的工作保障，同時提高人才挽留率，並培養一種能夠最大限度發揮人工智能優勢的企業文化。

人工智慧技能提升包含哪些內容？

員工的「人工智能」技能提升主要分為兩大類：技術崗位培訓和非技術崗位培訓。非技術職位的員工可以專注於機器學習（ML）演算法和預測分析等「人工智能」領域，以提升其日常工作中的分析和決策能力。這包括學習如何使用聊天機器人等「人工智能」工具，如何解讀「人工智能」產生的數據，以及如何將「人工智能」的洞見與自身判斷相結合，從而做出更明智的決策。例如，您可以培訓行銷人才運用「人工智能」進行精準行銷活動，或培訓人力資源專業人員運用「人工智能」優化招募流程。

第二類人工智慧技能提升更偏重技術層面，旨在幫助從事創建、客製化或維護人工智慧解決方案等相關工作的人員，例如軟體開發人員。這包括使用 Python 等工具進行模型評估的培訓，以了解如何將人工智慧和機器學習系統整合到大型軟體系統中，以及如何將深度學習模型部署到實際運行環境中。

如何為員工製定人工智慧技能提升策略

儘管人工智慧可以幫助自動化許多關鍵業務流程，但仍需要人來提供關鍵的背景資訊。因此，培養人工智慧人才可以帶來雙重好處：將尖端人工智慧與人類經驗結合，從而做出更好的決策。每家公司提陞技能的路徑都會有所不同，但從根本上講，人工智慧培訓需要多層次的專業知識。這包括一種企業文化，在這種文化中，高階領導會繼續積極參與，並強調在工作中使用人工智慧的重要性。領導者還必須弄清楚他們的團隊現在擁有哪些技能以及將來需要哪些技能，同時為每位員工製定個人化的學習計劃。 

「提升員工技能需要一套結構完善的方法，包括評估和技能差距分析、針對數據科學、高級機器學習技術等領域的專項培訓、實際問題項目的實踐經驗以及持續的支持，」 G-P人才招聘總監Pooja Chugh表示。 “雖然這可能需要時間，但它能夠促進組織內部更可持續、更全面地應用人工智慧，並充分利用那些已經了解公司業務和文化的員工的優勢。”

利用人工智慧賦能員工，從而改變您的業務成果。

當您的員工接受過人工智能培訓後，他們就能解決具有挑戰性的問題，激發創新，並為您的業務取得超額收益。 人工智慧培訓也有助於保留人才，因此您的人力資源團隊不必擔心在當今競爭激烈的招募環境中陷入入職和離職的循環中。 這意味著他們可以專注於其他能夠改善您人手的重要任務，例如福利管理、政策管理和員工關係等等。 以下是對人工智能和員工技能提升的投資如何使各個行業受益。

消費性包裝商品 (CPG)：

提升消費品產業員工的機器學習演算法和數據分析技能，可以讓團隊更有數據驅動，效率更高。消費品產業的資料管理極具挑戰性，因為資料來源眾多，涵蓋零售商、供應商、製造商和消費者等。但對員工進行機器學習演算法和數據分析的培訓，可以釋放其強大的能力，預測消費者需求等因素，並優化庫存水準。麥肯錫的研究表明，一家消費品公司使用大型語言模型（LLM）簡化財務規劃和分析，節省了高達30 % 的研究時間。

生物科技：

提昇生技產業員工在數據分析、預測建模和自動化方面的技能，能夠推動創新和醫學發展。例如，數據科學技能可用於識別生物標記物，而中國研究人員近期利用深度學習模型，透過淋巴結活檢樣本精準檢測出肺癌。人工智慧培訓在生物技術行業至關重要，因為分析大型生物數據集和運行高級模擬等技能能夠加速相關發現，從而改善精準醫療。

商業服務：

為商業服務業的員工配備人工智慧技能，使他們能夠使用各種工具 自動 完成資料輸入和報告生成等 重複性任務 。 例如，對員工進行 機器人流程自動化 (RPA) 工具 培訓 ，可以縮短處理時間，降低人為錯誤風險，並簡化關鍵的行政工作流程，例如表單填寫、資料提取和文件管理。2024 湯森 一項 關於商業服務業人工智慧應用的調查發現， 法律行業的受訪者使用人工智慧工具是為了節省成本，讓員工能夠將更多時間投入到高價值任務中，並輔助品質控制檢查。

製造：

提升製造業員工在 ML、 自然語言處理 (NLP) 和 預測分析等流程方面的技能 ，可以 減少錯誤、改善工作流程管理並縮短停機時間，從而提高生產力。 根據 麥肯錫全球研究院 (McKinsey Global Institute) 的資料，製造業是資料最密集的產業之一，全球每年平均產生1.9 petabytes 的資料。但人工智慧可以幫助員工分析即時數據，進而優化工作流程。接受過預測建模訓練的員工可以解讀機器數據，在設備故障之前安排主動維護。這在製造業至關重要，因為它能最大限度地降低營運延誤或停工的風險，從而避免效率降低和成本增加。

技術：

提昇科技業員工在 人工智慧自動化 和 分析工具 方面的技能 ，意味著他們能在更短的時間內完成更多工作。 瑞士盧加諾大學 的學者 認為，人工智慧技能——例如 機器學習 、 自然語言處理 和 自動化測試 ——能夠幫助軟體開發人員完成編碼和漏洞檢測等任務，從而將他們的工作量減少一半。 在網路安全等領域， 深度學習模型 的訓練 可以幫助員工識別大型資料集中的模式，而這些模式他們原本可能會忽略。 他們還可以 利用人工智慧，根據客戶日誌和歷史資料建立模型 ，從而在攻擊發生之前識別攻擊模式。

利用 G-P 的人工智慧解決方案賦能您的團隊。

隨著人工智慧的日益普及，我們在全球範圍內開展業務的方式也在不斷變化，要充分利用這項不斷發展的技術，需要周密的規劃、投資和持續的學習。僱用合適的人工智慧人才並為新員工和現有員工實施持續培訓策略對於最大化人工智能的效益至關重要。 

有了G-P支持，我們基於人工智慧的全球招募產品和名義主解決方案將幫助您招募、入職和管理您成功所需的全球團隊。憑藉我們自主研發的人工智慧知識庫和資料系統，我們的技術確保您能夠即時獲得答案和專家見解，從而做出明智的決策，並在180以上國家/地區合規地拓展業務。

想了解更多關於人工智慧如何影響工作世界的信息，請立即下載我們的人工智慧報告。