使用人工智慧技術提升員工技能

人工智慧已經成為各行各業企業的遊戲改變者。但隨著人工智慧的加速採用，其中一個最重要的考慮因素是它如何影響您目前的勞動力。您可能急於投資人工智慧以保持競爭力，但您的團隊成員可能會比較猶豫。根據 Gallup 最近的一項 調查 ，將近四分之一的員工擔心人工智慧會搶走他們的工作 。 這就是為什麼人工智慧的訓練計畫對於紓解這些疑慮和發掘人工智慧的真正潛力是非常重要的。

G-P的報告 顯示，領導者認為人工智慧能夠成功影響數位轉型、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，單靠人工智慧是無法實現這些目標的。 要充分發揮人工智慧所能帶來的優勢，關鍵是您必須在考慮人工智慧的能力的同時，還考慮到員工的技能。 讓我們來看看領導者如何成功地在擁抱人工智慧以改變其運作，以及建立具備支援此技術技能的強大勞動力兩者之間取得平衡。

人工智慧會搶走您員工的工作嗎？

雖然許多員工擔心人工智慧可能會取代他們的工作，但G-P Chief Product and Strategy Officer 的 Nat Natarajan 認為，只要有正確的準備和訓練，情況就不會如此。 "我們的核心信念是，將我們擁有的人才與科技和人工智慧結合，是顧客體驗的最佳組合。 我們不相信人工智慧會取代人。 它將增強我們的工作"。 

人工智慧可以透過處理研究和編碼等耗時的工作來提升工作效率。此外，由於 科技技能的保質期 已縮短至四年，因此教導員工有關人工智慧 的 知識，實際上可以 提升 他們的工作保障，同時增加人才挽留，並培養一種能將人工智慧的優勢發揮到極致的文化。

人工智慧提升技能需要什麼？

員工的技能提升主要分為兩大類：技術性角色或非技術性角色的培訓。擔任非技術職務的員工可以專注於人工智慧的領域，例如 機器學習 (ML) 演算法 和 預測分析 ，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驅動的工具、如何解讀人工智慧產生的資料，以及如何將人工智慧的洞察力與自己的判斷力結合，以做出更好的決策。舉例來說，您可以訓練行銷人員使用人工智慧進行有針對性的行銷活動，或是訓練人力資源專業人員使用人工智慧來優化招募時程。

第二類型的人工智慧技能提升更具技術性，專為涉及創建、客製化或維護解決方案的角色（如軟體開發人員）而設計。這可以從 使用 Python 等工具進行 模型評估的訓練 ，到瞭解人工智慧與 ML 系統 如何 整合 到更大的軟體系統，或是如何將 深度學習模型 部署 到作業環境中。

如何為您的員工規劃人工智慧技能提升策略

儘管人工智慧可以協助許多關鍵業務流程自動化，您仍需要人員提供關鍵的情境。 因此，在人工智慧中培訓人才，可以讓您獲得尖端人工智慧與人類經驗的雙重獎勵，從而做出更好的決策。 每家公司的技能提升過程都不盡相同，但基本上，人工智慧訓練需要多層次的專業知識。 這包括高階領導者持續傾聽並強調在工作中使用人工智慧的重要性的文化。 領導者還必須弄清楚團隊現在擁有哪些技能，以及未來需要哪些技能，同時給每位員工制定個性化的學習計劃。 

「 的人才招募總監 Pooja Chugh 表示： 」這[提升員工技能]需要結構完善的方法，包括評估和技能差距分析、針對性培訓G-P （ 側重 於 數據科學 、先進機器學習 技術 等領域） 、真實問題項目的實踐經驗以及持續支持。「儘管這可能需要時間，但可以在組織內部更持續、更整合地採用人工智慧，發揮已瞭解公司業務和文化的員工的優勢。」

使用人工智慧賦予您的員工權力，從而改變您的業務成果。

當您的勞動力接受了人工智慧的訓練，他們就能為您的企業解決挑戰性的問題、激發創新，並取得超乎預期的成果。 人工智慧訓練也有助於留住人才，因此您的人力資源團隊在現今競爭激烈的徵才環境中，不必擔心陷入入職與離職的循環。 這表示他們可以專注於其他可以改善勞動力的重要工作，例如福利管理、保單管理和員工關係等等。 以下是投資於人工智慧與員工技能提升兩者如何能讓各產業受惠。

消費品包裝（CPG）：

提升 CPG 業界員工在 ML 演算法 和 資料分析方面的能力 ，可以讓您的團隊更以資料為導向，並且更有效率。在 CPG 行業中，由於從零售商、供應商到製造商和消費者的資料來源點眾多，因此要有效地管理資料相當具有挑戰性。但是，訓練員工掌握 ML 演算法和資料分析，就能釋放出強大的能力來預測消費者需求等因素，並優化盤點層級。根據 麥肯錫的研究，有一家消費者公司使用 大型語言模型 (LLM) 來簡化財務規劃與分析，節省了高達30% 的 研究時間。

生物技術：

提升生技產業員工在 資料分析、 預測建模和 自動化方面的能力 ，可以促進創新和醫療發展。舉例來說， 資料科學技能 可用於識別生物標誌物， 中國的研究人員 最近利用 深度學習模型 ，從淋巴結活組織中精確偵測出肺癌。 人工智慧 訓練將成為生物科技產業的關鍵， 分析大型生物資料集和執行先進模擬 等技能 可加速發現，進而改善精準醫療。

商業服務：

讓商業服務產業的員工具備人工智慧技能，可讓他們使用可將 資料輸入和報告產生等 重複性工作自動化的 工具 。 舉例來說，訓練員工使用 機器人流程自動化 (RPA) 工具 ，可以減少處理時間和人為錯誤的風險，並精簡表單填寫、資料擷取和檔案管理等主要行政工作流程。 2024Thomson Reuters 對人工智慧在商業服務中使用情況的 調查 發現， 法律行業受訪者使用人工智慧工具是為了節省成本、讓員工有更多時間處理高價值任務，以及協助品質控制檢查 。

製造：

提升製造業員工在 ML、 自然語言處理 (NLP) 和 預測分析等流程上的技能 ，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 分析即時資料 ，以優化工作流程。接受 過預測建模 訓練的員工 可以解讀機器資料，在設備故障發生前安排主動維護。 這是製造業的關鍵，因為它可以 將可能降低效率和增加成本的作業延遲或停止的風險降到最低。

技術：

提高科技業員工對 人工智慧自動化 和 分析工具的 認識，意味著他們可以在更短的時間內完成更多的工作。 瑞士盧加諾大學（University of Lugano） 的學者 認為，人工智慧技能（如 ML 、 NLP 和 自動化測試 ）可協助編碼和偵測錯誤等工作，從而將軟體開發人員的工作量減半。 在網路安全等領域， 深度學習模型 的訓練 可以幫助員工在大型資料集中識別他們可能會遺漏的模式。 他們也可以 使用人工智慧， 利用客戶日誌和歷史資料 建立模型 ，在攻擊進行之前找出攻擊模式。

使用G-P的人工智慧驅動解決方案來強化您的團隊。

隨著人工智慧的應用越來越廣泛，我們在全球範圍內開展業務的方式也在不斷地發生變化，要充分利用這種不斷發展的技術，需要謹慎的規劃、投資和持續的學習。 雇用合適的人工智慧人才，並為新舊員工實施持續的訓練策略，對於最大化人工智慧的效益至關重要。 

G-P 在您的身邊，我們的人工智慧-enabled 全球就業產品和名義僱主解決方案 幫助您聘僱、入職和管理您成功所需的全球團隊。我們的技術以專屬的人工智慧知識庫和資料系統為基礎，可確保您獲得即時的答案和專業的洞察力，從而做出明智的決策，並在180+ 國家中合規地擴展業務。

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