人工智能时代 技术人员应该掌握的 5 项技能

在人工智能技术的推动下，资金收入估值持续飙升。特别是在2016年，人工智能公司产生的资金收入估值达到了惊人的80亿美元，预计未来三年内这一数字将增长五倍。企业家们不仅视人工智能为降低成本的关键手段，更将其视为一种变革客户和员工体验的力量。

埃森哲发布的最新科技报告揭示了一个惊人的事实：超过一半的IT行业和企业高管，大约占比达到惊人的七成九，认为人工智能正在加速他们组织内部技术的普及。人工智能的快速发展和颠覆性影响已经成为不争的事实，然而对于劳动力市场的冲击却是最令人难以捉摸和处理的难题。随着变革的浪潮，各行业领导者必须重新思考员工角色——无论是人类还是机器——在未来劳动力市场的定位和作用。

这一变革在IT领域尤为显著。从数据分析到云计算，首席信息官（CIO）正面临大规模的技术挑战与机遇。人工智能无疑是推动行业变革、开启全新能力的强大引擎，但也带来了巨大挑战。为了抓住机遇，IT领导者必须迅速行动，重塑内部技能和能力，以迎接人工智能的未来。要想充分实现机器学习和人工智能的价值，技术人员必须掌握以下五大核心能力。

1.机器管理能力

尽管“机器将取代人类”的言论引发了广泛的担忧和焦虑，但现实是复杂的。如何开发和维护机器人操作自动化软件（RPA）、智能机器或物理机器人成为了一个关键问题。作为企业或组织的核心能力，人工智能尚在起步阶段，这意味着其应用在很大程度上是分散和不成系统的。IT企业需要担负起开发技术架构的重任，开创智能机器的未来。在此过程中，机器管理能力至关重要。CIO和IT行业需要联合发展路径，通过人工智能的训练和开发，使其从简单的任务转变为能够做出明智决策的角色典范。

2.流程资讯能力

从优化企业发展流程的角度来看，IT企业长期以来都是尚未充分利用的资源。人工智能对大量信息的处理能力和决策支持能力是人类难以匹敌的。这意味着人类需要重新设计操作过程，重塑自身能力，以支持更复杂的决策过程。人工智能正在改造传统的操作过程，融合RPA等传统操作管理方式。例如，客户语音识别身份验证系统可以在行业中极大改善客户服务的沟通质量。

3.平台及数据管理能力

技术人员必须具备强大的平台和数据管理能力。机器学习模型的预测质量取决于输入数据的质量。对于企业而言，管理和处理模型及平台的能力至关重要。IT企业需要转型为云服务的提供者，承担起数据管家的角色，打破部门壁垒，利用机器学习的力量。

4.算法意识

技术人员不必成为数据科学家，但必须掌握数据处理和描述人工智能算法全过程的能力。算法意识有助于企业描述和改进人工智能能力，并理解驱动机器学习的基本概念和基础数学原理。这种理解可以激发知识和创造力，为企业创造积极效益。例如，埃森哲与史蒂文斯理工学院合作开发先进的劳动力分析能力就是一个很好的例子。

5.领导力和判断力

随着机器越来越多地参与决策过程，领导力和判断力的重要性愈发凸显。企业需要培养员工在更具挑战性的决策中运用判断力，并学习如何构建问题以获取指导性回应的技巧。为了迎接这一变革，企业领导者应开展内部学习活动，介绍人工智能的好处和技术知识，消除员工对机器的恐惧心理，为人工智能融入劳动力做好准备。现在正是时候重塑技能和能力以适应未来的人工智能时代。通过一系列富有创意的活动和亲身体验，企业能够引领员工走进神奇的人工智能世界，逐步提升其相关能力。这些活动如同量身定制一般，可以根据员工的技能水平进行调整，帮助他们在探索中逐步拓宽视野，提升自我。这些活动不仅仅是简单的展示，更是深化理解的桥梁。

让我们聚焦于人工智能如何赋能工作，而非替代工作岗位。在活动中，我们可以实际操作人工智能原型，通过实际演练来感受人工智能如何协助我们更高效地完成工作。为了让每个人更加确信这一点，我们需要在活动中不断强调：人工智能是一种解放生产力、提升工作效率的工具。

机器已经无处不在，未来所有的公司、机构都将拥抱自动化技术。在这个变革的时代，团队的领导者没有任何理由拒绝使用这些自动化和增强技术。IT人员正面临着一个巨大的机遇——重塑劳动力，让员工掌握人工智能成为必备技能。

为了更好地推动人工智能的优化，我们应该首先关注那些能够高效管理的机器，然后深入研究它们背后的数据和算法。但最终，真正的力量在于人的领导力和判断力。只有掌握了这些，技术人员才能在组织中充分发挥人工智能的最大潜力。我们要鼓励所有人——尤其是企业管理者——在利用人工智能时展现出创造力、开放性和灵活性。