如何制定 AI 技术技能提升的 L&D 战略

随着人工智能在工作场所的普及，提高员工的技能至关重要。虽然许多员工都在自己尝试这项新技术，但当您将组织范围内的人工智能培训添加到您的 L&D 战略中时，您将获得优势。以下是我们创建有效人工智能技能提升计划的提示。 

下载 Pluralsight AI 技能报告，了解有关 AI 领域以及组织成功所需条件的更多信息。

• 为什么专注于人工智能技术的员工学习计划至关重要
  • 拥有高级 AI 技能的人不够多
  • 实施 AI 技能提升计划的组织盈利能力更强
• 制定 AI 技能 L&D 战略的 3 个关键技巧
  • 在采用人工智能技术之前制定人工智能技能发展战略
  • 评估员工学习 AI 工具和提升 AI 技能所需的条件
  • 培养工作中持续学习的文化
• 引领人工智能技能专业发展

我们的AI 技能报告发现，80% 的高管和 72% 的 IT 从业者同意他们的组织在投资新技术时没有考虑员工使用该技术所需的培训。如果没有这一关键要素，组织就很难通过技术投资创造持久价值。

只有 12% 的技术人员拥有丰富的 AI 技术经验。你无法保证在市场上找到拥有所需 AI 技能的人才，尤其是对于 AI 与云计算、数据科学和网络安全的更小众交叉领域。 

从长远来看，提升和重新培养现有人才的技能更为有效，以确保您拥有使用独特技术堆栈和有效构建 AI 应用程序所需的 AI 技能和角色。

95% 的高管认为，如果没有能够有效使用 AI 技术的员工，AI 计划将会失败。尽管 87% 的组织计划在 2024 年增加 AI 支出，但只有 40% 的组织接受了 AI 培训。 

如果您希望您的人工智能计划能够带来投资回报，您需要能够使用该技术并了解其安全风险、隐私问题以及对业务的整体影响的人。 

提高技能和重新培训是实现这一目标的唯一保证。这也比招聘更具成本效益。优先考虑培训，您将建立更好的团队，同时实现财务精简。

这些技巧将帮助您构建符合您的整体发展战略的AI技能培训计划。

根据组织目标、即将开展的项目或拟议的人工智能投资，团队需要学习哪些与人工智能相关的技能？ 

这些将因团队和部门而异。例如，营销人员可能需要学习快速工程，而 IT 运营人员可能需要使用GitHub Copilot等工具的经验。

如果您不知道团队需要学习哪些 AI，请使用技能评估来发现技能差距并衡量当前技能水平。随着您的 L&D 计划的进展，您可以使用这些信息来衡量成功。

员工需要哪些学习机会和资源来学习他们所需的人工智能技能？

技术人员不提升技能的主要原因之一是他们不知道要学什么。根据角色和技能水平创建 AI 课程推荐列表或自定义学习路径。团队成员可以使用它们来指导他们的学习之旅，您将确保他们学习组织所需的技能。

与此同时，许多技术人员都希望能够定义自己的学习历程，尤其是那些拥有更高级或更专业技能的技术人员。让员工能够定制自己的学习路径，并培养可能不会直接影响其角色的 AI 技能。

如今，没有人有时间或意愿坐下来在四个小时内完成整个课程。简短而及时的学习适合员工的实际情况，并帮助他们将学习安排到繁忙的日程中。

技术人员表示，动手实践是学习新技术技能的最佳方式。让他们能够使用AI 沙箱、实验室和实践项目，以便测试新学到的知识。

您如何鼓励员工学习新技能并利用您提供的学习机会？

一旦您实施了 AI 技能的 L&D 战略，您就需要通过持续学习文化来维持它。 

• 在工作日提供学习时间

• 奖励和激励学习新技术技能

• 培养心理安全感，创造安全的失败空间

• 建立类似于云计算和其他技术的实践社区

人工智能培训让员工掌握构建人工智能解决方案、使用人工智能工具以及以适当的谨慎和批判性思维对待这项技术的技能。

它还为员工提供了宝贵的职业发展机会。96% 的技术人员表示，掌握最新的人工智能技能是确保他们在竞争激烈的市场中工作安全的最佳方式。

换句话说？技能提升对您的业务和员工都有好处。从 Pluralsight 的 AI 技能开发平台开始学习之旅。评估技能水平、创建量身定制的学习路径并提供实践经验——所有这些都在一个地方完成。