理解 AI 人才缺口
数据与 AI 正在重塑商业与组织格局。目前的生成式 AI 革命只是改变我们生活与企业经营方式的一连串技术突破中的最新一波。不可避免地，这些深刻而迅速的变化也在重塑技能版图。
直到最近，大家的关注点还在于数据素养——即阅读、撰写、分析、沟通与以数据进行推理的能力，这些技能使个人与组织能够做出明智、以数据为依据的决策。这些本就至关重要的技能，在涉及AI 素养——即有效、合乎伦理且负责任地理解、使用与引导 AI 系统——时，也具有互补性。
近期的 AI 热潮正推动企业在 AI 基础设施与 AI 项目上的重大投入，旨在提升决策能力、自动化任务、提高运营效率并改善客户体验等。然而，这样的转型需要时间、资金，更重要的是需要合适的人才。
然而，寻找具备 AI 素养的员工对企业仍是重要挑战。根据德勤调查，2022 年全球仅有 22,000 名 AI 专家，远远无法满足迫切的专业人才需求。造成 AI 人才匮乏的原因有多方面，包括教育鸿沟与正规培训项目的滞后。
结果是，企业要么以极高成本争抢有限的 AI 人才，要么为外部咨询服务支付额外费用。这样的情形延缓了 AI 项目的落地，降低了企业借助该技术获取竞争优势的机会，对中小企业尤甚。
因此，各行业公司正逐步将内部培训项目视为弥合 AI 人才缺口的更可负担之道。下面我们来分析，如何在您的公司实施一项成功的技能提升与再培训计划。
发展内部 AI 技能的策略
尽管企业在推动内部培训方面的投入不断增加，AI 素养缺口在各公司之间仍然显著。
原因有多方面。首先，需要注意的是，AI 素养的技能提升与再培训是一段跨越多年的旅程。其次，随着 AI 与数据科学领域的创新加速，组织所承受的适应压力不断增加，使数据素养的技能缺口更加凸显。
此外，正如我们在 DataCamp 的《2024 年数据与 AI 素养报告》中所发现的，企业在填补技能缺口方面面临多重困难，其中预算不足与培训资源不充分位列挑战清单前列。
来源：DataCamp
在以下小节中，我们将提供若干建议，帮助您成功实施内部 AI 培训项目。
评估现有技能，识别差距
启动内部培训计划的第一步，是评估团队当前技能水平，以识别差距并确定具体培训需求。进行全面的技能评估，可帮助组织了解员工在 AI、数据及相关技术方面的熟练程度。
此类评估可以通过调查、访谈与实践测试来衡量其对各类数据分析工具与技术的知识、专业度与熟悉度。您还可以使用 DataCamp 的数据成熟度评估，了解您的团队、部门与组织在数据成熟度谱系中的位置。
实施全面的培训项目
AI 与数据素养并非一刀切的概念。组织中的每个人都会因其角色与技能水平而有独特需求。成功的培训项目应提供个性化学习体验，贴合这些具体需求，确保每位员工都能从中受益并成长。
了解团队的现有技能组合，将有助于您有效定制培训项目。与 AI 与数据分析学习伙伴（如 DataCamp）协作，可加速这一过程。我们的专家团队可帮助您定制现有学习路径，或根据组织的具体需求创建全新路径。
培育学习与创新文化
发展 AI 素养不仅仅是获取技能，更是推动向 AI 认知转变的文化建设。这需要持续的沟通与参与。
您的内部培训计划应持续告知学习者 AI 素养的重要性、它如何助益其岗位以及项目推进情况。同时，应促进互动式学习，提供知识分享的平台，如工作坊与研讨会，并通过认可或奖励进步来维持高水平参与度。
利用导师制与跨职能团队
有效学习不仅关乎个人技能。学习 AI 与数据可能颇具挑战——在在线学习情境下也可能感到孤立——因此营造社区感至关重要。成功的培训项目应创建实践共同体，让学习者协作、分享见解、互相支持，从而提升学习体验与新技能的应用。
提升培训项目的互动性与知识共享有多种方式。以下是一些良好实践示例：
- 由内部专家主持教师主导的课程，要求学习者解决真实用例。
- 鼓励跨部门协作，以整合 AI 解决方案。
- 在每条学习路径末设置可评分的综合练习。
- 引入游戏化元素，如排行榜、徽章或奖励，以提升学习参与度。
成功的内部 AI 技能发展案例
我们乐于与各行各业、各类规模、愿意拥抱 AI 革命的公司分享我们的经验。在本节中，我们将介绍 DataCamp 与西班牙领先银行 Bankinter 的一次近期合作。三年前，该银行与 DataCamp for Business 达成合作，以应对数据与 AI 高级技能的关键需求。
最初，该计划旨在弥合分析领域的技能缺口，确保 STEM 人才能够有效运用现代数据工具。随后，鉴于需要扩大规模，Bankinter 将项目拓展至整个组织——覆盖其位于西班牙、卢森堡、爱尔兰与葡萄牙的办公室——并嵌入以数据为中心的文化。
Bankinter 人才与发展经理 Magdalena Ozores Avanzini 阐述了该计划的目标：
在数据与 AI 方面进行技能提升，让我们的员工能够以最先进的流程与工具理解、探索并分析数据。这使我们能够更好、更快地做出决策，并以创新的产品、解决方案与以客户为中心的方法，加快我们的上市响应。
在扩大项目范围后，Bankinter 为各团队推出了 60 多条定制学习路径（涵盖英语与西班牙语），重点对 700 多名员工进行 Python、SQL、Power BI、ChatGPT 以及数据与 AI 素养方面的技能提升。DataCamp 的西班牙语课程发布尤为关键，因为这确保了所有员工，无论其英语水平如何，都能充分参与并高效学习。
由此，Bankinter 成功培育了数据驱动文化，并取得了显著成果：700+ 名学习者完成技能提升，完成 8,264 个章节，累计学习 7,649 小时，获得 9,166,853 XP。
衡量内部技能发展的成效
有效学习始于评估，终于评估。内部培训项目应在学习前、中、后设置良好定义的评估，以衡量组织的优势与技能缺口。这既确保持续改进，也能展示培训的实际收益。
建立清晰的衡量指标与方法至关重要。请定义与业务目标一致的关键绩效指标（KPI）与目标，例如 AI 技能提升、因 AI 技能带来的生产力与效率提升，以及减少对外部 AI 人才依赖而实现的成本节约。这些指标将帮助您跟踪进展，并展示培训成效。
同时，为培训材料与学习活动建立反馈机制，是确保持续改进的关键。这包括对培训项目进行定期评估与测验，以及通过问卷调查了解员工对 AI 技能的满意度与信心。
为何选择 DataCamp for Business？
在此背景下，DataCamp for Business是理想的 AI 培训伙伴。我们的使命是让人人都能掌握数据与 AI 技能。自 2013 年创立以来，我们已在全球范围内帮助超过 1,400 万名学习者提升技能，覆盖政府、大学、企业与非政府组织等多元领域。
十余年后，我们依然致力于为学习者提供优质教育。积累的经验让我们更加理解不同类型客户学习数据科学的动机。因此，我们提供的服务能够根据用户的具体需求进行定制与调整。
这也是我们推出 DataCamp for Business 的原因——这是一款专为各种类型与规模的公司量身打造的解决方案。
如果您正计划为组织打造数据分析学院以提升员工技能，我们随时准备提供帮助。通过 DataCamp for Business，您可以期待：
- 行业领先的学习平台，获 80%《财富》1000 强企业信赖，包括 Google、Microsoft、Uber 与 eBay。
- 由行业专家设计的世界级数据科学与 AI 课程，涵盖 Python、SQL、R、ChatGPT、Power BI、Tableau 以及AI 素养等。
- 灵活的学习路径，可根据您组织的需求进行定制。
- 互动式学习环境，包含动手练习与真实用例。
- 短小精炼的课程，有助于有效巩固知识。
- 精准的学习评估，帮助您在规模化层面定位并跟踪公司的优势与技能缺口。
- 可获取行业认可的数据认证，打通从教育到工作的通道。
- 无缝集成能力，兼容主流 SSO 与 LMS 提供商。
- 客户成功支持，从采用最佳实践到 SSO 与 LMS 集成，为您提供资源与指导。
内部 AI 技能发展中的挑战与对策
尽管构建 AI 文化的益处显而易见，建立内部技能发展项目也会面临一系列挑战。以下是一些常见障碍及其应对策略。
对变革的抵触
与任何文化转变一样，向 AI 驱动文化过渡可能会遭遇阻力。要化解这一问题，应当传达 AI 文化带来的好处，提供培训，并让员工参与变革过程。我们在另一篇文章中更详细地讨论了如何提升学习者参与度，其中探讨了如何克服文化与员工层面的阻力。
该文章涵盖了多种可实施的策略，包括定期宣传项目、内部沟通、学习者证言、“月度学习者”项目以及午餐分享会。同时，澄清关于 AI 的常见误解也很重要，例如对被取代与岗位自动化的担忧。
确保获取高质量资源
正如我们已经提到的，预算不足与培训资源不充分，是企业在实施内部学习项目时面临的最大挑战。
应对这些挑战的办法非常明确：花时间找到合适的培训项目与合作伙伴，并在预算分配上保持果断。请记住：AI 素养的技能提升与再培训是一段跨越多年的旅程，需要资金、信心与耐心，方能兑现其价值。
结语
AI 素养是现代商业成功的基础要素。在组织内成功构建 AI 素养，将为您的业务与客户带来更优结果，并使员工在日常职责中创造更大价值。
培育 AI 文化并非一次性举措，而是一段需要战略规划、承诺与投入的持续旅程。然而，其带来的收益——如更为明智的决策、创新与更高的员工参与度——使其成为值得投入的事业。随着我们迈入更加由 AI 驱动的时代，成功培育强大 AI 文化的企业将更能利用数据实现长期成功。
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我是一名自由职业的数据分析师，与全球各地的公司和组织合作开展数据科学项目。我也担任数据科学讲师，拥有2年以上授课经验。我经常用英语和西班牙语撰写与数据科学相关的文章，其中一些已发表在 DataCamp、Towards Data Science 和 Analytics Vidhya 等知名网站上。作为一名具有政治学与法律背景的数据科学家，我的目标是在公共政策、法律与技术的交汇处开展工作，借助思想的力量推动创新解决方案与叙事，帮助我们应对紧迫挑战，尤其是气候危机。我认为自己是自学成才、不断进步的人，坚定支持跨学科合作。学习新事物永远不嫌晚。
人工智能（AI）无处不在。短短几十年间，它便成为我们日常生活中不可或缺的一部分，往往以我们未必察觉的方式存在。它融入了我们的各类技术、医疗与银行系统、工作场所乃至家庭。它正在塑造行业、推动创新，并改变我们与世界互动的方式。
自从ChatGPT发布引发生成式 AI 革命以来，我们只能预见 AI 将征服我们生活的更多面向。在此背景下，一种新的素养应运而生，成为企业、开发者乃至个人的必需——AI 素养。根据 DataCamp 的《2024 年数据与 AI 素养报告》，62% 的受访业务领导者认为，AI 素养如今对其团队的日常工作至关重要。
遗憾的是，我们距离目标仍有差距。尽管近年来对 AI 技能的需求大幅飙升，市场仍深受 AI 人才短缺之苦。根据 SAS 的《如何解决数据科学技能短缺报告》，63% 的受访 IT 领导者认为 AI 和 ML 是他们面临的最大技能缺口。
在市场上 AI 专家稀缺的情况下，企业别无选择，只能开出高薪以吸引人才，而这对许多公司而言并不可行。由此，再培训与技能提升较之招聘，或许是一种更具成本效益的策略。
本文将审视当前的 AI 人才短缺，以及如何通过内部技能发展来弥合差距。我们将解释如何实施并衡量再培训与技能提升项目的成功，并提供 DataCamp 协助业务伙伴提升 AI 素养的案例研究。最后，我们还将探讨在公司内实施内部技能发展项目所面临的主要挑战。