什么是再培训与能力提升？
先从定义开始。
在 AI 与自动化重塑岗位与行业需求的时代，再培训与能力提升是全面员工发展战略中的关键环节。
再培训（Reskilling）是指对员工进行培训，使其获得全新的技能，从而在组织内转入不同岗位。当某些职位因技术进步而变得过时时，这一做法尤为重要。
例如，随着AI 系统接管日常性任务，再培训项目可以帮助员工转向需要更复杂问题解决与战略思维的岗位。
能力提升（Upskilling）则侧重于强化员工现有技能，以提升其在当前岗位的表现。
此类培训可确保员工在岗位要求演变的同时，仍能保持胜任与高效。举例来说，随着新的AI 工具被纳入营销策略，对营销专业人士进行能力提升，使其能高效使用这些工具，变得至关重要。
保持员工队伍竞争力的重要性
再培训与能力提升对于保持员工队伍的竞争力与敏捷性至关重要。据一些估计，AI 到 2030 年可能将在全球范围内取代约3 亿个工作岗位。
这一转变凸显了开展战略性再培训举措的重要性，以便为利用新兴技术的新角色培养人才做好准备。
此外，能力提升确保员工能够紧跟最新的行业趋势与技术进展。这种持续改进不仅能提升个人绩效，也能推动整体组织的增长与创新。
行业中的示例
各行各业都在见证 AI 的变革性影响，这需要有针对性的再培训与能力提升：
- 制造业：随着AI 驱动的机器人与自动化愈发普及，有必要对装配线员工进行再培训，使其能够处理先进制造流程，或转岗至维护与故障排查等角色。
- 医疗健康：AI 在诊断与患者护理中的应用，要求医护人员在数据分析与基于 AI 的诊断工具等领域进行能力提升，以便借助这些技术改善患者疗效。
- 金融：金融机构日益使用 AI进行风险评估与欺诈检测。对传统银行员工开展 AI 与网络安全方面的再培训，对于适应这些变化至关重要。
通过理解并实施有效的再培训与能力提升策略，企业不仅能留住宝贵的人才，还能持续推动创新，在 AI 驱动的世界中保持竞争优势。
AI 在推动再培训与能力提升需求中的作用
人工智能（AI）与自动化正通过改变岗位与技能要求，深刻重塑劳动力结构。根据普华永道的一份报告，到 2030 年代中期，多达 30% 的工作可能被自动化所取代，且将对多个行业产生显著影响。这些技术不仅改变了任务的执行方式，也创造了需要专业技能的新角色。
例如，在客户服务中，AI 聊天机器人与虚拟助手正在自动化常规咨询，这降低了对传统客服岗位的需求，同时提高了对具备管理与改进 AI 系统技能员工的需求。
类似地，在物流领域，AI 驱动的预测分析正在优化供应链，这便需要数据分析与机器学习方面的技能。
AI 融入业务流程，正改变各层级员工所需的技能结构。根据DataCamp《2024 年数据与 AI 素养现状报告》，62% 的领导者认为 AI 素养现已对团队
的日常任务至关重要。此外，增长速度最快的七项技能中有四项属于数据与 AI 技能。
数据来源：2024 年《数据与 AI 素养现状报告》
其他机构也强调了不同趋势。经合组织与世界经济论坛此前强调“软技能”的重要性，如复杂问题解决、批判性思维与情商，这些技能更不易被自动化取代。它们与技术能力相辅相成，对于员工与 AI 系统高效协作至关重要。
基于上述因素，具有前瞻性的公司正主动采取措施应对不断演变的技能需求。例如，2020 年，亚马逊承诺投资 7 亿美元，在 2025 年前为 10 万名员工进行能力提升，重点关注云计算、机器学习与 IT 支持等领域。
同样地，2023 年，IBM 承诺在三年内培训 200 万人掌握 AI 技能，以帮助弥合全球 AI 技能缺口。
如果我们能让所有人在机器学习项目的范围界定上达成一致，那么业务相关方与数据专家就能讲同一种语言并深入协作。
这凸显了对员工进行能力提升的重要性，以确保他们能够高效使用 AI 工具并为业务目标作出贡献。
缩小技能差距
对许多组织而言，技能差距是一个重大挑战。通过投资再培训与能力提升项目，企业能够弥合这一差距，确保员工队伍为未来需求做好准备。
根据世界经济论坛的数据，至 2025 年，自动化可能取代 8500 万个岗位，但也将催生 9700 万个新角色，这凸显了打造能够适应新技术的技能型员工队伍的必要性。
提升员工留任与工作满意度
对于那些投资员工成长的公司，员工更愿意长期留下来。那些感到被重视并看到成长机会的专业人士，更可能保持忠诚与投入。通过提供再培训与能力提升机会，企业可以提升工作满意度并降低人员流失率。
推动创新与增长
技能型员工队伍是创新的关键驱动力。通过持续开展再培训与能力提升，企业能够培育创新文化，始终领先于竞争对手。
增强协作与沟通
作为数据素养的延伸，AI 素养强调业务与技术团队之间共通的数据语言。然而，正如 GitHub 首席运营官 Kyle Daigle 所言，
您仍然必须从提出正确的问题开始。您需要找到一连串问题，并沿着这条路径不断深入。
通过在 AI 与数据素养方面提升员工能力，企业可以增强跨部门的协作与沟通，从而产出更有效、更具创新性的解决方案。
实施再培训与能力提升项目的有效策略
我们已经了解了能力提升与再培训的益处，尤其是在 AI 发展的背景下。那么，组织及其领导者应如何推进此类培训议程？
以下是一些有效策略：
1. 扩展现有数据能力提升项目，将重点转向 AI 素养
在现有数据素养项目中纳入 AI 技能，是应对技能差距的务实之举。根据 DataCamp 的数据与 AI 素养报告，AI 素养应被视为数据素养的延伸。这种做法有助于员工理解数据与 AI 的相互关联，从而更顺畅地过渡，并将这些技能更好地应用于岗位。
AgileOne 数据与 AI 转型高级副总裁 Jordan Morrow 强调了这种融合：
AI 与机器学习一直是数据语言的一部分。我们不应将 AI 与数据素养割裂开来；二者是相辅相成的技能组合，能帮助我们在更加数据驱动与分析化的世界中前行。
2. 拓宽能力提升项目的覆盖范围
要最大化再培训与能力提升的效益，必须将这些项目扩展至组织内更广泛的人群。正如 DataCamp 报告所述，拥有成熟、覆盖全组织的数据与 AI 素养项目的机构，获得显著更高的收益，例如更快速的决策（90%）、更强的创新力（87%）以及更好的员工留任（81%）。
一个典型案例是高露洁-棕榄，该公司对 14,860 多名员工进行了数据素养能力提升，并将项目扩展至 AI 技能领域，使 18,000 名学习者能够访问 AI 内容。
这种广覆盖的方法可确保所有员工，无论所属部门，都能具备在其岗位上有效利用 AI 的必要技能。
3. 在学习项目中强调交互性与个性化
个性化与交互性对于有效学习至关重要，尤其是编程与 AI 等技术技能。劳斯莱斯与 DataCamp 的合作正体现了这一点。通过定制化学习路径与交互式 Python 课程，劳斯莱斯让工程师能够迅速融会贯通新知识，大幅加速了设计流程。
4. 将 AI 素养视为倍增器
AI 素养应被视为现有数据素养项目的能力倍增器。诸如 ChatGPT 等生成式 AI 工具让数据相关任务更易上手，降低了开展有意义数据工作的门槛。正如 Qlik AI 负责人 Nick Magnuson 所言，
生成式 AI 能高效概括文本、创作内容、生成或解读代码，凸显了其在数据相关任务中的变革潜力。
通过为员工配备 AI 技能，组织可以加速新近获得的数据技能的采纳与有效运用，在各项业务职能中推动更大的创新与效率提升。
5. 主动开展变更管理与正向激励
在工作场所引入 AI 与数据技术，可能引发员工的焦虑与抵触。有效的变更管理策略对于化解这些顾虑至关重要。领导者应明确 AI 与数据能力提升的益处，主动回应有关自动化的担忧，并表彰率先拥抱这些举措的早期采用者。
麻省理工学院斯隆管理学院的 Andrew McAfee 强调向数据文化转变的重要性，他表示，
让组织变得更好，并不是把人送去最前沿的数据科学或 AI 伦理等培训上；而是要建立起正确的行为规范。
营造支持性环境，鼓励学习与适应，有助于缓解阻力，培育持续改进的文化。
AI 时代开展再培训与能力提升的挑战
当然，此类能力提升与再培训项目也伴随着自身的挑战。正如《数据与 AI 素养现状报告》所示，数据与 AI 培训在许多组织中仍处于早期阶段。
数据来源：《数据与 AI 素养现状报告》
克服对变革的抵触
实施再培训与能力提升项目的首要挑战之一，是克服员工与管理层对变革的抵触。在引入 AI 与数据技术时，人们往往会担心岗位安全与现有技能的相关性。
有效的变更管理策略对于化解这些担忧至关重要。领导者应围绕 AI 与数据能力提升的益处进行清晰沟通，回应与自动化相关的焦虑，并表彰积极拥抱新技术的早期采用者。
保障资源与培训的可及性
尽管已有进展，但数据与 AI 培训仍处于起步阶段。值得一提的是，仅有 12% 的领导者表示不提供任何数据培训，较去年的 18% 有所下降。此外，更多组织正在将数据培训扩展至非技术岗位，过去一年从 14% 提升至 20%。然而，这些项目的扩张速度仍未能跟上数据技能需求的增长。
尤其是在 AI 培训方面，情况更令人担忧。多达 26% 的领导者表示不提供任何形式的 AI 培训，另有 26% 仅将 AI 培训提供给技术岗位。只有 18% 会为非技术员工提供此类培训，且仅有 25% 建立了覆盖全组织的 AI 素养项目。
组织应倡导持续学习，确保数据与 AI 培训项目向所有员工开放，而非仅限技术人员。
在工作职责与培训投入之间取得平衡
员工常常难以在持续的工作职责与培训所需时间之间取得平衡。这一挑战在传统上不强调持续学习的非技术岗位上尤为突出。
制定灵活的培训安排，并将学习融入日常工作流程，有助于缓解这一压力。例如，学习平台与培训模块可提供自定进度的学习机会，以适应繁忙的日程。
应对技能差距
技能差距仍是一大障碍。《数据与 AI 素养现状报告》显示，拥有面向所有人的成熟数据素养项目的组织比例从 2023 年的 31% 提升至 35%，增幅为 4%，但仍有很大提升空间。
弥合 AI 技能差距的紧迫性更为突出，因为当前 AI 培训力度仍落后于数据技能培训。领导者需要将 AI 素养置于优先位置，确保技术与非技术员工都具备在 AI 驱动的未来中前行所需的技能。
实施个性化与交互式学习项目
个性化与交互式学习体验是有效再培训与能力提升的关键。传统的“一刀切”培训往往难以激发员工兴趣或满足其特定需求。
组织应着力打造定制化学习路径，并融入如动手项目与真实场景应用等交互元素。劳斯莱斯在为工程师定制 Python 课程方面的成功做法，显著加速了设计流程，正凸显了此类方式的有效性。
为何选择 DataCamp for Business 开展能力提升与再培训？
全面的学习解决方案
DataCamp for Business 提供涵盖数据科学、AI 与分析领域的 350+ 门课程，适配不同水平的学习者。其定制化学习路径可确保培训与组织目标保持一致，兼具相关性与有效性。
富有参与感与交互性的的平台
平台强调通过交互式练习与真实项目进行动手学习，增强理解与记忆。游戏化元素与定期评估帮助维持学习动力并追踪进度。
经验证的成功与认可
如劳斯莱斯与高露洁-棕榄等公司，已借助 DataCamp 成功为数千名员工开展能力提升，体现了平台的灵活性与有效性。DataCamp 的项目得到行业领军者与专家背书，确保培训品质。
融合 AI 与数据素养
DataCamp 将AI 素养视为数据素养的延伸，提供相关课程，帮助员工理解 AI 在数据分析与决策中的作用。这种整体性方法确保技能的全面发展。
可扩展且提供支持
DataCamp 平台可扩展以支持各类规模的组织，从小型团队到大型企业。其为培训项目的实施与管理提供专属支持，确保成功与持续改进。
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结语
AI 正在从根本上改变我们的工作方式，而这一旅程仍处于早期阶段。对于各类规模的现代组织而言，对员工进行能力提升与再培训的紧迫性只会与日俱增。
对于肩负此责的领导者而言，运用严谨的框架并引入数据文化至关重要。借助 DataCamp for business，您可以根据组织需求定制能力提升与再培训工作，取得切实成效，从而助力实现健康的投资回报并为员工队伍的未来保驾护航。欢迎与我们的团队成员联系，了解更多信息并申请演示。
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人工智能的进步正在迅速改变各行各业的商业环境。过去可能需要数小时才能完成的任务，如今几分钟即可完成；同时，一系列全新的 AI 工具正在帮助专业人士节省时间、提高效率——前提是他们具备使用这些工具的技能。
要想充分利用这些强大的新工具与技术，组织必须拥有能够随环境变化而调整的技能与知识储备的员工队伍。因此，再培训与能力提升，尤其是在数据与 AI 方面，已成为现代商业战略中至关重要的组成部分。
本文将探讨再培训与能力提升日益重要的原因、AI 对这些领域的影响，以及它为组织带来的挑战与机遇。我们也将介绍一些能力提升策略，帮助企业领导者带动员工队伍适应全新的工作方式。