您的技术人员需要哪些技能才能有效地使用人工智能？

预计到 2032 年，生成式人工智能将成为一个价值1.3 万亿美元的市场。随着 GenAI 的不断发展，组织需要懂得如何使用它来获得竞争优势的人才。

无论您是想培养人工智能工程师、提升现有人才以胜任更高级的职位，还是确保组织中的每个人都了解人工智能，为未来打造相关技能都将帮助他们有效地使用人工智能工具。

• 补充技能如何帮助团队使用人工智能技术？
  
• 团队有效使用人工智能技术所需的 6 项技术技能
  • 数据科学和数据分析
  • Python、R 和其他编程语言
  • 数学和统计学
  • 及时工程
  • 人工智能云计算
  • 安全性与合规性
• 人工智能的 3 项软技能
  • 有效沟通
  • 批判性思维和解决问题
  • 同理心和情商
• 如何帮助你的团队发展未来的人工智能技能

没有人会孤立地工作，技术也是如此。以云工程师为例。他们需要了解云平台、基础设施和架构。但全面发展的云工程师也了解编程语言、安全实践和数据管理。

同样，技术和非技术员工需要具备相关技能才能充分利用 AI 技术的功能。当员工了解云、安全、销售和其他业务领域时，他们就能确定 AI 能为组织带来最大价值的地方。这使他们成为更聪明、更高效的用户，了解使用新技术的业务影响。

一个人成功利用 AI 工具所需的技能和经验通常取决于他们的角色以及他们计划如何与 AI 互动。例如，开发 AI 和 ML 模型的 AI 工程师需要了解编程语言、数据科学和分析，以及如何与其他团队交流他们的见解。 

另一方面，营销人员不需要知道如何用 R 编写代码或构建人工智能算法。对 AI、ML 和即时工程有基本的了解对他们的角色更有价值。

根据您的团队的职责，这六种技术技能可以帮助他们更有效地使用 AI 技术。

这一点似乎很明显，但只有25% 的技术人员对自己的数据技能充满信心。任何构建或使用人工智能技术的人都需要具备数据分析、数据可视化和机器学习方面的技能，以便更好地理解数据、识别模式、分享见解并利用人工智能解决问题。

查看这些 Pluralsight 课程来培养未来的数据技能：

• 数据科学：全景图

• 数据科学基础

• 数据科学素养

构建和测试 AI 算法的团队成员需要具备编程技能。这包括 Python、R 和 Java 等编程语言以及 OpenAI 和 TensorFlow 等 API 的知识。

不过，学习 Python 和 R 并不是最重要的。程序员经常使用结构化流程来构建、测试和部署新应用程序。这些技能在使用 AI 时非常有用，可确保解决方案易于维护并满足业务需求。

提升团队的编程基础：

• 什么是编程？

• 学习编程

• Python 3 基础知识

• Java 基础知识：Java 语言

• 使用 R 进行编程

尽管程序员听到这些可能会感到痛苦，但数学和统计学技能将帮助他们更有效地使用人工智能技术。毕竟，数学是自然语言处理和深度学习等人工智能/机器学习概念的基本原理。评估机器学习模型的准确性和精确度也需要一些基本的数学技能。

为了更深入地了解人工智能，他们需要了解线性代数、微积分、概率和统计学。让他们从程序员数学开始。

虽然生成式人工智能可以增强从销售和客户服务到编码的一切，但它并不完美。GenAI 经常给出不准确的回答、幻觉和乱码文本。提示工程并没有消失——它使您的团队能够制作详细的提示，并更有可能返回有价值、相关且准确的信息。 

培养敏捷工程师并提升团队中的敏捷工程技能：

• 人工智能：基础

• 利用生成式人工智能开始快速工程

• 及时进行工程设计以提高性能

• 及时工程最佳实践

AWS 和 Anthropic、微软和 OpenAI……云服务提供商与 AI 供应商合作是有原因的：AI 和云计算是相互补充、相互增强的技术。 

AI 可实现复杂云流程的自动化，让管理多云环境变得更加容易。另一方面，云提供了测试和部署 AI 模型所需的可扩展基础设施和数据存储。 

无论是否是云工程师，只要掌握云技能，就能充分利用这两种技术。例如，技术人员将能够更好地将 AI 应用程序部署为云中的微服务，并提高可扩展性和性能。 

为您的团队提供云速成课程：

• 云计算基础知识：云概念

• 云计算：全景图

• 云计算课程

了解 如何创建成功的 AI 技术和云策略。

从一般的数据隐私问题到针对 ChatGPT 等 AI 工具的新攻击，每个人都需要安全技能来降低使用 AI 技术时的风险。 

但安全技能对于构建和实施 AI 模型的团队来说尤其重要。安全知识将使他们能够从一开始就考虑到安全最佳实践和 AI 特定风险来构建、测试和部署 AI 解决方案。这些团队应该熟悉：

• 针对人工智能的攻击，例如数据中毒和模型反转

• 安全审查和人工智能模型

• 人工智能合规框架

• AI 安全控制，例如数据保护、审计和安全 AI 模型训练

查看我们的网络安全课程集合。

在使用 AI 时，技术技能固然重要，但软技能同样至关重要。团队需要这些技能，以便未来就 AI 技术进行富有成效的对话，并解释它如何推动商业价值。

AI 专业人员应该知道如何向其他团队和非技术利益相关者解释他们的 AI 算法和见解。如果没有沟通技巧，他们将无法以其他团队能够理解和欣赏的方式分享他们的工作的影响以及它对业务的重要性。帮助他们发展：

• 良好的口头和书面沟通能力

• 演示经验和最佳实践

• 数据科学、工程、销售和其他相关领域或行业的领域知识

建立更好的沟通技巧：

• 技术人员沟通

• 促进技术更好部署的沟通

人工智能可能不准确。它可以从训练数据中继承偏见。它还可以用来传播错误信息或制造深度伪造。由于我们手头有如此多的信息（无论是否由人工智能生成），批判性思维技能可确保我们负责任地与数据交互和使用数据。 

无论团队使用人工智能生成代码还是电子邮件，他们都需要锻炼批判性思维技能，质疑结果的准确性和假设。只有这样，他们才能使用人工智能解决问题并做出合乎道德的决策。 

请查看以下提示，以提高组织中的批判性思维技能。让您的团队进行批判性思维练习：

• 在工作中运用批判性观察

• <a href="https://www-pluralsight-com.translate.goog/courses/critical-analytical-skills-data-literacy-executive-brie