《解讀報告》生成式 AI 企業人才發展框架

2024/02/13閱讀時間約 3 分鐘

你還在欣賞網友們以生成式 AI 創作的龍年賀卡嗎?事實上,已經有許多企業主管開始思考:如何為企業部署生成式 AI 人才發展策略。

此圖表介紹了生成式 AI 在人才管理和學習與發展 (L&D) 領域的應用。作者 Arpita Bhatnagar 是 Mettl 的人才管理和學習與發展領域的專家。她擁有豐富的經驗,曾在多家公司擔任人力資源和學習與發展方面的職務。他介紹了 GenAI 在企業人才發展的應用,包括:

  • 人才管理:生成式人工智慧可以用於評估求職者的技能和能力,以及為員工提供個性化的學習和發展機會。
  • 學習與發展:生成式人工智慧可以用於創建個性化的學習內容,以及幫助員工學習新技能。
  • 使用生成式人工智慧來評估求職者的技能和能力:生成式人工智慧可以用於創建模擬工作環境,讓求職者在其中進行操作。根據求職者的表現,生成式人工智慧可以評估其技能和能力。
  • 使用生成式人工智慧為員工提供個性化的學習和發展機會:生成式人工智慧可以用於分析員工的技能和知識缺口,並根據其需求創建個性化的學習和發展計劃。
  • 使用生成式人工智慧創建個性化的學習內容

生成式人工智慧可以用於創建個性化的學習內容,例如微型學習模組、互動式學習體驗和遊戲化學習。

  • 使用生成式人工智慧幫助員工學習新技能:生成式人工智慧可以用於提供即時反饋和指導,幫助員工學習新技能。
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Source : https://blog.mettl.com/generative-ai/

這是生成式 AI 對於企業人才發展的角色、技能和應用的整體框架。以金字塔形狀表示角色類型的專業化程度和相關人數的變化。

  1. 角色類型(Role type)
    • 專門的AI知識(Specialized AI knowledge):頂層,代表AI研究人員,這些人需要高度專業化的知識。
    • AI工程師(AI engineers):中層,需要深入的AI知識與複雜問題解決能力。
    • AI平台/解決方案開發者(AI platform/Solution developers):下層,這些角色需要綜合IT技能和業務分析能力。
    • 終端用戶(End users):基底層,最多數的群體,他們主要使用AI解決方案。
  2. 技能集合(Skill set)
    • 對於AI研究人員,需要的技能是技術性IT技能、問題解決、創造力、深入的AI知識、主動性和原創性。
    • AI工程師需要具備技術性IT技能、複雜問題解決、深入的AI知識和分析性思維。
    • AI平台/解決方案開發者需要IT技能、業務分析、分析性思維、諮詢技能、項目管理和影響力。
    • 終端用戶需要創造力、創新、學習靈活性、分析性思維和數位素養。
  3. IT行業例子(E.g. IT Industries)
    • AI研究人員可能參與的案例包括博士和工程師研究大型語言模型(LLM),分析和發展這些模型。
    • AI工程師可能參與基於上述研發建立核心產品的開發工作。
    • AI平台/解決方案開發者可能會在內部採用、外部合作夥伴關係、整合及產品上市等團隊工作中發揮作用。
    • 終端用戶可能涉及市場營銷、銷售、財務、人力資源和其他將使用AI解決方案的職能部門。

結論:

這個金字塔框架清晰地劃分了生成式 AI 在企業人才發展中不同角色的技能需求和工作範疇。從專業研究人員到最終用戶,每個階層的專業知識需求和人數都有所不同。在IT行業中,這些角色對應於從基礎研究到產品開發和市場實施的不同階段。提供正在思考如何部署生成式 AI 人才的企業參考。

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