告别自学成才！高效打造企业AI培训的10个关键

AI带来了巨大的生产力提升，但要真正实现这些效益并非易事，以下是如何制定培训计划，以确保您的员工能够充分利用这项新兴技术。

毫无疑问，要想从AI中获取回报，需要进行精心的引导，特别是在帮助员工安全且高效地使用这些工具方面，然而，相关证据表明，部分CIO及其高管同行并未提供员工所需的指导力度。

根据涵盖全球3600多名技术专业人员的最新Harvey Nash技术人才薪酬报告，尽管四分之三的IT员工可以使用AI工具，但五分之一的技术人员仍被期望自学，23%的人则在等待正式培训。

研究表明，对AI的探索已屡见不鲜，但针对性的培训与开发举措却未能跟上。如果数字领导者希望将AI转化为创造价值的契机，就必须对员工进行教育。那么，AI培训方案应该包含哪些要素？对此，业内专家给出了实施有效计划的10个步骤。

Michael Cole是DP World Tour（负责管理25个国家42项赛事的男子职业高尔夫巡回赛）的首席技术官，他表示AI培训是一项全公司范围的工作。

“我已要求我们人力资源部门的培训协调员帮我制定一套我认为适合的培训与开发计划，这不仅针对我们European Tour的IT团队，同样也覆盖整个业务部门。”他说。

Michael Cole指出，需要强调的关键要素在于，AI及其带来的各种能力绝不仅仅是学习如何使用技术。“有效地使用AI关乎流程、思维方式和文化，”他说，“因此，当我们开始思考将我们这样的组织带入这个AI赋能的转型时代所需的培训与开发时，它必须是一个贯穿整个业务部门的全面计划。”

在一个全公司范围的计划中，每一个人都需要接受AI教育，包括管理者自身，这就是为什么生物制药巨头Sanofi的首席数字官Emmanuel Frenehard表示，他的公司对AI培训采取了多层次的方法。

那里的高管完成了与巴黎ESSEC商学院共同设计的Drive Digital计划，该举措侧重于核心考量，例如应用场景和价值创造。在150名管理者通过该计划后，它被推广到全公司1000多名其他专业人员。

“不要只寻找解决方案，不要只想着Claude或ChatGPT，”Emmanuel Frenehard在谈到最佳实践经验时表示，“要想想你正在试图解决的挑战，在我们的案例中，这意味着专注于我们正在做的事情、我们希望创造的价值，以及该项目将带来的依赖关系。”

他表示，培训还需要帮助AI怀疑者克服恐惧。“你必须让它变得有趣，并尽可能降低风险，”他说，“人们不应该觉得必须非常精通技术才能高效地使用AI。”

技术培训和人才提供商QA的首席学习官Jo Bishenden表示，AI教育通常被视作一次性的意识普及会、合规要求，或是专门留给技术专家的事情。

最优秀的计划做对了三件事：它们为全公司的每个人提供基线，课程专注于特定角色的应用，以展示AI如何影响日常工作，它们提供持续学习，以随着新AI工具的引入来促成行为转变。

“如果做得好，企业就能获得更高的AI投资回报率、提升的生产力以及更自信的决策能力，”Jo Bishenden说，“员工获得了清晰度与自主权，理解了AI是如何增强而非取代他们的专业知识。归根结底，AI的成功不仅取决于技术本身，还取决于使用它的员工的能力。”

招聘公司Harvey Nash的集团CIO Ankur Anand表示，AI培训通常处于不断推进的状态，其公司的研究表明五分之一的技术人员被期望进行自学。“大家都在急于交付工具，但企业在提升员工能力方面的投资却不够。”他说。

虽然像提示词工程（Prompt engineering）这样的技术技能是AI学习与开发的重要组成部分，但Ankur Anand表示，最优秀的计划超越了单纯的IT专业知识，能确保参与其中的人类能够彻底理解自身的职责。

“作为AI培训的一部分，有许多软性要素需要处理，”Ankur Anand说，“良好的培训不仅关乎工具的使用，也关乎需要做出相应调整的治理与风险框架。”

Zoom的英国及爱尔兰负责人Louise Newbury-Smith表示，公司在本地和全球层面都设有AI赋能团队。虽然公司提供了课程和自学机会，但Louise Newbury-Smith认为赋能要素赋予了AI培训生命力。

“我们的方法是展示个人的成功案例，将其落地，并重复最佳实践，”她说，“我们与AI推广者举办了所谓的‘现场实操（Cook Along）’活动，我们会作为一个团队频繁开展这些活动，这让整个过程变得非常有趣，如果你有能够分享非凡成功的倡导者，那将大有裨益。”

她表示，成功的关键在于知识共享。“我们非常以人为本，”她补充道，“AI的所有服务、内容和方向，都是为了如何给员工省出时间，让他们能够与其他同事进行更有价值的互动，用所需的信息赋能他们。”

电动车赛车锦标赛Formula E的CTO Dan Cherowbrier是另一位专注于赋能的数字领导者，该公司拥有一名专职的AI工程师，负责帮助员工利用新兴技术。

“我们拥有创新文化，对于利用AI可以做什么从不缺乏想法，”他说，“我们所需要的是资源，让大家行动起来，让技术得到测试并推广出去。”

AI赋能工程师与公司内的其他技术专家合作，以确保工具安全稳妥地部署。“我们正在充实数据和AI团队，以便帮助整个业务部门的人员进行接入并理解API、获取数据访问权限、运行安全检查，然后将AI投入生产部署。”他说。

科技公司Freshworks的CTO Murali Swaminathan表示，关于AI模型的信息铺天盖地，如果没有引导，人们很容易走弯路。

“我们正试图为员工提供结构化的学习，”他说，“我们明白他们并非处于同一水平，有些人走在前面，所以你需要提供适用于他们具体工作角色的知识。”

Murali Swaminathan表示，高管们正在讨论如何有效地培训员工，因为各个业务部门的AI经验和能力差异巨大，然而，所选择的AI学习与部署路径必须适合个人和公司。

“我的工程师也让我面临过这个挑战，”他说，“最初，我们给了他们四种不同的工具，大家都在使用AI，但非常不一致，每个人都在用不同的方式做同一件事，所以我们现在正在尝试培养可复用的技能，这种方法必须复制到每一个工作职能中。”

American Express的全球创新负责人Luke Gebb表示，这家金融服务公司拥有各种不同的培训计划。在接触过各种形式的AI教育后，他主张在实践中学习，或者退而求其次，观察其他人使用该技术。

“仅仅听闻、阅读AI，或者看着某个展示却没有实际看到它的发生过程，效果远没有那么好，”他说，“最好的做法是拿到一份作业并亲自尝试。”

Luke Gebb表示，这种方法在他那由120人组成的创新小组中定期演练，该团队会举办一小时的展示分享会，由一名员工演示他们如何在日常活动中使用AI工具。

“然后他们会收到一堆问题，发布他们的最佳实践经验，接着其他人也尝试同样的事情，这种方法效果非常好。”

Rathbones Asset Management的COO Stephen Wood表示，他所在机构的AI培训是强制性的。“我们希望每个人都精通不同类型的AI，”他说，“我们并不期望每个人都是编程天才和所有这些领域的专家，但每个人都需要理解它。”

该公司对培训采取积极主动的方法，通过教育课程并借助“数字先锋”来推广最佳实践，公司还采用了先锋技术，包括举办黑客松来帮助识别内部能力。

“黑客松表明，只要在Google和YouTube上进行一些搜索，你就可以开始创建能够执行基本功能的智能体，”他说，“这个过程教会我们，只要有了正确的培训、重复的课程和持续的发展，我们不一定需要通过招聘新人就能获得巨大的生产力提升，那是一个让人相当兴奋的时刻。”

新兴技术不能存在于真空之中，AOP Health的数字、数据与IT副总裁Bernhard Seiser表示，任何使用AI的人都必须意识到潜在的后果。“验证你所创建的内容是否正确是你的责任。”他说。

在监管严格的行业中运营意味着AI培训与数据治理紧密相连。“我们在合规不是问题的领域利用它，”他说，“例如撰写文本、生成图像等等，某些事情是可以做的。”

随着新的AI工具不断涌现，AOP Health将评估其选择并制定培训计划。“这种方法可能意味着针对特定任务引入专用工具，”Bernhard Seiser说，“针对每个应用场景评估AI，是我和我的团队工作的一部分。”

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