若向任何一位CIO詢問AI的情況，你很可能會聽到他們稱贊AI在處理重復(fù)性、低層次任務(wù)方面的卓越表現(xiàn)。從IT支持和運營警報，到軟件開發(fā)，生成式AI和自主式AI系統(tǒng)正在實現(xiàn)任務(wù)自動化，使專業(yè)人員能夠?qū)Ｗ⒂诟邇r值的工作。

技術(shù)和人才解決方案提供商Nash Squared的CIO Ankur Anand表示，技術(shù)一直在不斷發(fā)展，自動化也早已融入我們的生活，然而，AI帶來了前所未有的變革速度。

商業(yè)變革的速度如此之快，據(jù)Gartner預(yù)測，到今年年底，全球在AI上的支出預(yù)計將接近1.5萬億美元，明年則有望超過2萬億美元。所有行業(yè)都感受到了AI的影響，普華永道的《2025年全球AI就業(yè)晴雨表》顯示，IT行業(yè)在AI應(yīng)用方面處于領(lǐng)先地位，并且隨著新興技術(shù)簡化運營流程，該行業(yè)對勞動力的需求將減少。

有證據(jù)表明，這種重塑已在進行中。斯坦福大學(xué)的研究人員在一份關(guān)于AI影響的論文中指出，22至25歲工人的初級軟件工程崗位數(shù)量，較2022年的峰值已下降了近20%。與此同時，紐約聯(lián)邦儲備銀行報告稱，計算機工程和計算機科學(xué)專業(yè)的畢業(yè)生失業(yè)率分別為7.5%和6.7%。

在普華永道的報告中，研究人員指出，這種重塑背后隱藏著IT行業(yè)更深層次的變革。企業(yè)正從通用型人才向高度專業(yè)化、具備AI素養(yǎng)的人才轉(zhuǎn)變。其結(jié)果是，IT勞動力更加專注，雖然規(guī)模相對縮小，但對數(shù)字經(jīng)濟至關(guān)重要。

對于那些擁有幫助企業(yè)利用AI所需技能的緊缺專業(yè)人才來說，這聽起來是個好消息，然而，IT專業(yè)人員傳統(tǒng)上是在初級職位上磨練技能的。如果我們自動化越來越多的任務(wù)，我們是否會面臨為數(shù)字人才關(guān)閉職業(yè)發(fā)展通道的風(fēng)險?

技術(shù)專家Skillsoft的CIO Orla Daly認識到了這一難題的嚴重性。她表示，“我的第一反應(yīng)是，這可能不再是一個職業(yè)發(fā)展階梯，而更像是一個由相互連接的繩索構(gòu)成的網(wǎng)格，從與同行的交流中，我認為隨著我們前進，我們將看到更加扁平化的層級結(jié)構(gòu)。”

現(xiàn)在，CIO們的首要任務(wù)是確保自動化的引入不會成為未來IT管理的難題。他們必須認識到AI對工作角色可能產(chǎn)生的影響，培養(yǎng)未來所需的高階技能，并為員工制定職業(yè)發(fā)展策略。

理解AI對工作角色的影響

Scotts Miracle-Gro的數(shù)據(jù)智能副總裁Fausto Fleites表示，維護IT職業(yè)階梯是一個熱門話題。盡管一些人認為，像氛圍編碼這樣的AI工具標志著傳統(tǒng)角色的終結(jié)，但Fleites表示，AI帶來的變革必須放在具體情境中來看待。

他說，“氛圍編碼非常有用，除了傳統(tǒng)軟件工程外，我認為AI在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域也日益成熟。當(dāng)我們試圖分析數(shù)據(jù)集時，我的團隊會進行大量的SQL查詢，有時這些查詢是重復(fù)性的。相反，你可以對AI說，‘好吧，幫我做這個。’在這些情況下，AI能讓你更高效。”

但并非全是好消息，F(xiàn)leites認識到，企業(yè)AI尚處于初期階段，專家們常提到的最大問題之一是幻覺風(fēng)險。將工作交給新興技術(shù)可能有助于減輕IT專業(yè)人員的壓力，但期望AI獨立工作是危險的。

他說，“如果你沒有編碼經(jīng)驗，你就不知道模型何時在產(chǎn)生幻覺，也不知道如何糾正它，我們需要觀察AI如何發(fā)展。AI可能會達到一個我們可以完全信任它的階段，但現(xiàn)在還遠未達到。與此同時，我認為我們?nèi)匀恍枰恍┯薪?jīng)驗的編碼人員。”

因此，盡管AI可能會改變工作的性質(zhì)，但企業(yè)不能假設(shè)IT專業(yè)人員的終結(jié)已近在咫尺。隨著越來越多的工作場所任務(wù)實現(xiàn)自動化，數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)者必須讓有才華的人才參與其中，以監(jiān)督系統(tǒng)。Fleites表示，企業(yè)應(yīng)考慮如何培養(yǎng)一批低層次專業(yè)人才，使其成為智能體管理者。

他說，“如果我們展望未來的工作，AI輔助的智能體將承擔(dān)重復(fù)性任務(wù)，這將凸顯出對更多批判性思維和情商的需求，IT專業(yè)人員需要學(xué)習(xí)一種不需要掌握AI所做的瑣碎事務(wù)的編碼方式，而是專注于以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向的素質(zhì)。”

培養(yǎng)高階技能

能源專家EDF Power Solutions的數(shù)據(jù)治理顧問Kenny Scott也認為，軟技能的重要性將上升，而傳統(tǒng)技能的重要性將下降。他表示，隨著智能體在KPI方面的培訓(xùn)變得更加有效，數(shù)據(jù)質(zhì)量分析師的角色可能會減少。Scott的信息很明確：隨著AI的普及，有才華的人類專家仍然重要，但方式會有所不同。

他說，“雖然IT的純工程方面會減少，但它永遠不會消失，現(xiàn)在成功的關(guān)鍵在于提升自己，學(xué)會如何利用AI和智能體來交付成果，因為企業(yè)仍然需要有人將一切整合起來。只是他們現(xiàn)在需要一個人而不是十個人。”

Skillsoft的Daly是另一位不愿宣告開發(fā)者時代終結(jié)的數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)者。她表示，仍然需要有才華的IT專業(yè)人員，但他們角色的關(guān)鍵要素將發(fā)生變化。例如，她建議IT專業(yè)人員將花費更多時間檢查AI編寫的代碼是否適合其用途。

更廣泛地說，她補充道，很難確切地說出哪些角色的重要性會下降，哪些角色的重要性會上升。她給IT專業(yè)人員的建議是掃描市場，尋找新興趨勢，特別是在你自己的企業(yè)中。

她說，“我們只是不知道未來會帶來什么，所以盡量學(xué)習(xí)不同的事物，將一切分解為技能。如果你了解核心技能，你就可以根據(jù)企業(yè)在某個時間點的需求，以不同的方式組合這些能力。”

認識到AI對傳統(tǒng)IT行業(yè)以外的影響也很重要。家居用品制造商Joseph Joseph的首席供應(yīng)鏈官Sacha Vaughan專注于創(chuàng)建一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品交付方法。她的企業(yè)正在探索如何將AI等新興技術(shù)融入這種方法。與其他商業(yè)領(lǐng)袖一樣，她也提到了在自動化程度提高的時代商業(yè)技能的重要性。

她說，“職業(yè)階梯將得以保留，但技能組合將有所不同，因為我們將指向并引導(dǎo)AI，我們?yōu)槌跫壜毼凰淌诘募寄軐⑿枰淖儯钥紤]諸如‘我如何訓(xùn)練我的語言模型來有效回答客戶問題?’這樣的問題，以便AI符合我們的品牌聲音。”

制定職業(yè)發(fā)展策略

涂料制造商Jotun的數(shù)據(jù)主管Gro Kamfjord是另一位指出下一代人才重要性的高管。加入她的公司的年輕人擁有一些曾經(jīng)看似不太可能的經(jīng)驗，包括對Python和AI的廣泛了解，因此公司應(yīng)制定一種職業(yè)發(fā)展策略，以利用這種能力。

她說，“如果你投資于新加入的人員，并讓他們嘗試新事物，他們就能迅速攀升職業(yè)階梯，我不相信在能夠自主負責(zé)之前，要先做幾年枯燥、重復(fù)的工作。引入人才，期望他們承擔(dān)責(zé)任，并在他們職業(yè)生涯的早期就挑戰(zhàn)他們做出貢獻。”

這與Nash Squared的Anand的觀點不謀而合。他表示，對于數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)者來說，成為團隊的職業(yè)推動者比以往任何時候都更重要。公司仍然需要初級IT人才，但他們工作的重點將從親自完成繁重的工作轉(zhuǎn)變?yōu)楸O(jiān)測和審核AI的輸出。

他說，“成為智能體管理者涉及心態(tài)和技能組合的轉(zhuǎn)變，初級團隊成員需要具備批判性思維，以審查輸出并找出可以提高質(zhì)量的地方，例如減少AI生成的網(wǎng)絡(luò)安全警報中的誤報。”他補充道，培訓(xùn)和發(fā)展也將發(fā)揮至關(guān)重要的作用，因此CIO應(yīng)確保高級團隊成員指導(dǎo)初級同事，引導(dǎo)他們掌握所需技能，包括批判性思維、情商和溝通能力。“隨著AI模糊活動之間的界限，這些技能變得越來越重要，并將幫助人們在IT職業(yè)階梯上攀升。”

對于Scotts的Fleites來說，最關(guān)鍵的問題是數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)者如何在這個新的工作環(huán)境中識別出表現(xiàn)出色的人才。識別有效的AI管理者將很困難，因為大多數(shù)公司在智能體用例方面只有數(shù)周而非數(shù)年的經(jīng)驗。Fleites表示，最佳策略是融合外部和內(nèi)部AI能力。

他說，“我有一些極其技術(shù)化的關(guān)鍵領(lǐng)導(dǎo)者，他們在機器學(xué)習(xí)、AI和自主式AI方面具有資深經(jīng)驗，但我們沒有龐大的團隊，因此我們通過承包商來擴展能力。這樣，當(dāng)我們需要時，就能從機構(gòu)獲得熟練的人才。但關(guān)于架構(gòu)、業(yè)務(wù)關(guān)系以及AI下一步發(fā)展方向的知識留在公司內(nèi)部，這對于明確你的方向并正確執(zhí)行至關(guān)重要。”