随着生成式人工智能进入现代商业战略，企业将不得不重新评估他们如何进行招聘、培训和技能提升。因此，转变为基于技能的招聘心态对于跟上未来新兴技术的步伐至关重要。

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【睿观：未来工作中，技能将成为关键：基于技能的招聘和人才管理新趋势

随着生成式人工智能的兴起，企业招聘、培训和技能提升的方式正发生着深刻变革。为了跟上未来工作的步伐，基于技能的招聘心态至关重要。

一、人工智能重塑工作技能

生成式人工智能将改变工作流程、角色需求和完成工作所需的技能。一些任务将完全由人工智能自动化，而另一些任务则需要人类与人工智能协作完成。

1. 技能分类

德勤人工智能研究所（Deloitte AI Institute）将组织中的工作分为以下几类：

• 常规认知工作：如数据输入、基本编码和客户服务，将受益于生成式人工智能，减少日常任务的冗余。

• 非常规认知工作：需要复杂的解决问题、战略思维或高级技术技能，这些技能可以由生成式人工智能以数据驱动的见解、模式识别或预测分析的形式提供支持。

• 需要高情商的社交和情感工作：如治疗师、社会工作者或销售人员，这些工作可能只会受到生成式人工智能的轻微影响。

• 创造性工作：可以利用生成式人工智能工具，如大型语言和图像模型，实现大量创造性工作的自动化。

• 数据分析师的工作：可能会受益于生成式人工智能自动化，但可能面临比最初预期更多的中断。

• 日常体力工作：如工厂工作、家政和送货服务，将受到自动化和人工智能的影响，但仍需要人工来完成体力劳动。

• 非常规的体力工作：需要高水平的人际互动、解决问题和适应性，这意味着生成式人工智能的影响有限。

2. 技能影响分析

对组织中的工作进行分类后，可以继续确定受影响最大的技能。这对于规划技能提升战略、教育员工如何在日常工作中利用人工智能以及指导组织完成转型非常重要。

德勤还提供了一些类别，以确定将受到生成式人工智能影响的技能：

• 完全自动化的任务：只需最少或不需要人工交互。

• 增强技能：可以通过生成式人工智能工具来增强。

• 将出现的新技能：如人工智能伦理和监管、人工智能-人类任务管理以及生成式人工智能输出定制。

• 需要人情味的有限影响任务：如复杂的判断或微妙的决策制定，是生成式人工智能无法完成的。

二、基于技能的人才管理

1. 构建技能档案

为了更好地了解员工的技能和职业道路，并为管理者提供更多数据帮助员工发展职业生涯，可以为每个员工建立一份技能档案，其中包含员工的技能、经验和职业目标。这对于招聘人员来说也是一个很有价值的工具，可以更容易地筛选出最合格的候选人。

2. 采用基于技能的人才管理工具

这些工具可以帮助您完成组织中识别和分类技能的艰巨任务，并提供更全面地了解组织的技能库，识别整个公司的技能和专业知识。此外，它使雇主能够生成一个“动态且演变的知识和技能图表”，允许组织使用人工智能在人类技能的发展中跟上人类的步伐。

3. 改变绩效指标

随着工作技能和期望在自动化方面的转变，领导者将不得不重新评估他们如何在变化中理解员工的整体表现。衡量绩效指标将会发生转变，传统的指标，如工作时间或每位员工的收入，将不再相关。相反，“人类的可持续性”将变得更加重要，指的是使组织员工“在身体上、情感上、经济上和职业上茁壮成长”的目标和目标。

三、结论

生成式人工智能正在重塑工作世界，企业需要转变为基于技能的招聘心态，并采用基于技能的人才管理方法来保持竞争力。通过识别和培养员工的关键技能，企业可以确保其在未来取得成功。】

随着生成式人工智能在工作场所站稳脚跟，它无疑会改变工作流程、角色要求和完成工作所需的技能。人们关注的不是人工智能是否会取代工作岗位，而是这项技术将取代什么技能，以及组织和领导人如何相应地改变人类的优先事项。

Forrester（弗雷斯特市场咨询，是一家独立的技术和市场研究公司，针对技术给业务和客户所带来的影响提供务实和具有前瞻性的建议。公司已经被公认为思想的领导者和可信赖的咨询商，通过所从事的研究、咨询、市场活动和高层对等交流计划，帮助那些全球性的企业用户建立起市场领导地位。）的分析师Betsy Summers（贝特西·萨默斯）表示：“人工智能既是一个主要的颠覆者，也是一个救世主，因为生成式人工智能将影响4.5倍于它所取代的工作岗位数量，但它也有能力帮助管理和提高它所颠覆的技能。”

未来将会有AI能比人类做得更好的任务，有仍然需要人类触感的任务，以及人类和AI结合将是正确方法的情况。关键是要审视你的组织需要哪些技能才能成功，并识别这些技能可能如何受到通用人工智能的影响，以便为未来制定一个再培训计划。

根据Deloitte AI Institute（德勤人工智能研究所，是一个专注于人工智能/AI研究、卓越性和应用创新的中心，其目标是推动企业界对AI的对话和发展。该研究所汇集了AI领域的杰出人才，将尖端研究应用于解决广泛的AI用例。德勤AI研究所旨在通过其深厚的应用AI经验和全球最聪明的AI人才网络，挑战现状，提供有影响力的、变革性的研究和创新，帮助客户在“与人共存的时代”中领先，即人类与机器并肩工作的世界。其网络包括顶级行业思想领袖和学术权威、初创企业、研发团队、企业家、投资者和创新者。这些专家和研究，结合德勤在应用AI知识和对各行业和部门痛点的深入理解，无论是识别用例、理解行业特定生态系统、从AI概念验证扩展还是确保AI系统的安全性，都可以帮助组织快速实现AI转型。还致力于帮助企业应对AI伦理的复杂性，与领先的伦理学家、思想领袖和组织合作，提高意识并提供服务。在当今世界，AI的好处使组织能够实现前所未有的成果，但必须建立伦理保障措施，以帮助保护声誉和未来表现。）的Generative AI and the Future of Work/《生成式人工智能与未来工作》报告，正因为如此，基于技能或技能优先的招聘将在未来的企业中获得进一步的吸引力。该报告概述了对生成式人工智能的预期变化，以及领导者如何采用这种基于技能的方法，让员工为即将到来的角色、责任和技能变化做好准备。

传统上，组织会围绕职位来构建招聘方法，以此来定义其层级中任何角色所需的技能和专业知识。Deloitte和其他技能优先的倡导者认为，坚持这种方法会阻碍组织的敏捷性和创新性，更不用说多样性、包容性和公平性了。相反，Deloitte和其他人认为，通过将组织内的角色视为一组不断变化的技能，而不是一个特定的职位，组织可以对行业变化做出更大的反应，尤其是对生成式人工智能在工作场所的兴起。

一、采取基于技能的方法

Deloitte在报告中指出，Ikea（宜家家居是来自瑞典的全球知名家具和家居零售商，互为和谐的产品系列在功能和风格上可谓种类繁多。销售主要包括座椅/沙发系列、办公用品、卧室系列、厨房系列、照明系列、纺织品、炊具系列、房屋储藏系列、儿童产品系列等约10，000个产品。宜家以其创新的产品设计、成本效益和可持续性而受到消费者的喜爱。公司采用独特的商业模式，顾客可以在宜家商场内自行挑选产品，然后根据提供的组装指南在家中自行组装。这种DIY/Do It Yourself的购物体验不仅降低了成本，也给消费者带来了乐趣。宜家不仅是家具零售商，还是一个文化现象，其商场经常成为家庭周末出游的目的地，商场内还设有宜家餐厅，提供瑞典肉丸等特色食品。宜家以其独特的购物体验和对设计、可持续性及社会责任的承诺，在全球范围内赢得了广泛的赞誉和忠实的顾客群。）实施了一个名为Billie（是一款人工智能聊天机器人，旨在为客户提供基础的咨询服务。自2021年以来，宜家已经通过Billie处理了47%的客户基础咨询。Billie聊天机器人的推出是为了配合宜家远程室内设计服务的扩展，这项服务已在包括英国和美国在内的多个国家和地区推出。宜家通过培训呼叫中心客服成为室内设计顾问，同时将日常的客户查询交给Billie处理 。Billie的名字灵感来源于宜家的Billie书柜系列。其作为AI机器人，不仅能够回答与产品及购买相关的问题，还能提供个性化的设计建议，与IKEA Kreative配合使用，后者是一款在线工具，允许用户在混合现实环境中设计自己的生活空间。宜家还建立了道德AI工作组，确保AI技术以负责任的方式落地，同时推出了AI扫盲计划，计划到2024年对3000名员工进行道德与负责任AI基础知识培训。这表明宜家在推进AI技术应用的同时，也非常注重技术使用的伦理性和责任感。）的人工智能客户服务机器人。Ikea表示，在过去两年中，Billie处理了超过47%的客户咨询，腾出了近1万名呼叫中心工作人员来学习新技能，包括帮助为客户提供咨询的室内设计顾问。通过提高这些工人的技能和再技能，Ikea能够创造新的收入来源，留住训练有素的工人，并为员工培养一个持续学习的环境。

对于Deloitte来说，这家瑞典家居品牌提供了一个经典的例子，说明人工智能已经在影响工作场所。技能和任务将面临最大的变化，某些任务——如处理客户咨询——更有可能完全由人工智能自动化，使人类工人能够专注于更复杂的项目。

Summers（萨默斯）表示，人工智能有许多可以降低工作的复杂性的用例，尤其是在招聘方面。它可以帮助招聘人员撰写职位描述，确定要列出的竞争技能，并评估最终职位是否存在任何潜在的偏见。它可以通过指导或匹配候选人到他们最适合的职位，帮助候选人外联，告知面试问题，并帮助安排每一轮面试，进一步简化招聘过程。

“然而，仅仅因为我们可以利用人工智能来处理所有这些用例，并不意味着我们就应该这样做。”Summers（萨默斯）说，“每个组织都必须确定其风险准备情况，并进行深思熟虑的决策过程，以优先考虑和选择人工智能用例。”

关键是让组织领导者知道哪些任务和技能最好由生成式人工智能自动化或支持，哪些受影响最小。这种理解可以帮助指导组织中的招聘、培训和技能提升举措，并为在哪里关注人类方面以及在哪里实施生成式人工智能提供指导。

二、重新定义和重新分类的技能

首先，Deloitte建议将组织中的工作分为以下类型：

l常规的认知工作，如数据输入、基本编码和客户服务，这将通过受益于生成式人工智能，减少日常任务的冗余。

l非常规认知工作，需要复杂的解决问题、战略思维或高级技术技能，这些技能可以由生成式人工智能以数据驱动的见解、模式识别或预测分析的形式提供支持。

l需要高情商的社交和情感工作，如治疗师、社会工作者或销售人员，这些工作可能只会受到生成式人工智能的轻微影响。

l创造性工作，可以利用生成式人工智能工具，如大型语言和图像模型，实现大量创造性工作的自动化。

l数据分析师的工作，可能会受益于生成式人工智能自动化，但可能面临比最初预期更多的中断。

l日常体力工作，如工厂工作、家政和送货服务，将受到自动化和人工智能的影响，但仍需要人工来完成体力劳动。

l非常规的体力工作，需要高水平的人际互动、解决问题和适应性，这意味着生成式人工智能的影响有限。

一旦你对组织中的工作进行了分类，你就可以继续确定受影响最大的技能。这对于规划技能提升战略、教育员工如何在日常工作中利用人工智能以及指导组织完成转型非常重要。您还需要了解哪些技能将实现自动化，哪些员工将最容易摆脱多余的工作，以及如何提高受自动化影响最大的员工的技能和再技能。

Deloitte提供了以下类别，以确定将受到生成式人工智能影响的技能：

l完全自动化的任务，只需最少或不需要人工交互。示例包括图像和内容生成、数据排序和分类、预测、语言翻译、简单的图形设计和基本趋势识别。

l增强技能，“本质上是人类的”，但可以通过生成式人工智能工具来增强。例如，包括分析思维、问题解决、创造力、研究、数据可视化、战略规划、预测分析和快速原型设计。

l将出现的新技能，如人工智能伦理和监管、人工智能-人类任务管理以及生成式人工智能输出定制。

l需要人情味的有限影响任务，例如复杂的判断或微妙的决策制定，是生成式人工智能无法完成的。例子包括说服和谈判、激励性领导、伦理判断和正直、同情心、建立人际关系和身体灵活性。

定义和重新定义组织中的技能可以帮助您更好地了解在哪里需要招聘新员工，而不是在可以在内部何处提高技能和再技能。了解生成式人工智能将在哪里以及如何影响组织中的技能也可以帮助为内部培训和技能项目提供信息。组织将需要确保他们比以往任何时候都更专注于技能的发展，密切关注新兴的和新的技能。

Robert Half（罗致恒富公司，成立于1948年，总部位于美国加利福尼亚州，向客户提供有关人力资源配给和风险管理方面的咨询服务，该公司已成为在会计和财务领域中提供临时工及全日制员工的专业服务供应商。）的招聘和技术咨询专家Ryan Sutton（瑞安·萨顿）说，IT领导者需要明白，培养技术员工的技能对于帮助未来的运营抵御技术颠覆至关重要。如果企业想在数字化转型浪潮中保持领先地位，还必须投资于正确的技能，并确保其员工拥有获得新技能的必要工具。

“虽然公司应该考虑雇佣新员工来解决某些技能差距，但他们也应该认识到利用现有员工和团队的优势和潜力的价值。”Sutton（萨顿）说，“它不仅揭示了更多的商业需求的解决方案，还突出了对专业成长的承诺，而专业成长往往是吸引和留住人才的一个因素。”

三、改变指标来衡量成功

虽然认识到技术在提高生产力方面的潜力很重要，但Deloitte的报告指出，重新评估组织中生产力的定义也同样重要。衡量绩效指标将会发生转变，传统的指标，如工作时间或每位员工的收入，将不再相关。相反，Deloitte表示，“衡量人的绩效，同时强调业务和人的成果”将变得很重要。

Deloitte称之为“human sustainability/人类的可持续性”，指的是使组织员工“在身体上、情感上、经济上和职业上茁壮成长”的目标和目标。这些指标包括幸福感、工作满意度、个人成长和技能发展。重点将放在“有形的产出和无形的贡献上，如创新解决方案、人际关系和组织文化影响，而不是评估短期生产力指标。”

Summers（萨默斯）说，最终，员工甚至可能有一份技能档案，跟随他们的每份工作或组织。这将使员工更好地了解自己的技能和职业道路，并为管理者提供更多数据，帮助员工发展职业生涯。对于招聘人员来说，这也是一个很有价值的工具，可以更容易地筛选出最合格的候选人。

但谈到人才管理，Summers（萨默斯）说，当她在与IT领导者交谈时，她注意到许多人并没有意识到什么可以帮助他们过渡到基于技能的心态的技术。通常，使用这些工具的是人力资源和招聘人员，而首席信息官仍在努力通过电子表格管理团队技能。

采用基于技能的人才管理工具可以帮助您完成组织中识别和分类技能的艰巨任务，这对平稳过渡有很大帮助。这些工具可以更全面地了解组织的技能库，识别整个公司的技能和专业知识，同时提供有用的指标和反馈。此外，Summers（萨默斯）说，它使雇主能够生成一个“动态且演变的知识和技能图表”，允许组织使用人工智能在人类技能的发展中跟上人类的步伐。

重要的是要接受对员工成功的新态度，并随着生成式人工智能技术的发展提高绩效指标。随着工作技能和期望在自动化方面的转变，领导者将不得不重新评估他们如何在变化中理解员工的整体表现。

作者：Sarah K. White（莎拉·K·怀特）

     Sarah K. White（莎拉·K·怀特）是CIO.com网的资深作家。涵盖IT职业，招聘和人员管理，以及多元化。

译者：宝蓝 @lex