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2023-06-01

AI績效企業具營運及管理優勢,易招攬人才! 邊兩種專才最搶手?

  人工智能(AI)有助加速企業數碼化,這增加了市場對AI相關職位的需求。管理諮詢公司麥肯錫(McKinsey)的《人工智能現狀全球調查》報告指出,AI績效較佳的企業,開始體現營運及管理優勢,甚至更易吸引人才。

 

  麥肯錫向全球不同行業共1,492間企業進行調查,當中有744間企業表示,至少有1項工作流程正在採用AI,並重點了解他們推行AI管理流程及招聘相關人才的情況。

 

  過去一年,技術人才短缺未有緩解迹象,所有受訪企業都在招聘AI人才上遇到困難,多達32%企業將數據科學家視為「最難招聘崗位」。在最常僱用的崗位中,軟件工程師排名最高,有39%企業正在聘用;數據工程師及數據科學家則緊隨其後,分別有35%及33%企業聘用。

 

渴求數據科學家 軟件工程師

 

  該報告指出,AI高績效企業(AI High Performer),即20%以上息稅前利潤(EBIT)是來自AI應用的企業,整體上,是較其他企業容易招聘AI人才,尤其是聘用機器學習(Machine Learning)工程師和數據科學家方面,更有明顯優勢(見圖表)。

 

麥肯錫合夥人Michael Chui表示,企業推行數碼化時,難免會經歷挫折,但長遠而言,將能更快速建立愈來愈多元化的應用程式。(麥肯錫提供圖片)

 

  麥肯錫合夥人Michael Chui認為,機器學習工程師有助優化由數據科學家建立的ML模型性能和可擴展性,包括從獲取數據到預測結果,實現ML管道自動化,確保AI應用提供商業價值,因此這兩個職業的功能是相輔相成,市場對他們的需求也是特別大。

 

非技術員 參與創建AI應用

 

  此外,AI高績效企業也容易將AI應用與業務成果掛鈎,例如這些公司都擁有模塊化的數據架構,足以適應新的AI應用程式,而不會以僵硬方式採用AI。

 

  他預計,投放大量資源在AI發展的企業,將會繼續加大這方面的支出,AI高績效企業將會在自動化工具、企業架構及員工管理數碼化方面持續領先,形成「強者愈強」的格局。隨著企業的AI開發效率上升,這也將進一步加強對人才的吸引力。

 

  Michael Chui也提到,AI高績效企業通常傾向使用低代碼或無代碼程式,讓非技術員工參與創建AI應用程式,這都有利推動企業實現AI產業化,提升開發效率及流程自動化的進度。

 

體驗學習 培訓員工AI技能

 

  當AI應用變得更普及,提升員工的AI技能也是刻不容緩。報告指出,逾半數企業表示,會重新培訓員工來提高技能,這亦是最受企業歡迎的人才策略。而AI高績效企業則更傾向利用多種招聘渠道,例如尋找大學、科技公司、培訓學院,以及擁有多元化的項目或專業組職來招攬人才。

 

  同時,AI高績效企業也擁有較高能力來培訓技術人員的AI技能,當中最常使用的方法是體驗式學習、線上自學課程和認證計劃,而其他企業則較著重於線上自學課程。

 

 

Source: 香港經濟日報

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