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前不久金融圈有个观点特别扎心,汇丰的CEO Georges Elhedery对20多万员工说了句话,“别跟AI对着干”。
意思很明白,AI肯定会消灭一些岗位,也会创造新的岗位。与其担心被替代,不如学会怎么跟AI一起工作。
时代不会淘汰任何人,真正淘汰你的是拒绝改变。话是老套了点,但道理一点都没过时。
AI早已不是未来噱头,已成企业核心生产工具
不少普通人心里都会默认人工智能距离日常工作还有很远距离,平时刷资讯能频繁看到各类大模型更新消息,不管是大众熟知的对话工具还是专业级行业模型看着热闹,但很难联想到自身手头事务。
现实里规模偏大的企业早已经跨过要不要使用人工智能的讨论阶段,内部管理层当下重点思考的是怎么让全体员工掌握基础人工智能使用能力。
汇丰内部已经把人工智能落地到不少核心业务流程,客户线上开户环节人工操作步骤大幅精简,金融风险违规筛查工作也依靠模型提升识别速度。
企业同步持续开设配套培训课程,目的就是引导员工主动接纳新工具而非本能抵触。
这一点足够说明行业出现关键转变,人工智能不再是偶尔拿来尝鲜的新奇工具,已经变成每家企业离不开的常规生产帮手。
多数职场人看到企业高层反复提醒接纳人工智能心里都会产生疑惑,难道行业要大批量缩减人力成本。
仔细拆解负责人传递的核心想法就能理清底层逻辑,企业采购模型软件服务器都能靠资金快速完成,真正稀缺的是懂得借助人工智能产出实际价值的工作人员。
拿日常办公场景举例,过去完成一份完整业务报告需要耗费一整天完整时间,熟悉人工智能使用逻辑的从业者,相同时间里可以产出五份达标稿件。
整理零散客户资料过去完整梳理要消耗三小时,借助人工智能自动归类汇总,20分钟就能完成全部流程。
能拉开企业之间竞争差距的从来不是人工智能本身,而是熟练驾驭工具完成业务落地的职场人。
不只是汇丰一家机构,国内国外多数金融机构近两年都在加快人工智能落地布局,风控排查、线上客户咨询、合规资料核验、资金流向追踪、行业调研、数据汇总这些板块都在逐步嵌入智能工具。
只会简单玩AI没用,职场刚需是落地实操能力
现在几乎所有人都接触过基础人工智能功能,简单输入文字生成短文、一键产出配图这类操作上手门槛很低,但只掌握基础互动操作完全达不到企业用工标准。
企业实际业务场景里,需要从业者掌握更多落地技能,自行搭建高效指令逻辑、串联多类智能工具、搭建完整工作流程、搭建专属企业资料库,搭配智能自主程序处理连贯业务,把人工智能贴合自身行业需求落地运行。
这类实操技能才可以切实帮企业压缩运营开销、拉高整体工作效率,放到职场竞争里,更有优势的人群不是只会简单和工具对话的人,能够弄懂智能工具底层基础逻辑、熟悉自身行业业务流程、还能独立完成工具落地应用的从业者,会长期占据市场优势。
身边不少朋友都会纠结,网上随处能找到免费人工智能学习素材,为什么还有大量人愿意抽出完整时间系统梳理相关知识。
免费线上内容普遍存在碎片化问题,今天零散看一点指令技巧,明天翻看智能程序科普,后天又去浏览大模型相关资讯,零散积累几个月,脑海里堆砌不少知识点,始终没法理清各类技术之间的关联逻辑。
等到真正进入企业实操环节,依旧没法独立落地完整人工智能项目。现在企业筛选求职人员时,都会额外关注求职者是否具备体系化人工智能实操能力,这也是系统化学习慢慢变成主流选择的关键原因。
系统学AI才是破局关键
市场里配套完整的标准化技能认证也顺势出现,注册人工智能工程师整套分级学习体系,专门适配国内想要深耕智能工具应用的从业者,和零散自学有明显区别,整套学习路径会循序渐进搭建完整知识框架。
一级基础阶段内容贴合企业高频用到的智能操作,包含人工智能基础认知、发展脉络、简易指令进阶技巧、商用落地案例、企业资料库搭建、自主智能程序实操内容,适合零基础想要稳步入门的普通人。
本身具备一定实操经验,想要独立承接企业智能改造项目的人群,可以继续学习二级专家阶段课程。
这一阶段内容完全贴合企业真实运营场景,覆盖企业数字化升级完整逻辑、大语言模型底层原理、智能操作流程设计、企业专属大模型落地实操,适合负责推进智能项目的技术从业者。
这套认证每月都开放线上报考通道,在家就能完成上机考核,对国内学习者十分友好。
授课师资团队包含多所重点高校科研院所专业博士,还有头部互联网企业一线技术从业者,课程内容兼顾基础理论知识和真实企业落地案例,不会脱离实际工作场景空谈理论。
越来越多企业把人工智能实操能力纳入基础岗位硬性要求,具备权威技能认证的从业者,在求职、跳槽、项目合作、人才评级相关场景里,都会多出一层竞争优势。
当然不用把证书当成最终学习目标,整套系统化学习过程里打磨出来的实操能力,才是支撑职场长期发展的核心底气。
聊到最后还是很认可汇丰高管传递的核心观点,不用刻意抵触人工智能工具。
真正需要放在心上的隐患,从来不是智能工具性能持续升级,而是身边同行已经靠着工具成倍提升工作效率,自己还停留在观望犹豫阶段。
未来几年,人与人之间拉开差距的关键点,不会局限在学历高低、从业年限长短,更早打磨成熟人工智能实操能力的人,会拥有更多选择空间。
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