Навыки искусственного интеллекта на рабочем месте = лучшие возможности трудоустройства

По мере того как генеративный ИИ внедряется в обычные бизнес-процессы, работодателям все чаще требуются сотрудники, которые могут делать больше, чем просто пользоваться инструментами ИИ. Грамотность в области ИИ включает в себя использование инструментов, знание предметной области, понимание данных и навыки анализа. Искусственный интеллект становится важным навыком, который компании ищут в новых и существующих сотрудниках.

Задачи с использованием искусственного интеллекта охватывают весь бизнес - от написания маркетинговых электронных писем, блогов и контента до обслуживания клиентов. Навыки работы с ИИ на рабочем месте становятся ключевым требованием при продвижении по службе и приеме на работу. Для перехода на руководящие должности начального уровня может потребоваться глубокое понимание технологий ИИ, а также способность применять человеческие суждения.

Опрос 1000 владельцев бизнеса в США, проведенный компанией Patriot Software, показал, что в 40,2% случаев навыки и знания в области искусственного интеллекта являются преимуществом; еще 17,7% работодателей требуют навыков в области искусственного интеллекта. Наличие навыков в области искусственного интеллекта может стать решающим фактором при приеме на работу или продвижении по службе.

Компании не только проверяют наличие навыков и понимания в области искусственного интеллекта, но и проверяют их с помощью оценок навыков и опросов. Многие соискатели, особенно те, кто ищет вакансии начального уровня, используют искусственный интеллект для составления резюме, что затрудняет поиск квалифицированных кандидатов компаниями. В результате рекрутерам требуется оценка навыков ИИ и тесты для оценки навыков ИИ.

Практические варианты оценки навыков ИИ включают в себя:

• Обсуждение на собеседовании на основе сценариев
• Упражнения, требующие от кандидатов на работу создания документа с использованием искусственного интеллекта и проверки результатов для исправления ошибок.
• Обсуждение портфолио, в ходе которого потенциальные сотрудники объясняют, как они использовали искусственный интеллект и какие проблемы обнаружили, а также как эти проблемы были устранены.

Конечная цель - эффективный способ оценить опыт соискателя с помощью инструментов искусственного интеллекта, анализа данных и применения бизнес-правил и человеческого суждения. Потенциальные сотрудники должны понимать основы того, как системы ИИ учатся на основе данных, как качество данных влияет на работу ИИ и как выявлять ошибки и применять человеческий подход ко всей работе ИИ.

Работодатели не обязательно стремятся к техническому пониманию моделей ИИ. Большинство профессий требуют навыков грамотного использования ИИ, включая:

• Знакомство с инструментами и приложениями ИИ для использования.
• Анализ результатов, полученных с помощью ИИ.
• Осознание предвзятости ИИ и этических соображений.
• Использование инструментов искусственного интеллекта для автоматизации процессов.
• Критическое мышление и логика.
• Ethical reasoning.

Employees must understand how AI functions, including how to create prompts that generate output and how to spot hallucinations. They must also know how to verify sources and understand the legal requirements for using data.

Existing and new employees often have to learn AI on their own. Patriot Software’s survey reports that 44.4% of businesses fail to provide any AI training. Employees looking for a promotion or a new position need to train themselves.

However, many businesses do provide AI training. Unfortunately, AI is still new to many businesses. Many workers have AI skills, but they cannot apply them because the business has not fully adopted an AI strategic plan to automate business processes.

AI training teaches the vocabulary, how to use the tools, and how to automate processes. Employees and potential employees also need a technical understanding of when and how to use AI tools for a business, and the business rules governing their use. Next, employees must develop critical thinking and ethical reasoning skills to spot AI errors and add human context.

For example, when a data analyst uses an AI tool to draft code, they also must review the code and test its logic and output to prevent failures and errors. Similarly, a technical writer can generate technical documentation using an AI tool, but must then review and edit the text for inconsistencies or logic mistakes.

Job seekers and existing workers must embrace learning AI skills. AI skills include both a technical understanding of what AI does and how it uses data, tool usage, and how to apply human critical judgment. Businesses and employees must develop AI workplace skills essential to produce quality work collaboratively while following business rules.

AI fluency means using AI tools effectively while understanding their limitations, evaluating outputs, protecting sensitive information, and applying human expertise to review work products.

Understanding how to create valuable prompts (prompt engineering) is useful but represents only part of a broader skill set that includes evaluation, verification, workflow design, and critical human judgment. AI proficiency, then, is an understanding of AI technology combined with human critical thinking and reviewing skills.

Domain expertise means understanding the business, its customers, legal data handling and privacy requirements, and business rules. Employees must be able to use AI tools and also detect inaccurate, inappropriate, or offensive output that violates business rules.

Businesses with established AI business rules, established tools, and training benefit the most from AI. By providing internal training, organizations set consistent standards and tools that produce quality work.

Featured image credit

>