人工智能已迅速成為現(xiàn)代職場的基石。95 % 的組織將人工智能技能視為招聘考量因素，70% 的組織將其列為“必備”或“高度優(yōu)先”。由此可見，人工智能能力對于科技專業(yè)人士而言已不再是可有可無的。然而，隨著人工智能的加速普及，一個隱藏的障礙正在阻礙各行各業(yè)的進步：普遍高估人工智能技能。

盡管員工和高管都對人工智能充滿信心，但高達65%的組織卻因為缺乏內(nèi)部專業(yè)知識而不得不放棄人工智能項目。核心問題并非出于不愿，而是自我評估不準確。當(dāng)91%的高管承認夸大自己的人工智能知識時，這不僅僅是個人缺陷，而是一個代價高昂的組織盲點。

如果團隊在啟動 AI 項目時未先驗證員工技能水平，則可能會面臨嚴重的效率低下和財務(wù)損失的風(fēng)險。AI 項目需要對工具、模型、道德約束和集成路徑有基本的了解。如果員工認為自己具備這些能力，但實際上卻沒有，整個項目可能會陷入停滯，甚至更糟的是，項目可能會以損害聲譽、危及數(shù)據(jù)安全或違反合規(guī)規(guī)則的方式失敗。

鄧寧-克魯格效應(yīng)有助于解釋這種差距。缺乏某個領(lǐng)域能力的人往往缺乏認識到自身不足的意識。92% 的受訪高管和技術(shù)人員對自己的 AI 集成能力充滿信心，但 88% 的人將項目失敗歸咎于同事的技能不足。感知能力與實際能力之間的差異不僅具有諷刺意味，也蘊含著深刻的問題。

01

影子人工智能與道德差距

缺乏適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)和驗證，人工智能的使用往往轉(zhuǎn)入地下。三分之二的專業(yè)人士曾目睹同事在不知情的情況下使用人工智能工具，38% 的受訪者表示，他們的組織普遍存在隱蔽使用人工智能的情況。這種“影子人工智能”可能導(dǎo)致嚴重問題，包括：

• 未經(jīng)批準的工具可訪問敏感數(shù)據(jù)，從而帶來安全漏洞。

• 因無意中與第三方平臺共享數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的合規(guī)風(fēng)險。

• 未經(jīng)審查的人工智能生成的輸出質(zhì)量不一致。

• 由于缺乏明確的指導(dǎo)或理解而導(dǎo)致的不道德行為，無論是意外的還是故意的。

高管們意識到了這種暗流，39% 的高管認為其組織內(nèi)部可能存在不道德的人工智能活動。然而，由于缺乏識別不當(dāng)人工智能使用行為的技能，許多人無法有效解決甚至識別這些問題。

如果不加以控制，影子人工智能可能會從一種無害的權(quán)宜之計演變成一個系統(tǒng)性問題，蔓延到各個部門，破壞治理工作。組織必須采取積極主動的方式，制定明確的政策，提高人工智能使用的透明度，并定期提供以道德為重點的培訓(xùn)。

為員工創(chuàng)建開放的渠道，讓他們能夠提出問題并報告擔(dān)憂，而不必擔(dān)心遭到報復(fù)，這一點也至關(guān)重要。當(dāng)員工了解人工智能的優(yōu)勢和局限性時，他們更有可能負責(zé)任地、高效地使用它。

02

啟動人工智能項目前需要進行技能驗證

鑒于近七成的組織已經(jīng)部署或計劃部署 AI，在開展 AI 項目之前驗證員工技能水平并非可有可無，而是勢在必行。用于確定 AI 技能智商和角色智商的工具可以準確評估 AI 熟練程度和工作準備程度。結(jié)合分析儀表板和精心策劃的學(xué)習(xí)路徑，這些工具使組織能夠驗證、跟蹤和培養(yǎng)員工的 AI 技能，確保團隊通過可衡量的數(shù)據(jù)驅(qū)動洞察為 AI 的采用做好準備。

這些工具可以幫助組織在資源投入之前準確評估準備情況并發(fā)現(xiàn)差距，防止因過度自信或計劃不周而導(dǎo)致的項目失敗，制定更有針對性的培訓(xùn)計劃，并確保合乎道德、安全和負責(zé)任地使用人工智能。

如果沒有這些成果，人工智能項目就會變成高風(fēng)險的冒險。誤判團隊的能力不僅浪費時間和金錢，還會損害各部門的士氣和信任。幸運的是，大多數(shù)組織都意識到了其中的風(fēng)險。超過一半的組織提供人工智能培訓(xùn)，其中59%的組織投資于正式的技能提升，48%的組織舉辦研討會。但并非所有培訓(xùn)都具有同等效力。有效培訓(xùn)項目的關(guān)鍵包括：

• 使用獨立評估來衡量實際技能水平。

• 提供實踐環(huán)境，讓員工可以安全地測試人工智能工具，而不會危及生產(chǎn)系統(tǒng)或產(chǎn)生不必要的成本。

• 專注于特定角色的應(yīng)用，例如 AI 輔助編碼、云自動化或數(shù)據(jù)建模。

• 隨著人工智能領(lǐng)域的快速變化，安排定期更新。

此外，將技術(shù)培訓(xùn)與溝通、問題解決和道德決策模塊相結(jié)合，可以顯著改善實際成果。最高效的人工智能專業(yè)人員不僅精通工具，還了解工作背景、局限性以及更廣泛的影響。體現(xiàn)這種平衡的培訓(xùn)能夠幫助團隊在動態(tài)的人工智能環(huán)境中持續(xù)取得成功。

底線

驗證成功

現(xiàn)實顯而易見：員工甚至高層管理人員經(jīng)常誤判自己的AI能力。在AI技能與工作保障、職業(yè)發(fā)展和組織成功息息相關(guān)的環(huán)境下，許多人感到壓力，不得不夸大自己的知識水平，這可以理解。但對于試圖采用AI的公司來說，未能驗證這些技能，將導(dǎo)致代價高昂的失誤。

通過投資適當(dāng)?shù)募寄茉u估和結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)，組織可以確保其AI計劃建立在堅實的基礎(chǔ)之上，而不是建立在夸大其詞的簡歷上的空想。這種方法不僅可以節(jié)省時間和金錢，還能維護聲譽，確保道德合規(guī)，并使團隊在AI之旅中保持一致。

在這個幾乎每個技術(shù)崗位都與人工智能打交道的時代，了解你的團隊真正掌握的知識，可能決定著人工智能的成功與代價高昂的失敗。不要想當(dāng)然地認為你的團隊已經(jīng)做好準備。務(wù)必驗證這一點。

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