高质量员工的13 项人工智能核心技能
编译/刘枫宁
每位负责人力资源管理的领导者，都能察觉到行业格局正在发生深刻变革。当下定义优秀员工的核心能力，其迭代速度之快，已然超出我们的追踪范畴。
昨日的前沿技术，到了今天已成常规操作，而明天就会彻底落伍。
在 TalentLMS 播客 节目中，人力资源专家萨加尔・戈尔（Sagar Goel）指出：“这就是技能半衰期的概念。当前技能半衰期已缩短至五年，也就是说，每过五年，你的一半技能就会彻底失效。”
驱动这场快速变革的核心因素是人工智能（AI）。它宛如一剂催化剂，不仅重塑了复杂的认知型岗位，更颠覆了高价值工作的本质定义。
若要助力团队适应这一新格局，企业需聚焦培养员工掌握人工智能应用的关键实操技能，以此打造一支实力强劲、具备核心竞争力的人才队伍。
人工智能时代必备的 13 项核心技能
- 数据素养
- 深度学习
- 机器学习
- 提示词工程
- 人工智能伦理
- 批判性思维
- 成长型思维培养
- 创新创造力
- 沟通协作能力
- 情绪智力
- 战略思维能力
- 人工智能项目管理
- 变革管理能力
员工为何要学习人工智能？
自从人工智能与机器学习模型走进职场，职场工作模式便从 “单打独斗” 演变为 “人机协作”。人工智能已迅速成为处理复杂任务的得力伙伴，深刻重塑着每一个职能、每一个岗位的工作内涵。它既是赋能工具，也是能力放大器。这一变革不仅催生了员工技能提升与技能重塑的需求，更衍生出一系列全新的必备技能。
对于企业整体而言，这种转变为构建竞争优势树立了全新基准。员工掌握人工智能技能、将 AI 融入日常工作的企业，往往能展现出更优的业绩表现。不仅如此，这类企业的团队创新速度更快、决策更具洞察力，运营效率也更为出众。
就业市场早已印证了这一新趋势。普华永道《2025 年全球人工智能就业晴雨表》的最新分析显示，所有行业的人工智能应用渗透率均在提升。该报告同时指出，在同类岗位中，掌握人工智能技能的员工薪资比不掌握该技能的员工高出56%。这些数据足以证明，构成新一代工作标准的人工智能技能，蕴含着巨大的价值。
何为人工智能技能？
人工智能技能，指人们为适应 AI 工具应用，或是为构建、管理人工智能模型与系统所需掌握的能力。
从实际应用场景划分，掌握这类技能的人群可分为两类：一类是通用使用者（绝大多数职场人），他们借助 AI 工具优化本职工作；另一类是技术使用者（专业技术人员），他们负责研发与运维人工智能系统。
人工智能技能是技术应用能力与适应性智能的结合体：前者指熟练运用、管理 AI 工具的实操能力；后者则是在人工智能的辅助（而非替代）下，运用创造力、战略思维与问题解决能力开展工作的素养。
系统化的人工智能技能培训，是培育扎实 AI 能力的关键路径，能够为打造韧性强劲的人才队伍，铺设清晰明确的成长阶梯。
哪些人工智能技能最抢手？
人工智能领域涉猎甚广，但以下几项热门技能，能够为企业创造最直接的商业价值。
1、数据素养
数据素养，指对人工智能工具产出的洞察进行质疑、解读与沟通的能力。据数据分析公司 Qlik 的调研显示，目前企业内部存在巨大的能力信心缺口：85% 的高管将数据素养视为未来的核心技能，但仅有 11% 的员工对自身的数据能力充满信心，这凸显出相关技能培训的迫切性。
应用案例：销售经理借助人工智能生成的数据仪表盘，识别出能带来最高营收的客户群体，并据此调整营销活动的预算分配。
2、深度学习
深度学习是众多先进人工智能模型的技术核心，支撑着聊天机器人、图像识别等各类应用。营销、产品及战略团队需要理解深度学习模型的能力边界，才能更好地驾驭日常使用的各类 AI 工具。
应用案例：数据科学家搭建深度学习模型，为数千张商品图片自动添加标签，帮助零售商品企划团队更快更新商品上架信息。
3、机器学习
机器学习，是指训练系统从企业数据中挖掘规律，进而对未来结果做出智能预测的技能。它是实现精准销售预测、识别高流失风险客户的核心驱动力，能够将原始业务数据转化为清晰的战略优势。
应用案例：数据分析师训练机器学习模型，预测哪些客户账户存在流失风险，助力客户成功团队提前开展针对性的客户留存活动。
4、提示词工程
提示词工程，是向生成式人工智能下达结构化、高语境指令的技能。一个优质的提示词，能将简单的查询转化为精准的战略指令，从而获取更可靠、更贴合需求的输出结果。
应用案例：营销人员撰写精准的提示词，生成 5 版适配不同买家画像的电子邮件标题。
5、人工智能伦理
人工智能伦理，要求主动排查生成式人工智能工具中潜藏的风险，包括决策偏见、数据隐私侵权等问题。毕马威（KPMG）的一项调研显示，61% 的受访者担忧人工智能带来的数据安全、算法偏见等风险。化解这些顾虑是企业的当务之急，而培养员工的相关意识，需要通过系统化的人工智能伦理课程开展专项教学。
应用案例：人力资源团队对一款人工智能招聘工具开展审计，确保该工具在筛选简历时，不会对特定人群产生偏好。
6、批判性思维
在人工智能秒速生成答案的时代，人类的核心价值转向了对这些答案的质疑能力。批判性思维是平衡自动化输出的关键能力，它指的是对 AI 生成的洞察进行信息验证、假设挑战，并以此为基础制定策略的能力。
世界经济论坛《未来就业报告》持续将其列为最紧缺的核心技能，足见这是所有企业的当务之急。
应用案例：内容撰稿人审核 AI 生成的文案，核查内容的相关性与品牌调性匹配度，保留实用观点，剔除不符合品牌定位或存在误导性的内容。
7、成长型思维培养
成长型思维并非单一技能，而是一组关键特质的集合，包括敏捷性、适应性与抗挫力。在技术迭代日新月异的时代，它是支撑员工长期发展的底层能力体系，甚至堪称现代职场人最重要的核心素养。
成长型思维的核心信念是：技能可以后天培养，而非先天固定，这一理念能驱动员工持续学习。人才学习管理系统 TalentLMS 的一项《职场成长型思维》研究证实了其商业价值 ——80% 的高管认为，员工的成长型思维直接推动企业营收增长。
应用案例：某员工每季度主动尝试新的 AI 工具，紧跟行业变革趋势，而非固守陈旧的工作流程。
8、创新创造力
人工智能能够基于现有模式衍生出无数变体，却无法复刻人类的想象力。真正的创造力，是提出全新问题、联结零散观点，进而创造全新事物的能力。它是创新的核心引擎，更是企业能否脱颖而出、领跑市场的关键特质。
应用案例：设计师借助 AI 生成数十种版面布局方案，再融合多个方案的亮点，打造出极具原创性的营销活动创意。
9、沟通能力
沟通能力是所有人工智能项目落地的最后一公里关键技能。再深刻的数据洞察，若无法被他人理解，也毫无价值。
将复杂的分析结论转化为清晰、有说服力的内容，并传递给利益相关方，才能让一份潜力十足的数据分析报告，转化为获得资金支持与落地推进的项目。
应用案例：产品营销人员将用户测试的 AI 性能数据，汇总成一份简洁报告，帮助管理层判断是否上线某项新功能。
10、情绪智力
随着人工智能逐步自动化重复性工作，人际联结的价值愈发凸显。情绪智力（情商），是激励他人、说服他人，并与同事和客户共情的能力。有研究表明，高情商的领导者更有可能带领出高绩效团队，可见这是协作共事的关键技能。
应用案例：团队负责人倾听员工对新 AI 工具的顾虑，通过共情沟通与透明化操作建立信任，助力团队顺利适应工具变革。
11、战略思维能力
战略思维能力，是指借助 AI 生成的洞察，把握全局趋势的能力。人工智能可以优化具体流程，但唯有人类能将这种优化成果与企业长期目标相结合，并预判市场变化。AI 提供的是详尽的 “路线图”，而最终确定 “目的地” 的，始终是具备战略思维的人。
应用案例：邮件营销专员利用 AI 分析营销活动效果，总结最优实践方法，并将其标准化，应用于未来所有的营销活动中。
12、人工智能项目管理能力
人工智能项目往往具有实验性，而非遵循线性推进的模式，许多项目甚至在落地前就宣告失败。科技媒体 VentureBeat 的报告显示，87% 的人工智能项目最终无法投入实际生产。人工智能项目管理能力，核心在于驾驭这种不确定性 —— 包括管理灵活的项目时间表、推动快速迭代，以及充当技术团队与业务领导层之间的 “沟通桥梁”。
应用案例：项目经理协调数据科学家、工程师与营销团队，共同测试并优化一款 AI 推荐引擎，根据模型迭代进度和性能提升情况，灵活调整项目时间表。
13、变革管理能力
工具的价值，唯有在被真正使用时才能发挥。变革管理能力，是引导团队应对技术变革中 “人的因素” 的能力 —— 技术变革往往会遭遇员工的诸多阻力。
让员工主动参与到 “结合 AI 重新设计岗位职责” 的过程中，是赢得他们支持的最有效方式。
应用案例：运营负责人规划 AI 智能排班系统的落地流程，通过重新设计工作流、培训团队主管掌握新流程，以及跟踪工具使用率数据，确保系统顺利完成过渡与推广。
如何开展人工智能技能培训
明确需要培养的技能只是第一步，下一步则要思考如何落地学习—— 制定一份可在企业内部全面推行的实操性培养计划。
1、从构建系统化培训项目入手
让员工自主学习人工智能，往往会导致学习内容零散、效果参差不齐。更优的方案是搭建一套覆盖全公司的系统化培训项目，为全员提供清晰的核心 AI 技能学习框架。基于技能的培训模式，恰好是实现这一目标的理想方法。它能帮助企业设计针对性的学习路径，直接对接人工智能时代下，与高价值职业目标相关的能力需求。
2、弥合人工智能发展与培训进度的差距
你的年度培训计划或许早已滞后。这一观点也得到了 TalentLMS《年度学习与发展基准报告》的佐证 —— 该报告显示，49% 的员工认为，人工智能技术的发展速度远超企业培训的跟进速度。
这暴露出一个核心矛盾：技术在飞速迭代，而传统的培训模式却步履蹒跚。解决这一问题可以从两方面着手：一是加快线上课程的开发速度，二是调整培训内容的侧重点。
培训的重心不应再放在很快会过时的静态知识上，而必须转向教会员工如何利用持续迭代的工具进行自主学习，让企业的学习与发展（L&D）团队，从单纯的 “内容库” 转变为驱动组织敏捷发展的 “能力枢纽”。
3、聚焦持续性终身学习
在技术持续更新迭代的大背景下，培训绝不能是 “一锤子买卖”。唯一可持续的方案，是打造持续学习的企业文化。要构建这种文化，企业管理者需要以身作则，主动分享自己学习新工具的历程，发挥示范作用。
正如萨加尔在 TalentLMS《员工技能重塑》播客中所言：“打造技能重塑的文化，能让学习融入日常工作，而非沦为一年一度的任务打卡。”
要将这一理念落到实处，企业就需要明确赋予员工探索学习的时间与权限，让学习成为工作中实实在在且能得到认可与奖励的一部分。
4、提供便捷可用的标准化课程
学习文化的落地，需要依托相应的支撑系统，而企业级的中央培训平台（或学习管理系统，LMS）正是这样的载体。它能减少学习阻力、规范学习体验，还能让培训覆盖到全公司的每一位员工。企业无需从零开始开发所有课程 —— 这种方式耗时又费力。更敏捷的做法是直接采用高质量的标准化课程，例如 TalentLibrary 的人工智能核心课程系列。
随后，借助基于技能的培训工具，将这些课程与具体的岗位职责、能力要求进行匹配。这种对接能够为每位员工规划出清晰且个性化的成长路径，让原本宽泛的培训计划，转变为精准高效的能力提升策略。
5、推行混合式学习模式
人工智能的知识体系复杂多样，仅依靠单一的培训方式，无异于缘木求鱼。更有效的方式是融合多种学习形式。通过讲师引导式培训，解决学习过程中的重难点问题；借助同伴互助学习，推动团队协作解决实际难题；利用自定进度的线上课程，帮助员工夯实基础知识。混合式培训模式，既保留了培训的人文属性，又具备灵活适配的特点，同时尊重了不同员工的差异化学习习惯，能显著提升整体培训效果。
6、量化评估并动态调整培训策略
培训项目的敏捷性，应当与它所教授的技术保持同步。要实现这一点，企业需要跳出 “课程完成率” 这类浅层指标，转而聚焦那些真正有价值的评估维度，比如新技能在实际工作中的应用情况，以及这些技能对业务目标的推动作用。
同时，企业需要建立持续的反馈闭环，主动收集团队对培训的意见，了解哪些内容有效、哪些环节需要改进。利用这些反馈持续优化培训项目，才能确保培训体系与技术发展始终同频共振。
构筑终极竞争优势
打造一支具备人工智能适配能力的人才队伍，是对企业引领行业发展能力的投资，而非仅仅为了在变革中存活。其核心目标是赋能团队突破单纯的效率提升层面，借助人工智能系统发掘全新的营收渠道与客户解决方案。
一支兼具技术能力与深度人文洞察力的团队，能够预判市场趋势的变化，将瞬息万变的外部环境转化为自身的强大竞争优势。
归根结底，竞争对手或许可以购入同款软件，但永远无法复刻一支训练有素、以人为本的团队所具备的集体创造力与战略判断力。
来源：talentlms
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