在AI主導的職場中成功所需的5種軟技能,你具備了嗎?|教育訓練專刊

圖片來源:Freepik
文章內容轉載來源:FASTCOMPANY/The 5 soft skills needed to succeed in an AI-dominated workplace by Heide Abelli

本文發表者Heide Abelli為波士頓學院管理學的兼職教授,並在企業培訓和教育科技領域擁有豐富的產品開發、創新和產品管理經驗。他分享隨著人工智慧在曾經被認為是獨特的人類工作中,變得更加靈活時,表示有5項軟技能變得更加重要。

過去幾十年一直被快速的技術進步所主宰,但大多數人都會欣然承認,很有發展的項目像是人工智慧(AI),尤其是生成式人工智慧(Generative AI)一樣具有轉變性。當今的AI能力已經開始超越甚至是最樂觀的預測,引發了對未來工作和勞動力技能的根本性問題。隨著機器變得擅長曾經被認為是獨特的人類工作,這對現代勞動力意味著什麼?哪些技能將在未來職場格局中昇華為更重要的地位,並定義成功?

毫無疑問,幾乎每個工作最終都將受到人工智慧的影響。在某些情況下,AI將僅僅是工作的輔助,但普遍的信仰是,大約一半的工作將因AI而受到顯著干擾。許多在歷史上重要的“硬”技能和招聘資格將迅速變得過時。問題在於在AI的背景下,哪些勞動力技能將在更重要的地位上變得更為重要。在這個迅速變化的AI職場中,我們應該最重視招募和培訓哪些技能呢?

有五種技能浮出水面,以下是原因。

社交互動技能(SOCIAL INTERACTION SKILLS)

在人工智慧的世界中,許多工作將繼續需要高級社交技能。無論是情感自我調節、在會議中聆聽他人還是在壓力下與隊友合作,社交技能在現代職場中至高無上。根據美國國家經濟研究局於2015年發表的一份工作論文,自1980年以來,幾乎所有的工作增長都集中在需要社交技能的工作上,而那些需要最少社交互動的工作一直在下降。研究表明,使用人工智慧材料縮小了擁有不同能力和資深度員工之間的績效差距。這種差距的縮小使社交技能的差距更加顯著,強調了在當今職場中人際溝通、團隊合作和情商的重要性。那些在幼稚園沙坑中從未學會如何與他人合作的人有很大的進步空間,而在這方面表現出色的人將獲得越來越多的好處。

創造力(CREATIVITY)

AI將取代人類在職場上的廣泛概括是不正確的,但很可能是那些善於利用AI的人將取代那些未能這樣做的人。最近的一項研究發現,使用Chat GPT 4.0的知識工作者完成了12.2%的任務,速度更快了25.1%,質量也提高了40%,相較於那些沒有使用AI進行工作的人。這是令人驚訝的數據,尤其是有關工作輸出質量提高的數據。而那些善於利用AI並展現出強大的創造力和批判性思維技能的人將表現最佳。為什麼呢?在設計能夠產生更豐富回應的AI提示時,涉及到相當程度的創造力。設計AI提示不僅僅是簡單的指示,它是一門需要相當程度創造力的藝術。提示的創建可以包括工程提示以執行多步指令,生成假設,進行蘇格拉底式質疑等。AI生成的輸出的成功與其接收到的提示的質量、特定性和獨創性直接相關。一個經過創造性製作的提示充當催化劑,引導AI產生更有洞察力、相關性和細緻性的回應。

相反,一個模糊而設計不善的提示通常會導致普通而偏離目標的輸出。製作有效的提示需要對AI的能力和限制有所了解,對期望的結果有清晰的願景,以及大量的創造力。隨著AI在職場中變得更加不可或缺,設計有影響力的提示的能力將成為一項至關重要的技能,將科技和創造力的領域融為一體。在出色的提示工程中,一個富有創造力的人類思維處於核心地位。
 
批判性思維技能(CRITICAL THINKING SKILLS)
必須應用批判性思維來評估AI的回應。並非所有的回應都會是有效、無偏見、事實或無錯誤的。在評估提示的過程中,人類的邏輯推理、反思思考、理性思維和無偏見評估發揮著作用。儘管AI可以以前所未有的速度生成大量數據、分析和潛在解決方案,但生成式AI回應的真實性和適用性並不得以保證。這些技術雖然復雜,但它們的輸出基於從龐大數據集中識別的模式,這可能包含固有的偏見和不準確性。

這就是獨特的人類批判性思維技能變得不可或缺的地方。邏輯推理使我們能夠分析AI的輸出,識別潛在的缺陷或不一致之處。反思思考鼓勵員工考慮所呈現信息的更廣泛的影響和背景。理性思維使我們能夠權衡證據,辨別相關和不相關的內容。無偏見的評估確保我們對潛在的偏見保持警惕,無論是來自AI還是我們自己的先入之見。員工不能只是被動地接收生成式AI的輸出。他們必須成為主動的評估者、綜合者和決策者。員工對AI輸出進行批判性評估、挑戰和完善的能力將決定人工智慧與人類的合作是否成功。

好奇心(CURIOSITY)

好奇心是一種探索、理解和尋找我們周圍世界信息的內在驅動力。對發現的渴望推動員工提出問題,深入探究事物,挑戰假設並深入了解。好奇心鼓勵個人冒險走出舒適區,與不熟悉的概念、思想和經驗互動。在人工智慧時代,算法和機器可以快速處理和呈現龐大數據的情況下,好奇心變得比以往任何時候都更加重要。儘管人工智慧可以識別模式、預測結果並自動化複雜任務,但它缺乏源於真正人類好奇心的深刻理解。員工的價值從僅擁有知識轉變為應用好奇心:質疑、解釋和重新想像知識的能力。通過不斷提出“為什麼”或“如何”的問題,好奇心旺盛的人們能夠提出那些在人工智慧時代企業所需的新穎解決方案和創新思想。

無偏見、道德决策(UNBIASED, ETHICAL DECISION-MAKING)

在人工智慧的時代,決策越來越多地是由演算法提供訊息,甚至是由其做出的,無偏見、道德决策變得至關重要。人工智慧系統在巨大的數據集上運行,決策基於從這些數據中提取的模式。然而,人工智慧依賴的數據集可能反映和進一步放大社會偏見,使其做出歧視性和不公平的判斷。當未受監督時,人工智慧的偏見會使不平等現象持續存在,甚至導致新形式的組織歧視。後果可能非常嚴重,從組織的招聘到誰可以獲得產品或服務。唯有無偏見的決策這一獨特的人類技能能夠挺身而出,成為對抗時代無節制演算法不公正的最後防線。

人工智慧的決策具有非微不足道的道德後果。員工具有做出道德决策的能力,確保人工智慧的應用遵守社會價值觀,尊重人權,並保護個人自由。正是人類獨特的道德决策技能確保了在組織中應用的人工智慧永遠不會以有害、侵入或不公正的方式使用。

人工智慧的崛起,特別是生成式人工智慧,將從根本上改變職場視為至關重要的技能的性質。重點將轉向人工智慧技術難以模擬的技能,如社交技能、批判性思維、創造力、好奇心以及無偏見、道德决策。獨特的人類能力,例如與他人合作、以情商領導,以及適應快速變化、不確定環境的能力,將成為核心。隨著生成式人工智慧系統生成大量內容,與AI訊息相關的資訊整理、解釋和情境化的技能將變得至關重要。實質上,儘管人工智慧將擁有許多以前受重視的“硬技能”,但那些使人能夠建立關係、進行創新思考,以及無偏見、道德决策的獨特的人類技能在職場中將變得更加受重視。而且理由充分,因為這些獨特的人類技能才是真正的“硬技能”。

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