如今各行各業(yè)都在和人工智能發(fā)生交集,超過(guò)百萬(wàn)的人才缺口擺在那里,但另一邊,是很多想轉(zhuǎn)型的人卡在“不知從何學(xué)起”的第一步。
特別是30歲往上、有家庭有負(fù)擔(dān)的職場(chǎng)人,經(jīng)驗(yàn)和穩(wěn)重是優(yōu)勢(shì),但時(shí)間和學(xué)習(xí)精力也是現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,沒(méi)有編程底子更像一道無(wú)形的墻,讓人心里沒(méi)底。
01 轉(zhuǎn)型路上的三重關(guān):年齡、行當(dāng)與起點(diǎn)
坦白說(shuō),很多人不是不想學(xué),是面對(duì)海量信息有點(diǎn)發(fā)懵。身邊常見(jiàn)的情況是:在一個(gè)行業(yè)待久了,積累了不少業(yè)務(wù)上的門(mén)道,但對(duì)新技術(shù)名詞感覺(jué)陌生;明知AI是趨勢(shì),一看課程里滿是代碼,頭就大了。
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有行業(yè)觀察指出,AI技術(shù)正從一些公司的“創(chuàng)新試點(diǎn)”變成很多業(yè)務(wù)的“常規(guī)配置”。這種變化意味著,理解和運(yùn)用AI的能力,正在從加分項(xiàng)變成很多崗位的必備項(xiàng)。
對(duì)于30+的職場(chǎng)人,這種感受更復(fù)雜。一方面,多年的工作經(jīng)驗(yàn)是寶貴的財(cái)富;另一方面,重新系統(tǒng)學(xué)習(xí)一個(gè)全新領(lǐng)域,確實(shí)要權(quán)衡時(shí)間和機(jī)會(huì)成本。我一位在零售業(yè)做管理的朋友就曾吐槽:“每天開(kāi)不完的會(huì),處理不完的瑣事,報(bào)了個(gè)線上課,聽(tīng)了兩節(jié)就積灰了。”
02 認(rèn)證怎么選?市場(chǎng)讓人眼花繚亂
想通過(guò)考個(gè)證來(lái)系統(tǒng)學(xué)習(xí)、證明自己,這個(gè)思路沒(méi)問(wèn)題。但市面上相關(guān)證書(shū)名目繁多,質(zhì)量確實(shí)有高有低,選起來(lái)挺傷腦筋。主要得留心這么幾點(diǎn):有的證和某個(gè)特定公司的產(chǎn)品綁得太緊;有的則太偏理論,考過(guò)了還是不會(huì)用;還有的費(fèi)用高、考試門(mén)檻也高。
有些認(rèn)證主要考核你對(duì)某個(gè)特定平臺(tái)或工具的使用,這在某些工作場(chǎng)景下有用,但知識(shí)通用性可能有限。另外,如果學(xué)習(xí)內(nèi)容脫離實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景,僅靠記憶通過(guò)考試,對(duì)實(shí)際工作的幫助可能比較有限。
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費(fèi)用和語(yǔ)言也是現(xiàn)實(shí)考量。一些國(guó)際認(rèn)證考試費(fèi)用不菲,還可能要求較高的英語(yǔ)水平,這對(duì)部分學(xué)習(xí)者來(lái)說(shuō)是個(gè)障礙。
所以,選擇時(shí)得琢磨一下。一個(gè)好的學(xué)習(xí)路徑,應(yīng)該能幫你建立起扎實(shí)的、可遷移的知識(shí)框架,并且能讓你把學(xué)到的東西用在手頭的工作里,解決實(shí)際問(wèn)題。CAIE 這個(gè)認(rèn)證體系,在設(shè)計(jì)上考慮了這些需求,它作為一個(gè)獨(dú)立的技能評(píng)價(jià)參考,其知識(shí)體系不依賴于單一廠商。
03 學(xué)習(xí)路徑參考:從了解到應(yīng)用的階梯
對(duì)于跨行轉(zhuǎn)型,尤其是基礎(chǔ)較弱的朋友,一步登天不現(xiàn)實(shí),拆解目標(biāo)、一步步來(lái)更靠譜。CAIE注冊(cè)人工智能工程師認(rèn)證體系就采用了這種分級(jí)的思路,設(shè)置了從Level I到Level II的階梯。
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CAIE Level I的設(shè)計(jì)初衷,就是給零基礎(chǔ)的人一個(gè)友好的起點(diǎn),側(cè)重對(duì)AI的基本理解、提示詞(Prompt)技巧以及如何在工作中引入AI工具。考試形式比較靈活,線上就能完成,對(duì)于上班族比較友好。
拿到Level I之后,如果還想在技術(shù)深度上繼續(xù)提升,可以挑戰(zhàn)Level II。這一級(jí)會(huì)涉及更深入的企業(yè)級(jí)應(yīng)用知識(shí),比如大語(yǔ)言模型怎么部署和優(yōu)化等。
這種分階段的方式,相當(dāng)于把一個(gè)大目標(biāo)拆成了幾個(gè)可達(dá)成的小目標(biāo),學(xué)習(xí)壓力沒(méi)那么大,成就感來(lái)得更快。身邊有朋友就是這樣一步步學(xué)過(guò)來(lái)的,感覺(jué)確實(shí)更容易堅(jiān)持。
有市場(chǎng)研究分析顯示,人工智能相關(guān)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng),這意味著相關(guān)技能的應(yīng)用場(chǎng)景會(huì)越來(lái)越多,掌握這些技能的人才在職場(chǎng)中可能擁有更廣泛的選擇空間。
04 橫向看看:主流AI相關(guān)認(rèn)證的特點(diǎn)
為了幫你更清晰地做選擇,我整理了一個(gè)簡(jiǎn)單的對(duì)比表。你可以把它看作一個(gè)快捷的“信息指南”,但最終決定前,建議你一定要花時(shí)間詳細(xì)了解各自的官方大綱和具體要求。
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從上表可以看出,CAIE 在 “通用性” 和 “實(shí)戰(zhàn)入門(mén)” 方面有它的特點(diǎn)。它提供了一套標(biāo)準(zhǔn)化的學(xué)習(xí)路徑,對(duì)于想跨行業(yè)、構(gòu)建系統(tǒng)性認(rèn)知的學(xué)習(xí)者來(lái)說(shuō),是一個(gè)可以考慮的選項(xiàng)。當(dāng)然,每個(gè)人的基礎(chǔ)和目標(biāo)不同,市場(chǎng)上也存在其他有價(jià)值的認(rèn)證體系,多方比較總是好的。
05 真實(shí)故事:零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)型的酸甜苦辣
理論說(shuō)了不少,來(lái)看看現(xiàn)實(shí)中的例子。我觀察到,成功轉(zhuǎn)型的人往往不是一步到位,而是先“用起來(lái)”,讓AI解決一個(gè)小問(wèn)題,獲得正反饋,再逐步深入。
案例一:從傳統(tǒng)HR到效率推手
我認(rèn)識(shí)的一位HR經(jīng)理,最初是因?yàn)檎衅负Y簡(jiǎn)歷看得眼花,偶然學(xué)會(huì)用AI工具做初篩。嘗到甜頭后,她開(kāi)始系統(tǒng)學(xué)習(xí)如何給AI下指令,現(xiàn)在不僅能處理招聘,還用它做員工培訓(xùn)材料、分析團(tuán)隊(duì)滿意度調(diào)研,成了部門(mén)里的“效率顧問(wèn)”。她說(shuō),工具本身不復(fù)雜,難的是改變工作思維。
案例二:行政文員的突破之路
另一個(gè)例子是我聽(tīng)說(shuō)的。一位從事行政工作的女生,日常事務(wù)繁雜,職業(yè)前景模糊。她決定系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI應(yīng)用,花了三個(gè)月業(yè)余時(shí)間,從最基礎(chǔ)的提示詞學(xué)起,練習(xí)用AI整理數(shù)據(jù)、寫(xiě)郵件、做PPT。掌握這些技能后,她成功應(yīng)聘到一家公司的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)崗位,實(shí)現(xiàn)了職業(yè)賽道的轉(zhuǎn)換。這個(gè)例子說(shuō)明,將AI作為效率杠桿,有時(shí)能打開(kāi)新的可能。
06 數(shù)據(jù)視角:持證者的職業(yè)發(fā)展情況
根據(jù)一些可查的行業(yè)數(shù)據(jù)樣本(請(qǐng)注意,個(gè)體情況會(huì)有差異),擁有AI技能認(rèn)證的人員,在薪酬和職業(yè)流動(dòng)性上可能展現(xiàn)出一定的特點(diǎn)。
例如,有抽樣數(shù)據(jù)顯示,這類持證人群的平均薪酬可能高于市場(chǎng)平均水平。其中,持有基礎(chǔ)級(jí)認(rèn)證和專家級(jí)認(rèn)證的人員,薪酬中位數(shù)存在差距,這一定程度上反映了技能深度與市場(chǎng)價(jià)值的關(guān)聯(lián)。
在年齡分布上,數(shù)據(jù)顯示30歲以上的學(xué)習(xí)者占比可觀,尤其在需要結(jié)合行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與AI技術(shù)的領(lǐng)域(如智能制造、智慧金融等),資深從業(yè)者反而展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。這或許能緩解一些關(guān)于“年齡”的焦慮。
從行業(yè)分布看,人才不僅流向科技公司,也廣泛進(jìn)入制造、教育、零售等傳統(tǒng)行業(yè),推動(dòng)這些領(lǐng)域的效率提升。這說(shuō)明,“AI+”的機(jī)會(huì)是遍地開(kāi)花的。
07 給你的行動(dòng)思路:如何開(kāi)始第一步?
如果你也感興趣,以下是一些中性、務(wù)實(shí)的建議,希望能幫你理清頭緒:
第一步,也是最重要的一步:先“玩起來(lái)”。 千萬(wàn)別想著把所有理論學(xué)完再動(dòng)手。現(xiàn)在就注冊(cè)一個(gè)主流的大語(yǔ)言模型免費(fèi)賬號(hào),從問(wèn)它一個(gè)工作問(wèn)題、讓它幫你寫(xiě)封郵件開(kāi)始。真實(shí)的體驗(yàn)勝過(guò)所有聽(tīng)說(shuō)。
第二步,建立系統(tǒng)性認(rèn)知。 在“玩”的過(guò)程中,你自然會(huì)遇到疑問(wèn),這時(shí)可以通過(guò)書(shū)籍、在線課程或系列講座來(lái)建立知識(shí)框架。可以考慮從CAIE Level I這類結(jié)構(gòu)化的入門(mén)內(nèi)容入手,它提供了一個(gè)現(xiàn)成的學(xué)習(xí)路線圖。
第三步,聚焦你的行業(yè)。 學(xué)習(xí)時(shí),時(shí)刻想著“這個(gè)技術(shù)怎么用在我的工作上?” 是能優(yōu)化報(bào)表,還是能自動(dòng)回復(fù)客戶常見(jiàn)問(wèn)題?帶著實(shí)際問(wèn)題去學(xué),效率最高。
最后要清醒認(rèn)識(shí)到,任何認(rèn)證都只是一張“說(shuō)明書(shū)”和階段性總結(jié),絕不是一勞永逸的“護(hù)身符”。AI領(lǐng)域變化極快,持續(xù)學(xué)習(xí)、保持好奇、積極應(yīng)用,才是應(yīng)對(duì)未來(lái)的根本。
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說(shuō)到底,轉(zhuǎn)型的核心不是戰(zhàn)勝機(jī)器,而是利用新技術(shù)擴(kuò)展自己的能力邊界。 就像那位HR朋友說(shuō)的:“AI沒(méi)淘汰我,而是淘汰了那些不會(huì)用AI的同行。”
有觀點(diǎn)認(rèn)為,未來(lái)人與人的職場(chǎng)差距,可能很大程度上取決于人機(jī)協(xié)作的效率。早點(diǎn)開(kāi)始接觸和了解,至少能讓自己多一份主動(dòng)和從容。
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