CIO在AI时代取得进步的关键步骤

当你询问任何CIO关于AI的看法时，他们可能会告诉你AI非常擅长处理重复性的低级任务。从IT支持和运营警报到软件开发，生成式AI和智能体系统正在自动化任务，让专业人员能够专注于更高价值的工作。

"技术总在不断发展，自动化已经伴随我们很长时间了，"技术和人才解决方案提供商Nash Squared的CIO Ankur Anand说，"然而，AI带来了前所未有的变革速度。"

商业转型的速度如此之快，据Gartner预测，到今年年底，全球AI支出预计将达到近1.5万亿美元，预计明年将超过2万亿美元。虽然所有行业都感受到了AI的影响，但普华永道2025年全球AI就业晴雨表显示，IT行业在AI采用方面领先，随着新兴技术简化运营，对员工的需求将会减少。

证据表明这种重组已经在进行中。斯坦福大学研究人员在一篇关于AI影响的论文中报告，22至25岁员工的入门级软件工程职位相比2022年的峰值下降了近20%。与此同时，纽约联邦储备银行报告称，计算机工程和计算机科学毕业生的失业率分别为7.5%和6.7%。

普华永道研究人员在报告中指出，这种重组掩盖了IT行业更深层次的转型。公司正在从通用型角色转向高度专业化、具备AI素养的人才。结果是IT工作队伍更加专注，规模相对较小但对数字经济至关重要。

这对那些拥有正确技能帮助企业利用AI的急需专家来说听起来是个好消息。然而，IT专业人员传统上都是在入门级岗位上磨练技能。如果我们自动化越来越多的任务，是否有危险为数字人才撤掉职业阶梯？

技术专家Skillsoft的CIO Orla Daly认识到这个难题的规模。"我的第一反应是，这可能不再是一个职业阶梯，而更像是一个相互连接的绳索格子，"她说，"从与同行的交流中，我认为我们将看到更扁平的层级结构。"

现在的重点是CIO必须确保今天引入的自动化不会成为明天的IT管理难题。他们必须认识到AI对工作岗位的潜在影响，发展未来所需的高级技能，并为员工制定职业发展策略。

理解AI对工作岗位的影响

Scotts Miracle-Gro数据智能副总裁Fausto Fleites表示，维持IT职业阶梯是一个热门话题。虽然有些人认为AI工具如vibe编码为传统角色敲响了丧钟，但Fleites说AI驱动的变化必须放在背景中看待。

"Vibe编码极其有用，"他说，"除了传统软件工程，我认为AI在数据科学领域也在成熟。当我们尝试分析数据集时，我的团队做很多SQL查询，有时这很重复。相反，你可以对AI说，'好的，为我做这个。'在这些情况下，AI让你更有生产力。"

但这并非全是好消息。Fleites认识到企业AI还处于早期阶段。专家们普遍提到的最大问题之一是幻觉的风险。将工作交给新兴技术可能有助于减轻IT专业人员的压力，但期望AI独立工作是危险的。

"如果你没有编码经验，你不知道模型在产生幻觉，也不知道如何纠正它，"他说，"我们需要看AI如何发展。AI可能会达到我们可以完全信任它的阶段，但现在还远未达到。在此期间，我认为我们仍然需要一些经验丰富的编码人员。"

因此，虽然AI可能会改变工作性质，但企业不能假设IT专业人员的末日即将到来。随着更多工作任务被自动化，数字领导者必须让有才华的人类参与监督系统。Fleites说组织应该考虑如何提升一批低级专业人员的技能，使他们成为智能体管理者。

"如果我们展望未来的工作，AI驱动的副驾驶做重复性任务，这将突出对更多批判性思维和情商的需求，"他说，"IT专业人员需要学习编码，他们不需要学习AI完成的琐碎事情，而是专注于以业务为重点的品质。"

发展高级技能

能源专家EDF Power Solutions的数据治理顾问Kenny Scott也认为，软技能的重要性将上升，而传统能力的重要性会下降。他认为数据质量分析师角色可能会减少，因为智能体在KPI训练下变得更有效。Scott的信息很明确：随着AI站稳脚跟，有才华的人类专家仍将重要，但方式会有所不同。

"虽然IT的纯工程方面会减少，但永远不会消失，"他说，"现在成功的关键是提升自己在使用AI和智能体交付输出方面的技能，因为企业仍然需要有人把一切整合在一起。只是他们需要一个人而不是10个人。"

Skillsoft的Daly是另一位不愿宣布开发人员消亡的数字领导者。仍然需要有才华的IT专业人员，但他们角色的关键要素会发生变化。例如，她建议IT专业人员将花更多时间检查AI编写的代码是否适合目的。

更一般地说，她补充道，很难确定地说明哪些角色的重要性会减弱，哪些会突出。她对IT专业人员的建议是扫描市场并寻找新兴趋势，特别是在你自己的企业内。

"我们就是不知道未来会带来什么，所以尝试学习不同的东西，"她说，"将一切分解为技能。如果你理解核心技能，你可以根据组织在某个时间点的需求，以不同方式将能力拼接在一起。"

认识AI在传统IT专业之外的影响也很重要。家居用品制造商Joseph Joseph的首席供应链官Sacha Vaughan专注于创建数据驱动的产品履行方法。她的组织正在探索AI等新兴技术如何成为这种方法的一部分。像其他商业领导者一样，她提到了在自动化时代增强的商业技能的重要性。

"职业阶梯将得到维持，但技能组合会不同，因为我们将指挥和指导AI，"她说，"我们为入门级角色教授的技能需要改变，考虑诸如'我如何训练我的语言模型有效回答客户问题？'等问题，使AI符合我们的品牌声音。"

制定职业发展策略

涂料制造商Jotun的数据主管Gro Kamfjord是另一位指出下一代人才重要性的高管。进入她组织的年轻人拥有曾经看似不太可能的经验，包括Python和AI的广泛知识，因此公司应该制定利用这种能力的职业发展策略。

"如果你投资于新进人员，让他们尝试事情，他们可以迅速攀升，"她说，"我不相信在允许你自己负责之前要做几年无聊的重复工作。引进人员，期望他们承担责任，并挑战他们在职业生涯早期阶段做出贡献。"

这是与Nash Squared的Anand产生共鸣的方法。他说，数字领导者成为团队的职业促进者比以往任何时候都更重要。公司仍然需要入门级IT人才，但他们工作的重点将从自己执行繁重工作转向监控和审核AI的输出。

"成为智能体管理者涉及思维模式和技能组合的转变，"他说，"初级团队成员需要批判性思维来审查输出，看看在哪里可以提高质量，比如减少AI生成的网络警报中的误报。"他补充说，培训和发展也将发挥关键作用，因此CIO应该确保高级团队成员指导初级同事，引导他们掌握所需技能，包括批判性思维、情商和沟通。"随着AI模糊活动之间的界限，这些技能变得越来越重要，将帮助人们在IT职业阶梯上升。"

对于Scotts的Fleites来说，最关键的问题是数字领导者如何识别在这种新工作环境中表现出色的人才。识别有效的AI管理者将很困难，因为大多数公司在智能体用例方面只有几周而非几年的经验。Fleites说最好的策略是融合外部和内部AI能力。

"我有一些极其技术性的关键领导者，"他说，"他们在机器学习、AI和智能体AI方面有资历，但我们没有大团队，所以我们通过承包商扩展能力。这样，当我们需要时，我们能够从机构获得熟练人员。但关于架构、业务关系以及AI下一步走向的专业知识留在内部，这对于了解你在做什么并做对至关重要。"

Q&A

Q1：AI会完全取代IT入门级岗位吗？

A：不会完全取代。虽然AI能够自动化许多重复性任务，但仍需要有经验的专业人员监督和审核AI的输出。IT专业人员的角色会发生变化，从执行基础工作转向管理AI系统和确保质量。

Q2：IT专业人员在AI时代需要具备哪些新技能？

A：除了技术技能外，批判性思维、情商和沟通能力变得越来越重要。专业人员需要学会如何训练和管理AI系统，成为"智能体管理者"，同时具备检查AI输出质量和减少错误的能力。

Q3：企业如何制定AI时代的人才发展策略？

A：企业应该投资于新进人员，让他们承担责任并在职业生涯早期做出贡献。同时要融合外部和内部AI能力，确保关键的架构和业务知识留在内部，通过高级团队成员指导初级同事掌握必要技能。