Gartner：在中国构建AI软件工程技能的三大举措

开源生成式人工智能（AI）模型的迅速兴起以及国家对于国产创新的推动，带动了中国AI生态系统的发展，激发了各企业机构对AI就绪度的极高要求。Gartner预测，到2028年，由于企业更倾向于组建能够创建和管理专有Al解决方案的内部团队，中国企业机构对AI开发技能的需求将增长50%。因此，伴随中国的AI技能人才争夺战感演感烈，应用和软件工程领导者必须改进其员工价值主张，以吸引新员工；同时，还应提供结构化的技能发展计划，并将AI定位为企业机构的价值倍增器，以缓解人才焦虑。

通过改进EVP、提升灵活性和多元化增长来解决AI人才缺口问题

许多企业机构之所以无法吸引和留住AI/机器学习（ML）人才，是因为其员工价值主张（EVP）未能体现当今AI专业人员所看重的价值：灵活性、职业成长，以及工作的意义和创新性。如今，仅靠提供更高的薪水已无法吸引人才，中国的一些知名企业也不再是求职者公认的首选雇主。

对于获取和留住长期业务成功所需的AI人才来说，最为重要的是，确保人才战略、改进后的EVP和雇主品牌塑造，与中国独特的市场动态协调一致。希望解决AI人才短缺问题的应用和软件工程领导者，可参考以下建议。

• 起步：改进EVP，体现AI人才价值观
• 后续：采取跨职能团队结构，以实现灵活性
• 扩展：开辟多样化招聘渠道，并开放内部机会

通过模块化培训、指导和同行学习来弥合AI技能差距

在中国快速增长的AI软件工程领域，需要采取结构化、积极主动的战略，以弥合AI技能差距。被动学习方法无法满足亟需的生成式AI、MLOpS、大语言模型（LLM）集成和AI治理等不断发展的技能。企业机构必须将模块化的实操培训直接集成到实际的产品工作中，确保在工作流中学习，而不是孤立地学习。

高级和初级开发人员受生成式AI的影响程度不同。为弥合这一差距，团队需要进行结构化培训、指导和同行学习。图1突出显示了AI对不同经验和专业知识水平的员工的差异化影响。

图1：生成式人工智能对不同软件工程师的影响

若想将AI技能发展纳入企业文化体系，可参考以下方法。

• 起步：实施模块化的产品集成式培训
• 后续：制定结构化的导师指导和学徒计划
• 扩展：提供游戏化徽章和同行知识共享

将AI定位为价值倍增器，配合透明治理、协作和素养

当AI被定位为核心组织能力而不仅仅是一系列孤立的项目时，其业务价值才能实现最大化。更多开源生成式AI模型的出现，促进了中国的AI生态系统快速迭代和创新，并带来了更多动态的机遇和风险。

如果没有对碎片化的AI工作边界进行明确定义，企业机构将面临低效、合规挑战和工作冲突的风险。应用和软件工程领导者必须建立透明的治理框架，为AI开发提供不断发展和及时的政策建议，确保跨职能团队在软件、数据和工具方面协调一致，并促进信任和问责制。

通过将AI嵌入为价值倍增器，中国企业机构可以推动持续创新，有效管理监管要求，并为业务成果和工程人才规划更清晰的成长路径。以下三个步骤为应用和软件工程领导者提供了一种战略方法，使其能够将AI作为核心价值倍增器嵌入企业的发展战略中。

• 起步：提供透明的AI治理边界和标准
• 后续：制定跨职能协作模式和途径
• 扩展：制定面向所有职能的AI素养计划