德勤2025报告:雇主招聘AI人才概率高3.1倍—2026年最受欢迎AI技能解析
根据God of Prompt援引德勤2025年研究,雇主在招聘AI技能人才方面的可能性是再培训现有员工的3.1倍。这一趋势表明,企业在AI人才战略上更加倾向于直接招聘具备最新AI技能的人才,而不是培养现有员工。即将举办的AI Skills'2026大会将详细解析2026年最具价值的AI技能,为求职者和企业把握AI行业发展机遇提供权威参考(来源:@godofprompt,Twitter,2026年1月19日;德勤2025报告)。
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在人工智能快速发展的背景下,最近的研究强调雇主更倾向于招聘具备AI技能的人才,而不是投资于现有员工的再培训。根据德勤2023年全球人力资本趋势报告,组织越来越优先考虑具备AI技能的候选人,2023年的数据显示,75%的执行官认为AI将在三年内大幅改变他们的劳动力。这一趋势在2026年的预测中得到放大,其中生成式AI、机器学习和数据分析技能预计将主导就业市场。例如,2024年LinkedIn经济图谱报告指出,AI技能是需求增长最快的领域之一,截至2024年年中,要求AI熟练度的职位发布同比增长74%。行业背景显示,科技、金融和医疗保健等部门正在引领这一变革,这得益于AI提升效率和创新的能力。在科技领域,像谷歌和微软这样的公司已将AI工具整合到核心运营中,根据2023年麦肯锡研究,这导致生产力提升高达40%。对AI就绪人才的推动源于快速解决技能差距的需求,因为传统的再培训程序可能需要数月或数年,而招聘预先具备技能的个人允许立即产生影响。此外,世界经济论坛2023年未来就业报告预测,到2027年,44%的工人核心技能将因AI而被颠覆,这强调了提升技能的紧迫性。这一发展并非孤立;它是更广泛AI趋势的一部分,其中自然语言处理和计算机视觉的进步,如OpenAI在2023年3月发布的GPT-4,正在重塑职位要求。企业现在专注于结合技术AI知识与领域专长的混合技能,例如医疗保健中的AI伦理或金融中的预测分析。截至2024年底,高德纳预测,到2026年,80%的企业将使用生成式AI API或部署启用生成式AI的应用程序,这进一步强调了对提示工程和AI模型微调技能的需求。这一行业背景为竞争激烈的就业市场奠定了基础,在那里AI素养不再是可选的,而是必需的,根据新兴2025年洞察,雇主招聘就绪人才的可能性是3.1倍。
从商业影响和市场分析角度来看,对AI就绪招聘的偏好为人才获取策略和工作力规划提供了实质机会。根据2024年普华永道AI就业晴雨表,AI创造的就业机会多于其取代的,就业净增长在OECD国家达到4.8%,截至2024年。这为像Coursera和Udemy这样的培训提供商和平台开辟了货币化途径,它们在2023年报告AI课程注册量激增30%。企业可以通过与教育机构合作开发量身定制的AI认证程序来利用这一点,可能通过企业培训合同产生收入。市场趋势显示,全球AI市场预计到2027年达到4070亿美元,比2022年的1370亿美元增长,根据2023年IDC报告,这得益于对熟练专业人士的需求。关键参与者如IBM和亚马逊网络服务正在大力投资AI人才管道,IBM在2023年承诺2.5亿美元用于AI技能举措。然而,挑战包括人才短缺,2024年ManpowerGroup调查显示75%的雇主难以找到AI技能工人。为解决这一问题,公司正在探索内部提升技能,尽管德勤研究表明招聘效率是3.1倍。监管考虑至关重要,因为2024年欧盟AI法案要求AI招聘工具的透明度,这影响企业筛选候选人的方式。伦理影响涉及确保多样化的AI人才库以避免偏见,最佳实践包括包容性招聘,如2023年哈佛商业评论文章所述。货币化策略可能涉及AI技能评估作为服务,像LinkedIn提供的高级AI职位匹配功能,在2024年提升用户参与度25%。总体而言,这一趋势促进了竞争景观,其中专注于AI教育的初创公司,如DeepLearning.AI,有望增长,可能捕获2026年157亿美元企业培训市场的一部分,根据2023年Statista预测。
深入技术细节、实施考虑和未来展望,2026年的核心AI技能包括TensorFlow和PyTorch等工具的熟练度,重点是伦理AI部署。2024年MIT技术评论洞察报告指出,自2023年以来,AI安全和对齐技能的需求增长50%。实施挑战涉及将AI整合到遗留系统中,解决方案如来自Azure的基于云的AI平台,根据微软数据,截至2024年被60%的财富500强公司采用,提供可扩展修复。未来预测表明,到2026年,结合文本、图像和语音的多模态AI模型将成为标准,正如谷歌在2023年12月推出的Gemini所证明。竞争景观以像NVIDIA这样的领导者为特色,其AI芯片在2024年为数据中心AI工作负载的80%提供动力,根据Canalys报告。企业必须遵守像2023年10月美国AI行政命令这样的法规,强调安全的AI开发。伦理最佳实践包括偏见审计,使用像IBM的AI Fairness 360工具包,在2024年超过1000个项目中使用。展望未来,AI在日常商业工具中的整合可能到2030年将全球GDP提升14%,根据2023年普华永道研究,但需要解决技能过时问题——像基本编码这样的技能可能随着无代码AI平台的兴起而价值下降,2024年Forrester报告指出采用率增加40%。为准备,企业应投资于持续学习,预测向适应性AI技能的转变,这些技能与像量子AI这样的技术一起演进,根据德勤2024年科技趋势,预计到2027年商业化出现。
从商业影响和市场分析角度来看,对AI就绪招聘的偏好为人才获取策略和工作力规划提供了实质机会。根据2024年普华永道AI就业晴雨表,AI创造的就业机会多于其取代的,就业净增长在OECD国家达到4.8%,截至2024年。这为像Coursera和Udemy这样的培训提供商和平台开辟了货币化途径,它们在2023年报告AI课程注册量激增30%。企业可以通过与教育机构合作开发量身定制的AI认证程序来利用这一点,可能通过企业培训合同产生收入。市场趋势显示,全球AI市场预计到2027年达到4070亿美元,比2022年的1370亿美元增长,根据2023年IDC报告,这得益于对熟练专业人士的需求。关键参与者如IBM和亚马逊网络服务正在大力投资AI人才管道,IBM在2023年承诺2.5亿美元用于AI技能举措。然而,挑战包括人才短缺,2024年ManpowerGroup调查显示75%的雇主难以找到AI技能工人。为解决这一问题,公司正在探索内部提升技能,尽管德勤研究表明招聘效率是3.1倍。监管考虑至关重要,因为2024年欧盟AI法案要求AI招聘工具的透明度,这影响企业筛选候选人的方式。伦理影响涉及确保多样化的AI人才库以避免偏见,最佳实践包括包容性招聘,如2023年哈佛商业评论文章所述。货币化策略可能涉及AI技能评估作为服务,像LinkedIn提供的高级AI职位匹配功能,在2024年提升用户参与度25%。总体而言,这一趋势促进了竞争景观,其中专注于AI教育的初创公司,如DeepLearning.AI,有望增长,可能捕获2026年157亿美元企业培训市场的一部分,根据2023年Statista预测。
深入技术细节、实施考虑和未来展望,2026年的核心AI技能包括TensorFlow和PyTorch等工具的熟练度,重点是伦理AI部署。2024年MIT技术评论洞察报告指出,自2023年以来,AI安全和对齐技能的需求增长50%。实施挑战涉及将AI整合到遗留系统中,解决方案如来自Azure的基于云的AI平台,根据微软数据,截至2024年被60%的财富500强公司采用,提供可扩展修复。未来预测表明,到2026年,结合文本、图像和语音的多模态AI模型将成为标准,正如谷歌在2023年12月推出的Gemini所证明。竞争景观以像NVIDIA这样的领导者为特色,其AI芯片在2024年为数据中心AI工作负载的80%提供动力,根据Canalys报告。企业必须遵守像2023年10月美国AI行政命令这样的法规,强调安全的AI开发。伦理最佳实践包括偏见审计,使用像IBM的AI Fairness 360工具包,在2024年超过1000个项目中使用。展望未来,AI在日常商业工具中的整合可能到2030年将全球GDP提升14%,根据2023年普华永道研究,但需要解决技能过时问题——像基本编码这样的技能可能随着无代码AI平台的兴起而价值下降,2024年Forrester报告指出采用率增加40%。为准备,企业应投资于持续学习,预测向适应性AI技能的转变,这些技能与像量子AI这样的技术一起演进,根据德勤2024年科技趋势,预计到2027年商业化出现。
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