Amazon Day 1 文化要素

AI 和 ML:現在正是

投資培養員工技能的絕佳時機

文章 | 閱讀時間為 5 分鐘

隨著客戶紛紛採用人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 技術以在數位經濟中取得競爭優勢,對雲端專業知識的需求與日俱增。有效利用這些技術來推動決策並取得洞察的能力已然成為成功的關鍵。根據 Accenture:「這意味著要培養具備 AI 工程和企業架構等技術能力的人才,並培訓整個組織的人員來有效利用 AI 程序。」 但是,雲端運算產業中技術人員的供應仍然有限,對於希望建置雲端專案的組織來說是一大挑戰。此等技術人員的短缺可能導致成本增加、專案建置延遲以及競爭力下降。為因應這項挑戰,客戶開始投資於現有員工的培訓和發展計畫。

AWS 的人工智慧和機器學習

數十年來,人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 在簡化流程、提高效率,以及為組織提供寶貴洞察方面發揮了重要作用。20 多年來,Amazon 一直是此領域的領導者,利用 Amazon Web Services (AWS) 的 ML 服務,為從 Alexa 到 Amazon 配送中心物流等一切業務活動提供支援。

AWS 客戶正在利用機器學習實現產業轉型。AstraZeneca 攜手 AWS,利用 Amazon SageMaker 來簡化資料分析和 ML 模型部署流程。這項合作讓 AstraZeneca 得以有效分析商業資料,自動化手動流程,並為其資料科學家節省寶貴時間。T-Mobile 使用 AWS 機器學習,從客戶支援工單和聊天記錄中擷取有意義的訊息來改善客戶服務。這有助於客服人員更快、更準確地解決問題。NFL 正在使用 AWS 機器學習來改善其收集、分析和使用資料的方式。這有助於 NFL 更理解球賽,做出更好的決策,並為球迷創造更引人入勝的體驗。

利用 AI 與 ML 的未來工作

AI 和 ML 可透過自動化目前人類執行的諸多任務來徹底變革客戶的運營方式。然而,整合 AI 和 ML 工作負載需要一支熟練且多元的專業團隊,這點凸顯出投資培養員工技能的必要性。AI 與 ML 已開始對員工造成影響。

引述

每個工作都將受到 AI 影響。大部分情況將是增強員工,而非取而代之。

— Gartner 的 Vice president of Research,Pieter den Hamer

世界經濟論壇的《2023 年未來就業報告》(Future of Jobs Report 2023) 指出,AI 和 ML 專家、資料分析師和科學家,以及數位轉型專家是最突出的新興職位。此報告預測,到 2027 年,AI 和機器學習專家的人數將激增 40%,對資料分析師和科學家或大數據專家等職位的需求將增加 30-35%,而對資訊安全分析師的需求則將增加 31%。這將增加總共 260 萬個就業機會。

引入 AI 和 ML 工作負載需要具有多元專業知識的熟練專家團隊。需要資料科學家來確定要將哪些相關資料饋送到 AI 和 ML 模型,並開發根據該資料做出預測或建議的演算法。機器學習工程師負責設計並實作支援 AI 模型的 ML 基礎設施,同時軟體工程師則負責建置並維護執行 AI 和 ML 模型的軟體系統。雲端運算專家和雲端安全工程師專司建立並安全管理處理和儲存 AI 與 ML 所需大量資料的雲端基礎設施。最後,專案經理負責監督 AI 和 ML 專案的實作,確保這些專案符合業務目標、按時交付並在預算內完成,同時遵守相關法規和道德考量。協助客戶引進 AI 和 ML 需要跨學科的專業團隊,該團隊需具備資料分析、機器學習、軟體工程、雲端運算、安全性、隱私和專案管理等方面的專業知識。

如何讓貴組織在 AI 和 ML 上取得成功

AWS 為客戶在 ML 採用之旅的每個階段提供最全面的 AI 和 ML 服務、基礎設施和實作資源。AWS 近日宣布推出 Amazon Bedrock 這項新服務,以供客戶使用基礎模型 (FM) 建立和擴展生成式 AI 型應用程式,讓所有建置者都能平等地輕鬆使用。此外,我們還免費提供 Amazon CodeWhisperer 等應用程式,透過即時產生程式碼建議,徹底提升開發人員的生產力。隨著客戶尋求利用這些技術來自動執行任務、改善決策,並從資料中獲得洞察,他們需要具有雲端資料分析、機器學習模型和雲端 AI 平台專業知識的員工。AWS 培訓與認證熱衷於幫助各種規模的組織提升員工技能,以充分發揮 AI 和 ML 的全部價值。

為將此價值納入囊中,企業領導者正在調整其業務策略,以投資於員工技能培訓。我們客戶之一 ENGIE 是跨國公用事業公司,也是低碳能源和服務領域的全球知名企業。ENGIE 和 AWS 培訓與認證合作開發雲端技能培訓計畫,讓其分散各地的 4,000 名 IT 專業人員具備適當技能,以及時對資料採取行動。拜培訓之賜,ENGIE 工程師採用了更進階的功能,例如機器學習,用於其發電廠預測性維護模型。「每當有員工接受培訓,他就能開始創新,」ENGIE 的 Head of the Cloud Center of Excellence Frédéric Poncin 表示,「他們可協助將舊版系統轉變為全新雲端原生應用程式。」

引述

每當有人接受培訓,他就能開始創新。他們可協助將舊版系統轉變為全新雲端原生應用程式。」

—ENGIE 的 Center of Excellence Head of the Cloud,Frédéric Poncin

企業組織也認識到雲端技術在 IT 部門以外的重要性,現在專注於在不同部門 (包括財務、銷售、人力資源、行銷和管理等) 培養雲端專業知識。例如,Volksugagen 投資於使用以雲端為中心的框架來增強員工的雲端知識和技能。這樣做的結果是縮短了上市時間,並改善跨團隊協作。

現在正是投資於人力技能提升和技能再培訓的有利時機,以利用 AI 和 ML 最大限度地拓展發展業務的機會。我們的線上學習中心 AWS Skill Builder 提供由 AWS 專家建置的數位培訓,包括 80 多門有關 AI 與 ML 的課程和學習資源。隨著生成式 AI 的出現,AWS 讓學員和決策者能夠透過眾多全新的培訓課程,培養他們在生成式 AI 方面的知識與技能。組織可透過團隊訂閱,深入和加速人才轉型,提供無限制的遊戲式實作學習,例如 AWS Cloud Quest: Machine Learning Specialist。領導者可與 AWS 培訓與認證合作,利用這些資源及其他資源,在組織內持續培養新技能,以推動業務的創新與成長。

對於想要進一步了解生成式 AI 的領導者和決策者而言,面向高階主管的生成式 AI 影片系列提供一個高層次概況,介紹了什麼是生成是 AI,如何應對企業挑戰、推動成長,以及它為何可能徹底變更產業。

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