生成式AI的爆炸性增长，让技术人员能够应对更复杂的挑战，批判性思维、沟通、业务和领域知识以及领导力也正在日益成为必不可少的条件。
高级语言、自动化、低代码和无代码开发平台以及更好的编程环境已经逐渐减少了IT人员多年来执行低级例行任务的需要，让他们能够应对那些更具创新性的挑战。生成式AI正在让这一趋势急剧加速，技术专业人士必须要比以往更快地实现技能多样化，才能保持领先地位。
然而，这很快就会变得十分困难，因为AI系统的能力似乎每三到六个月就会翻一番。因此，技术专业人士及其经理的另一个选择是更多地关注人的技能。
所幸的是，情商和沟通技巧是人们可以改变的，卡内基梅隆大学教授Ronald Placone在这一领域进行了研究。他说：“这不像个性，个性是与生俱来的。”事实上，人们通常会随着年龄的增长情商也有所提高。“但你可以加快这个过程，当你这样做的时候，你将成为一个更有效的领导者，让人们更加投入，并将才能转化为绩效。”
许多企业正在这样做。
汤森路透人才与多元化负责人Pragashini Fox表示：“随着生成式AI实现了日常任务的自动化，人们可以专注于那些需要明显人类品质例如解决问题、批判性思维和创造力的高价值活动上。”
他说，除了提高技术能力外，汤森路透的培训计划还更注重增强软技能，为人们能够与AI一起蓬勃发展的未来做好准备。但他强调，这并不意味着技术技能将变得不那么重要。
他说：“随着AI融入工作的方方面面，理解和利用AI技术也将变得越来越重要。平衡的融合将使人们能够在新的混合角色中茁壮成长，确保工作中的人力和技术方面互相补充和互相增强。”
人性至上
南加州大学和其他机构的研究人员最近对近700名商界领袖进行的一项调查发现，AI时代最重要的技能是诚信，其次是战略愿景、激励他人的能力、动机和动力。National Association of Colleges and Employers今年1月发布的报告显示，有90%的雇主需要的是解决问题的能力，近80%的雇主需要的是强大的团队合作技能。
技术和商业培训公司O’Reilly Media也发现，开发人员对软技能越来越感兴趣。根据该公司1月发布的2024年技术趋势报告显示，项目沟通技能提高了23%，专业发展技能提高了22%，项目管理技能提高了13%。今年计划增加1080多种与软技能相关的新课程，包括现场培训课程、视频课程和书籍。
O’Reilly Media总裁Laura Baldwin说：“IT不是一项个人运动，你可以有个人贡献者，但现实是团队的大部分成员需要作为一个团队一起工作，这就是为什么每个人的软技能是很重要的。”
她补充道，随着AI的发展，这一趋势正在加速。“你需要能够批判性地思考如何在工作中应用AI，能够解释清楚并带动团队的其他成员。”
Baldwin表示，去年人们对O’Reilly平台上AI技能的兴趣呈现出爆炸性的增长。每个人都想知道这是什么，是如何使用的。她说，现在人们正在尝试将其投入生产，考虑法律和安全问题，可能会将产品推向市场。这需要更大的团队——并且对软技能的需求将继续增长。
TEKsystems是一家规模达20亿美金的技术咨询公司，该公司高级副总裁Ricardo Madan表示：“软技能将重新成为一个强大的超级力量。”他说，长期以来，人们一直认为技术人员仅靠技术技能就能生存。
“有一种说法是错误的，即IT专业人员可以在没有情商的情况下生活，只穿着勃肯鞋和脏脏的T恤，这种谎言已经存在了很长一段时间，很快就会被击破，尽管还有一些核心工程文化仍然坚持这种神秘感，并崇拜这种脾气暴躁的万事通的能力。”
他补充道，这放在一些罕见的天才上也许是行得通的，“但我们大多数人都只是凡人”。
Madan负责数千名以技术为中心的员工——编写代码、配置系统、实施安全和建立网络的人员。人员配置要求已经开始发生了一些变化。
“我喜欢有心理学背景的、参加过批判性思维课程的人。我们有来自非技术领域的人员，我们正在向传统上在IT方面被剥夺权利的社区进行推广，这些群体无法获得学士学位和编码训练营。”
他补充道，还有内部职业流动性，允许其他领域的人员从事技术性更强的工作，或者将实际操作的技术人员转移到项目管理领域。
“这种情况已经改变了有一段时间了，”他说。与从第一天起就专注于计算机科学的人相比，来自营销和销售部门的职业中期人员可以为技术问题带来新的视角。但在过去的一年半里，自从ChatGPT横空出世以来，具有批判性思维能力和怀疑态度就变得越来越重要了。
“区分事实与虚构对我们来说是一件大事，”Madan说。
像编码助手这样的生成式AI工具可以快速生成大量新代码，但这些代码能否很好地满足公司的需求？
“就你正在做的事情进行沟通，这个能力更为重要。当你看到客户或同事因为正在面对时间表、经济处罚、预算等事情而感到压力时，要能够真正倾听客户的意见，发出理性的声音。”
这不仅体现在招聘方面，还体现在内部发展方面，TEKsystems正在运行着一个劳动力发展平台，该平台不仅向内部员工而且还为客户提供软技能培训。
面向未来的投入
Wipro Technologies是一家拥有近25万名员工的技术和咨询公司，首席运营官Amit Choudhary表示，该公司已经开始在员工中寻找更多的软技能。
“我们不仅会检查Java和Python，还检查你在对话中的沟通方式，在你开始回答问题之前，你明白这个问题了吗？”
该公司还倾向于对现有员工进行更多的指导和辅导。Choudhary表示：“所有成功的运动员，即使在职业生涯的巅峰期，都是有教练的，为什么我们的领导者和管理者不应该有教练呢？这就是学习软技能的方面。”
他补充说，这些经理和领导者不是每年一次、而是几乎每天都对员工进行指导，这有助于提高经理的价值。
不过，此前Wipro一直都在提供技术技能和软技能的培训，“现在发生的主要转变是，我们看到人们花更多的时间在非技术技能和项目管理技能上，我们是鼓励人们花更多的时间在这上的。”
毕竟，当项目面临问题的时候，根本原因分析通常表明真正的问题不在代码中，而在于对问题、设计、项目管理或领域知识的理解上。
Choudhary补充说，生成式AI提高生产力的好处之一是，员工现在可以花更多时间培养这些技能了。
“我们几乎90%的下一代员工——我们的初级员工——都接受过软技能和沟通技巧的培训。去年，我们中层员工的高级软技能和沟通技能培训也增加了一倍。”
从快速代码到正确代码
即使是那些专注于技术的公司，也会要求员工提供更多的软技能。
以Expel为例，这是一家托管安全服务提供商，拥有不到500名员工，其中大部分是开发人员和安全分析师。公司首席执行官Dave Merkel表示，公司正在对生成式AI进行多项实验，以了解该技术将如何改善服务和生产力，同时仍保持适当的治理水平。
该公司首先该兴趣的领域，就是公司正在使用的集成开发环境中的Copilot技术。
“首先，我们会优化个人，”使用生成式AI来提高开发人员的工作效率，但这并不是为了减少员工的人数。
“我的问题不在于我们有太多的开发人员，有了他们我们才能走得更快。在快速增长的市场中，我必须更加努力地争夺人才，我希望将每个开发人员变成团队中最有生产力的工程师。”
他说，即使工程师的工作效率确实得到了大幅提高，公司仍需要完成大量积压的工作。但他说，仅仅加快行动还不够。
如果没有沟通技巧和好奇心，那么这些生产力优势很容易就会被浪费掉，“我可以生产十倍以上的无用垃圾，”他说。
Expel公司拥有三名全职人员，负责制作内部培训材料，并审查第三方培训提供商。
“实际上我们在各个领域的学习和发展方面进行了大量投资，核心领导技能就是其中之一。”此外，Expel公司还投资于培养沟通技能。“你如何处理人与人之间困难的对话？还有好奇心——如何提问，以及利益相关者管理技能。”
他们还有一个指导和辅导计划。
“五年后，工程师的招聘情况将发生根本性的变化，我们总会有一些专业领域是需要有人只专注于技术的，但这只是一些特别的专业领域，而不是我们团队中的绝大多数工程师。”
业务流程外包公司TaskUs的技术团队有约700人，其中200人负责开发，其余负责支持、基础设施、工程、网络和安全——每个人都对提高生成式AI技能感兴趣，该公司首席信息官Chandra Venkataramani这样表示。
他说：“每当我和整个团队一起全员会议的时候，我遇到的一个主要问题就是，‘我可以接受更多培训吗？’”
“如果一个人是出色的程序员，但不是一名优秀的领导者，我们就会努力提高他们的技能，让他们做好晋升的准备，这样当职位开放的时候，他们就可以立即接任。”
另一个新项目是为女性员工提供来自公司外部的导师和技术领导者。
“在软技能培训方面，我们希望在这个生成式AI的创新时代继续为我们的员工提供支持，这样我们的员工不仅能学习新技术技能，还能学习新的人际交往技能，”他说。
从技术到业务
Constellation Research副总裁、首席分析师Holger Mueller表示，科技专业人士可能想要投资的另一种非技术技能是业务和领域知识。
他说：“优秀的开发人员将永远被雇用，构建AI无法构建的东西，整个经济正在转向软件驱动，因此会产生更多的软件。合格的编码不会消失，但成为合格编码员的门槛将会提高，每个人的工作都会发生重大变化。”
对于那些每天拯救公司于水火的顶级程序员来说，“人们会把你送上月球，但未来这些开发人员会猛然醒悟。”特别是对于这些人来说，提高人际交往能力将变得非常重要，Mueller建议他们关注业务方面。
“要会讲业务的语言，从根本上理解代码，这对业务和现实世界的影响将变得越来越重要。”
业务已经开始在企业技术中发挥越来越大的作用。解决方案集成商Insight的首席数据官、数据和人工智能产品组合总监Carm Taglienti表示，这始于SaaS的增长。业务部门能够快速选择和部署他们所需的技术，IT部门介入提供集成、治理、安全和其他支持功能。由于生成式AI的商品化以及生成式AI工具和功能添加到现有企业平台，AI现在也发生了同样的事情。
“我们开始在组织中看到的转变是，那些倾向于运行这些AI项目的人往往更多的是业务人员，而不是技术人员，”他说。AI项目越来越需要了解商业价值并拥有领域知识的人，而不是数据科学家。
“我认为这还不是很激烈的，但技术正在退居二线，云已经证明了这一点。数据即服务、软件即服务开始表明我们不需要所有这些技术人员，我们可以依靠那些值得信赖的第三方。在某种程度上，你可以将大型语言模型视为另一种SaaS服务。”
他表示，业务分析师、数据分析师和主题专家将与技术专家合并到IT领域，“你可能仍然有一些程序员，但数量不是很多。”
管理咨询公司SSA & Company负责应用解决方案的副总裁Nick Kramer表示，他已经看到了这种转变的迹象。前几代AI和分析、大数据或流数据都是由技术主导的。
“生成式AI的独特之处在于，推动AI议程的人更多的是业务领导者，而不是技术领导者。”事实上，首席AI官既可以是来自业务部门的，也可以是来自IT部门的。
IT工作越来越多地变成了咨询的工作。他补充说：“IT不再是实际的技术操作，而更多的是解释性角色，解释我们如何在我们的AI架构中将业务环境转化为技术选择。”
保持切合实际的期望
Dayton Children’s Hospital首席信息官J.D. Whitlock预计，AI时代不会带来太大的改变。供应商会把AI添加到他们的平台中，例如HR和ERP，之后一旦满足监管要求，也会添加到一些医疗系统中，还会提供与新功能相关的培训。
“但这并不是说我们正在构建自己的大型语言模型，如果我在一个拥有1亿美金研究预算的学术医疗中心，一群博士四处寻找如何使用政府资金，情况可能会有所不同。但我们的卫生系统规模较小。”
这家医院有大约4000名员工，除了主医院外还有多个门诊中心，每年为30万名患者提供服务，而Whitlock的团队只进行有限的内部开发，主要用于行政效率应用。
他说，目前他的工作内容没有变化，例如，对于新的界面工程师，他希望了解界面设计技能以及与其他平台建立集成的能力。对于商业智能工作，主要技能是SQL。对于开发人员和其他IT员工来说，将通过Microsoft Copilot和Microsoft Power Platform结合使用生成式AI，并通过微软合作伙伴生态系统提供培训。另外，主流平台还有一个优势，就是“全世界都将使用它，你可以去YouTube看视频学习。”
那么人际能力呢？
“我们一直都必须具备良好的人际能力，我们与业务领导层合作，有效满足他们的IT需求，现在你可以在此基础上运用生成式AI。从某种意义上说，这是变革性的，但这只是另一种新技术，你必须弄清楚如何深思熟虑地实施才能提高效率。”
