本地人才荒持续，各行各业都希望觅得掌握新技能的人才，有报告显示，人工智能、大数据、云端架构等新技术是解决人手短缺及提升工作效率的良方。McKinsey（麦肯锡）全球资深董事合伙人钟惠馨亦指出，各类型企业包括McKinsey都正渴求具备科技类以及AI知识的人才。

McKinsey全球资深董事合伙人钟惠馨表示，现时年轻人才都在寻找更有意义的影响力角色，企业必须能够清楚了解他们的职业发展道路。（受访者提供图片）

   根据Venturenix早前发布的《2023年度本港薪酬指南》，众多“非IT领域”行业，包括金融、保险和客户服务等，都发现人工智能（AI）是解决人手短缺及提升工作效率的良方，故此，对员工具备AI知识的需求明显激增，而懂得编程（Coding）更将成为非IT专业人士的基本技能。

非IT领域 AI纾人手荒增效率

   McKinsey全球资深董事合伙人钟惠馨表示，各类型企业包括该企都正渴求招聘具备综合技能以及专业技术的人才，当中就以信息科技技术为核心专业技术，并可以细分为7大技术领域：(1)自动化；(2)数据管理；(3)云端；(4)平台及产品；(5)网络安全及私隐；(6)客户体验；(7)开发运维（DevOps）。

   自动化领域相关职位就包括数据科学家及机器人流程自动化开发人员，钟惠馨解释，当中的人才就需要具备机器学习、AI分析，甚至量子计算机的技能。而数据管理领域合适的职位就有数据工程师、数据建筑师，并需具备数据治理、自动化机器学习的认知及技术。云端领域就比以往更加专门，人才需具备多云端、混合云端架构、边缘运算、容器等知识。其次，产品管理方面，平台即服务（PaaS）模式令产品的开发周期更短更灵活，当中就需要人才具备工业物联网（IIoT）及各种行业专用的软件即服务（SaaS）的知识及技能。“现时网络安全亦愈益重要，企业必须要重新审视数据私隐及保护，当中就需要具备各种网络保安及数据法规方面的认知及技能的人才。”

麦肯锡：须具独特潜力 好奇心

   此外，疫情后消费者行为出现变化，企业亦必须聘请具备客户体验方面认知及技能的人才，如具有设计思维、消费者行为分析等实用技能的人才将会较抢手。“我们也在寻找具有强大综合技能或专业才能的顶尖人才，当中不仅指学术成就或某个职业背景，而是一种具有独特潜力、创造力、好奇心和良好品德的组合。”

   她强调，相对于人才的教育背景，公司更重视良好品德。“我们关心的是个人的思考模式，例如如何解决问题、提问，突破已定的界限。”

   大中华地区广泛，但人才差距亦大。钟惠馨称，在大中华地区，特别是在产品及工程师方面有丰富的人才供应，但在架构及数据驱动的人才方面，就有相当大的差距。“在我们最近关于人才缺口的报告，我们看到在大中华区存在着400万潜在的人才缺口。公司需要进行更多的再培训和提高技能的工作，以弥补这种人才缺口。”

   她认为，企业当下需要重视数码化及分析的弹性，并注意3方面：(1)如何应对不断变化的人才结构，包括技能组合和比重；(2)新一代员工基本概况；(3)对现有人才进行提升和再培训。“现时年轻人才都在寻找更有意义的影响力角色，企业必须清楚了解他们的职业发展道路，让他们在工作中学习新技能，以及赋予他们更大影响力，这些对企业而言都是至关重要的。”

生成式AI 提升劳动力生产效率

   今年以来全球掀起生成式AI热潮，AI亦逐步进入我们的工作范畴。按《The economic potential of generative AI：The next productivity frontier》提到，生成式AI有潜力改变劳动力结构，通过自动化个人活动中的某些部分，可增强劳动力的效率。

需重整劳动力结构 学新技能

   目前生成式AI和其他技术有潜力自动化，可消耗员工60%至70%工作时间的活动。技术自动化潜力加速，主要由于生成式AI对自然语言的理解能力有所提高。预料生成式AI对具有较高薪酬及教育水平相关的工作产生影响更大，而对其他类型的工作产生较小影响。

   报告指出，生成式AI可大幅提高劳动力生产效率，按技术使用率和工人时间重新部署的速度估算，2024年生成式AI每年可实现0.1%至0.6%的劳动力生产率增长。将生成式AI与所有其他技术相结合，工作自动化可为每年生产率提高0.2%至3.3%。惟劳动力结构亦需重构、学习新技能，如能管理好劳动力转换及其他风险，生成式AI有效促进整体经济增长。

   生成式AI的时代才刚开始，报告称，商业和社会面临巨大挑战，包括管理生成式AI的风险，确定劳动力需要哪些新技能，以及重新厘定企业业务流程，例如培训及开发新技能等。

AI主导转型 企业未来发展关键

   现时科技发展一日千里，今年出现的生成式人工智能（Generative AI）的强大令全球震惊。McKinsey全球资深董事合伙人钟惠馨表示，对科技进步的速度亦感到惊讶。“过去十年的数据累积和学习速度，超过了整个人类历史上的所有数据总和。”

对银行高科技产业 影响最大

   对于生成式AI，她援自变量据称，公司之前分析了63个案例，发现生成式AI有潜力在各个行业创造2.6万亿至4.4万亿美元的价值。“其确切影响将取决于多种因素，例如不同功能的组合和重要性，以及行业收入的规模。”按最新发布的《The economic potential of generative AI：The next productivity frontier》，钟惠馨指出，生成式AI对银行业及高科技产业产生的影响最为巨大。

   她亦预料，在发达国家，采用AI自动化的速度或会更快，因为薪酬较高，因此采用自动化的经济可行性亦能更早出现。而在中国、印度和墨西哥等薪酬较低的国家，AI自动化技术采用速度将较高薪酬国家为慢。

   她强调，企业以人工智能主导转型是未来公司发展的关键所在，企业必须认真审视公司的战略重点，以及估计实现目标所需的能力和资源。

   摘录自香港经济日报。