0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

九种软技能将帮助人们应对人工智能和大数据时代的挑战

如意 来源:至顶网 作者:Forbes 2020-10-10 11:11 次阅读

在当今这样一个人工智能、大数据和自动化的时代,技术技能和数据素养显然非常重要。但是这并不意味着我们应该忽略工作中的人的因素——机器无法很好实现的各种技能。我相信,随着工作本质的发展变化,机器承担了更多容易实现自动化的工作,这些软技能对于成功来说将变得更加至关重要。换句话说,人类的工作从总体上来说将变得更多,就是人类的工作。

考虑到这一点,员工应该为了未来培养哪些技能呢?我认为,在未来,以下九种软技能对于雇主来说将变得更加宝贵。

1. 创造力

机器人和机器可以做很多事情,但是,就创造、想象、发明和梦想的能力而言,它们是很难与人类匹敌的。随着所有这些新技术的到来,未来的职场将需要新的思维方式——这就使创造性思维和人类的创造力变成了重要的资产。

2. 分析(批判性)思维

除了创造性思维之外,进行分析思考的能力也将变得更加宝贵,尤其是当我们应对职场性质的变化以及人机之间劳动分工的变化时,更是如此。这是因为具有批判性思维能力的人可以提出创新的想法,解决复杂的问题并权衡各种解决方案的利弊——所有这些都要使用逻辑和推理,而不是依靠直觉或情感。

3. 情商

情商也被称为EQ(也有人称之为情绪智商),它描述一个人意识、控制和表达自己的情绪,并意识到他人情绪的能力。因此,当我们谈论具有同理心并与他人相处融洽的人时,我们在描述的是一个情商高的人。鉴于机器无法轻松复制人类与其他人建立联系的能力,因此,在职场中,对具有较高情商的人的需求会更大,这是有道理的。

4. 人际交往能力

和情商有关,与人成功交换信息的能力将是一项至关重要的技能,这意味着员工必须磨炼与他人进行有效沟通的能力——使用恰当的语气和肢体语言,以便清晰地传递信息。

5. 以成长心态积极学习

具有成长心态的人知道他们的能力可以得到发展,而提升技能可以带来更高的成就。他们愿意接受新的挑战,从自己犯下的错误中吸取教训,并积极寻求扩大知识的途径。由于人工智能和其他快速发展的技术,未来的职场会对这种人才有大量的需求,因为在未来,技能会比现在更快地过时。

6. 判断与决策

我们已经知道,计算机能够比人类的大脑更好地处理信息,但是最终,需要由人来负责组织中关键业务决策。必须由人类来考虑决策对业务和从事这些业务的人员的影响。因此,决策技巧仍然很重要。但是,毫无疑问,人类决策的性质将会发生变化——具体而言,技术将处理更多的琐碎和平凡的决策,使人们可以专注于更高级别、更复杂的决策。

7. 领导能力

未来的职场将与今天的等级制组织大不相同。基于项目的团队、远程团队和灵活的组织结构可能会变得越来越普遍。但这不会削弱良好领导能力的重要性。即使在项目团队内部,个人仍将需要发挥领导作用来解决问题和制定解决方案——因此,激励和帮助他人成就最好的自己等通用的领导特质仍然至关重要。

8. 多样性和文化智慧

职场正在变得越来越多样化和开放,因此员工将需要能够尊重、理解并适应其他那些可能以不同方式感知世界的人。显然,这将改善人们在公司内部的互动方式,但我认为,这也将使公司的服务和产品更具包容性。

9. 拥抱变化

即使对于我来说,现在变化的步伐也令人惊诧,特别是在人工智能方面。这意味着人们将不得不变得敏捷,并且培养拥抱——甚至是庆祝变化的能力。员工们将需要变得更加灵活,适应不断变化的职场、期望和所需的技能要求。而且,至关重要的是,他们需要能够将变化看成是成长的机会,而不是一种令人讨厌的负担。

总结

我们不需要羡慕人工智能。人类的大脑令人难以置信。它比现有的任何人工智能都要更加复杂,也更加强大。因此,与其害怕人工智能、自动化及其将给职场带来的变化,我们每个人还不如着眼于利用我们独特的、身为人的能力,并且培养这些软技能——对于未来的工作来说,这些技能将变得更加重要。
责编AJX

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 自动化
    +关注

    关注

    29

    文章

    5519

    浏览量

    79132
  • 人工智能
    +关注

    关注

    1791

    文章

    46909

    浏览量

    237700
  • 大数据
    +关注

    关注

    64

    文章

    8865

    浏览量

    137316
收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    嵌入式和人工智能究竟是什么关系?

    嵌入式和人工智能究竟是什么关系? 嵌入式系统是一特殊的系统,它通常被嵌入到其他设备或机器中,以实现特定功能。嵌入式系统具有非常强的适应性和灵活性,能够根据用户需求进行定制化设计。它广泛应用于各种
    发表于 11-14 16:39

    人工智能云计算大数据三者关系

    人工智能、云计算与大数据之间的关系是紧密相连、相互促进的。大数据人工智能提供了丰富的训练资源和验证环境;云计算为大数据
    的头像 发表于 11-06 10:03 261次阅读

    《AI for Science:人工智能驱动科学创新》第6章人AI与能源科学读后感

    、优化等方面的应用有了更清晰的认识。特别是书中提到的基于大数据和机器学习的能源管理系统,通过实时监测和分析能源数据,实现了能源的高效利用和智能化管理。 其次,第6章通过多个案例展示了人工智能
    发表于 10-14 09:27

    AI for Science:人工智能驱动科学创新》第4章-AI与生命科学读后感

    阅读这一章后,我深感人工智能与生命科学的结合正引领着一场前所未有的科学革命,以下是我个人的读后感: 1. 技术革新与生命科学进步 这一章详细阐述了人工智能如何通过其强大的数据处理和分析能力,加速生命科学
    发表于 10-14 09:21

    《AI for Science:人工智能驱动科学创新》第一章人工智能驱动的科学创新学习心得

    ,还促进了新理论、新技术的诞生。 3. 挑战与机遇并存 尽管人工智能为科学创新带来了巨大潜力,但第一章也诚实地讨论了伴随而来的挑战数据隐私、算法偏见、伦理道德等问题不容忽视。如何在利
    发表于 10-14 09:12

    risc-v在人工智能图像处理应用前景分析

    RISC-V在人工智能图像处理领域的应用前景十分广阔,这主要得益于其开源性、灵活性和低功耗等特点。以下是对RISC-V在人工智能图像处理应用前景的详细分析: 一、RISC-V的基本特点 RISC-V
    发表于 09-28 11:00

    名单公布!【书籍评测活动NO.44】AI for Science:人工智能驱动科学创新

    ! 《AI for Science:人工智能驱动科学创新》 这本书便将为读者徐徐展开AI for Science的美丽图景,与大家一起去了解: 人工智能究竟帮科学家做了什么? 人工智能将如何改变我们所生
    发表于 09-09 13:54

    FPGA在人工智能中的应用有哪些?

    FPGA(现场可编程门阵列)在人工智能领域的应用非常广泛,主要体现在以下几个方面: 一、深度学习加速 训练和推理过程加速:FPGA可以用来加速深度学习的训练和推理过程。由于其高并行性和低延迟特性
    发表于 07-29 17:05

    西部数据发布全新人工智能数据周期存储框架,助力用户发掘人工智能价值

    公司持续拓展旗下企业级SSD和HDD产品组合,应对全新人工智能数据周期中的关键工作负载 2024年6月7日,上海- 西部数据公司(NASDAQ:WDC)于今日正式发布了
    的头像 发表于 06-11 10:57 379次阅读

    普迪飞:人工智能时代,高质量大数据赋能芯片生产制造

    电子发烧友网报道(文/吴子鹏)根据IDC的预测数据,预计到2025年全球数据规模将达到175ZB。爆发的数据洪流为人工智能带来了海量数据资源
    的头像 发表于 03-20 00:17 3468次阅读
    普迪飞:<b class='flag-5'>人工智能</b><b class='flag-5'>时代</b>,高质量<b class='flag-5'>大数据</b>赋能芯片生产制造

    科达嘉电感器在大数据人工智能领域被广泛应用

    近年来,大数据人工智能成为科技领域的热门话题。大数据人工智能提供了大量的数据作为输入,使得人工智能
    的头像 发表于 02-29 13:56 458次阅读

    嵌入式人工智能的就业方向有哪些?

    嵌入式人工智能的就业方向有哪些? 在新一轮科技革命与产业变革的时代背景下,嵌入式人工智能成为国家新型基础建设与传统产业升级的核心驱动力。同时在此背景驱动下,众多名企也纷纷在嵌入式人工智能
    发表于 02-26 10:17

    科达嘉电感器广泛应用于大数据人工智能领域为AI赋能

    近年来,大数据人工智能成为科技领域的热门话题。大数据人工智能提供了大量的数据作为输入,使得人工智能
    的头像 发表于 02-23 17:29 804次阅读

    2024年工业行业转型展望

    ,并日益成为工业流程不可或缺的一部分。机器智能的提升使企业能够更有效地分析大数据,优化决策过程并开发创新的解决方案。行业专家预测,到2024年底,人工智能将在预测性维护、质量控制甚至定制产品设计等领域
    发表于 02-23 16:55

    语音数据集在人工智能中的应用与挑战

    人工智能中的应用、面临的挑战以及未来的发展趋势。 二、语音数据集在人工智能中的应用 语音识别:语音数据集是实现语音识别的关键。通过训练大量的
    的头像 发表于 12-14 15:00 656次阅读