隨著越來越多的公司在業務中採用生成式 AI 來推動創新和改善工作流程，AI 和領導力毫無疑問地將會齊頭並進，領導者將花費更多時間了解生成式 AI 的基礎知識。然而，他們也將重新整理他們的軟技能，例如有效溝通、制定決策、經理指導和變革管理。事實上，這些 AI 軟技能補充了有效利用 AI 所需的技術知識。變革帶來了不確定性，領導者面臨很大的壓力，幫助員工做好準備，並理解組織對生成式 AI 發展的觀點。員工需要明確的指導和鼓勵才能參與變革，包括嘗試新事物和安全失敗的心理安全感。現在是時候利用情商的力量並檢查您的文化，以確保支援組織各個層級的持續學習、批判性思維和實驗。生成式 AI 將為我們帶來超乎我們想像的更多內容。以這些關鍵的軟技能為基礎建置您的組織文化，以透過生成式 AI 加速您的機會。

生成式 AI 將在 2025 年徹底改變我們的學習方式，並以重塑學習格局的教育 AI 趨勢為基礎。科技進步不斷降低門檻，幫助更多人獲得優質教育。生成式 AI 支援的學習將為公平的教育競爭環境帶來更多機會。並非每個人都能擁有專門的個人導師，但藉助生成式 AI，任何人都可以將這種體驗內嵌到數位學習系統中。研究表明一對一輔導極大地提高了學生的表現，並且大量研究開始顯示出 AI 輔導的價值。生成式 AI 支援的導師會在您學習的過程中為您提供協助，了解您目前的知識和技能等級，了解您需要額外支援的地方，並在您的個人化學習路徑上提供建議和指導。

不僅學生可以從 AI 導師或學習助理那裡受益，正在提升技能和再培訓的員工也能受益。對於領導者來說，這意味著您對員工數位培訓模式的投資將產生更大的投資報酬率。根據哈佛大學的研究，在課堂上增加 AI 輔導以進行「主動學習」，可以提高學生的參與度、動機和測試後表現。您的員工可以透過數位培訓獲得同樣增強的學習深度，讓您快速培養出一支擁有關鍵技能、為業務成長做出貢獻的員工隊伍。簡而言之，您的員工越能透過生成式 AI 的力量更快、更好地學習新概念和技能，他們就越能更快地協助您的企業進行創新並提高獲利底線。我鼓勵您查看 AWS Skill Builder 中的 AWS SimuLearn。

跟上技術步伐的最佳方法之一是投資整個組織的技能提升計劃，建置積極的學習文化。然而，要知道如何以及在何處投資才能最大限度地滿足組織的即時創新需求可能很困難。尤其是隨著人們對生成式 AI 的興趣，我們看到越來越多的組織針對特定主題、領域或團隊部署短期、高度集中的培訓計劃。關鍵是組織一個協作、同類群組式的培訓，其中包括專門的創意、實作學習和 AI 軟技能教育。這些會議有幾個主要優勢。首先，員工可以獲得可行的使用案例，最大限度地發揮新開發的技能，讓他們能夠優先關注某些領域，而如果沒有協作和實作學習，這些領域可能就無法實現。其次，在確定優先計劃後，領導者可以快速制定決策，將習得新技能的人才重新部署到新職位，或投資額外的再培訓。第三，培訓的短期和重點特性使組織能夠更快獲得成果，進而強化技能發展的業務優勢。這使得領導階層更加支持人力技能計劃。鑑於我們在短期生成式 AI 培訓中看到的成功，我預期更多的領導者採用這種方法，在 2025 年以後繼續提升員工技能。鑑於生成式 AI 的發展如此快速，速度在技術和商業世界中比以往任何時候都更加重要。

隨著技術創新的步伐加快，培訓員工不再是一件好事，而是一件必須做的事。確保您的員工擁有最大限度提高生產效率的技能非常重要。然而，衡量培訓帶來的生產力提高，特別是生成式 AI 技能，仍然難以掌握。客戶經常告訴我們，他們不知道如何衡量技能能力或判斷他們的培訓是否有效。這不是一個新的挑戰。但隨著越來越多的領導者認識到對持續技能培訓的策略性投資，為培訓計劃指派可衡量的商業價值的必要性再次浮現。簡短的答案是：這並非總是與生產力有關。這是一場持久戰。您要確保您的團隊擁有完成專案或計劃所需的正確技能，這樣您就不必招聘新人才、外包工作，或者更糟的是，完全擱置專案。生成式 AI 技能絕對會提高員工的生產力，讓您能夠在其他更自動化的任務消失時，在他們的職責範圍內增加新的職責。衡量持續培訓對業務的影響可以歸結為：沒有技能發展就不可能實現的目標。這會考慮到您的團隊的參與度、保留率、效率、協作以及承擔風險的信心。