AI编写代码之际，新加坡企业寻求具备“商业化能力”的科技人才

【新加坡】在新加坡科技领域，编程和Web开发等专业技术能力曾是获得高薪职位的敲门砖，但如今这可能已不再足够。

随着生成式人工智能（GenAI）让生成代码和自动化开发任务变得更加容易，雇主们正在重新调整标准，并提高对新员工的要求。

信息技术公司Kyndryl的亚细安人工智能与创新主管Vishnu Nanduri博士表示：“借助AI助手编写代码的能力已不再是一种差异化优势。”

如今，差异化优势已转向“商业就绪”（commercial readiness），也就是将技术产出转化为商业价值的能力。

行业领袖告诉《商业时报》（The Business Times），尽管编程标准在不断提高，但专业化的人工智能人才供应仍然有限。

Nanduri博士表示，包括人工智能架构、应用机器学习工程和人工智能治理在内的技术技能在人才库中仍然“稀缺”。

被IBM收购的开源企业软件公司Red Hat的新加坡区总经理Guna Chellappan表示，在需要将人工智能与特定领域知识相结合的领域，这种人才短缺现象更为突出。

他指出，金融服务、网络安全和企业基础设施等专业化且受严格监管的行业，尤其感受到了人才短缺的压力。

这种人工智能能力的缺乏，反映出新加坡企业尚未准备好充分利用人工智能的更广泛趋势。Nanduri博士说，Kyndryl的《2025年就绪报告》（Readiness Report）发现，新加坡只有26%的领导者认为其员工具备充分利用人工智能所需的技术技能——就连Kyndryl这家科技公司本身也“深切感受”到了这一趋势。

教育领域的差距？

技能的缺失让人们的目光转向了新加坡的高等学府。

尽管本地大学的数据科学和计算机科学专业已将机器学习和人工智能模块纳入课程，但一些市场观察人士认为，课堂学习与实际应用之间存在脱节。

Red Hat的Chellappan指出：“毕业生离校时具备扎实的理论基础，但在商业环境中部署人工智能的现实情况，需要的是一套不同的技能。”

现实中，大多数公司都需要处理非结构化数据、遗留系统、复杂的安全要求和运营压力。

他因此指出，虽然新毕业生可能知道如何构建一个模型，但他们未必知道如何让这个模型在企业现有的基础设施内有效运作。

尽管Nanduri博士承认现实世界的数据是非结构化且复杂的，但他认为，职场新人和新加坡大学毕业生之间的差距并不像一些人所说的那么“明显”。

他补充说，新加坡的大学在机器学习和数据科学基础知识的教学方面“做得非常出色”。

顶尖候选人如何脱颖而出

公司越来越期望新员工能够超越执行孤立技术任务的层面，来思考人工智能。

Nanduri博士说：“我们正在招聘了解数据管道、数据工程、模型评估、提示工程和风险控制的人才。生成式人工智能的实力，取决于其背后的数据基础和治理。”

他补充说，那些在云平台、财务运营（FinOps，一个结合了财务管理和云工程的学科）、数据治理和模型部署方面拥有实践经验的人才，将更有可能脱颖而出。

Chellappan说：“因此，我们对‘商业就绪’人才的定义，不仅在于其技术知识，更在于他们将知识应用于现实场景的能力。”

这包括根据业务需求调整模型、评估可行性，并确保模型安全、负责任地运行。

科技公司Braze的亚太及海湾合作委员会地区副总裁Shahid Nizami表示，那些脱颖而出的人才，除了技术能力过硬，“往往还表现出强大的现实判断力、适应能力，并能理解自己的工作如何促进更广泛的业务或客户成果”。

“在人工智能这样瞬息万变的领域，正是这种适应能力和持续学习的意愿，让顶尖人才脱颖而出。”

中小企业关注不同技能

但谈到中小型企业（SME），领英（LinkedIn）亚太区首席经济学家Chua Pei Ying认为，它们需要的是一套不同的技能。

在她看来，人工智能能力可分为两种不同的技能组合：人工智能工程（AI engineering）和人工智能素养（AI literacy）。

她说，人工智能工程涉及构建AI工具或将AI解决方案整合到现有工作流程中所需的技能。在训练和开发机器学习及大型语言模型方面，这项技能尤为关键。

她说：“尽管（人工智能工程）发展非常迅速，但它仍然是劳动力市场中一个非常小众的领域。” 事实上，她指出，全球拥有此类技能的人口不足1%。

Chua认为，大多数中小企业并不需要“常驻”的人工智能工程师，因为模型开发和技术集成等繁重工作通常可以外包给第三方解决方案。

她告诉《商业时报》（BT），与其争夺人工智能工程师，中小企业更应该在团队内部培养人工智能素养，这样获益更多。

Chua描述道，人工智能素养指的是使用OpenAI的ChatGPT和谷歌的Gemini等现成人工智能工具来完成日常任务的能力，例如撰写邮件、总结笔记和信息搜索。

根据领英（LinkedIn）于12月发布的《小型企业工作变革报告》（Small Business Work Change Report），中小企业对人工智能的采用正逐渐普及，每10名中小企业员工中就有4名已在日常工作中使用人工智能。每10人中就有超过2人将其用于复杂战略、数据分析和与AI代理协同等更高级的任务。

事实上，领英指出，小型企业员工的人工智能素养技能同比增长了67%。

Chua将这一转变比作数字素养发展的早期阶段，当时使用Excel和PowerPoint最终成为了一项基本职业要求。

她说：“我认为我们才刚刚开始看到人工智能工具在专业环境中的应用方式。随着这些工具越来越普及，你会发现人工智能素养将变得日益重要。”