人工智能的真正竞赛是人才之争，而非模型之争

新加坡正进入其人工智能发展的新阶段，当前最紧迫的问题是如何规模化地实现其效益。

我国的数码经济价值达1281亿新元，占国内生产总值的18.6%。增长越来越受到科技行业以外各领域数码化的推动。

根据最新的《新加坡数码经济报告》，近四分之三的新加坡员工表示在工作中使用人工智能工具。其中，中小型企业（SME）的采用率从4.2%增至14.5%，翻了三倍；非中小型企业的采用率则从44%上升至62.5%。

然而，随着人工智能从实验阶段进入部署阶段，一个更根本的制约因素正在浮现。

尽管许多公司积极采纳并大力投资，却仍在推动业务转型方面面临困难。McKinsey一项2025年的调查发现，约60%的东南亚公司表示人工智能对其盈利的影响不到5%，近五分之一的公司甚至认为没有任何显著效果。

挑战不再仅仅是获取模型或计算资源，而在于执行力——即如何将人工智能持续、规模化地转化为实际工作成果的能力。

超越人工智能素养，迈向“人工智能双语能力”

随着人工智能的加速普及，具备相关素养仍然是必要的，但这已不再足够。

许多组织能够部署人工智能，但很少有组织能将其应用到工作流程、决策和日常业务过程中。这正是大多数人工智能项目停滞不前的地方——不是在创新阶段，而是在执行阶段。

我们日益需要的是“人工智能双语能力”：即理解人工智能的潜能、局限和风险，并在自身专业领域内有效应用它的能力。

与任何语言一样，要精通人工智能，仅有词汇量是不够的。它要求使用者能够熟练地在特定情境下解决问题、改进决策并交付成果。除了技术专家，确保非技术专业人士也能应用这项技术来推动各行业创新也至关重要。

因此，“人工智能双语能力”不仅仅是一项劳动力技能，它更是当前所缺失的执行层。

许多组织之所以难以将项目从试点阶段推向更广的范围，是因为他们缺乏能将人工智能转化为商业成果的人才。

对员工而言，同样的差距也让他们对自身角色的演变、价值增值的方向，以及能否跟上不断变化的技术和业务重点感到不确定。

简而言之，我们必须在关键之处培养能力。

重塑角色与工作流程

为适应新现实，企业必须首先重新设计工作和学习方式。

人工智能不能简单地叠加在现有流程之上。企业需要重新设计角色，使其与技术同步发展，反思工作流程，并通过结构化、与行业相关的技能提升途径来支持员工。

在人工智能应用中，一个常见但有缺陷的做法是，试图以最少的人力实现任务的端到端自动化。例如在物流领域，全自动路线规划在稳定条件下或许能降低成本，但一旦出现现实世界中的突发状况，往往就力不从心了。

一种更可持续的方法是保持“人在回路”中（human in the loop），重新设计角色，将工作重心从手动规划转向监督产出、管理特殊情况以及逐步优化系统性能。

这在高度受人工智能影响的专业领域尤为重要，如会计和法律服务业。在这些行业，技术的采用必须与从业者在岗位上有效应用人工智能的能力相匹配。

培养应用能力

我们正目睹一种“双速劳动力”的出现。一半是由人工智能增强、生产力高企的员工组成；另一半则是日益增多的被替代员工和经验有限的应届毕业生，他们感受到积累市场所需资历的压力。

要帮助第二类群体迎头赶上，需要超越短期课程和纸质证书，转向通过实践和持续适应进行学习。

员工必须学会解读人工智能的输出，在面对不完整数据时能适应未知情况并运用概率思维，理解如何在具体情境中应用人工智能，并在系统出错时做出判断。

企业可以通过创造鼓励员工在日常工作中尝试和应用人工智能的环境来支持这一点。

政府和行业伙伴可以通过汇集决策者、企业和从业者的平台，扩大获得学习机会的渠道。

像即将举行的“亚洲科技 x 新加坡”（Asia Tech x Singapore）这样的跨领域会议，也能帮助员工深化他们的人工智能实践知识。

跨领域协作

公共和私营部门必须共同推动“人工智能双语能力”的普及。

在新加坡，支持这一转变的努力已在进行中。

例如，“全国人工智能影响力计划”（National AI Impact Programme）旨在推动企业采用人工智能，同时培养一批具备“人工智能双语能力”的员工基础。

该计划初期聚焦于会计和法律专业人士，为参与者提供利用人工智能重塑工作流程的实践学习体验，同时加深他们对负责任的人工智能以及特定行业风险的理解。

这类举措能帮助专业人士增强“人工智能双语能力”，从而提高生产力，让他们能专注于风险分析和客户咨询等需要专业技能的高价值任务。

对中小型企业而言，挑战在于如何善用人工智能。除了成本、复杂性和培训可及性，许多企业需要更明确的指导，以确定人工智能究竟能在哪些方面发挥真正的作用。

对于数码化程度较高的企业，挑战在于将人工智能融入核心工作流程和决策过程。领导者在制定方向、协调团队和推动整个组织采纳方面扮演着关键角色。

随着人工智能重塑科技行业，企业也必须支持其技术员工转向更高价值的岗位。工程师和技术专家将越来越需要构建和协调更复杂的人工智能驱动的工作流程，并与更广泛的员工互动以维持创新。

“人工智能双语能力”将定义竞争力

新加坡此前已成功应对了多次重大经济转型，每一次都需要适应、技能投资和跨领域协作。

这一次，竞争力将不仅取决于技术的采用，更取决于我们学习一门新“语言”、适应新的工作方式，以及在各岗位和行业中有效、规模化地应用人工智能的意愿。

作者是新加坡资讯通信媒体发展局（Infocomm Media Development Authority of Singapore）人力资本集群的主管