本地人才荒持續，各行各業都希望覓得掌握新技能的人才，有報告顯示，人工智能、大數據、雲端架構等新技術是解決人手短缺及提升工作效率的良方。McKinsey（麥肯錫）全球資深董事合夥人鐘惠馨亦指出，各類型企業包括McKinsey都正渴求具備科技類以及AI知識的人才。
根據Venturenix早前發布的《2023年度本港薪酬指南》，眾多「非IT領域」行業，包括金融、保險和客戶服務等，都發現人工智能（AI）是解決人手短缺及提升工作效率的良方，故此，對員工具備AI知識的需求明顯激增，而懂得編程（Coding）更將成為非IT專業人士的基本技能。
McKinsey全球資深董事合夥人鐘惠馨表示，各類型企業包括該企都正渴求招聘具備綜合技能以及專業技術的人才，當中就以資訊科技技術為核心專業技術，並可以細分為7大技術領域︰1.自動化；2.數據管理；3.雲端；4.平台及產品；5.網絡安全及私隱；6.客戶體驗；7.開發運維（DevOps）。
自動化領域相關職位包括數據科學家及機器人流程自動化開發人員，鐘惠馨解釋，當中的人才需具備機器學習、AI分析，甚至量子電腦的技能。而數據管理領域合適的職位就有數據工程師、數據建築師，並需具備數據治理、自動化機器學習的認知及技術。雲端領域就比以往更加專門，人才需具備多雲端、混合雲端架構、邊緣運算、容器等知識。其次，產品管理方面，平台即服務（PaaS）模式令產品的開發周期更短更靈活，當中就需要人才具備工業物聯網（IIoT）及各種行業專用的軟件即服務（SaaS）的知識及技能。「現時網絡安全亦愈益重要，企業必須要重新審視數據私隱及保護，當中需具備各種網絡保安及數據法規方面的認知及技能的人才。」
企業重視才德兼備
此外，疫情後消費者行為出現變化，企業亦需聘請具備客戶體驗方面認知及技能的人才，如具有設計思維、消費者行為分析等實用技能的人才將會較搶手。「我們也在尋找具有強大綜合技能或專業才能的頂尖人才，當中不僅指學術成就或某個職業背景，而是一種具有獨特潛力、創造力、好奇心和良好品德的組合。」她強調，相對於人才的教育背景，公司更重視良好品德。大中華地區廣泛，但人才差距亦大。鐘惠馨稱，在大中華地區，特別是在產品及工程師方面有豐富的人才供應，但在架構及數據驅動的人才方面，就有相當大的差距。「在我們最近關於人才缺口的報告，我們看到在大中華區存在着400萬潛在的人才缺口。公司需進行更多的再培訓和提高技能的工作，以彌補這種人才缺口。」
她認為，企業當下需要重視數碼化及分析的彈性，並注意3方面︰1.如何應對不斷變化的人才結構，包括技能組合和比重；2.新一代員工基本概況；3.對現有人才進行提升和再培訓。「現時年輕人才都在尋找更有意義的影響力角色，企業必須清楚了解他們的職業發展道路，讓他們在工作中學習新技能，以及賦予他們更大影響力，這些對企業而言都是至關重要的。」
生成式AI 提升勞動力生產效率
今年以來全球掀起生成式AI熱潮，AI亦逐步進入我們的工作範疇。按《The economic potential of generative AI︰The next productivity frontier》提到，生成式AI有潛力改變勞動力結構，通過自動化個人活動中的某些部分，可增強勞動力的效率。
勞動力結構重整 學新技能
目前生成式AI和其他技術有潛力自動化，可消耗員工60%至70%工作時間的活動。技術自動化潛力加速，主要由於生成式AI對自然語言的理解能力有所提高。預料生成式AI對具有較高薪酬及教育水平相關的工作產生影響更大，而對其他類型的工作產生較小影響。
報告指出，生成式AI可大幅提高勞動力生產效率，按技術使用率和工人時間重新部署的速度估算，2024年生成式AI每年可實現0.1%至0.6%的勞動力生產率增長。將生成式AI與所有其他技術相結合，工作自動化可為每年生產率提高0.2%至3.3%。惟勞動力結構亦需重構、學習新技能，如能管理好勞動力轉換及其他風險，生成式AI有效促進整體經濟增長。
生成式AI的時代才剛開始，報告稱，商業和社會面臨巨大挑戰，包括管理生成式AI的風險，確定勞動力需要哪些新技能，以及重新釐定企業業務流程，例如培訓及開發新技能等。
原文刊《香港經濟日報》
記者︰李彥煒
美術：招潤洪
▲有研究報告指，生成式AI有潛力改變勞動力結構。（路透社資料圖片）