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原文链接：https://venturebeat.com/ai/the-teacher-is-the-new-engineer-inside-the-rise-of-ai-enablement-and
原文作者：Dean Takahashi
教师成为新工程师：AI赋能的崛起
在人工智能（AI）领域，角色正在发生转变。构建大型语言模型（LLM）的工程师仍然至关重要，但一个新角色正在崛起，它在AI的成功部署中扮演着同样重要的角色：AI赋能专家。
AI赋能（AI Enablement）可以被定义为帮助组织内员工有效利用生成式AI工具和技术的过程。它的重点是教育、培训和工具集成，确保员工能够从AI投资中获得真正的价值。
为什么需要AI赋能？
许多企业都在探索如何将AI集成到日常运营中，但往往缺乏清晰的路线图。AI赋能专家就是填补这一空白的人。他们不是训练AI模型的人，而是教会其他人如何最好地使用模型的人。
这涉及以下几个关键方面：
- 提示词工程（Prompt Engineering）：教授员工如何编写清晰、有效的提示词以获得高质量的输出。
- 用例识别：帮助团队发现哪些任务最适合使用AI，从而提高效率。
- 风险管理：教育用户了解数据隐私、偏见和准确性方面的潜在风险。
- 工具集成：确保AI工具无缝集成到现有的工作流程中。
正如一位行业专家所说：“教师是新的工程师。” 这里的“工程师”指的是能够将AI技术转化为实际业务成果的员工，而AI赋能专家就是他们的首席导师。
AI赋能的关键成功因素
一家名为Kore.ai的人工智能平台公司最近发布了一份关于AI赋能的白皮书，突显了该领域的重要性。
根据该白皮书，成功的AI赋能需要关注以下几个核心支柱：
1. 变革管理和文化
AI的引入不仅仅是技术更新，更是工作方式的根本性变化。AI赋能项目必须从高层开始，培养一种拥抱技术、乐于学习的文化。如果没有员工的积极参与和信任，再好的工具也无法发挥作用。
2. 结构化的学习路径
赋能不应是临时的培训课程。它需要一个结构化的、分阶段的学习路径，针对不同部门和角色定制内容。例如，市场营销团队需要的技能与财务分析师的需求显然不同。
白皮书强调，有效的AI赋能策略应包括：
- 基础知识普及：解释AI的基本原理和能力范围。
- 技能提升：教授具体的工具操作和提示词技巧。
- 社区和支持：建立内部知识共享社区，提供持续的支持。
3. 工具和治理
组织需要提供一个安全、受控的环境供员工实验和应用AI。AI赋能专家负责选择合适的工具，并制定明确的使用准则。这有助于最大程度地减少数据泄露和不负责任使用的风险。
AI赋能师的画像
AI赋能专家的背景往往是多元化的。他们可能来自技术培训、业务分析、甚至教育领域。他们的核心竞争力在于沟通能力、同理心和业务理解力，而不是仅仅精通深度学习算法。
他们是连接研究实验室和前线员工之间的桥梁。通过将复杂的AI概念转化为实用的、可操作的步骤，他们确保了AI投资能够真正落地生根，推动业务流程的优化和创新。
未来展望
随着AI技术的不断成熟，AI赋能的角色将从“附加项”转变为“核心职能”。那些能够快速、有效地“赋能”其员工采用AI的企业，将在市场竞争中占据显著优势。AI赋能专家正是这场变革中的关键领导者，他们正在重新定义企业内部的技术普及和人才培养模式。
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