為什麼英國的1.87億投資必須為所有人工作，而不僅僅是為學生工作
英國政府剛剛宣佈為TechFirst倡議宣布1.87億英鎊，以將數字和AI技能整合到課堂和社區中。從長遠來看，這是一個明智的舉動。但這是問題 – 我們等不及10年了，今天的中等教育學生參加了勞動力。
目前，企業面臨著需要立即關注的網絡障礙和安全威脅。我們的研究表明，儘管有44％的專業人員報告了他們的組織已投資於AI，但許多工人沒有足夠的技能來有效地使用這些工具。這是浪費投資和安全脆弱性的秘訣。
考慮威脅如何發展時，差距變得特別危險。許多辦公室員工不知道高級人工智能可以通過使公司遭受社會工程攻擊的嚴重風險來模仿自己的聲音。在這一點上，幾乎三分之一的安全和計算機科學專業人員沒有用於管理AI遺傳風險的策略。
從學校開始絕對是正確的基礎。但是，我們需要將該機構與從最近的畢業生到高級管理人員的所有人聯繫。
當今工人的速度
Techfirst倡議包括四個股，包括年輕，畢業生，專家和本地。這是令人鼓舞的，因為它認識到我們需要不同的群體的不同方法。但是，真正的測試將是這些程序彼此之間以及他們已經從事的企業的鏈接程度。
公司不能將數字技能的發展僅分配給政府計劃。他們必須奪取所有權，以便為擁有AI的功能工作場所做好準備。這意味著實用的培訓超出基本數字字母表，處理真正的安全風險和 生產力機會。
生物體急於使用新的AI工具而不考慮人們是否知道如何正確使用它們是很普遍的。結果通常是對技術投資和不必要的網絡威脅的不必要的收益率。
渲染工作相關培訓
為了影響技能計劃，他們必須將課堂學習與真正的業務挑戰聯繫起來。學生需要在工作場所中接觸實際場景，而不僅僅是理論概念。這意味著技術公司需要直接與學校和大學合作，以提供經驗機會。
但是，我們還必須考慮區域差異。在英國，數字教育水平差異很大，倫敦的計劃可能不適合小鎮或農村地區。 Techfirst倡議的本地部分認可了這一現實，但成功將取決於政府，教育和當地企業之間的牢固夥伴關係。
行業網絡可以幫助將程序定制為公司真正需要的內容。通常，教育資格不符合工作場所的要求，因為教師和雇主之間沒有持續的對話。
持久的耕種技能
隨著AI自動化日常工作，工人需要開發補充的能力，而不是與技術競爭。批判性思維，複雜的問題解決以及與AI系統一起工作的能力比記住技術過程的能力更有價值。
這需要採取不同的專業發展方法。組織需要文化，而不是偶爾的培訓課程，人們不斷地更新自己的技能。 AI和網絡空間的變化率意味著您六個月前學到的可能已經過時了。
不同的人學習不同。有些人在在線課程中壯成長，有些人需要同行的實用項目或指導。最好的升級計劃提供了多種方法來通過新技術來建立能力和信心。
點連接
毫無疑問，分裂是任何大規模計劃的最大風險。政府計劃，大學課程和公司培訓通常獨立運作，從而造成差距和雙重努力。所有這些移動部分之間的協調是確保成功的關鍵部分。
這意味著您共享資源，使所教的內容保持一致，並確保不同類型的學習之間的平穩過渡。通過Techyouth開發AI技能的學生應該能夠在該大學機構中使用，然後在他們的第一份工作中使用，而無需每次從頭開始。
公司還應該認識到他們在建立這些聯繫中的作用。租賃管理員需要了解真正不同的資格意味著什麼。培訓部分必須基於人們已經擁有的技能，而不是忽略以前的學習。
成功的樣子
正確地獲得這一方法意味著創造學習道路，不僅要在特定點上支持人們的整個職業生涯。這意味著可以自信地開發新技術的企業，因為他們的團隊既了解機會又危險。
最重要的是，這意味著英國的勞動力可以在越來越多的數字經濟中在全球範圍內競爭。 Techfir的最早的1.87億英鎊投資提供了一個有力的起點，但是對其潛力的認識要求它認識到，當人們離開學校時，技能的發展不會結束。
我們需要為16歲以下的兒童工作的計劃，他們選擇了一名25歲的職業生涯，40歲 – 戈爾德的管理和55歲 – 年齡 – 適用於新技術的55歲 – 年齡。只有通過解決所有這些團體中的空缺技能，我們才能增強英國數字耐用經濟的需求。
採取一種全面的方法 – 對未來和現任工人的支持 – 可以增加這項投資的影響。隨著網絡空間的威脅每天發展和人工智能，每月的AI機會，這些努力與所有年齡段的人的聯繫提供了更高的回報。
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