Editing AI技能学习 (section)

=== 未来最重要的硬技能 ===
在AI主导的未来，硬技能（技术类技能）的版图也在重新绘制。首先，'''编程与算法'''相关技能依旧是重中之重。尽管生成式AI开始能编写代码，但能够'''理解底层原理并设计程序'''的工程技术人才依然供不应求。'''技术设计和编程'''被列为2025年前十大需求技能之一 (The top 10 skills you’ll need in 2025 - Totara Learning)——掌握编程不仅意味着会写代码，还意味着具备用技术创造解决方案的能力。能够根据需要'''定制或开发技术工具'''的人才，将在各行业都拥有用武之地 (The top 10 skills you’ll need in 2025 - Totara Learning)。

'''数据分析和大数据素养'''同样是未来职场的“硬通货”。随着企业数字化转型，数据成为决策的核心依据，会'''采集、解读和运用数据'''的人才极为抢手。许多新岗位都围绕数据展开，例如数据科学家、数据工程师、商业智能分析师等。据世界经济论坛预测，这类'''数据分析相关岗位的需求将增长30-35%''' (Top 10 fastest-growing jobs in the world according to WEF | Business Chief North America)。具备统计学、机器学习、数据可视化等技能，将使个人在AI时代更具竞争力。

'''AI工具的使用和AI素养'''可以说是新时代的新兴硬技能。所谓AI素养，包括了解基本的AI原理，熟练使用各类AI软件、平台，以及'''Prompt Engineering（提示词工程）等与生成式AI交互的技能。研究发现，越来越多普通职业的人开始在领英资料中添加AI相关技能；自2023年以来，领英用户新增的AI技能数量增长了177%''' (AI is shifting the workplace skillset. But human skills still count | World Economic Forum)。企业也将'''会用AI工具'''视为硬性要求：当前不仅科技岗位需要AI技能，很多非技术职位（如市场、公关、人力等）也希望员工会用如ChatGPT、Copilot这类AI工具来提升工作效率 (在应聘中，AI技能的重要性正在超越工作经验 | 世界经济论坛)。因此，无论从事什么职业，掌握基本的AI工具（例如数据分析软件、自动化脚本、机器学习平台等）的使用，都将成为“新常识”。正如一份报告所指出：“技术技能将成为未来各行业成功的关键，快速掌握新技术并指导他人使用的能力将在每个领域都变得至关重要” (The top 10 skills you’ll need in 2025 - Totara Learning)。

'''数字素养和跨学科知识'''也不可忽视。AI时代各种技术交叉融合，熟悉'''数字化工具'''、懂得'''网络安全'''基础知识、了解'''数字营销'''和'''产品设计'''等，都能为个人增色。具备跨领域知识储备的人才（即“T型人才”），能够将AI与具体行业相结合，往往更能提出创新性解决方案。
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