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Dimecc公司的机器学习学院，展示了人工智能和机器学习项目的周期性。图片来源：Dimecc

　　AI和ML带来的生产率提升，不仅取决于技术本身的引入。还需要改变工作的组织形式并扩展员工的知识。

　　研究表明，采用AI和ML的最大障碍是技能差距。大多数时候，调查会指向开发AI和ML解决方案所需的技术。但是，AI和ML中最大的技能差距遍布整个组织。

　　芬兰AI计划的最终报告指出，芬兰为那些旨在成为AI专业人士(信息技术、数学)的人提供了高质量的教育，但是AI应用领域存在差距。在这些领域中，AI的效果将最快显现。工作组表示，要实现雄心勃勃的AI目标，最重要的是确保提供多样化的教育，对新的教育方法进行投资，并制定新的人才吸引计划。

　　对员工进行持续教育是一个挑战，不同的运营和机制可以解决这些问题。一个关键因素是要提高管理人员对AI机会的认识和了解，以确保有足够的投入用于新的、更灵活得教育方法。

　　对员工AI技能的要求

　　员工能力要求受就业市场工作需求变化的影响。在开发和应用AI的任务中，对新人才的需求正在快速增长。普通的教育途径无法解决这一需求。需要新的运营方式和机制，来帮助有效地提高现有员工的AI技能。

　　通常来说，员工的大部分能力都是通过在职学习获得的，因此企业对员工的能力发展负有更多责任。企业应积极寻求通过内部或与其它组织合作来对员工进行教育和培训的机会。

MSMDN003807

MSMDN003721

Beier ME51-D 2B31J ME51D2B31J

SEW K57 DRN90L4/BE2HR/MM15/AMA6

Siemens 6FC5012-0CA02-0AA0

Siemens Simatic FC500/A00

Siemens 1FK7033-7AK71-1AA0

SEW Eurodrive MCH42A0150-503-4-0T

INDRAMAT DDS02.1-W100-D

Siemens SINEC 6GK1143-0TB01

Siemens 1FK7063-5AF71-1SH3-Z

A05B-2440-C460 A05B2440C460 A20B-1008-002 2/02B A20B10080022/02B

Siemens 6ES7413-1XG01-0AB0

KVZ 67 /CM112S / BR/HR/TH/RH1L

Siemens 7SJ5115-4CA03-0C/GG

Fanuc A16B-3200-0412/08A

Siemens WF470 6FM1470-3CA25

Siemens 6DS1312-8BB

SEW Eurodrive Servo-Getriebemotor FA 37 DS56H/TF/ES1H/KK

Siemens Sinumerik 6FX1122-1AD02

Siemens 6SC6000-0NA00

Beijer Electronics E300 04380A 0809-013

Siemens 6ES7833-1SM62-0YA5

INDRAMAT DDS02.1-W100-D

BARTEC Thermophil? INFRAht R311 13072113UE

SR501 5089435

Siemens 6ES7 413-2XG02-0AB0

Siemens WF726C 6FM1726-3CA10

Lenze Servomotor MCS 09D41LRS0P1- Z0D0-ST5800N-R0SU

Feller Engineering FP13

Siemens Simatic OP 17-DP12 6AV3 617-1JC30-0AX1