为什么会出现技术人才短缺？

技术人才短缺的原因在于：随着科技的快速发展，科技行业的高管需努力（ibm.com 外部链接）填补技能要求较高的职位。¹对员工和潜在员工开展的培训、再培训和技能提升无法跟上需求的发展步伐。

可以肯定的是，尽管最近发生了备受瞩目的科技裁员问题²（ibm.com 外部链接），但对技术人才的需求依然很高。根据美国劳工统计局和 Lightcast³（ibm.com 外部链接）的说法，未来十年中，科技岗位的增长速度将是全美整体员工队伍增速的两倍。从银行到医疗保健，再从电信到运输，各行各业的企业均在进行数字化转型，而这需借助技能出众的科技工作者。

我们是如何走到这一步的？过去十年中，科技行业的招聘情况可谓时好时坏。科技领导者们一直在努力纠正新冠疫情期间的过度招聘问题；与此同时，则是继续借助自动化和 AI 来提高效率并降低成本。

生成式 AI 等新技术的采用正在改变公司招聘的角色类型和技能要求。过去存在的入门级职位如今已实现自动化，从而改变了年轻毕业生眼中的科技领域职业发展路径。⁴教育工作者正在竞相（ibm.com 外部链接）为学生做好进入新的工作场所所需的充分准备，并帮助他们熟悉人工智能 (AI) 工具。⁵

与此同时，很多技术员工在新冠大流行期间和之后选择辞职（ibm.com 外部链接）或跳槽。⁶科技工作者也更看重工作环境的灵活性，从而致使他们在接受工作邀请时更为挑剔。如此一来，就业市场便出现了巨大的人才缺口和技能短缺问题。

缺乏技术人才会影响科技公司开展新项目以及旨在连接软件、硬件、网络、数据和云的创新计划的能力。但遗憾的是，仅仅是“加快训练速度”并不能完全解决问题。

由于科技发展如此迅猛，某些技术技能的半衰期正在日益缩短。围绕 AI 知识（尤其是与生成式 AI 相关的知识）所创造的新工作岗位数量已呈现出激增之势。其中包括能构建和使用新 AI 模型和工具的软件工程师、数据科学家和开发人员。而人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、自动化、网络安全、云计算和系统架构等学科的技术技能最为亟需。然后，非常小众的技术技能大约 2.5 年后便会过期或过时，因此需经常进行刷新或更新。

寻找技术人才的对象并不局限于大型科技公司。法律、零售、人力资源和教育等其他行业也在寻找具有 AI、网络安全和数据高级知识的技术人才。企业越来越期望其普通员工也能基本了解这些不同技术的运作方式，以及如何与自身的工作或客户开展互动。IBM 商业价值研究院于 2023 年开展的一项研究显示，受访高管估计：未来三年内，40% 的员工需重新接受技能培训。其原因在于 AI 和自动化正融入到运营之中。

由于科技发展如此之快，公司需不断重新定义它们所需的角色和技能。公司可结合使用不同的战略来吸引并留住技术人才，从而填补这些职位。

对于解决技术人才短缺问题，有一些颇具前景的解决方案，而其范围则涵盖从招聘流程战略到对员工教育和技能提升的投资，再到创造一个能对成长提供激励并保持员工积极性的健康工作环境。

解决人才短缺的最佳方法离不开制定以人为本的运营方法。这意味着需重新设计工作岗位，以放大能使用技术的人员的优势，并让员工感到自身受到重视。

公司可采取以下部分方法来弥补技能差距，并解决技术人才短缺问题：

1. 重新构思人才培育管道
2. 反思传统的招聘实践
3. 改善员工体验
4. 对现有员工进行再培训和技能提升

公司在寻找、培育和扩大其全球人才库时须有长远考虑。将来自不同背景的多元化人才纳入招聘实践可提高员工的参与度和留任率（ibm.com 外部链接）。⁷与其寻找完全符合一组狭义的硬技能要求的人才，公司更应考虑投资于可靠、思想开放且愿意学习的年轻候选人。

适当的教育计划（无论是学位课程还是认证课程）均可让工程师、软件开发人员和计算机科学家为满足当前科技市场的需求而做好准备。拿到学士学位是掌握编程或数据管理工作基础技能的好方法，但人们可能并不总需要它们才能在技术工作中取得成功。在经验、认证、荣誉、培训计划和其他凭据（ibm.com 外部链接）方面搭配得当的人员可像拥有更传统教育背景的人员一样担任某些角色。

公司应持续评估所需技术员工的类型。短期解决方案可能包括基于项目的外包。而较为长期的解决方法则包括创建实习和学徒制等项目，以便吸引处于职业生涯早期的全职员工，以及与专业自由职业者和长期承包商建立一个人才生态系统。此外，公司还可与当地社区组织或非营利组织开展合作，以便利用它们的专业知识和专业人才获取渠道。

眼下技术岗位的失业率低于普通员工的失业率。有报告称（ibm.com 外部链接），未来十年对技术员工的需求仍会继续增长。根据 Deloitte 的数据（ibm.com 外部链接），美国技术岗位的需求将从 2023 年的 600 万个增长到 2034 年的 710 万个。⁸

为招募到适合当前与未来目标的员工，公司需进行有效的员工队伍规划，从而提高工作效率并降低劳动力成本。此规划的其中一部分包括制定短期项目需求和长期扩张计划，以预测技能差距和人员需求。根据时间线和工作量，公司可评估招聘还是提高员工技能才是更好的方法。

针对新的 IT 员工，公司须提前规划为延续教育机会而进行投资，以便这些员工能发展和更新自身的技能，从而使自身在未来也能对公司保持其价值。

在招聘流程中，招聘人员可利用 AI 来帮助他们加快找到合格的技术人才。具体而言，则可通过确定高优先级的技能差距和关键空缺、分析和预筛选合格的候选人以及跟踪能顺利通过整个系统的申请人来实现。对过往的招聘数据进行分析可提高候选人库的质量和多元化。

除了人才招聘之外，人工智能驱动式解决方案还可自动执行和简化人力资源任务、帮助新员工入职，以及让人力资源专业人员能腾出时间来专注于完成更具战略意义的举措。

生成式 AI 正对美国的员工队伍产生重大影响，但它的更大意义还在于为那些能创造性地、负责任地运用该技术来开展工作的技术人员提供助力和支持。这些技术熟练的人员对每个组织来说均至关重要。

由于竞争，科技工作者倾向于更换工作以提升他们的潜在收入。在填补人才缺口时，留住合格的员工与招聘同样重要。人员配备不足、管理混乱和繁琐的官僚作风会让现有员工感到倦怠和过度疲劳，从而导致其离职。⁹

AI 或许能通过让工作变得更有意义、更少琐碎，从而改善员工体验。它可能会实现代码开发等利基领域的民主化，同时还能自动执行重复性任务并整合冗余的角色。它甚至还可为现有员工提供新的职业路径，例如应用和管理 AI 工具。但是，公司也应听取员工对如何使用 AI 等技术的反馈。

通过减少不必要的等级制度，并赋予软件工程师从不同角度解决问题的自由，可能会使工作环境更具协作性和支持性。优秀的人员管理者应善于沟通、善解人意，且具有一定的技术能力，而这些素质对于确保每个人组织有序且专注于任务均至关重要。有效的员工体验管理可提高工作效率和工作满意度。

提高留存率的其他方法包括：提供远程办公的机会、为保持员工健康提供支持、积极平衡工作与生活以及鼓励员工参与有助于自身发展个人技能的外部项目。促进科技行业不同学科之间的合作可推广最佳实践，并产生关于如何合乎道德且正确地使用新工具的大众建议。

要适应公司不断变化的目标，其中一个简单的解决方案是投资于对现有员工进行持续培训。留住具有成长与学习能力的出众技术人员，意味着公司可因此而节省用于招聘新员工以及安排其入职所花费的时间和金钱。

为了培养具有适当基础技能的内部候选人，公司可重新评估员工在其当前职位和项目之外所提供的才能和技能。这些技能可通过黑客马拉松、团队挑战或专为测试新想法以及对新产品或服务进行试验而设计的数字游乐场来加以识别。

解决问题、建立关系、换位思考和创造力等软技能也是十分关键。这些技能均可通过亲身体验、培训和良好的指导计划得到加强。AI 可根据导师和学徒的背景、兴趣以及他们对彼此关系的期望来更好地匹配导师和学徒。

技能提升是指通过培训与发展计划来培育员工的技能，它可最大限度地缩小技能差距，并让员工为其工作职能出现的变化而做好准备。AI 技能提升可帮助那些开始使用AI 代理来支持人类员工参与项目的组织（例如，咨询公司或律师事务所）内的员工。但是，即使拥有先进的知识综合能力，AI 工具仍严重依赖人类来提供背景信息、对提示内容进行听写以及解释结果。这些内容均属于员工可能会接受培训的具体技能。

很多人工智能驱动式工具和服务可评估当前员工的绩效，并确定需提升技能或重新培训的领域。生成式 AI 可为每位员工创建更为定制化的学习历程，从而将常规的基础 AI 教育与针对学习者的岗位而量身定制的具体指导相结合。

管理者可鼓励员工参与开源社区，并寻求获得外部认证的机会。提供针对新兴技术领域的教育资源可为技能发展开辟一条清晰的路径，并在员工中建立一种倡导好奇、成长和忠诚的文化。

全面解决技术人才缺口有助于公司缓解短缺问题，并更稳定地朝着既定目标迈进。培养一支受过良好教育、积极参与且多元化的技术员工队伍将使技术生态系统中的每个人都实现蓬勃发展。