随着人工智能（AI）技术不断重塑各个行业，一个显而易见的挑战也逐渐浮出水面：缺乏能够有效构建、管理和部署生成式 AI 解决方案的专业人才。为此，Google Cloud 积极采取措施，通过提供专业的培训路径，帮助开发人员、机器学习工程师和数据专家提升技能，弥补这一差距。
日常运营中的 AI 技能差距
近期的一项行业调查显示，62% 的公司认为缺乏 AI 专业知识，难以充分发挥其潜力。Google Cloud 学习总监 Erin Rifkin 认为，这一数据可能低估了实际问题的严重性。“当我与客户交谈时，他们 100% 都指出存在某种 AI 技能差距，”她提到。
对于许多企业来说，AI 人才短缺不仅是一个技术问题，它直接影响到日常运营。例如，一家零售公司如果希望通过 AI 聊天机器人来提升客户服务，或者一家制造公司计划使用预测分析优化供应链，那么如果没有掌握相关技能的 AI 专业人员，他们将处于劣势。
Google Cloud 推出的四大学习路径
为了帮助弥补这一差距，Google Cloud 推出了四条专注于生成式 AI 技能的学习路径，涵盖了应用构建、数据工作流、模型管理等关键领域。这些课程适合不同水平的专业人员，无论是希望更新技能的从业者，还是刚入门的初学者，都能找到适合的学习内容。这不仅有助于提升个人的职业技能，还能帮助企业更好地实现 AI 技术的整合和应用。
- 使用生成式 AI 构建和现代化应用程序
这一课程主要讲授开发 AI 驱动的应用程序的基本知识，旨在帮助参与者利用生成式 AI 来简化任务和创造新功能。例如，餐厅管理者可以通过开发一个 AI 驱动的应用程序来优化餐桌预订流程，根据顾客的习惯和偏好来自动安排最佳的用餐时间和座位位置；或是零售商可以开发一款应用来分析库存和客户购买历史，从而为不同客户推荐合适的产品。 - 将生成式 AI 集成到数据工作流中
此路径非常适合数据专家，重点是将 AI 技术融入数据分析和日常决策流程。例如，物流公司可以使用生成式 AI 模型优化车辆调度，通过分析历史数据和实时路况来自动调整运输路线，从而减少运输成本和提高效率。此外，在电商行业，数据分析师可以通过该课程学习如何集成 AI 来实现更精准的客户行为预测和个性化推荐。 - 部署和管理生成式 AI 模型
这一路径特别适用于那些负责在实际环境中部署 AI 解决方案的专业人士。课程强调了模型的可扩展性和效率，让学员能够轻松将 AI 技术应用到大规模业务中。例如，银行的 IT 团队可以通过这门课程学习如何在银行系统中部署反欺诈 AI 模型，实时检测异常交易行为并发出警报，从而大幅度降低欺诈风险。 - 生成更智能的 AI 输出
这一学习路径侧重于提高 AI 生成内容的智能化程度，探索如何优化模型以获得更好的效果。例如，市场营销团队可以学习如何利用 AI 模型生成个性化的社交媒体内容，通过分析目标用户的兴趣和反应，自动生成吸引用户点击的文章或视频标题。此外，企业客服团队可以通过这门课程学习如何训练 AI 模型生成更自然的聊天对话，提高自动化客服系统的响应质量和客户满意度。
通过这些精心设计的学习路径，Google Cloud 正在帮助各类专业人员掌握生成式 AI 技能，使他们能够将这些技术更好地应用于实际工作中。这不仅帮助解决了当今AI 人才短缺的问题，同时也为企业在日常业务中更好地利用 AI 打下了坚实的基础。
实用且动手的学习
这些课程的独特之处在于它们强调实际的、现实世界中的应用。参与者可以通过挑战实验室，亲身解决日常场景中的问题，如利用 AI 改善呼叫中心的响应，或将 BigQuery 与机器学习结合以预测销售趋势。
在安全性和生产力方面的新课程
为了跟上 AI 进步的步伐，Google Cloud 还推出了针对特定挑战的独立课程。例如，“AI 世界中的安全性简介” 课程专注于解决不断增长的 AI 系统安全问题，而 “使用 BigQuery 中的 Gemini 提升生产力” 课程则聚焦于利用 Google 的 Gemini 模型简化数据工作流。此外，“利用 Vertex AI 和 Flutter 构建生成式 AI 代理” 课程为开发者提供了构建交互式 AI 应用的深度见解。
面向所有人的学习资源
Google Cloud 通过其 Google Cloud Skills Boost 平台提供这些学习路径。Google Cloud Innovators 计划的社区成员每月可获得 35 个不受限的学习积分，使他们能够在快速发展的 AI 领域保持领先地位。社区成员还可以参与 AI Skills Quest 等特别挑战，获得技能徽章，并展示他们的专业能力。
赋能专业人士引领 AI 变革
通过这些举措，Google Cloud 致力于赋能新一代专业人士推动 AI 创新。Erin Rifkin 总结道：“我们的目标是为您提供在这一激动人心的时代中引领的技能。因为最终，我们都有一个共同的目标：创建负责任的 AI 解决方案，让人们的生活真正变得更美好。”
在一个 AI 正在改变从医疗到娱乐等各个领域的世界中，Google Cloud 弥合 AI 技能差距的努力不仅仅是提升技能，而是确保专业人士能够将创意转化为现实。无论您是希望现代化应用的开发人员，还是希望将 AI 集成到工作流中的数据专家，这些学习路径都提供了必要的实用培训，帮助您在 AI 驱动的未来中领先一步。
资讯来源：Technology Magazine