数字化普及将重塑各行各业，60%的雇主预计它将重新定义其业务。
据《2025年未来就业报告》显示，人工智能等技术的进步有望带来深刻变革。
四位首席执行官阐述了组织如何优先开展技能再培训、弥合技能差距，从而惠及所有人。
数字化普及有望成为塑造各行各业的最具变革性的宏观趋势，60%的雇主预计它将在2030年前重新定义其业务，相关结论来自我们近期发布的《2025年未来就业报告》。
包括人工智能（AI）和信息处理（86%）、机器人与自动化（58%），以及能源生产、存储和分配（41%）在内的技术进步有望推动深刻变革。
技术相关技能需求是这一转型的核心，预计人工智能与大数据、网络与网络安全以及技术素养将成为增长最快的三大技能。
然而，不断变化的格局也凸显了人类独有能力的持久需求，包括创造力、批判性思维和适应能力。这些技能与技术专长相辅相成，使员工能够在动态环境中蓬勃发展，并为创新与进步做出有意义的贡献。
将再培训纳入战略、并辅以有力领导和终身学习文化的组织，更有能力应对挑战，把握未来经济中的机遇。
通过兼顾技术能力与人类能力，企业和个人都能在塑造包容、可持续和繁荣的未来中发挥关键作用，惠及所有人。
四位首席执行官在此阐述企业如何优先开展技能再培训，以弥合技能差距。
“技能差距正威胁演变为技能鸿沟”
Omar Abbosh，培生集团首席执行官
全球经济与社会依托技能运转，然而，我们正面临两股力量，它们可能使技能差距迅速演变为技能鸿沟。人工智能发展速度极快，正超越人类能力；与此同时，人口结构变化使具备所需技能的专业人才供给短缺。
我们的研究表明，仅在美国，当人们处于收入过渡期（即寻找第一份工作或因裁员、岗位被取代而失业）时，年收入损失即达1.1万亿美元，相当于美国年GDP的5%。
借助学校和职场中由人工智能驱动的教育者、培训师及学习体验，我们能够释放当下及未来所需的技能与学习敏捷性。人工智能能够适应现代人的大脑，帮助人们以全新、动态乃至个性化的方式学习，并有潜力开辟灵活且能改变人生的“学习即赚取”职业路径。它也是开展质量评估和追踪学习成效的强大工具。
在我看来，人工智能时代呼唤协作。如果我们能够携手重新构想学习方式，就能弥合技能鸿沟，帮助数百万人发挥潜能，并推动社区和全球经济取得亟需的进步。
“人工智能需要面向未来的技能建设基础设施”
Debb Cupp，微软美洲区总裁
人工智能正在变革各行各业并创造新的经济机遇，但这需要一套技能建设基础设施，使当前及未来的员工具备运用新AI技术所需的基本能力。
根据微软与领英最新发布的《工作趋势指数》显示，66%的商业领袖表示，他们不会录用不具备AI技能的人员，而全球仅有25%的公司目前提供AI培训。
微软致力于 在全球范围内培训人们，提升其AI素养。通过与政府、地方组织和非营利机构合作，我们开发了量身定制的培训项目，在过去四年中，已在197个国家培训并认证了超过1410万人，我们还将设定更具雄心的目标。
随着AI技能导航器近期推出，这一由人工智能驱动的助手已准备就绪，可根据学习者的目标和技能水平，帮助每位学习者找到合适的培训资源。我们的目标是再覆盖全球2500万名学习者。
人工智能正在重塑工作的本质和未来的就业形态。在微软，我们相信，让AI教育更加普惠，能够帮助每个人构建包容、可持续的未来，使人工智能为所有人创造机遇。
“人工智能有望弥合工业领域的技能差距”
Vimal Kapur，霍尼韦尔董事长兼首席执行官
迈向自主化之路需要应对当今工业面临的一些最大挑战，其中之一便是技能差距，而人工智能有望弥合这一差距。
想想操作员和技术人员，即那些负责维护或运行工厂的人员。全球范围内，这类人员的数量正在急剧下降：高技能、经验丰富的员工纷纷退休，而后备人才储备远远不足以填补空缺。这使我们难以找到足够具备经验的人员，以满足工业领域的需求。
人工智能可以通过增强技能来帮助应对这一问题。我们所说的并非用它取代员工。相反，手持式AI驱动设备可以成为在岗3至5年员工的伙伴与顾问，提供预测性维护支持以及提升其技能的培训与指导，使他们能够像拥有十年或以上经验的资深人员一样工作。
这是人工智能潜力的具体现实案例之一：人们以更智能的流程工作，设备则更高效地运转。步入2025年，我对人工智能将推动从工业自动化向工业自主化的转型持乐观态度，这对该行业的增长与转型至关重要。
“我们必须以普惠方式推进大多数人的技能再培训”
Cecilia Elena Rouse，布鲁金斯学会总裁
世界经济论坛预计，在未来十年内，技术将改变11亿个工作岗位——这一数字几乎是当前美国人口的三倍——这要求我们对全球劳动力进行根本性转型。虽然技术颠覆并非新鲜事物（个人电脑和互联网的出现从根本上改变了我们获取信息和交流的方式），但人工智能代表着一种截然不同的变革。
与以往放大人类思维的技术不同，人工智能会主动参与思维的塑造，甚至可能完全自动化某些认知任务。这一转变要求我们采取创新的再培训方式，重点在于帮助员工理解人工智能不断演进的能力及其局限性。
要实现大多数人的技能再培训，我们必须以普惠方式推进相关工作，并调动一切可用途径。四年制大学、社区学院和职业技术学校将发挥关键作用，此外，行业主导的培训、在线学习平台和工会也不可或缺。
成功不仅取决于跨学习场景的创造力和适应能力，还取决于培养判断力——这是一种独特的人类特质，至少目前而言，正是这一特质使我们有别于人工智能。
