全球最大線上學習平台Udemy根據其4,000萬名學員的課程學習情況，對2020年職場技能需求進行評估，報告總結了一些值得關注的新技術趨勢，以及2020年職場必備的技能。
人工智慧（AI）和數據分析已為人類的生活與職涯帶來翻天覆地的變化，而2020年即是AI成為主流的一年。諸如市場行銷將AI數據洞察力應用於客戶行為，量身訂做銷售優惠；人力資源團隊開始使用AI來招募、篩選和面試候選人等場景，已逐步實現，AI技術可說是全面入侵。如果不想被職場淘汰的工作者，應該關注、甚至學習哪些AI技術呢？
全球最大線上學習平台Udemy根據其4,000萬名學員的課程學習情況，對2020年職場技能需求進行評估，發表「2020職場學習趨勢報告」（2020 Workplace Learning Trends Report）。
報告引述顧問公司麥肯錫（McKinsey）一項報告指出，到2030年，全球有高達8億的勞工會因機器人而失去工作，在這個時代，勞工的第一要務，就是為未來全新工作方式做好準備。
報告總結了一些值得關注的新技術趨勢，以及2020年職場必備的技能。
心理學家德威克（Carol Dweck）指出，人有兩種根本性的思維模式，分別是「成長心態」與「定型心態」。抱持成長心態的人認為能力是努力的結果，願意透過學習和挑戰改進自己；反之，抱持定型心態的人覺得能力是天賦，無論多努力都不會改變，面對挑戰時較容易放棄。
但在新科技的威脅下，員工和求職者更應專注在培養成長心態上。擁有成長心態，就能推動自己去達到更高水準的成就，建立出無法被科技取代的新技能。
這個趨勢也反映在學習行為上，Udemy副總裁奧斯波（Shelley Osborne）在接受CNBC訪問時指出，旗下網站用戶對培養人性化技能的興趣日漸濃厚，因為它無法被取代，在報告中歸納10大能力：
❶成長心態：如前所述，持續學習和適應改變，是所有軟實力中最重要的一項。
❷創造力：用創新的方法解決現有問題。
❸專注力：利用專注力做出更好的決策。
❹創新力：改進現有的想法、概念、過程或方法，以實現期望的效果。
➎溝通技巧：運用語言、聆聽和觀察來解釋想法。
➏組織及表達能力：妥善整理好想法及數據，並整合成完整的故事。
➐文化意識：能與公司內不同文化背景的人合作，並建立良好的關係。
➑批判性思維：透過客觀分析和評估，做出正確的判斷。
➒領導力：工作時能成功帶領團隊。
➓情緒智商：在工作環境中適當控制及表達情緒，與同事保持良好關係。
AI的興起，正在改變企業的營運方式。AI使電腦能夠處理大量數據和識別模式，從經驗中學習，並更有效完成人類的工作。以金融領域為例，由AI管理的投資基金，已占美國股票市場的35％，而且數字還在不斷成長。
AI對職場衝擊如此巨大，但企業做好準備了嗎？Udemy的報告指出，超過60％的公司已開始關注AI帶來的衝擊，並在招聘及培訓中，開始注重員工是否有AI相關技能；但接受調查的企業中，只有26％認為已準備好應對這些技術的影響。
另外，報告也探討未來10年內，企業應如何重塑工作場所的學習方向。
過去3年，從Udemy上最熱門的技能趨勢中，可以看出AI 和數據科學的轉變。機器學習和神經網路，是推動全球風靡AI創新背後的力量。人工神經網路是指模仿人腦如何處理、存儲訊息，而建立這些神經網路和機器學習極為困難，不過TensorFlow等新技術，可以使此過程變得更容易。
由於AI、大數據是2020年最受歡迎的技術，導致對Python、機器學習、深度學習的需求很大。所以當被問及最優先培訓及最短缺的技能時，過半數的企業管理階層選擇了機器學習、神經網路等AI相關領域，以及Python等相關編程技能。此外，雲端計算方面的人才缺口也很大。
就像機器人徹底改變製造業，流程自動化也正在改變工作場所的生態。由於例行性的工作將漸漸交由自動化軟體來執行，如文書處理、數據庫或Web應用程序等，一般勞工能愈來愈專注於利用獨特的「人類」優勢（如創造力、客戶溝通等）完成任務。而下一個10年的職場趨勢，則是進一步提升人類和機器的工作能力。
關於幫助勞工升級，企業的觀念已與過去不同。過去的企業認為，與其幫助員工培養新技能，他們更傾向於裁員、聘用新員工。但是，在勞動力市場緊張的情況下，企業領導人開始意識到，雖然重新培養員工的技能需要長期的規劃，但裁員和重新雇用的成本，可能更為昂貴。
報告數據顯示，目前多數公司會選擇重新培訓現有員工，以符合未來的職務需求。例如，美國最大電商亞馬遜將斥資7億美元，對三分之一的美國員工進行再培訓，連倉庫工人都可以接受IT技術工作的培訓，成為軟體工程師。另外，根據報告中的調查數據，29％的企業領導者表示，他們的員工都很高興能學習新技能，只有12％的員工擔心失業。
透過提升深度學習、演算法、自動化、數據分析和雲端技術等技能，企業轉型為數據驅動型組織，勞工角色正在快速變化，並且變得更加靈活，像是行銷人員和銷售專家都會變得愈來愈精通數據。
隨著企業解決員工技能再培訓問題，他們也將聘請專家幫助評估現有員工技能和未來技能。比方說，摩根大通銀行正與麻省理工學院合作，預測該企業勞工所需的新興技能。摩根大通還在IT部門試用「技能護照」平台，該平台讓員工評估當前技能，並了解未來擔任新職務的必要培訓，以實現其職業生涯的下一步。
除了借助外部力量，公司也會用臨時性的方式進行人才培養，他們會雇用具備所需技能的新勞工，或在必要時實施特別培訓。但這些速成策略仍跟不上技術和業務變革的步伐。
麥肯錫認為，雖然聘用新人才可以解決即時需求，但它回避了大多數組織的關鍵需求：建立員工跨部門工作的能力。唯有建立公司內部的培訓人力單位，從既有的員工開始訓練，才能達到較好的效果。
而為了補強企業的內部自訓能力，各行業的學習網路也開始串聯，提供勞工在職學習。像在資訊產業中，行業標準變化很快，開發人員可能會分享最佳做法，而且該行業很快就會朝著新的方向發展。各企業將愈來愈依賴這個同業間的學習網路，比如，當資訊工程師遇到代碼問題時，多會向同行尋求幫助。這個網路不僅僅是互助學習，裡面的成員也可以在這個網路中創造結構化的學習機制。
另外，如果企業只靠原有成員來打造應對新科技衝擊的團隊，並不是最佳方法，所以企業會把目光轉向更加靈活的內部人力市場。與零工經濟的運作方式類似，企業會選擇具備特定技能的成員，組成團隊，用於特定任務，而此團隊會根據任務而變化。這個做法還有一個好處，就是讓內部員工有更多學習與提升的機會，並熟悉跨領域合作的工作模式。不過，在這個靈活的團隊時代，企業必須發展一套全新的方法來管理人才。
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TensorFlow、Python
TensorFlow是一個開源軟體庫，用於各種感知和語言理解任務的機器學習。目前被50個團隊用於研究和生產許多Google商業產品，如語音辨識、Gmail、Google 相簿和搜尋。Python是一種廣泛使用的直譯型程式語言，強調代碼的可讀性和簡潔的語法。相比於C++或Java，Python讓開發者能夠用更少的代碼表達想法。
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