美国最大的银行希望其超过 30 万名员工中的每一位都成为如何利用人工智能的专家。
该银行拥有 180 亿美元的技术预算，在人工智能开发方面进行了大量投资。现在，它正在将注意力转向全公司范围内的培训推动。目标？摩根大通首席分析官德里克·沃尔德伦 (Derek Waldron) 在接受麦肯锡采访时谈到该银行的人工智能采用战略时表示，要教育其全球员工如何让人工智能为每一位员工服务，这并不是一种一刀切的方法。
“培训需求是多种多样的，就像人工智能应用程序一样。解决这个问题的最佳方法是逐个细分，”沃尔德伦在本周发布在咨询公司网站上的采访中说道。沃尔德伦继续说道，从普通工人到公司领导，每个人都必须学习新技能。
话虽这么说，摩根大通推出了一项针对初学者的内部培训计划，“AI Made Easy”，他说，并补充说“数万人”已经参加了该课程。该公司创建了模块来教育用户如何利用人工智能进行深入研究或充分利用几个不同的数据集。
不仅是被管理者需要改变他们的方式——管理者也需要改变。沃尔德伦预测，随着技术的影响范围变得更加广泛，首席执行官和企业领导人将不得不采用新的方法。 “新一代人工智能的价值不仅仅来自于为人们提供工具；企业领导者必须领导跨职能团队完成人工智能时代的转型，”他说。
他说，多管齐下的策略——从市政厅到经理的沟通，再到银行办公室屏幕上的营销活动——正在帮助让人们感到舒适。
培训是什么样的
沃尔德伦解释说，向人们传授人工智能知识可以归结为两个主要层面。第一步：AI大语言模型能做什么、不能做什么？第二步：如何提出正确的问题？
“一旦熟悉了功能，”他说，“我们就会开始研究如何通过框架、示例和约束来构建良好的提示。”然后，事情变得更加复杂：“如何将法学硕士的角色从制造者转变为检查者，或者如何使用两个法学硕士来辩论一个概念以获得更多创造力。”
这一转变是全公司范围内的一项努力，员工们经常互相指导。
他说：“许多团队很快就建立了提示库、‘每周提示’电子邮件和社交渠道来分享高级用户的创新成果。”他补充道：“如果我们通过变革管理和培训将技术交到员工手中，他们将最有能力进行创新并充分利用它。”
每个人都必须做出改变
Waldron 还深入介绍了一些技术角色如何学习新技能。
他说：“软件工程师需要提高技能，以构建基于代理和法学硕士组件的可扩展人工智能系统。”他补充道：“另一类人群是技术人员，他们越来越希望使用代理或生成人工智能来构建复杂的应用程序。这种技能是需要培训的。”
Agentic AI 正在引起华尔街和硅谷的高度关注。半自主数字“代理”可以独立编排端到端项目的观点在某些方面已经出现两极分化。但在上周的一次会议上，沃尔德伦向其汇报的摩根大通首席数据和分析官特雷莎·海森雷瑟(Teresa Heitsenrether)表示，她认为管理大量的数字代理可以让职业生涯早期的员工比其他方式更早地尝到当老板的滋味。
沃尔德伦表示，对于数据科学家来说，技术进步意味着构建标准模型的时代已经结束。他说，第三方提供商现在倾向于处理这个问题，让内部数据科学家评估和增强现成的模型，并“运用他们的技能来设计、评估和优化系统”。
换句话说——有趣的东西。
