AI人才半数将辞职？比起薪酬福利 企业评核员工方式过时才是元凶
生成式 AI 崛起，全球都在网罗 AI 人才。麦肯锡（McKinsey ＆ Company）指出，这类人才不只难找，企业要留下他们也不容易，超过 50% 的 AI 人才计划在未来 3～6 个月离职。
麦肯锡调查：50% AI 人才想在半年内转职
2023 年 8 月麦肯锡针对全球 1 万 2000 名员工调查，其中有 12% 属于生成式 AI 模型开发者和生成式 AI 重度使用者，也就是 5 成任务必须与生成式 AI 协作，例如 3D 建模设计师、资料科学家等，是企业想积极网罗的人才。
其余 88% 员工中，18% 为生成式 AI 轻度使用者，主要是没有技术背景，但会使用生成式 AI 工具完成任务；70% 为非使用者，指的是目前工作尚不需要 AI 协助，像是照护人员、服务生等现场工作者。尽管非使用者比例高，但随着生成式 AI 发展，轻度和重度使用者会提高。
进一步了解他们的转职意愿与敬业度，12% 的 AI 人才中，有 51% 想在半年内转职，高于全体员工平均 34%。
为甚么企业留不住 AI 人才？
比起薪资，AI 人才更重视工作的弹性与平衡
许多公司以为，留住 AI 人才的重点是薪资，但根据麦肯锡调查，在工作条件的排序上，相比其他员工，AI 人才更重视工作与生活平衡、远距工作的弹性，以及职涯发展机会。
调查进一步分析，AI 人才的期待跟公司提供福利有何落差，就发现其实雇主也肯定灵活工作环境（远距工作、弹性工时）的重要，愿意提供相应福利条件给他们。但他们忽略 AI 人才也很重视“是否受到组织和管理者赏识”（valued by manager and organization）及职涯发展机会，意即 AI 人才在这部分的关注度比企业想像的还高，代表企业其实没有让 AI 人才感受到成就感。
相关文章：进修｜LinkedIn公布20大热门线上课程 了解职场趋势增值不嫌晚！
以“努力”、“工时”衡量绩效，不适用于 AI 人才
麦肯锡观察，这是因为人工智慧改善既有的工作模式，但传统绩效考核方式、工时制度并未跟着调整，这可能让 AI 人才绩效无法被看见。麦肯锡纽泽西州的合伙人亚伦．斯梅特（Aaron Smet）就表示，过去我们崇尚“努力工作”，用“工时长度”、“编写的程式码长度”衡量员工绩效。但透过 AI ，工作者能快速完成工作，因此组织不该再以工时或既有量化指标来衡量绩效，而是应该用任务品质来看绩效，鼓励工作者投入更复杂的任务。
然而，该怎么调整绩效的计算方式？亚伦坦言，因为与工时长度、程式码多寡相比，任务品质更难衡量，导致组织倾向维持既有的绩效计算方式，而让 AI 人才的表现不容易被看见。如果组织的绩效评估机制未调整，AI 工作者提早完成工作、提前下班的行为可能被同仁或主管当成“薪水小偷”，或是逼他们定期回报工作项目，这些行为和标签可能会让 AI 人才选择离开。
AI人才更想要认知能力和沟通能力提升
除了调整绩效考核制度，让 AI 人才表现受到关注外。针对职涯发展部分，企业则要提供“非技术类的训练内容”。 AI 人才关注的技能中，前2名是“认知能力”（higher cognitive skills）、“社交情绪技巧”（social emotional skills）。《财星》（Fortune）访谈埃森哲（Accenture）人工智慧长关兰（Lan Guan）指出，认知能力包括分析思考、结构思考，以及沟通技巧、同理心，这些都是 AI 暂时无法取代的能力，因此关注这些技能会更重要。
其一，AI 能够快速学习各种资讯，它都是基于历史资料来做决策，但在动荡全球商业环境中可能不适用，所以如果 AI 人才希望自己有能力评析 AI 的资讯，甚至抓出 AI 的盲点，产生独特的商业策略，还是仰赖批判性思维、整合思考等能力。
随着生成式 AI 专案需求日益庞大、复杂度增加，AI 人才比以往更需要跨部门沟通。因此，学习沟通技巧也能帮助他们理解第一线同仁需要，协力以科技解决问题，甚至将 AI 的使用方式推广出去，让 AI 开发更符合人性的工具。
BCG 则建议，企业需要给予 AI 人才明确的职涯道路，以科技业来说，数位人才的期望是每 12～18 个月晋升。除了 AI 分析师、 AI 资深分析师之外，再往上有没有其他可能性，也是企业可以思考的，不该只让 AI 人才停留在完成专案的职涯发展路径上。
如果雇主能够提供灵活的工作条件、更符合实际情况的绩效计算方式，以及提供符合他们期待的资源和训练，将更有机会留住 AI 人才。
【延伸阅读，更多未来职场趋势】
揾工｜不懂AI？你还有EQ、解难能力吗？这20项软硬技能目前最抢手
揾工｜投身10大新兴行业减失业风险 不懂大数据、AI还有这些选择
哪些职业10年后或被AI取代？除保安、清洁工 这18种行业都属高危
【本文获“经理人”授权转载。】