۱۵ مهارت ضروری و رو به رشد لینکدین برای آینده در سال ۲۰۲۵

لینکدین گزارش مهارت های در حال رشد سال 2025 خود را منتشر کرده است. 15 مهارتی که سریع ترین رشد را دارند که حرفه ای ها برای رقابت در بازار کار در حال تحول به آن ها نیاز دارند، برجسته شده است. این گزارش مهارت های نوظهور را که برای حرفه ای ها ضروری است تا مرتبط بمانند برجسته می کند. مهارت های برتر که سریع ترین رشد را دارند عبارتند از خلاقیت و نوآوری، مرور کد، حل مسئله، پیش غربالگری و تفکر استراتژیک.

چشم انداز مهارت های در حال تکامل:

بر اساس گزارش تغییر کاری لینکدین، تا سال 2030، 70 درصد از مهارت های مورد استفاده در بیشتر مشاغل تغییر خواهند کرد و هوش مصنوعی به عنوان کاتالیزور اصلی این تحول در حال ظهور است. این تکامل سریع در حال تغییر شکل دادن مهارت هایی است که در صنایع مورد تقاضا هستند. علاوه بر این، متخصصانی که امروزه وارد نیروی کار می شوند، در مقایسه با کارگران 15 سال پیش، به سرعت دو برابر بیشتر در طول حرفه خود مشاغل دارند. این تغییر بر اهمیت شناسایی و توسعه مهارت های مورد تقاضا از طریق سازگاری و یادگیری مستمر تاکید می کند.

افزایش مهارت های هوش مصنوعی:

مهارت های هوش مصنوعی در حال حاضر تقریبا در هر صنعت ضروری است و یکی از محبوب ترین توانایی ها در بازار کار امروزی است. طبق داده های لینکدین، تعداد اعضایی که مهارت های هوش مصنوعی را به نمایه های خود اضافه می کنند، افزایش یافته است و از سال 2016 در سطح جهان 20 برابر شده است. در حالی که تسلط بر هوش مصنوعی ضروری است، 95 درصد از رهبران مدیریت برنامه ریزی استراتژیک مهارت های هوش مصنوعی را در اولویت قرار می دهند. شرکت ها به دنبال متخصصانی هستند که بتوانند تخصص هوش مصنوعی و تصمیم گیری را با رهبری ادغام کنند. پذیرش هوش مصنوعی در سراسر جهان افزایش یافته است، با افزایش 20 برابری اعضای لینکدین که مهارت های هوش مصنوعی را از سال 2016 اضافه کرده اند.

امارات متحده عربی 80 برابر و پس از آن ایالات متحده (21 برابر) و آلمان (12 برابر) بیشترین رشد را داشتند. صنایعی مانند خدمات مالی (40 برابر) و آموزش (14 برابر) تاثیر گسترده هوش مصنوعی را منعکس می کنند.

مهارت های با سریع ترین رشد برای سال 2025:

1. خلاقیت و نوآوری

2. بررسی کد:

بررسی کد یک فرآیند سیستماتیک و مشارکتی در توسعه نرم افزار است که در آن یک یا چند توسعه دهنده کد توسعه دهنده دیگر را بررسی و ارزیابی می کنند تا هر مشکلی را شناسایی کنند، بازخورد ارائه دهند و اطمینان حاصل کنند که کد استانداردهای کیفیت را برآورده می کند. هدف اولیه بهبود قابلیت نگهداری، کیفیت و قابلیت اطمینان پایگاه کد است که منجر به موفقیت کلی یک پروژه می شود و در عین حال به اشتراک گذاری دانش و یادگیری در بین اعضای تیم را نیز ارتقا می دهد.

3. حل مسئله

4. پیش غربالگری:

پیش غربالگری همچنین به عنوان فرآیندی تعریف می شود که در آن استخدام کنندگان پروفایل های نامزدها را قبل از ادامه دادن به هر شرکتی بررسی می کنند. آنها همچنین بر اساس الزامات شرکت های مشتری خود، پیش غربالگری با ارزش افزوده مانند بررسی پس زمینه یا غربالگری دارو را ارائه می دهند.

5. تفکر استراتژیک:

تفکر استراتژیک صرفا یک فرآیند فکری عمدی و منطقی است که بر تجزیه و تحلیل عوامل و متغیرهای حیاتی متمرکز است که بر موفقیت بلندمدت یک تجارت، یک تیم یا یک فرد تاثیر می گذارد.

تفکر استراتژیک شامل پیش بینی دقیق و عمدی تهدیدها و آسیب پذیری ها و فرصت هایی برای پیگیری است. در نهایت تفکر استراتژیک و تجزیه و تحلیل منجر به مجموعه ای واضح از اهداف، برنامه ها و ایده های جدید مورد نیاز برای بقا و شکوفایی در یک محیط رقابتی و متغیر می شود. این نوع تفکر باید واقعیت های اقتصادی، نیروهای بازار و منابع موجود را در نظر بگیرد. تفکر استراتژیک نیازمند تحقیق، تفکر تحلیلی، نوآوری، مهارت های حل مسئله، مهارت های ارتباطی و رهبری و قاطعیت است.

6. ارتباط

7. سازگاری

8. مدل های زبان بزرگ (LLM): مدل های زبان بزرگ، مدل های یادگیری عمیق بسیار بزرگی هستند که از قبل بر روی حجم وسیعی از داده ها آموزش دیده اند. ترانسفورماتور زیرین مجموعه ای از شبکه های عصبی است که از یک رمزگذار و یک رمزگشا با قابلیت توجه به خود تشکیل شده است. رمزگذار و رمزگشا معانی را از دنباله ای از متن استخراج می کنند و روابط بین کلمات و عبارات موجود در آن را درک می کنند.

ترانسفورماتورهای LLM قادر به آموزش بدون نظارت هستند، اگرچه توضیح دقیق تر این است که ترانسفورماتورها خودآموزی را انجام می دهند. از طریق این فرآیند است که ترانسفورماتورها یاد می گیرند گرامر، زبان ها و دانش اولیه را درک کنند.

برخلاف شبکه های عصبی بازگشتی قبلی (RNN) که به طور متوالی ورودی ها را پردازش می کنند، ترانسفورماتورها کل توالی ها را به صورت موازی پردازش می کنند. این به دانشمندان داده اجازه می دهد تا از GPUبرای آموزش LLM های مبتنی بر ترانسفورماتور استفاده کنند و زمان آموزش را به میزان قابل توجهی کاهش می دهد.

معماری شبکه عصبی ترانسفورماتور امکان استفاده از مدل های بسیار بزرگ، اغلب با صدها میلیارد پارامتر را فراهم می کند. چنین مدل هایی در مقیاس بزرگ می توانند حجم عظیمی از داده ها را دریافت کنند، اغلب از اینترنت، اما همچنین از منابعی مانند Common Crawl که شامل بیش از 50 میلیارد صفحه وب و ویکی پدیا است که تقریبا 57 میلیون صفحه دارد.

مدل های زبان بزرگ به طرز باورنکردنی انعطاف پذیر هستند. یک مدل می تواند کارهای کاملا متفاوتی مانند پاسخ دادن به سوالات، خلاصه کردن اسناد، ترجمه زبان ها و تکمیل جملات را انجام دهد. LLM ها این پتانسیل را دارند که ایجاد محتوا و نحوه استفاده مردم از موتورهای جستجو و دستیاران مجازی را مختل کنند.

اگرچه LLMها کامل نیستند، اما توانایی قابل توجهی برای پیش بینی بر اساس تعداد نسبتا کمی از اعلان ها یا ورودی ها نشان می دهند. LLMها را می توان برای هوش مصنوعی (هوش مصنوعی) مولد برای تولید محتوا بر اساس درخواست های ورودی به زبان انسان استفاده کرد.

LLM ها بزرگ هستند، بسیار بزرگ. آنها می توانند میلیاردها پارامتر را در نظر بگیرند و کاربردهای احتمالی زیادی داشته باشند. در اینجا چند نمونه آورده شده است:

مدل GPT-3 Open AI دارای 175 میلیارد پارامتر است. پسر عموی آن، ChatGPT، می تواند الگوها را از داده ها شناسایی کند و خروجی طبیعی و قابل خواندن تولید کند. در حالی که اندازه کلود 2 را نمی دانیم، می تواند تا 100 هزار توکن در هر فرمان ورودی بگیرد، به این معنی که می تواند در صدها صفحه از اسناد فنی یا حتی یک کتاب کامل کار کند.

مدل Jurassic-1آزمایشگاه AI21 دارای 178 میلیارد پارامتر و دایره لغات رمزی 250000 کلمه ای و قابلیت های مکالمه مشابه است.

مدل Cohere’s Command قابلیت های مشابهی دارد و می تواند به بیش از 100 زبان مختلف کار کند.

LightOn's Paradigm مدل های پایه را با قابلیت های ادعایی فراتر از GPT-3 ارائه می دهد. همه این LLMها دارای API هایی هستند که به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا برنامه های کاربردی منحصر به فرد هوش مصنوعی تولید کنند.

9. سواد هوش مصنوعی

سواد هوش مصنوعی یا سواد هوش مصنوعی، توانایی درک، استفاده، نظارت و بازتاب انتقادی برنامه های هوش مصنوعی است. این اصطلاح معمولا به آموزش مهارت ها و دانش به عموم مردم، به ویژه کسانی که در هوش مصنوعی مهارت ندارند، اشاره دارد.

برخی فکر می کنند که سواد هوش مصنوعی برای دانش آموزان مدرسه و کالج ضروری است، در حالی که برخی از اساتید هوش مصنوعی را در کلاس درس و همه تکالیف با مجازات های سخت برای استفاده از هوش مصنوعی ممنوع می کنند و آن را به عنوان تقلب طبقه بندی می کنند. هوش مصنوعی در کاربردهای مختلفی از جمله خودروهای خودران و دستیاران مجازی استفاده می شود. کاربران این ابزارها باید بتوانند آگاهانه تصمیم بگیرند. سواد هوش مصنوعی ممکن است بر آینده شغلی دانش آموزان تاثیر بگذارد.

10. اشکال زدایی:

اشکال زدایی فرآیند یافتن و رفع خطاها یا اشکالات در کد منبع هر نرم افزار است. هنگامی که نرم افزار آن طور که انتظار می رود کار نمی کند، برنامه نویسان کامپیوتر کد را مطالعه می کنند تا علت بروز هر گونه خطا را مشخص کنند. آنها از ابزارهای اشکال زدایی برای اجرای نرم افزار در یک محیط کنترل شده، بررسی گام به گام کد و تجزیه و تحلیل و رفع مشکل استفاده می کنند.

اشکالات و خطاها در برنامه نویسی کامپیوتری اتفاق می افتد زیرا یک فعالیت انتزاعی و مفهومی است. کامپیوترها داده ها را به شکل سیگنال های الکترونیکی دستکاری می کنند. زبان های برنامه نویسی این اطلاعات را انتزاعی می کنند تا انسان ها بتوانند با رایانه ها تعامل موثرتری داشته باشند. هر نوع نرم افزاری دارای چندین لایه انتزاعی است که اجزای مختلف با هم ارتباط برقرار می کنند تا یک برنامه به درستی کار کند. هنگامی که خطا رخ می دهد، پیدا کردن و حل مشکل می تواند چالش برانگیز باشد. ابزارها و استراتژی های اشکال زدایی به رفع سریعتر مشکلات و بهبود بهره وری توسعه دهندگان کمک می کند. در نتیجه، هم کیفیت نرم افزار و هم تجربه کاربر نهایی بهبود می یابد.

11. تعامل با مشتری

12. تجزیه و تحلیل داده های آماری

13. مهندسی سریع:

مهندسی سریع فرآیندی است که در آن راه حل های هوش مصنوعی مولد (AI مولد) را برای تولید خروجی های دلخواه راهنمایی می کنید. حتی اگر هوش مصنوعی مولد سعی در تقلید از انسان دارد، برای ایجاد خروجی با کیفیت بالا و مرتبط به دستورالعمل های دقیق نیاز دارد. در مهندسی سریع، شما مناسب ترین قالب ها، عبارات، کلمات و نمادهایی را انتخاب می کنید که هوش مصنوعی را برای تعامل معنادارتر با کاربرانتان راهنمایی می کنند. مهندسان سریع از خلاقیت به علاوه آزمون و خطا برای ایجاد مجموعه ای از متون ورودی استفاده می کنند، بنابراین هوش مصنوعی مولد یک برنامه همانطور که انتظار می رود کار می کند.

14. تحلیل بازار

15. مدیریت ذینفعان

شکاف مهارتی در حال رشد:

این گزارش تغییرات قابل توجهی را در بازار کار نشان می دهد:

64 درصد از مهارت هایی که امروزه استفاده می شوند تا سال 2030 تغییر خواهند کرد.

69 درصد از استخدام کنندگان عدم تطابق بین استعدادهای موجود و مهارت های مورد نیاز را مشاهده می کنند.

60 درصد از متخصصان به صنایع سوئیچینگ باز هستند.

39 درصد از متخصصان برای مرتبط ماندن برنامه ریزی می کنند تا مهارت های خود را ارتقا دهند.

رهبران کسب و کار چگونه می توانند پاسخ دهند:

1- مهارت های نرم را در اولویت قرار دهید: هوش مصنوعی می تواند وظایف را خودکار کند، اما نمی تواند جایگزین خلاقیت، سازگاری، و تفکر استراتژیک شود - کیفیت هایی که در صنایع ضروری هستند.

2- در ارتقاء مهارت سرمایه گذاری کنید: با توجه به اینکه 39 درصد از متخصصان به طور فعال مهارت های جدید را یاد می گیرند، شرکت ها باید برنامه های آموزشی داخلی را تقویت کنند که تسلط هوش مصنوعی را با توسعه رهبری ادغام کند.

3- استخدام مهارت ها را بپذیرید: به جای تمرکز بر مدارک تحصیلی یا عناوین شغلی گذشته، کسب وکارها باید استخدام مبتنی بر مهارت را برای پر کردن کمبود استعدادها در اولویت قرار دهند.

موارد تجاری برای مهارت های مورد تقاضا:

برای شرکت ها، توسعه این مهارت ها فقط مربوط به چابکی نیروی کار نیست، بلکه باعث رشد نیز می شود. 51 درصد از مشاغلی که هوش مصنوعی مولد را پذیرفته اند در دو سال گذشته شاهد افزایش درآمد 10 درصدی یا بیشتر بوده اند. در همین حال، 62 درصد از مدیران استخدامی ایالات متحده، عدم تطابق مهارت ها را گزارش می کنند که نیاز فوری شرکت ها به تجدیدنظر در استراتژی های استخدام خود را برجسته می کند.

بازاندیشی در مورد استخدام برای آینده:

مدل های استخدام سنتی – با تمرکز بر مدارک تحصیلی و سال ها تجربه – به سرعت در حال منسوخ شدن هستند. استخدام مبتنی بر مهارت در حال افزایش است زیرا سازمان ها به دنبال استعدادهایی هستند که بتوانند با پیشرفت های تکنولوژیکی و تغییرات صنعت سازگار شوند.

چگونه حرفه ای ها می توانند رقابتی بمانند:

سواد هوش مصنوعی: سواد هوش مصنوعی 6 برابر بیشتر از یک سال پیش در شرح وظایف ظاهر می شود.

مهارت های نرم را توسعه دهید: خلاقیت، سازگاری و ارتباط همچنان مهمترین عوامل تمایز هستند.

مجموعه مهارت های خود را گسترش دهید: حرفه ای ها اکنون 40٪ دامنه وسیع تری از مهارت ها را نسبت به سال 2018 به پروفایل های خود اضافه می کنند.

همانطور که کارین کیمبرو، اقتصاددان ارشد لینکدین، خاطرنشان می کند، "برای هدایت موفقیت آمیز تغییرات مداوم در کار، به ویژه تغییراتی که توسط هوش مصنوعی ایجاد می شود، سازمان ها، رهبران و افراد باید ذهنیتی را اتخاذ کنند که تغییرات را در بر گیرد و یادگیری مستمر، توسعه مهارت ها و رویکردهای انسان محور را در اولویت قرار دهد." با تمرکز بر توسعه این مهارت های مورد تقاضا، خود را برای مشاغلی که امروز وجود دارد و مشاغلی که فردا ظهور خواهند کرد، قرار می دهید. در دنیایی که تغییر تنها چیز ثابت است، توانایی شما برای انطباق و رشد مهارت هایتان ممکن است ارزشمندترین دارایی شما باشد.

هوش مصنوعی در حال تغییر شکل کار است، اما کسب و کارها تنها با استخدام متخصصان هوش مصنوعی برنده نخواهند شد. آینده متعلق به متخصصانی است که مهارت هوش مصنوعی را با هوش انسانی – خلاقیت، حل مسئله و تفکر استراتژیک – ترکیب می کنند. شرکت هایی که امروز روی این مهارت ها سرمایه گذاری می کنند، آینده کاری را رهبری می کنند.