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編者按：AI自動化工程師是一個新興崗位，這個崗位不需要有編程基礎(chǔ)，但需要有探索解決問題的好奇心。本文來自編譯，希望對您有所啟發(fā)。

作為一名Zapier的學(xué)習(xí)設(shè)計師，我曾致力于幫助團隊成員成長，比如設(shè)計并主持培訓(xùn)課程，創(chuàng)建賦能資源，協(xié)助同事理解其工作如何推動公司戰(zhàn)略。如今我加入人力資源團隊擔(dān)任AI自動化工程師，但核心使命始終如一，就是持續(xù)助力團隊成員發(fā)揮最佳工作效能。

1. 什么是AI自動化工程師？

AI自動化工程師這個頭銜聽起來有些模糊，其實工作內(nèi)容很清晰。我會深入一個團隊，發(fā)掘提升團隊效率的機會，并構(gòu)建能把握這些機遇的人工智能工作流。目標(biāo)是創(chuàng)造可量化的改進，讓同事們能專注于創(chuàng)造力、戰(zhàn)略規(guī)劃和人際聯(lián)結(jié)。

我覺得這個職位名稱會隨著時間推移越來越常見。例如，內(nèi)容營銷團隊招聘時，可能不再找新文案，而是尋找具備內(nèi)容敏銳度的人工智能自動化工程師；工程團隊招聘時，可能不再招募初級程序員，而是尋找擁有技術(shù)背景的人工智能自動化工程師。

2. AI自動化工程師為何重要？

許多團隊雖知道人工智能有潛力，但在將想法轉(zhuǎn)化為行動時會遇到困難。問題不在于技術(shù)本身，而在于轉(zhuǎn)化能力，即理解現(xiàn)有流程如何運作、存在哪些缺陷、哪些數(shù)據(jù)可安全使用，以及什么是“更好的”。

人工智能自動化工程師正是填補這一鴻溝的關(guān)鍵。我們會運用Zapier、ChatGPT、Airtable和Cursor等工具快速構(gòu)建原型，再將其強化為可靠的內(nèi)部工具。

在人力資源領(lǐng)域，這體現(xiàn)在以下方面：

• 減少招聘方、面試官與候選人之間的來回溝通

• 自動匯總面試反饋以加速決策

• 跨工具同步人員數(shù)據(jù)，同時設(shè)置隱私合規(guī)防護機制

• 讓員工自助獲取政策解答，同時保持人性化關(guān)懷

我的職責(zé)不只是服務(wù)本團隊。重要的是構(gòu)建可復(fù)用的HR工作流，供客戶共享。當(dāng)為Zapier人力資源團隊設(shè)計面試總結(jié)工具或自助政策機器人時，我會思考其如何惠及全球其他HR團隊。有時客戶的實際案例會催生工作流方案，進而反哺Zapier內(nèi)部。

3. AI自動化工程師的周度工作記錄

AI自動化工程師是新興崗位，而我是該領(lǐng)域的先行者。以下是我的日常工作概況：

• 流程分析：我會梳理實際工作流程，量化現(xiàn)有流程成本，然后對優(yōu)化機會進行排序，尋找能產(chǎn)生重大影響的切入點。

• 快速創(chuàng)建原型：確定優(yōu)化方向后，我使用Zapier及其他AI工具構(gòu)建可測試的小型版本。

• 團隊嵌入式協(xié)作：深入一線工作場景，在真實流程中測試原型，實時調(diào)整提示詞與邏輯規(guī)則。明確系統(tǒng)可信度閾值及人工干預(yù)時機，形成規(guī)范文檔。

• AI自動化推廣：工作流驗證成功后，集成錯誤處理、重試機制、可觀測性及訪問控制。編寫運行手冊確保團隊能自主維護，實現(xiàn)角色交接。

• 傳授技能賦能團隊：通過短時工作坊、撰寫操作指南及與團隊負(fù)責(zé)人結(jié)對指導(dǎo)，讓團隊成員能自主發(fā)現(xiàn)下一個應(yīng)用場景，并掌握AI適用邊界。

• 衡量實際成效：追蹤節(jié)省工時、錯誤率降低幅度、周期時間優(yōu)化、采用率及業(yè)務(wù)成果，如招聘周期縮短、候選人體驗提升。

• 與銷售協(xié)作：當(dāng)發(fā)現(xiàn)能顯著提升效率的人力資源工作流時，我會將其打包成演示或操作指南，供銷售團隊向潛在客戶展示。有時我會直接參與洽談，用通俗語言闡釋工作流原理，即為何有效、解決哪些問題、驅(qū)動哪些業(yè)務(wù)成果。

• 向上反饋改進建議：由于每日基于Zapier和AI工具進行開發(fā)，我常遇到邊界案例、功能缺失或流程優(yōu)化空間。我會將這些反饋，通常附帶人力資源團隊和客戶的具體案例，傳遞給產(chǎn)品團隊，確保Zapier的下個版本更貼合真實人力資源團隊的工作模式。

4. 成為AI自動化工程師需要具備什么素質(zhì)？

我不是技術(shù)出身，但天生愛鉆研，這讓我適合這個崗位。我擅長運用無代碼工具構(gòu)建系統(tǒng)，更熱衷于快速交付解決方案。

工作中我掌握了多項技能，如提示工程設(shè)計、負(fù)責(zé)任的人工智能實踐，以及如何為具體任務(wù)選擇合適的人工智能工具。

不過，這個職位最重要的部分是我經(jīng)驗最豐富的領(lǐng)域，即賦能。我要確保使用這些系統(tǒng)的人員能夠充分理解如何最大化利用這些系統(tǒng)。

需要說明的是，我的工作重心完全在人力資源領(lǐng)域。無論是系統(tǒng)構(gòu)建、原型設(shè)計還是能力賦能，我都專注于此。雖然我欣賞AI自動化工程師在營銷、IT或工程領(lǐng)域的應(yīng)用，但我的職責(zé)始終圍繞HR場景展開。我助力人力資源團隊更高效運作，也幫助客戶優(yōu)化HR運營體系。同時，我的經(jīng)歷證明，成為AI自動化工程師不需要軟件工程師背景。以下是Zapier社區(qū)中我認(rèn)為具備AI自動化工程師資質(zhì)的成員，他們來自不同背景：

• Remote公司的IT主管馬庫斯·齊藤（Marcus Saito）運用AI自動處理了27.5%的IT工單，為團隊節(jié)省逾2200個工作日及50萬美元招聘成本。

• Vendasta的營銷運營專家雅各布·西爾斯（Jacob Sirrs）通過AI自動化銷售流程，每年節(jié)省282個工作日，并挽回100萬美元收入。

• ActiveCampaign的產(chǎn)品教育經(jīng)理塔比莎·喬丹（Tabitha Jordan）實施AI驅(qū)動的潛在客戶信息豐富化方案，使銷售團隊能專注于高價值活動。

從學(xué)習(xí)發(fā)展領(lǐng)域轉(zhuǎn)型為人力資源AI自動化工程師，我的使命始終如一，就是持續(xù)助力人們更高效地工作。若你對人工智能感興趣，不妨從每周最煩人的瑣碎任務(wù)入手，解決它，衡量成效，再攻克下一個難題。

譯者：Teresa

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