（吉隆坡26日讯）学者认为，2030年马来西亚数码（MD2030）需要聚焦于高价值领域，以确保其创造 50 万个数码工作岗位的目标，有助提高国人的平均收入。
数据创新与人工智能研究院（IDEA-AI）总执行长兼院长莫哈末沙贝里博士说，AI 和数据科学等领域的工作机会，有潜能提供具竞争力的薪金。
他日前对《马新社》说，若无法培养高技能本地人才，可能会导致低薪数码工作岗位供过于求，而具战略性的关键职位则会被外国专家占据。
“通过各项倡议，如MD2030、2026至2030年国家人工智能行动蓝图，以及迈向2030人工智能国家愿景，我国拥有一个强稳的基础实现50 万个数码工作岗位的目标。”
“然而，真正的成功不应以创造工作岗位的数量来衡量，而应以我们培养高技能AI和数码人才的能力来衡量，他们可胜任高价值职位及提高国人的收入。”
莫哈末沙贝里说，事实上，马来西亚仍面对数码人才缺口，尤其是在AI、机器学习、网络安全、数据分析和云计算工程领域。
他指出，尽管我国每年培养大量毕业生，但业界仍普遍反映，难以找到具备务实技能和实际工作经验的雇员。
他解释，在落实MD2030过程中，人力资本发展必须成为优先事项，包括加强科学、技术、工程及数学（STEM）教育、扩大数码科技培训，以及增加技能提升项目。
在公共开支方面，他认为，通过政府科技（GovTech）举措达到节省45亿令吉目标是可行的，前提是推动工作流程转型，但各政府机构对原有系统的依赖是当前最大的技术挑战。
他也说，对于中小型企业而言，AI具潜力降低企业营运成本，惟目前最关键的障碍是业主缺乏相关知识及执行策略。
在高等教育生态体系及人力资本发展方面，马来西亚工艺大学（UTM）计算学院应用计算与人工智能系副教授莫哈末沙希占说，确保毕业生不会被快速的科技发展抛在后头是高等教育机构所面对的挑战。
他指出，根据MD2030数据，仅39%雇员高度熟悉AI工具。
他提到，人才机构（Talent Corp）预测，约62万名雇员将受到经济及科技环境转变的影响，这显示现代就业竞争力已需要超越传统学历资格的附加价值。
他解释，传统学位框架对于培养深厚的专业知识仍至关重要，但必须结合灵活的微认证机制，以跟上业界快速演变的步伐。
“课程应分为两个层面，第一层是较为稳定的基础知识，例如数学、统计学、计算机科学、数据、批判思维、伦理、AI安全及AI治理。”
“第二层则是应用导向内容，可通过每学期更新的选修科目、业界项目、微认证、专业认证及实习进行调整。”
莫哈末沙希占说，当今毕业生面对的就业挑战不再是缺乏理论知识，而是无法将知识应用于解决真实工作环境中的复杂问题。
“有鉴于此，高等教育转型需要实现范式转变，与业界的战略合作不应只是辅助角色，而应成为培育具备未来竞争力及能在全球舞台竞争的数码人才的必要条件。”