根据牛津互联网研究所和哥本哈根大学社会数据科学中心的研究人员的一项研究，拥有人工智能技能的员工“特别有价值”，他们的薪水比平均水平高出21%，但可能高达40%——部分原因是这些技能可以与其他有价值的技能结合起来。
国际团队发现，人工智能技能的高度“互补性”(它们可以与广泛的其他技能(通常是有价值的技能)相结合)被证明是提高工人人工智能技能价值的关键因素。这项研究聚焦于962项技能和2.5万名员工，发现一项技能的经济价值取决于互补性，即它与其他员工能力的结合程度。
研究发现，新技术，特别是人工智能的发展，对技能的价值产生了强烈影响。编程语言和数据科学是最有价值的。在经常需要的人工智能技能中，对工人而言，经济价值(按小时工资增长百分比计算)排名前五的是:
- 机器学习(+40%)
- 张量流量(+38%)
- 深度学习(+27%)
- 自然语言处理(+19%)
- 数据科学(+17%)
研究结果的合著者、奥伊大学的法比安·斯蒂芬妮博士说:“我们知道，我们永远不会孤立地应用技能。通过这些数据，我们可以看到哪些技能最受欢迎，哪些技能组合最受需求，这使我们能够根据劳动力市场的需求为技能和补充技能提供经济价值。”
Ole Teutloff说:“将技能之间的关系概念化为一个网络，使我们能够展示人力资本的环境依赖性。”
斯蒂芬妮博士补充说:“我们的发现对个人、企业和政策制定者都有深远的影响。通过认识到互补性的价值，我们可以在技术变革时期更好地指导员工进行个人再培训。”
研究结果表明，一项技能与其他技能结合的可能性越高，其本身的价值就越高。数据分析等技能之所以有价值，部分原因是它们可以与其他高价值技能相结合。相比之下，修图等技能只能与一组特定的其他技能相结合，因此价值较低。
这项名为“一项技能的代价是什么?”的研究发表在《研究政策》杂志上。该报告使用了2014年至2022年间美国在线劳动力平台上发布的近5万个自由职业项目的数据。这些技能是从已完成的项目中绘制出来的，以创建一个网络，显示它们的价值(以美元计算)以及它们之间的关系。
Ole Teutloff是SODAS和爱丁堡大学的社会数据科学博士。他拥有牛津大学社会数据科学硕士学位和柏林赫蒂治理学院公共政策硕士学位。在他的研究中，他调查了数字技术对劳动力市场的影响。
