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[软文] 全球风险报告丨将生成式人工智能的力量应用于技能型组织:三个紧迫的问题

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发表于 2024-3-6 16:24:40 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 中国–北京–北京

  如果您对人工智能的最新进展感到不知所措,那么您并非一人如此。人工智能的应用正以前所未有的、甚至是革命性的速度发展,影响着我们的[url=https:www.mercer.com.cnsolutionstalent-and-rewardstalent-strategy人才战略[/url]工作方式和我们对工作的思考方式。尽管采取观望态度可能很有诱惑力,但以技能为基础的组织必须在人工智能方面领先一步,以保持竞争力。

  生成式人工智能已经通过增强人类的能力来改变基于技能的工作场所。例如,我们在GenAI的帮助下撰写了本文的初稿!当然,我们仍然需要用有人文性质的方式来编辑和完善它。为了充分发挥其潜力,组织和领导者应该考虑如何采用人工智能驱动的工具,调整他们的劳动力战略,并优先考虑员工技能提升和再培训,以便在人工智能驱动的未来工作中茁壮成长。

  人工智能与基于技能的工作场所的交互将成为今年达沃斯年度美世早餐会的主题——利用人工智能的力量来优化我们的工作世界。奥纬咨询首席知识官Ana Kreacic和美世高级合伙人,全球转型服务负责人Ravin Jesuthasan将主持一场小组讨论,探讨有关生成式人工智能如何重塑劳动力管理战略的关键问题。Ana和Ravin将与Exponential View的首席执行官Azeem Azhar,微软美洲总裁Deb Cupp,渣打银行首席人力资源官Tanuj Kapilashrami和Huma Therapeutics的创始人兼首席执行官Dan Vahat一起参加。奥纬咨询论坛首席执行官John Romeo也将分享新版《生成式人工智能报告》的亮点。

  与此同时,我们认为每个领导者都应该考虑以下三个紧迫问题。

  生成式人工智能正在自动化我们日常的任务,实现更好的数据驱动决策,并改变工作所需的技能。它汇集了三个基本要素,使其现代工作场所带来前所未有的影响:

  海量内存和模式识别

  生成式人工智能可以连接起互相间相距甚远的概念,得出推论并识别大量数据中的模式。这种能力使它能够提供人类可能无法立即看到的见解和解决方案,并且可以提升和加快我们的创意和分析过程。

  低/无代码要求

  与通常需要大量编码技能的传统人工智能不同,生成式人工智能只需最少的编码专业知识即可利用。这使得对人工智能驱动解决方案的访问民主化,使更广泛的专业人士能够使用它们。

  缺乏逻辑

  生成式人工智能根据广泛的训练数据而不是僵化的逻辑进行预测。这种方法使其能够适应数据并从数据中学习,从而有可能提供超越传统基于逻辑的系统限制的创新解决方案。

  虽然不是每个人都了解生成式人工智能,但大多数人都认识到它即将在工作场所带来的巨大变化。最近的调查和研究表明,人们越来越认识到人工智能在劳动力管理方面的潜力。事实上,我们的美世研究表明,51%的员工已经相信人工智能技术将帮助他们更高效地完成工作。

  生成式人工智能的真正优势在于增强人类的工作,而不是用技术取代它。对于领导者来说,将人类和人工智能建立伙伴关系意味着确定人工智能可以在哪些方面替代重复性工作;它可以增强人类的创造力、批判性思维和同理心;它可以创造全新的工作机会并需要新的技能。

  在《重塑工作:将自动化应用于工作的4步方法》一书中,John Boudreau 和我谈到了如何将工作分为四种不同的结果。

  以下是关于从简单的基于规则的系统到生成式人工智能的各代人工智能中可能如何发挥作用的具体内容:

  消除错误

  在航空公司飞行员等高风险情况下,基于规则的预测系统和机器学习可以帮助消除错误,确保安全并最大限度地减少潜在的负面后果。

  最小化差异

  对于事务处理工作,上述技术可以帮助在所需的窄小的区域内保持性能,以确保最佳影响。

  提高生产力

  对于销售等工作,生成式人工智能可以提高人类绩效和生产力,直接为组织价值做出贡献。

  实现突破

  在数据科学和写作等创意领域,即使是性能的微小改进也可以带来价值的显着提升,生成式人工智能可以增强决策能力并带来不可预见的突破。

  当我们期待人工智能帮助我们实现这些差异化的结果时,领导者必须了解工作以及何时应该或不应该依赖各种人工智能技术,同时仔细考虑人工智能在替代、增强或改变人类员工工作方面应该发挥的作用。

  许多技术专家、伦理学家和未来学家都以谨慎的热情对待人工智能——他们警告说,即使我们接受了生成式人工智能的好处,我们也必须为它融入劳动力创造新的约束。

  以下是一些需要考虑的因素:

  建立包含人工智能的工作模型

  创建一个工作运营模型,分析工作并负责任地应用新兴的 AI 和自动化。

  创建对人工智能友好的人才模型

  开发人才模型,确保技能管道,同时逐步应用更多 AI。

  以人工智能为中心培养未来技能

  促进员工技能提升和再培训,以适应人工智能的进步,并调整角色和技能,以适应人类与人工智能的协作。

  发展您的思维方式和文化

  培养一种不断重塑的文化,以充分利用人工智能的知识和创造力民主化。教育你自己和你的团队,尽量减少恐惧和干扰。

  将生成式人工智能集成到基于技能的组织中既令人兴奋又具有挑战性。随着我们进入自动化领域的未知领域,组织必须花时间规划、适应、拥抱人工智能并将其集成到其劳动力管理战略中。这是保持竞争力和确保组织未来繁荣的唯一途径,我们可以利用人工智能的潜力来增强人类的专业知识。

  本文作者:

  Ravin Jesuthasan

  美世高级合伙人,全球转型服务负责人

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