AI時代，CEO們如何重新“投資”員工
Paige McGlauflin
2023-03-04
2019年5月7日，顧客在美國紐約市的Amazon Go便利店購物。圖片來源：SPENCER PLATT—GETTY IMAGES
人工智能已經成為工作場所的中流砥柱，這已經不是什么秘密了。
多年來，許多公司已經將人工智能納入其日常工作。美聯社從2014年開始使用自動化技術撰寫季度收益報告，亞馬遜在2016年首次試點了無收銀員的Amazon Go便利店。但最近出現的基于人工智能的工具，例如OpenAI的ChatGPT，進一步打開了這扇門。Netflix最近使用人工智能為一部新的動漫短片繪制背景，包括瑞士國際航空公司和漢莎航空公司在內的幾家航空公司正在使用人工智能進行調度、播報天氣預報和估計燃料使用量。
盡管人工智能帶來的新發展機遇涉及范圍非常廣，但也引發了人們擔憂自己的工作被取代。聊天機器人開發商Tidio對1,200多名受訪者進行的一項調查顯示，近69%擁有研究生學位的人擔心自己的工作被人工智能取代（55%的非研究生學位受訪者表示自己有同樣的擔憂）。2020年，世界經濟論壇估計，到2025年，勞動力從人類向機器的轉移將取代8,500萬個工作崗位。
雖然人工智能肯定會顛覆勞動力市場，世界各地的雇主在過去十年一直在為這種情況做準備，但一些專家不認同自動化會導致工作被淘汰的說法。波士頓咨詢公司的董事兼執行合伙人朱莉婭·達爾說：“目前我們看到的是一些任務被自動化取代，工作也發生了重大變化。”達爾領導著該公司的行為經濟學和洞察力項目BeSmart。“但是并沒有出現完全取代，而是勞動力供需滿足方式的轉變，因此實際上最終可能會出現關鍵技能和急需職業的短缺。”
世界經濟論壇的同一份報告還發現，到2025年，自動化將創造9,700萬個工作崗位，這意味著雇主必須重新考慮如何為未來人工智能驅動的工作場所培訓員工。
人工智能的發展讓雇主有必要重新思考員工飛黃騰達所需的技能和發展機會。埃森哲的人才與組織/人類潛能全球主管克里斯蒂·史密斯在接受《財富》雜志采訪時表示：“我不希望大家只看重員工的工作效率。在新的雇主-雇員關系中，公司需要培養員工的技能和能力，并以一種完全不同的方式投資員工。”
達爾建議那些想要充分利用人工智能優勢的雇主考慮10-20-70公式：公司花10%的精力設計適當的算法，花20%的精力發展相關技術和完善相關數據來支持人工智能系統，花70%的精力來轉變業務流程，包括適度支持人類員工有效地使用人工智能工具。
但要想事半功倍，雇主需要了解員工所缺乏的技能，并為他們量身定制培訓課程，以提高他們的技能。
然而，雇主們應該預料到有些人會對技能提升產生反感。“人們都會懼怕改變。如果高管和領導者一直只是高高在上地強調這種變化是多么激動人心，那么你就不太可能讓員工團結在你的周圍。”相反，領導者應該在設計員工技能提升計劃時就考慮到有人會反感，而不是期待得到所有人的積極反饋。
讓耗時的任務實現自動化是消除員工反感情緒的一種方法，尤其是那些對員工來說負擔沉重的任務。
“想象一下，X光機操作員在醫療保健場景中使用人工智能。機器變得如此智能，以至于它可以更快地完成X光掃描，這樣就能夠為X光機操作員騰出時間讓他完成更富創造性的工作。”德勤全球人工智能研究所的執行董事比娜·阿馬納特說。盡管在人工智能的輔助下效率會大幅提高，但也不太可能有更多的骨折患者填滿空檔時間，所以雇主們必須主動出擊，考慮如何填滿人工智能創造出來的空檔時間。
同樣值得注意的是，多數人缺乏良好的人工智能素養。麻省理工學院斯隆管理學院的工商管理教授凱特·凱洛格表示：“我們發現很多人厭惡算法，他們不信任人工智能，或者他們不太確定如何使用人工智能。”在2021年艾倫研究所進行的一項人工智能調查中，超過84%的受訪者在關于人工智能能力的測試里沒有及格（及格線是60分）。
在埃森哲，客戶會接受關于他們擁有的技能、需要的技能以及技能差距的評估。然后，各公司制定具體的學習路徑，對員工進行技能提升和技能再培訓。最常見的技能可以分為兩類：數據和分析能力，以及圍繞透明度、同理心和人際關系的人際技能。
“我不認為你能夠把這些（技能）分開來看，我們的客戶也不會分開看待這些技能。這些技能需要同步提高。”埃森哲的史密斯說。比如，如果員工從個人貢獻者轉變為管理者的角色，就需要接受所需的技術技能和高效管理的相關培訓。
此外，還要考慮員工必須學習的非自動化技能。達爾指出了三項需要培養的基本技能：批判性探究、評估人工智能工具產出的質量，以及道德規范。
達爾說：“這是令人興奮的，也是我們所處時代讓人感覺可怕和模棱兩可的部分。我們介于完全的人類世界和自動化之間，并賦予了人們這樣的技能：什么是高質量的問題？我可以確認自己是否得到了高質量的答案嗎？這個答案是否安全、得當且合乎道德，我能夠采取相應的行動嗎？這些都是未來需要的技能。”
在職學習是提高員工人工智能技能的最佳方式之一，管理者甚至可以通過使用相關技術來培訓員工。例如，引入聊天機器人或根據員工的具體角色和職能創建人工智能內容和學習模塊。阿馬納特表示，這種定制化培訓能夠提高員工參與度，“因為如果你是一名財務人員，而培訓中使用的例子是營銷相關的例子的話……就可能不那么相關，或者你也不容易掌握。”
但是，要應對人工智能在工作場所的應用迅速實現普及的問題，還需要對企業文化進行批判性的審視。埃森哲在2021年對1,100名高管和5,000名員工進行的一項調查中，只有六分之一的員工稱，他們與公司和同事的聯系非常緊密，四分之一的員工認為雇主滿足了他們的需求。
史密斯說：“在這個工作新世界里，不能只關注技術技能了。要想在勞動力市場上取勝，吸引并留用合適的人才，你必須確保自己正在培養那些在人工智能或任何技術中都無法復制的人際技能。”
隨著人工智能變得越來越普遍，領導者們必須讓員工隊伍為未來做好準備，否則，就會錯過通過技術為員工賦能的紅利。（財富中文網）
譯者：中慧言-王芳
人工智能已經成為工作場所的中流砥柱，這已經不是什么秘密了。
多年來，許多公司已經將人工智能納入其日常工作。美聯社從2014年開始使用自動化技術撰寫季度收益報告，亞馬遜在2016年首次試點了無收銀員的Amazon Go便利店。但最近出現的基于人工智能的工具，例如OpenAI的ChatGPT，進一步打開了這扇門。Netflix最近使用人工智能為一部新的動漫短片繪制背景，包括瑞士國際航空公司和漢莎航空公司在內的幾家航空公司正在使用人工智能進行調度、播報天氣預報和估計燃料使用量。
盡管人工智能帶來的新發展機遇涉及范圍非常廣，但也引發了人們擔憂自己的工作被取代。聊天機器人開發商Tidio對1,200多名受訪者進行的一項調查顯示，近69%擁有研究生學位的人擔心自己的工作被人工智能取代（55%的非研究生學位受訪者表示自己有同樣的擔憂）。2020年，世界經濟論壇估計，到2025年，勞動力從人類向機器的轉移將取代8,500萬個工作崗位。
雖然人工智能肯定會顛覆勞動力市場，世界各地的雇主在過去十年一直在為這種情況做準備，但一些專家不認同自動化會導致工作被淘汰的說法。波士頓咨詢公司的董事兼執行合伙人朱莉婭·達爾說：“目前我們看到的是一些任務被自動化取代，工作也發生了重大變化。”達爾領導著該公司的行為經濟學和洞察力項目BeSmart。“但是并沒有出現完全取代，而是勞動力供需滿足方式的轉變，因此實際上最終可能會出現關鍵技能和急需職業的短缺。”
世界經濟論壇的同一份報告還發現，到2025年，自動化將創造9,700萬個工作崗位，這意味著雇主必須重新考慮如何為未來人工智能驅動的工作場所培訓員工。
人工智能的發展讓雇主有必要重新思考員工飛黃騰達所需的技能和發展機會。埃森哲的人才與組織/人類潛能全球主管克里斯蒂·史密斯在接受《財富》雜志采訪時表示：“我不希望大家只看重員工的工作效率。在新的雇主-雇員關系中，公司需要培養員工的技能和能力，并以一種完全不同的方式投資員工。”
達爾建議那些想要充分利用人工智能優勢的雇主考慮10-20-70公式：公司花10%的精力設計適當的算法，花20%的精力發展相關技術和完善相關數據來支持人工智能系統，花70%的精力來轉變業務流程，包括適度支持人類員工有效地使用人工智能工具。
但要想事半功倍，雇主需要了解員工所缺乏的技能，并為他們量身定制培訓課程，以提高他們的技能。
然而，雇主們應該預料到有些人會對技能提升產生反感。“人們都會懼怕改變。如果高管和領導者一直只是高高在上地強調這種變化是多么激動人心，那么你就不太可能讓員工團結在你的周圍。”相反，領導者應該在設計員工技能提升計劃時就考慮到有人會反感，而不是期待得到所有人的積極反饋。
讓耗時的任務實現自動化是消除員工反感情緒的一種方法，尤其是那些對員工來說負擔沉重的任務。
“想象一下，X光機操作員在醫療保健場景中使用人工智能。機器變得如此智能，以至于它可以更快地完成X光掃描，這樣就能夠為X光機操作員騰出時間讓他完成更富創造性的工作。”德勤全球人工智能研究所的執行董事比娜·阿馬納特說。盡管在人工智能的輔助下效率會大幅提高，但也不太可能有更多的骨折患者填滿空檔時間，所以雇主們必須主動出擊，考慮如何填滿人工智能創造出來的空檔時間。
同樣值得注意的是，多數人缺乏良好的人工智能素養。麻省理工學院斯隆管理學院的工商管理教授凱特·凱洛格表示：“我們發現很多人厭惡算法，他們不信任人工智能，或者他們不太確定如何使用人工智能。”在2021年艾倫研究所進行的一項人工智能調查中，超過84%的受訪者在關于人工智能能力的測試里沒有及格（及格線是60分）。
在埃森哲，客戶會接受關于他們擁有的技能、需要的技能以及技能差距的評估。然后，各公司制定具體的學習路徑，對員工進行技能提升和技能再培訓。最常見的技能可以分為兩類：數據和分析能力，以及圍繞透明度、同理心和人際關系的人際技能。
“我不認為你能夠把這些（技能）分開來看，我們的客戶也不會分開看待這些技能。這些技能需要同步提高。”埃森哲的史密斯說。比如，如果員工從個人貢獻者轉變為管理者的角色，就需要接受所需的技術技能和高效管理的相關培訓。
此外，還要考慮員工必須學習的非自動化技能。達爾指出了三項需要培養的基本技能：批判性探究、評估人工智能工具產出的質量，以及道德規范。
達爾說：“這是令人興奮的，也是我們所處時代讓人感覺可怕和模棱兩可的部分。我們介于完全的人類世界和自動化之間，并賦予了人們這樣的技能：什么是高質量的問題？我可以確認自己是否得到了高質量的答案嗎？這個答案是否安全、得當且合乎道德，我能夠采取相應的行動嗎？這些都是未來需要的技能。”
在職學習是提高員工人工智能技能的最佳方式之一，管理者甚至可以通過使用相關技術來培訓員工。例如，引入聊天機器人或根據員工的具體角色和職能創建人工智能內容和學習模塊。阿馬納特表示，這種定制化培訓能夠提高員工參與度，“因為如果你是一名財務人員，而培訓中使用的例子是營銷相關的例子的話……就可能不那么相關，或者你也不容易掌握。”
但是，要應對人工智能在工作場所的應用迅速實現普及的問題，還需要對企業文化進行批判性的審視。埃森哲在2021年對1,100名高管和5,000名員工進行的一項調查中，只有六分之一的員工稱，他們與公司和同事的聯系非常緊密，四分之一的員工認為雇主滿足了他們的需求。
史密斯說：“在這個工作新世界里，不能只關注技術技能了。要想在勞動力市場上取勝，吸引并留用合適的人才，你必須確保自己正在培養那些在人工智能或任何技術中都無法復制的人際技能。”
隨著人工智能變得越來越普遍，領導者們必須讓員工隊伍為未來做好準備，否則，就會錯過通過技術為員工賦能的紅利。（財富中文網）
譯者：中慧言-王芳
It’s no secret that A.I. has become a workplace mainstay.
Plenty of companies have for years incorporated A.I. into their business practice. The Associated Press has used automation technology to write quarterly earnings reports since 2014, and Amazon first piloted its cashierless Amazon Go convenience stores in 2016. But the recent emergence of A.I.-based tools like OpenAI’s ChatGPT has opened the door even further. Netflix recently used A.I. to draw backgrounds for a new anime short, and several airlines, including Swiss International Airlines and Lufthansa, are using A.I. for scheduling, weather forecasting, and estimating fuel usage.
Though new A.I.-driven possibilities are extensive, they usher renewed and very human anxiety about job replacement. Nearly 69% of individuals with graduate degrees fear losing their jobs to artificial intelligence (55% of non-graduate degree respondents report the same fear), according to a survey of over 1,200 respondents from chatbot developer Tidio. In 2020, the World Economic Forum (WEF) estimated that the labor shift from humans to machines would displace 85 million jobs by 2025.
While A.I. certainly stands to disrupt the workforce, an occurrence employers worldwide have been bracing for the last decade, some experts disagree that automation will lead to job obsolescence. “What we consistently see at the moment is some task replacement and jobs that substantially evolve,” says Julia Dhar, director and managing partner at Boston Consulting Group, who leads BeSmart, the firm’s behavioral economics and insights initiative. “But instead of a complete replacement, you’re seeing a shift in the way labor supply and demand is fulfilled, and so you actually can end up with shortfalls in really key skills and in-demand occupations.”
The same WEF report also found automation could create 97 million jobs by 2025, meaning employers must rethink how they train employees for the future A.I.-driven workplace.
A.I. has created the need for employers to rethink the skills and development workers now need to thrive professionally. “I don’t want us to think about humans in the workplace as just all about their efficiency,” Christie Smith, Accenture’s global lead of Talent & Organization/Human Potential, tells Fortune. “In the new employer-employee relationship, the organization needs to build the right skills and capabilities and invest in their employees in a whole different way.”
Dhar advises employers who want to fully reap A.I.’s benefits to consider the 10-20-70 formula, in which 10% of the organization’s effort lies in designing an adequate algorithm, 20% involves building the right technology and data to support the A.I. system, and 70% comes from how business processes are transformed, including appropriately supporting human workers to use A.I. tools effectively.
But squeezing all the juice out of that 70% requires employers to understand the skills workers lack and create customized learnings to upskill them.
However, employers should expect some aversion to upskilling. “Change doesn’t come super comfortably to human beings. And if executives and leaders are consistently out there only saying that this change is exciting and energizing, you’re unlikely to bring people with you,” says Dhar. Instead, leaders should design an upskilling plan that considers potential antipathy rather than anticipating only positive responses.
One way to quiet aversion is automating time-consuming tasks, particularly those burdensome to employees.
“Think of A.I. being used in a health care scenario by an X-ray machine operator. You make the machine so smart that it can do X-rays faster, and you free up time for the X-ray machine operator to do more creative work,” says Beena Ammanath, executive director of the Global Deloitte A.I. Institute. While more efficient, it’s not likely that more bone fractures will fill up the technician’s queue, so it’s important that employers proactively think about how to fill the free time that A.I. creates.
It’s also worth remembering that most Americans lack robust A.I. literacy. “What we see is a lot of what’s known as algorithmic aversion, where workers don’t want to trust the A.I., or they’re not exactly sure how to use the A.I.,” says Kate Kellogg, a professor of business administration at MIT Sloan. Over 84% of respondents to a 2021 Allen Institute for A.I. survey failed to exceed a passing score of 60% when quizzed on A.I. capabilities.
At Accenture, clients undergo an assessment of skills they have, skills they need, and the breadth of their skills gap. Then, client organizations develop specific learning paths to upskill and reskill employees. The most common skills needed fall into two buckets: data and analytics capabilities and human skills around transparency, empathy, and connection.
“I don’t think you can separate those [skills], and we’ve seen that our clients won’t separate them. They need to go hand-in-hand,” says Accenture’s Smith. For example, training on in-demand technical skills and effective management if an employee transitions from an individual contributor to a supervisory role.
Also, consider the non-automatable skills that workers must learn. Dhar identifies three essential skills to invest in: critical inquiry, assessing the quality of what A.I. tools produce, and ethics.
“That’s exciting and the scary and ambiguous part of the moment we’re in,” Dhar says. “We’re between the fully human world and automation, and giving people the skills to say: What does a good-quality question look like? Can I validate whether I have received a good-quality answer? And is that answer safe, appropriate, and ethical for me to be able to take action on? Those are the skills of the future.”
On-the-job learning is among the best ways to upskill employees for A.I., and managers can even use the technology to train workers. For instance, introducing chatbots or creating A.I. content and learning modules based on employees’ specific roles and functions. Such customized training drives engagement “because if you are a finance person using an example for marketing… [that] may not be as relevant, or it might not be easy to grasp,” says Ammanath.
But addressing A.I.’s rapidly expanding presence in the workplace also requires a critical look at the corporate culture. In a 2021 Accenture survey of 1,100 C-level executives and 5,000 workers, just one in six employees reported feeling highly connected to their organization and colleagues, and one in four felt that their employers were meeting their needs.
“In this new world of work, it’s not just about the technological skills,” says Smith. “To win in the labor market and attract, retain, and access the right talent, you’ve got to make sure that you are building those very human skills that you can’t replicate in A.I. or any kind of technology.”
As A.I. becomes all the more pervasive it will fall on leaders to future-proof their workforce or, consequently, miss out on the benefits of technologically empowering their employees.
