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AI时代,CEO们如何重新“投资”员工

Paige McGlauflin
2023-03-04

随着人工智能变得越来越普遍,领导者们必须让员工队伍为未来做好准备。

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2019年5月7日,顾客在美国纽约市的Amazon Go便利店购物。图片来源:SPENCER PLATT—GETTY IMAGES

人工智能已经成为工作场所的中流砥柱,这已经不是什么秘密了。

多年来,许多公司已经将人工智能纳入其日常工作。美联社从2014年开始使用自动化技术撰写季度收益报告,亚马逊在2016年首次试点了无收银员的Amazon Go便利店。但最近出现的基于人工智能的工具,例如OpenAI的ChatGPT,进一步打开了这扇门。Netflix最近使用人工智能为一部新的动漫短片绘制背景,包括瑞士国际航空公司和汉莎航空公司在内的几家航空公司正在使用人工智能进行调度、播报天气预报和估计燃料使用量。

尽管人工智能带来的新发展机遇涉及范围非常广,但也引发了人们担忧自己的工作被取代。聊天机器人开发商Tidio对1,200多名受访者进行的一项调查显示,近69%拥有研究生学位的人担心自己的工作被人工智能取代(55%的非研究生学位受访者表示自己有同样的担忧)。2020年,世界经济论坛估计,到2025年,劳动力从人类向机器的转移将取代8,500万个工作岗位。

虽然人工智能肯定会颠覆劳动力市场,世界各地的雇主在过去十年一直在为这种情况做准备,但一些专家不认同自动化会导致工作被淘汰的说法。波士顿咨询公司的董事兼执行合伙人朱莉娅·达尔说:“目前我们看到的是一些任务被自动化取代,工作也发生了重大变化。”达尔领导着该公司的行为经济学和洞察力项目BeSmart。“但是并没有出现完全取代,而是劳动力供需满足方式的转变,因此实际上最终可能会出现关键技能和急需职业的短缺。”

世界经济论坛的同一份报告还发现,到2025年,自动化将创造9,700万个工作岗位,这意味着雇主必须重新考虑如何为未来人工智能驱动的工作场所培训员工。

人工智能的发展让雇主有必要重新思考员工飞黄腾达所需的技能和发展机会。埃森哲的人才与组织/人类潜能全球主管克里斯蒂·史密斯在接受《财富》杂志采访时表示:“我不希望大家只看重员工的工作效率。在新的雇主-雇员关系中,公司需要培养员工的技能和能力,并以一种完全不同的方式投资员工。”

达尔建议那些想要充分利用人工智能优势的雇主考虑10-20-70公式:公司花10%的精力设计适当的算法,花20%的精力发展相关技术和完善相关数据来支持人工智能系统,花70%的精力来转变业务流程,包括适度支持人类员工有效地使用人工智能工具。

但要想事半功倍,雇主需要了解员工所缺乏的技能,并为他们量身定制培训课程,以提高他们的技能。

然而,雇主们应该预料到有些人会对技能提升产生反感。“人们都会惧怕改变。如果高管和领导者一直只是高高在上地强调这种变化是多么激动人心,那么你就不太可能让员工团结在你的周围。”相反,领导者应该在设计员工技能提升计划时就考虑到有人会反感,而不是期待得到所有人的积极反馈。

让耗时的任务实现自动化是消除员工反感情绪的一种方法,尤其是那些对员工来说负担沉重的任务。

“想象一下,X光机操作员在医疗保健场景中使用人工智能。机器变得如此智能,以至于它可以更快地完成X光扫描,这样就能够为X光机操作员腾出时间让他完成更富创造性的工作。”德勤全球人工智能研究所的执行董事比娜·阿马纳特说。尽管在人工智能的辅助下效率会大幅提高,但也不太可能有更多的骨折患者填满空档时间,所以雇主们必须主动出击,考虑如何填满人工智能创造出来的空档时间。

同样值得注意的是,多数人缺乏良好的人工智能素养。麻省理工学院斯隆管理学院的工商管理教授凯特·凯洛格表示:“我们发现很多人厌恶算法,他们不信任人工智能,或者他们不太确定如何使用人工智能。”在2021年艾伦研究所进行的一项人工智能调查中,超过84%的受访者在关于人工智能能力的测试里没有及格(及格线是60分)。

在埃森哲,客户会接受关于他们拥有的技能、需要的技能以及技能差距的评估。然后,各公司制定具体的学习路径,对员工进行技能提升和技能再培训。最常见的技能可以分为两类:数据和分析能力,以及围绕透明度、同理心和人际关系的人际技能。

“我不认为你能够把这些(技能)分开来看,我们的客户也不会分开看待这些技能。这些技能需要同步提高。”埃森哲的史密斯说。比如,如果员工从个人贡献者转变为管理者的角色,就需要接受所需的技术技能和高效管理的相关培训。

此外,还要考虑员工必须学习的非自动化技能。达尔指出了三项需要培养的基本技能:批判性探究、评估人工智能工具产出的质量,以及道德规范。

达尔说:“这是令人兴奋的,也是我们所处时代让人感觉可怕和模棱两可的部分。我们介于完全的人类世界和自动化之间,并赋予了人们这样的技能:什么是高质量的问题?我可以确认自己是否得到了高质量的答案吗?这个答案是否安全、得当且合乎道德,我能够采取相应的行动吗?这些都是未来需要的技能。”

在职学习是提高员工人工智能技能的最佳方式之一,管理者甚至可以通过使用相关技术来培训员工。例如,引入聊天机器人或根据员工的具体角色和职能创建人工智能内容和学习模块。阿马纳特表示,这种定制化培训能够提高员工参与度,“因为如果你是一名财务人员,而培训中使用的例子是营销相关的例子的话……就可能不那么相关,或者你也不容易掌握。”

但是,要应对人工智能在工作场所的应用迅速实现普及的问题,还需要对企业文化进行批判性的审视。埃森哲在2021年对1,100名高管和5,000名员工进行的一项调查中,只有六分之一的员工称,他们与公司和同事的联系非常紧密,四分之一的员工认为雇主满足了他们的需求。

史密斯说:“在这个工作新世界里,不能只关注技术技能了。要想在劳动力市场上取胜,吸引并留用合适的人才,你必须确保自己正在培养那些在人工智能或任何技术中都无法复制的人际技能。”

随着人工智能变得越来越普遍,领导者们必须让员工队伍为未来做好准备,否则,就会错过通过技术为员工赋能的红利。(财富中文网)

译者:中慧言-王芳

人工智能已经成为工作场所的中流砥柱,这已经不是什么秘密了。

多年来,许多公司已经将人工智能纳入其日常工作。美联社从2014年开始使用自动化技术撰写季度收益报告,亚马逊在2016年首次试点了无收银员的Amazon Go便利店。但最近出现的基于人工智能的工具,例如OpenAI的ChatGPT,进一步打开了这扇门。Netflix最近使用人工智能为一部新的动漫短片绘制背景,包括瑞士国际航空公司和汉莎航空公司在内的几家航空公司正在使用人工智能进行调度、播报天气预报和估计燃料使用量。

尽管人工智能带来的新发展机遇涉及范围非常广,但也引发了人们担忧自己的工作被取代。聊天机器人开发商Tidio对1,200多名受访者进行的一项调查显示,近69%拥有研究生学位的人担心自己的工作被人工智能取代(55%的非研究生学位受访者表示自己有同样的担忧)。2020年,世界经济论坛估计,到2025年,劳动力从人类向机器的转移将取代8,500万个工作岗位。

虽然人工智能肯定会颠覆劳动力市场,世界各地的雇主在过去十年一直在为这种情况做准备,但一些专家不认同自动化会导致工作被淘汰的说法。波士顿咨询公司的董事兼执行合伙人朱莉娅·达尔说:“目前我们看到的是一些任务被自动化取代,工作也发生了重大变化。”达尔领导着该公司的行为经济学和洞察力项目BeSmart。“但是并没有出现完全取代,而是劳动力供需满足方式的转变,因此实际上最终可能会出现关键技能和急需职业的短缺。”

世界经济论坛的同一份报告还发现,到2025年,自动化将创造9,700万个工作岗位,这意味着雇主必须重新考虑如何为未来人工智能驱动的工作场所培训员工。

人工智能的发展让雇主有必要重新思考员工飞黄腾达所需的技能和发展机会。埃森哲的人才与组织/人类潜能全球主管克里斯蒂·史密斯在接受《财富》杂志采访时表示:“我不希望大家只看重员工的工作效率。在新的雇主-雇员关系中,公司需要培养员工的技能和能力,并以一种完全不同的方式投资员工。”

达尔建议那些想要充分利用人工智能优势的雇主考虑10-20-70公式:公司花10%的精力设计适当的算法,花20%的精力发展相关技术和完善相关数据来支持人工智能系统,花70%的精力来转变业务流程,包括适度支持人类员工有效地使用人工智能工具。

但要想事半功倍,雇主需要了解员工所缺乏的技能,并为他们量身定制培训课程,以提高他们的技能。

然而,雇主们应该预料到有些人会对技能提升产生反感。“人们都会惧怕改变。如果高管和领导者一直只是高高在上地强调这种变化是多么激动人心,那么你就不太可能让员工团结在你的周围。”相反,领导者应该在设计员工技能提升计划时就考虑到有人会反感,而不是期待得到所有人的积极反馈。

让耗时的任务实现自动化是消除员工反感情绪的一种方法,尤其是那些对员工来说负担沉重的任务。

“想象一下,X光机操作员在医疗保健场景中使用人工智能。机器变得如此智能,以至于它可以更快地完成X光扫描,这样就能够为X光机操作员腾出时间让他完成更富创造性的工作。”德勤全球人工智能研究所的执行董事比娜·阿马纳特说。尽管在人工智能的辅助下效率会大幅提高,但也不太可能有更多的骨折患者填满空档时间,所以雇主们必须主动出击,考虑如何填满人工智能创造出来的空档时间。

同样值得注意的是,多数人缺乏良好的人工智能素养。麻省理工学院斯隆管理学院的工商管理教授凯特·凯洛格表示:“我们发现很多人厌恶算法,他们不信任人工智能,或者他们不太确定如何使用人工智能。”在2021年艾伦研究所进行的一项人工智能调查中,超过84%的受访者在关于人工智能能力的测试里没有及格(及格线是60分)。

在埃森哲,客户会接受关于他们拥有的技能、需要的技能以及技能差距的评估。然后,各公司制定具体的学习路径,对员工进行技能提升和技能再培训。最常见的技能可以分为两类:数据和分析能力,以及围绕透明度、同理心和人际关系的人际技能。

“我不认为你能够把这些(技能)分开来看,我们的客户也不会分开看待这些技能。这些技能需要同步提高。”埃森哲的史密斯说。比如,如果员工从个人贡献者转变为管理者的角色,就需要接受所需的技术技能和高效管理的相关培训。

此外,还要考虑员工必须学习的非自动化技能。达尔指出了三项需要培养的基本技能:批判性探究、评估人工智能工具产出的质量,以及道德规范。

达尔说:“这是令人兴奋的,也是我们所处时代让人感觉可怕和模棱两可的部分。我们介于完全的人类世界和自动化之间,并赋予了人们这样的技能:什么是高质量的问题?我可以确认自己是否得到了高质量的答案吗?这个答案是否安全、得当且合乎道德,我能够采取相应的行动吗?这些都是未来需要的技能。”

在职学习是提高员工人工智能技能的最佳方式之一,管理者甚至可以通过使用相关技术来培训员工。例如,引入聊天机器人或根据员工的具体角色和职能创建人工智能内容和学习模块。阿马纳特表示,这种定制化培训能够提高员工参与度,“因为如果你是一名财务人员,而培训中使用的例子是营销相关的例子的话……就可能不那么相关,或者你也不容易掌握。”

但是,要应对人工智能在工作场所的应用迅速实现普及的问题,还需要对企业文化进行批判性的审视。埃森哲在2021年对1,100名高管和5,000名员工进行的一项调查中,只有六分之一的员工称,他们与公司和同事的联系非常紧密,四分之一的员工认为雇主满足了他们的需求。

史密斯说:“在这个工作新世界里,不能只关注技术技能了。要想在劳动力市场上取胜,吸引并留用合适的人才,你必须确保自己正在培养那些在人工智能或任何技术中都无法复制的人际技能。”

随着人工智能变得越来越普遍,领导者们必须让员工队伍为未来做好准备,否则,就会错过通过技术为员工赋能的红利。(财富中文网)

译者: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.

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