AI時代，應鼓勵員工與之擁抱

企業當下的主要中心仍是降本增效和提高生產力，盡管AI熱潮仍在持續，但組織越來越重視價值創造，并期待取得切實成果。以生成式AI應用為研究視角，企業正為部署生成式AI做出多方面的努力，而要釋放生成式AI的潛力，就必須把員工放在轉型議程的核心位置。而這，需要企業內打造數字為先的文化。

來源：《經理人》雜志 本刊記者/景川

ChatGPT對話框不停跳躍閃爍的對話框，讓人們意識到，AI（人工智能）不僅從科幻走向現實，而且在技術層面實現了跨越式地發展。近兩年算法不斷迭代，智能邊界不斷拓展，AI技術的發展日新月異，然而，對于大多數組織來說，主要的挑戰在于規模化應用AI，以及如何最大化挖掘AI價值。但問題是，在企業對AI部署相關的人才、治理和風險等關鍵方面準備不足的情況下，企業的確應該加強治理、規避風險，更為重要的是，又該如何推動或者說幫助員工與新技術“共舞”？

由虛向實

企業怎樣充分挖掘并發揮AI的潛力？

此前，德勤AI研究院就發布報告《AI案例精選》。對六大關鍵行業（消費，能源、資源及工業，金融服務，政府及公共服務，生命科學及醫療保健，科技、媒體及電信）的AI案例進行分析，分析了AI如何提供幫助以及可能的益處。對于所分析的AI案例，總結出AI通常有以下六種主要方式為企業創造價值：

● 降低成本：應用AI和智能自動化解決方案來解決價值相對較低且經常重復的任務，從而降本增效。比如，使用自然語言處理實現數據輸入。

● 加速執行：通過最小化延遲來減少實現運營和業務結果所需的時間。比如，通過使用預測性洞察創建合成試驗，加快藥物批準過程。

● 降低復雜性：通過更具主動性、預測性并且能夠在日益復雜的來源中看到模式的分析，來提高理解力和決策制定。比如，通過預測機械維護需求，以減少工廠停工時間。

● 改變參與模式：改變人們與技術互動的方式，使企業能夠用“以人為本”的方式與人互動，而不是強迫人們以機器的方式互動。比如，使用能夠理解和響應客戶情緒的對話式機器人，更有效地滿足客戶需求。

● 推動創新：通過使用AI來實現新產品、市場和商業模式的創新，重新定義在哪里實施以及如何取勝。比如，根據從社交媒體挖掘的客戶需求和偏好推薦新產品和功能。

● 強化信任：保護企業免受欺詐和網絡等風險，提高質量和一致性，同時提高透明度以增強品牌信任度。比如，在網絡攻擊發生之前識別和預測網絡攻擊。①

從生成式AI的應用現狀來看，盡管熱潮仍在持續，不同的行業也仍在探索更多能為企業所能實現的應用場景，但是隨著時間推移與外部環境變化，企業當下的主要中心仍是降本增效和提高生產力，而非促進創新和加速增長。也因此，企業對于AI的追逐與探索，將本著更加務實的態度。

綜合今年德勤所發布的第一季度與第二季度的《企業生成式人工智能應用現狀》報告，就能夠看出——組織越來越重視價值創造，受訪領導者普遍對生成式AI的潛在商業效益充滿期待，并要求其生成式AI計劃取得切實成果。

盡管領導者要求“看到切實成果”，但是大多數組織主要依靠現成解決方案。其中包括集成了生成式AI的生產力應用程序（71%），集成了生成式AI的企業平臺（61%），標準生成式AI應用程序（68%），以及公開的大語言模型（LLM）（56%），如ChatGPT。②

企業對生成式AI的應用，必然是一個從通用性走向專業化、差異化和戰略性的過程。那么，何時能看到生成式AI復雜、高價值的用例，真正實現差異化并針對特定公司、職能和行業的專門需求量身定制？組織將如何整合內外部資源，創建可以實現這種戰略差異化的定制生成式AI工具？特別是，能夠交付和支持這些差異化解決方案的私有或公私混合開發方法和技術基礎設施是否能夠作為現成技術產品的補充？

要實現這些，需要一定的時間。一方面，生成式AI技術正在快速迭代發展，當下的明確答案可能幾個月后就不再適用；另一方面，企業對生成式AI部署相關的人才、治理和風險等關鍵方面仍然準備不足。

整體來看，受訪者認為在技術和戰略方面準備最充分，而在風險和人才方面準備十分不足。對于管理生成式AI的應用風險，則涉及到監管合規、建立治理框架、內部審計和測試等等層面的努力。而在人才方面的認知糾偏與戰略跟進，對于企業來說更易入手，且更具有迫切性。

打造數字為先文化

要知道，應用生成式AI的最大壁壘是缺乏人才。也因此，美世認為，想要釋放生成式AI的潛力，就必須把員工放在轉型議程的核心位置。而這，需要企業內打造數字為先的文化——“設計一個適應性強且能夠熟練使用數字化技術的組織，讓員工能夠蓬勃發展。”③

這就需要企業招聘新的人才，并提升現有員工能力。且不論人才市場競爭激烈，具備開發和維護生成式AI解決方案技能的人才稀缺，在提升現有員工數字化能力上，也有諸多問題值得探討。

領導者對AI的態度積極，且三分之二的高管表示，他們的組織需要提高自身的數字化程度，但員工對AI的態度卻更為復雜。企業通過開展多樣化員工教育培訓，一定程度上幫助消除員工對的AI恐懼、焦慮和誤解。盡管當前對AI持積極態度的員工占多數，但根據美世調研，仍有三分之一的員工在面對眾多的科技工具時感到無所適從——這也是導致員工倦怠的第四大原因。

而且這份壓力也傳導至一線管理人員——67%的企業在采用新技術的同時，沒有改變其工作方式。這也讓高管們產生擔憂——技術創新的速度已經超過了其組織進行技能再培訓和員工再部署的能力，而且他們的組織在激勵員工采用新技術方面做得不夠。

“企業投入了大量真金白銀用于員工技能培訓，但員工并不一定買賬。”普華永道第26期全球CEO調研中，就明確指出，企業管理者和員工對技能提升、人工智能和企業文化這三個關鍵商業問題的看法存在著明顯差異。企業發展要邁上新臺階，需集中精力彌合這些認知鴻溝。

如何彌合認知鴻溝？美世認為：“從流程驅動到以人為本的思維模式轉變是今年最主要的轉型挑戰之一。”投資培訓的確能夠幫助企業員工適應生成式AI工具以提升生產力，但同樣存在管理者認為效果不佳、員工產生職場倦怠的問題。美世指出，以人為本的數字化轉型要求企業從人的角度而不是技術的角度來衡量成功。比如工具或平臺是否滿足了未滿足的需求？是否無縫地集成到工作流程中？是否實現了恰當的人機平衡？畢竟新一代的員工本身就對數字化適應良好且喜歡嘗試新技術，那些恰如其分的數字解決方案可以讓工作變得更加直觀、流暢甚至充滿樂趣。

成功的轉型是一種無限循環，對于領先的公司如何重塑數字體驗，首先要有一個明確定義變革必要性的戰略，并讓員工一同參與變革之旅，在溝通中不斷改善方案并不斷激發公司的變革勢頭，并形成能夠產生良性循環的數字體驗。

當然，這需要企業付出持久且大量的努力。對此，美世也為走在初始階段的小型雇主提出建議：制定明確的政策以鼓勵AI的采用；進行技術審計，做出明智的技術投資，以避免在不需要的尖端技術上花費過多；通過培養員工數字技能，讓他們騰出時間投入到更具戰略性高價值的工作當中；調整人力資源職能以滿足當今的員工隊伍需求。

而對于哪些具備一定規模的企業，美世則建議：為員工提供無障礙的數字化體驗；投資可訪問的知識管理系統和社交聯系工具，從“知識型”轉變為“學習型”；培養數字為先的心態，鼓勵員工進行嘗試和協作；釋放現有技術投資的潛力，實現“技術開發”和“人性化”的平衡；有效地管理變革并有針對性地進行溝通，實現戰略-激活-部署-改善的循環。

① 《AI案例精選》，德勤人工智能研究院

② 德勤《企業生成式人工智能應用現狀》2024年第一季度與第二季度報告

③ 《員工隊伍2.0 在機器增強的世界中釋放員工潛力》，美世

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