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人工智能有望重塑企业,但太多高管将其潜力过于简单化,只关注自动化,而不是协作。作为一个在职业生涯中一直研究未来工作趋势的人,我对人工智能的突破性潜力感到兴奋,但对匆忙进入聚光灯下的叙述持谨慎态度。
最近,我回顾了一项Anthropic的研究,发现人工智能的真正影响并不像许多人认为的那样一目了然。虽然人工智能正在改变商业界,但领导者们忽视了人工智能的影响及其在现实世界中应用的关键现实。以下是许多人仍然存在的误区。
1. 人工智能更多的是“增强”作用而不是自动化
根据 Anthropic 的研究结果,人工智能并不完全符合“终极自动化引擎”的描述。数据一致表明,增强(57%)与自动化(43%)的结合更为平衡。然而,我们在去年年初进行的研究中发现,58% 的领导者认为人工智能主要是一种自动化工具,可以减少员工数量并降低成本,而只有42%的人认为它是一种放大或增强人类能力的方式。
这种观点忽略了一个重要的见解: 当人工智能与人合作时往往能发挥最大的作用,而不是取代人的时候。事实上,Anthropic 的研究发现,在人工智能交互过程中,近四分之一(23.3%)的任务是学习或知识获取任务,这意味着人类正在利用人工智能收集洞察力、完善战略并做出更明智的决策。
2. 人工智能的管理作用有限
这种对自动化的偏见也体现在高管层对人工智能管理潜力的设想上。他们认为,人工智能可以立即介入协调项目、监督团队,甚至做出高层决策。然而,Anthropic 的数据表明,人工智能在使用过程中智能表现出一点点管理能力,证明当前一代人工智能工具确实存在一定的局限性。
有效的管理不仅仅是监督和效率的问题,还关乎同理心、细致入微的沟通,以及激励和引导员工应对复杂挑战。今天的人工智能可以筛选数据、生成书面建议,甚至协助绩效评估,但无法复制领导力中激发动力和维护信任的内在人性方面。
换句话说,虽然人工智能可以帮助管理者成为更好的管理者,但它并不能在短期内取代管理者。
3. 人工智能对工作的影响在于具体任务而非某一职位
太多高管在评估人工智能的影响时,仿佛它可以直接一对一地取代整个角色,而实际上,人工智能只能在任务层面渗透到工作流程中。这就是为什么一些领导者低估了人工智能对“工作”内容的重新定义,因为一个职位本质上就是一系列任务,这其中有些是常规任务,有些是创造性任务。
对角色进行拆分,分离出最适合人工智能支持的任务至关重要。Anthropic 报告中的一项统计数据令人吃惊:36%的职业至少25%的任务使用了人工智能,而且在许多情况下,这些任务涉及高要求的认知技能,如批判性思维和系统分析。人工智能还被用于主动倾听、阅读理解和写作支持,但它还没有完全取代我们传统定义的任何单一“工作”。 领导者如果不能从职位中分解任务,就有可能错失人工智能的真正价值主张,从而使组织和员工都蒙受损失。
4. 人工智能的采用率并不像炒作的那样高
炒作表明,几乎每个行业都在朝着“人工智能无处不在”的方向狂奔,先前的研究预测,80%或更多的角色很快就会将人工智能纳入至少10%的任务中。然而,Anthropic 的真实数据显示,这一数字仅为 57%,而不是 80%。这是领导者需要认真对待的差距。
这并不是说人工智能的变革潜力受到怀疑,而是说这些技术的准入门槛比许多人意识到的要更高。从监管限制到过时的 IT 基础设施,再到培训不足,有很多因素阻碍人工智能的发展势头。正如我经常提醒企业领导者的那样,要成功部署人工智能,需要的不仅仅是技术本身,还需要文化变革、技能培养以及让各级员工都参与其中的战略计划。
5. 我们需要在各个层面提高人工智能素养
Anthropic 的研究表明,受过广泛专业培训的人对人工智能的使用率并不高,这似乎有悖常理。为什么拥有高级学位的人没有走在前列?通常情况下,他们所处的领域有严格的规定或复杂的知识框架,而人工智能在没有大规模人类监督的情况下还无法驾驭这些领域。
我们在培养下一代人才适应人工智能的工作环境时,必须教会他们如何将这些工具有效地融入自己的专业知识,而不仅仅是如何编写代码或提示人工智能系统。具备“人工智能素养”意味着既要了解它的局限性,也要了解它的可能性,认识到它什么时候是一个聪明的合作者,什么时候又不足以替代更深层次的人类判断。
从“人工智能 v.s. 人”到“人工智能 with 人”的思维转变
如果说对高管们有什么启示的话,那就是:不要那么快就认为企业的未来仅仅是用人工智能取代人类。相反,你应该关注如何放大人类的聪明才智。
要接受这样一个现实:人工智能的革命发生在细化的任务层面,而不是职位层面。请记住,最好的管理者永远是那些能够感同身受、具有战略眼光和细微沟通能力的人,而人工智能目前只能在一定程度上支持这些特质。从“人工智能v.s.人”的思维模式转变为“人工智能with人”的思维模式,这不仅仅是语义上的区别,而是释放人工智能在现代企业中实现可持续增长和创新的全部潜力的关键所在。
如果说过去几十年教会了我们什么,那就是技术本身并不能决定成功,“如何适应”才是我们脱颖而出的关键。而这显然是人类该做的努力。
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