人工智能的发展可以划分为三个重要阶段：诊断（Diagnostic）、预测（Predictive）和生成（Generative）。
诊断时代：在这一阶段，AI的主要功能是解析和诊断问题，它通过机器学习技术帮助我们理解“为什么会发生这种情况？”。此时，AI主要应用于数据分析、场景模拟和市场细分等方面。比如在医疗领域，AI通过分析病历和检测结果，帮助医生诊断疾病，识别疾病的潜在风险因素。
预测时代：随着技术的进步，AI开始能够对未来进行更加精准的预测，涵盖从企业运营到消费者行为等多个领域。这一阶段的核心在于回答“将来会发生什么？”问题，主要通过模式识别、趋势预测和建模来实现。比如电商平台利用AI技术预测消费者的购买行为。通过分析用户的浏览和购买历史，AI可以预测哪些商品在未来会受到欢迎，并帮助商家优化库存和营销策略。
生成时代：从2022年起，AI进入了生成时代。在这个阶段，AI不仅能预测未来，还能创造解决方案和内容。它开始在我们决策的过程中发挥更大的作用，提供“接下来我们应该做什么？”的建议，并在实施过程中提供辅助，如模拟、优化和提供执行策略。此外，AI还能够参与创意内容的生成、编程和自动化保护工作。其实在这个阶段的AI是我们感受最为深刻的，因为类似ChatGPT这样的AI工具，拉近了我们和AI的距离。
埃森哲分析了生成式AI对工作时间的潜在影响，涵盖了22个国家和19个行业。
企业管理层（CxOs）与员工在对生成式人工智能（gen AI）影响的关键问题上存在显著的认知差异，这种差异可能会侵蚀内部的信任感并影响技术的成功应用。
以上这些数据反映了企业在实施AI策略时面临的内部信任挑战。高层领导通常低估了员工对AI技术带来的潜在威胁和挑战的关注程度。为了更有效地整合并利用AI技术，企业需要加强内部沟通，确保员工的技术理解和技能培训跟上步伐，同时认真对待员工的担忧和反馈，建立一个基于信任和透明度的工作环境。这不仅有助于技术的有效应用，也是维护团队凝聚力和提高员工满意度的关键。
生成式人工智能（Gen AI）所提供的“机遇三重奏”是指它在推动经济增长、促进商业发展以及创造更有意义的工作机会方面的综合潜力。这种描述突出了生成式AI如何跨越多个领域带来正面影响，不仅能够加速经济价值的实现，还能促使企业增长，并为个人工作提供更丰富、更深入的价值。通过这样的三重效应，生成式AI被视为一个全方位的增长动力。
根据不同的生成式人工智能策略，到2038年可能实现的全球经济增长情况分析如下图。
以人为本（People-centric）：公司将创新和人才放在核心位置来采用AI。在这种模式下，预计到2038年可以额外解锁10.3万亿美元的经济价值，是三种情景中增长最多的。
谨慎（Cautious）：公司较为缓慢地采用AI，将风险规避作为核心。这种情景下的经济增长额外提高7.6万亿美元。
激进（Aggressive）：公司迅速采用AI，以降低成本为中心。在这种策略下，预计经济增长将额外提高13.5万亿美元。
通过埃森哲的这些数据，可以看出，采用以人为本的策略不仅能推动经济增长，而且潜在增长幅度最大，显示了将人才和创新放在企业战略核心位置时的长远利益。
埃森哲探讨了生成式人工智能在商业层面带来的潜在好处，并强调了人才和技术并重的重要性。
市场份额增长：多数企业高层（CxOs）认为，利用生成式AI将最终增加公司的市场份额。有17%的高层预测，通过AI的帮助，他们的公司在未来三年内市场份额至少增长10%。这种信心源于AI能够帮助企业提高效率，更好地识别、接触、连接和服务于客户。
收入增长：更多的高层看待AI作为增长收入的工具，而不仅仅是减少员工数目。模型预测显示，那些计划通过在各职能部门和业务流程中更深入地整合AI的公司，预计在未来五年将超越当今领先公司的收入增长。
生产力提升：重视人才的公司在使用AI时能够实现最高达11%的生产力提升，而如果忽视人的因素，这一增益可能下降至仅4%。这表明，在AI实施过程中，技术与人才并重是至关重要的。
重新发明与规模化：文中提到，“重新发明者”（那些在重新发明方面领先的组织）更有可能预计到产品力提升超过20%。这些组织通过积极让员工参与变革，不仅努力缩小信任和透明度差距，而且通过以1.7倍和1.6倍的速度进行规模化创新，增加了他们的再发明能力。
在当前的AI技术进步背景下，谷歌首席人力资源官Fiona Cicconi深入探讨了人工智能（AI）在提升工作效率及创新方面的潜力。
AI的核心目标：Cicconi表示，谷歌致力于使AI惠及每个人，通过提升知识、学习、创造力和生产力，促进个体的成长和发展。在工作场所，AI的部署目的在于最大化利用潜在机会，提高团队的工作效率和影响力。
以人为本的AI设计：她提到，通过采用“以人为本”的AI设计，如AI Agent和创新的AI工具，能够增强员工的生产力和创新能力。这将使工作变得更具意义、创造性和影响力。
Work will become more meaningful, creative and impactful.
重新塑造工作模式：生成式AI提供了一个全新的场景，为劳动力的重塑和个体技能的全面提升带来机遇。这种技术变革为创建一个更灵活、适应性强的组织提供了条件，包括为每位员工提供符合其个人需求和职业抱负的定制化学习路径。
构建透明和信任的企业文化：Cicconi最后指出，透明度和信任是AI技术成功实施的关键。公司领导层需要在实践中体现这些价值观，确保所有人都能理解并适应这些技术带来的变化。
根据埃森哲的调研，企业对生成式AI的支持程度直接影响到员工的信心和乐观态度。在支持程度高的企业中，员工更有信心应用AI工具、更乐观地看待其职业前景，并相信自己能够获得必要的技能。因此，企业在推动AI技术应用时，应注重为员工提供充分的支持和培训，帮助他们适应和掌握新技术。这种投资不仅可以增强员工的满意度和忠诚度，还能提高整个组织的创新能力和竞争力。
对AI应用的理解：
对未来职业前景的乐观态度：
对获得必要技能的信心：
为了探索生成式AI如何在商业环境中提升员工的工作体验和效率，埃森哲研究人员在销售职能部门中进行了一项实验。
实验背景与目的：研究团队将生成式AI工具融入日常工作流程，以丰富员工体验并激发其潜力。首先，团队成员积极参与重新思考并设计其工作流程，然后帮助开发和实施这些工具。通过这种方式，他们不仅提高了工作效率，还增强了对自己能力的信心。
AI工具的具体应用：销售人员利用生成式AI起草和更新提案，这一过程显著提高了他们的生产力和工作质量。更重要的是，这使他们能够更有效地管理工作压力，并感受到他们的工作能够带来实际影响。
效果显著的指标：
实验意义：实验结果表明，即使是在职位上有较长经验的员工，也表现出对简化和改进工作流程工具的接受和积极响应。这说明经验丰富的工作者不仅准备好使用这些工具，而且能从中受益，这对公司的AI策略是一个积极的信号。
埃森哲的报告为企业管理者在生成式AI方向提供了一个详尽的学习路线图，旨在帮助他们有效利用AI技术，以优化企业运营和员工潜力。
了解基础知识：领导者需要掌握数字技术的基本知识，包括云计算、数据管理和安全性等，以及生成式AI的基础，如大型语言模型（LLMs）、架构和负责任的AI原则。此外，还需学会提出正确的问题，以深入理解AI技术如何服务于业务。
在企业中应用Gen AI：领导者需了解企业的数字化现状和对AI的准备情况。制定多年计划，优先考虑投资，利用技术生态系统，并通过实施负责任的AI避免误操作，以实现AI的价值最大化。
重新定义工作，重塑劳动力：利用AI技术重塑业务流程，确保AI工具能在工作流中得到有效应用。此步骤包括重新配置和调配劳动力资源，以及改造组织结构，实现真正的跨功能协作。
释放员工潜力：理解员工学习方式和职业生命周期中的核心技能，构建与AI影响相适应的人才战略。管理层应推行有效的再培训项目，并融合工作与学习，同时发展有效的变革管理能力和工具，确保员工在变革中受益。
负责任地扩展AI应用：在企业层面上，领导者需要关注AI的治理、法规遵循以及伦理和社会影响，确保风险得到妥善管理。这一步骤对于实现可持续和负责任的AI应用至关重要。
| 欢迎光临 链载Ai (https://www.lianzai.com/) | Powered by Discuz! X3.5 |