2023 年诞生式 AI 带来的人才战略意义 — 中文

HelenPoitevin和PieterdenHamer 对生成人工智能的加速投资不出所料地引发了人们对这项技术将如何影响工作的担忧，包括那些曾经被认为不受自动化影响的工作。一些角色将不复存在，而许多其他角色将发生根本变化，涵盖新任务并需要新技能。面对 人工智能应用多年来一直影响着员工，但这次感觉有所不同。在2010年代后期，很少有高管会公开声称裁员是由于对人工智能或自动化的投资。他们通常会说他们确定了受影响的员工，对他们进行了再培训，并将他们转移到其他角色。然而，今天，由于ChatGPT等生成AI工具的使用迅速传播，领导者更愿意明确地将AI作为职位消失的原因之一——无论技术是否真正是罪魁祸首。1,2 这是一个潜在的历史性颠覆，行政领导者应该使用一个新的框架来制定他们的人才战略，以理解生成人工智能对劳动力的影响。 评估您的业务环境中的影响 •技术驱动因素与您的组织如何实施和使用技术有关。它们会影响您在团队内部和跨团队组织工作的方式 。 生成AI将对每个组织产生不同的影响。高管必须考虑他们企业的独特情况，因为他们预测这种技术(以及更广泛的人工智能)对员工的影响。大多数用于衡量AI自动化风险的模型仅分析现有角色，并估计AI取代现有员工的潜力。尽管这些模型有其可取之处，但它们在任何高管的人才决策中都忽略了两个重要因素： –人才影响：采用生成式AI的组织将根据他们使用AI的目的而设计不同的角色和工作流程。执行领导者还必须考虑组织内部和更广泛的劳动力市场中可用的技能组合。 生成AI将直接改变内容创建，问答和发现，翻译，文档摘要和软件编码等任务。但它将如何改变个人工作是更具有挑战性的预测。例如，知道生成AI会破坏文案，而客户支持并不能告诉你这对组织中提供这些服务的人意味着什么。你的生意. 需求驱动因素显示您的组织是否应该扩大产品和服务，缩小或保持稳定。 -人才影响：未来对组织，行业或更广阔市场中特定能力的需求将决定您在人才和技术方面的投资。需求也会影响您满足人才需求的能力：在员工更难吸引之后，需求低的工作变得不那么理想，填补更具挑战性。 上下文将确定您是否使用该技术来提高这些员工的工作效率，逐步淘汰可以由机器完成的工作或重新配置这些角色 以下步骤将帮助高管确定人工智能对其组织员工队伍的影响，并相应地调整其业务、人才和技术战略。 步骤1：预测需求 •减少/减少-这包括公司继续为现有客户提供产品或服务,但不再向新客户提供产品或服务的情况。 你可以： •留在他们的边界内-生成AI的许多新兴用例远非变革。例如，招聘人员可以在人才采购工具中使用嵌入式生成AI功能，自动应用基于自然语言输入的搜索标准，而无需手动应用过滤器。这种变化只会使现有的工作模式变得更容易和更快。 首先，根据预测的业务状况和公司战略，检查您期望对给定产品或服务的需求如何变化。在企业，业务部门，部门或团队级别以及内部和外部面向的服务中应用此练习。这有助于澄清一个给定的团队在未来需要提供多少。 –示例：传统产品不再销售，但需要履行数十年合同；利基产品，如参数保险 步骤2：设想AI技术应用 •超越他们的界限-创成式人工智能与其他人工智能技术一起，可以改变人们访问产品和服务的方式。例如，人工智能可以帮助快速创建网页、视频、应用程序或其他内容，而不需要任何技术知识。这种功能允许完全个性化的客户体验。 对产品或服务的需求可能是： 在预测需求之后，制定您未来的愿景，以了解如何更广泛地应用生成式人工智能和人工智能。这有助于确定对特定团队或角色的影响程度。某些工作中的人会被替换吗？他们需要新技能吗？有效使用生成式人工智能对工人的成功和竞争定位有多重要？ •增加/高-产品的成功推动了需求的显着增长，并实现了高增长目标。这种需求也可能是对特定功能的需求-例如AI，软件或其他数字技术-需要扩展到越来越多的领域。 •创建新边界-AI管理或执行大部分操作的自治业务已经开始出现。机器客户，增强经理和自治运营是这些新业务模式的核心特征。我们预计劳动力比率将发生实质性变化，企业需要更少的人员来产生相同数量的收入。 –示例：医疗诊断，软件工程，AI开发，提示工程师 考虑一下您计划中的AI应用对现有专业和行业的意义。 •稳定/核心-数量和未来的演变是可预测的，可能与季节性或类似因素有关。没有高增长或逐步淘汰服务的计划。 –示例：工资服务、支持稳定市场的客户服务、内部IT服务、保险索赔处理 考虑AI未来的矩阵 结合这些需求和技术因素会产生一系列情况（参见图1）。在每个组织内部，甚至在每个团队内部，都可能适用多个案例。对于每种情况，在人才开发和劳动力规划方面的具体投资将帮助高管领导他们的团队通过人工智能驱动的转型浪潮。 我们预计生成人工智能将对劳动力产生两个广泛的影响，每一个都对执行领导人有重大影响。 1英国电信将裁员55,000人，最多将有五分之一被AI取代，BBC新闻。2IBM首席执行官是首批表示将用AI取代工作的主要高管之一，Axios。 超越当前边界的生成AI 当前边界内的生成AI 以这种方式使用生成式人工智能将导致角色随着时间的推移而转移。完成相同数量的工作将需要更少的人。仅仅由生成式人工智能采用驱动的大规模裁员是不太可能的，特别是考虑到劳动力市场在历史上仍然存在 其次，使用生成AI来推动职业和行业的界限，甚至打破它们，将引发一场绩效竞赛。新配置的角色期望会更高，组织不使用AI将无法竞争。问题不会 哪些任务属于人工智能，哪些属于人类，但人们如何创造性地使用人工智能来达到新的高度。新的、高度专业化的工作将会出现，创造性和战略性地使用生成式人工智能和相关技术来改变团队的工作和客户的期望。这需要很少有人拥有的商业和技术的丰富融合。 紧张。然而，离开受技术影响的工作的人不太可能被替换。被雇佣到这些角色的员工将被期望更快地完成更高的工作量。寻找愿意从事自动化可能取代的工作的人才也将变得越来越具有挑战性。 例如，组织将需要行政级别的业务架构师，他们以企业家的方式运用两种类型的专业知识。当很难找到适合这些角色的合适人选时，可以利用跨学科融合团队的经验来设计和交付数字产品和服务。无论这个专业角色是由拥有这种罕见的人才组合的人担任，还是由融合团队担任，对于那些在机器经济中创造新边界的企业来说，这将是至关重要的。 在这种情况下实施生成式人工智能的高管应该预期随着时间的推移会减少员工人数。他们将需要将被人工智能取代或中断的工作重新设计成数量较少的多技能通才角色，这些角色包括更广泛的能力，并提供更有吸引力的员工价值主张。 与我们联系 获得可操作、客观的洞察力，从而在关键任务优先事项上推动更明智的决策和更强大的绩效。联系我们，成为客户： 美国:1 国际:+44 了解更多关于Gartner for HR Leadersgartner.com/en/human-resources 与最新见解保持联系参加Gartner会议查看会议