让AI成为人力资源议题 将技术融入日常实践 罗兰贝格人力与组织研究

面向未来的组织之路 在前所未有的挑战与变革时期，组织无法安于现状。从不断上涨的成本压力、变化的市场需求到数字化、人才短缺以及地缘政治不确定性，它们必须适应以求生存。简而言之，它们必须具备面向未来的能力。 我们的报告《塑造未来：在不确定时代打造具有未来适应性的组织》探讨了企业如何实现这一目标。我们确定了九个组织和管理公司的关键维度，涵盖了从领导力到创新等主题。在这些维度上的成功，正是卓越组织区别于普通组织的所在。我们针对每个维度对260多位商业领袖进行了调研，以确定成为下一代领军者所需具备的条件——即通过卓越的结构和流程，在组织发展领域设定未来标准的企业。 这份衍生报告是我们“塑造未来”系列的一部分，该系列深入探讨每个维度。每一期都提供洞见和策略，以确保产生重大影响，并使公司自身能够成为面向未来的新一代赢家。 本版本涵盖了如何将人工智能转化为战略赋能者。 未来的组织在其运营模式中体现了九项核心转变。 透过人民视角：AI的战略性使用与机会主义使用 尽管人工智能占据着头条新闻，但许多受访公司尚未将其提升至优先事项。组织必须在人工智能的背景下重新思考创新，并赋予其员工有意义地参与新兴技术的权力。 差异在于方法。机会主义式采纳将人工智能视为孤立的自动化或效率用例，缺乏组织基础以实现规模化。这些努力与领导层愿景、文化准备和员工能力建设缺乏一致性。采用战略人工智能方法的公司面临的实施障碍更少——与机会主义采纳者相比，报告的严重挑战不到一半。 一种战略性的AI方法与业务目标及人才战略紧密相连，将AI定义为领导层、人力资源部门和业务单元共同承担的责任。这意味着： • 领导层承诺：人工智能需与业务成果挂钩，而非仅仅停留在实验层面• 文化融合：围绕人工智能决策建立信任与透明度，促进人机协作• 技能发展：构建人工智能素养，使员工能够自信且富有创意地运用人工智能• 伦理与治理：建立数据质量、隐私及负责任使用的人工智能框架 采用这种整体化、以人为本策略的公司，成功几率高出2.9倍。它们遇到的障碍更少，并释放了人工智能的全部潜力——作为促进人们共同工作、学习和创新的催化剂。 人工智能对公司成功的影响 拥有成熟人工智能战略与未拥有成熟人工智能战略的公司在成功执行方面的平均可能性 是什么阻碍了组织的发展？人工智能的人为准备不足 尽管人们普遍有扩大人工智能应用的雄心，但许多组织面临着阻碍其发挥人工智能全部价值的障碍。我们的调查表明，采取战略方法对待人工智能的组织在人工智能应用方面遇到的挑战要少得多。 人工智能实施相关挑战 (1/2) 在充分发挥人工智能的潜力方面，人工智能领域的领导者报告称，他们面临的挑战要少得多。 针对有成熟人工智能战略和没有成熟人工智能战略的公司所提及的挑战数量[按组平均] 最常见且最关键的障碍存在于两个群体中，即缺乏与人工智能相关的技能和能力。员工往往缺乏理解或经验，无法在自己的岗位上有效应用人工智能。尽管工具和技术可能存在，但使用它们进行有意义的操作的能力却并不具备。 除了技能之外，挑战还包括培训不足、人工智能计划预算有限、安全问题、数据基础薄弱以及治理碎片化。培训项目往往缺乏实用的、针对特定角色的场景，以帮助员工理解人工智能如何提升他们的日常工作。如果没有持续的学习机会和明确的指导，对人工智能的最初热情很快就会转变为挫败感或参与度降低。 许多组织也低估了将人工智能嵌入日常运营中变革管理的重要性，从而导致对人工智能将如何影响角色和职责的抵制或困惑。 人工智能实施相关挑战 (2/2) 缺乏人工智能赋能和技能培养被视为将人工智能更好融入日常业务的主要障碍。 全面利用AI在日常业务中的潜力所面临的挑战排名 技能与能力缺失 培训不足 陷入早期阶段：人工智能成熟度的五个层次 人工智能转型并非简单的开关切换，而是一个持续成熟的过程。我们观察到组织通常经历五个阶段： 探索：企业认识到人工智能的潜力，但缺乏经验和理解。现阶段，人工智能对业务绩效没有可衡量的影响。 初始采用早期采用者开始在各自的企业中应用人工智能单元或功能，往往缺乏明确策略。效率提升虽然有可能，但最终影响仍然有限。 首次扩展：组织开始协调和整合先前各自为政的AI计划，标志着向更专业化方法的转变。这一阶段推动更大的底线影响，并释放出早期顶线增长潜力的迹象。 深度整合：人工智能被嵌入目标运营模式中，并明确了组织角色、流程和定向投资。财务影响日益增长，人工智能成为持续可靠的价值驱动因素。 5 全面转型：人工智能成为企业战略和运营模式的基础组成部分。组织重新设计结构和流程，以全面整合人工智能，从而释放最高性能提升并实现企业范围内的规模化。 尽管在人工智能领域投入不断增长，但大多数公司仍处于人工智能准备阶段的早期。除了已提及的人工智能实施挑战外，这种有限成熟度通常是由于碎片化的举措、缺乏战略协同，以及在数据基础设施、治理和人才发展等基础能力方面投入不足所致。这表明组织准备不仅仅是一个技术挑战，而是深深与公司的人才战略相关联。成功的人工智能转型不仅需要部署算法，还需要一个理解、信任并能有效与人工智能系统协作的劳动力队伍。这意味着要投资于技能提升，培养创新文化，并重新定义角色以整合人类和机器的能力。 解决方案：领先组织将人工智能视为关乎人的议题 要真正释放人工智能的变革潜力，领先组织正将其重心从技术部署转向赋能于人。人工智能不再仅仅是一个技术工具——它是一项必须融入组织文化、领导力及运营模式核心的战略能力。这一转变需要刻意努力，将人工智能打造为与人员相关的话题，确保各级员工不仅具备与人工智能协作的能力，更能获得塑造其应用的权利。 我们的研究表明，拥有明确人工智能战略的组织更有可能投资于构建员工队伍的正确能力。这些公司将人工智能视为一项共同的业务优先事项，而不是一个孤立的实验。他们认识到，人工智能的可持续采用取决于组织协调、领导承诺和文化准备。我们确定了以人为中心的人工智能战略的六个关键推动因素。 分配给高管的AI工作 人工智能领域的领先者将人工智能的责任置于最高层级——无论是通过设立专门的人工智能职能、组建跨职能任务小组，还是直接纳入高管议程。这确保了战略协同和问责制。重要的是，人工智能并非局限于IT或数字部门；它分布到各个业务单元，拥有明确的角色和职责，从而培养归属感和相关性。 人工智能采纳的典范角色 领导力是成功的人工智能转型基石。在人工智能领先的组织中，高管和经理充当着榜样角色，他们积极运用人工智能工具，倡导其使用，并在日常决策中展示其价值。这些领导者清晰地阐述人工智能如何支持组织目标的愿景，并营造鼓励实验、接纳从失败中学习的环境。他们可见的承诺有助于建立心理安全感，使团队能够探索新想法并拥抱变革。此外，他们认可并庆祝人工智能驱动的创新，强化人工智能是共同责任和竞争优势来源的信息。 好奇心、信任与实验文化 一个准备好拥抱人工智能的文化，是鼓励好奇心、支持实验、并积极建立对技术的信任的文化。在这样的环境中，员工感到被赋权去探索人工智能如何提升他们的工作、解决问题以及解锁新的机遇。这种文化转变并非一蹴而就——它需要有意为之的努力来使学习常态化、减少对失败的恐惧，并促进跨职能合作。成功将人工智能融入其文化的组织，为持续学习和开放对话创造了空间。他们鼓励团队测试新想法、分享见解并快速迭代。围绕人工智能决策和结果的透明度有助于建立信任，而关于伦理使用和影响的包容性对话则确保人工智能的采用与组织价值观保持一致。 考虑人工智能对人才与劳动力管理的影响 人工智能领导者将人力资源规划与人工智能战略相结合。他们评估当前能力，识别技能差距，并设计再培训路径。人工智能相关角色——例如人工智能翻译员、数据伦理学家和自动化专家——被嵌入到职能团队中，以弥合业务需求与技术解决方案之间的差距。此外，领先企业还积极扫描市场，寻找可能重塑角色、技能和工作方式的Emerging technologies and trends。 通过持续监测技术发展，这些组织能够提前洞察哪些能力将受欢迎、哪些任务可能实现自动化以及哪些新角色可能出现。这种主动策略使它们能够设计有针对性的技能再培训和技能提升计划，并将员工队伍的影响与学习战略紧密结合起来。 各层级员工人工智能熟练度技能发展 为员工配备理解并自信运用人工智能（AI）的技能，对于成功采纳至关重要。采取战略方法对待人工智能（AI）的组织，投资于超越技术专长的综合性培训项目。这些项目旨在培养人工智能（AI）熟练度——即对人工智能（AI）是什么、如何运作以及如何在日常工作中富有意义地应用它的基础理解。培训根据组织的不同角色、级别和职业发展路径进行定制。对于非技术员工，培训侧重于阐释人工智能（AI）概念、探索实际应用案例，并培养围绕数据和自动化进行批判性思考的能力。对于更高级别的角色，培训可能包括使用人工智能（AI）工具及其开发、数据分析以及伦理考量方面的实践经验。重要的是，培训并非一次性活动——它是一个随着技术和业务需求的变化而演进的持续学习旅程的一部分。 人工智能正日益成为贯穿整个员工旅程的基础要素，无缝融入组织吸引、培养和支持人才的各个环节。从最初的互动开始，人工智能驱动的工具便有助于识别和评估候选人，不仅依据其经验，也依据其潜力和技能匹配度，从而实现更智能、更包容的招聘决策。入职后，员工能受益于根据其职位、节奏和发展目标进行个性化调整的学习路径——这有助于加速融入并提升早期生产力。在整个员工生命周期中，人工智能支持公平且基于数据的绩效评估，帮助管理者提供更一致的反馈并识别成长机会。通过为个体需求量身定制内容的自适应平台，学习和发展得到增强，从而培养与个人志向及商业战略相一致的持续技能提升。随着职业生涯的推进，人工智能有助于可视化未来路径、发现技能差距并推荐有针对性的发展措施——使员工能够掌控自身的成长。 通过将人工智能（AI）视为一个关乎人的议题，组织能够超越孤立的试点项目，迈向企业范围内的转型。它们构建了富有韧性、面向未来的劳动力队伍，这支队伍不仅是AI的使用者，也是其影响力的共同创造者。这种做法确保了AI成为激发人类潜能的战略赋能者。 案例研究：如何强化人工智能中的人本因素 案例一： 对于一家工业与能源管理领域的公司而言，其目标是通过嵌入“沙盒”思维模式，营造一种日常AI实验的文化，使AI成为人们工作、迭代和试验新想法的一部分。为此，该组织推出了专门的AI时间，让团队有时间一起进行实验，并利用生成式AI处理内部任务，例如起草技术手册或优化供应链路线——而无需等待自上而下的指令。组织内部组织了同行展示活动，以使成功与失败都可见，从而促进共享学习。领导层的关键作用在于，无论结果是否完美，都认可AI的创造性应用，奖励实验，并鼓励自下而上的微实验，而不是等待大规模行动。 这种方法在一年内促成了超过2,000项微实验，其中数项解决方案被扩展为全企业级应用，并产生了真正的业务影响。关键要点十分明确：建立专门的“容错区”，通过同行分享和认可公开推广实验，依靠众多小型试验而非仅依赖大型项目，并让努力成果可见，同时庆祝成功与收获。 一家科技服务业组织面临着一个关键挑战：如何将人工智能从一个小众的专业领域转变为嵌入整个业务的广泛能力。目标很明确——建立全组织的AI熟练度，提高业务单元应用使用的基准，并赋予高管战略理解力以推动大规模采用。 为此，公司推出了“AI桥梁计划”，这是一个分层的方案，分为三个级别：面向全体员工的基础素养、面向业务部门的应用技能（用于运营中的AI）以及面向高管的战略能力。培训已融入员工入职流程中。 14 罗兰贝格：人才与组织 领导力发展项目和创新流程，使其成为员工发展旅程的一部分，而非一次性活动。内部创建了沙盒用于实验，并辅以全球人工智能先锋网络以促进基层采纳。通过清晰的采纳指标追踪进展，以确保势头和问责制。 影响显著：所有岗位的AI熟练度均有所提升，70%的员工在18个月内完成了至少一个级别。AI发起项目的数量翻了一番，加速了采用进程，并缩短了从项目启