共同智能时代

核心观点与关键数据

人工智能的发展速度远超以往，已从辅助工具转变为绩效的驱动者，其应用正从简单的辅助转向协同智能，即人工智能能够解读意图、权衡选项、协调步骤，并以机器速度跨职能执行限定工作。虽然人工智能在特定领域可能超越人类，但人类在背景、价值观、合法性和问责制等方面仍具有不可替代性，必须通过设定方向、定义边界、质疑分析、做出权衡以及承担责任来保持领先地位。

协同智能与工作重塑

人工智能不再仅仅增强人类智能，而是极大地扩展了人类判断可以应用的规模、速度和范围。自主型人工智能代表了企业设计的重大变革，其代理被直接嵌入到工作流程、系统和运营模式中，在人类定义的边界和建立信任的因素内，支持推理、学习和执行。人们必须保持主导地位——提出问题、做出判断和建立信任，而人工智能代理和机器则提高交付的速度和规模。

我们的分析表明，平均而言，超过50%的工作时间预计将受到AI代理的影响，这代表着工作执行方式和价值创造方式的重塑。一些行业将比其他行业更早、更深刻地感受到这种转变，这主要受任务构成、数据密集度和运营复杂性等因素的驱动。

价值创造与增长

随着代理从试点转向正式生产，领导层关注的焦点也从“人工智能能做什么？”转变为“它能够创造多少价值，以及这些价值究竟源自何处？”。我们自下而上的经济模型表明，代理红利是显著的，但并非均匀出现。经济影响集中在特定的职能领域以及跨这些职能领域反复出现的少数任务组中。其启示十分明确：有针对性的部署，从优先职能领域开始，并将最具价值的任务组在整个企业中规模化推广，能够最大化回报。

虽然生产力的提升具有意义，但自主AI的主要经济优势在于其改善了决策、加快了执行速度并带来了更高品质的成果，这些最终转化为收入的增长。成本降低本身仅捕捉了可利用价值的一小部分。生产力只有通过重新部署才能转化为增长。

技能成为新的工作货币

随着人工智能在任务层面重塑工作，薪酬不再由职位头衔决定，而是由驱动结果的具体技能决定。从基于职位的劳动力市场转向基于技能的劳动力市场，这是沃顿-埃森哲技能指数（WAsX）的核心发现。人工智能正在技能谱系中重新分配经济价值，常规、结构化认知技能的需求正在减少，而基于判断、协调、合规和特定领域执行能力的技能价值则日益提升。

人才重塑者

当今成功应对这一挑战的小部分公司已经在多个方面领先于他人。在这些公司中，我们称之为人才重塑者（Talent Reinventors）的企业中，几乎所有（96%）都报告称其人才战略已通过强大的人力资源（HR）与信息技术（IT）协作，与技术和人工智能（AI）完全整合。因此，他们正围绕一套共同的目标重塑工作与劳动力。他们运用数据与人工智能来辅助实现这一目标，但关键在于，他们并未要求员工将人工智能叠加于现有流程之上。他们也不强求人们适应那些在远距离下建立起来的新工作方式。相反，他们正革新工作内容与方式，以人类为主导，使人与技术能够相互提升绩效，达成甚至超越商业目标。

责任、信任与合法性

人工智能的传统局限性受到挑战，它正成为创造力倍增器、高级推理者、富有同情心的沟通者和伦理顾问。然而，能力相当并不等同于责任相当。尽管人工智能或许能在高深层面生成想法、进行推理甚至提供伦理指导，但它并不承担道德责任、制度合法性或长期社会义务。这些仍然是人类的责任。在一个协同智能的经济中，人类独特的角色从执行每项任务转变为掌舵方向、守护信任，并界定智能系统运行的范围。

领导力的必要性

机遇意义重大，但碎片化、错位以及错失价值的风险同样巨大。创造价值需要领导者采取审慎的、企业范围的整体方法，将协同智能转化为经济、个人、组织和社会成果。这意味着要明确价值的定义方式，重新设计决策如何在组织内流转，规模化地培养相关技能，并现代化技术和管理机制，以确保技术能够安全地产生复合效应。

前进的道路需要领导者采取五项行动：制定明确的、自上而下的损益（P&L）优先级；设计人类主导的、用于自主工作的运营模式；围绕“人+”（Human+）劳动力重塑企业；从技能视角而非岗位视角评估人才；作为雇主、教育者和学习者，拥抱机遇。