人工智能并没有失败，领导者未能重新设计工作

最近的一项谷歌-益普索调查发现，只有5%的工人认为自己是人工智能熟练工。仅14%的人在过去一年接受了人工智能培训。超过一半的人认为人工智能与他们的工作无关。乍一看，这似乎是一个熟悉的问题——培训缺口、意识问题，甚至可能是员工抵制。

但是，数据揭示了一个更深层次的矛盾。人工智能显然是顶级公司如安永的战略优先事项，他们已经表明人工智能专业知识将影响领导层晋升。然而，采用仍然在整个工作中很浅和零碎。如果人工智能正在重塑企业，为什么它仍然感觉是可选的?

答案不在于员工的不情愿，而在于组织和工作流程的设计。

生产力幻觉

许多组织在工作流程中采用人工智能，看到个体或任务层面的生产力增益。例如，在软件开发中，使用人工智能副驾驶的开发人员报告了30%至40%的生产力增益。代码编写得更快，文档改进，调试加快。然而，很少有公司看到相应的30%至40%的工程成本减少或产出扩张。

为什么？因为个体或任务层面的生产力增益并不能自动重塑整个经济。因此，虽然工作量减少了一点，但你不能重新构建利润表。结果是一个不舒服的中间地带：效率增益很小，人工智能许可成本增加，没有工作价值创造的结构性转变。这是伪装成转型的渐进式改进。

隐藏的人力成本

还有一个更微妙、更危险的后果。随着人工智能吸收任务，工作量减少，但没有被丰富。员工节省了时间，但没有获得目的。组织解放了时间，但没有重新定义这些时间如何创造价值。

如果开发人员编写代码的速度快了40%，那么随之而来的空白时间里会发生什么？节省的时间可能很长，但角色变得更薄——不那么具有挑战性，不那么有意义。期望变得模糊，管理者感到压力，需要提取成本节约，但这些并不能被清晰地实现。仪表盘显示更高的生产力，但结果几乎没有变化。

这是将人工智能叠加在现有工作上的隐藏成本。它带来了效率，但没有提升人类的作用。没有刻意的重新设计，收益仍然是表面上的。员工感到脱节，企业只捕获到人工智能真正潜力的很小一部分。

这不是一个员工采用问题，而是一个领导和工作流程设计问题。

按设计计算投资回报率：通过工作流程重新设计来实现结果

今天，大多数人工智能采用都是从错误的问题开始的：“我们如何将人工智能应用于现有的工作？”这与早期数字时代的错误相同——将现有的东西数字化，而没有重新思考价值是如何创造的。你可以自动化步骤，加快工作流程，但除非流程本身被重新设计，否则运营模式基本上保持不变。

人工智能需要一个不同的起点：如果人工智能是这个过程的本质部分，我们将如何从头开始设计它？

真正的影响在于从人工智能增强的任务转变为人工智能优先的工作流程设计。这从结果开始，而不是效率。目标是更快的产品发布、更敏锐的风险决策、更个性化的客户体验、更低的欺诈损失或更高的转化率？一旦目标明确，领导者必须重新想象整个工作流程——什么是自动化的，人类判断在哪里，责任如何转移，性能如何衡量。

这可能意味着消除步骤，重新定义角色，压缩决策周期，并重新分配权威。只有这样，生产力增益才会变得结构化，而不是零碎，投资回报率才会超越节省的时间，扩展到利润率增长、收入增长或风险降低。

人才重置

随着工作流程的重新设计，人类的角色也必须演变。工作从执行转向判断、决策和责任。领导者必须在五个方面进行转变：

首先，重新思考招聘。以人工智能为首的企业需要能够从第一原则推理、具有创造力、能够应对模糊性并重新设计系统的人，而不是仅仅能够操作工具。资格和资历不如判断力、解决问题和创造性风险承担重要。

第二，转变学习。关于提示和功能的课堂培训是不够的。员工需要参与重新设计练习——真正的、特定于领域的挑战，反映了他们实际工作的复杂性。

第三，重新设计职业路径。晋升不应以资历或任务量为基础，而应以结果所有权、决策质量和人工智能环境中的价值创造为基础。

第四，衡量重要指标。如果人工智能采用继续通过工具使用率或部署的许可证数量来衡量，组织将继续看到渐进式增益和日益增长的沮丧。停止跟踪登录频率，开始跟踪周期时间压缩、决策速度、错误减少、收入增长和服务成本改善。

最后但同样重要的是，通过前线人工智能冠军来制度化变革。这种转变不会自动发生，需要催化剂。组织必须识别和赋予变革代理人权力——那些天生具有未来导向、好奇和开放于变革的人。这些人成为变革的倍增器，展示了什么是可能的，并将他人拉向前进。

现在是重新设计的时刻

显示只有5%的工人认为自己是人工智能熟练工的数据不应被视为员工雄心壮志的失败。它应该被视为组织尚未将人工智能嵌入工作核心架构的证据。

只要人工智能被叠加在工业时代的工作流程上，其影响就会保持不变。生产力增益将会零碎。工作会感觉被削弱，而不是提升。投资回报率将保持难以捉摸。领先的公司不会是那些部署最多人工智能工具的公司，而是那些从结构上重新设计工作、有意图和结果驱动的公司。