Dessalen Wood, 全球首席人力资源官，Syntax Dessalen Wood 全球首席人力资源官，Syntax

人工智能赋能之旅和未来的时代

人工智能（AI）是几十年来进入企业的最具变革性的技术之一。为了实现其承诺，挑战已经远远超出了简单地采用AI工具。真正的竞争是确定什么是有效的AI赋能以及如何将实验转化为可衡量的商业价值。然而，与以前的创新浪潮不同，AI在大多数组织建立了应用AI的行业、职能或角色指南之前就已经到来了。因此，AI赋能已经成为了一种启动和学习的旅程，公司在采用AI的同时也在学习、适应和重新定义最佳实践。在过去的几年中，已经出现了一个明显的模式。从最初的孤立实验到更广泛的组织转型，这一转型正在重新定义工作的方式、决策的方式以及公司对员工战略的思考。这种转型已经通过三个不同的阶段展开：第一阶段：教育、访问和实验AI赋能的第一阶段集中在员工教育上。组织认识到，在AI能够创造商业价值之前，员工首先需要访问工具、对工具的基本理解以及明确的使用指南。这是黑客马拉松、试点项目、提示库和强制AI安全培训的时代。领导者专注于鼓励实验和降低进入壁垒。早期采用者因尝试新的用例、分享成功经验和帮助同事熟悉技术而受到赞扬。在这个阶段，成功更多地被定义为动力，而不是结果。想法、好奇心和试点项目很重要。对于许多组织来说，仅仅让员工与AI接触就被认为是一项有意义的成就。这在当时是有道理的。AI是新的，第一个挑战是文化上的：帮助人们相信工具是可访问的、有用的和与他们的日常工作相关的。第二阶段：采用成为衡量标准随着实验的成熟，组织进入了第二阶段：衡量采用。在这里，重点从意识转移到使用。哪些团队最频繁地使用批准的AI工具？有多少文档被上传？有多少内部代理被构建？哪些部门产生了最多的AI相关活动?在许多公司中，这些指标成为进步的简写。高采用率表明创新。使用数据成为衡量赋能成熟度的代理。使用率最高的团队通常被视为领导者。这一阶段是向前迈出的一步重要步骤，因为它将AI从孤立的试点项目推广到更广泛的组织使用。它还为领导者提供了一种方法来跟踪赋能投资是否转化为实际的员工行为。但是，采用率本身有明显的局限性。高使用率并不自动等同于高价值。一个组织可以有成千上万的提示、几十个代理和强大的培训完成率，但仍然无法创造出可衡量的商业影响。这种认识正推动着AI赋能的下一个阶段。第三阶段：商业影响和角色特定价值2026年，AI赋能已经超越了工具采用，进入了一个更加重要的阶段：与真实商业成果相关的角色特定使用。关键问题不再是多少员工完成了培训或多少团队使用AI工具。问题是：AI在哪里对利润表产生了可衡量的影响?底线效率已经成为新的成功标准。组织越来越多地寻求按角色、职能和部门划分的可见性，以了解AI如何改变产出、周期时间、服务成本、利润率和运营杠杆。诸如AI影响仪表板之类的工具代表了这一转变。它们帮助组织从零星的胜利转向对AI在哪里创造企业价值的更有纪律的看法。这种转变意味着最先进的组织正在以不同的方式思考赋能本身。他们不再要求员工“使用更多的AI”，而是问AI如何嵌入工作的设计中。他们正在研究特定的角色和流程，确定哪里可以减少努力或改善产出，并以财务术语衡量这些收益。下一个时代：从生产力到重塑如果前三个阶段是关于访问、采用和可衡量的影响，那么AI赋能的下一个阶段可能会更加变革。未来不会仅仅被定义为使人们更加高效。它将被定义为证明AI已经从根本上改变了工作的方式。这意味着组织将越来越多地被评估，不是他们是否部署了AI，而是他们是否因为AI而重新想象了他们的运营模式。最成功的公司可能会重新设计团队、重新思考控制范围、重新塑造工作流程，并挑战传统的组织结构中的假设。在那个未来，成功将与效率不再紧密相关，而是与战略重塑相关。AI不仅会降低成本，还会解锁新的收入机会、加速上市速度、改善客户体验并扩大组织能够提供的内容。真正的赢家可能是那些足够大胆去做根本不同的事情的公司——不仅仅是优化旧模式。为什么员工规划必须改变AI赋能的演变已经开始影响员工规划。随着AI与可衡量的成果更加紧密地联系在一起，领导者需要重新思考不仅仅是工作的方式，还有角色如何构建、团队如何配备以及人类人才在哪里创造最大的价值。员工规划将从简单的头数预测转向能力规划：了解哪些任务可以自动化、哪些角色可以增强以及哪些新技能将变得至关重要。这是一个重大的变化。它需要组织超越将AI视为生产力工具的观念，开始将其视为塑造未来员工的力量。AI赋能不再仅仅是教人们如何使用新工具。它是关于建立可见性、纪律和勇气，以重新设计工作本身。随着时间的推移，这种重新设计将是区分那些只是在实验AI和那些真正因为AI而转型的组织的关键因素。