今天小编分享的教育经验：生成式人工智能与劳动力十大趋势，欢迎阅读。
作者 | 图灵财经 管理智慧
来源 | 图灵财经 管理智慧
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数据驱动型组织最适合利用 GenAI
报告称，那些在员工中采用 GenAI 速度最快的公司可以说是数据驱动型的。这些公司在建立强大的数据质量、基础设施、治理和安全方面有着悠久的历史。他们可能不一定能更快地识别 GenAI 用例，但一旦识别，他们已经做好了快速部署的一切准备。
各组织正在谨慎地扩展 GenAI
许多早期采用者已经度过了最初的试验阶段。他们报告的主要经验教训之一是不要仓促实施，以及在更广泛推广之前在小组中测试解决方案的好处。这有助于尽早发现问题，并防止员工在事情没有按计划进行时失去兴趣。
有较强的风险意识
报告中提到的大多数组织都高度意识到在员工队伍中部署 GenAI 的风险。这些风险包括数据泄露、隐私侵犯以及结果或其他道德方面的偏见。为了防止声誉受损并避免与监管机构和当局发生冲突，许多组织都采取谨慎的态度，在组织相对安全的环境中进行实验和实施试点。
GenAI 正在提高生产力，但一些组织不确定如何利用这些空闲时间
报告称，目前很难从宏观经济层面评估 GenAI 带来的生产率提升，但在组织层面，这种提升正在被报道。一家公司声称，过去需要数周才能完成的请求现在通过自动化只需几分钟即可完成——这是在常规和重复性工作中收益尤为明显的一个例子。报告中经常提到以这种方式赋予人们权力——超过四分之一的受访者表示，GenAI 使员工能够从事更愉快、更有创意和更有价值的工作。然而，许多接受调查的组织并没有明确的计划，说明员工应该如何利用这些空闲时间。
提高工作质量是部署 GenAI 的另一个
重要驱动力
提高生产率并不是 GenAI 部署的唯一驱动力，受访者认为提高工作质量也同样重要。如果正确实施，该技术有可能比人类更准确、更一致、犯的错误更少，从而提高质量和客户满意度。
人们并不总是对使用技术的结果感到满意
从对准确性的担忧到可能存在的偏见，再到用 GenAI 取代人类工作的道德问题，员工们对这项技术的使用有很多疑问。通常，组织内的 IT 专业人员是最快接受 GenAI 的人之一。与此同时，最显著的影响是在那些从事大量行政工作的部门，这导致这些团队的不确定性。可以通过培训来建立信任，培训可以揭开技术的神秘面纱，并通过再培训和技能提升让员工有潜力成长为新的角色。这在不久的将来将是至关重要的——根据论坛就业倡议，未来五年内 44% 的工人技能将受到干扰，该倡议致力于在劳动力市场如此混乱的背景下为所有人提供良好的工作。
如果没有变革管理，GenAI 就无法实施
报告称，对于新举措，了解其对组织文化的影响以及员工思维转变也很重要。组织最高层的有效领导至关重要。中层管理人员的作用至关重要，他们了解工作流程和流程，因此知道 GenAI 可以在何处发挥最大影响。
大多数组织并不清楚其员工中到底有多少比例在使用 GenAI
事实上，受访公司报告的数字从 20% 到 80% 不等。一些公司表示，几乎每个人都在使用该技术，或者至少他们可以使用该技术，因为整个组织都已获得 GenAI 工具的访问权限。这些工具对员工的可访问性取决于公司的风险偏好——一些受访者授予所有员工访问权限，而另一些受访者则限制某些部门或要求申请许可证。
很少有组织制定可持续利用人工智能的战略
与规模较小、任务特定的 AI 模型相比，ChatGPT 等大型语言模型能耗较高，每次提示都需要消耗大量电力进行计算。虽然报告中的大多数组织都承认了这个问题，但很少有组织制定应对策略，而且环境考虑因素似乎并不是 GenAI 员工部署决策的核心。
将人类从循环中移除仍被认为是一个错误
接受报告采访的大多数组织都通过内部委员会或理事会来监控 GenAI 的风险、质量和负责任的使用，这些委员会或理事会制定规则和框架并评估用例。几乎所有组织都表示，他们已经制定了负责任地使用工具的培训计划。了解了歧视性算法的丑闻和即将出台的《欧盟人工智能法案》等立法后，公司敏锐地意识到了验证、核实和人工干预的重要性。" 你可能犯的最大错误就是将人类从你的流程中剔除，" 一位报告受访者说。
