世界经济论坛和普华永道的一份新报告采访了20多家生成式人工智能“早期采用者”企业。一些先锋组织在将生成式人工智能（GenAI）融入劳动力队伍的过程中，总结了他们洞察到的一些趋势。本文整理自《利用生成式人工智能赋能岗位并提高劳动力生产力：情景分析、案例研究和行动框架》报告。

1. 数据驱动型组织最适合发挥GenAI的作用

参照结合该报告，率先在员工中选用GenAI的组织通常是数据驱动的。这些组织在构建强大的数据质量、基础设施、治理和安全性方面有着悠久的历史。虽然他们可能无法更快地发现GenAI应用场景，但一旦发现，他们就已经做好了快速部署的准备。

2. 各组织正谨慎地推广GenAI

很多早期采用者已超越最初的实验阶段。他们的经验教训主要有：不要急于推广，在全面实施之前应先在小范围内进行测试。这能及早发现问题，防止因效果不佳而使员工失去热情。

3. 强烈的风险意识

报告显示，绝大多数组织对于在员工中使用GenAI存在极高警惕。这种警惕主要是出于对数据泄露、隐私侵犯、结果偏差以及其他伦理道德问题的担忧。为了避免声誉受损，并避免与监管部门发生矛盾，许多组织都选用慎重态度，优先在内部相对安全的环境中进行试验和试点。

4. GenAI提高了生产力，但一些组织不清楚该如何利用节省出来的时间

据报告指出，虽然目前很难从整体经济角度评估GenAI对生产力的影响，但在组织层面已经显现出提升效果。有一家企业提到，之前需要数周才能完成的任务，现在仅需几分钟就能通过自动化完成，这突显了提高效率对常规重复工作的显著影响。报告多次强调该技术的赋能作用，并有超过四分之一的调查对象表示，GenAI可以帮助员工从事更愉快、更具创造性和更有价值的工作。然而，一些调查机构尚未明确员工如何充分利用节省下来的时间。

5. 提高工作质量是部署GenAI的另一个重要驱动力

提高生产力并不是部署GenAI的唯一驱动力，受访者提到提高工作质量同样重要。如果实施得当，该技术有可能比人类更准确、更稳定，犯的错误也更少，从而提升质量和客户满意度。

6. 人们并不总是对GenAI技术的应用结果感到满意

员工对GenAI技术有许多疑虑，包括其准确性、潜在的偏见以及取代人力工作的伦理问题。一般来说，企业中的IT人员是最先适应GenAI的群体。而进行大量行政工作的部门则受到了明显影响，使得这些团队对其职责产生了不确定感。培训能够揭示技术的真实面貌，通过再培训和技能提升，员工能够获得适应新岗位的能力，并且能够促进彼此之间的信任。这一点在不久的将来具有重要意义：论坛的“就业倡议”指出，在未来五年，44%的劳动力将受到技术的影响。“就业倡议”的目标是应对这一劳动力市场的变化，为所有人争取良好的就业机会。

7. GenAI的实施离不开变革管理

研究显示，在实施新措施时，必须考虑其对组织文化和员工态度变化的影响。领导层的作用至关重要，而中层管理者也扮演重要角色，他们熟悉工作流程和程序，可以确定GenAI实现最大影响的领域。

8. 大多数组织并不清楚使用GenAI的员工比例

事实上，接受调查的公司报告的数字从20%到80%不等。一些公司表示，几乎每个人都在选用这项技术，或者至少他们可以，因为组织已经开放了GenAI工具的访问权限。这些工具对员工的开放程度取决于公司的风险偏好，一些接受调查的公司允许所有员工选用它们，而另一些公司则限制特定部门选用或应当需要许可证。

9. 很少有组织制定了可持续使用人工智能的战略

相较于较小、专门针对某一任务的人工智能模型，大型语言模型如ChatGPT则属于能源密集型人工智能。在每次提示时，这类模型需耗费大量电力进行计算。尽管大部分报告中的组织均意识到这一问题，但很少有机构制定出相应的应对策略，而且环境因素似乎并未构成GenAI劳动力部署决策的重点。

10. 去除人类的参与仍被认为是一个错误

大多数受访组织设有内部委员会或理事会，负责制订规则和框架，评估用例，监控GenAI风险、质量。几乎所有组织表示已制定负责任使用工具的培训计划。随着歧视性算法丑闻揭露，以及欧盟《人工智能法案》等法规出台，企业越来越重视验证、审查和人工干预。一受访者强调：“最严重的差错或许是忽视人的角色在流程中的重要性。”

来源：联合国贸易网络