AI’s biggest impact on your workforce is still to come - 3 ways to avoid getting left behind

研究显示，80%的专业人士认为AI将在未来一年对他们的工作产生重大影响。以下是帮助员工做好准备的方法。

《专业人士未来调查》对来自50多个国家的2,275名专业人士和C级高管进行了问卷调查，发现80%的受访者认为AI将在未来五年内对他们的工作产生高甚至变革性的影响。近五分之二（38%）的人预计今年将在他们的组织中看到这些变化。

“这些是从事普通日常工作的人，”她说。“我们不仅仅在谈论工程师或技术专家。我们谈论的是所有业务领域的专业人士，他们已经在使用AI。”

Roth反思了变革的速度，并指出AI的采用率远快于早期的数字化转型浪潮，例如电子商务或云计算。

调查发现，超过一半（55%）的专业人士在过去一年中经历了工作的重大变化，或预计在未来一年会有重大转变。

然而，Roth告诉ZDNET，这些AI采用率仅仅是个开始，专业人士及其老板应该为进一步的变革做好准备。

“影响将是巨大的，”她说。“更重要的是，我们还没有看到全部效果。AI仍处于早期阶段。”

Roth正在推动她自己业务中的AI赋能转型，她表示业务领导者应在准备变革时关注三个领域。

第一步：确保AI工具可及性

Roth表示，业务领导者必须确保员工可以根据他们的工作领域访问最好的工具。

Thomson Reuters的研究表明，近一半（46%）的组织在过去一年中投资了新的AI驱动技术，30%的专业人士经常使用AI来启动或编辑他们的工作。

Roth表示，不探索哪些工具适合特定角色的公司将无法收获AI的好处。

“确保公司中的每个人都能访问并使用AI，”她说。

“许多人谈论新兴技术带来的收入或效率机会。我认为关键是要认识到，不使用AI的专业人士将很快发现自己无法完成工作。”

调查显示，那些认为领导以身作则的受访者看到AI好处的可能性是那些认为领导没有以身作则的受访者的1.7倍。

Roth表示，组织中的每个人都必须了解AI的用途和潜在影响：“我们都有责任跟上这些变化，否则将来我们将无法就业。”

第二步：分享最佳实践

虽然超过一半（53%）的调查受访者表示他们认为他们的组织已经体验到AI的一些好处，但近三分之一（30%）的人表示他们的公司在AI采用方面进展太慢。

研究表明，追求AI的投资回报必须是领导者、专业人士和支持人员之间的协作努力。

“找到一个好的方式来分享最佳实践，”Roth说。“你通常会发现在公司的某些角落有优秀、有创造力的人，他们想出了在更高级用例中使用AI的聪明方法。”

然而，她警告其他业务领导者，如果这些聪明想法被锁在有限的区域内，它们就毫无用处。

“让这些东西被分享，并确保人们了解什么有效，什么无效。”

第三步：与同行交流

Roth还鼓励业务领导者和专业人士超越防火墙进行交流。

研究发现，拥有可见AI战略的组织从AI中受益的可能性几乎是那些没有重大采用计划的公司的四倍。

她表示，与行业同行交流AI战略的业务和数字领导者将获得宝贵的见解。

“我一直在与不同类型公司的同行交流，了解他们在做什么以及什么对他们有效。你会从中获得大量情报。”

Roth表示，好消息是她与其他CIO的对话表明，人们对AI的潜力有广泛的认识。

“他们只需要确保获得领导支持以推动变革，并有少数合适的人帮助他们思考哪些用例会有效以及如何启动转型。”

追踪和追溯AI的效益

Thomson Reuters的研究表明，鼓励、培养和发展对AI日益增长的专业兴趣的公司将获得显著好处。

调查受访者预测，AI每周将为他们节省五小时，或在明年节省约240小时，平均每个专业人士的年价值为19,000美元。

然而，证明你的组织正在提供这类结果并不简单。

Roth表示，她的经验表明，许多公司难以理解人们如何度过工作日以及AI如何帮助他们节省时间。

这是一个问题，因为关于AI的一个经常重复的说法是它帮助人们减少行政负担并专注于所谓的高价值任务。

“我们发现，如果你问人们，他们不太擅长猜测AI如何节省时间，”她说。

Roth表示，确保员工在AI转型加速时不落后的业务领导者会找到追踪和追溯效益的方法。

“你必须确保使用情况清晰。一个简单的例子是，当我们开始时，我们只是问，‘人们在使用工具吗？’这是一个高层次的问题，”她说。

“现在我们更加具体，问‘人们每天使用工具吗？它们是工作方式的核心部分吗？他们每天使用它们一定时间吗？’成功在于对AI工具在某人日常工作流程中的使用有更深入的洞察，而不仅仅是总结一次会议。”

Roth举了一个她自己业务的例子。使用AI以指数级速度加快编码时间的工程师有更多时间专注于高价值任务，她表示这些任务包括开发新想法和商业模式。

“我们开始看到，我们最优秀的工程师的一些简单事情，如编码和测试，正在显著减少，”她说。“因此，他们有更多时间思考，‘好吧，下一步是什么？之后我想构建什么？我的客户希望我在下一个产品中加入什么？’像这样调整时间分配是一个巨大的好处。”

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