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Cognizant Impact 研究预测未来10 年生成式人工智能将为美国经济注入1 万亿美元
牛津经济研究院与 Cognizant 联合开展的具有里程碑意义的研究预测，生成式人工智能将对美国 90% 的工作岗位产生影响，为了保持经济增长，亟需开展战略性的技能再培训
新泽西州提内克 2024年1月13日 Cognizant（纳斯达克股票代码：CTSH）与牛津经济研究院联合发布最新经济影响研究《新工作，新世界》(New Work, New World) 的研究成果。研究预测，90% 的工作将在某种程度上受到生成式人工智能 (gen AI) 的影响，我们处理工作、提高生产力和促进经济增长的方式均将发生深刻转变。研究还发现，企业对人工智能技术的采用率以及个人适应新工作方式的速度，将决定这项技术的影响力。
牛津经济研究院首席执行官 Adrian Cooper 表示："我们的研究旨在阐明人工智能可能对全球劳动力产生的影响。研究结果揭示了这项技术将以多快的速度影响美国经济发展进程，为领导者利用这项技术的潜力并迅速适应提供了宝贵见解。"
生成式人工智能有助于提高运营效率、创造新的收入来源、革新产品和服务，甚至重新定义企业。为了量化生成式人工智能对生产力和未来工作的潜在影响，Cognizant 与牛津经济研究院合作构建了一个经济模型，探究了美国企业采用生成式人工智能的三种情境。该模型考虑了推动美国经济发展的 18,000 项任务，并仔细研究了生成式人工智能可能对与这些任务相关的工作岗位产生的影响。虽然研究主要关注美国劳动力，但其发现的一般主题对全球都有参考价值。研究提出的主要观点包括：
未来十年对人工智能的采用将会出现激增，并将进入成熟期：企业对人工智能功能的采用尚处于试验阶段。不过研究表明，仅在四到八年内，采用率就会从 13% 飙升至 31%。研究预测，15 年后，采用率增长可能会放缓，但至少还会继续增长 15 年。
经济可能迅猛发展：随着企业人工智能技术采用率不断增长，未来 10 年，预计美国的生产率将提高 1.7%—3.5%，美国的 GDP 将从 4,770 亿美元增长至 1 万亿美元。
与此同时，就业市场可能会受到影响：随着工作任务因采用生成式人工智能而实现自动化，半数工作 (52%) 预计将发生显著变化。大约 9% 的美国现有劳动力可能会被取代，根据历史经济变化规律，其中 1% 的人可能难以找到新工作。
知识含量较高的工作可能最受影响：过去，技术进步和自动化主要影响的是体力劳动和以流程为中心的知识型工作。而生成式人工智能产生的影响与之相反，它将会对知识型工作产生更大的干扰。此外，信用分析、计算机编程、网络开发、数据库管理和平面设计等工作的理论最大风险敞口得分已经达到大约 50%。到 2032 年，随着技术的不断发展，一些工作的敞口得分可能会攀升至 80%。
首席执行官将会感受到影响：数据显示，C 级高管乃至首席执行官的理论最大敞口得分（即工作任务容易被生成式人工智能自动化的程度）可能会超过 25%，这是因为从竞争评估到战略决策，他们都开始使用生成式人工智能。
Cognizant 首席执行官Ravi Kumar S 表示："生成式人工智能在各领域的表现已经让我们惊叹不已，但它在我们日常业务运营中的真正影响才刚刚开始显现。为了充分利用这项技术的潜力来提高生产力，我们必须全面了解它对未来工作造成的影响，并携手为人们创造与之共生共荣的最佳机遇。"
紧跟人工智能的发展步伐，重新培养劳动力
虽然这项研究的时间跨度超过十年，但 Cognizant 认为，如今社会各领域的领导者应当积极合作，建立新的信任契约，助力企业、员工和经济在人工智能时代蓬勃发展。随着这项技术在劳动力中日益普及，员工需要掌握新的技能，为业务战略和人工智能管理等领域提供支持。再培训计划曾是员工职业生涯发展的辅助手段，如今培训将成为工作日的重要组成部分，企业将在工作日专门安排时间开展教育和培训。
根据这一愿景，Cognizant 最近推出了 Synapse 计划，旨在通过为全球一百多万人重新定义机会，彻底改变和重新平衡技术教育和劳动力发展的格局。依托 Cognizant 深厚的专业积淀和多年技术再培训的丰富经验，该计划旨在到 2026 年为不断扩大的数字经济打造一个全新的适宜雇佣的人才库。点击此处了解有关 Synapse 的更多信息。
如需查看完整的研究报告，了解更多信息，请访问 https://www.cognizant.com/us/en/gen-ai-economic-model-oxford-economics。
研究方法：Cognizant 《新工作、新世界》研究
牛津经济研究院受 Cognizant 委托，评估和预测未来 10 年生成式人工智能技术对美国产生的经济影响。
该项目分为五个主要工作阶段，循序渐进地开发牛津全球经济模型 (GEM) 的假设输入值。这些输入值反映了我们的预期，即在预测期内美国企业对生成式人工智能技术的采用将如何影响经济活动的结构性驱动因素，特别是全要素生产率 (TFP) 的增长。为了反映这一过程中固有的不确定性，我们设定了三种情境，以便得出一系列结果。如需了解完整的研究方法，请点击此处。
关于 Cognizant
Cognizant（纳斯达克股票代码：CTSH）为现代企业提供科技支持。我们助力客户实现技术现代化、流程重构和体验转型，使其能够在瞬息万变的世界中保持领先地位。同心协力，提升日常生活品质。请访问 www.cognizant.com 或 @cognizant.
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微软首席人力官谈：HR如何帮助员工如何充分利用人工智能
本文探讨了人工智能（AI）如何成为变革性的技术，重塑我们的工作方式。文章强调了AI带来的挑战，如工作流失和算法偏见，并提出了领导者在推动AI积极发展中所扮演的关键角色。重点在于培养基于敏捷的文化、重新想象工作流程和增强人类技能，以实现AI和人类协作的最佳效果。文中详细讨论了AI如何改进工作流程、提高生产力，并强调了人类情商、创意评估和管理技能在AI时代的重要性。
Kathleen Hogan Chief People Officer at Microsoft [Photo: courtesy of Microsoft]
微软首席人力官 Kathleen Hogan表示，人工智能对我们工作方式的影响将比个人电脑更大。
AI是我们时代的决定性技术，创造了一个巨大的范式转变，它将改变我们的工作方式，影响力甚至超过了个人电脑的引入。我们曾经有一个大胆的愿景，“每个办公桌上、每个家庭里都有一台电脑”，而今天，我们希望在“每个人的口袋里都放一个副驾驶”。
当然，AI的影响也伴随着挑战。我们必须解决关于工作流失、算法偏见以及组织快速培养技能的真实担忧。但最终，我相信AI的潜力太大，不能采取观望态度。
领导者需要创造正确的环境，让AI获得积极的势头。这将需要准备和有意识的方法，以便这些新的AI工具不仅帮助员工提高生产力，而且帮助他们茁壮成长。我建议关注这三个方面，以更快实现这些好处：培养基于敏捷的文化、重新想象我们的工作方式、投资于更深层次的人类技能。
培养基于敏捷的文化
为了充分利用AI的承诺，团队必须保持敏捷。
即使是那些多年来一直在内部使用AI进行数据分析、预测建模和任务自动化的公司，生成性AI也代表着一个重大转变。通过能够理解人类语言、导航大量文档知识并创造内容，更多职能的员工现在可以使用这些AI工具。
一个基于敏捷的文化还将加速组织建立推动AI价值的更广泛基础和最佳实践的能力。我相信，在AI时代培养这样的文化意味着拥抱适应性领导力，领导者必须愿意深入未知。
重新想象工作方式
20世纪80年代和90年代的机器人自动化进步使制造业生产力翻了一番。这不是仅仅通过给工人提供更高效的工具实现的——公司通过重新思考生产技术和重新设计工作流程，优化人与机器之间的流程，实现了机器人自动化的全部价值。
同样，要充分利用AI采用的价值，领导者需要重新想象工作是如何完成的。这始于将工作分解为更小的任务，以确定AI能做什么，以及或者比人类做得更好。除了自动化一些重复或乏味的工作任务，我们还需要确定AI可以如何协助员工处理更复杂和微妙的任务，如研究、写作和分析。
这个想法是让领导者利用这段时间，不仅是自动化流程，而且是与AI一起重新想象流程，寻找新的工作方式。这将最终帮助人们更聪明地工作，而不是更努力地工作，给他们带来更多的精力，并发现更有意义和更令人满意的工作。
关注人类技能
生成性AI已经被训练了大多数人类语言，所以任何人都可以使用它。但就像任何新技术一样，仅仅给人们新工具而不提供使用它们的技能是不够的。
而且，尽管这似乎与直觉相反，人类技能与技术技能一样重要，以有效使用AI。这包括分析判断力、灵活性、情商、创意评估、智力好奇心、偏见检测和处理能力，以及委派任务的能力。
事实上，我们现在发现，基本的管理技能是发掘AI副驾驶的全部潜力的关键。就像委派给人类员工一样，与副驾驶合作需要能够清晰地沟通，设置背景和参数，定义期望，分析结果，并提供反馈。
一个好的起点是根据学科开发AI技能培训和实践。随着我们从自动驾驶AI转向副驾驶AI，对人们来说，仍然扮演飞行员的角色，用批判性的视角评估他们从AI工具中获得的输出是必要的。这包括验证准确性和评估偏见。最终，飞机的船长有责任成功着陆。
我相信，解锁AI的全部潜力是领导者的责任。AI的创新正在以惊人的速度发生。当我们导航AI对工作场所的影响时，组织领导者必须立即开始培育正确的环境，以确保没有人被遗留在后面。仅仅将AI工具放在员工手中是不够的。当我们培养基于敏捷的文化、重新想象我们的工作方式，以及建立获得AI最佳效果所需的人类技能时，我们可以帮助我们的组织和员工在这个新时代中茁壮成长。
对我来说，能够成为这个令人难以置信的时刻的一部分，既令人兴奋又令人振奋。
英文原文来自：https://www.fastcompany.com/90982077/microsofts-chief-people-officer-heres-how-workers-can-get-the-most-out-of-ai
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人工智能AI革命：重塑人力资源职能以取得成功
人工智能正在进一步推动人力资源技术的进步，从提高效率到增强员工体验，这绝非人为。了解人工智能如何重塑人力资源，以及人力资源如何将人工智能运用到工作中。
人工智能（AI）重塑了世界的格局，但机器人接管仍不是眼前的事情。相反,是人类正在利用AI的力量。从改善农业作物产量到提升医疗保健中的患者参与,各行各业正在以有益人类的方式运用AI。
同样的情况也发生在人力资源（HR）管理领域。人力资源从业者正在使用人工智能来帮助增强员工在工作场所的体验并提高人力资源流程的效率。更重要的是，人工智能表明它可以支持首席人力资源官办公室的下一步发展——与最高管理层合作，推动更具包容性和整体性的业务战略。
为未来的工作转变人力资源职能
根据“AI IQ：企业人工智能洞察报告”，这是Workday对全球1000名业务决策者的新调查，与AI增强的顶级HR相关任务包括招聘和申请人跟踪、业务分析和技能评估工具。此外，65％的受访者表示，他们现有的AI和机器学习（ML）部署已经改善了员工体验，这是HR的主要业务指标。
全面了解员工能力和人才管理
HR领导者必须拥有支持技能用于现今工作未来的技术：摆脱工作是通过结构化的工作角色和职责来完成的僵化观念，相反，将工作视为更流动的技能汇编，以便为业务不断变化的需求提供支持。
Workday的CHRO办公室产品的集团总经理David Somers表示：“随着组织加速并扩大其基于技能的人才战略，人工方式无法了解和管理他们的员工技能—现在和将来。” “没有AI和ML工具来帮助理解所有数据，就不可能理解，更不用说将员工的技能与业务需求相匹配了。”
AI和ML超越了识别和将员工的技能映射到不同的项目或角色，这是典型的技能管理方法。相反，通过AI和ML增强的技术帮助组织了解技能之间是如何相互关联的，以及它们是如何演变为其他相邻技能的，这是至关重要的见解，因为技能正在不断变化。例如，擅长Microsoft Excel的员工也可能具备数据分析、报告和其他Excel用于的任务的技能。 AI和ML有助于揭示组织中的技能深度，并获得基于技能的倡议所需的见解。
理解和改善工作场所文化和员工敬业度
员工敬业度曾经仅是HR部门的优先事项，现在已成为高管层的优先事项，推动了从生产力到创新等许多业务驱动因素。公司领导者希望了解员工如何看待雇主以及他们如何利用他们收集到的见解；反过来，人力资源领导者正在将这些见解带给最高管理层，并利用它们来创造一个更具吸引力的工作场所。
人工智能的预测能力正在帮助公司更深入地了解员工敬业度的挑战性方面之一：了解哪些员工可能更容易辞职。人力资源领导者可以利用这些见解来采取规范性行动，以帮助降低员工倦怠和自然流失的风险。
Somers分享了一个如何使用自然语言处理（一种ML技术）来帮助领导者理解员工情绪的例子。他解释说，组织正在使用Workday Peakon Employee Voice这种智能监听平台来帮助理解和确定离职风险。它具有一个利用AI和ML并使用在数据库中的数百万个调查数据点上训练的统计模型的离职预测功能。
Somers说：“该模型根据他们的回应和分数计算每个员工的离职风险。然后，它使用员工级别的离职风险来计算每个部门以及整个公司的平均离职风险。它还将每个部门的平均风险与公司的平均风险进行比较，以分配离职风险级别—例如，它可能揭示出市场部门的离职风险在您的组织的前10%。”
这些见解可以指导公司如何改善员工敬业度，例如增加福利或评估工作量。最终，重要的是要让人处于中心地位，这样他们才是最终的决策者。通过以人为中心的方法，人工智能和机器学习可以帮助人们提高工作效率和了解更多信息，使他们能够解决以前认为无法解决的问题。
自动化重复但动态的HR功能
自动化革命—无需人工干预就可以执行任务—在HR中的发生远早于大流行病。但是，应对前所未有的破坏加速了对数字创新的需求，因此，引发了AI采用的浪潮和HR中敏捷性和效率的下一次演变：智能自动化，这涉及读取数据并从该数据中进行预测。换句话说，智能自动化就是与机器学习配对的自动化。
这对于那些常规但动态的HR任务特别有帮助，例如调度和满足劳动力需求。例如，公司正在使用AI来匹配劳动力需求和工人的资格、技能、可用性、偏好等，以便为工人和业务优化时间表。这在雇佣一线工人的公司中尤其普遍，其中班次不断变化，经理需要在短时间内填补和调整。
Somers说：“通过AI自动映射工人的可用性和技能到开放的班次，提供工作人员调度的建议，公司可以确保他们不会过度和不足的调度，同时更好地控制劳动力成本和防止工人疲劳。”
HR在确保清洁数据以实现负责任的AI中的角色
虽然AI确实正在重塑HR的角色，但HR领导者必须与其他业务领导者一起成为实施AI的驱动者。
关于AI的关键是：其执行任务的能力，例如进行预测分析或生成新内容（生成性AI），取决于其AI基础模型的质量，而这只取决于提供给它的数据的质量。对数据治理的强烈承诺始于相信并实施HR数据在整个业务中都是相关的—这恰好与Workday人力资本管理（HCM）的基础相同。 Workday HCM建立在统一的数据模型和单一的安全模型上，可以读取多样化的数据集，以执行各种分析和报告用例。
Somers说：“因此，实施AI时的大‘警告’之一是要保持数据的清洁和连贯，以帮助确保准确性和质量控制。” “如果数据集不干净，HR和人员领导者可能会得出不准确的结果，这可能导致昂贵的错误。”
HR领导者是塑造未来工作场所的驱动者
在英国和美国等地进行的全球和国家级别的对AI的公众情绪调查揭示，越来越多的人正在设想一个AI的力量可以产生积极影响的未来。同时，这些调查也揭示了对AI的关注，特别是对是否有足够的监管。
对于每一个利用AI增加HR影响力的用例，重要的是要记住使这些努力成功的是什么：通过额外的见解和改进的效率来增强决策。这并不是要取代使HR专业人员如此有价值的东西：通过将业务中发生的事情与公司的目标和价值观联系起来，成为公司文化的管理者。
正如Somers所说：“最终，重要的是要将人类置于中心，使他们成为最终的决策者。以人为中心的方法，AI和ML可以帮助人们更加高效和更好地了解信息—使他们能够解决他们以前认为无法解决的问题。”
来自workday
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自动化和敏捷时代的员工激励
Employee motivation in the age of automation and agility
从担心机器人接管我们的生活到自动化成为对工作的威胁，人工智能正在造成难以逾越的技能差距和员工对变革的抵制。
如今，关于自动化的文章很多，其中有些令人生畏。从担心机器人接管我们的生活到自动化成为对工作的威胁，人工智能正在造成难以逾越的技能鸿沟和员工对变革的抵制。
我们对自动化时代抱有更乐观的看法。
首先，我们认为要做的工作还远远不够。我们的研究表明，由几种自动化和劳动力趋势带来的就业机会的增加和变化将超过 2016-2030年期间失去的就业机会。公司肯定需要确保通过再培训计划减轻失业的影响，而且我们已经看到一些公司在为相邻角色开发技能方面处于领先地位。
其次，工作和工作场所的性质将以我们认为可以积极影响员工积极性的方式发展。这是一件好事，因为除了睡觉以外，我们将比其他任何事情花费更多的时间在工作上。
这就是为什么在不久的将来工作会更有动力的原因：
自动化将消除沉闷和危险，为更多的工作和学习铺平道路。几乎没有全部工作完全消失，实际上只有百分之一的工作由可以完全自动化的活动组成。工作的一部分正在发生变化。也就是说，包括RPA，人工智能（AI）和物理机器人技术在内的自动化技术能够取代当前活动的三分之一，占所有工作的60％以上。活动自动化最擅长包括可预测的和实际的工作，数据收集和数据处理。随着自动化消除死记硬背，平凡无奇，员工需要解决的仍然是启发式任务，即复杂的，创造性的任务，人类在这些任务上胜过机器。调查显示工人将自动化视为腾出时间来做出有意义的贡献的机会，他们发现这会带来更多回报。
与自动化一起进行的工作重新设计促进了更多基于团队的灵活工作方式。由于工作在变化，因此公司正在利用这一转变作为重新设计业务流程和工作流的机会，使人们能够与机器有效地协同工作。许多公司还正在重新配置其总体设计和工作区，以促进更好的协作和更少的层次结构，从而导致更多基于团队的设置和灵活的工作方式。反过来，员工拥有更大的自主权来塑造自己的日常工作，并对自己的贡献产生更大的掌控感和目标感，从而增强了他们的动力推动工作。因此，一家新西兰电信公司在组建敏捷团队（超过数字原住民）之后，获得了30多个百分点的eNPS增长，从而吸引了最优秀的人才。
自动化推动了对工作场所社交和情感技能需求的增长。几个世纪以来，组织一直要求人类劳动像机器一样。现在，技术使自动化成为其中的大部分工作，剩下的就是要求人工来做真正的人类。随着更高的认知技能，对微调的社交和复杂的情感技能（创造力，创新，先进的沟通，谈判，领导才能，适应能力，同理心）的需求将越来越大，以推动这些更复杂的活动。随着这些基于连接的技能的增加，人与人之间的深层互动也随之增加。一家跨国技术公司在过去的12个月中，通过将学习和同理心作为释放创新和建立外部合作伙伴关系的重要资产，经历了强劲的增长。
我们共同相信，工作场所的这些变化有可能推动员工积极性的显着改善。自我决定理论阐明了如何使员工变得主动而又不会强迫和持续监控工作。
该理论认为，满足以下三个广泛的需求会导致我们想要表现出一种行为：对能力，自主权和相关性的需求。
我们建议组织带动员工旅途，以帮助他们了解对他们有什么好处，并密切关注员工的能力，自主权和亲密感如何转变以利用更高的敬业度和绩效，从而最终带来更高的工作和生活水平福利。
作者要感谢Jaime Potter对这篇文章所做的有意义的贡献。
以上由AI翻译完成，仅供参考
来自：https://www.mckinsey.com/business-functions/organization/our-insights/the-organization-blog/employee-motivation-in-the-age-of-automation-and-agility
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