2024年11月25日，天下经济论坛发布了题为《把握生成式东说念主工智能加多责任岗亭并提高工作坐褥率：场景、案例研究与举止框架》的叙述。叙述以为生成式东说念主工智能（GenAI）不错显赫提高坐褥力，同期会重塑无数责任。为了匡助读者更好地交融GenAI在加多工作契机和提高工作坐褥率方面的后劲，启元洞见共享叙述主要执行，供读者参考。

此叙述通过对现存研究的总结、状态分析和早期接收者的案例研究，提倡了一个加多责任岗亭的举止框架。

一、GenAI在加多责任岗亭和提高工作

坐褥率方面的后劲

自2022年11月ChatGPT 3.5发布，以及此后其他几款着名的空话语模子发布以来，公众对GenAI的有趣激增，并对其改动公共劳能源商场的后劲录用厚望。凭据天下经济论坛最新的“畴昔责任”访问，在畴昔五年内，无数责任将因GenAI的逾越而被重塑，可能影响公共总责任时辰的40%。

本叙述的第一部分将总结相关GenAI后劲的磋商近况，尤其关怀责任岗亭的加多、劳能源坐褥率的提高以及劳能源更平素接收该本领的空匮。

（一）GenAI和责任岗亭加多

与自动化和东说念主工智能本领的其他最新进展一样，GenAI的兴起也激发了东说念主们对可能出现的责任岗亭流失的担忧。这种担忧的产生，一方面是对本领后劲的担忧，另一方面是怀疑老板和政府在东说念主工智能导致责任中断时，能否提供饱和因循。最近的一项访问骄傲，47%使用过GenAI的职工操心GenAI会对他们的责任产生负面影响。

研究GenAI对责任的潜在影响频繁基于以下前提：责任扮装和奇迹由各式任务构成，其中一些任务可能会受到GenAI不同进程自动化的影响。举例，近似性或老例性的任务比那些需要无数东说念主际互动的任务更容易受到自动化的影响。诚然各式任务都可能由GenAI罢了所有这个词自动化，但迄今为止的研究发现，很少有责任能以这种花样被所有这个词取代。更常见的情况是，GenAI可能会部分自动化某个责任扮装的某些任务，但同期提妙手类职工践诺其他任务的技艺。凭据最近的研究，本文将这一过程称为“责任增强”（见表1和图1）。

跟着GenAI本领和劳能源商场的不停发展，畴昔一些责任扮装可能会变得愈加所有这个词自动化，而另一些则可能会进一步增强。与早期的产业转型类似，责任自动化和责任增强预测都会带来更多的责任岗亭--既不错平直创造各领域全新的责任岗亭，也不错通过提高坐褥率和创造更多经济价值障碍创造责任岗亭。本叙述的重心在于近期，以及为面前和畴昔几年加多工作岗亭创造故意要求。

表1 责任自动化和责任增强的界说

图1 GenAI：骄傲进程较高和较低的责任示例

（二）GenAI和工作坐褥率增长

GenAI对坐褥力的潜在影响是最令东说念主期待的公正之一，相配是面前好多经济体的坐褥力增长放缓。尽管预测与现实各异很大，但有东说念主以为，GenAI对坐褥力的影响可能会在畴昔十年为公共经济加多数万亿好意思元的收入。

GenAI与以往东说念主工智能发展的不同之处在于，它不祥扩大东说念主工智能的使用范围，放弃专科常识的空匮。GenAI有后劲通过提高效用来促进经济和坐褥率的增长，因为它不错让东说念主腾出花在廉价值任务上的责任时辰，来从事高附加值的举止。举例，服务台查询自动化可使客服东说念主员专注于更复杂的问题，从而提高客户欣慰度。最近的一项研究访问了10万多名从事GenAI奇迹的工东说念主，发现工东说念主们推测ChatGPT不错使他们三分之一的责任任务减少1.2个GenAI责任时辰，并使劳能源坐褥率增长50%。正如在本叙述研究过程中受访者所强调的，要罢了这些潜在的坐褥力增益，必须在组织层面将节俭下来的时辰看成价值来捕捉。

此外，GenAI有可能通过提妙手类职工的技巧和技艺来增强他们的技艺，从而提高他们的坐褥力，并罢了新的、多种体式的价值创造。举例，GenAI不错增强东说念主类在创造性任务方面的技艺，尽管面前它自己还无法越过东说念主类的创造力。研究还标明，GenAI可能有助于减轻低技巧和高技巧工东说念主之间的坐褥力差距。

GenAI提高坐褥力的后劲可能因国度、行业和组织而异。在国度层面，由于常识型责任的浩荡存在，较推崇经济体可能面对更高的中断风险，但它们也更有要求更快、更大规模地接收GenAI。其中好多国度还面对劳能源供应减少的问题，这可能会促进对GenAI等新本领的需求，从而提高效用。新兴经济体一样不错通过贬责基础设施制约和基本数字技巧穷乏问题，从坐褥力增长中获益。早期研究标明，GenAI可能会不行比例地提高资历或技巧较少的工东说念主的坐褥率，从而裁汰数字经济的准初学槛。

在行业层面，五行八作受GenAI驱动的任务自动化和增强功能的影响进程各异很大，并非所有这个词行业都受到一样的影响，也并非所有这个词行业都能从GenAI中受益。如上所述，畴昔的研究一经降服了哪些任务最容易受到空话语模子的影响，凸起了其自动化或增强的后劲高下。举例，最近的一项研究发现，三家大型本领公司的软件设备东说念主员使用GenAI完成的任务数目加多了26%以上。举例，本领和金融行业可能会面对无数任务自动化，而医疗保健和考验行业可能会更多地受益于责任增强。

紧要的是，正如本叙述第3部分所磋商的，坐褥力增长并不是企业部署GenAI的惟一驱能源。好多组织还祈望提高责任质料，为职工提供更好的责任体验，从而提高职工的参与度，留下东说念主才。

（三）刻下在劳能源商场中扩张应用GenAI的空匮

从历史上看，东说念主工智能本领的应用速率疲塌且不一致，适度了其影响力和灵验性。截止2024年中期，唯有12%的职工暗示他们每天在责任中使用GenAI。面前，抨击GenAI应用的身分包括信任、技巧学习、文化变革和交易价值不解确等。

二、GenAI在劳能源商场中的近期远景

对于GenAI在劳能源商场中的畴昔发展轨迹，以及在多猛进程上罢了其加多工作和提高坐褥力的后劲，仍然存在很大的不降服性。本节先容了在组织中部署GenAI的四种不同的近期状态。

“阿玛拉定律”指出，不雅察者不时会高估新本领的短期影响，而低估其恒久影响。GenAI对坐褥力、责任增强和革命的恒久影响仍不降服。诚然ChatGPT等器具面前在职务和公司层面的一些使用案例骄傲，任务时辰减少了40%，质料提高了18%，但资历标明，本领要充分普及到影响通盘经济规模的坐褥率，可能需要很万古辰。要在职务、经过和结构中应用GenAI，需要进行实验，寻找和应用用例，而这需要时辰。第3节中的案例研究访谈也确认了这小数。

此外，东说念主类面前践诺的好多任务，举例运输和制造领域的任务，都需要与现实天下的互动，而GenAI面前还无法改善这小数。

（一）状态想维：独霸不降服的畴昔

对畴昔的研究旨在预测潜在发展的影响并为此作念好准备，在本例中是指GenAI在不久的将来可能对责任岗亭加多、坐褥力和革命产生的影响。本节中先容的状态是指引不降服性和为策略有诡计提供信息的器具。它们探讨了不降服性，并提倡了GenAI激发的工作加多、坐褥力和革命的可能收尾。这些状态并不是预测或逸想化的愿景，而是施展现实中可能发生的情况。

本节凭据畴昔研究方法，先容了GenAI近期的四种状态（图2）。这些状态是通过研讨会和趋势分析制定的，重心关怀两个要道的不降服身分，这两个身分将决定GenAI激发的责任岗亭加多、坐褥力和革命的近期远景：（1）对GenAI的信任；（2）本领适用性和质料的提高。这些状态适用于战争到GenAI的组织，这些组织的带领层以部署GenAI为方针，而不论刻下的劳能源接收情况或外部影响怎样。分析不包括政府实体可能强制或适度使用GenAI的情况。

（二）GenAI激发的责任岗亭加多和坐褥力增长：两个中枢不降服性

第一个中枢不降服性触及对GenAI的信任进程，即职工和组织对GenAI驱动的器具过火产出的信心。它还指职工对组织、本领提供商和政府在详确肃清表现、克扣和信息涌现等问题方面的信任。如第1节所述，信任对GenAI的接收至关紧要，并受到不同身分的影响。

第二个中枢不降服性触及GenAI的适用性和质料在短期内会陆续提高照旧保抓不变。高适用性意味着GenAI器具在各式用例和行业中都是实用和有用的。高质料意味着输出准确、可靠、无理率低。这些品性蚁集在一皆，使GenAI具有价值和可靠性。适用性和质料的提高将带来新的使用案例、用户模子和功能，使GenAI不祥（进一步）增强和自动化任务，提高责任效用，创造新的产业，并为畴昔本领奠定基础。

图2 GenAI近期内的四种应用场景

三、早期接收者的启示

要在通盘职工军队中奏效把握GenAI，本领自己并不紧要，紧要的是接收本领的东说念主。这是为编写本叙述而对20多家早期接收GenAI的组织进行访谈时，了解到的最紧要的资历之一。同期访谈强调了奏效部署GenAI，插足时辰和元气心灵以得到整体职工的因循和参与至关紧要。

四、举止框架

本节蚁集前边详尽的状态和早期接收者的资历警告，提倡了一个可操作的框架，以把握GenAI促进责任岗亭的加多和工作坐褥率的提高。该框架侧重于组织可控的身分，旨在为刚刚入手部署GenAI劳能源的组织以及寻求扩大现存责任规模的组织提供匡助。

要通过接收GenAI来促进责任岗亭的加多和工作坐褥率的提高，组织需要接收活泼的策略。要道是组织要不祥马上支吾新的发展，并相应地调换其方法。早期接收者的资历标明，以抓续学习和校正为特色的迭代方法最有前途。

因此，如图3所示，本节提倡了一个活泼的框架，该框架侧重于一些要道要素，可匡助各组织在其职工军队表里（如价值链中的承包商）罢了对GenAI的平素接收。

图3 框架：把握GenAI促进责任岗亭扩展和劳能源坐褥力

拟议框架基于两个迭代阶段：起步和扩展。在起步阶段，各组织对各式GenAI劳能源应用款式和器具进行试点和测试，以汇集对于哪些灵验、哪些无效的紧要见解，同期最大适度地减少运行投资。基于这些早期效果和资历警告，各组织不错就更平素的范例作念出理智的决定，从而进入扩展阶段。

在起步和扩张阶段，各组织应围绕两个中枢主题处理不同的要素：启用和参与（图3）。启用要素侧重于修复基础和指导原则，包括GenAI愿景和策略；数据和本领基础设施；以及规章降服和治理。贬责这些要素是早期接收和设备GenAI用例的基本前提。跟着时辰的推移，当使用案例变得愈加先进或复杂时，其中一些要素可能会得到加强或扩展。参与要素的重心是促进GenAI劳能源应用款式被灵验接收并集成到责任经过中，以产生预期效益。这些要素包括文化和变革管束；技巧设备和有诡计；重新部署；用例管束。

本框架主要侧重于“参与”要素，因为正如早期接收者所强调的那样，奏效的劳能源参与应被视为推进奏效的职位引申和劳能源坐褥力增长的最紧要的差别身分之一。此外，紧要的是要安定，“启用”和“参与”主题下的具体要素不时与踏上GenAI劳能源之旅的组织的具体情况密切关系，其各自的起原和所处的具体环境各不交流。凭据具体组织需求 量身定制的GenAI劳能源部署方法，可能会更快地加多责任岗亭并提高坐褥率。

五、论断

GenAI在责任局势的出现为工东说念主、组织和通盘经济体带来了不降服性、挑战和机遇。本叙述采访的早期接收者的资历标明，把握GenAI的全部后劲来加多责任岗亭和提高工作坐褥率的说念路是迭代和多方面的，需要不停学习、调换，并与更平素的业务和劳能源策略和方针保抓一致。这一过程具有挑战，其奏效不仅取决于本领，更取决于东说念主为身分。

本叙述提倡的举止框架使各组织不祥从小规模入手，降服符合的用例，从初步实施中学习并逐渐扩大规模，从而更好地独霸刻下围绕劳能源中GenAI的不降服性以及本叙述状态中详尽的潜在畴昔。通过试用用例和汇集见解，各组织不错完善其方法，并三想此后行、负拖累地扩大GenAI劳能源的部署。

最紧要的是，正如本叙述所示，通过GenAI推进责任岗亭的加多和坐褥力的提高，其中枢是东说念主的艰辛，需要职工的招供、强有劲的变革管束和抓续的技巧提高。通过将组织利益与职工利益相调和，公司不错营造一种环境，使GenAI不祥提高责任质料、因循革命、推进坐褥力，并最终罢了大规模的责任岗亭扩展。

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转自丨启元洞见

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