如何为生成式人工智能和未来工作做好准备
生成式人工智能有望改变未来的工作方式。在本文中，我将解释它将如何影响劳动力发展、组织可以采取哪些措施来为员工做好准备，以及人工智能如何促进更好的协作和创新。
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适应工作场所的生成式人工智能
GenAI 并非历史上的第一次技术变革。我喜欢将 GenAI 与台式电脑和办公套件的出现进行比较，因为这两者之间存在着相当有趣的相似性。
台式电脑的推出彻底改变了我们的工作方式，使文字处理器和电子表格等工具变得不可或缺。在那个时代，每个人都很恐慌。他们认为文字处理器会让行政助理过时，因为人们会自己编写和创建文档。显然，这并没有发生。它只是改变了这个角色的动态。
人们还认为桌面出版应用会让平面设计师变得过时。但事实是，平面设计师的工作效率更高了。
同样，GenAI 也准备重新定义我们的职场工具包。然而，它不仅仅是针对特定领域的另一种技术工具。这是我们处理问题、设计解决方案和执行任务方式的根本性转变。
GenAI 与早期技术进步之间的关键区别在于这种转变的规模和速度。GenAI 融入劳动力队伍不仅仅是学习一种新的软件应用程序，而是适应一种能够学习、适应并在很多方面与我们一起思考的技术。
GenAI 将如何改变普通员工的工作方式
想象一下，拥有一个几乎精通您所关注领域各个方面的助手，可以与您一起学习和成长。GenAI 就是这样的助手，但规模前所未见。对于普通员工来说，这意味着他们可以使用 AI 自动执行日常任务，实时分析复杂数据并提出创造性的解决方案。因此，他们可以专注于其角色的战略、创造性和人际方面。
工作日更像是在高度智能、数据驱动的 AI 副驾驶的指导下掌舵。除此之外，GenAI 还将像超人般的个人助理一样改变我们的生产力和工作日，帮助我们更好地规划一天、学习新信息等等。
生成性人工智能和工作岗位流失：我们应该担心吗？
工作岗位流失是一个合理的担忧，历史告诉我们，技术进步确实会导致就业市场的变化。然而，GenAI 就像任何变革性技术一样，为劳动力发展带来了大量机会。我认为情况并不像有些人描绘的那样暗淡。
麻省理工学院最近发表了一篇工作论文，分析了不同岗位之间的工作流失可能性。报告中的一些有趣统计数据包括：
尽管 36% 的工作至少有一项任务在技术上可以通过计算机视觉 AI 实现自动化，但这只是大多数工作总体职责的一小部分。
从总工人薪酬份额来看，只有 1.6% 来自技术上可自动化的计算机视觉任务。
研究发现，在这 1.6% 中，公司实际开发人工智能系统以实现 0.4% 薪酬的自动化，才会在经济上产生效益。
大多数自动化不经济的主要原因是开发定制人工智能系统的前期固定成本高昂。目前，除非大规模，否则收益通常不会超过成本。
虽然大规模自动化是可能的，但我认为，至少在短期到中期内，我们更有可能看到的是，扩散和取代的速度将更加渐进。
缓解的关键在于广泛关注技能提升和再培训。就像在台式电脑时代，文字处理和电子表格的熟练程度变得必不可少一样，人工智能素养将成为一项基本技能。
GenAI 不仅会创造新的角色，还会增强现有的角色，使工作更有影响力、更充实。更重要的是与 GenAI 合作，利用其能力提升我们的角色和我们已经做的事情。
如何通过提升员工技能为生成式人工智能做好准备
正如当今工作场所中的几乎每个人都能从使用计算机中受益一样，GenAI 也有潜力提高每一位员工（从行政人员到高级管理人员）的工作效率。
首先要让所有员工了解 GenAI。让每个人都能理解其原理、潜在应用和道德考量。培训计划不应仅限于技术团队，而应扩展到各个部门，确保每个部门都了解如何将 GenAI 应用于其特定环境，无论是现在还是将来。
这种包容性的技能提升和交叉技能方法强调了这样一个信息：GenAI 不是少数人使用的小众工具，而是一项为各个工作岗位带来优势的变革性技术。
强调实践经验、鼓励实验和培养持续学习的文化，是使 GenAI 成为每个人工具包不可或缺的一部分并推动集体创新和生产力的关键。
GenAI 将如何塑造工作场所协作和创新的未来
GenAI 必将彻底改变生产力、协作和创新。以下是我预计会取得积极变化的几种方式。
民主化创新：通过允许任何人生成想法、内容和原型，生成式人工智能可以极大地扩展创新过程的参与者。创新将不再局限于专业角色。
增强头脑风暴：通过提示和查询，生成式人工智能为团队提供了“想法副驾驶”，使他们能够在头脑风暴或设计会议期间轻松地发挥创意概念和可能性。
自动化日常协作任务： GenAI 可以极大地加速文档创建、信息查找、日程安排、笔记记录和其他日常协作工作，使团队能够专注于更高价值的战略任务。
最终结果可能是团队使用人工智能来增强协作并解锁创新——这是人类创造力和情商与极快执行力相结合的未来愿景。生成式人工智能不会取代人类的工作，而是可能实现人们尚未开发的职业方向和个人优势。
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