人工智能时代的领导力：走出恐惧循环

来源：Forbes 作者：Beena Ammanath

在这个人类与机器协作的时代，要成为一名能有效运用人工智能（AI）的领导者，需要具备一系列的技能，并开展多方面的活动。在这个系列文章中，我将为人工智能时代的领导力提供一份深刻的路线图。

在许多企业中，人工智能的未来正逐渐清晰，从试验阶段过渡到大规模部署阶段。虽然技术进步在加速，但人的因素同样需要关注和投入。最近的数据表明，企业需要加倍努力，让员工跟上人工智能发展的步伐。

德勤关于企业生成式人工智能现状的第四季度调查发现，21% 的企业高管（CxO）认为生成式人工智能已经在改变他们的企业。他们越来越少地将缺乏技术人才和技能视为实现生成式人工智能价值的障碍，2024 年第一季度有 36% 的受访者提到这一点，而到年底这一比例降至 26%。然而，普通员工的看法并不总是如此乐观。同一项生成式人工智能调查显示，只有 8% 的非高管员工认为生成式人工智能正在改变他们的企业。

此外，德勤对职场中人工智能的一项调查发现，职场新人与资深员工的观点存在差异。虽然 75% 的职场新人认为（各种类型的）人工智能将在他们的领域创造新的就业机会，但他们也表示担心在职学习的机会减少，以及雇主缺乏关于如何使用人工智能的培训。而资深员工对人工智能的兴奋度和信心较低，对将人工智能融入工作的担忧也较少。

这里存在一些明显的趋势。企业高管们正在推进他们的人工智能议程并取得进展。员工，尤其是新员工，看到了人工智能的价值，但对于这对他们意味着什么，以及如何在人工智能的帮助下取得成功，他们则不太确定。由于企业的员工队伍是人工智能部署不可或缺的组成部分，因此这是一个既能支持和赋能员工，又能为企业实现人工智能价值的机会。

通过学习改变认知

作为员工培训和技能提升所能带来的益处的一个体现，可以参考德勤《2024 年技术伦理与信任现状》报告的调查结果。绝大多数（80%）参与调查的企业表示，他们要求员工完成技术伦理培训。在这些企业中，70% 的企业表示，伦理培训改变了员工在使用技术时的行为。然而，Slingshot 最近的另一项研究发现，只有 23% 的员工对自己使用人工智能的能力完全有信心。

这些结果表明，让员工参与人工智能培训不仅仅是一项学术活动。它确实会改变员工使用新工具的方式，这对于克服大规模应用的障碍很重要。法规合规性和风险管理是实现人工智能价值的两大主要挑战，而技术伦理教育能让员工以合规、可信的方式使用人工智能，有助于消除这些价值实现的障碍。

然而，这里还有一个更深刻的教训，即当员工有机会学习人工智能时，他们能更清楚地看到人工智能如何提高他们的生产力和职业满意度。正如《哈佛商业评论》所指出的，当员工被排除在人工智能应用过程之外时，“他们会变得厌恶与人工智能合作，永远不会信任其能力，甚至会抵制使用人工智能带来的积极变化”。

我们可以想象，采取积极的培训方法可以解决员工对人工智能未来的许多担忧。通过系统地理解人工智能的隐私、透明度和公平性等伦理原则，并在使用人工智能的工作中坚持这些原则，就可以减轻员工对这些方面的担忧。

通过更清楚地了解人工智能能做什么和不能做什么，以及人类在验证人工智能输出并将其投入使用方面的关键作用，可以缓解员工对工作可能完全被自动化取代的恐惧。而当员工在接受人工智能培训和使用的过程中获得知识和技能提升时，他们对因缺乏亲身实践机会而无法提升专业能力的担忧也能得到缓解。

推动价值实现的人工智能部署取决于在工作中使用它们的人。如果应用缓慢，员工对技术持不确定态度，这将影响人工智能对企业的价值。相反，当员工了解他们使用的人工智能工具，并渴望获得生产力提升带来的好处时，他们就能实现大规模应用，并带来预期的商业价值。企业已经在支持人工智能的技术方面投入了大量资金，如基础设施、数据和模型，但为了挖掘人工智能的最大潜力，企业还需要在人的因素上进行投资。

走出恐惧循环

如今，深度学习和生成式人工智能早期那种炒作（有时甚至是恐惧）的氛围，正让位于对人工智能能为企业带来的价值，以及为实现投资回报率所做的决策和投资的更清晰认知。重要的是，技术培训不必成为一项繁重的任务。在德勤伦理与信任报告所调查的企业中，一半的企业表示，他们每年在与技术相关的伦理培训上花费 1 至 4 小时。另有 18% 的企业表示，他们花费 5 至 9 小时。

在一年的时间里，如果能精心地将培训与现有的学习项目相结合，相对较少的时间投入也能在整个企业中带来变革性的结果。培训可以采取企业提供的研讨会和定向学习的形式，也可以鼓励员工自主学习，或者创建一些 “沙盒” 环境，让员工在没有后果的情况下进行试验，熟悉人工智能工具。

每个企业都将决定人工智能培训如何融入其现有的项目中，但核心在于，所有企业都面临着同样的挑战和机遇。员工对人工智能了解得越多，他们对其恐惧就越少，也就越有能力利用人工智能实现商业价值。