生成式AI的下一个转折点：从员工实验到组织变革

实验到组织变革 随着许多员工在工作场所采用生成式人工智能，公司面临跟进的挑战。为了从当前的势头中获取价值，企业必须转变其流程、结构和人才管理方法。 由Charlotte Relyea、Dana Maor、Sandra Durth以及Jan Bouly共同撰写 在经过近两年的争论之后，结论已经明朗：生成式人工智能（gen AI）将持续存在，其商业潜力巨大。我们已目睹了与生成式AI相关的创新呈指数级增长，这有望加速自动化、提高生产力、创新质量、以及员工和客户体验。那些现在未能采取行动并适应的公司在未来可能难以追上。 策略：通过重新设计运营模式和整个领域。2通过重新构想了人才和技能培训，并通过强大的治理和基础设施来巩固变化。 员工使用率处于拐点，而他们的组织却落后于这个拐点。 根据我们的研究，员工们在通用人工智能（genAI）领域正在奋勇前进，这是一种广泛可及的技术，将人工智能的潜力放在了每个人的指尖。几乎所有的受访者（91%）表示他们在工作中使用通用人工智能，绝大多数人对其充满热情（图表1）。十之八九的人也认为这些工具将对他们的工作体验产生积极影响，大多数人认为通用人工智能将有助于培养从批判性思维到创造力的各种技能。 尽管讨论纷纷，大多数公司仍未触及通用人工智能（Gen AI）的潜力。麦肯锡全球调查近期发现，员工在运用通用人工智能方面远超过其所在组织。1随着公司对于实现通用人工智能的万亿美元机会的行动缓慢，为了激发员工的热情并保持领先，企业需要采取一种全方位的方法来转变整个组织如何与通用人工智能协同工作；仅凭技术本身并不能创造价值。这意味着以能够促进企业发展的方式应用通用人工智能。 在这方面，大多数公司的表现落后于他们的员工。尽管员工的使用率很高，但与通用人工智能的组织成熟度却惊人地低。在我们的调查中，只有13%的受访者 为了激发员工的热情并保持领先，公司需要采取全面的方法来转变整个组织如何与通用人工智能（gen AI）协同工作；仅靠技术本身并不能创造价值。 网络 <2024> 展示1《人工智能注入点》展示 <1> / <4> 几乎所有受访者，无论是生成式人工智能用户还是非用户，都对这项技术对其工作的影响持乐观态度。 员工对生成式人工智能（gen AI）的使用水平1受访者百分比 受访者中预计通用人工智能将对他们的工作体验产生积极影响的份额，按员工使用通用人工智能的程度划分，百分比 麦肯锡公司 公司已实施了多种用例，我们将其称为“早期采用者”（见图2）。3在他们当中，重用户比例更高：即每天或每隔一天使用公共或内部通用人工智能工具的员工。与其他人相比，这一群体更有可能将通用人工智能用于一系列工作活动，并报告更高的生产力提升。4 该公司首席信息官在自己的组织里观察到这些趋势。员工们正通过公开可用和嵌入的工具尝试体验生成式人工智能。5这正在增加好奇心并鼓励更大程度的实验开放性。然而，他指出，没有易于证明的商业 网络 <2024> 展示2《GenAI拐点》展示《2》/《4》 组织在其生成式人工智能实施方面进展更进一步的倾向于拥有更多重型用户的市场份额。 麦肯锡公司 应链接到价值创造机会和可衡量的成果（更多内容，请参阅边栏“‘以人为本，技术驱动’：沃尔玛对于通用人工智能的愿景”）。我们的调查发现，早期采用者进展顺利：63%的早期采用者表示，他们的组织的人工智能和通用人工智能战略与他们的商业战略高度一致，相比之下，“实验者”公司只有17%的受访者如此表示。6 关于员工驱动型采纳及使用案例的零散实施情况。 下一次转折点：从个人试验转向战略价值捕捉 技术创新本身从未创造价值，这一点在通用人工智能（gen AI）领域同样适用。无论是技术本身是核心战略（例如，开发基于通用人工智能的产品）还是支持其他业务战略，其部署 为了充分挖掘通用人工智能的潜力，公司必须考虑这项技术如何重新定义其运作方式。 首先，公司应通过关注特定领域，如产品开发、市场营销和客户服务，优先考虑正确的转型单位。这种基于领域的做法允许端到端、以技术引领的转型，在单一的价值创造工作流程、流程、旅程或偶尔整个功能中整合多个用例。由于领域往往跨越组织边界，因此在领域层面实施通用人工智能和其他技术可以比一次性解决方案提供更大的价值。 “以人为本，技术驱动”：沃尔玛对通用人工智能的愿景 在沃尔玛，领导者们制定了一个与公司战略重点——客户和员工体验相一致的技术愿景和战略。针对客户，沃尔玛推出了基于生成式AI（gen AI）的功能，例如自动生成的购物清单、“与朋友购物”（一个社交购物应用）和“在家购物”（一个自动配送服务）。对于员工，沃尔玛投资了如My Assistant等工具，该工具可最大程度地减少在行政和人力资源任务上的时间消耗，以及包括现实增强功能在内的Me@沃尔玛应用，用于实时库存管理。 以下是关于基于域的转型可能实现的示例，及其对角色和日常工作的影响： 在软件开发领域，通用人工智能可以通过更快地交付高质量、弹性的产品来彻底改变工作方式；想想看，这是以天为单位而不是以月为单位。这将需要对整个产品生命周期进行改革，并加强产品和工程团队之间的合作。全面的产品数据、基于提示的概念验证以及自动化的需求可以缩短从构思到原型的时间表，从而允许更多的迭代。使用自写代码、自动生成用户指导和持续的代码测试也将使工程师从任务完成者转变为系统设计师。 该组织正在运作。我们的经验和研究指出，为准备通用人工智能下一个拐点，需要采取以下三个步骤：通过将愿景转化为价值，逐领域地重塑运营模式；重新构想人才和技能战略；并通过正式和非正式机制加强变革，确保持续适应。 通过将愿景转化为价值来重塑领域。 在市场营销领域，通用人工智能（finally）可能会使真正的规模个性化成为可能。Netflix和Spotify等公司已经开始沿着这条道路前进，推出了超个性化视频预览和个性化用户播放列表。这些类型的实践可以提高参与度和忠诚度，使品牌无缝融入客户的生活，提高内容创作的生产力，并在销售和市场营销渠道中提升投资回报率（ROI）。通过这样做，市场营销组织的孤岛可能会被打破，尤其是在创意和数据分析团队之间。 公司只有利用技术实现转型变革，才能获得通用人工智能的全面益处，这些益处包括更快的技术创新、生产力提升以及员工和客户体验的改善。更具体地说，这意味着要接受对运营模式的全面变革，包括关键流程、工作方式、能力以及文化。由于任何人都可以使用通用人工智能，这些工具可以作为通往所有其他数字和科技变革的门户技术。 重新构想人才和技能提升，以人为核心。 在客户服务领域，通用人工智能可以通过主动解决问题和提供新产品，以降低成本的方式将团队转变为客户愉悦的中心。AI赋能的人类将与通用人工智能代理合作，使用实时趋势和客户洞察，成为富有同理心的解决问题专家和客户体验的监督者。在这一过程中，客户服务代表和监督者将更多地使用技术，应用系统思维，平衡同理心与商业思维，并与客户体验和产品团队更加密切地合作。 正如上述例子所强调的，通用人工智能对人才和技能需求的影响是巨大的。这项技术加速自动化和转变运营模式的潜力将对组织所需的角色和技能产生重大影响。根据麦肯锡的其他研究，到2030年至2060年间，今天一半的工作活动可能实现自动化，这将比通用人工智能出现之前的预测提前十年。7这给组织带来了压力，要求他们迅速了解其人 才和技能需求，采取各种策略来缩小技能差距，并投资于技能提升和再培训。基于通用人工智能的人才转型不是公司可以通过简单地雇佣员工来解决的问题，因为它影响整个组织及其工作方式。 ——通用人工智能也预计将革新跨领域，例如绩效管理和团队管理。对于后者，通用人工智能可以提供教练提示给管理者，并使其更容易访问员工资源。这可以显著转变管理者在特定任务上花费的时间：减少在行政事务上的时间，更多时间用于与团队成员互动和发展软技能。 我们的研究显示，早期采用者比其他公司更重视人才和通用人工智能的人性化方面（图3）。我们的调查表明，其中近三分之二的企业对其发展方向有明确的认识。 网络 <2024>展示3 《通用人工智能的转折点》展品 No. 3/4 早期采用生成式人工智能的企业在解决人才问题方面比其他企业更出色。然而，所有公司都有改进的空间。 麦肯锡公司 人才缺口及其解决方案，与实验者的25%相比。早期采用者高度重视提升和再培训作为其人才战略的关键部分，因为仅仅招聘是不够的，而外包可能会阻碍战略技能的发展。最后，40%的早期采用者受访者表示，他们的组织提供了广泛的支持，以鼓励员工采用，而实验者受访者中仅有9%表示如此。 将需要沉浸式学习软件开发、云集成和安全性等领域。技术人才还必须能够将他们的判断应用于将业务需求转化为技术解决方案的情境中。此外，公司还需要技术相关角色来管理人工智能的治理、运营、人力资源和法律方面。一些角色，如首席人工智能官，将是全新的。 对于基于领域的专业人才，许多人将需要通过强化培训来适应其角色的演变。这包括不同类型的在职学习和正式培训机会。例如，医疗专业人员可能会参加个性化治疗计划和AI驱动诊断的课程，这些课程将辅以导师指导和现实世界项目。 公司可以通过投资技术采用，利用员工对通用人工智能的热情。并列连词技能（更多信息，请参阅边栏“对生成式人工智能工作力影响的细粒度分析”）。正如之前麦肯锡的研究所示，宏观经济投资在这两方面都能带来生产力提升，组织也能够看到这些提升。8这将需要一种定制化的技能提升和再培训方法，以及业务和技术领导者与人力资源部门的紧密合作。鉴于人员议题的重要性，人力资源部门在通用人工智能和科技转型中扮演着尤为重要的角色，既通过转变人员领域，又作为所有员工的通用人工智能辅助导航。一位高管指出，对于每投入的1美元科技费用，应该投入5美元用于人员。 对于所有员工，包括领导和经理，至关重要的是每个人都要学会使用 从细粒度视角分析通用人工智能对劳动力的影响 随着通用人工智能的发展，在整个企业中构建能力至关重要。作为一种快速演进、广泛可访问的技术，员工必须适应通用人工智能所需的新的技能（例如提示写作、情景化以及数据驱动的决策制定）。尽管具体技能的转移会因公司而异，所有组织都将需要基于其运营模式变革的动态人才发展方法；技能构建是一个持续的过程。随着通用人工智能和自动化重塑角色，员工还需要强大的认知、战略思维以及社交和情感技能来应对需要与人工智能相补充的更复杂任务。 亚洲金融机构对生成式人工智能（gen AI）对其角色和技能的影响进行了全面评估。他们首先分析了所有角色可能释放出的潜在能力。然后，基于gen AI对某些角色和群体的潜在影响，这些机构确定了他们的提升技能、重新培训和员工再分配需求。利用这一全面的数据库，这些机构为每个群体制定了具体的干预措施，以准备应对gen AI对其工作的影响。例如，将技能熟练度转向技术领域（如应用开发和集成），并为在大型语言模型操作和负责任的人工智能政策等领域的技术团队成员设计学习之旅。 在特定角色中，正在扩大通用人工智能和未来技术的技术人才需要构建、训练和微调人工智能模型。这些新技能 AI有效地并且安全地。例如包括涵盖人工智能负责任的使用和有效交互的全面学习课程，以及更多注重增强型训练，如使用AI教练，这允许管理者练习提供反馈。 良好的通用人工智能治理正在发挥作用。 为了通过生成式人工智能（gen AI）提高其生产力，一家领先的跨国银行确定了最有改进潜力的流程。这项练习促进了明确策略和路线图的制定，以及一个由业务驱动的卓越中心的建立，包括技术、人工智能和风险管理专家。卓越中心评估用例，实施AI安全措施，跟踪指标，并在整个组织内共享知识。更重要的是，该银行将gen AI的积极应用纳入绩效评估，确保了对AI集成的正式承诺。 一家欧洲电信公司通过实施人工智能教练为客服代表进行定制化再培训。通过分析前线员工的通话记录，人工智能教练对20种不同的软技能和硬技能进行了评估。团队成员和领导都可以访问一个仪表板，该仪