人工智能变化迅速——现在领导者需要重新思考工作，提升人类技能，确保科技让我们变得更好，而不是取代我们。
关于人工智能对劳动力的影响，我们可以百分百确定：没有人确切知道接下来会发生什么。当沃尔玛CEO道格·麦克米伦说“人工智能实际上将改变每一个工作”时，他并没有夸大其词。转型已经到来，这不仅仅是自动化或效率的问题。它讲述的是从高管到一线的组织如何重新思考工作的意义以及价值的创造方式。
对于企业和人力资源领导者来说，问题不在于人工智能是否会重塑你的劳动力，而是你如何为员工、结构和战略做好准备。
一、人工智能的转变已经在重写职位设计
人工智能并没有消除所有角色——而是在重新定义它们。从零售到医疗行业，自动化和生成式人工智能正在吸收曾经的人类任务，带来巨大的效率提升，同时压缩传统岗位。
这并不意味着人类劳动的终结，但改变了比例：一名员工现在有能力完成多人的工作。领导者面临的挑战是重新设计角色和工作流程，使其符合这一现实，防止人才战略落后于技术曲线。
像Klarna和IBM这样的公司已经通过惨痛的教训学到了这个教训。快速自动化导致大规模裁员和质量下降，随后重新招聘以恢复人类判断力和服务卓越。雇主们的结论是什么？人工智能的部署必须具有战略性和现实性。利用自动化来增强，而非消除人类能力。
二、领导者如何重新定义领导方式？
以下是领导者可以开始的做法：
（一）构建一个具备人工智能需求的劳动力战略
将人工智能整合视为人才转型的举措，而不仅仅是技术举措。首先，审计你的岗位，了解哪些任务可以自动化，哪些需要人工判断，以及哪些新混合岗位会出现。然后，重新定义绩效指标，捕捉效率和创造力，全面了解人力与技术合作的全貌。
另一方面，随着职位演变，投资于持续提升员工技能的学习生态系统，以适应适应性、人工智能驱动的岗位。前瞻性领导者已经从劳动力规划转向工作重塑，将职位架构和薪酬与人工智能带来的增强能力相结合。
（二）重新投资于机器无法复制的人类技能
具有讽刺意味的是，人工智能的崛起使人类品质比以往任何时候都更有价值。批判性思维、同理心、沟通和道德判断将定义竞争优势。对于人力资源领导者来说，这意味着将人类技能发展嵌入领导力管道、人才评估和学习项目中。
这些已经不仅仅是软技能了。在AI能处理信息但无法完全理解解读的世界里，它们是战略上的差异化因素。正如前面提到的Klarna和IBM的例子所示，在我们日益自动化的世界中，“人际”技能依然非常需要。
（三）将人工智能政策与组织价值观对齐
负责任的人工智能需要人力资源、IT和合规团队合作，建立明确的伦理界限，规范AI在招聘、晋升和绩效评估中的应用。这需要透明地沟通人工智能在决策中的作用，监控偏见并保障数据隐私。
但责任远不止于此。随着影子人工智能和“工作流”——看起来专业但缺乏实质内容的AI生成材料——加入市场，我们需要重新定义员工AI使用中什么是可接受的，什么是不可接受的。风险可能从真正的安全问题到生产力问题不等，应制定计划来应对这两者（以及尚未出现的其他问题）。
三、期待下一波人工智能的发展
我认为大型语言模型（LLM）已经进入了暂时的瓶颈期。但正如我们从机器学习加速发展到预测性人工智能，现在又发展到生成式人工智能一样，我们也可以期待机器人技术、边缘计算和量子技术等其他技术也将不断进步。
人工智能驱动的机器人技术很快可能像生成式人工智能重塑知识工作一样重塑蓝领工作。量子计算可能释放出远超当前理解的人工智能模型。现在正是开始思考这些潜在干扰的时候。当物理自动化与认知智能结合时，你的员工会发生什么？你需要哪些新技能？
四、正视人工智能带来的问题
人工智能的优势伴随着现实中过度的能源消耗、数据中心排放以及数字与非数字劳动力之间的公平差距。有远见的企业应将AI可持续发展指标纳入ESG报告，并在可能的情况下投资绿色AI基础设施和碳意识计算。
人工智能不仅仅是环境问题。这是社会问题。重新构想劳动力包容性，确保自动化不会加剧不平等。企业将在引导人工智能向可持续发展和共享繁荣的影响中发挥决定性作用，但我们不能让差距扩大得太远。
那些能蓬勃发展的组织不一定是最先进的，而是那些用技术让人们更有人性，而不是更低人情味的组织。企业领导者需要超越人工智能的采用，迈向有目的的集成，在这种整合中，组织被设计得比以往任何时候都更高效、更具人性化。
