企业当下的主要中心仍是降本增效和提高生产力，尽管AI热潮仍在持续，但组织越来越重视价值创造，并期待取得切实成果。以生成式AI应用为研究视角，企业正为部署生成式AI做出多方面的努力，而要释放生成式AI的潜力，就必须把员工放在转型议程的核心位置。而这，需要企业内打造数字为先的文化。
来源：《经理人》杂志 本刊记者/景川
ChatGPT对话框不停跳跃闪烁的对话框，让人们意识到，AI（人工智能）不仅从科幻走向现实，而且在技术层面实现了跨越式地发展。近两年算法不断迭代，智能边界不断拓展，AI技术的发展日新月异，然而，对于大多数组织来说，主要的挑战在于规模化应用AI，以及如何最大化挖掘AI价值。但问题是，在企业对AI部署相关的人才、治理和风险等关键方面准备不足的情况下，企业的确应该加强治理、规避风险，更为重要的是，又该如何推动或者说帮助员工与新技术“共舞”？
由虚向实
企业怎样充分挖掘并发挥AI的潜力？
此前，德勤AI研究院就发布报告《AI案例精选》。对六大关键行业（消费，能源、资源及工业，金融服务，政府及公共服务，生命科学及医疗保健，科技、媒体及电信）的AI案例进行分析，分析了AI如何提供帮助以及可能的益处。对于所分析的AI案例，总结出AI通常有以下六种主要方式为企业创造价值：
● 降低成本：应用AI和智能自动化解决方案来解决价值相对较低且经常重复的任务，从而降本增效。比如，使用自然语言处理实现数据输入。
● 加速执行：通过最小化延迟来减少实现运营和业务结果所需的时间。比如，通过使用预测性洞察创建合成试验，加快药物批准过程。
● 降低复杂性：通过更具主动性、预测性并且能够在日益复杂的来源中看到模式的分析，来提高理解力和决策制定。比如，通过预测机械维护需求，以减少工厂停工时间。
● 改变参与模式：改变人们与技术互动的方式，使企业能够用“以人为本”的方式与人互动，而不是强迫人们以机器的方式互动。比如，使用能够理解和响应客户情绪的对话式机器人，更有效地满足客户需求。
● 推动创新：通过使用AI来实现新产品、市场和商业模式的创新，重新定义在哪里实施以及如何取胜。比如，根据从社交媒体挖掘的客户需求和偏好推荐新产品和功能。
● 强化信任：保护企业免受欺诈和网络等风险，提高质量和一致性，同时提高透明度以增强品牌信任度。比如，在网络攻击发生之前识别和预测网络攻击。①
从生成式AI的应用现状来看，尽管热潮仍在持续，不同的行业也仍在探索更多能为企业所能实现的应用场景，但是随着时间推移与外部环境变化，企业当下的主要中心仍是降本增效和提高生产力，而非促进创新和加速增长。也因此，企业对于AI的追逐与探索，将本着更加务实的态度。
综合今年德勤所发布的第一季度与第二季度的《企业生成式人工智能应用现状》报告，就能够看出——组织越来越重视价值创造，受访领导者普遍对生成式AI的潜在商业效益充满期待，并要求其生成式AI计划取得切实成果。
尽管领导者要求“看到切实成果”，但是大多数组织主要依靠现成解决方案。其中包括集成了生成式AI的生产力应用程序（71%），集成了生成式AI的企业平台（61%），标准生成式AI应用程序（68%），以及公开的大语言模型（LLM）（56%），如ChatGPT。②
企业对生成式AI的应用，必然是一个从通用性走向专业化、差异化和战略性的过程。那么，何时能看到生成式AI复杂、高价值的用例，真正实现差异化并针对特定公司、职能和行业的专门需求量身定制？组织将如何整合内外部资源，创建可以实现这种战略差异化的定制生成式AI工具？特别是，能够交付和支持这些差异化解决方案的私有或公私混合开发方法和技术基础设施是否能够作为现成技术产品的补充？
要实现这些，需要一定的时间。一方面，生成式AI技术正在快速迭代发展，当下的明确答案可能几个月后就不再适用；另一方面，企业对生成式AI部署相关的人才、治理和风险等关键方面仍然准备不足。（图1）
整体来看，受访者认为在技术和战略方面准备最充分，而在风险和人才方面准备十分不足。对于管理生成式AI的应用风险，则涉及到监管合规、建立治理框架、内部审计和测试等等层面的努力。而在人才方面的认知纠偏与战略跟进，对于企业来说更易入手，且更具有迫切性。
打造数字为先文化
要知道，应用生成式AI的最大壁垒是缺乏人才。也因此，美世认为，想要释放生成式AI的潜力，就必须把员工放在转型议程的核心位置。而这，需要企业内打造数字为先的文化——“设计一个适应性强且能够熟练使用数字化技术的组织，让员工能够蓬勃发展。”③
这就需要企业招聘新的人才，并提升现有员工能力。且不论人才市场竞争激烈，具备开发和维护生成式AI解决方案技能的人才稀缺，在提升现有员工数字化能力上，也有诸多问题值得探讨。
领导者对AI的态度积极，且三分之二的高管表示，他们的组织需要提高自身的数字化程度，但员工对AI的态度却更为复杂。企业通过开展多样化员工教育培训，一定程度上帮助消除员工对的AI恐惧、焦虑和误解。尽管当前对AI持积极态度的员工占多数，但根据美世调研，仍有三分之一的员工在面对众多的科技工具时感到无所适从——这也是导致员工倦怠的第四大原因。
而且这份压力也传导至一线管理人员——67%的企业在采用新技术的同时，没有改变其工作方式。这也让高管们产生担忧——技术创新的速度已经超过了其组织进行技能再培训和员工再部署的能力，而且他们的组织在激励员工采用新技术方面做得不够。
“企业投入了大量真金白银用于员工技能培训，但员工并不一定买账。”普华永道第26期全球CEO调研中，就明确指出，企业管理者和员工对技能提升、人工智能和企业文化这三个关键商业问题的看法存在着明显差异。企业发展要迈上新台阶，需集中精力弥合这些认知鸿沟。
如何弥合认知鸿沟？美世认为：“从流程驱动到以人为本的思维模式转变是今年最主要的转型挑战之一。”投资培训的确能够帮助企业员工适应生成式AI工具以提升生产力，但同样存在管理者认为效果不佳、员工产生职场倦怠的问题。美世指出，以人为本的数字化转型要求企业从人的角度而不是技术的角度来衡量成功。比如工具或平台是否满足了未满足的需求？是否无缝地集成到工作流程中？是否实现了恰当的人机平衡？毕竟新一代的员工本身就对数字化适应良好且喜欢尝试新技术，那些恰如其分的数字解决方案可以让工作变得更加直观、流畅甚至充满乐趣。
成功的转型是一种无限循环，对于领先的公司如何重塑数字体验，首先要有一个明确定义变革必要性的战略，并让员工一同参与变革之旅，在沟通中不断改善方案并不断激发公司的变革势头，并形成能够产生良性循环的数字体验。（图2）
当然，这需要企业付出持久且大量的努力。对此，美世也为走在初始阶段的小型雇主提出建议：制定明确的政策以鼓励AI的采用；进行技术审计，做出明智的技术投资，以避免在不需要的尖端技术上花费过多；通过培养员工数字技能，让他们腾出时间投入到更具战略性高价值的工作当中；调整人力资源职能以满足当今的员工队伍需求。
而对于哪些具备一定规模的企业，美世则建议：为员工提供无障碍的数字化体验；投资可访问的知识管理系统和社交联系工具，从“知识型”转变为“学习型”；培养数字为先的心态，鼓励员工进行尝试和协作；释放现有技术投资的潜力，实现“技术开发”和“人性化”的平衡；有效地管理变革并有针对性地进行沟通，实现战略-激活-部署-改善的循环。
① 《AI案例精选》，德勤人工智能研究院
② 德勤《企业生成式人工智能应用现状》2024年第一季度与第二季度报告
③ 《员工队伍2.0 在机器增强的世界中释放员工潜力》，美世