AIGC将如何冲击和影响职业人|人工智能|精英一起|职业人

文章作者｜麦肯锡公司：Aaron De Smet，Sandra Durth，Bryan Hancock，MarinoMugayar-Baldocchi，Angelika Reich，慎思行采编翻译

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自 2022 年末 OpenAI 的 ChatGPT 进入公众视野以来，生成式人工智能的可能性就吸引了整个商业世界的想象力。

在制定有效的人才战略时，企业主要关注的是人工智能如何提高生产力水平。这是可以理解的，因为这关系到数万亿的价值。然而，这可能并不是最具战略性的方法。

要让合适的人才找到合适的工作，领导者首先必须了解人工智能正在如何改变员工对工作体验的看法。

麦肯锡最近对各类企业的员工进行了跨部门调查，作为我们对企业如何提高员工参与度、留住员工和吸引员工的持续研究的一部分。受访者提供了一些耐人寻味的见解，可以帮助企业培育拥有人工智能人才的能力。

在任何一个组织中，生成式AI人才库可能比许多领导者意识到的要广泛，而且它将迅速增长。这个群体不仅限于技术人才，如数据科学家、软件工程师和机器学习专家，尽管这些角色很重要。实际上，我们的受访者中只有12%属于这类技术密集型的传统生成式AI人才。其余的88%则是在非技术性工作中使用生成式AI来处理重复性任务的员工。这些工作包括中层管理人员、医护人员、教育工作者和行政人员等（见图1）。

在技术和非技术岗位中，自称为生成式AI创造者和重度用户的受访者中，有51%表示计划在未来三到六个月内辞职。对于那些希望在内部培养生成式AI人才的高管受访者来说，这无疑是一个令人警醒的消息；当人们正打算离开时，很难进行再培训和技能提升。
尽管那些自认为是人工智能重度用户和创作者的员工代表了一个需求旺盛的员工群体，但这些员工并不会因为薪酬而留在岗位上或被吸引。事实上，调查显示，这个群体非常重视灵活性和关系因素，如有意义的工作、关怀的领导和健康与福祉，而不是薪酬。

最后，也许最令人惊讶的是，新一代人工智能的用户和创造者绝大多数都认为，他们需要更高层次的认知和社会情感技能来完成工作，而不是技术技能。随着员工们越来越多地使用人工智能来处理重复性任务，批判性思维和决策制定等以人为本的技能将变得越来越重要。

这些发现对雇主在吸引员工方面有广泛的影响。生成式AI即将推动工作性质的积极或消极变化，组织正处在这一关键时刻。领导者有机会通过决定团队在何时、何地以及如何使用生成式AI来使工作更加人性化，从而让员工从重复性任务中解放出来，进行更多创造性、协作性和创新性的思考。生成式AI人才对此表示赞同。

在本文中，我们将解析那些处于生成式AI使用或创作前沿的重要员工群体，并深入探讨他们所需的工作因素和技能。随后，我们讨论组织如何通过设计以人为本而非以技术为本的工作来提高生产力。随着更多员工和工作受到生成式AI带来的变化的影响，制定以人为中心的人才战略的公司将获得竞争优势。

劳动力：谁在生成式AI的行列中？

企业要想利用人工智能提高生产力，首先必须考虑在企业内部成功部署人工智能所需的各种技能。

虽然有许多类别的员工可以被称为人工智能人才，但我们在调查中根据人工智能人才的使用情况，重点关注了四种不同的原型：

创造者：这些员工帮助他们的组织建立人工智能模型，并开发我们大多数人用来与这些模型交互的工具和界面。创造者（占受访员工的 2%）主要是软件工程师、程序员和机器学习科学家，他们开发我们大多数人用来与人工智能交互的工具和界面。

重度用户：这些员工使用生成式AI 来帮助他们完成大部分核心任务或增强他们的工作职能。重度用户（占受访员工的8%）在我们的样本中，从使用人工智能加速三维建模的设计师，到使用人工智能验证编码语言语义准确性的数据科学家，有各种各样的工作人员。

轻度用户：这类职业人使用生成式AI 完来成不到 50%的主要工作。他们包括中层管理人员、教育工作者和通信专业人士，约占样本的 18%。例如，经理可能会使用生成式AI 创建会议记录或帮助委派任务，而教师可能会使用它来创新课堂活动。研究课题的记者和作家可能会使用人工智能为他们梳理事实基线或帮助撰写初稿。

非用户：这些人包括不受人工智能的影响或者没有意识到人工智能对其工作的影响的人。我们样本中的例子包括从事直接病人护理的执业护士和医护人员，以及主要职责是与顾客面对面交流的零售业员工。

尽管目前在调查中，非用户约占 70%。随着人工智能基因的使用范围和用途发生变化，它们将成为轻度或重度用户

人重于薪：职业人最看重的因素？

”COVID-19“的大流行揭示了许多职业人对工作体验的需求已经发生了根本性变化。员工越来越重视关系要素，如关心员工的领导和同事，以及对健康和福祉的支持，而不仅仅是薪酬（尽管薪酬始终重要）。在2021年，我们看到大量员工选择辞职，事实上，跨行业和地理位置的40%的受访者表示他们计划在未来三到六个月内辞去工作。这一数字目前已经下降至34%。"

然而，某些职业人群体仍然存在较高的流失风险。在我们最新调查中，自认为是生成式人工智能（gen AI）创作者和重度使用者的被调查者中，有51%表示他们计划在接下来的三到六个月内离职。

AI的早期创作者和重度采用者在职业选择和塑造职业生涯方面具有重要影响力。许多公司领导认为，这些群体的员工离职率较高，是因为他们可以在其他地方找到更好的薪酬。然而，对这些群体影响最大的员工价值主张（EVP）因素进行审视后，再次揭示了薪酬并非主要的动机因素的误解。

我们的调查显示，创作者和重度使用者比起总体薪酬更重视工作场所的灵活性，并且他们在工作社区中寻求归属感、关怀和可靠性。当他们获得灵活性时，他们更倾向于留在工作岗位上；反之，则倾向于离开。其他让他们选择留下的因素包括有意义的工作、对健康和福祉的支持、可靠和支持的同事，以及安全的工作环境。这种经验与大多数职业人的期望相似，但有一个显著的例外：薪酬在他们考虑的因素列表中排名较低（见图表2）。

麦肯锡的分析表明，高离职率和不满意率会使公司每年损失数百万美元。因此，对公司而言，特别是随着人工智能的应用不断扩展，了解员工选择留下或离开的原因至关重要。

当我们深入研究自认为是重度使用者和创作者且选择留在工作岗位上的人群时，我们发现有健康的72%表示在工作中感到投入，而总调查样本中这一比例为63%。然而，令人担忧的是，有55%报告称他们经历过临床水平的倦怠，远高于全球样本的32%。换句话说，公司可能没有从这些工作者那里获得他们期望的生产力和投入。

这些员工价值主张（EVP）元素在引导职业人选择新职位时也起到了重要作用。对于更广泛的劳动力来说，人们选择一份工作的前四大因素与他们选择留在工作岗位上的因素相似。然而，对于自认为是生成式人工智能的重度使用者和创作者的职业来说，他们更加强调与经理和同事的关系，以及更广泛的社群感。

具体来说，有一半的人认为可靠和支持的人是至关重要的，近一半的人强调关怀和鼓舞人心的领导的重要性。大约五分之二的人表示有意义的工作和包容性社群是核心的动机因素，甚至高于灵活性，后者被认为是留在工作岗位上的主要因素之一。与整体劳动力相比，其中薪酬是第三重要的吸引因素，而对于这一子群体而言，薪酬再次排名第七位作为激励因素。

人们不会仅仅因为薪酬而来，他们也不会因为薪酬而留下（见图表3）。

最想要的：认知和情感技能

随着生成式人工智能互动的加深（从不使用到轻度使用再到重度使用），我们看到技术和非技术工作者都表现出了一个一致的趋势：他们认为高级认知技能比技术技能更为重要。即使是自认为是通用人工智能创作者的技术工作者中，59%的人认为高级认知技能比技术技能（55%）更为重要（见图表4）。

在社会情感技能方面，出现了两个有趣的趋势。首先，大多数技术人才在其使用通用人工智能的程度增加时，认为社会情感技能的重要性也随之上升，而非技术人才则报告相反的趋势。其次，自认为是技术人才的创作者对社会情感技能的重要性的看法较低，与不使用者的水平相似。

综合起来看，随着职业人对生成式人工智能的深度参与增加，他们的关注重心似乎从社会情感技能转向其他方面，除非他们处于技术职位。可能是职业人们没有意识到他们的工作在如何管理和与他人互动方面会发生变化，特别是在发展关键的社会情感技能的重要性方面。

矛盾之处：雇主更倾向于在内部培养AI人才

许多公司正在努力找到解决通用人工智能人才供需问题的最有效途径。我们对高管的调查发现，大多数组织计划通过提升技能、再培训和重新部署人才来内部建设他们的通用人工智能能力，而不是通过外部招聘和承包（见图表5）。考虑到组织中和整体劳动力中的职业人类型的多样性，一些子群体，如程序员和软件工程师，可能最适合通过招聘引进，而其他类型的职业人，如助理和客户体验专家，则会更多受益于提升技能和再培训来弥合差距。问题在于，如果公司希望利用他们已有的员工建设通用人工智能技能，他们需要留住那些根据调查表示计划在接下来的三到六个月内离职的人员。

员工在工作中所需的与雇主愿意提供的差距，自疫情爆发以来一直是工作体验的核心问题。我们的人才趋势研究发现，员工一直希望能够拥有灵活性和有意义的工作，他们希望感受到被重视和投入。

当将自认为是生成式人工智能重度使用者和创作者映射到最重要的员工价值主张（EVP）因素时，我们发现他们对关系因素的强调与我们更广泛的调查样本基本相同。照顾家庭的需求显示出最大的重要性增加，而薪酬则注册出最大的降低。

此外，被经理重视、获得发展机会和从事有意义的工作的重要性也显著增加。而晋升机会则没有那么高的价值，这表明在从事通用人工智能创造或者重度使用方面，存在一些独特的条件（见图表6）。

领导者如何缩小差距

毫无疑问，生成式人工智能有助于提高个人和整体劳动力的生产力；麦肯锡的研究表明，到2030年，它可能会自动化多达30%的各种职业中的业务活动。领导者应根据人工智能的影响，探索有关其员工队伍的三个基本问题的答案：

我们如何重新设计工作，使其更加以人为本？首先要明确哪些任务应该由人来完成，哪些任务可以由人工智能来完成，以及人类应该如何管理其他人和人工智能本身。编码等技术技能将成为基本技能，但社会情感技能和更高的认知技能将成为未来创造性协作工作的差异化因素。也许这意味着更多的办公室内会议或其他方式，让人们以更富有成效的方式参与其中。

表现出色并能激励他人的员工--我们称之为 "茁壮成长的明星"--有助于促进合作、创新和更好地决策。然而，他们在组织中的比例仅为 4%。由于他们的稀缺性，将这些员工安排到能提升整体绩效的岗位就显得尤为重要。

如何重新定义灵活性？随着工作岗位的变化，公司需要根据取得的成果而不是花费的时间来衡量员工的成果。产出的基准必须改变。例如，一些书面代码可能更长，但不一定更好或更方便用户使用。

人工智能有可能帮助提高工作效率，那么员工能否在以下领域开展有意义的工作呢？一周的工作时间可以少到 20 小时吗？如果是这样的话，40小时工作周是否仍然是衡量标准？与其在一周内填满特定数量的任务，公司可以专注于强调工作中独特的、创造性的部分，使其变得有意义。为人性化操作提供空间的工作也可以帮助促进更加投入和更具生产力的劳动力。

如何强调正确的倾听方式？这是一个许多组织似乎难以掌握的基本概念：与员工对话，而不是基于假设进行领导。创建一个不断发展的对话有助于解决问题和提高士气。这一点在生成式人工智能人才库扩展的背景下尤为重要。

调查受访者普遍对通用人工智能整合到他们的工作场所表示热情，尽管大约4%的人表示担心工作被取代（18至24岁的员工中这一比例上升到7%）。这种潜在的担忧为领导者提供了一个与员工就通用人工智能可能带来的变化进行沟通的机会。

为了说明这些变化如何适用于当前的劳动力，我们提供了两个非技术通用人工智能人才的例子：一名沟通专家和一名中层管理人员。

将更多的时间用于创新合作

一家大型公司的沟通专家目前是生成式人工智能的重度用户。她的工作涉及采访高管层（C-suite）并综合他们的观点，创建演讲稿、讲话要点、电子邮件和其他面向内部和外部的沟通材料。她的绩效通过她促进的具体沟通数量和生成的文案质量来衡量。

以前，她需要提前向高管发送问题，然后安排一系列的采访，这个过程通常需要几周时间完成。现在，她可以将录制的采访内容输入通用人工智能聊天机器人，几秒钟内就能获得综合的反馈。

这位沟通专家仍然会审核和编辑这些文本，但整个过程变得快得多。以前她花费60%的时间来综合材料，而现在这个任务只占她时间的10%，这让她有更多的时间从战略角度思考演讲传达的信息以及最有效的沟通形式。她可能还会有更多时间与行业记者加深关系，这对公司报道有益，并帮助首席人力资源官撰写她一直渴望开始的书。

这种与通用人工智能相关的效率提升带来了更高的生产力、更多的创新思维，以及与关键利益相关者更为有价值的面对面交流——这对员工、她的团队和组织都有好处。她为工作增添的价值现在有了根本性的不同。

管理员工，管理AI

这位中层管理人员自认为是生成式人工智能的非技术创作者。目前，中层管理人员报告说，他们几乎一半的时间花在个人贡献者和行政任务上，只有大约四分之一的时间用于与人相关的活动。在一个由通用人工智能驱动的世界里，他们可以显著减少花在非人员相关活动上的时间，并将这些时间重新分配到支持直接下属和参与更广泛的战略问题上。

随着团队开始使用通用人工智能来帮助释放他们的工作能力，中层管理人员的工作将演变为同时管理人员和使用这项技术来提高他们的产出。换句话说，生成式人工智能将成为团队中的另一名需要管理的成员。就像需要一些密集指导才能跟上进度的直接下属一样，生成式人工智能可能需要管理者更多的指导和参与——至少在初期，甚至可能需要更长时间。

最后，管理者角色的核心部分将是确保工作的“人性化”。随着任务性质和时间分配的变化，以及重点从以过程为导向转向以结果为导向，管理者将在企业是否允许生成式人工智能提升员工工作方面起到决定性作用。密切关注团队的状态可以提高管理者在创造更少脱节、更具成就感和协作性的工作方面的贡献。为了让员工做好准备，管理者可以鼓励员工认识到在通用人工智能使用演变过程中，他们的见解和创造性贡献在整个组织中的核心地位。

雇主与员工之间的脱节导致了高水平的劳动力不满，这在推动生成式人工智能发展的前沿员工中表现得更加显著，尤其是体现在倦怠和流失率上。希望利用通用人工智能推动的生产力提升的公司，有机会解决这一快速扩大的群体对工作性质的担忧。那些强调人类技能重要性而不仅仅追求提高产出的公司，可能会赢得员工的忠诚，并在长期内实现更高的绩效。

编辑 | Yuejia

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