白皮书指出，保险核保师最有可能从人工智能中受益，因为其100%的任务都能够通过人工智能得到生产力增强。 发布于2023年9月的白皮书《未来工作：大语言模型和工作》 Image: 世界经济论坛
对雇主的信任大幅下降：信任雇主的员工比例从2022年的80%降至2024年的65%，未兑现的承诺（如未提供晋升和就业机会）是主要原因。 员工仍然感到倦怠： 83%的亚洲员工在过去一年中感到倦怠，经济压力是首要原因。
如今的年轻人正值人工智能开始改变职场的关键时刻，他们步入职场。这种前景可能会引发矛盾的情绪。一方面，他们可能会感到兴奋，因为人工智能可以帮助他们更快、更高效地工作，同时让他们的工作过程更加愉快。
以下是可以为员工和雇主带来最高回报的六条重要经验。 1. 领导层的支持. 领导层必须支持并推动采用“技能为先”的方法。 企业的各个职能部门应共同负责技能内容的管理。 领导层要监测有关技能、技能差距的数据，以追踪学习和发展对业务的影响，还要对“技能为先”的方法做出负责、明智的决策。 2. 与业务需求的一致性. 技能差距阻碍了许多企业的生产力发展和业务转型。 我们应当认识到，“技能为先”不仅可以应用于人力资源领域，更是实现业务转型的关键。 为了提高效率，“技能为先”策略应当以实际业务需求和市场优先事项为基础。 通过将技能指标和更广泛的组织目标（如提高生产力、学习更高效的招聘技巧等）联系起来，企业可以充分释放员工的潜力。 3. 以有效沟通为主导. 实施“技能为先”策略不能一蹴而就。
从推出旨在帮助人们渡过疫情的新福利和新项目，到尽量不考虑裁员，各类企业都展示出使命感和同理心。 工作与未来 企业如何帮助解决社会的劳动力问题
失败者将面临工资降低、招聘机会减少的问题，有些工作甚至会完全消失。 在过去的200年里，关于未来工作机会减少的预测普遍被证明是错误的。 悲观主义者屡屡犯错。
我们最近调查了741家公司的20万名员工，对工作中的绩效进行了研究，并分析了管理人员是如何对员工进行评级的。 结果表明，高绩效员工需要非常特殊的工作文化和工作环境。
1. 专业能力匹配. 员工如果对某项任务非常精通，其工作效率就会更高。 想一想，一个物流行业工作者如果拥有相关教育背景，还有丰富的供应链工作经验，就可以在所有项目中使用已有的通行工作方式，而不需要重新探索新方法。
白皮书为计划招聘远程工作者的组织提供了一个克服技术、专业和伦理问题的框架。 解决方案之一是通过公私合作来筹措资源并分担经济压力。 到2030年，将有9.2亿个岗位可以完全远程工作
世界经济论坛的一份新报告指出，教师必须始终处于教育体系的中心，即人工智能应作为辅助工具，而不是取代教师。 关于工作和社会中对生成式人工智能（AI）的讨论往往集中在现在正在发生的事情，或者未来几年可能会发生的变化。 但是，对那些正在培养年轻人在未来过上幸福、富足生活的人来说，AI 会有怎样的影响呢？ 去年进行的一项全球调查发现， 60%的家长、教育工作者和领导者对人工智能系统持矛盾或不信任态度，71%的人对其潜在风险表示担忧。 教育国际是代表教师和教育工作者利益的国际组织，其秘书长大卫·爱德华兹认为，随着新工具融入教育系统，在关于人工智能的对话中，教师必须处于中心地位。 在爱德华兹看来，人工智能的益处必须惠及每一所学校的每一个学生。 他说：“教育是我们建设社会和民主的地方。
研究用相应的离职率来衡量离职情况，并发现离职员工的绩效高低会影响到其他人是否会跟随其后。 离职的乘数效应 如果你周围的同事和你一样努力工作，你可能比你想象中的更容易受他们行为的影响。
智能超表面（RIS）通过动态变形优化了无线通信链路，并结合超材料、智能算法和先进信号处理来控制和操纵电磁波。 RIS为增强容量和连通性而设计，注重环境可持续性，可以将普通墙面和其他表面转变为无线网络中的智能组件。
“Meet The Leader”播客节目邀请到Nair，讨论了联合利华正在试验的新项目，从新西兰的每周4天工作制，到U-Work等项目。 U-Work是一种将合同工作的灵活性与传统内部工作的安全性（及好处）结合起来的模式。
论坛在白皮书 《全球数字化工作的兴起》 中指出了最适合在全球范围内从事的工作——员工无需受制于地理位置，而是可以在任何地方在线工作。 这些报酬丰厚的数字化工作包括软件开发人员、财务和会计专业人士、律师、业务运营专家、保险承销商以及医疗和健康服务经理。 世界经济论坛列出了可以不受地理限制远程执行的高薪数字工作，其中包括软件开发员和金融专家。
新冠疫情带来的转变. 赞美对于创造良好的员工体验也很关键，但管理者对员工说“做得好”在疫情期间才成为了更重要的需求。 受到重视是“作为一个人最基本和最根本的需求之一”，Achievers Workforce Institute的首席劳动力科学家Natalie Baumgartner博士告诉我。
为了充分获得这些经济效益，雇主需要从仅仅关注预防偶发风险和疾病，转向帮助员工实现更佳的健康状况。考虑到员工随着时间的推移，健康状况会不断变化，并且在公司工作期间可能会利用不同的职场资源，这一点尤其重要。
容量限制已经成为了开发数据驱动决策所带来的巨大机会的阻碍。 有时，这种挑战会因为数据治理和政策的“防御性”主要叙事而被进一步放大，这种叙事自然而然地把问责制、透明度和隐私放在最重要的位置。
1.改变对于有逮捕或定罪记录的人才库的叙述方式. 许多企业不再继续对有被捕或定罪历史的人抱有过时的偏见，而是开始将这个人才库视为一个资产宝库，关注它们能够为企业带来的潜在价值。 例如， 许多 研究 表明，对比没有犯罪记录的人，有犯罪记录的人才在企业的留任率更高。 同时，许多企业的客户群体中也包含了大量有犯罪记录的个人。 通过雇用有相同背景的人才，可以与客户群体产生共鸣，为理解这一市场提供有价值的见解，从而改进服务、产品和营销策略。 除了了解有犯罪记录的员工如何能对企业业务产生积极影响外，企业还发现采取措施挑战和改变对这些个体的普遍偏见叙述，具有更多的潜在价值。
随着越来越多的企业、政府和组织使用人工智能来提高效率和生产力，这种情况可能会有所改变。 如下图所示，数据中心已经成为许多地区电力需求增长的重要驱动力。 全球数据中心的电力消耗。 Image: 国际能源署. 人工智能需要大量计算能力，而生成式人工智能系统完成一项任务所需的能量，可能已经是专门针对某一任务的软件的 33倍。 随着人工智能的普及并进一步发展，训练和运行这些模型将推动全球数据中心数量及相关能源消耗的指数级增长。 这将给 本已紧张的电网带来越来越大的压力。 生成式人工智能模型训练的耗能尤其高，比传统数据中心活动消耗的电量要多得多。 正如一位人工智能研究人员所说：“人工智能模型到了部署阶段时，更是必须始终保持开机状态。 ChatGPT就从来不会关机。
将自然资本纳入政策有助于保护和恢复自然资源，降低环境退化的风险； 目前，人类对生态系统产品和服务的需求远远超过了大自然的再生和维持能力；
目前，高收入国家的人均材料使用量是低收入国家的六倍，人均气候影响是低收入国家的十倍。 因此，报告警告说，无论采用什么方法，物质上的不平等都必须被作为核心要素加以解决。 物质上的不平等。 Image: 联合国环境规划署的《2024年全球资源展望》
自然保护和恢复很复杂，但有一些框架和指导可以帮助从业者了解自然对企业的重要性。这些工具可帮助企业评估其对生物多样性的影响，管理生物多样性丧失带来的风险，并通过将其战略与支持自然保护和再生的目标相结合来利用机遇。
研究得出的结论是，纠正这种偏见可以将黑人患者接受额外护理的比例从17.7%提高到46.5%。 这一案例凸显了严格的算法审核和跨部门合作的迫切需要，以消除决策过程中的此类偏见。