代理式AI如何推动劳动力转型

想象一下这样的场景：

凯特是某汽车制造企业的一名产品设计师，她报名参加了一门在线学习课程，期望升职为产品工程师。在完成基础模块后，凯特通过聊天机器人进行测评。机器人对她的行业知识进行评分，并分享学习资料，使她能够继续学习职业发展轨迹中的其他模块。在学习了高级工程原理后，凯特参加测评并取得了A+的成绩。她的人力资源经理收到在线学习平台的邮件通知，并发起了后续流程。

这一场景很可能成为未来大多数工作的常态。世界经济论坛《2025年未来就业报告》分析了影响未来就业的技术、社会和经济趋势。报告显示，高收入经济体的劳动力正在老龄化并逐渐减少，而低收入经济体的劳动人口则在增加。此外，人工智能（AI）、机器人技术和自动化等先进技术正在创造商业分析师等新机遇，同时也在淘汰仓库运营员等岗位。到2030年，这些相互关联的宏观趋势将改变全球劳动力市场的格局。

人口结构和技术应用方面的变化正在冲击现有的技能和职业。事实上，根据《未来就业报告》，近39%的现有技能组合将在2025-2030年发生重大调整或被淘汰。该调研汇集了来自22个行业和55个经济体的1000多家全球企业的输入意见，涵盖1400多万名员工。

报告的一个积极发现是，得益于培训、再培训和技能提升计划，“技能不稳定性”已经从2020年的57%稳步下降至2023年的44%。

技能差距对雇主和多代际劳动力而言都是生存威胁。雇主需要当下技能来推动业务增长。同样，员工也需要学习新兴技能，以承担更多职责并规划职业发展。大多数企业都实施人才发展计划，旨在提高就业能力，增强员工技能以胜任更高级别的职位，并根据企业内的技能需求重新部署团队。

AI的融入推动了学习与发展计划。AI算法在功能和能力方面不断发展，日益先进。AI系统利用通用的认知能力，无需人工干预即可处理复杂任务，并解决包括教育在内的不同领域的问题。生成式AI模型使用大量特定领域的数据集进行预训练，模仿人类生成文本、音频和视觉内容。而代理式AI则更进一步，将历史知识、自然语言指令与企业背景融合，做出准确决策、自主行动并达成目标。

代理式AI帮助人力资源专业人员在招聘和晋升中优先考虑新兴技能，并推动制定个性化的培训方案，以培养长期的、特定于业务的技能。进一步而言，AI驱动的方法通过促进主动学习行为和对课程材料的认知参与来实现学习目标。此外，在自发学习时，知识的留存和应用效果更好。

最重要的是，AI学习工具不仅提升核心技能和技术专长，还传授分析性思维、灵活和敏捷等基本生活技能。《培生2024年终高等教育人工智能报告》强调了这一点，该报告以培生和晨间公司的合作研究为基础。那些使用培生+电子教材的AI功能的学生培养了认知和批判性思考的能力，且主动参与度增加了四倍。

此外，AI学习工具简化了导师的工作。根据《培生2024年终高等教育人工智能报告》，培生和Intertwine Insights公司的一项调查显示，77%的美国高校教职人员计划在两年制和四年制院校采用生成式AI来加强教学。AI工具帮助教授准备摘要、抽认卡、测试和学习指南，使他们能够更好地指导学生。

各行各业的工作岗位和职责越来越要求各种个人能力的融合。要在未来技术驱动的工作环境中蓬勃发展，社交和人际交往能力必不可少，包括领导、适应、协作、激励、共情和产生影响的能力。

一方面，AI驱动的任务、工作流和流程的自动化释放了更多产能，使企业能够在资金和人力方面最大限度地提高效率、节约成本并提升生产力。根据培生的技能展望系列报告《重新夺回时间：生成式人工智能如何赋能职场员工》，到2026年，由AI驱动的日常重复性任务的工作效率提升每周可为美国的员工节约7800万小时的时间。

另一方面，AI增强了较年轻且经验不足的知识型员工的技能。这使得技术娴熟的专业人员可以采用自主、自我管理的工作模式。劳动力生态系统正在扩大，涵盖正式员工、专业服务提供商、众包合作伙伴、独立工作者、合同工和零工人员。世界经济论坛白皮书《全球数字工作的兴起》预测，到2030年，远程工作岗位将增至9000万个。该生态系统中的劳动力期望工作地点和时间具有自主性和灵活性。

在这种生态系统中，代理式AI有助于应对新兴挑战并把握新机遇。它赋能企业在不断变化的市场形势中探索新的价值领域，从而助力塑造未来的工作。代理式AI将高度个性化和规模化这两大优势融入学习过程。AI代理能够改善学习环境、优化学习路径、明确知识差距，从而帮助教育工作者和培训师提供有针对性的帮助，并在不同技能、竞争力水平、领域和职业中改善学习成果。

值得注意的是，代理式AI有助于塑造敏捷灵活的工作方式，尤其是在工作地点、时间和完成方式等方面。它还能帮助人力资源经理重新定义工作、重新规划岗位，为客户和企业创造真正的价值，同时确保整个企业保持生产能力，并实现工作与生活平衡。

教育科技企业正通过推动有针对性的学习和促进员工终生学习来打造技能导向的经济。代理式AI在现有平台的融入可以使重在推动职业生涯发展的职业资格认证、员工学习和发展计划发挥最大的作用，并在人才发展方面达成新的“社会契约”。这还有助于满足自动化环境中对必要技能的全球需求，同时确保再培训和技能提升能够增强人们解决问题、决策和创造性思维等潜能。

学习解决方案的供应商通过利用基于AI的全球劳动力趋势预测观点来帮助企业制定面向未来的职场战略。与数字学习服务供应商的战略合作关系使企业能够优化劳动力规划、人才招聘和发展。值得注意的是，结合数字认证/验证服务与学习平台的综合解决方案改善了再培训、技能提升和终生学习的体验，同时提高了就业能力。

与AI教育科技平台供应商的合作使企业能够更好地应对技术、经济、社会和行为等方面的变化。将心理测评和职业评估融入在线学习平台可以促进招聘和有针对性的人才培养。这些测试能够明确并应对劳动力技能差距，确保员工兼具技术技能和软技能，从而在动态的商业格局中取得成功。重要的是，这使劳动力与战略目标和组织价值观协调一致。

未来职场的雇主需要建立一支知识优先型劳动力队伍。劳动力转型战略应当取代老式的人才管理做法。代理式AI重新定义培训模式和学习平台，大规模推动个性化技能发展。这使企业能够适应未来的工作形态和不断变化的职场动态。

本文作者：

Anurag Sinha，高知特公司美洲区高级副总裁兼通信、媒体和娱乐及科技（CMT）业务主管

本文原载于世界经济论坛Agenda博客，转载请注明来源并附上本文链接。

翻译：狄陈静

编辑：万汝鑫