成功的人工智能落地应尽可能以人为本

Recruitment is a fertile sector for AI augmentation.
Recruitment is a fertile sector for AI augmentation.Image: Unsplash/Vitaly Gariev
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  • 人工智能所带来的剧烈组织变革,要求全面重新设计工作流程。

  • 只有一半的高管团队拥有一致的人工智能战略,因此IT部门与人事部门必须开展协调一致的协作。

  • 人工智能在招聘领域的应用表明,技术可以促进更深入的人与人之间的协作。

作为一名科技从业者,过去三年令人着迷——我40年前就开始从事IT工作,而这一变革前所未有。我们正面临一代人以来最剧烈的转型。我们有责任确保以优先考虑人的方式加以管理,并推动世界经济向前发展。

国际货币基金组织指出,60%的工作岗位面临人工智能驱动变革的冲击,世界经济论坛also指出,未来五年内44%的核心技能将发生变化。作为领导者,我们所有人面临的挑战是,确保以保护劳动者尊严与包容性的方式采用人工智能,确保不让任何人掉队。

这是一个关键时刻。成功需要战略协作、为应对新型数字工作者而重新设计工作流程,以及确保我们负责任地实施技术的防护措施。成功取决于以人为本的落地实施。

以人为核心

在我看来,首席执行官、首席人力资源官(CHRO)和首席数字信息官(CDIO)需要携手合作。今年早些时候,我们看到了关于首次设立合并的首席信息官与首席人力资源官职位的报道——这表明各组织正在发生转变。但是,与其一定要合并职能,不如更注重促进IT部门与人事部门之间的协调合作。我们的《企业领导者研究》对2500名高管进行的调查显示,只有53%的人拥有一致的人工智能战略。通过与约10万家组织的合作,我们了解到,技术落地战略只是问题的一半。确保组织制定清晰的技能提升与变革管理计划,同等重要。员工需要支持,以应对这一变革带来的冲击。

所有领导者都必须深入了解人工智能,而不仅仅是我们IT和技术领域的人员。关键在于从人们当前所处的位置出发。为了我们的员工,我们已开发了760多个小时的人工智能培训课程,内容从基础知识一直到面向人工智能专家的培训。此外,我们还与微软的慈善部门合作,为我们所有的候选人提供免费的人工智能培训。

成功落地要求我们摒弃以往实施技术的方式,并思考在新的工作流程中将如何与人工智能互动。人工智能需要不断试验、迭代,并逐步适应技术所提出的解决方案。这种工作场所的重塑是一项团队运动——我们的IT团队需要更深入地参与到工作流程之中。

AI代理和GenAI:它们有什么区别?这位专家将为您解答。
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从辅助到增强

那么,我们如何使这种人机互动发挥作用?生成式人工智能需要人类下达指令,而借助智能体人工智能,我们可以将结果委托给它,它会朝着这些结果不断迭代。要实现这一点,我们需要设计角色定位清晰的工作流程,让人工智能补充人类的优势。问题在于:哪些工作只能由人类完成,哪些工作可以借助人工智能得到增强?要回答这一问题,需要领域内的资深专家参与设计过程。

我们都读到过人工智能对招聘流程的影响。我们希望将其转化为一个机遇。智能体人工智能可以让招聘人员腾出时间,去做最初吸引他们投身这一职业的事情:与候选人建立联系。将人才与岗位进行大规模匹配需要大量繁重的工作——每天高达数百万次。

因此,我们与招聘人员共同梳理了工作流程中重复性较强、行政性较多的环节,并据此设计了智能体。鉴于每个职位空缺平均会收到250份越来越多由人工智能生成的申请,我们正在构建相关能力,以支持人工智能赋能的招聘流程,从而有效地将合适的候选人与合适的岗位进行匹配。我们已推出预筛选、入职和调岗智能体。智能体能够寻找人才、评分、跟进并筛选候选名单……甚至在某项任务结束时,将候选人与空缺岗位进行匹配。

成效显著:候选人对这一体验的评分约为4.5/5,其中50%的互动发生在人类招聘人员正常工作时间之外。随着招聘人员的时间得以释放,他们很乐意腾出精力,支持候选人进行更深入的人与人之间的沟通。关键在于,要基于对预期结果和业务影响的深入理解来设计工作流程,同时确保技术能够增强人类的体验。

随着自主性不断提升,监督也必须随之加强。随着人工智能日益具备智能体属性,风险随之提高——你无法审核每一个步骤,因此需要审核意图、约束条件、伦理与价值观。若缺乏严格的治理,我们将失去信任。我们需要确保利益相关方对我们所作的决策充满信心。我们的研究显示,只有34%的企业制定了明确的人工智能政策。企业需要采纳负责任的人工智能政策,确保建立有力的人在回路中的监督机制,并落实伦理与数据保护措施。

我们正处于关键的领导时刻——我们必须立即行动,为了人类的福祉而推进人工智能的应用。我一直是一名乐观主义者,对这一智能时代带来的机遇感到振奋。但全球领导者肩负的责任十分沉重。我们正在做出将影响人类未来的决策。我们必须携手合作,并在治理方面保持严谨。人工智能的未来将不取决于机器能做什么,而取决于人类能成长为什么。

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