为迎接由人工智能（AI）驱动的未来职场做好准备，不能仅止于技术应用，更须提升人的潜能。
领导者需要具备驾驭这一变革时代的技能，并必须掌握带领AI智能体与人类协作团队的艺术。
某些技能将促进AI驱动职场时代的协作，并将在智能时代创造令人振奋的可能性。
试想这样一个世界：管理者能够有效管理1000名直接下属。其中一些人在相邻办公室工作，或分散在全球各地，其余则是智能、不断进化且全天候24/7工作的人工智能（AI）智能体。
这并非遥远的愿景，而是AI时代正在浮现的现实。它为拥抱数字化转型的组织带来了巨大的机遇与挑战。适应变革的紧迫性显而易见，未能做好准备的企业将被远远甩在后面。
企业AI市场机会已超过一万亿美元。但到2028年，预计AI服务市场将达到6090亿美元，复合年增长率（CAGR）为21.4%，据Gartner称。预计到2027年，AI技术市场也将飙升至5120亿美元，复合年增长率为31%。
利用AI的竞争不仅在于部署技术，更在于能否有效、大规模且安全地进行部署。
应对AI挑战
为保持竞争力，组织必须着手规划AI对劳动力管理的变革性影响。以下是C-suite高管与一线管理者要在AI驱动的职场中取得成功必须采取的五项关键行动：
1. 立即加快采用AI
AI创新的速度令人惊叹，新解决方案几乎每天都在涌现。现在就投资AI的企业，将超越那些犹豫不决的竞争对手。
不妨看看金融科技领军企业Klarna的“先买后付”服务。该公司上半年实现调整后经营利润6610万美元，较去年同期亏损4400万美元实现了显著扭转。该公司表示，这一成功在一定程度上得益于利用AI优化成本。这表明，率先采用AI的企业能够为实现指数级增长做好布局。
2. 协作——与技术携手，与彼此合作
AI正在重塑团队结构与工作流程。智能体工作流（即AI与人类团队无缝协作的流程）的整合，将重新定义任务的管理方式。
以电信行业为例。大型电信公司每月需处理数亿次客户来电，其中约20%与账单查询相关。其中，80%涉及对账单详细解释的请求，每日互动量接近1亿次。
通过部署AI架构，这些公司可以将账单数据导入经过训练、用于处理此类信息的特定领域大语言模型（LLM）或小型及专用语言模型（SLM）。随后，这些模型可通过网站、聊天系统或呼叫中心处理查询。由此，员工得以腾出精力，专注于更高价值的工作。
3. 做好团队准备
企业AI目前仍处于早期阶段，也可称为基础设施搭建阶段。在领导者规划AI战略时，这有点像边造飞机边试飞：即便飞机尚未准备就绪，也必须想办法让它飞起来。
一些公司正在组建“特种小组”，以试验和推进AI项目。另一些公司则设立并行团队，一个团队专注于传统工作流程，另一个团队专注于AI整合。在AI驱动的系统投入运行时，这种双轨方式有助于平稳过渡。最终目标是“打开开关”，使组织能够以最小的干扰实现AI驱动的职场成果。
4. 释放数据价值
数据是AI的燃料，但它往往分散于不同系统、格式和司法管辖区之间。在Uniphore长达16年为全球企业整合AI技术的过程中，从未有任何企业的数据已完全为AI做好准备。这类瓶颈阻碍了AI的高效采用与规模化推广。
大多数全球企业在设计之初并未考虑AI。数据仍被孤立地存放在各个分散的系统中，难以充分发挥其全部潜力。首席执行官和首席信息官面临一项关键抉择：是花费数年时间为AI重建基础设施，还是采用能够在不干扰现有系统的情况下实现即时加速的解决方案。
在这方面，能够将数据同时存储于本地系统和云端的架构具有巨大价值。数据智能体可连接不同的数据存储，并在不移动数据的情况下将其虚拟整合为一体。此外，为使大语言模型能够学习，数据需要被复制，而新型云系统可以消除数据复制的需求，在提升安全性、降低成本的同时，支持可扩展的AI部署。
5. 以技术蓝图为指引开展工作
一项有效的AI战略必须与现有系统完全整合，并与组织目标保持一致。这需要一份清晰的技术蓝图，明确目标、技能要求和资源配置。
实现这一转型，需要组织各个层级审慎规划并加强协作。一份设计周密的蓝图能够确保步调一致、防范意外情况，并使团队始终聚焦于可衡量的成果。
打造AI驱动的工作场所
历史表明，技术总在重塑各行各业，从大型机和个人电脑到互联网和云计算皆是如此。AI也不例外。
每个行业和每类工作都将受到影响，只是程度有所不同。例如，呼叫中心可能出现裁员，而AI解决方案提供商将迎来快速增长。跨行业管理1000个AI智能体的管理者，可能很快成为常态。
这一转变凸显了由政府和私营部门主导的再技能培训计划的必要性。教育体系必须为劳动者做好准备，使其适应以AI为核心的环境，以避免社会失衡和经济差距。
历史学家记住的将不是最先进的AI工具，而是那些制定政策、确保AI被负责任且包容地使用的领导者。通过以远见拥抱AI，组织可以推动创新，并创造一个技术增强而非取代人类潜能的未来。
