基于AI和自动化的增强型工作新时代-通过人机偕行提高绩效.pdf
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1、IBM 商业价值研究院|研究洞察基于 AI 和自动化的增强型工作新时代通过人机偕行提高绩效1AI 正在开启增强型劳动力新时代 人机偕行将提高生产力并创造指数级业务价值。摘要人工智能革命已经到达拐点。受访高管估计,由于未来三年实施人工智能和自动化,其组织 40%的员工将需要重新学习技能。对工作结构进行战略规划是成功的关键。专注于持续改进运营模式的组织已经取得了出众的收入增长率。有意义的工作可以激发员工的积极性。相对于自主权、公平性、灵活的工作安排和成长机会,员工更加注重工作的意义和影响力。2AI 不会取代人类,但使用 AI 的人将会取代不使用 AI 的人。随着人工智能(AI)的智能水平(IQ)不
2、断提高,企业高管们正在竭力应对 AI 对企业的影响。AI 的快速发展有望颠覆传统业务模式,并改变员工的日常工作方式。为了应对这一趋势,一些企业领导者正在积极进行公司结构重组、提升新的技能和专业能力,同时取消那些已经过时的技能和专业。另一些企业领导者则专注于招聘人才,力争通过储备下一代人才来弥合技能缺口。这些都是短期对策,而无法解决即将出现的更加重大的问题 人们当今正在执行的许多任务,在未来的企业中都将不再需要。AI 和自动化正在人类与机器之间创造全新的分工模式。世界经济论坛(WEF)预测,从 2020 年到 2025 年,全球将有 8,500 万个工作岗位受到冲击,同时也将创造 9,700 万
3、个新的工作岗位。1 这一巨变将开启一个全新的增强型劳动力时代 人机偕行将提高生产力并创造指数级业务价值。不过,这项技术变革也扩大了全球技能差距。世界经济论坛预测,从 2023 年到 2028 年,44%的工人技能将受到影响,比上一个五年的预测值上升了 9 个百分点。2生成式 AI 可能会促使这一比例进一步提高。根据 IBM 商业价值研究院(IBM IBV)最近开展的一项调研,五分之四的受访高管表示生成式 AI 将改变员工的角色和技能。3 但在我们的 2023 年 CEO 调研中,只有 28%的受访 CEO 评估了生成式 AI 对其当前员工团队的潜在影响。43尽管各个不同级别的员工都会感受到生成
4、式 AI 的影响,但预计初级职位的员工将受到最大的影响。超过四分之三的受访高管表示,初级职位已经受到了影响;而只有 22%的受访高管表示,管理或高级管理层职位也受到了影响。随着技术的不断发展,AI 产生的影响可能会在整个组织内全面增强,管理和高管层也不例外(见图 1)。任何级别的职位都无法独善其身。这将迫使高管重新思考工作角色、技能组合以及工作的完成方式。图 1迎接变革时刻受访高管们预计生成式 AI 将对下一代员工产生最大的影响。问:到 2025 年,哪个组织级别的工作职位将受到生成式 AI 的最大影响?6%3%18%29%4%13%42%6%21%48%18%29%30%9%12%高级管理层
5、/高级主管中级管理层第一线管理层有经验的员工初级职位极端影响 重大影响 中等影响到 2025 年的影响4这会带来什么样的变化?企业领导者又应当从何处着手?为了回答这些问题,本报告借鉴了两项广泛的最新调研 第一项调研面向 28 个国家/地区的 3,000 名全球高管,另一项调研面向 22 个国家/地区的 21,000 名员工(请参阅第 26 页的“研究方法”)。我们发现成功往往是由观念的转变所推动的。在增强型劳动力时代,领先组织的高管正在积极改进运营模式,以反映最新的工作方式(见图 3)。一部分绩优型组织以新技术为核心改进了运营模式,并由此实现了比其他组织更高的绩效。此类绩优型组织并不是直接将创
6、新附加到过时的模式上,而是将业务拆分为最基本的要素进行全盘重构。但也有许多组织在行动上比较保守,不是“迎难而上”。这部分组织只是选择为其日常流程引入自动化,而不是通过重新全盘评估来寻找更好的前进方向。尽管小幅改变可能会提高效率,但只是为糟糕的流程引入自动化并不会让这些流程变得更好。企业高管必须重新审视和重构运营模式,以实现真正的生产力提升,而不是让自动化去适应现有的工作流程。根据在此领域的研究和经验,我们制定了一个路线图,可帮助高管带领组织迈入全新的增强型劳动力时代。为了帮助企业高管提升员工技能并建立竞争优势,我们确定了以下三个关键优先事项:转变传统流程、工作角色和组织结构,以提高生产力并启用
7、新的业务和运营模式。建立人机偕行合作关系,增强价值创造和员工敬业度。投资发展技术,让员工专注于更高价值的任务并推动收入增长。为糟糕的流程引入自动化并不会让这些流程变得更好。将业务拆分为其基本要素进行全盘重构,以提高效率并实现真正的生产力提升。5 56当今组织面临的最紧迫的人才问题是什么?为员工培养新技能。根据我们的调研,受访高管估计,由于未来三年实施人工智能和自动化,其组织 40%的员工将需要重新学习技能。根据世界银行的统计数据,这相当于全球 34 亿劳动力中的 14 亿。5什么类型的再培训?平均而言,87%的受访高管预计生成式 AI 将增强而非取代人类工作角色。这一比例在营销(73%)和客户
8、服务(77%)领域接近四分之三,而在采购(97%)、风险与合规(93%)和财务(93%)领域则超过 90%。6有趣的是,科学、技术、工程和数学(STEM)技能的重要性急剧下降,从 2016 年的首位下降到 2023 年的第 12 位。7 随着对技术技能的需求更广泛地增加,许多领导者现在可能将技术技能视为最基本的要求。展望未来,企业高管更加注重培养人际关系能力,而时间管理、优先级排序、团队协作和沟通是重中之重(见图 2)。随着技术变得更加用户友好,员工无需高级技术技能也能做更多的事情。例如,借助无代码软件开发平台,没有编程背景的人也可以创建关键业务原型和应用。此外,随着机器接管繁琐的日常任务,员
9、工可以投入更多的时间来解决问题,以及开展需要更强人际关系能力的协作工作。这种从 STEM 技能转向其他技能的趋势凸显了人才格局的不确定性。员工所需的技能很可能会不断变化,也正是因此,组织必须建立一个灵活的结构来适应这种变化。观点人际关系能力在 AI 时代至关重要67图 2新的技能范式STEM 技能的重要性急剧下降,而人际关系技能则上升至首位。不过,许多组织仍难以确定其团队中已经具备哪些技能。而且,掌握和维护整个组织中的技能也只是第一步。为了确定要在哪些领域培养人才,并使内部人才流动成为招聘的可行替代方案,企业领导者需要可靠的劳动力数据。那些采取正确行动的组织将实现丰厚回报:根据 IBM 商业价
10、值研究院的研究,一部分技术采用者成功开展了再培训以适应技术驱动的工作变革,其平均收入增长率要比其他技术采用者高出 15%。而注重 AI 的企业创造了更大的附加价值,其收入增长率要比其他组织高出 36%。8问:您认为当今员工所需要的最关键的技能是什么?信息来源:2016 年 IBM 商业价值研究院全球技能调查;2018 年 IBM 商业价值研究院全球国家调查;2023 年 IBM 商业价值研究院人才与技能全球调查7员工必备的最关键的技能20162018202342%42%时间管理和优先级排序40%40%团队协作能力38%38%有效沟通的能力38%38%灵活性、敏捷性和适应能力35%35%分析技能
11、和商业洞察力33%33%道德与诚信33%33%行业/职业特定技能32%32%阅读、写作和数学能力32%32%外语31%31%创新和创造力31%31%基本的计算机和软件应用技能28%28%STEM 技能8成为面向未来的企业转变运营模式有助于促进业务增长、推动创新以及打造增强型员工团队。如果人才无法做到与时俱进,打造面向未来的企业就无从谈起。同样,企业也无法将面向未来的人才融入到过去的运营模式中。在全新的增强型劳动力时代,如果企业领导者愿意质疑其业务模式所依据的假设,那么生成式 AI 有望开启新的机遇之门。事实上,根据 IBM 商业价值研究院最近开展的一项调研,83%的受访高管表示生成式 AI 将
12、重塑其组织的工作方式。9正是因此,重新设计运营模式的组织实现了比其他组织更好的绩效。在过去三年中,将运营模式视为企业转型核心驱动力的组织,在盈利能力、收入增长、创新和员工保留率方面表现出众(见图 3)。总体而言,与表现最差的注重技能的组织相比,这部分注重运营模式的组织在竞争中超越其他组织的比例要高出 44%。事实上,将技能视为企业转型关键驱动力的组织往往在多个领域表现较差。哪些因素推动了这种竞争优势?具体来说,企业领导者可以通过以下三种方式调整其运营模式以支持增强型工作:采用以产品为中心的工作方式,利用数据驱动的洞察,促进生态系统协作。9图 3工作变革新时代与注重技能的组织相比,将运营模式视为
13、转型驱动力的组织在多个方面表现出众。盈利能力/效率 55%效率更高增长更多创新更强更加敬业收入增长/效能 44%创新 19%员工敬业度 33%问:对于以下各项指标,您的组织在过去三年中的绩效与竞争对手相比如何?10成效定义运营,而不是恰恰相反。运营模式绩优型组织在采用基于产品的运营模式和敏捷工作方式方面取得了更大的进展,这意味着为团队设定要实现的目标,而不是指定要完成的任务。在这些绩效出众的组织中,近三分之一(30%)已经将其整个组织转变为这种工作方式,另有 8%的企业已经超越其企业边界,与生态系统合作伙伴就此流程进行了协同。与从外部招聘(43%)相比,此类组织还更加倾向于投资开展再培训(57
14、%),其比例比所有其他群体都要高。相对于追求当前需求较大的技能,然后再考虑如何使用这些技能,运营模式绩优型组织会定义流程和工作角色需要做出哪些改变,也就是更加注重目标和清晰度。数据驱动的转型要重新定义未来的工作方式,首先就要了解当前工作的完成方式。如果企业领导者能够将海量的企业数据转化为有意义的洞察,那么这些企业数据就可以帮助领导者缩短 A 点与 B 点之间的距离。流程挖掘使用来自多个系统的大型数据集来分析业务流程的有效性,从而帮助了解哪些更改将产生最大的影响(请参阅第 11 页的“Max Mara 利用数据简化运营”)。根据 IBM 商业价值研究院最近开展的一项调研,65%的受访高管已经在使
15、用流程挖掘改进组织中的工作方式。大致相同比例的受访高管表示,其组织通过流程挖掘在员工敬业度、客户满意度和创新方面实现了显着 改进。10但内部流程挖掘需要与外部对标分析相互配合,共同为高管提供所需的深层洞察。然而,许多组织仍然难以定义可在整个生态系统中通用的对标分析。75%的受访高管表示通用定义对于实现准确的对标分析至关重要,但 44%的受访高管表示其组织缺乏这种所需的通用定义和流程框架。11生态系统促进开放式创新当每个组织的目标和能力得到明确定义后,领导者就可以简化整个生态系统中的工作。这种去重复操作让合作伙伴能够在整个网络中实现简化和自动化,并创造更有意义的业务成效。根据 IBM 商业价值研
16、究院的调研,69%的受访高管表示,他们的组织由于参与生态系统合作而实现了更强劲的财务业绩。不仅如此,组织还可以利用合作伙伴的能力来弥合技能缺口。近三分之二(65%)的受访高管表示,他们的组织由于参与生态系统合作而获得更相关、高度急需的技能。面对做出权衡的问题,受访者预计创新和技术人才是开展生态系统合作最重要的两大成果。但是,生态系统合作并不会自动创造价值。每一个组织都必须明确自己需要特定技能支持的地点、时间和持续时间。生态系统人才战略应当由数据驱动,这使得互操作性至关重要。1111在网上购物时,消费者并不希望等上几周才收到所买商品。但如果一家公司的后端运营不够顺畅,则可能会导致交付延误。全球疫
17、情爆发后,在线订单猛增,意大利时装公司 Max Mara 意识到需要解决后端瓶颈才能确保客户满意度。在评估各种选项后,Max Mara 的数字运营团队考虑采用传统方法来重新设计流程,这些方法依赖于商务智能系统以及业务分析师、流程所有者和其他利益相关者的一线见解,以便深入洞悉流程问题。Max Mara 认识到,为了改进订单到现金流程,不仅要能够快速准确地识别问题所在,而且还要确定哪些解决方案能产生最高的投资回报率。数字运营团队认为先进的流程发现工具是理想的方法。但最终,流程决策(无论出自增强工作角色还是自动化工作流程)都需要来自流程本身的真实、切实可行的数据。通过与 IBM 合作解决瓶颈问题,与
18、之前的手动方法相比,Max Mara 将客户服务解决时间缩短了 90%,并将每次解决问题的平均成本降低了高达 46%。12案例研究 Max Mara 利用数据简化运营12满足人们的需求弥合高管与员工之间的隔阂有助于提高员工敬业度和盈利能力。自动化和 AI 有望改变工作的性质,并为人员和技术赋予比以往更大的价值(参见图 4)。13 不过,要利用增强型劳动力来推动增长,所需要的并不仅仅是明确的业务目标。企业领导者必须了解人们真正想要从工作中得到什么,并利用技术来帮助改善他们的体验。此外,组织可能还需要更新商业价值观和道德准则。我们比较了员工调查和高管调查的结果,并从中发现了一些洞察,企业高管可以利
19、用这些洞察,通过自动化和 AI 来提高员工敬业度和生产力。生成式 AI 将增强的员工数量远远超过其替代的员工数量 87%的受访高管认为工作角色更可能被增强,而不是被自动化取代。13图 4 形成合力人机偕行关系可以比任何单独一方创造更大的价值。信息来源:“The need for a modern,dynamic HR operating model.”IBM Consulting.人类通过同理心和创造力提供非凡能力机器通过 AI、物联网和机器人技术提供可扩展性人机偕行关系可融合两个方面的优势,提供个性化、远见和加速14勇于实验,培育变革当今正在形成的人机偕行关系将成为未来优势的驱动力。要发挥这
20、种优势,员工就需要愿意尝试新方法,了解哪些方法能够奏效,并具备足够的技术知识来排除 问题。员工认为其团队具备在不断发展的环境中完成日常工作所需的技术技能 只有 21%受访者认为其团队缺乏技术熟练度是一项严重的日常挑战。不过,高管们将技术文盲视为与人才相关的第二大挑战,仅次于培养新技能的需求。随着对 STEM 技能的关注不断减少,我们必须更深入地挖掘这一技术挑战的根源(见图 2)。事实上,数字化转型需要有意识的组织变革管理。员工不采用技术是因为不知道如何使用,这是一种简单易懂的假设,但也有可能是因为他们抗拒变革,并担心被替代。为了促进采用技术的积极性,高管可以向员工表明其目标是创造更大价值,而不
21、仅仅是降低成本。企业领导者可以表明他们愿意在前进的过程中接受一些错误,从而培养实验和创新的文化。根据 IBM 商业价值研究院的调研,不惩罚失败的文化(开放创新的环境)可在技术采用和数字化转型的背景下实现 10%的收入增长。此外,与其他 AI 用户相比,不惩罚失败的 AI 用户所实现的收入增长率要高出 22%。14 激发中层管理者斗志随着组织开始发展更高价值的人机偕行关系,工作角色混乱成为一种普遍现象。哪些任务需要人工干预?可接受的误差范围是多少?如果机器或人类未达到期望,责任方是谁?近 60%的员工表示对自己的工作角色和汇报结构感到困惑。但高管对这种困惑的认可程度要远低于员工:只有大约 40%
22、的受访高管认为存在这方面的挑战。为了帮助员工更好地理解其目标,组织需要依靠更加积极、响应灵活的中层管理者。尽管受到“精益”支持者的批评,但中层管理者在组织结构中的独特地位使他们在未来的企业中变得更加重要。他们可以帮助员工应对新技术带来的不确定性,同时确保工作与战略目标相一致。在 AI 自动处理许多传统任务之后,中层管理者可以更充分地发挥领导作用,并减少行政工作。他们还可以成为采用敏捷工作方式的典范。全球范围的 CEO 们已经意识到了这种方法的价值。根据 IBM 商业价值研究院最近开展的调研,65%的受访 CEO 正在投资改进人员管理技能,72%的受访 CEO 计划到 2025 年加大这方面的投
23、资力度。15 但只有 41%的受访组织已经为中层管理者定义了“跨职能团队教练”的新角色。15提升人类员工的地位总体而言,生成式 AI 将增强的员工数量远远超过其替代的员工数量 87%的受访高管认为工作角色更可能被增强,而不是被自动化取代。在这种环境下,AI 有潜力变革员工体验。AI 可以自动处理日常任务,让员工专注于自己热爱的高价值任务,并创造激动人心的新工作角色和职业发展道路。但员工可能会认为,在与 AI 合作的同时,他们也在训练和培养自己的替代者。为了克服这种初步的抵制,企业领导者可以强调 AI 将如何帮助员工专注于更有意义的工作,而这正是员工所渴望的。当需要做出权衡时,员工的优先考虑事项
24、仍然是工资、福利和工作保障等基本因素。但是,当被要求在不包括这些因素的列表中选择最重要的工作属性时,受访员工将具有影响力的工作置于所有其他属性之上,包括自主性、公平性、灵活的工作安排和成长机会(见图 5)。此外,当被问及所从事的工作、所任职的雇主还是所共事的同事中哪一项最重要时,近一半的受访员工表示所从事的工作要远比雇主或同事重要得多。到目前为止,雇主们似乎并未意识到这一点。在评估哪些因素对其员工最重要时,受访高管将具有影响力的工作排在其他九个非薪酬属性之后。由于高管们急于将尽可能多的任务自动化,这种脱节势必会引发问题。如果领导者在规划人机偕行关系时未考虑到具有影响力的工作,他们可能会错失帮助
25、员工以更聪明、更战略性的方式开展工作的机会(请参阅第 18 页的“IBM HR 助力员工创造更多价值”)。企业领导者不仅要认真考虑技术投资,更要认真考虑员工如何使用技术并从技术中 获益。16图 5工作意义占据核心地位员工优先考虑具有影响力的工作,但高管则关注其他属性。员工高管具有影响力的工作自主权体验最新技术成长机会灵活的工作安排薪酬与绩效挂钩明确的绩效指标45%23%43%49%38%42%38%16%44%25%38%20%50%40%针对高管问题:以下哪一项对您的员工最重要?针对员工问题:以下哪些工作属性对您最重要?17近一半的受访员工表示所从事的工作要比雇主或同事更加重要。1718案例
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