“这将暴露组织中最薄弱的环节，”说埃里克·布拉德洛，营销部主席兼人工智能和分析副主席宾夕法尼亚大学沃顿商学院，他用这个确切的场景来描述他担心即将发生的事情。“如果效率提升在这里发生，但不是在这里，”他一边比划着一边说道，“这种情况将会加剧，你很快就会看到。”

这一瓶颈问题正在美国企业界普遍存在——而根本原因不是技术。问题在于，公司没有做艰苦、乏味的工作来培养本应与公司一起工作的人员。

7%的问题

数字是严峻的。在整个企业部门，顾问和分析师都看到了类似的、令人不安的模式。根据德勤最新的科技趋势报告（覆盖于财富IT 部门大约占人工智能采用预算的 93%。只有 7% 的公司在设计人类和人工智能如何实际协作方面取得了有意义的进展。

委员会主席拉拉·亚伯拉什 (Lara Abrash) 表示，深思熟虑的结构性工作，即弄清楚那些工作正在转变的人会发生什么，这是事后才想到的。德勤美国——九十三比七的努力水平在这两个地方都不合适，”她说。– 公司现在应该在员工身上花费与在技术上一样多的时间。我们发现大多数公司更加关注技术。”

沃顿商学院的人工智能采用研究也出现了同样的不平衡。Bradlow 表示，沃顿商学院和 GBK Collective 发现先前的研究报告他所说的大多数大型组织中心的“甜甜圈洞”：最高管理层正在大力投资人工智能，年轻的员工在成长过程中自然地使用人工智能，但真正需要协调工作流程变革的中层管理人员却是抵制的人，或者被抛在后面的人。从数据来看，尚不清楚这是否采取被动抵抗或主动抵抗的形式。

“最高管理层对人工智能进行了大量投资，”他说，“显然，年轻人，他们接受过人工智能方面的培训，如果你愿意的话，通常是中层、中层管理人员不愿意投资。”

为什么公司总是犯这样的错误

不平衡的原因并不神秘。技术投资清晰可见：您可以指出一个用例、对结果进行基准测试或向董事会展示一个数字。劳动力转型更加混乱、缓慢且难以量化。

“用技术来完成你需要做的事情会更容易一些，”亚伯拉什说。“与劳动力打交道要困难得多。”她补充道，这不仅仅是“人工智能特有的事情”，她还指出，例如，公司越来越喜欢重组，似乎是为了自己的利益，而管理者则寻求各种裁员机制，而不是努力优化员工队伍。– 这种行为不是因为人工智能。这就是通常的样子。”

琳达·希尔哈佛商学院教授兼领导力倡议首席教席主席，在最近的一次对话中将其置于更广泛的领导力背景下财富。在她的新书中 规模天才, 与 共同撰写杰森·怀尔德和艾米莉·泰达兹她认为，塑造伟大领导者的整个模式正在发生变化，许多高管仍在按照旧的策略行事。

– 传统的领导力是：果断、挺胸、表现出自信。这就是目的地。上车跟着我，就可以了，”Wild 说，他是一位拥有 25 年创新经验的资深人士，曾领导过微软,国际商业机器公司, 和销售人员。他补充说，现在这种方法的问题在于“世界实际上每周都在我们脚下移动三到四英尺。”

希尔和怀尔德将新的必备技能称为“寻路”，这是与旧的“探路”挺身而出方法的特意对比。寻路者设定一个目的地，然后驱车前往目的地。寻路器在雾中导航。希尔补充道，这突然成为一个时代，组织结构图上的议论包括“我什至不知道一年内需要什么团队，更不用说三个了”，他认为引导式的领导方式将非常重要。希尔是这样解释的：寻路本质上并不是一种老式的领导方式，而是一种围绕眼前清晰的目的地进行引导的方式；我们现在不处于这种情况。目的地就在我们前面，但还不清楚。

“当我们最终意识到我们正在研究的是寻路而不是寻路时，”希尔说，“我们也意识到创新和敏捷在情感和智力上确实具有多大的挑战性。”

当你跳过人类工作时会发生什么

忽视人工智能劳动力方面的后果并不是假设的。亚伯拉什用生动的语言描述了它们。

“劳动力就像你体内的抗原，”她说。“他们可以非常努力地对抗他们想要对抗的事情……如果他们看不到这如何让他们的工作变得更好，以及他们如何出现并带来让他们与众不同的东西，他们将成为抗原，并且他们将与之抗争。”

这种抵制直接导致采用失败——公司在人工智能工具上投入巨资，但员工却悄悄绕过、忽视或破坏。但存在一个更微妙、潜在更危险的风险：当人类在没有经过深思熟虑的设计而被从循环中移除时，人工智能就会不受控制地运行。

“你最终可能会产生幻觉和糟糕的结果，因为你没有人参与其中，”亚伯拉什警告说。——这是一个品牌和声誉问题。它必须同时完成。 –

布拉德洛添加了一个在大众报道中经常被忽视的精确尺寸。在高风险行业——航空航天、生命科学、金融监管——90% 的准确率是不行的。95%都不好。也许即使是 99% 的准确率也不好。您可能需要达到 99.999% 的准确率。训练人工智能代理以达到这些阈值需要积极的人工监督、纠正和反馈循环，而大多数公司尚未建立这些循环。

Wild 也提出了几乎相同的观点，他指出企业系统是确定性的——你在互联网上进行搜索，你每次都想要相同的奇怪答案，但现在我们处于不同的领域。– AI 是 概率性的系统，对吧？你在 ChatGPT 中问同样的问题，用同样的方式表述五次，你会得到五种不同的答案。换句话说，是时候采用全新的领导风格了。

真正重要的技能

人类能带来什么机器不能带来的东西？亚伯拉什引用了德勤的说法高绩效团队调查对六种持续关键的人类能力给出了一致的答案，其中三项关键能力值得注意。首先是好奇心——产生新问题的动力，而不仅仅是处理现有问题。“机器不是为了激发好奇心而调整的，”她说。– 当团队聚集在一起，旨在创造新的想法和解决方案时，这将推动创新并优化机器的功能。 –

第二个是情感和社交智力。机器可以模拟同理心，但无法感受到压力下的团队、陷入困境的客户或正在经历重大变革的员工的实际风险。“我们需要在员工队伍中发挥情商，”亚伯拉什斩钉截铁地说。

第三是发散性思维——人类独特的能力，能够产生多种解决方案，而不是集中在一个解决方案上。– 技术将变得智能化，并推动您找到一种解决方案。它就是这样构建的。人类不会那样调整。”

希尔在领导力方面呼应了这一观点。她研究了宝洁公司前首席研发和创新官凯西·菲什 (Kathy Fish)，后者直言不讳地告诉她的团队：“我们必须在创新方式上进行创新。”面对激进投资者和以产品为中心的传统，菲什不仅重新设计了宝洁公司生产的产品，还重新设计了谁负责生产这些产品，扩大了“创新者”的定义，几乎将所有人都纳入其中。该组织。希尔说，这个教训是人类的创造力不能被孤立。“您需要每个人都能够创新。”

布拉德洛谈到了他上大学的儿子，他正在考虑如何处理自己的职业生涯。“他的每个朋友都在想，”那么两年后我会得到什么工作呢？公司实际上会为此招聘什么人？”——他承认，世界顶级商学院沃顿商学院遵循了某种模式，金融和咨询专业的学生进入特定的轨道，但“我不确定这些轨道和职业道路是否还存在。”

他说，从企业层面来看这个问题，“存在大量人力资源”，我将其称为我们将要面对的心理健康挑战，人们必须思考“我有工作未来吗？”它是什么？”布拉德洛说，如果他的儿子选择成为一名电工，他会感到自豪，但他认为仓促从事所谓的人工智能职业是短视的行为。也许由于人工智能的采用，咨询公司、银行和私募股权公司不再需要那么多受过高等教育的员工，但更多“过时的”财富 500 强成员肯定会需要。

顺便说一句，布拉德洛补充说，同样的担忧也适用于他在宾夕法尼亚大学的工作。“我们很快就会发现本杰明·富兰克林创立的东西是否能够足够快地转变，真正教育人们掌握当今所需的技能。”最终，世界各地的埃森哲将评估谁拥有人工智能技能，谁没有，无论他们接受过什么培训，以及“如果我们没有增加价值，如果我们完全没有增加价值”如果围绕所需技能重新制定课程，我们作为一个机构就会遇到问题。例如，沃顿商学院除了已有十年历史的商业分析专业外，现在还提供本科生和 MBA 级别的整个人工智能专业。布拉德洛的沃顿商学院人工智能和分析系还提供有关人工智能的体验项目和短期课程。

无人招聘的领导职位

Hill 和 Wild 的研究确定了一种特定类型的领导者，这种领导者越来越挑剔，也越来越稀有：他们称之为“桥梁者”。这些人能够跨越组织边界——IT 和运营之间、初创公司和遗留系统之间、技术团队和业务部门之间。

她说，她经常听到高管们抱怨：“我们没有懂得如何沟通的人。”她补充道，领导者承认他们无法独自完成所有工作，需要业务内的合作伙伴，但这是一种罕见的技能。

例如，在达美航空，一位领导者试图与初创公司 Clear 一起构建生物识别登机牌系统，必须同时应对航空公司自己的 IT 部门、TSA 的联邦监管机构以及初创公司的风险承受能力。这项工作是无形的，很少得到认可，而且往往在结构上被低估。指标和孤立的组织结构可能会阻碍突破，例如全新的登机系统。

“没有桥接者头衔，”他说。“但参谋长、RevOps、前沿部署工程师——这些都是桥梁角色。”怀尔德说，他几乎可以在投资桥梁角色的公司和“解雇这些人”之间划清界限，他认为，“他们以后会后悔的。”

与此同时，布拉德洛表示，他正在观察人才市场上出现类似的情况。人工智能技能差距是真实存在的，但解决方案并不是涌入那些看似“不受机器人威胁”的行业——他在世界各地的学生和工人身上都看到了这种诱惑。

“我担心人们会被广泛地重新部署到他们认为不受人工智能影响的事物上，”他说。——也许有一个短期版本。但我不相信有长期版本。”

他在人工智能时代首选的人才衡量标准是：“你不会投资拦截率高的人。”您投资于具有高坡度的人。我不在乎你现在知道什么。我关心你学得有多快。”

无人定价的好处

对于所有的末日故事来说，效率故事背后都隐藏着一个收入故事，而且可能是更大的故事。

埃森哲的詹姆斯·克劳利（布拉德洛的研究伙伴）表示，人工智能的主导生产力框架没有抓住重点。“我们正试图从生产力话题转向收入和上行空间话题。”在为他们最新的深度报告建模一家假设的 600 亿美元公司时，“共同智能时代，研究人员估计，良好部署的人工智能每年可能带来约 60 亿美元的潜在收入增长，这意味着重新部署的员工的生产力提高将带来更多的收入，而不是减少劳动力。 在接受调查的高管中，78% 的人表示，他们认为收入增长方面的好处多于削减成本方面的好处。

“收入方面的收益最终将使效率和生产力方面的收益相形见绌，”布拉德洛说。“企业正在做以前无法做的事情。”

亚伯拉什提供了一个具体的例子。膝关节置换手术过去需要外科医生手动锯骨——这是一个本质上不精确的过程。如今，机器人系统可以精确地处理由数千个先前程序产生的切割，而人类外科医生完全专注于判断、风险评估和需要人类思维的决策。“有人不再需要做一系列工作，”她说。“这让他们能够做一些具有更高价值的事情。”

最有可能陷入困境的公司并不是那些未能购买合适的人工智能工具的公司。他们把劳动力视为事后才考虑的人，将 94% 的预算花在技术上，将 6% 花在必须使用技术的人员身上。

“你比探险家拥有更好的工具，”希尔说。– 您确实拥有数据。你们确实拥有所有这些新兴技术来帮助我们更快地解决问题。但考虑到当今世界存在的焦虑程度，我们是人类，因此解决这个问题的情感任务对领导者来说是极其复杂的挑战。