隨著首席信息官（CIO）將各種形式的傳統(tǒng)人工智能、生成式人工智能（gen AI）和代理型人工智能（agentic AI）引入企業(yè)中，人們的注意力往往集中在技術(shù)本身以及與技術(shù)相關(guān)的技能上。不過，真正的挑戰(zhàn)在于如何留住和培養(yǎng)那些具備批判性思維能力的人才，從而能夠持續(xù)做出正確的決策。
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據(jù)最新報(bào)道，在未來三年內(nèi)，全球 2000 大企業(yè)中，有多達(dá) 2700 萬個(gè)職位面臨被人工智能取代、重組或徹底重新設(shè)計(jì)的巨大風(fēng)險(xiǎn)。然而，該報(bào)告同時(shí)指出，大多數(shù)面臨這種潛在危機(jī)的公司都缺乏明確的 AI 應(yīng)對計(jì)劃，更不用說如何妥善安排那些身處變革漩渦中的員工了。
雖然幾乎沒人會反對將人工智能引入企業(yè)這一大趨勢，但盲目跟風(fēng)、僅僅為了取悅?cè)A爾街而削減工作崗位，可能會帶來災(zāi)難性的后果。更好的做法是采取大膽、迅速且負(fù)責(zé)任的行動方式。KPMG（畢馬威）等企業(yè)正是本著這種理念來指導(dǎo)自身的人工智能轉(zhuǎn)型工作的。
為了抵制盲從心理，并為您的組織奠定長期成功的基礎(chǔ)，以下是針對首席信息官（CIO）在應(yīng)對不斷變化的 AI 技術(shù)和人力資源格局時(shí)的 4 條建議。
在過去十年或更長時(shí)間里，企業(yè)常常以“正處于多年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中”為借口，來解釋為何未達(dá)盈利預(yù)期或收入下降。如今，人工智能轉(zhuǎn)型也被用來產(chǎn)生類似的效果：在向美國證券交易委員會（SEC）提交的文件中，關(guān)于人工智能代理（AI agents）的提及次數(shù)同比激增了 6,550%。這就是為什么在沒有計(jì)劃的情況下裁員可能會適得其反的原因。
據(jù)我計(jì)算，在面臨風(fēng)險(xiǎn)的 2700 萬個(gè)崗位中，大約 14% 的崗位可能會永久性消失，相當(dāng)于 378 萬個(gè)崗位。另外 74% 的崗位需要員工重新接受培訓(xùn)或提升技能，還有 12% 的崗位需要重新招聘員工來填補(bǔ)，因?yàn)楦髌髽I(yè)將被迫對現(xiàn)有崗位進(jìn)行調(diào)整，以修復(fù)受損的工作流程。這意味著，在接下來的三年里，大約 86% 的工作重點(diǎn)將集中在員工的再培訓(xùn)、技能提升以及重新招聘上。
與其說這是人工智能帶來的工作替代，不如說這似乎與我們之前在 RPA（機(jī)器人流程自動化）和其他技術(shù)中看到的任何其他自動化和增強(qiáng)過程更為相似。AI、網(wǎng)絡(luò)安全及管理咨詢公司 OakTruss Group 的管理合伙人 Steve Hill 認(rèn)為，應(yīng)用過程中的問題并非出在技術(shù)層面。“RPA 讓我們認(rèn)識到，人類的作用在某些方面是超乎預(yù)期的，”他說?！按硇腿斯ぶ悄埽ˋgentic AI）是目前的熱門趨勢，但許多失敗案例并非源于模型本身，而是因?yàn)槿狈ξ幕⒆兏锕芾?、勞動力信任以及目?biāo)清晰度的關(guān)注。”
因此，首席信息官們應(yīng)該預(yù)料到，人工智能轉(zhuǎn)型會像數(shù)字化轉(zhuǎn)型一樣，是一個(gè)漫長的過程。購買技術(shù)將是容易的部分，但從根本上重新思考和設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)的所有方面——包括運(yùn)營、流程以及產(chǎn)品和服務(wù)——將是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，需要更多人進(jìn)行更深入的批判性思考。
鑒于當(dāng)前人們普遍關(guān)注人工智能治理，很容易將注意力集中在下游環(huán)節(jié)，如 AI 風(fēng)險(xiǎn)、合規(guī)性、信任、倫理、安全、主權(quán)和可持續(xù)性。當(dāng)然，所有這些都需要提前做好充分的考慮和規(guī)劃，而且在創(chuàng)新生命周期中越早開始越好。
隨著注意力轉(zhuǎn)向規(guī)?；紫畔⒐賯冃枰_保他們擁有必要的工具和流程，來專業(yè)地管理創(chuàng)新生命周期的前端。雖然在當(dāng)前環(huán)境下，過多的人工智能試點(diǎn)和原型受到批評，但事實(shí)是，它們對于保持從想法到價(jià)值的健康且持續(xù)的創(chuàng)新管道仍然至關(guān)重要。
首席信息官應(yīng)確保他們擁有強(qiáng)大的手段來識別和確定人工智能相關(guān)想法的優(yōu)先級，清點(diǎn)整個(gè)企業(yè)的人工智能用例，并跟蹤所有相關(guān)的元數(shù)據(jù)，涵蓋財(cái)務(wù)、IT 和治理，以及風(fēng)險(xiǎn)和合規(guī)性。
為了開始識別和優(yōu)先考慮與人工智能相關(guān)的想法，并將其作為一項(xiàng)核心能力，可以采用創(chuàng)新研討會等技術(shù)以及軟件方面的工具。研討會通過高度協(xié)作的互動會議，引入跨職能的主題專家和利益相關(guān)者，將人工智能轉(zhuǎn)型中的人為因素納入其中，這是僅僅依靠軟件無法復(fù)制的。
正如首席信息官在人工智能周圍應(yīng)用治理和相關(guān)護(hù)欄一樣，他們也需要審視自己的團(tuán)隊(duì)——您需要在哪里進(jìn)行再培訓(xùn)、提升技能和招聘？ 通常，與人工智能合作，并決定何時(shí)使用或不使用它，比最初執(zhí)行工作本身需要更高的技能。
將勞動力結(jié)構(gòu)從金字塔形向菱形轉(zhuǎn)變的類比可能會產(chǎn)生誤導(dǎo)。雖然入門級工作可以被人工智能取代，但并非所有入門級工作都是平等的。例如，最近畢業(yè)的 MBA 學(xué)生可能會進(jìn)入入門級崗位，但他們擁有組織更需要的商業(yè)敏銳度和批判性思維技能。
僅僅因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢越o人一種“團(tuán)隊(duì)可以少思考”的錯(cuò)覺，他們就不應(yīng)該這樣做。事實(shí)上，尋找那些有自我動力去從不同角度思考、并在每一步都更多地審查人工智能輸出的團(tuán)隊(duì)成員是很重要的。例如，人工智能在提供戰(zhàn)略建議方面是出了名的糟糕，往往會產(chǎn)生趨勢垃圾（trendslop）。那么，團(tuán)隊(duì)是否有智慧來分析和解釋每一個(gè)人工智能的輸出，并從噪音中分辨出信號，還是他們只是從表面上接受并采取行動？
尋找那些不只是坐視不理、在工作流程、決策和電子郵件中傳播人工智能垃圾信息的個(gè)人，而是知道何時(shí)何地使用它，并運(yùn)用自己的判斷力的人。定期評估團(tuán)隊(duì)的技能與定期評估人工智能系統(tǒng)同樣重要。
除了擁有知道在何時(shí)何地依賴人工智能的團(tuán)隊(duì)之外，對整個(gè)企業(yè)中的每個(gè)人工智能用例和應(yīng)用采取類似的方法也很重要。確定何時(shí)需要概率性代碼與確定性代碼，何時(shí)兩者都需要，以及何時(shí)需要或不需要人在回路中（human-in-the-loop）。
在高風(fēng)險(xiǎn)的 AI 場景中，您可能會決定禁止在核心財(cái)務(wù)或面向客戶的工作流程中部署自主系統(tǒng)，除非底層模型及其編排層已成功通過具有文檔化安全指標(biāo)的試點(diǎn)測試。正如畢馬威在 2026 年第一季度的“AI 脈搏調(diào)查（AI Pulse Survey）”中報(bào)道的那樣，這些類型的限制正在穩(wěn)步推進(jìn)，43% 的組織確定了不允許自主代理（autonomous agent）做決定的高風(fēng)險(xiǎn)用例。
總體而言，人工智能轉(zhuǎn)型的成功不在于消除工作崗位，而在于仔細(xì)重新思考和重新設(shè)計(jì)工作的完成方式，包括何時(shí)何地使用人類技能和人工智能，更常見的是，何時(shí)何地仔細(xì)協(xié)調(diào)兩者。您引入這種新人工智能轉(zhuǎn)型的人類需要比以往任何時(shí)候都更加聰明。
Gen AI（生成式人工智能）：指能夠利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)模式，并生成新文本、圖像、音頻等原創(chuàng)內(nèi)容的人工智能技術(shù)。
Agentic AI（代理型人工智能）：一種高級 AI 形態(tài)。與只能被動回答問題的大模型不同，代理型 AI 能夠理解目標(biāo)，自主規(guī)劃任務(wù)路徑，甚至調(diào)用外部工具去執(zhí)行一系列復(fù)雜操作。
RPA（機(jī)器人流程自動化）：一種軟件技術(shù)，通過模擬人類在計(jì)算機(jī)上的操作行為（如點(diǎn)擊、復(fù)制粘貼），自動執(zhí)行那些規(guī)律性強(qiáng)、重復(fù)度高的日常辦公任務(wù)。
Human-in-the-loop（人在回路/人工干預(yù)）：在人工智能系統(tǒng)的運(yùn)作流程中，引入人類的監(jiān)督、審核或決策。這是確保高風(fēng)險(xiǎn) AI 應(yīng)用安全可控的關(guān)鍵機(jī)制。
