在人工智慧和數據佔據主導地位的一年裡，一個事實已成為不可避免的事實：人將比以往任何時候都更重要。如果組織無法對員工進行投資，即使是最雄心勃勃的人工智慧策略也會陷入停滯。
目前，全球超過 95% 的企業表示，他們希望在未來 850 個工作天內作為自己的人工智慧和資料平台進行營運。這是來自 13 個國家（國內生產總值總計 48 兆美元）最高管理層領導人的驚人認可，也是世界變化速度之快的標誌。 IDC 估計，這一轉變可能會帶來 17 兆美元的 GDP 成長，如果以一個國家來衡量的話，實際上將創造世界第三大經濟體。
然而，儘管有如此遠大的抱負，但在超過 134,000 家大型企業中，只有 13% 能夠實現這一目標。
這些早期領導者將人工智慧和數據掌握作為任務關鍵優先事項。他們的基礎設施可以隨時隨地以任何形式安全地獲取情報。結果不言而喻：他們的投資回報率比其他公司高 5 倍，主流生產中部署的 GenAI 系統和代理商數量增加了 2 倍。他們對自己長期發展能力的信心也提高了 250%。
雅培、友邦保險新加坡、英傑華印度、波士頓科學、丹斯克銀行、ENOC、摩根大通、萬事達卡、新加坡電信、富國銀行、豐田等企業已經證明了可擴展的成功是什麼樣的。
但這種轉變並不是一鍵升級。數位化轉型花了近十年的時間。人工智慧和數據革命可能會在短短三到四年內達到頂峰，其影響可能遠遠超過以前所見。
這就是為什麼下一個時代的決定性問題不僅僅是技術問題。主流人工智慧的興衰取決於人類的準備程度。未能透過這項轉型重新培訓、調整和轉變員工隊伍的組織將發現，在擴大規模之前，他們的雄心壯志會受到限制。
主要有三個原因。
智慧系統經濟將需要數億技術人員
這種新的人工智慧驅動經濟帶來的複雜性比雲端遷移的浪潮還要複雜。根據世界經濟論壇《2025 年就業未來》報告，人工智慧預計將取代 9,200 萬個工作崗位，同時創造 1.7 億個新工作崗位，淨增加 7,800 萬個工作崗位。在某些國家，由於技能短缺，多達 70% 的新職位面臨空缺的風險。
EDB 首席人力資源官 Einav Lavi 表示：“除非我們投入大量時間和精力以新方式重新培訓工人並賦予工人權力，否則我們無法實現這種新智能係統經濟的潛力。” “對技術人才的需求將遠遠超過供應，這凸顯了人才在這場革命中的核心地位。”
整個企業的成功需要每個人——而不僅僅是專家
排名前 13% 的企業將人工智慧和數據優勢視為全公司的標準。兩倍的人工智慧計劃密度和 5 倍的投資回報率來自於建立一個吸引所有人的主導基礎——從人力資源和第一線員工到產品設計、工程和財務。
他們以協調一致的企業順序引入了 GenAI 和代理系統，將人工智慧嵌入到組織 DNA 中。技能水平各不相同，但規模的重新技能會帶來規模的轉變。
隨著企業發展成為人工智慧“工廠”，每個工人都成為生產線的一部分，共享共同的標準、實踐和單一願景。
未來的勞動力需要不斷重塑
在上個世紀的大部分時間裡，人們在 5-10 個雇主那裡擁有 1.5 份職業。那個時代正在結束。到 2050 年，當今 60-80% 的工作將自動化，人們可能在十幾個組織中擔任 20-30 個角色。
「在這種環境下，持續的再培訓成為成功最有價值的貨幣之一，」拉維指出。 “蓬勃發展的企業將對其員工和人工智慧進行投資。”
人工智慧本身將加速這種重塑——更快地發現內部機會，將人員與角色或擴展任務相匹配，並創建個性化的成長路徑。發展將越來越多地由技能和貢獻驅動，而不是由距離或偏見驅動。
對於人力資源和管理者來說，人工智慧「乘客」將透過發現倦怠、工作量失衡、情緒變化和保留風險的早期跡象來重塑勞動力規劃——增強而不是取代人類判斷力。
我們的目標不是讓人類自動化，而是提升人類的本質──讓人類自由地專注於創造力、判斷力、同理心和創新，而這些正是機器無法複製的東西。
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