从领导力角度看生成式AI转型

由Udemy Business发布了《从领导力角度看生成式AI转型》这篇报告。以下是对该报告的部分摘录，完整内容请获取原文查看。生成式 AI 转型是我们这一代人面临的技术奇迹。在 Udemy Business 平台上，仅在 2023 年第一季度，美国用户 ChatGPT 学习的消费量就 飙升了 5,226%。这种激增表 明，学习生成式 AI 技能对于跟上我们在职场看到的广泛变化而言变得越来越重要。

1.要点总结：领导力是带领团队 顺利度过生成式 AI 转型的关 键，但我们的领导者做得还 不够

当工作场所的变革产生像生成式 AI 转型这样深远的影响时，组织领导层将发挥关键作用，而 员工也明白这一点。我们调查的大多数员工认为，他们的领导团队对于这场变革至关重要，但 他们的领导者还没有掌握一些必要的基本要素，而这些要素正是组织在这场变革中游刃有余 并取得成功的关键所在。

据麦肯锡估计，在未来七年内，美国经济中多达 30% 的工时将实现自动化，这主要归功于生 成式 AI。与此同时，那些能够在工作中有效利用生成式 AI 的人也将获得相当大的优势。他们 应该能够专注于更具战略意义的任务和目标，将更多琐碎和重复性的工作留给生成式 AI。 领导者需要决定他们希望将公司带向何方，以及生成式 AI 如何帮助他们实现这一目标。这样 做有可能产生具体的业务成果；德勤最近的一项调查发现，大多数组织最初的目标是获得更 直接的利益，如提高生产力和效率以及降低成本。一小部分组织表示，其目标是取得更具战 略意义的成果，如更大的创新和增长。利用生成式 AI 推动创新的公司或许能够改善产品和服 务，或开发新产品和服务，重新设计员工和客户体验，并实施新的业务模式和工作方式。 要实现这些变革，就必须制定一致的战略，进行切合实际的规划，最重要的是，要对员工进行 大规模的技能提升和再培训，使他们能够在工作中利用生成式 AI。单是出于这些原因，有效 的领导力对于生成式 AI 计划的成功就至关重要。

当我们对员工进行调查，了解领导团队的作用对于生成式 AI 计划的成功有多重要时，得到的 答复非常明确。绝大多数员工（整整占去 88%）都认识到，有效领导对于在公司成功启动生 成式 AI 计划非常重要。

接受调查的员工都明白，领导层必须发挥重要作用，引导团队应对生成式 AI 将给大多数行业 和组织带来的复杂局面和动荡。然而，他们中的许多人对公司领导层是否有能力做到这点缺乏 信心。我们的调查发现，55% 的受访者对他们公司的领导团队是否已准备好带领他们先于竞 争对手完成转型有一定的信心或非常有信心，但剩下多达 45% 的受访者对自己的领导者是否 具备所需的技能没有信心。当谈到对领导者就绪度的信心时，差不多一半 (48%) 的人认为，他 们的领导团队已准备好领导成功的生成式 AI 计划。

一部分原因可能是因为，许多员工对生成式 AI 的到来以及这项技术可能对他们的工作产生的 影响感到惧怕，而且他们也认识到，领导者可能也有相同的感受。安永最近对美国员工进行的 一项调查发现，员工对于 AI 在职场中的作用越来越感到焦虑。随着生成式 AI 在工作中的应用 越来越广泛，焦虑感也与日俱增，71% 的员工表达了担忧。与一年前相比，近一半 (48%) 的受访者对 AI 更加担忧。如果领导者没有做好准备并努力跟上生成式 AI 转型的速度，这会对团队 产生负面影响，使其对领导者的就绪度失去信心。所有领导者都必须克服员工的焦虑和缺乏信 心的问题，才能指导组织成功实施生成式 AI 计划。 这些迹象是组织领导者的警示信号。正如普华永道指出的那样，希望优先考虑转型的高管们 面临的主要挑战是，他们必须重塑其组织，但是：“如果没有全体员工的支持和热忱，这些努 力就会失败。” 要让生成式 AI 转型取得成功，所有员工都必须参与到这一旅程中来，而且必 须让他们认同这一旅程。

2.不同角色对生成式 AI 的准 备情况

中层管理团队领导着企业中的大多数员工，因此，让中层管理人员为推进采纳生成式 AI 计划 做好准备，对于企业高管确保这一技术转型的成功至关重要。然而，据接受调查的员工表示， 担任管理职务的员工对于领导团队的整体就绪度、沟通、风险管理方面的评价最低，并且受 访者对领导团队在竞争中保持领先的能力的信心也最低。只有 46％ 的中层管理人员认为， 他们的领导团队已做好准备，带领员工顺利开展生成式 AI 计划，而副总裁/高管和个人参与 者的这一比例为 52%。同样，中层管理人员也没有那么快相信，领导者将帮助他们的公司先 于竞争对手完成这场 AI 转型，只有 53％ 的中层管理人员表示对他们的领导团队有信心，而 高管级别领导者的这一比例为 60%。

关于组织对生成式 AI 的就绪度的看法，导致一线经理和高管人员之间的认知差异的根本原 因是什么？麦肯锡表示，与以往影响最低技能工人的工业革命不同，生成式 AI 更有可能使受 教育程度较高的劳动者的工作活动实现自动化。由于生成式 AI 具备自然语言功能，这些管理 者可能会担心 AI 工具会取代他们的一些基本职能。中层管理人员负责战术执行、策略、规划 和预测，其中许多职能可以利用生成式 AI 技能实现简化。然而，他们中的许多人可能还没有 学会这些技能，尤其是在处理如此广泛的职责时更是如此。

减轻中层管理人员和一些个人参与者对职场应用生成式 AI 的焦虑的责任就落在了高管团队的 肩上。麦肯锡表示：“如果能妥善管理好劳动力的转型和风险，那么生成式 AI 就能为经济增长 做出实质性贡献。” 虽然 AI 的前景一片光明，但可能是高管层没有就这项技术的愿景与下属 进行仔细沟通，导致中层管理人员首当其冲地表达了这种担忧。另一种解释是，这些一线管理 人员亲眼目睹了员工所面临的困境——可以说是最接地气的现实——而这种现实与领导层所传 达的愿景并不相符。

除了需要制定变革管理计划外，针对生成式 AI 的使用、成果和工具等方面开展简易培训也能 在很大程度上缓解员工的恐惧心理。Forrester Consulting 和 Workday 的一项调查显示，“ 近三分之二 (64%) 的领导者表示，他们没有得到足够的培训来利用 AI 技术。” 提高各级员 工（包括一线管理人员）的技能对于增强信心和取得长期成功至关重要。Forrester 的同一项 研究发现，当员工接受了 AI 方面的培训后，“这项技术就会变得不再那么神秘，担忧程度会下 降，而参与度也会上升。

3.企业正在为采用生成式 AI 铺 平道路 

在员工人数超过 5,000 人的大公司工作的受访者更有可能表示，他们的公司在风险管理、清 晰的沟通、信心和整体就绪度方面已经做好了迎接新一代生成式 AI 未来的准备。有了这种 积极的展望，不难看出，56% 的大公司员工也认为，他们的领导团队已经做好了带领员工顺 利开展生成式 AI 计划的准备。与此相反，在员工人数少于 5,000 人的公司中，大多数受访 者发现公司在 AI 战略方面缺乏沟通：61% 的受访者认为，他们公司的领导者没有在整个组 织内有效地沟通有关 AI 的战略和计划。

由于规模庞大且更容易获得资源，较大的企业通常能够更好地调整其内部系统和员工专业技 能以适应技术转型，就像我们在生成式 AI 转型中看到的一样。领导者，特别是人力资源和学 习与发展职能部门的领导者，对于生成式 AI 战略的成功实施至关重要。如果企业能制定以技 能培训为重点的强大变革管理计划，向员工公开 AI 工具的使用方式，澄清预期能获得哪类型 的成果，他们将看到员工队伍能够更快、更好地适应这次转型。

没有企业预算的中小型企业不一定就会在 AI 方面落后——但领导力在这种情况下尤其重 要。投资生成式 AI 工具可以大幅提高生产力，弥补人才招聘的不足，并为已经超负荷运转的 团队提供支持。然而，员工们期待领导者能够为 AI 转型奠定基调，具体做法是仔细且公开地 沟通 AI 技术带来的理想成果及其风险，同时帮助员工快速掌握有效利用 AI 技术的技能，以 推动未来的业务成功。

4.技术、金融和专业服务行业在生 成式 AI 就绪度方面处于领先地位

我们的调查结果发现，特定行业在报告其组织对接纳生成式 AI 技术抱有积极情绪方面处于 领先地位。技术、金融服务和专业服务行业的受访者在就绪度、沟通、信心和生成式 AI 道德 问题管理方面对其领导团队给出了更积极的评价。近五分之三 (58%) 的技术员工、54% 的 专业服务员工和 48% 的金融服务员工认为其组织的领导者已经做好了领导员工顺利开展 生成式 AI 计划的准备。 这与零售业、制造业和非营利组织员工报告的情绪存在明显差异，而这组数字更是凸显了这 种差异。只有 37% 的零售业员工、38% 的制造业员工和 36% 的非营利组织员工认为其组 织的领导者已准备好领导员工顺利开展生成式 AI 计划。

采用新技术和工具对于专业服务行业尤其重要，因为专业服务需要突出生成式 AI 技能和专 业知识以吸引和留住客户。IDC 和 Workday 的一项调查发现，专业服务公司乐于采纳生成式 AI 技术以完善资源管理和规划预测。过去，这些任务会耗费管理者的计酬时间，影响他们为 客户提供优质服务。麦肯锡发现，在摩根士丹利这样的金融组织中，生成式 AI 扮演着同事的 角色，帮助财富经理从庞大的内部知识库中整合知识。

零售、制造和非营利组织使用低效的旧系统和流程（麦肯锡和 Workday 的研究发现），这或 许可以解释为什么这些行业的调查受访者对其公司生成式 AI 计划的未来缺乏信心。如果没 有领导层的大力支持，生成式 AI 的变革性应用将无法在这些行业中实现，因为领导层必须明 确，从长远来看，投资系统改造以及大力促进人才发展能够提升工作效率。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）