Shopify首席执行官托比亚斯·吕特克对员工的人工智能能力设定了期望.
目录
关键亮点
- 托比亚斯·吕特克强调人工智能（AI）能力对Shopify员工的重要性，作为基础期望。
- 首席执行官计划将AI技能评估纳入绩效评审，并期望员工在团队内分享见解。
- 最近一项调查显示，尽管许多员工认为AI可以提高生产力，但对工作岗位被取代的担忧依然存在。
介绍
在技术以史无前例的速度发展的时代，企业正在努力有效地将人工智能（AI）融入其日常运营。一项引人注目的统计数据显示：最近的报告显示，82%的每周接触生成AI的员工认为它提升了他们的生产力。随着AI越来越成为现代商业实践的基石，Shopify的首席执行官托比亚斯·吕特克采取了大胆立场，表示AI能力不再是可选的，而是所有员工的基本期望。
本文将深入探讨吕特克关于Shopify AI能力的最新公告，探讨这一指令在更广泛就业背景下的影响，并审视工作场所AI采用所带来的潜在利益和挑战。
Shopify的AI指令
托比亚斯·吕特克在一份内部备忘录中宣布了对Shopify员工的期望，随后在其泄露后在X上公开分享。他明确表示，有效使用AI如今是一个基本要求，这反映了他早期对员工探索AI工具的更为谨慎的鼓励的转变。吕特克写道：“我们通过让每个人保持前沿，携带所有最佳工具，以帮助我们的商家更加成功，超出他们自己曾经的想象。”
这一指令的发布正值商家们日益利用AI来提升他们的业务，因此Shopify员工掌握这一技术以保持竞争优势变得至关重要。正如吕特克强调的那样，“今天这是各行各业的工具，将只会越来越重要。”
此外，备忘录概述了具体的举措，包括：
- 将AI相关问题纳入员工绩效评估。
- 在同事之间建立关于AI工具和应用的知识分享文化。
- 要求请求额外资源的团队证明为什么AI无法完成所需的任务。
这一举措标志着对AI技能在以技术为中心的经济中至关重要的更广泛认可，并为Shopify在不断发展的数字环境中适应和繁荣奠定了基础。
历史背景：工作场所AI的演变
AI技术与生产力之间的联系并不新鲜。历史视角显示，技术进步一直在重塑劳动市场。工业革命例如，自动化了手工业，导致效率大增，但也伴随着劳动岗位的取代。
最近，AI的出现引发了类似于以往技术动荡的讨论。在1990年代末和2000年代初，互联网开始彻底改变商业运营，开创了新的商业路径，最终要求劳动力掌握新的技能。随着企业将AI集成到运营中，多个行业面临着类似的过渡——强调持续学习和适应能力的必要性。
AI技术的关键发展
自机器学习和自动化出现以来，AI技术的演变标志着几个重大里程碑：
- 1960年代-1970年代：对AI的初步探索，包括早期算法和基本机器学习技术的开发。
- 1980年代：专家系统的出现，旨在模仿人类决策能力。
- 2010年代：深度学习算法的突破和数据的快速增长导致在金融、医疗和零售等多个领域应用更为复杂。
- 2020年代及以后：生成AI应用（如ChatGPT和DALL-E）作为从客户服务到内容创作等多项任务的辅助工具出现。
这一历史背景突显了技术革命的周期性特征以及工人在这些变化中不断演变的必要性。
AI能力对员工的影响
吕特克促进Shopify员工AI流利度的承诺暴露出几个重要影响，特别是在劳动力动态和生产力方面：
1. 技能提升与职业发展
在AI技术日益增多的时代，员工掌握新技能的需求变得至关重要。通过要求员工具备AI能力，Shopify确保其劳动力保持竞争力和相关性。持续教育和培训计划，如研讨会和在线课程，可能成为维护Shopify员工参与度和生产力的重要组成部分。
2. 增强的协作与效率
随着员工学习如何使用AI工具，他们不仅提高了个人生产力，还促进了更大的协作。AI可以通过自动化重复任务和加快决策过程来简化团队工作流程。所有员工参与AI的工作，跨职能协作可能变得更加顺畅，促进知识共享的环境繁荣。
3. 对工作保障的担忧
尽管有潜在的生产力收益，但由于AI自动化带来的工作岗位取代问题依然存在。根据最新发现，50%每周使用生成AI的员工担忧此技术可能最终取代他们的特定工作角色。尽管吕特克的备忘录强调AI是一种增强能力的工具而非取代工人的方式，但对工作保障的焦虑仍然是雇主和员工共同面临的重大挑战。
4. 组织文化的转变
将AI能力作为基本期望的制度安排表明Shopify内部文化的转变。这传达了对创新的承诺，并强调适应的重要性。这种文化鼓励增长心态，鼓励员工接受变化并在面对不确定性的情况下不断追求改进。
AI集成的真实案例
AI在企业中应用的更广泛背景可以通过各个行业示例来说明：
a. 零售：沃尔玛
沃尔玛开始使用机器学习算法分析大量顾客购买数据，以预测购买模式并优化库存管理。通过利用AI来预测需求，沃尔玛提高了供应链效率，最终使公司和顾客双方受益。
b. 医疗：IBM Watson健康
IBM的Watson健康利用AI协助诊断、治疗方案和患者管理。通过分析巨大数据集，Watson可以为医生提供基于证据的建议，展示了AI在关键情况下增强人类决策的潜力。
c. 金融：摩根大通
摩根大通使用AI算法检测欺诈交易。通过实时分析交易模式，银行能够有效降低与欺诈相关的风险，从而在保护顾客的同时提高运营效率。
这些例子反映了在各个商业流程中显著集成AI的更广泛趋势，强调了所有员工适应并熟练使用这些技术以提高绩效的必要性。
工作场所AI的未来考虑
随着像Shopify这样的组织逐步加强对AI的采用，几个关键领域值得关注：
1. 伦理AI使用
企业必须面对AI的伦理影响，包括偏见和透明性等问题。由于AI系统可能会在数据中延续现有偏见，因此确保分析各个层面的公正和公平使用仍然是组织面临的关键关切。
2. 自动化与人际联系的平衡
虽然AI承诺提高效率，但公司也必须考虑客户服务和客户关系中人与人之间互动的价值。在自动化与人类员工提供的个性化接触之间找到平衡对维护客户满意度至关重要。
3. 监管框架
随着AI技术的快速发展，指导AI使用的监管框架必须同步演变。像Shopify这样的公司可能需要倡导明确的指导方针，以保护企业和消费者，同时鼓励创新并确保问责制。
4. 持续学习范式
知识领域正在发生变化；组织和教育机构可能需要合作开发课程，以便为未来的员工在AI丰富的工作场所做好准备。终身学习的重视可能成为劳动力准备的基石。
常见问题
Shopify如何评估员工的AI能力？
AI的使用将成为绩效评估的一部分，具体问题旨在评估员工对AI工具的理解和应用。
员工将获得哪些资源来学习AI？
Shopify可能会提供内部培训项目、研讨会以及专门针对AI能力的在线学习平台的访问。
在工作场所采用AI是否存在风险？
是的，涉及工作岗位被取代、伦理AI使用以及在自动化与人际互动之间保持平衡等方面的担忧。
企业如何确保伦理AI的使用？
实施清晰的伦理指南、透明的实践和对AI系统的定期审计可以帮助减轻偏见的风险，并确保负责任的使用。
各行业关于AI的更大趋势是什么？
许多行业正在采用AI技术以提高效率、改善决策并优化客户互动，从而导致商业运营的重大转型。
随着形势的不断发展，AI在塑造未来工作中的角色日益关键变得清晰可见。Shopify的指令呼吁所有组织重新评估他们在这个新时代中技术整合和劳动力发展的方法。
