在劳动力中对人工智能期望的增长：Shopify与未来的就业.
目录
- 关键亮点
- 介绍
- Shopify的新常态
- 人工智能工具 adoption 激增
- 就业前景：不确定中的机遇
- 应对人工智能狂热：衡量成果与有效性
- 生成性人工智能的挑战
- 适应的真实案例
- 反思与未来影响
- 常见问题
关键亮点
- Shopify首席执行官Tobi Lutke已将使用生成性人工智能作为所有员工的关键期望，反映了工作场所的更广泛趋势。
- 相当大比例的美国人对人工智能将导致失业表示担忧，而一些专家认为公司仍在招聘能够有效利用人工智能工具的人才。
- 变化的环境要求工人调整他们的技能，强调创造力和专业知识而不是传统的任务执行。
- 报告显示人工智能实施与可衡量结果之间存在脱节，提出了关于商业中人工智能战略性使用的问题。
介绍
想象一下，走进办公室却发现一个命令：“掌握生成性人工智能工具，否则面临裁员。”这不是某部反乌托邦小说的场景，而是对现代职场期望演变的一个窥探，因为Shopify最近要求员工必须掌握生成性人工智能。随着人工智能不断渗透到各个行业，劳动市场的影响深远，引发了关于效率、创造力和工作安全的辩论。本文探讨人工智能在像Shopify这样的工作场所的整合如何重塑工作期望、员工态度以及对数字时代就业的更广泛影响。
Shopify的新常态
在一份引起广泛媒体关注的备忘录中，Shopify首席执行官Tobi Lutke表示，有效利用人工智能现在是电商巨头每位员工的基本期望。该公司约有8100名员工，发出了一个大胆的信号：适应能力和技术敏感性不再是可选的，而是其员工的必要品质。
备忘录的关键要点
- 强制适应：鼓励员工尝试人工智能解决方案并分享在团队中的应用见解。
- 资源分配：团队必须通过证明人工智能工具无法独立满足需求来合理化资源请求。
- 绩效评估：即将到来的员工评估预计将包括询问在工作中如何使用生成性人工智能工具。
Lutke的指示表明了公司对人工智能在生产力中作用的深刻转变。Shopify的战略本质上揭示了一个信念：那些拒绝适应的人可能会在日益技术化的环境中变得过时。
人工智能工具 adoption 激增
除了Shopify，生成性人工智能工具的 adoption 趋势在各行业迅速升温。一项由G-P（全球就业服务提供商）进行的调查显示，91%的高管正在加大组织内的人工智能 initiatives。随着公司希望提升效率并简化运营，依赖人工智能已成为现代商业战略的基石。
技能景观的变化
随着人工智能承担更多传统角色，对新职位的必要技能也在不断演变。员工现在不仅需要在特定领域展示专业知识，还需要在利用人工智能时展现创造力。
- 主题专家：员工必须在各自领域深化知识，以补充人工智能工具。
- 判断与决策：工人必须将自己的角色从执行任务转变为对人工智能产出进行关键监督。
- 灵活性与实验：愿意迭代和尝试新技术对于职业发展变得越来越重要。
这一转变引发了重要问题：人类劳动力能否跟上人工智能的快速整合？他们如何能在这一变化的环境中寻求有利位置？
就业前景：不确定中的机遇
公众对人工智能驱动变革的看法不一。根据Pew Research Center调查，64%的美国成年人担心人工智能的增长会导致就业机会减少。然而，并不是所有人都持这样的忧虑态度。G-P首席执行官Nicole Sahin表示，与普遍失业的恐惧相反，公司仍在招聘，特别是寻找能够灵活运用人工智能和自动化的人。
人工智能整合下的招聘趋势
- 就业增长：尽管某些角色可能会因人工智能能力而被淘汰，但对具备人工智能技能的人才需求激增。
- 独特技能组合：公司正向招聘表现出创造力和适应性的人士，成为与人工智能系统协作的重要特质。
- 工作描述的演变：随着团队结合人工智能，工作描述现在强调与人工智能相关的任务和创造力，从而重新定义雇主所寻求的资格。
现实世界的影响
对人工智能 adoption 的期待使某些组织重新评估其招聘模式。例如，公司开始优先考虑具有与人工智能系统工作经历的候选人，这表明在未来，技术流利度可能成为许多工作的先决条件，而不仅仅是附加福利。
应对人工智能狂热：衡量成果与有效性
尽管伴随人工智能 adoption 的热情，但咨询公司Coastal的一份最新报告显示，期望与结果之间存在脱节：50%的企业领袖表示没有看到人工智能技术的可衡量投资回报。这引发了一个问题——公司是否有效地将人工智能整合到其运营中，还是仅仅追逐一个趋势？
战略与执行之间的脱节
Coastal的报告强调了与人工智能战略使用相关的关键担忧：
- 缺乏明确的商业对齐：许多组织缺乏一致的策略，使人工智能能力与商业目标对接，可能导致孤立的人工智能项目没有实质性结果。
- 投资回报率：有相当一部分公司在其人工智能倡议中几乎没有看到投资回报的压力逐渐增加，要求组织展示有效的人工智能利用。
生成性人工智能的挑战
在工作场所中使用生成性人工智能的一个重大障碍是其可靠性。像ChatGPT这样的人工智能模型以“幻觉”问题而闻名，可能生成虚构或不准确的信息，而不是承认知识的空白。
对工人的影响
专家强调在使用生成性人工智能时保持警惕的重要性。工人验证人工智能输出的必要性强调了人类监督的价值：
- 专业化要求：由于通用语言模型可能无法提供可靠输出，能够准确服务特定过程的专业工具变得越来越重要。
- 技能发展：工人必须发展不仅利用人工智能的技能，还需要管理其产生的输出。
在Shopify的案例中，Lutke的信息强调员工不能选择不学习和适应——成功取决于他们在导航人工智能复杂性方面的能力。
适应的真实案例
随着公司适应人工智能的存在，真实的案例研究揭示了各种整合方法：
- Shopify的双重策略：Shopify的方法结合了员工再技能培训和创新，鼓励团队自信地将人工智能运营化。
- 科技创业公司：许多科技创业公司正在利用针对特定功能的利基人工智能工具，而不是广泛应用，从而降低与幻觉相关的风险。
- 用户培训计划：公司正在投资培训项目，帮助员工学习如何有效地与人工智能合作，关注实际应用而不是理论。
反思与未来影响
随着劳动力面对人工智能整合的现实，其影响深远。适应能力成为个人和组织的一个定义性因素。此外，随着环境的演变，各公司需要在利用人工智能效率与保持推动创造力和创新的人类元素之间找到平衡。
工作岗位被取代的潜力必须与通过这场技术演变创造的机会进行权衡。主动与员工就人工智能的影响进行交流的组织，可能会培养出工作满意度和生产力和谐共存的环境。
常见问题
人工智能真的会取代工作吗？
尽管人工智能可能导致一些职位的自动化，但它也创造了需要不同技能的新就业机会。适应并接受人工智能技术的工人可能会在就业市场上更具竞争力。
员工如何为更大程度的人工智能整合做好准备？
员工可以通过增强他们的技术技能，关注创造力，发展对人工智能如何补充而不是取代他们角色的深刻理解来做好准备。
公司可以采取什么措施确保人工智能实施有效？
公司应该制定明确的战略，使人工智能倡议与其商业目标对齐，为员工提供培训机会，并持续评估其人工智能投资的投资回报。
在工作过程中使用生成性人工智能是否存在风险？
是的，生成性人工智能因其“幻觉”倾向可能导致不准确，因此工人需要验证输出并用人类洞察进行补充。
随着人工智能的崛起，人力资源的角色将如何演变？
人力资源将在管理人才获取、再技能培训和培养适应性文化方面发挥核心作用，因为随着人工智能整合，工作的性质正在发生变化。
总之，随着像Shopify这样的组织将生成性人工智能作为工作场所的常态，工人与技术并肩发展的必要性更加明显。围绕人工智能的对话必须包括它对效率的潜力和它对人类劳动力影响的细微差别。
