Shopify 首席執行官托比亞斯·呂特科（Tobias Lütke）對員工的 AI 精通度設定了期望.
目錄
關鍵亮點
- Tobias Lütke 強調人工智慧 (AI) 的專業能力對 Shopify 員工的重要性，這是一個基本的期望。
- 首席執行官計畫將人工智慧技能評估納入績效評估，並期望員工在團隊中分享見解。
- 最近的調查顯示，雖然許多員工感覺人工智慧可以提升生產力，但仍然擔心工作置換的問題。
簡介
在技術以空前速度發展的時代，企業正在努力有效整合人工智慧 (AI) 進入日常運營。 一項顯著的統計數字突顯了這一緊迫性：最近的一份報告顯示，82% 的每週接觸生成式人工智慧的員工認為它增強了他們的生產力。隨著人工智慧越來越成為現代商業實踐的基石，Shopify 的首席執行官 Tobias Lütke 採取了大膽的立場，表示對人工智慧的專業能力不再是可選的——而是所有員工的基本期望。
本文將深入探討 Lütke 最近對 Shopify 的人工智慧能力要求的公告，探討此指導方針在更廣泛的就業環境中的影響，以及分析在工作場所採用人工智慧所帶來的潛在好處和挑戰。
Shopify 的人工智慧指導方針
Tobias Lütke 在一封內部備忘錄中宣布了他對 Shopify 員工的期望，並在洩露後公開分享。 他澄清說，有效地使用人工智慧現在是一項基本要求，反映出他早些時候對員工探索人工智慧工具的較為謹慎的鼓勵的轉變。 Lütke 寫道：“我們通過保持每個人都在前沿，並提供所有最好的工具，讓我們的商家能比他們自己曾經想到的成功。”
該指導方針正值商家越來越多地利用人工智慧來增強業務的時候，使得 Shopify 員工掌握這項技術以保持競爭優勢變得至關重要。正如 Lütke 強調的，“今天這是一個萬能工具，將只會變得越來越重要。”
此外，該備忘錄列出了具體的倡議，包括：
- 將與人工智慧相關的問題納入員工的績效評估。
- 在同事之間建立有關人工智慧工具和應用的知識共享文化。
- 要求希望獲得額外資源的團隊說明為何人工智慧無法完成所需任務。
這一舉措標誌著對人工智慧技能在以技術為重點的經濟中至關重要的更大認識，同時為 Shopify 在不斷演變的數位環境中適應和蓬勃發展奠定基礎。
歷史背景：人工智慧在工作場所的演變
人工智慧技術與生產力之間的聯繫並不新鮮。 歷史視角顯示，技術進步一直在不斷重塑勞動市場。 工業革命，例如，自動化了工藝，雖然導致了效率的提高，但也造成了勞動力置換。
近來，人工智慧的出現引發了類似先前技術動盪的討論。 在1990年代末和2000年代初，互聯網開始徹底改變商業運作，為商業開創了新的途徑，最終對勞動力提出了新的技能需求。 當企業將人工智慧整合到其運營中時，許多行業正遇到類似的過渡——強調持續學習和適應的必要性。
人工智慧技術的關鍵發展
自機器學習和自動化出現以來，標誌著人工智慧技術演變的幾個重要里程碑：
- 1960s-1970s：對人工智慧的初步探索，包括早期演算法和基本機器學習技術的發展。
- 1980s：旨在模擬人類決策能力的專家系統的出現。
- 2010s：深度學習演算法的突破及數據的快速增長導致各領域（包括金融、醫療保健和零售）中更複雜的應用。
- 2020s 起：生成式人工智慧應用，如 ChatGPT 和 DALL-E，作為能協助各種任務的工具，從客戶服務到內容創建。
這一歷史背景強調了技術革命的循環性以及工人必須隨著這些變化而演變的持續必要性。
人工智慧能力對員工的影響
Lütke 支持 Shopify 員工提升人工智慧流利度的承諾暴露了幾個關鍵影響，特別是在勞動力動態和生產力方面：
1. 提升技能和專業發展
在人工智慧技術迅速增長的時刻，員工獲取新技能的需求至關重要。 通過強制要求人工智慧的專業能力，Shopify 確保其勞動力保持競爭力並符合需求。 持續的教育和培訓計畫，像是工作坊和在線課程，將可能成為保持員工參與和生產力的關鍵。
2. 增強協作與效率
隨著員工學會使用人工智慧工具，他們不僅提高個人生產力，還促進更大的協作。 人工智慧可以通過自動化重複任務和加快決策過程，簡化團隊的工作流程。 當所有員工都接觸人工智慧時，跨功能的協作可以變得更加無縫，創造一個知識共享蓬勃發展的環境。
3. 對工作安全的擔憂
儘管有潛在的生產力增益，對於由於人工智慧自動化帶來的工作置換的擔憂仍然存在。 根據最近的發現，50% 每週使用生成式人工智慧的員工擔心該技術最終可能取代他們特定的工作角色。 雖然 Lütke 的備忘錄強調人工智慧是增強能力的工具，而不是取代工人的工具，但對於工作安全的焦慮仍然是雇主和員工共同面臨的關鍵挑戰。
4. 組織文化的轉變
將人工智慧的專業能力確立為基本期望的做法標誌著 Shopify 的文化轉變。 這表達了對創新的承諾，並強調了適應性的重視。 這種文化鼓勵員工擁抱變化，不斷尋求改進——即使在對他們的角色感到不確定的情況下。
人工智慧整合的實際案例
企業中人工智慧利用的更廣泛背景可以通過各種行業實例來說明：
a. 零售：沃爾瑪
沃爾瑪已經開始使用機器學習演算法來分析客戶購買的海量數據，以預測購買模式和優化庫存管理。通過使用人工智慧預測需求，沃爾瑪改善了供應鏈效率，最終使公司和其客戶都受益。
b. 醫療保健：IBM Watson Health
IBM 的 Watson Health 利用人工智慧協助診斷、治療選擇和病人管理。通過分析大量數據集，Watson 可以為醫生提供基於證據的建議，展示了人工智慧在關鍵情境中增強人類決策的潛力。
c. 金融：摩根大通
摩根大通利用人工智慧演算法檢測欺詐交易。通過實時分析交易模式，該銀行能有效減少與欺詐相關的風險，從而保護客戶，同時提高運營效率。
這些實例反映了在各種商業流程中顯著整合人工智慧的更廣泛趨勢，強調所有員工都必須適應並熟練運用這些技術以提升表現。
未來人工智慧在工作場所的考量
隨著像 Shopify 這樣的組織進一步擁抱人工智慧，幾個關鍵領域值得關注：
1. 道德的人工智慧使用
公司必須應對人工智慧的道德影響，包括偏見和透明度等問題。由於人工智慧系統可能延續數據中存在的偏見，確保在所有層面的分析中實現公平和公正的使用仍是組織的關鍵關注。
2. 自動化與人情味的平衡
儘管人工智慧承諾提高效率，但公司也必須考慮到人際互動在客戶服務和客戶關係中的價值。 在自動化與人類員工提供的個性化服務之間取得平衡對於維持客戶滿意度至關重要。
3. 監管框架
隨著人工智慧技術的快速擴展，指導人工智慧使用的監管框架必須同時進化。 像 Shopify 這樣的公司可能需要主張建立清晰的指導方針，以保護企業和消費者，鼓勵創新，並確保問責制。
4. 持續學習的範式
知識的形勢正在變化； 組織和教育機構可能需要合作發展準備未來員工適應人工智慧豐富的工作場所的課程。 對終身學習的強調可能成為勞動力準備的基石。
常見問題
Shopify 員工的人工智慧專業能力將如何評估？
人工智慧的使用將成為績效評估的一部分，特定問題將設計用以評估員工對人工智慧工具的理解和應用。
員工將有哪些資源來學習人工智慧？
Shopify 可能會提供內部培訓計畫、工作坊，以及訪問專門針對人工智慧專業的在線學習平台。
在工作場所採用人工智慧是否存在風險？
是的，存在與工作置換、道德人工智慧使用相關的擔憂，並且必須在自動化和人際互動之間維持平衡。
企業如何確保道德人工智慧的使用？
實施明確的道德指導方針、透明的實踐以及對人工智慧系統的定期審核，可以幫助減少偏見的風險並確保負責任的使用。
各行各業對人工智慧的更大趨勢是什麼？
許多行業正在採用人工智慧技術，以提高效率、改善決策並優化客戶互動，這導致商業運作的重大轉變。
隨著環境不斷演變，顯然人工智慧將在塑造未來工作中發揮越來越重要的角色。 Shopify 的指導方針是對各組織的號召，以重新評估如何在這個新時代中進行技術整合和勞動力發展。
