人工智能驱动的组织转型：重塑运营模式与未来技能发展

以人工智能为核心的数字化转型正在深度重构企业的运作机制、竞争态势与成长路径。借助Kilshaw跨领域的丰富实践，我们得以透视人工智能如何重新定义组织形态，揭示此次变革与历次技术革命的根本区别，以及对员工学习演进与未来工作范式的长远影响。

早期采纳者与后期使用者之间的人工智能应用差距，引发了个人与组织在技术接受速度上的显著分化

人工智能驱动的转型有何本质区别？

Kilshaw强调，当前人工智能引领的转型在多个维度上与过往技术演进截然不同。

首先是发展节奏的颠覆性加速。Kilshaw指出：“仅在两年半内，我们就经历了从ChatGPT初代问世到多领域智能模型超越博士水平的飞跃。即便对专注该领域的专家而言，这种变革速度也令人目不暇接。”以往技术进步多停留于辅助角色（如微软的曲别针助手），难以匹敌人类智能。而今，人工智能已在医学影像解析、创意内容生成等专业领域达到或超越人类水准。这种能力的跃升，为众多专业人士带来了深层的职业危机感。

早期与后期人工智能应用者之间的鸿沟，也导致个体与组织在接纳速度上产生明显分歧。

Kilshaw引用Slack/Salesforce的研究，将企业员工分类为：全力拥抱的“先锋派”、审慎观察的“稳健派”以及怀疑抗拒的“迟疑派”。这种认知差异使得组织内部协作面临诸多摩擦，因为团队需在不同人工智能整合度与接受度下协同工作。即便在同一部门内，人工智能技能与应用熟练度的不均分布，也带来了前所未有的管理难题。

信任与可解释性是人工智能应用区别于以往技术的另一关键。“若不阐释‘黑箱’及人工智能的决策逻辑，那些拥有十五年相关决策经验的人士会质疑建议的可靠性，”Kilshaw表示。这一挑战在最新推理模型中尤为凸显。Anthropic（Claude）的新近研究发现，约75%的生成式模型回答缺乏推理过程的透明说明。伦理风险也远高于过往技术，Kilshaw警告：“对人工智能失控、数据滥用及‘竞相降低标准’的忧虑十分严峻，特别是在缺乏强力全球协作或治理框架的情况下。”

这些问题推动组织建立更精密成熟的框架，不仅评估人工智能能否优化流程，还需审视改进是否契合组织价值观，并在职场中维护人的尊严。这一伦理维度，或许是与历次技术革命最鲜明的区别。以往技术革新聚焦效率提升，而人工智能则直面一个更根本的议题：在新工作世界中，人与机器的关系如何重构。

人工智能如何重构组织运作

人工智能正从以下几个核心方面重塑企业的组织运作模式：

通过数据融合破解信息孤岛

人工智能助力企业打通跨部门的数据屏障。以赛诺菲为例，这家通过超400次并购组建的医药巨头，利用人工智能成功整合了分散的组织架构。

“赛诺菲开发了一款名为‘plai’的移动应用，”Kilshaw阐述，“它聚合了公司各系统的数据，为产品规划、商业策略、预测及制造质量等环节提供人工智能决策支持。”

此方法协助CEO Paul Hudson实现“一个赛诺菲”的愿景，即通过高度透明化将公司多元运营融为一体。在制药等受监管行业，此类整合必须在遵循复杂法规的前提下释放价值。

革新研发与开发周期

在研发密集型行业，人工智能正彻底重塑开发周期与流程。Kilshaw解释道：“赛诺菲与Open AI及专业供应商的合作，聚焦于缩短从分子发现到完成临床试验并获得FDA批准的周期。缩短这一周期意味着研发效能的提升，能让患者更早获益。”

人工智能还能提前辨识研发风险：“若在临床一期就能预判药物可能失败，相较于二期才终止，可节约巨额成本。因为临床试验随阶段推进，涉及的患者群体扩大，成本也显著攀升。”

在标准化与定制化间寻求平衡

成功的人工智能应用需协调好标准化与差异化的关系。组织既需要统一的数据架构与方法，同时也应为定制化应用保留弹性空间。

这种平衡亦适用于企业并购与整合。例如，在向成熟组织引入人工智能能力时，保持一定独立性，可保护被收购团队的创新文化，同时又能利用组织的规模与资源优势。

随着人工智能能力持续增强，人类独有的价值愈发显得珍贵

人的因素：人工智能变革中的核心能力

随着人工智能能力不断演进，人类特有的价值愈加弥足珍贵。Kilshaw指出了以下几项关键能力，这些能力将界定在人工智能增强的未来中取得成功的专业人士。

学习敏捷性：“学习是唯一永不褪色的能力，在当下尤为如此，”Kilshaw称。组织必须营造一种心理安全的环境，让人们能在无惧失误的情况下尝试人工智能工具。如果人工智能提升了我们的生产力，这些增益能否再投资于个人成长，以跟上颠覆的节奏？

信任但验证：“切勿盲目信赖人工智能。你需有能力识别那些不一致、错误与幻觉，”Kilshaw警示，“正如你不会因GPS指示而驱车坠崖，你必须将常识应用于人工智能建议的甄别中。”

跨越式发展机遇：“人工智能不仅是更快的马，”Kilshaw阐释，并援引亨利·福特的名言（或许为杜撰）：若询问顾客所需，他们会说‘更快的马’，而非一辆汽车。“勿仅对现有流程进行数字化，或简单套用人工智能。退后一步，深思人工智能究竟能开启哪些以往根本无法实现的突破性能力或全新可能性？”

对学习与发展的重塑

人工智能正在重组组织的运作与技能，这意味着学习与发展职能也需相应调整。具体如下：

人工智能对学习与发展的影响是双重的：一方面，学习与发展职能自身正在变革（由内而外的影响）；另一方面，该职能部门需助力组织学习并拥抱新技术（由外而内的影响）。

传统学习与发展长期遵循ADDIE模型——分析、设计、开发、实施与评估，这是一种结构化方法，涵盖需求评估、教学设计、内容创建、交付及效果衡量。

类似地，Kirkpatrick评估模型一直是衡量学习成效的标准，包含四个层次：反应（学员满意度）、学习（知识获取）、行为（技能应用）以及结果（业务影响）。Kilshaw表示，人工智能正彻底重新定义这些既有流程。

“传统ADDIE模型涉及一系列结构化步骤：访谈、小组讨论、设计、测试、招标、外包，以及最终用‘笑脸调查表’进行评估，”Kilshaw详解，“而我正在构建一个系统，它将课程文档置入向量数据库，并利用人工智能界面实时追踪情绪背景、挫折程度与学习挑战。”

此法同时变革了内容创建与衡量方式。“你可不再依赖传统学习模型，而是实现超个性化教育，在一小时内启动新项目，并对学习者进展进行个体化追踪，”Kilshaw指出，“该系统拥有50项学习者进展指标，包括通过鼠标移动或语音语调侦测挫败感。这对学习评估的影响深远，Kirkpatrick模型及其四层评估概念已消融，如今你能实时持续测量情绪背景、学习效率与变革采纳情况，比传统评估提供的洞察更为丰富。”

跟上人工智能步伐：组织的应对之策

组织如何助力员工适应这一快速演进的技术变迁？Kilshaw提供了几种切实可行的方法。

“每个人都需转变观念，人工智能并非由数字化部门专管，正如二十年前没有专门Excel部门帮你处理电子表格一样，这是我们皆需拥抱的事务。”Kilshaw称。

他强调领域特定应用，“若我在财务部门，如何利用人工智能获取财务收益？若我在销售或市场部门，它如何助我？将人工智能与你的工作情境结合，使其更具现实意义，催生真正可落地的应用场景。”

组织必须识别并提供结构化的实验机会，“创造时间、能力与心理安全感，让人们能尝试这些工具。为员工提供资源，教授伦理知识，并展示如何将人工智能应用于他们的具体工作挑战。”

人工智能时代的职业指南

对于应对这一快速变革环境的职场人士，Kilshaw凭借其跨行业经验，提出实用建议：“思考你具备哪些可迁移技能，这些技能在另一行业中可能极具价值，甚至稀缺。”他建议，“保持开放心态，探索并挑战你对不同行业的固有认知。并非所有制药行业都慢，也非所有消费品公司都快。每个行业皆有主观意义上的‘优’公司与‘劣’公司，此种‘优’‘劣’常因人而异、因体验而异。”

Kilshaw强调跨行业经验的价值：“我发现，高绩效团队囊括技能与经验迥异之人。多元化团队解决问题时，你会获得五种不同方法，而非群体思维。”

诚然，人类与人工智能的工作转移犹如“单向传递接力棒予机器，因其不会在某一刻归还”，但Kilshaw也警告勿在知识领域过度专精。“人工智能首先瞄准知识密集型领域——如医学诊断与宪法法律。留给人类的包括同理心、情商、领导力、批判性思维、战略思维以及融会贯通之能，这些技能比领域特定专业知识更易迁移，将在未来推动更多跨行业流动，而非更少。”

总结

人工智能革命与以往技术变革本质迥异——它速度更快、能力更强，且可能对既有工作方式产生更深远冲击。那些能够脱颖而出的组织，必然是在标准化与差异化间找到平衡，拥抱持续学习，并将人才聚焦于真正不可替代的人性领域。

正如Kilshaw所言，最有望在人工智能时代繁荣发展的，是那些不视人工智能为单一效率工具，而将其作为重定义可能性边界的催化剂的机构。无论是制药、能源或消费品行业，未来竞争优势将属于那些能融合人类创造力与人工智能分析力，同时具备清晰伦理指引引领转型的组织。

本文翻译自I by IMD，中文版本仅供参考。文中所表达的观点均为作者个人观点，并依据学术自由原则独立撰写和发布，其中所述观点并不必然代表TONOMUS或其关联机构的立场或观点。

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