Leveraging Generative AI for Job Augmentation and Workforce Productivity：Scenarios, Case Studies, and a Framework for Action.pdf
这份世界经济论坛发布的报告探讨了生成式人工智能（GenAI）在增强工作和提高劳动力生产力方面的应用。报告基于对现有研究的综述、情景分析以及早期采用者的案例研究，提出了一个旨在促进工作增强的行动框架。
**全球背景：**
GenAI与其他人工智能发展的不同之处在于，它能够扩大人工智能的使用范围，并消除专业知识的障碍。GenAI通过释放员工在低价值任务上花费的时间，使其能够从事更高附加值的活动，从而促进经济和生产力增长。此外，GenAI还具有增强员工技能和能力，从而提高生产力并创造新的价值形式的潜力。
**情景分析：**
由于技术发展迅速，很难预测未来。报告提出了基于两个关键不确定因素的情景：对GenAI的信任程度以及GenAI的适用性和质量是否会持续提高。
* **高信任度且质量持续提升：**劳动力生产力增长和工作增强的最大收益。
* **低信任度且质量停滞不前：**错失生产力提升和工作增强的机会。
**早期采用者的见解：**
报告采访了来自各行各业的20多家早期采用者，他们正在追求GenAI，部分原因是对生产力提升的信心。他们还认为GenAI将提高工作质量和员工体验，并希望以此先发制人地应对潜在的业务中断。
* **数据驱动型组织：**他们强调在推广到整个组织之前，需要在小群体中开发和测试GenAI解决方案。
* **风险管理：**他们非常重视风险管理，包括设计具有“人在回路中”的流程，组建内部委员会或理事会，以制定内部规则、标准和框架，评估用例并考虑使用GenAI的可持续性影响。
* **自下而上与自上而下的结合：**早期采用者将自下而上与自上而下的方法相结合，并得到领导层的有力支持，并依赖员工的创新能力。
**行动框架：**
结合情景分析和早期采用者的经验教训，报告提出了一个可操作的框架，以促进工作增强和劳动力生产力增长。该框架侧重于组织可控的因素，旨在为GenAI劳动力部署之旅的初学者以及寻求扩大现有努力的人员提供帮助。
该框架强调了围绕两个核心主题的关键要素：
* **赋能：**侧重于建立基础和指导原则，包括GenAI愿景和战略、数据和技术基础设施以及法规遵从性和治理。
* **参与：**侧重于促进GenAI工作应用被有效采用并集成到工作流程中，以产生期望的收益。这些要素包括：文化和变革管理、技能发展和重新部署以及用例管理。
总之，GenAI在工作场所的应用既有机遇也有挑战，需要组织采取灵活的策略，充分利用GenAI的潜力，同时重视伦理、法规和员工福祉。报告提出的框架旨在帮助组织应对这一变革，实现工作增强和生产力增长。
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