Leveraging Generative AI for Job Augmentation and Workforce Productivity:Scenarios, Case Studies, and a Framework for Action.pdf

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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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