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作家 |   柳鑫荻

来源   | 图灵财经   管千里着精真金不怕火慧

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文章仅代表作家本东谈主不雅点

责任场地的超等代理：增强职工才略，开释 AI 的沿路潜能

Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI ’ s full potential

玄虚

险些通盘公司皆对东谈主工智能进行了投资，但独一 1% 的公司以为它们依然纯熟。

咱们的研究发现，扩大范围的最大扼制不是职工——他们依然作念好准备，而是携带者——他们的招引速率不够快。

内容追想

跟着 Anthropic、Cohere、谷歌、Meta、Mistral、OpenAI 等公司开拓出功能强盛的大型讲话模子（LLM），咱们依然进入了一个全新的信息技艺时期。麦肯锡的研究表露，AI 的长久机遇是，企业使用 AI 可增多 4.4 万亿好意思元的坐褥率增长后劲。

挑战就在这里：AI 的长久后劲雄壮，但短期答复却不解确。畴昔三年，92% 的公司谋略增多 AI 投资。不外，尽管险些通盘公司皆在投资 AI，但独一 1% 的携带者称我方的公司在部署方面 "纯熟"，这意味着 AI 已绝对融入责任经过，并激动了本质性业务恶果。面前最大的问题是，企业携带者何如部署资金，并招引其组织更接近东谈主工智能的纯熟度。

这份研究讲述是由里德 - 霍夫曼（Reid Hoffman）的文章《超等代理：东谈主工智能畴昔可能出现的问题》（Superagency）激发的。受到《超等代理》一书的启发，麦肯锡提议了一个访佛的问题： 公司何如才略欺诈 AI 来增强东谈主的能动性，并将责任场地的创造力和坐褥力提高到新的水平？AI 不错激动雄壮的积极和颠覆性变革。这种变革需要一定的时刻，但携带者们毫不可泄劲。相悖，他们必须在今天斗胆前进，以幸免未来失去竞争力。紧要经济和技艺变革的历史标明，这种时刻不错决定公司的盛衰。40 多年前，互联网降生。从其时起，Alphabet、亚马逊、苹果、Meta 和微软等公司的市值已达万亿好意思元。更为潜入的是，互联网改动了东谈主们的责任阵势和信息获取阵势。面前的 AI 就像多年前的互联网：企业携带者靠近的风险不是想得太大（think big），而是想得太小（think small）。

以前两年技艺的赶紧发展过火对企业

领受东谈主工智能的影响

AI 被视为堪比蒸汽机、印刷术和汽车的划时期立异，其私有之处在于不仅能自动化任务，还能实施剖判功能（如学习、推理、决策）。通过"超等智能体"（superagency）的观点，AI 与东谈主类协同责任，提高个东谈主坐褥力与创造力，重塑技艺互动阵势并激动社会经济变革。Reid Hoffman（LinkedIn 和 Inflection AI 的和解创举东谈主之一）等科技魁首强调，AI 将防碍信息获取的局限，缩小妙技门槛，使学问应用更高效，从而惠及全社会。

以前两年，AI 在五大鸿沟取得了显贵进展：开头是推理才略的提高。GPT-4 等模子已能通过讼师磨真金不怕火和医学测试，接近高学历东谈主类水平。新一代模子（如 Google Gemini 2.0）扶持多措施推理和策略制定，成为"东谈主类想维伙伴"。

其次是动作代理 AI（Agentic AI）的才略。从辅助器用演变为自主实施复杂任务的"数字职工"。举例，Salesforce 的 Agentforce 可模拟产物发布、协调营销举止，结束东谈主机合营。

第三是多模态才略，不错交融文本、音频和视频处理，如 Google Gemini Live 结束拟东谈主化对话，OpenAI 的 Sora 可将翰墨滚动为视频。

第四是硬件方面的立异。专用芯片（如 GPU、TPU）和边际狡计不错显贵提高算力，扶持及时应用（如电商客服和保障理赔的图像分析）。

第五是透明度提高。模子可说明注解性增强（如 Anthropic 透明度评分提高），不错匡助监测偏见与合规性，缩小部署 AI 的风险。

职工和携带者的作风和看法

调查表露，94% 的职工与 99% 的高管对生成式 AI 器用具备一定熟悉度，但携带者严重低估了职工的试验使用率：高管臆想仅 4% 的职工将 AI 用于 30% 以上的平日责任，而职工自报比例高达 13%。此外，47% 的职工展望畴昔一年内 AI 将掩盖其 30% 以上任务，远超高管预期的 20%。

对于接下来的责任，近半数职工渴慕企业提供崇敬 AI 培训（48%），并但愿 AI 器用能无缝融入现存责任流（45%）。然则，22% 的职工以为面前得到的扶持不及，尤其在非好意思国地区（如澳大利亚、印度），尽管 84% 的海外职工称得回充分扶持，但仍担忧培训不及。企业需要优先参预资源，通过培训、器用试点及激励机制（如奖金、认同）加速 AI 普及。

在这些职工中，35-44 岁的千禧职工（ ( 1981-1996 生东谈主）展现出最高的 AI 祥和与才略。他们中的 62% 自评闪耀 AI，远超 Z 世代（50%）和婴儿潮一代（22%）；90% 对责任中使用 AI 感到自信，且动作经管者，68% 每周密少为团队保举 AI 器用，其中 86% 收效处置问题。企业应积极赋能这一群体，使其成为 AI 转型的"里面推手"，通过教会共享与器用保举加速团队适应。

图 1：各年纪段职工对 AI 的评价

AI 部署对速率和安全性的需求

生成式 AI（如 ChatGPT）以破记载速率普及，用户数超 3 亿 / 周，90% 钞票 500 强企业已领受。然则，47% 的高管以为企业 AI 器用开拓过慢，主因是东谈主才缺口（46%）与资源终结（38%）。为了加速这一程度，92% 的高管谋略在畴昔三年增多 AI 投资，其中 55% 展望增幅超 10%。但追随初期的祥和消退，企业靠近 ROI（投资答复率）压力，需从实验转向范围化价值创造。面前仅有 25% 企业制定了齐全 AI 门道图，半数仍在完善中。

职工对 AI 的担忧勾搭在网罗安全（51%）、准确性（50%）与阴私（43%），但 71% 信任老板能安全、谈德地部署 AI（高于对高校、科技巨头的信任）。比尔 · 盖茨类比汽车发展史，强调"风险经管优于全面谢却"。全球视角下，非好意思国高管更倾向监管（如 37%-50% 为"忧虑派"），但印度、新加坡企业仍积极争作念 AI 先驱，55% 印度高管展望 AI 将带来超 10% 收入增长。

Reid Hoffman 指出，新才略追随新风险，需系统性经管而非排斥。企业应该：1. 全面评估风险：识别学问产权侵权、里面挥霍等要挟；2. 建树治理框架：及时监控、抓续培训与合规机制；3. 领受第三方基准测试：如此坦福 HELM 评估公谈性、透明度，MLCommons 器用包提高安全性。然则，面前仅有 39% 的高管使用基准测试，且侧重性能（41%）与操作野心（35%），伦理合规仅占 17%，这在畴昔可能毁伤职工间的信任与长久合规条款。

麦肯锡以为，企业需在加速 AI 部署的同期，将伦理纳入中枢机谋。尽管技艺、职工与安全准备就绪，范围化价值仍需"斗胆愿景"驱动：明确优先场景，跨团队合营，并借助基准器用均衡效力与职守。下一阶段，携带者需以透明治理化解速率与安全的矛盾，确保 AI 既激动增长，又赢得职工与社会信任。

图 2：超越 1/3 的高管使用了生成式 AI 的基准测试，

但很少关注伦理上的合规

若是携带者不制定斗胆的地方，

企业将在 AI 竞赛中靠近失利的风险

很多投资 AI 的企业未能得回预期的答复，未能充分阐发 AI 的经济后劲。麦肯锡的调查表露，约一半的已部署 AI 的公司高管示意其 AI 花样仍在发展或膨胀中，而超 2/3 的携带者早在一年前就开动了第一代 AI 用例。AI 试点花样难以范围化的原因包括策略设想或实施不善，以及防碍斗胆的愿景。

不同业业的 AI 投资模式存在相反。在 AI 投资排行前 25% 的公司中，医疗保健、科技、媒体与电信、先进工业和农业处于最初地位，而金融干事、动力与材料、消耗品与零卖等行业投资较少。尽管消耗行业从 AI 中结束价值的后劲位居第二，但其投资意愿最低，可能是因为群众市集类别的平均净利率较低，对领受昂然的组织级技艺升级抓严慎作风。

在群众部门、航空航天与国防以及半导体行业，职工对 AI 畴昔发展较为怀疑。而在媒体与文娱、电信等行业，职工对 AI 影响其平日任务的预期更为乐不雅。此外，社会部门职工对老板安全开拓 AI 的信任度最低。这种严慎作风可能与外部拘谨（如严格的监管审查、逾期的 IT 系统和冗长的审批经过）谋划。

调查表露，高管精深以为企业级 AI 投资的答复有限。独一 19% 的受访者示意收入增长超越 5%，39% 看到 1% 到 5% 的顺序增长，36% 示意莫得变化。仅 23% 以为 AI 在资本方面带来了积极变化。然则，87% 的高管展望畴昔三年内 AI 将激动收入增长，其中约一半以为增长可能超越 5%。

为激动收入增长和提高投资答复率，企业携带者需要接力于于 AI 的变革性可能性。面前大大皆公司的 AI 应用仍处于试点阶段，且多为局部影响案例。要创造能绝对改动行业并创造变革性价值的 AI 应用，需要更具远见的携带力和对变革性影响的欢跃。企业需要增多其组合中变革性谋略的比例，以信得过结束 AI 的后劲，并在 AI 时期取得收效。

图 3：高管对 GenAI 能提高

企业收益的预期散布图

携带者何如匡助职工在 AI 使用中取得收效

企业收效实施 AI 的重要在于高管的携带力。然则，很多高管未能充分意志到自己在 AI 转型中的病笃扮装。调查表露，高管更倾向于将职工准备不及视为 AI 领受的扼制，而不是反想自己的作用。试验上，职工依然阐发出对 AI 的准备和领受度。因此，高管需要主动承担职守，激动 AI 计谋的实施，而不单是是依赖技艺部署。

企业在 AI 实施中靠近诸多挑战，包括携带层共鸣、资本不笃定性、东谈主才筹备、供应链依赖以及模子可说明注解性等问题。

开头，高管团队需要在 AI 计谋上达成一致，明确价值所在、风险管控以及绩效评估野心。为此，不错建造特意的 AI 价值与风险负责东谈主，或建树企业级的携带和协调机制。其次，企业在 AI 试点阶段容易低估范围化部署的资本。高管需要加速决策，均衡资本与相反化竞争上风。第三，企业靠近 AI 巨匠短缺、妙技需求变化以及东谈主才招引力不及等问题。高管需要通过培训和再妙技培训提高现存职工才略，同期招引顶尖技艺东谈主才。第四，AI 供应链的全球化使得企业靠近地缘政事和技艺风险。高管需要评估供应链的脆弱性，并制定应酬策略。临了，AI 模子（尤其是大型讲话模子）不绝防碍透明性，这终结了其在重要任务中的应用。高管需要激动模子的可说明注解性和透明度。

为了信得过结束 AI 的价值，企业需要进行系统性的转型。麦肯锡的" Rewired 框架"提议了六个重要要素：计谋门道图、东谈主才、运营模式、技艺、数据和范围化。这些要素共同激动企业结束自主性文化、当代化云实践和跨学科敏捷团队。

图 4：麦肯锡提议的框架

具体来说，这个框架中最顶层的是计谋门道图，需要明确 AI 转型的愿景和门道图，确保高管团队的共鸣。其次是东谈主才培训，比如招引 AI 巨匠并提高现存职工妙技，通过定制化培训无礼不同扮装的需求。在运营模式方面，高管不错整合业务、技艺和运营，聚焦价值创造。技艺上领受模块化技艺架构，快速适应 AI 技艺跳跃。对于数据，麦肯锡建议确保高质地数据的可调查性，欺诈 AI 提高客户体验和业务运营。临了要结束 AI 的范围化，需要确保 AI 处置决议在企业内灵验引申，同期经管转型风险。

总之，麦肯锡以为，责任场地中的 AI 挑战不是技艺层面的挑战，而是贸易模式的挑战（business challenge），需要携带者和职工的共同接力。总金额需要携带者转机团队，应酬东谈主工智能的不利要素，并为公司的变革从头布局。

Learn from yesterday, live for today, hope for tomorrow.

—— Albert Einstein