就业环境变了,或许身处职场的每一个人都有所感触。
个中缘由有很多,如经济环境、人口结构、产业迭代等等,但如今最无法绕开,也是为人们津津乐道的一个因素便是科技的发展,尤其是AI的逐步应用,可能会对未来各类职业产生更为深远的影响。
如最近麦肯锡的一项研究表明,在中国,约有2.2亿个岗位,可能被生成式AI等自动化技术重塑,其中有10个职业受影响程度最大。
当生成式AI走向落地,各大公司已不再追问何为生成式AI,而是希望了解如何提高部署该技术的投资回报率(ROI)。
简单来说,从初创企业到行业巨头,每家公司都不再怀疑AI的价值,而在考虑怎么尽快使用AI,用AI提高生产力、生产效率,从而提高自己的行业竞争力。
于是,麦肯锡便专门进行了一次调研,测算生成式AI的经济社会价值。
这次调研后,有几个极具价值的观点。
生成式AI创造的主要价值可用“4C”来概括:
1.简化(虚拟专家)(Concision):利用非结构化数据源归纳并提炼洞见,从而促进专业知识的传播;它还能解读文本与转录稿,创建嵌入式文本,以支持相关资料来源的查询和引用。
·应用示例:在财务绩效分析中,通过生成式AI提供针对性的外部财务信息与内部绩效总结,备注财务说明,可提高财务规划与分析的效率,有望将财务成本降低4%~7%。
2.编码与软件开发(Coding and Software):生成式AI能够推动代码重构,从而加快主机迁移;可以解读、生成代码,从旧有系统大规模迁移主机资料,自动开发、记录、纠正测试,简化软件开发流程。
·应用示例:在自动化或增强数据管理中,通过生成式AI可将部分数据标注、数据清理、文件生成工作自动化,辅助用户识别未标注数据中的异常值,并为最新获取的数据集创建文档,加快数据处理,提高数据质量,可将数据管理成本降低5%~10%。
3.内容创作(Content Creation):生成式AI能够创作各种形式的内容初稿,可生成文本、图片等信息载体,自动编写合同、招标书等文件,还能生成视觉元素,加快研发节奏。
·应用示例:在创作适用于不同媒介渠道的营销内容时,生成式AI能够助力创意生成(如故事板)与大规模创作,支持用户以不同语言编写适用于不同渠道的邮件,并推送个性化的产品/服务建议,将营销成本降低5%~8%。
4.客户互动(Customer Engagement):生成式AI有助于打造高度个性化的消费体验,如通过聊天功能优化客户服务,还能拓宽客户聊天机器人的应用场景,从而加速客户拓展与数据收集。
·应用示例:在聊天机器人的用例中,生成式AI可实现自然的对话、更好地应对外语及方言,打造自动化自助服务,并通过虚拟坐席提供客户支持,同时更加有效地解答客户疑问、准确判断疑问根因,有望降低9%~11%的客户运营成本。
数十年来,科技进步不断重塑工作的本质,帮助人类更快速更准确地完成工作。生成式AI不仅将延续这一趋势,还将带来前所未有的巨大影响。
经分析,麦肯锡全球研究院(MGI)发现,目前劳动者50%工时内的工作可能在2030年前被自动化。生成式AI的颠覆性潜力将冲击各行各业的不同岗位,对各类职业造成的影响程度各不相同,其中白领工作受到的冲击将比蓝领工作更大。
总体而言,生成式AI将促进劳动力转型升级,催生全新的工作方式,显著提高人效。
随着生成式AI的持续进化,企业与劳动者必须高效加以适应和运用。
组织必须顺应AI发展潮流,围绕生成式AI的潜力重新定义工作岗位、培养全新技能。
同样,劳动者也必须树立终身学习的观念,积极提升自身技能,从而在AI赋能的未来持续成长。
中国虽然在多条AI赛道处于领跑地位,但企业部署AI的速度却慢了一步,报告显示,仅30%左右的中国企业通过内部培养AI人才,明显低于45%的全球均值。
企业并不是不想做,而是AIGC属于全新的技能,不管是学习内容储备还是以前的学习形式都无法支持,如何培养员工的AI技能,成为企业培训部门无法逾越的难关。
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