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麥肯錫談AI時(shí)代贏家法則:清晰表達(dá)需求、有選擇地自我顛覆
AI將重新定義工作邊界,工作模式將被重塑,人機(jī)協(xié)作成為新形態(tài)。根據(jù)麥肯錫的數(shù)據(jù),從2023至2025年,對(duì)AI素養(yǎng)的需求增長(zhǎng)7倍。但人類價(jià)值始終無(wú)法替代。
4月10日,麥肯錫全球董事合伙人張勤亞對(duì)澎湃科技表示,未來(lái),人類最重要的能力是清晰地表達(dá)自己的需求,講清楚目標(biāo)是什么、邊界在哪里、想要達(dá)成什么目的。具體的執(zhí)行工作則可以交由AI來(lái)完成。因此,在AI時(shí)代,最終勝出的未必是最聰明的人,而是那些學(xué)習(xí)最快、最善于靈活運(yùn)用各種工具并能高效實(shí)現(xiàn)既定目標(biāo)的人。
技術(shù)過(guò)硬、懂業(yè)務(wù)、持續(xù)學(xué)習(xí)的AI人才最稀缺
在當(dāng)前市場(chǎng)環(huán)境中,AI能力突出的工程師無(wú)疑是最受追捧的人才群體。張勤亞表示,衡量一名優(yōu)秀的AI工程師,通??梢詮娜齻€(gè)維度入手。
一是對(duì)AI前沿技術(shù)的掌握能力。能夠持續(xù)跟進(jìn)最新技術(shù)并具備深厚實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的工程師本就難得,而如果同時(shí)擁有較長(zhǎng)的工作年限,則更加稀缺。
二是對(duì)業(yè)務(wù)有一定理解。純粹的開(kāi)發(fā)崗位對(duì)業(yè)務(wù)理解的要求相對(duì)較低,但這類崗位的影響范圍往往局限于高科技、學(xué)術(shù)研究場(chǎng)景。對(duì)于絕大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō),其所需的AI工程師不僅要懂技術(shù),還需對(duì)所處行業(yè)及業(yè)務(wù)流程有基本認(rèn)知,這類復(fù)合型人才同樣十分難覓。
三是學(xué)習(xí)意愿與心態(tài)。即便前兩個(gè)維度有所欠缺,只要具備主動(dòng)學(xué)習(xí)的意愿,這樣的人才依然值得重視。
張勤亞表示,綜合來(lái)看,既要技術(shù)過(guò)硬,又要懂業(yè)務(wù),還要愿意持續(xù)學(xué)習(xí),這樣的人才在市場(chǎng)上較為稀缺。這類優(yōu)秀人才的流動(dòng)通常不是因?yàn)椴脝T,而是其他公司提供了更具吸引力的薪酬待遇。而對(duì)于能力相對(duì)初級(jí)的工程師而言,如果無(wú)法有效利用AI提升工作效率,可能會(huì)面臨較大職業(yè)沖擊。
“很多工程師正在主動(dòng)學(xué)習(xí)如何更好地使用Agent工具。事實(shí)上,在AI時(shí)代,工程師的工作量非但不會(huì)減少,反而可能增加。因?yàn)槠髽I(yè)對(duì)內(nèi)部迭代速度和響應(yīng)效率的要求不斷提高,工程師需要完成的任務(wù)只會(huì)越來(lái)越多,不會(huì)出現(xiàn) ‘做完就沒(méi)事了’的情況?!睆埱趤啽硎荆谶@種背景下,初級(jí)工程師的流動(dòng)性反而不是最需要擔(dān)心的問(wèn)題,關(guān)鍵在于如何快速掌握并運(yùn)用好AI工具。
AI轉(zhuǎn)型的本質(zhì)是有選擇地自我顛覆而非盲目“All in”
AI應(yīng)用已經(jīng)從過(guò)去的文本生成,發(fā)展到如今各行各業(yè)規(guī)?;\(yùn)用智能體,未來(lái)5年,智能體的應(yīng)用潛力將進(jìn)一步釋放。目前,知識(shí)管理、產(chǎn)品服務(wù)開(kāi)發(fā)、IT、營(yíng)銷與銷售、服務(wù)運(yùn)營(yíng)五大領(lǐng)域的AI采用率較高,但AI的規(guī)?;瘧?yīng)用和成效顯現(xiàn)面臨重重困難。
根據(jù)麥肯錫的調(diào)研,25%的企業(yè)在數(shù)字化和AI轉(zhuǎn)型方面取得了切實(shí)成果,僅10%的企業(yè)規(guī)?;瘧?yīng)用AI。在規(guī)?;美?,目前只有不到5%貫穿整個(gè)工作流程,大多數(shù)還只停留在孤立的小范圍試點(diǎn)或概念驗(yàn)證階段。

麥肯錫全球資深董事合伙人卜覽。
這一現(xiàn)象被稱為“試點(diǎn)陷阱”。“目前75%的企業(yè)長(zhǎng)期局限于在不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域不停地散狀、點(diǎn)狀試點(diǎn),最后發(fā)現(xiàn)效果不好,也不知道在哪里放大效果,所以信心不足。”麥肯錫全球資深董事合伙人卜覽表示,如果員工都使用AI,但每天只節(jié)省二三十分鐘,公司看不到效果,也無(wú)法產(chǎn)生規(guī)模化的業(yè)務(wù)效益。真正能夠?qū)崿F(xiàn)AI規(guī)?;?yīng)的企業(yè),需要明確自身最具獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)價(jià)值的業(yè)務(wù)領(lǐng)域,利用AI將優(yōu)勢(shì)最大化,或識(shí)別出那些若不改變就可能被外部顛覆的環(huán)節(jié),主動(dòng)“革命”。無(wú)論哪種路徑,都必須自上而下地精準(zhǔn)鎖定1-2個(gè)核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域,利用AI重塑工作流,改變工作方法,變革管理。
卜覽表示,成功的AI轉(zhuǎn)型,本質(zhì)上是一種有選擇地自我顛覆。當(dāng)前,企業(yè)高喊的“All in AI”實(shí)際上是一種戰(zhàn)略態(tài)度,如果將其作為具體的方法論來(lái)推行,簡(jiǎn)單地將“All in AI”理解為在公司每一個(gè)職能、每一個(gè)流程、每一位員工身上全面鋪開(kāi),將導(dǎo)致行動(dòng)過(guò)于分散,難以形成實(shí)質(zhì)效果,變化過(guò)大,也令人類難以接受。AI轉(zhuǎn)型的根本不在于技術(shù)本身有多強(qiáng),也不僅僅是自動(dòng)化現(xiàn)有流程,而在于能否挑中業(yè)務(wù)重點(diǎn)、重塑工作流。





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