員工對生成式人工智慧的期望：透過理解需求釋放商業影響力

C-suite 領導者認識到生成式人工智慧的巨大潛力，但仍有許多人對於全面採用這項技術感到猶豫。目前，只有 6% 的公司對超過 25% 的員工進行了生成式人工智慧工具的培訓。根據調查，三分之二的高管預計，人工智慧和生成式人工智慧至少需要兩年才能超越熱潮。董事會和高層團隊正在提出關鍵問題：這項技術如何運作，並將如何改變業務運營？

波士頓諮詢集團（BCG X）首席技術官兼管理董事 Matthew Kropp 解釋說：“我們正在進入一個企業專注於提供實際影響的階段。客戶正在投入數百萬資金，根本改變其運營。雖然我們尚未看到實質的價值實現，但已經在推進中。”

然而，掌握這項技術只是釋放生成式人工智慧潛力的一部分。組織逐漸將生成式人工智慧視為不僅僅是提供給員工的工具，而是變革的機會。這需要分析員工的流程、職能和角色，以確定生成式人工智慧可以減少單調任務並增強有意義的人類工作。

同樣重要的是處理文化轉變，使潛在的員工抵抗或恐懼轉化為熱情。採用人工智慧的挑戰在於，它不僅是新技術，還需要員工感受到學習和有效運用這些工具的動力。

Kropp 提到：“當公司開始嘗試解決痛點並創造真正的影響時，會遇到員工的抵抗，原因各異，既有對新工作方法的適應 hesitation，也有對工作安全的擔心。”

識別商業機會並獲得員工支持

根據 Kropp 的觀點，每個組織都有關鍵的改善機會，但這些未必是最佳的起點。“例如，優化大型呼叫中心或改善數十億美元的行銷策略都具有顯著機會。然而，每個人日常任務中都有無數稍小的機會。”

全員參與教育對於管理文化轉變至關重要。提供如 Enterprise ChatGPT 的工具訪問權限、培訓及鼓勵員工重新思考其工作流程是必要的。“員工需要理解，目標是強化他們的角色，提高工作滿意度和參與感。”

鼓勵基層的創意探索，讓員工發掘技術的可能性，理解它能夠減輕工作負擔，讓他們有更多時間專注在他們喜愛的工作上。“減少員工的辛勞，同時最大化工作滿意度是非常重要的。識別工作流程，確定痛點，並自動化這些領域，”Kropp 建議。

認識到生成式人工智慧無法替代創造力、多元思維及關係建立等獨特人類特質是至關重要的。舉例來說，某金融機構擁有超過 12,000 名工程師正在利用 GitHub Copilot 這一生成式人工智慧工具來協助編碼。他們的實施策略不僅關注基本使用培訓，還重點展示該工具如何簡化繁瑣任務，使工程師可以專注於工作的更具回報的方面。

Kropp 強調：“生成式人工智慧在自動化重複編碼任務方面表現出色，這吸引了工程師，因為它使他們能夠投入更多時間於創造性問題解決。”

在人工智慧策略中融入樂趣

BCG 開發了 ADORE 框架，作為成功實施人工智慧的藍圖，同時提升員工的福祉。該框架可以廣泛應用於整個組織或特定團隊，以重新設計流程。

- 明確成果：為將人工智慧整合進業務流程定義明確的目標，例如提高客戶滿意度或降低成本。

- 畫出現狀：從頭到尾繪製目標流程中的每一個步驟。

- 優化人工智慧：評估每一步，確定哪些部分是單調的，哪些是愉悅的，決定哪些應該自動化，哪些應該保持人性化。

- 重新設計流程：在確定生成式人工智慧可以增值的領域後，重新設計流程，無論是自動化特定任務還是重新思考整個工作流程。

- 確保成果：建立衡量績效的指標，確保組織達到目標，同時提高員工的參與感和滿意度。

實驗的重要性

Kropp 強調，大規模的應用，例如改善呼叫中心效率或加速軟體開發，僅僅是開始。AI 驅動的知識管理及其在各行各業的應用也見證了顯著的進步。“持續探索機會對實現 AI 能夠帶來的持久積極變化至關重要，”Kropp 指出。

組織正在見證工程師在 AI 支持下適應新工作流程，生物製藥公司縮短研發週期，消費品公司開創新的銷售渠道。“從高層引發真正持久的變化，必須挖掘重要目標並了解生成式人工智慧將如何重塑公司。組織必須積極參與實驗，並投入應用開發，同時確保員工參與始終是其生成式人工智慧計劃的核心，”Kropp 最後總結。