Generative AI（生成式人工智能）能够提升生产力、填补技能缺口并加速学习，了解它是如何在保持批判性思维核心地位的同时为团队赋能的。
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Generative AI（生成式人工智能）正在重塑各行业的生产力，据圣路易斯联邦储备银行的一项研究显示，在积极使用这些工具的时段内，它能够将工人的产出提高约33%，并且在标准的每周40小时工作安排中大约节省2.2小时。这些并非是理论上的收益——它们是现实世界中的变化，展示了AI不仅可以作为一种技术工具，还可以作为劳动力的倍增器。
随着企业竞相扩大其AI能力，许多人认为他们需要招聘大量新的专家，然而，更具吸引力的机遇可能在于利用AI本身来填补技能缺口、加速学习并提升现有团队的能力。解决AI人才短缺问题的答案真的是更多的AI吗？
一、忘掉AI技能恐慌——以下是真正重要的事情
许多组织本能地认为采用AI需要引入新的技能和专业人才，但并非每一次技术飞跃都需要全面重新培训。从历史上看，AI一直在悄然改善工作场所的工具——例如拼写检查器、垃圾邮件过滤器或自动完成功能，无需新的专业知识。
尽管有人曾预测“提示工程师”这样的角色将主导未来，但现实已经迅速转变。直观的AI界面如今可以引导用户完成任务，减少了对专业知识的需求。真正的挑战并非缺乏技术技能，而是面对太多选项且缺乏明确指导时所遇到的摩擦。
这意味着，与其专注于从外部招聘人才，组织更有机会通过使AI工具更易于访问、更直观且更好地融入日常工作来赋予现有员工更多的权力。
二、AI如何提升表现不佳者并加速团队发展
在劳动力发展方面，AI的最大力量可能在于它能够提升底线，而不仅仅是抬高上限。圣路易斯联邦储备银行的研究还发现，Generative AI（生成式人工智能）的工人平均节省了5.4%的工作时间（大约2.2小时），通过简化任务、改进工作流程和提供即时支持来实现这一目标。重要的是，这些收益通常在表现较差的员工中最为明显，他们受益于AI将最佳实践编码化并直接传递给他们的能力。
公司已经在看到成效。例如，目前有88%的组织在招聘中使用AI，自动化耗时的任务，如简历扫描、候选人匹配预测和初步筛选。这使人力资源团队能够专注于战略招聘决策，并缩短招聘时间——在竞争激烈的行业中，这是一个关键因素。
但AI的潜力远不止招聘。当被有意识地嵌入时，它可以作为一个始终在线的绩效教练，帮助员工识别盲点、跟踪进度并获得可操作的反馈。这将创造一个更具适应性的劳动力队伍，使其能够与不断变化的业务需求同步成长和发展。
三、为什么传统培训无法跟上AI的步伐
以正式培训课程和研讨会为中心的传统劳动力发展模式，正在努力跟上变化的步伐。这就是为什么一些行业，如医疗保健，正在转向能够显著缩短熟练掌握技能所需时间的人工智能驱动平台。对于美国预计到2028年将面临超过10万个岗位缺口的临床支持角色，这些平台可以将培训时间缩短至不到四个月——直接解决了该行业最紧迫的劳动力挑战之一。
通过在日常工作流程中提供有针对性的个性化学习，AI以传统方法无法比拟的方式加速员工发展。这不仅提高了投资回报率，还帮助组织在快速变化的市场中保持敏捷。
四、伦理还是自动化？AI开发中潜藏的风险
当然，将AI整合到人才发展中也伴随着风险。治理和伦理监督至关重要，尤其是在数据隐私方面。许多AI工具默认进行积极的数据收集，企业必须确保他们负责任且透明地使用绩效和发展数据。
此外，还存在过度依赖的风险。容易实现的自动化可能会诱使员工将过多的思考任务外包出去，导致工作质量下降、好奇心减弱和创新能力降低。领导者必须在AI提供的效率与保持人类参与、创造力和判断力在运营中的核心地位之间取得平衡。
五、想要拥有适合AI的劳动力？先从重视批判性思维开始
归根结底，在AI时代，劳动力最有价值的技能不是编程或提示撰写，而是批判性思维。随着常规任务的自动化，组织越来越需要能够提出明智问题、解读复杂输出并应对模糊性的员工。
能够蓬勃发展的公司将是那些培养好奇心、适应性和终身学习文化的公司。AI不仅能向团队展示他们做得好的地方，还能指出他们忽视的地方，但将这些洞察转化为有意义的进展需要深思熟虑的领导力和有意识的劳动力发展。
AI不仅仅是一个用更少资源做更多事情的工具，它还是一个催化剂，促使我们重新思考该如何学习、成长以及如何共同创造价值。
作者：Vincent Yates（叶文森）
译者：木青
睿观：
面对AI（人工智能）浪潮，许多企业陷入了需要大规模招聘新专家的“技能恐慌”。然而，真正的机遇并非来自外部招聘，而是利用AI作为“劳动力倍增器”，赋能和提升现有团队。AI通过将最佳实践编码化，能显著提升表现不佳员工的生产力，并借助嵌入工作流的个性化学习，以远超传统培训的速度填补技能缺口。但企业也必须警惕其风险，包括数据隐私的伦理问题，以及因过度依赖AI而导致员工批判性思维和创新能力下降。因此，在AI时代，对劳动力最有价值的技能不再是具体的AI操作技术，而是批判性思维——即提出好问题、解读复杂输出和应对模糊性的能力。成功的企业将是那些能够在享受AI效率的同时，有意识地培养好奇心、适应性和终身学习文化，并始终将人类的智慧与判断力置于核心地位的组织。
