加入我们的每日和每周信息选票，以获取人工智能领先的行业照明中的最新更新和独家内容。了解更多
众所周知，工作生态系统将会改变，而“生成AI的下一个边界”的代理人始终增加人们的接受。在今年年初，BCG AI Radar Global的全球研究表示，有两个公司已经在研究人工智能代理。
我们正在遵守新规范，在该规范中，AI系统可以像负责任的员工一样，在自然线索上处理我们的自然线索并自动做出决定。他们可以为在不同行业和业务休息，进行劳动密集型任务或定性和定量分析中使用非常复杂的选择提供决策。但是他们并没有被反乌托邦思想家，人和机器所吸收的，可以建立共生关系。
AI代理可以充当有能力的虚拟助手，筛分数据，在平台上工作，研究流程并创建信息或真实的时间预测。但是，与新兵一样，人工智能代理人需要进行大量的测试，培训和领导才能，然后才能有效地工作。因此，人们将充当监护人，可能占据更加监督的角色。例如，我们必须确保符合中央管理的结构，维持道德标准和安全标准，促进风险反应并与公司更广泛的战略目的协调解决方案。
AI系统容易出现错误和错误使用，这需要控制“循环中的人”。一个人对代理系统的责任对于平衡自主权和风险降低是必要的。那么，组织如何决定如何使用这些机制以及要创建哪些联合框架？作为公司开发数字化转型和开发产品的创始人，这些产品可以帮助公司帮助企业引入创新，自动化和规模，这是一个简短的管理。
1：通过AI的流动性扩大人工的能力
组织之间仍低估了阵容。您是否知道，不到三分之一的公司甚至教授四分之一的员工使用AI？如果没有将教育作为优先事项提出，则领导者如何期望员工感到授权使用AI？
保持灵活而知识渊博的劳动力至关重要，这有助于涵盖技术变化的文化。从这个意义上讲，团队的合作可以采用常规学习代理人AI的形式，强调其优势和缺点，并专注于与人的成功合作。对于更知名的公司，基于角色的培训课程可以成功地向员工展示各种机会和角色，以适当使用生成AI。
经理必须确保存在反馈机制以优化这种人类合作。利用员工积极参与错误和缓解措施的识别，他们可以对技术的发展发展一种态度，并看到持续培训的重要性。
AI的自由所有权也来自部门与专家之间的合作；例如，工程师，人工智能和开发人员之间。他们必须分享知识和恐惧，以便将代理AI有效地整合到工作过程中。为了使您的劳动力感到授权，思维必须发生变化：我们不需要与AI竞争，我们（以及我们的认知能力）随之发展。
2。回想您围绕AI代理的工作流程
根据最近的麦肯锡调查，在引入生成人工智能中的工作过程的重新计算对各种规模的组织中的利润和税收（EBIT）产生了最大的影响。换句话说：当公司审查其工作方式时，AI的真正价值就会产生。
例如，公司成功从人工智能项目中带来了巨大价值的领导者经常使用目标方法。产品或工程的VP通常集中在有限数量的AI密钥计划上，而不是资源的微妙分配。该策略包括启动高级培训，以及对主要业务流程的全面大修和积极的规模，监控财务和运营指标。
尽管汽车不能完全无人看管，并且人们不能实时保持数据处理的顶部，但是在处理工作过程时，与人不断合作，AI可能不会对所有内容进行答案。例如，集体情报中心麻省理工学院中心的研究人员发现，有时组合是最有效的。或者有时只是自己 – 或仅仅是AI。合作伙伴发现了一个明确的劳动分工：人们在需要“上下文理解和情绪智力”的子任务中取得了成功，而当子任务“重复，大容量或受控数据”时，AI系统蓬勃发展。
3。发展AI的新“控制”角色
尽管AI一代不会在短期内显着影响组织劳动力的规模，但我们仍然应该期望头衔的演变和角色扮演类型的责任。例如，从用于维护和开发产品的操作到伦理学以及检查AI模型的位置。
为此，向成功的转变，Bai-in-in贷款至关重要。高级领导者需要在整个组织的规模上制定明确定义的策略，包括一个特殊团队，用于管理AI代的实施。我们看到，当高级领导者专门为数字技术集团委派人工智能集成时，就可以忽略业务环境。因此，商业lider应该更加活跃。例如，他们可以占用诸如对AI控制的监督以保证道德和战略一致性的角色。
在招募人员时，商务lider应该寻找：1）熟练测试模型的偏见，以确保AI开始时的准确性和确定问题； 2）在跨部门中经验丰富，以确保人工智能决策满足团队的所有需求。如果您是高级副总裁或技术主管，并且不确定从哪里开始 – 您可能需要战略合作伙伴来获得优质人才。这些是用于创建基于人造艺术的技术产品的桌面费率，用于引入人工智能脱发。
结论
展望未来，成功的组织将取决于他们代表人们和人工智能共同的工作场所愿景的能力。领导者应优先在利用AI优势的施工理由上进行优先考虑，从而扩大人类创造力和判断力的能力。
Imran Aftab是一名联合创始人兼总监 10pearls场地
Source link
