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学习在人机混合的企业中领导
赞助内容 人工智能 学习在人机混合的企业中领导
为了在混合劳动力中优化人工智能的潜力，领导者需要调整工作场所策略——重新评估角色、技能和文化。
2026年6月9日 与 Ema 合作
随着人工智能代理的采用预计在未来两年内激增高达300%，领导团队正在仔细考虑人机混合劳动力所带来的影响。与依赖人工输入的现有企业级自动化不同，AI 代理能够自主协调复杂任务，与组织内的多种工具和环境进行交互。在早期应用于客户服务、人力资源和销售的场景中，代理式 AI 的采用已带来30-50%的生产力提升。它们的自主性使其更像协作者而非工具，与人类员工在混合团队中并肩工作，这似乎将颠覆传统的工作场所动态。
超过四分之三的人力资源领导者认为，AI 代理的部署将改变现有的工作场所规范，推动对角色和职责分配、技能优先级以及工作场所文化塑造方式的全面重新评估。尽管许多人承认他们正处于这一转变的早期或准备阶段，但86%的首席人力资源官预测，驾驭由代理式 AI 塑造的数字劳动力将成为他们未来职责的核心组成部分。
领先的技术服务和咨询公司 Wipro 的首席文化与员工体验官 Ateet Jayaswal 认为，掌握代理式 AI 采用中的变革管理能力，将是释放该技术未来全部潜力的关键差异化因素。他表示，这一时刻“要求人力资源领导者转变思维方式，以赋能其组织。”
重新部署角色以实现更高价值的工作
随着 AI 代理承担更复杂和更核心的任务，组织内部的角色和职责分配将发生重大变化。据估计，到2030年，由于代理式 AI 的影响，目前四分之三的角色将需要重新设计、重新技能培训或重新部署。Jayaswal 表示，对于领导层而言，这一转变应侧重于对员工进行再培训，使其转向更高价值的工作，从而优化代理与人类混合劳动力的潜力。
例如，Wipro 是一家拥有24万名员工、业务遍及65个国家的复杂组织。此前，其多个政策、文档和知识分散在不同的系统中，导致对员工查询的响应延迟。但该公司最近集成了一款定制的代理式 AI 助手——一个与企业级代理式 AI 平台 Ema Unlimited 合作共创的代理——它能够快速导航这个复杂的系统，承担了原本由人类员工负责的50项人力资源任务。借助 AI 代理，查询的平均响应时间从48小时缩短到5秒。Jayaswal 说，人类员工有了更多时间专注于“需要创造性和想象力思维以及跨职能协作的工作，利用多样化的想法和思路来解决问题。”与此同时，AI 代理则处理诸如整理考勤表或帮助员工在工作流程中导航政策并采取行动等常规行政任务。
不过，Jayaswal 提醒道，在重新分配员工职责时，必须确保人类始终处于监督之中。当代理式 AI 被整合到企业技术中时，它必须处理敏感和个人数据，因此需要比消费者应用更严格的防护措施和约束。“当你将 AI 代理暴露给组织数据，并将其集成到多个企业系统中时，围绕 AI 代理的路径就变得极其重要，”他说。“这是一个不断发展的领域，领导层需要时刻关注。”他建议，治理应包括健全的数据隐私规则和建立治理层级，例如 AI 委员会。
Jayaswal 认为，从根本上说，AI 代理的采用将迫使人们重新评估人类角色。员工不再主要执行重复性任务或故障排除，而是将大部分时间转向设计、教导和优化一个能够以更快速度和更高可预测性为他们完成这些工作、且不会感到厌倦的 AI 代理。“你的工作性质从成为解决问题的英雄，转变为设计能够解决问题的英雄，”他总结道。“我看到的在这个环境中茁壮成长的人，正是那些完成了这种转变的人。”
不断演变的员工技能组合
正如角色和职责将根据 AI 代理的输入进行重新配置一样，人类员工的核心技能也将被重新排序优先级。超过五分之四的人力资源领导者表示，他们计划对员工进行再培训，以在由 AI 代理塑造的市场中更具竞争力。
技术技能将变得越来越重要。领先的雇主，如 Salesforce、Danone 和 Walmart，已经在推出专门的 AI 和数字技能项目，旨在为从一线员工到高管层的每个人提供基础的 AI 素养，以应对该技术的普及。
但 Jayaswal 指出，理想的软技能也将发生变化。向 AI 代理分配任务的员工需要清晰地阐述完成一项任务可能需要哪些模块化步骤、期望的结果是什么，以及需要设置哪些参数或防护措施，以确保代理不会访问或共享机密数据。
随着人力资源高管适应混合劳动力，根据最近的一项调查，招聘过程中出现了三项优先技能：建立关系（例如建立建设性的合作伙伴关系和客户关系）……