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原文链接：https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/beyond-the-technology-workforce-changes-for-ai/
原文作者：Taimur Rashid
工作场所正日益将AI工具整合到日常运营中，AI助手支持团队，预测分析指导战略，自动化简化工作流程。AI已经从实验性技术发展成为标准的商业实践，正在改变工作完成的方式。组织需要了解AI能做什么以及它如何影响其劳动力，才能成功实施AI。
计划整合AI的组织应考虑亚马逊AWS赞助的由Jonathan Brill撰写的白皮书中的见解：《AI优先企业：工作和组织设计的的新规则》。这项研究涵盖了与技术实施相伴随的人员和流程变化。要正确地应用AI，就意味着要在技术和准备劳动力方面进行投资。
在本文中，我们将探讨将AI整合到组织中的三种方式：解决组织债务、拥抱分布式决策，以及重新定义管理角色。
1. 在组织债务加剧之前解决它
公司担心在AI方面落后，但它们面临着一个更大的潜在问题：组织债务。这种债务表现为过时的流程、僵化的层级结构以及对变革的文化抵制。它是“一直以来都是这样做的”这种观念积累的重量，使得未来发展愈发困难。过多的审批层级会减缓创新，并使快速实施AI变得困难，特别是对于需要快速实验和快速批准以进行迭代的AI试点项目而言。
这意味着需要重新思考流程、减少不必要的管理层级，并建立一种人们乐于学习新事物的文化。在实施AI工具时，您必须审计现有流程，以确定正确的治理结构、决策瓶颈以及团队花费更多时间寻求许可的领域。首先，通过检查团队能多快地抓住新机遇，以及审批流程是促进还是阻碍实验，来评估您组织的敏捷性。这项评估应揭示您的劳动力是专注于创造，还是被行政开销和审批层级所拖累。在进行分析后，您可以专注于精简这些工作流程并清除组织障碍。
将AI添加到低效的流程中，无法为您业务带来所需的转型，只会加剧您的组织债务。
2. 拥抱分布式“章鱼式组织”模型
组织不应将决策权保留在顶层，而应将其分散到各个团队，就像章鱼将大脑分布在整个身体中，而不是集中在一个地方一样。AI工具将为初级管理者提供实时的决策支持，类似于当今领导者所依赖的。这种能力的提升需要组织设计的根本性转变。随着AI加速商业决策的步伐和客户期望的提高，传统的自上而下的管理模式将变得更难驾驭。
可以考虑转向网络化模型，让跨职能的、由AI驱动的团队在定义的“风险范围内”自主运作。建立明确的参数来规定团队何时可以独立决策，何时需要升级。建立共享的指南，或者用Brill的话来说，“中性项圈”（neutral necklaces），以便团队可以独立工作，同时与公司目标保持一致。这可以从亚马逊的“单向门”和“双向门”框架中看出，其中永久性、不可逆转的决策需要彻底分析，而可逆转的决策则被快速做出，以保持速度和创新。
成功的“章鱼式组织”优先考虑以客户为中心的机制，在团队之间建立明确定义的接口，并创造一种安全感，让员工可以建设性地质疑假设和突破界限。
3. 为管理层级的变化做准备
AI改变了人们在工作中的所做的事情，但组织通常不知道如何在不让员工感到困惑或对其工作保障产生抵触情绪的情况下重新定义职位。当AI集成到工作中时，未明确定义的角色可能会让员工感到工作职责存在冗余和不确定性。这种变化需要审视每一个管理层级，以确定人员应该做什么，而AI应该处理什么。
个人贡献者可以减少在例行任务上花费的时间，将更多时间用于解决问题。他们需要学习如何使用AI工具，检查AI输出的准确性，并了解基本的数据分析能力。管理者需要从传统的监督转变为指导和质量保证角色。重点是协调和激励团队，鼓励他们在工作中进行AI实验，并验证AI生成的输出是否达到质量标准，同时发展员工的能力。高级领导者必须专注于创建AI使用指南、设定组织愿景，并设计出既能节约资源又能促进目标一致性的AI工具。他们可以从运营细节转向优先事项设定、治理，以及创建支持AI的文化。这种转变是从分层控制转向赋能协作，在AI优先的组织中，每一层都增加独特的价值。
开始采取行动
在您的工作场所中添加AI，不仅仅是购买新技术；它改变了您整个组织的运作方式。组织需要提前思考，有效管理变革，并随着AI的发展持续学习。首先，绘制您的组织债务图谱，并记录那些花费时间超过几天且需要多层审批的流程。明确哪些决策团队可以独立做出，哪些需要更多监督。了解每个管理层级将如何演变。支持员工从例行任务向解决问题角色的过渡。培训管理者指导AI的最佳使用实践和质量保证。确保高级领导者专注于推动价值，并且AI正在解决真实的业务问题。
要深入了解这些概念和在组织中实施AI的实用策略，请参阅Jonathan Brill的白皮书：《AI优先企业：工作和组织设计的新规则》。
作者简介
Taimur Rashid是一位成就卓著的产品和业务主管，拥有二十多年的经验，涵盖产品、行业/业务开发以及云解决方案架构和工程领域的领导职位。他的专业知识横跨大型科技公司和成长型初创企业，特别是在连接技术、产品、业务和上市（GTM）的领域。他目前领导生成式AI创新与交付组织，为客户构建端到端AI解决方案。
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