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热。热。热。热。热。热。热。热。热。热。热。热。是的。热。在一个不可预测的世界里，你不能仅仅坐等改变发生。我们为像你一样的领导者创建了麦肯锡直播。我们的全球专家将深入剖析对决策者和社会最重要的议题，并提炼出必知信息。我们将向您介绍领先的研究、新的变革性思想以及实用的知识和策略。所有这一切都是为了赋能当今的变革者。使您能够大胆前进。以清晰和目标应对真正的挑战并推动变革。我们正在帮助您掌控局面，以便您可以主导对话。这样您就可以无畏地领导，同时不落下任何人。这样您就可以掌握缰绳，创造并加速增长。这样您就可以建立未来的韧性。我们可以一起朝着我们这个时代的机遇迈进。现在就开始吧。大家好，欢迎来到麦肯锡直播。我是露西娅·拉哈莱，麦肯锡的编辑总监，也是今天活动的主持人，主题是“特工、机器人与我们”。关于人工智能和工作，高管们需要了解什么。人工智能可以说是当下最具决定性的议题，坦率地说，它也往往会引发相当两极分化的反应。它令人震惊。它是末日论的。它将创造就业。它将摧毁就业。正如《金融时报》最近所引述的，我们在媒体和其他地方读到的很多内容往往在这两种人工智能繁荣与衰落的二元论之间摇摆。但研究实际上告诉我们什么呢？嗯，根据麦肯锡全球研究所的一份新报告，目前美国一半以上的工作时间实际上可以使用现有技术实现自动化，这意味着人类、人工智能特工和机器人将日益并肩工作。今天，我们将深入探讨这可能是什么样子。换句话说，人工智能是如何重塑工作方式的，以及领导者在构建人类与人工智能之间的技能伙伴关系方面需要了解什么，无论是数字领域的特工还是物理领域的机器人。在开始之前，快速提醒一下，麦肯锡直播旨在让您更接近我们的领导者和专家。所以，我们将尽量使其互动性尽可能强。请随时提出您的问题。今天我们有很多人在场，但我们将在本次会议结束时回答其中至少一部分问题。今天加入我们的是我们MGI研究的两位主要作者。亚历克西斯·克里奇（Alexis Krich）是一位资深合伙人，她负责全球的人员和组织绩效业务。亚历克西斯在组织效能、文化和变革性变革方面拥有深厚的专业知识，涵盖了包括银行、科技、媒体、电信在内的广泛行业。她常驻旧金山。阿努·马德加瓦尔（Anu Madgavar）是麦肯锡全球研究所的合伙人，该研究所自然是麦肯锡的商业和经济研究部门。阿努领导着关于人类潜力的研究，包括人口统计学、劳动力市场、技术、未来工作、人力资本和技能，涵盖了所有这些领域。她常驻新泽西州。亚历克西斯和阿努，欢迎回到麦肯锡直播。>>谢谢。很高兴来到这里。>>很高兴今天能与您两位一起参加麦肯锡直播。让我们从背景开始。我们大多数人都非常熟悉“人工智能将抢走我们的工作”的头条新闻。而这项新研究中让我印象深刻的一点是，你们挑战了那种人类与机器的生存叙事，并提出了一个更实际的问题，即当人工智能进入计算时，工作会发生什么变化，这对组织需要在其人力资源中培养的技能意味着什么。在这方面，研究告诉了我们什么？阿努，我们先从你开始。>>是的，当然。我认为研究确实告诉我们，工作将在许多非常实质性和深刻的方面发生变化。但人类将在许多方面仍然至关重要，并在与人工智能的协作或伙伴关系中工作。这是因为技术，特别是人工智能，在工作方面所能做到的范围和潜力是巨大的。如果我们考虑美国经济，我的意思是，经济已经以一种方式发展，即现在大约三分之二的工作是认知性的，而大约三分之一需要真正的体力能力。但人工智能驱动的工具、特工和机器人可以在两者中发挥作用。当我们比较技术中已经展示和证明的所有技术能力时，它们能够自动化多达您知道的今天工作时间的 57% 左右，对吧？44% 是特工，13% 是机器人等等。但这并不意味着我们正在面临您知道的大规模失业和 57% 的工作消失的情况。恰恰相反，原因有几个。您知道，采用需要时间。将这些成熟的技术真正整合到工作和工作流程中通常是一个较慢的过程。所以您会在未来 5 年内看到其中一些情况实现，但不是全部。但更重要的是，人类仍然至关重要。我们看到很多需要人际交往、社交和情感技能，甚至更高级的认知、判断和基于同理心的技能和能力，这些是人类真正必不可少的。然后最重要的是，我认为随着技术接管一些任务和活动，新的任务和活动就会出现，从而产生全新的行业、新的角色、我们参与的新型活动。所以，这是关于我们今天所知的工作将如何变化的一种看法，而且它将在整个劳动力队伍中发生变化。几乎没有职业不会受到影响。我们将看到这些图景在未来 5 年内随着您知道的，人类或人们真正专注于与今天不同的事情而发生很大变化。>>谢谢阿努。我只想接着说下去。你刚才说，几乎没有角色会不受影响。所以这是一个巨大的变化。正如你所说，这是一个有意义的变化，其范围很广，甚至现在人们所做的一半以上可能可以自动化，这确实可能让最勇敢的人对人类未来将做什么样的工作以及我们将如何做这些工作感到恐惧。那么，我们从不断变化的格局中学到了哪些对技能和角色最重要的东西呢？>>是的，我们认为技能是一个非常重要的分析单位，因为这是我们拥有的。人们拥有技能。这就是为什么雇主雇用我们，我们在工作中运用我们的技能，您知道，与彼此、与我们的客户一起工作等等，对吧？所以，我们研究了劳动力市场中雇主在发布招聘信息时所要求和寻找的所有技能。我们研究了大约 7000 种技能。然后我们将这些技能与劳动力中不同角色和职业的人们实际从事的活动进行了比较。我发现了一个对我来说最令人惊讶，也许也是最违反直觉的研究发现，那就是雇主寻求的大部分技能是我们所谓的共享技能，因为它们是我们工作中使用的技能，我们认为它们是，您知道，至少目前只有人类才能做到，因为它们是无法自动化的。但这些技能也用于我们认为人工智能在某种程度上可以完成的任务和活动，因此这些技能是可以自动化的。这意味着，包括解决问题或沟通等非常基础的技能在内的这套庞大的技能，很大程度上这些技能是共享的，这实际上意味着在某种程度上，这是一个机会，让人们通过与人工智能合作来提升技能或升级他们的版本，或者他们表达这些技能的方式，人工智能作为一种工具，可以带来其中一部分技能。然后，通过与人类劳动者的合作，我们可以通过人工智能工具也带来一部分技能，从而在解决问题等任务或技能中真正表达出更高阶的、更好的，不仅是更有效率的，而且可能是更高质量、更深刻见解、更好判断力的成果。所以，我们将其视为一个升级人类技能水平的机会。我们也将其视为一个信号，表明工作将越来越多地成为这种协作伙伴关系，其中一部分共享技能被人工智能和人类共同利用，以使您的工作产出更好。>>有趣。而且似乎人工智能最令人兴奋的应用之一是它有助于使隐性知识显性化，从而加快知识共享并帮助人们更有效地分享他们所知道的东西。关于这一点，正如您所提到的，研究清楚地表明，熟练掌握人工智能的需求很高。是的，员工正在要求它。抱歉。雇主正在招聘信息中要求它，但除了软件工程之外，人工智能的熟练掌握实际上是什么样的？您能否帮助我们稍微生动地描绘一下？所以，我们看到一系列人工智能相关的技能正在出现，在雇主表达他们所需的技能的方式中。但是，有两种不同类型的人工智能技能。所以，有一个我们称之为人工智能熟练掌握的技能家族。这是使用人工智能与任何类型的人工智能进行交互的能力，提出正确的问题以从人工智能中获得某种输出，并运用某种能力来审查、验证、完善等等，并真正管理与人工智能合作的这种交互过程。所以，这就是人工智能的熟练掌握。然后是更技术性的人工智能技能，这是我们需要的技能，通常您知道软件开发中的人们需要技能来实际开发人工智能工具，并且我们看到在这两个类别中，对人工智能的需求在所有技能中增长最快。当我们比较了两年的需求增长技能时，人工智能技能实际上增长最快，并且在最多的职业中。但人工智能的熟练掌握，即每个普通人使用人工智能的能力，增长了七倍。对吧？所以，它是增长最快的，而且不仅仅是在软件或基于计算机的职业中。它实际上是在一系列商业、专业管理和您知道的金融相关职业中，我们确实看到越来越多的雇主说，嘿，我们需要能够与人工智能合作的人，我们预计这种技能需求的扩大或拓宽以及深化将越来越多，因为越来越多的职位需要知道如何使用人工智能才能有效。好的，这很有帮助。说得通。亚历克西斯，我们现在转向你。包括我们自己的许多研究表明，许多公司在从人工智能投资中实现投资回报率方面确实面临困难。您在组织转型和变革方面拥有大量的研究和客户经验。除了显然的培训和提升员工技能之外，领导者还需要做些什么才能实现可衡量的增长和绩效？这绝对是事实。我认为“试点炼狱”是本季的流行语之一。我们看到很多情况是，人工智能的早期推广在许多组织中感觉有些混乱，有时甚至有些粗糙，但大多数都非常微观，也就是说，它们要么针对个人行为，比如帮助我写一封更好的电子邮件，帮助我加快一项特定的研究请求，帮助我审阅一份文件并给我一些谈话要点。这些都很好，但它们不会在组织中释放巨大的生产力。它们只会让你在日常工作中更有能力。我们开玩笑说，这有点像“遛狗”现象。这种体验的最佳受益者是家里的狗，它可以在街区多玩十分钟。所以，这种情况会继续发生，这有点像过去许多数字和技术升级在公司中的推广方式。这很好，但它并没有释放出我们认为真正可能实现的潜力。所以，当我们说通过这种转型可以带来 2.9 万亿美元的经济价值时，我的意思是，这是令人难以置信的生产力。我们对此意味着什么？我们指的是工作流程的更大规模的重新构想，这需要一种非常不同的方式来在公司中实现。这意味着要采取一个价值池，你认为你拥有被困住的潜力可以释放，并对其进行端到端的重新思考。这很难，因为它通常会跨越多个职能领域，多个业务所有者。在实践中它看起来是什么样的？在保险或金融服务领域进行承保。提供对高端企业客户提供的白手套服务，并能够将其以一种代理的方式提供，深入到客户群的更深层和细分领域，以实现更多的定制化，更好的使用模式，并最终在产品中实现更大的增长和更高的客户粘性。所以，这些类型的举措是我们看到公司真正实现影响的地方。那种能够以有形且可持续的方式影响底线的类型的影响。但实现这一点的方式不是给每个人提供最新的人工智能工具的访问权限。它需要一个非常不同的协调过程，从高层开始。>>好的，这非常有帮助。你谈到了保险承保以及如何让更广泛的客户群更容易获得白手套服务。这是一个很好的例子。尽管如此，关于重新构想工作流程和工作流程的讨论仍然很多，而且感觉有点抽象。所以，我想知道我们是否可以更深入地探讨一下，也许分享一些来自你服务过的行业中工作流程被重新设计、它看起来是什么样子以及它产生的影响的真实世界例子。>>当然。嗯，举一个例子，在保险承保中，有一个完整的文件案例管理流程。您知道，有一层管理者，他们监督着在外地从事这项工作的人员。他们审查案例文件。他们提供指导、建议和重定向。最终，您拥有的容量限制，即您能找到下一个客户或机会或考虑下一个增长领域的能力，取决于管理该过程所需的时间，因为这实际上是对底层业务资产的风险管理。我们看到人工智能的出现并不是说你不需要那些在一线工作的员工来做这项关键工作，收集信息和观点，而是管理者或领导者现在可以将人工智能纳入其中，对所有这些流程进行初步评估，发现问题，实际上进行一些直接的指导。再次强调，仍然需要人类来监督和观察这个过程，以确保它符合质量和交付的期望，但它释放了领导者的能力。您可能覆盖 10 个人，现在可能覆盖 20、30、40 个人。因此，这在地面指导方面所带来的好处，可以更具针对性，更具体地指出您犯错的地方或遗漏的地方，以便您个人学习，同时也关于扩大领导层的能力。所以我认为这非常令人兴奋，因为您会想到有多少领导者说，不是我不需要做这份工作。而是这份工作中还有许多其他方面我本可以花时间思考，比如我们流程的更广泛的变革或改进，但我不能，因为我被困在这些日常事务中，这些事务占用了我 80% 到 90% 的时间。如果您能释放这些能力，那么他们就可以开始更多地思考正在发挥作用的更大系统、被错过的增长机会、人工智能产生的模式，这些模式可能表明流程需要重新考虑，政策需要调整，这种解锁。>>好的，这非常有帮助。谢谢。现在，坦率地说，如今的首席执行官和高管们在关税、更广泛的宏观经济不确定性、不断变化的劳动力期望以及相当复杂的地缘政治背景之间需要处理的事情太多了。而且很明显，人工智能不再仅仅是一个技术对话，对吧？这是一个领导力对话。在让人类与人工智能的协作发挥作用方面，您认为领导者的角色是什么？是什么区分了那些在这方面取得成功的领导者与那些，我不知道，也许在如此多的不确定性中等待人工智能叙事如何展开的领导者？这很有趣，因为我们一直在追踪所谓的行为或特征，我想说，目前领导力领域最大的转变是从专业知识导向转向学习和成长导向。那么，我对此意味着什么呢？历史上，您知道，信息是关键。您有一种模式识别能力，随着时间的推移，这种能力让您成为最资深、最了解、最有能力的人。现在，人工智能可以更快地模仿、重现或建立这些联系，并以一种一致和可预测的方式提供这种信息访问，特别是随着模型越来越好，它可以做到很多专业知识。我们越来越需要领导力具备学习的心态，认识到我们正处于一个极其庞大且长期的变革的早期阶段。所以，虽然感觉这就像子弹列车一样击中了我们，但我们正朝着一个深刻的变革性和永久性的方向前进，但即使现在速度感觉极其快，也需要数年甚至数十年才能完全实现所有这些。所以，您需要的是敏捷性、实验性、系统中的韧性来应对。我认为对于今天的许多领导者来说，这是一种非常不同的运作模式。我的意思是，我们通常从这一点开始，如果您认为这是将动摇您公司价值的最重要的事情。您每天花多少时间进行实验，字面上地玩弄这些工具，弄清楚什么有效，什么无效？大多数高管的回答仍然是，您知道，每天不到一个小时，但如果这要改变您的底线、您的收入增长，就像组织的整个损益表一样，您会如何不同地看待它？您如何创造安全的实验并建立信任？早期人工智能的采用或努力，您知道，人们看到了很多所谓的混乱和糟糕的结果，那么您如何让组织兴奋起来呢？这应该是关于释放人类的潜力，但系统中存在巨大的恐惧，关于失业和替代。当正如阿努所说，这将以深刻的方式影响每个角色、每个级别时，您如何让组织兴奋起来？您如何让这成为一件令人兴奋的事情，而不是一件可怕的事情？这些都是当今领导者需要具备的方面。好的，我注意到时间了，而且可以预见的是，在这个话题上，我们收到了听众的许多问题。我们似乎在 Ring Central 上遇到了一些技术问题。对此我们表示歉意。但让我们来回答其中几个问题。所以，我们收到了相当多的关于风险和人工智能治理的问题。因此，我将把这些问题提炼成一个高层次的问题。许多人称这一刻是领导者的成败时刻，是生存时刻。在这种背景下，哪种风险最让您担心？例如，与特工合作过快，还是合作过慢，为什么？你们任何一个人都可以回答，或者你们两个都可以。嗯，让我先说，我真的相信速度是一种策略。这不是因为公司现在就能做对。这是因为在这一刻我们需要培养的是持续学习的肌肉，是愿意全面审视流程并重新构想它们，使其在几年后与我们过去 20 年的做法完全不同。您需要从今天开始就在组织中注入这种技能，不仅是在高管层面，而且至关重要的是在下面两到三层。这些是足够接近工作的领导者，他们可以进行这种重新构想。所以，虽然我认为许多公司会发现具体细节变化很大，但他们需要的是建立这种技能并将其融入组织，以适应更快的持续变革速度。>>而且我完全同意这一点。我还认为，没有一种一刀切的方法，对吧？我的意思是，对于我们正在谈论的人工智能转型类型，对于组织的各个部分或不同类型的工作，确实存在细微之处。我认为一个非常有用的框架是，根据我们真正讨论的嵌入在工作流程中的决策的复杂性来思考这一点。有多复杂？它是结构化的还是模糊的？然后另一方面，犯错的后果是什么，对吧？所以，它是相当例行的，还是有深远的后果？您可以沿着这两个轴线来思考组织的各个部分，并以一种非常校准的方式将人工智能作为解决方案的一部分。在一些相当直接且后果相当低的方面，它可能是完全自主的。您可能在其他方面拥有更多的人工介入和决策，但由人工智能赋能。所以，没有必要因为对安全或后果的恐惧而影响对速度的关注。两者都有可能，但要以校准的方式。>>好的，这里有一个经典问题，它经常出现，人们对你们的看法很感兴趣。你们如何看待人工智能可能会削弱人们独立思考、独立解决问题、从零开始产生想法的能力的担忧？这通常出现在人才管道的早期。初级人员如何学会培养以后管理人工智能工作所需的判断力？>>是的，这是关于这如何改变组织中的学徒模式的深刻问题。我认为有些人说，“好吧，我现在要停止招聘了，因为我认为我不需要更多的人在这个领域。”挑战在于，随着时间的推移，您当然会得到一个极度不平衡的金字塔。这很昂贵。您开始失去您的未来管道或人才的通风。特别是那些将越来越多地使用这些工具的人才，如果您愿意，从出生起就将它们整合进来，或者在日常生活中熟悉它们。我认为这项技术的一个独特之处在于，人们正在自己的时间里进行沙盒测试。所以，这并没有在企业范围内推出，然后我们稍后将单独访问它。事实上，许多人发现他们的公司在他们能够实验或在个人生活中使用这些工具方面比他们自己慢。因此，这将真正改变熟练掌握的动态，因为您会发现个人发现得比他们的公司让他们沿着结构化曲线前进的速度快得多。我认为，当我想起判断力问题时，我认为我们还太早，无法完全解决这个问题。然而，我想说的是，并不是说您不会找到这些模式。而是您需要学会的是，在一个混合的世界里，您最新的工具或最新的能力是代理的，并且您有代理与您一起在一个完整的流或流程中工作。您如何实际建立一套不同的技能来评估它、监督它、参与并纠正它？这些是我们以前没有要求广大民众思考的技能。所以我认为，这实际上将是新的学徒制开始发生的地方。而且您已经可以在一些发展非常迅速的领域看到这一点，比如软件，这些团队的节奏正在发生变化，以及他们如何通过与代理互动来学习，而不是传统的“让我把我的多年个人经验传授给你”。还有什么要补充的吗，阿努，还是我们想再挤一个？如果你有什么想说的，请继续。>>我想再挤一个。>>好的。所以，关于在当前不确定性气候下的一条可行的建议。您对我们前进的方向最确定的事情是什么？以及这如何转化为一条您可以今天就采取行动的商业领袖的建议？我认为，实验和学习敏捷的文化将成为组织各级成功的首要先决条件，无论是领导者真正探索更多内容，并深入其中，真正学习和体验人工智能，还是许多职业生涯中期的人。我们有很大一部分劳动力可能非常积极地从事他们知道如何做的事情，而不是，您知道，玩弄、摆弄、改变和迭代与一个高度智能的同事一起工作的东西，而这正是我们现在期望他们做的。这需要一种思维模式的转变。然后更深入地进入教育系统，对吧？当我们思考这对我们甚至在学校开发的技能意味着什么时，我认为这很大程度上是这种精神，它将维持近期的经济价值和潜力的获取，同时也为整整一代人准备一种非常不同的工作和劳动力队伍。>>好的，时间到了。这是一次非常精彩的讨论。亚历克西斯和阿努，再次感谢您今天与我们在一起。>>谢谢。>>一如既往，非常感谢所有观看的观众。顺便说一句，对于那些在本次会议开始时遇到技术问题的观众，我们将分享完整的会议链接，所以您不会错过任何内容。您也可以随时在我们网站 mckenzie.com 上找到我们麦肯锡直播对话的回放。如果您想深入研究更长的报告，您也可以在那里找到亚历克西斯和阿努谈论的原始 MGI 研究。请参加我们的下一次活动。将在 3 月 25 日举行。我们将讨论美国竞争力的下一章。我们将涵盖关于领导者可以做出的实际选择以确保长期增长的新研究，这可以说是对今天对话的完美跟进。您可以通过扫描屏幕上现在可以看到的二维码进行注册。在此之前，祝您度过愉快的一天，保重。