新智元报道

编辑:Aeneas 润


(资料图)

【新智元导读】微软在年度工作趋势报告中,总结了企业领导者必须认识到的三个见解。

现在,全球的打工人都被卷到了。

AI在创造一种全新的工作方式,这种突然加快的节奏,人类已经快追不上了。

近日,微软推出了2023年年度工作趋势指数报告,重点调研了打工人们对AI的看法、以及AI对生产力的影响。

报告显示,三分之二的受访者表示,没有足够的时间和精力来完成工作;高达49%的受访者担心AI会影响自己的工作岗位。

平台向AI的转变,势不可挡

AI彻底改变了我们的工作方式,如今,工作节奏已经呈指数级增长,随之增长的,是数据、信息和始终在线的要求。

这一切重担的后果,都被打工人们承受着,而在经济大环境日益不确定的情况下,企业老板们愈发感到要提高生产力的压力。

以牺牲创造力为代价,我们需要花越来越多的时间将信号与噪音分开。

对个人生产力的成本一直在受影响,这破坏了企业的生产力和全球的GDP。

AI当然可以帮忙减轻我们的这些负担。

迄今为止,AI大多数时候和人结合得都不太紧密。未来它将与我们一起工作,将我们从数字债务中解放出来,推动新的创新。

拥抱AI的企业会释放出极大的创造力,迎来新一轮的生产力增长,创造全新的价值。

微软董事长兼CEO 纳德拉这样评价——

新一代的AI将消灭所有苦差事,真正释放人类的创造力。

AI驱动的工具有极大的可能减轻数字债务,增强AI的能力,赋予员工权力。

为了让企业领导者们为AI时代做好准备,微软团队对31个国家和地区的31000名用户进行了调查,分析了数万亿个 Microsoft 365的生产力信号,以及来自LinkedIn经济图表的劳动力趋势。

调查显示,老板们在快速、负责任地采用AI时,必须注意以下3个问题。

数字债务正在使创新付出代价

有一个新的人工智能员工联盟

每个员工都需要AI能力

数字债务正在使创新付出代价

我们都背负着数字债务:疯狂涌入的数据、电子邮件、会议和通知,已经超越了人类的解决能力。

而且,工作节奏只会越来越快。这些任务都不能错过,所以我们把所有时间都用于摆脱这种困境上。

近三分之二的人(64%)表示,他们很难有时间和精力来完成自己的工作,因此,他们更可能在创新和战略思维上陷入困顿,这种可能性高出3.5倍之多。

一天只有24小时,而我们每花在这些数字债务上多一分钟,用在创造性工作上的时间就少一分钟。

在这个创造力即是生产力的世界里,数字债务不止是小麻烦,还直接影响了业务。

工作日的重担

有68%的人表示,他们在工作日并没有足够的专注时间,可以让他们不间断地做事。

68%的人表示他们在工作日没有足够的不间断专注时间

过去几年里,工作时间、工作日天数和会议时间,都在持续增加,这导致的后果就是,沟通比任何时候都更容易,也更难时刻追上。

如果仔细观察一下员工们是如何度过工作日的,就会发现,缺乏专注时间、持续搜索信息、不间断的沟通都产生了机会成本。

60%的受访者表示,自己在工作日中根本没有足够的不间断专注时间。

62%的受访者表示,自己在工作日花费了太多时间搜索信息。

在 Microsoft 365 应用中,员工平均花费57%的时间,在会议、电子邮件和聊天应用中进行交谈,43%的时间用于创建文档、表格和PPT。

前25%的电子邮件重度用户,每周要在电子邮件上花费8.8小时;前25%的会议重度用户,每周要在会议上花费7.5小时。

这是全球一线员工的平均水平,而对于更依赖数字通信的知识工作者,电子邮件和会议所占的比重甚至更大。

AI可以使时间分配向更有利于人们的方向倾斜,让他们节省时间和精力,进行重要的创新。

提高生产力的5大障碍

数据显示,迫切需要提高会议效率——人们认为「低效会议」是头号生产力破坏者。

低效会议被投为头号生产力破坏者

数据显示,目前非常迫切的,就是提高开会的效率。

自2020年2月以来,每周参加Teams会议和电话的人数增加了3倍 (192%)。

而获得生产力破坏第三名的是,就是会议太多。

有58%的受访者表示,在虚拟会议中很难头脑风暴;57%的受访者表示,如果加入会议太晚,就很难跟上大家的节奏;55%的受访者表示,即使在会议结束时,自己依然不清楚下一步要做什么;56%的受访者表示,很难总结会议内容。

今天,只有三分之一的人(35%)认为他们会在大多数会议中被提及,但FOMO(Fear of missing out )的害怕情绪是真实存在的,谁都怕错过重要的事。

在问到什么能让会议变得更有价值时,投票第一名的答案是「获得帮助我更好完成工作的信息」,随后是提供反馈、做决定、职业生涯提升。

靠着AI,每一次会议都成为一个数据聚合体,而不再仅仅是一段时间。

这些数据可以随时访问,转录,重新搭配,从而得到更加高效地利用。

一个新的人工智能员工联盟

看到AI在最近一年中有了如此大的发展,大家嘴上都在担心自己的工作被AI取代,但是实际上都巴不得让AI赶紧来干自己的活。

在人工智能取代工作的担忧中,数据揭示了一个意想不到情况:员工更渴望人工智能减轻工作负担,而不是害怕失去工作。

虽然49%的人表示他们担心人工智能会取代他们的工作,但更多的人(70%)会将尽可能多的工作委托给人工智能,以减轻他们的工作量。

人们对人工智能将他们从倦怠中拯救出来比他们担心它会消除他们的工作更兴奋。

人们正在寻找人工智能来帮助他们工作的几乎所有可能性。

恨不得整个人都交给AI。

四分之三的打工人告诉我们,他们不仅愿意将人工智能用于管理任务(76%),而且大多数人还表示,他们愿意将其用于分析(79%)甚至创造性工作(73%)。

人们还在寻找人工智能来帮助他们找到所需的正确信息和答案(86%),总结他们的会议和行动项目(80%),以及计划他们的一天(77%)。

AI能提供给打工人福利还远远不止如此。

打工人还可以利用AI可以提高创造力。从为自己的工作制定想法(76%)到重新规划他们的工作(75%)。

对人工智能的了解越多,打工人就越能看到它对帮助他们完成工作中最有意义的部分的希望。

例如,87%非常熟悉人工智能的创意岗位的员工表示,他们会很乐意将人工智能用于需要创意的工作之中。

看来,比起忧心忡忡自己丢了工作带来的魔法伤害,打工人更忍受不了的是工作本身给自己造成的「皮肉之苦」。

AI会带来什么样的生产力变化

在担心人工智能失业的情况下,当被问及在工作场所最重视人工智能时,老板们选择「提高员工生产力」的可能性是「减少员工人数」的2倍。

在老板眼里,不是把AI当做最好的员工。相反企业领导者希望让AI把员工员工武装得更好,而不是取代他们。

老板们对使用人工智能提高生产力的兴趣是裁员的2倍。而且,减少员工数量是老板期望从人工智能中获得价值的最后一项。在「提高生产力」之后,领导者对人工智能的最大希望依次是:

帮助员工完成必要但重复性的任务

提高员工福利

消除员工花费在低价值活动上的时间

增强员工的能力,并加快员工的工作节奏。

10年之后,打工人想要的VS.AI能做的

被问到10年之后,打工人想用什么姿势打工时,被调查的打工人说,最希望的变化是节省他们的时间,比如高质量的工作和更快地学习新技能。

(想象一下,到2030年,工作会发生怎样的变化。如果你能对你的工作经历做出以下任何改变,而不需要你付出任何额外的努力,你最看重的是什么?)

调查问及员工如果你有一个关于工作的梦想,你希望他是什么?

打工人们梦想到:我希望不用工作(说漏嘴了)

1. 在一半的时间内完成高质量的工作(33%)

2. 能够理解最有价值的时间(26%)和精力(25%)

3. 并且再也不必在精神上吸收不必要或不相关的信息(23%)

每个打工人都需要有驾驭AI的能力

接受我们调查的老板们表示,员工必须学习何时利用人工智能,如何编写出色的提示,如何评估创造性工作以及如何检查有害内容。

随着人工智能「整顿职场」,人与人工智能的协作将成为下一个变革性的工作模式,而与人工智能配合工作的能力将成为每个员工的关键技能。

新技能,新工作方式

有60%的打工人表示,他们目前没有完全具备工作需要的能力。人工智能将为学习开辟新的道路。

老板们是否能让打工人为即将到来的AI时代做好准备,是公司成功与否的关键。

打工人们需要从今天开始培养这些新技能。

与一年前相比,LinkedIn上提到生成式AI和GPT等主题的帖子数量增加了33倍。

「随着生成式人工智能的引入,我们正处于变革的下一阶段,它已经开始重塑劳动力市场,」LinkedIn首席经济学家Karin Kimbrough表示。

截至2023年3月,LinkedIn上提到GPT的美国招聘职位的比例已经同比增长了79%。在调查中发现,82%的老板表示,他们的员工需要新技能,为人工智能的发展做好准备。

那大家可以采取哪些行动呢?

对于打工人来说,也许需要主动适应一种新的工作方式,学习如何利用AI工作。

老板们也要对工作岗位的定位和职责伴随着AI的进化进行重新认知,为可能出现的创新提供空间。

对于不堪重负的员工和希望提高生产力的老板们来说,AI时代是时候换个姿势重新开始卷了。

AI不只是帮你解决一些工作中的问题,它将创造一种全新的工作方式。

老板们赶快帮助手底下的打工人学会与人工智能一起卷死别人,自己的企业才有未来。

当然,微软做这个调查的原因,或许是想告诉老板们——

我们这边,刚好有很多很厉害的AI产品哦。

老板们不买起来用的话,别人买了可是要把你们的公司都卷死呢。

参考资料:

https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/will-ai-fix-work

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