为什么人工智能流畅度正成为现代职场的决定性优势

跨行业，员工正面对快速变化，人工智能流畅度悄然成为薪酬、晋升和长期职业安全的强大差异化因素。

大多数员工仍未在工作中使用人工智能

谷歌和益普索（Ipsos）的一项新研究显示，只有五分之二的美国员工，或40%，在工作中偶尔使用人工智能。此外，只有5%被认为是“人工智能流畅者”，意味着他们在使用该技术时，已显著重塑或重组了工作中的关键部分。

这小部分流畅者正获得超出常人的回报。根据报告，这些员工在表示自己获得更高工资的可能性上是其他人的4.5倍，在报告晋升与其使用人工智能能力相关的可能性上则是4倍。然而，大多数员工仍处于使用这些工具的早期试验阶段。

在完全不使用人工智能的员工中，主要障碍是对其相关性的简单不信任。53%的非用户表示他们不认为人工智能与他们的工作有关。小企业、农村员工和一线员工的采用率也较低——这些群体在人工智能驱动的生产力预期上升时，可能面临最大的挑战。

培训差距扩大了鸿沟

尽管关于近期大规模失业的悲观预测已缓解，谷歌的数据突显了另一个风险：由于培训不足，员工可能被甩在后面。只有14%的员工表示他们的雇主在过去12个月提供过任何人工智能培训，只有37%的人报告其组织提供了关于如何在工作中使用人工智能的正式指导。

谷歌首席经济学家法比安·库尔托·米莱特（Fabien Curto Millet）承认，将人工智能融入日常工作流程需要时间。然而，他警告说，延迟会带来战略成本。“未能投资培训意味着有失去竞争优势的风险，因为那些已经在收获这些成果的竞争对手正在赶超，”库尔托·米莱特告诉《财富》。

他补充说，雇主应考虑当竞争对手通过人工智能实现质量和效率的显著提升时会发生什么。尽管如此，许多组织仍在制定基本政策和人工智能劳动力培训策略，员工不得不自己试验或完全避免使用这些工具。

打造竞争性人工智能技能的竞赛

这些发现发布于ChatGPT问世三年多后，以及包括Claude、Gemini和Copilot在内的一波生成式人工智能产品出现。在此期间，企业提升生产力的压力不断加大，许多领导者开始将人工智能熟练度视为核心要求，而非可有可无的技能。

谷歌CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）已敦促员工加快人工智能的使用，认为当前的转型比以往任何技术周期都更需要加快步伐。他将早期的“巨大投资”时期——公司通过增加大量员工应对——与当今的环境对比，后者期望技术本身承担更多责任。

“在这个人工智能的时刻，我认为我们必须利用这次转型实现更高的生产力，”皮查伊说。此外，这些新期望正在重塑大型组织中的晋升标准，熟练掌握人工智能工具的员工越来越突出。

谷歌押注结构化人工智能教育

为了弥合技能差距，谷歌推出了新的“谷歌人工智能专业证书”，这是一个为期八小时的课程，旨在教授人工智能在研究、内容创作和数据分析中的实际应用。该证书旨在为员工提供可重复的工作流程，而非一次性的技巧。

包括沃尔玛、高露洁-棕榄公司和德勤在内的主要雇主计划免费为员工提供该证书。这一举措表明，大公司越来越将人工智能视为跨职能的核心能力，而不仅仅是IT或数据科学团队的专业技能。

沃尔玛首席人事官唐娜·莫里斯（Donna Morris）告诉《财富》，该零售商认为人工智能是一股改变工作方式的力量，而非用来边缘化员工的工具。“我们都必须改变。这是一个持续的需求，但我们每个人都有机会迎接这个新未来，”她说，并强调公司希望员工与技术共同成长。

重新思考未来的工作，而非取代人类

莫里斯预期，人工智能将重塑岗位并带来新的机遇，而非简单地裁员。“我认为会创造新的工作岗位，会诞生新的企业。我们做事的方式也会改变，”她说。然而，她强调，这并不意味着雇主会抛弃人类或让人类变得过时。

库尔托·米莱特也表达了类似观点，认为人工智能对职业的影响很大程度上取决于员工和组织的适应速度。在他看来，最成功的公司将是那些将人类判断和创造力与系统性使用人工智能相结合的公司，以消除繁琐任务，腾出时间进行更高价值的工作。

目前，研究显示，人工智能流畅度仍主要集中在少数员工中，为早期尝试者提供了优势。随着更多组织将人工智能融入绩效预期，流畅用户与非用户之间的差距可能会扩大。

Z世代如何将人工智能转化为优势

对于在不确定的就业市场中摸索的年轻人——以及仍在追赶雇主需求的教育体系——库尔托·米莱特的建议是直接的：积极学习人工智能，但绝不要将其视为人类判断的替代品。他指出，历史上，年轻工人在重大技术变革中往往获益最大。

“我鼓励年轻人尽快积累经验和判断力——发挥那些未来仍然宝贵的人类技能，”他说。此外，Z世代作为一代技术原生，善于尝试新工具，具有先天优势。

Burning Glass研究所总裁马特·西格尔曼（Matt Sigelman）表示，年轻工人在建立技术技能的同时，不应忽视批判性思维、同理心和战略决策等核心能力。他认为，目标不是与人工智能竞争，而是将其作为“力量倍增器”，放大人类优势。

利用人工智能实现更高价值的工作

西格尔曼警告说，表面上令人印象深刻的人工智能应用可能并不能带来真正的工作场所影响。“虽然能用代码开发一些新的电子表格追踪工具很有趣，也是锻炼技能的好方法，但不太可能帮助你更大、更好地完成工作，”他告诉《财富》。

相反，他认为，员工最有价值的人工智能技能在于利用技术产生新想法、快速原型设计和自动化日常任务。这样，员工可以将时间和精力转向对雇主更有价值的活动，如战略规划、关系建立和复杂问题解决。

即使一些公司在精简或减少入门级岗位，库尔托·米莱特也表示，领导者不应忽视早期职业员工的独特贡献。在他看来，年轻员工通常对新兴人工智能工具有更深、更直观的理解，优于资深同事。

逆向指导与新一代人才

库尔托·米莱特表示，他经常被许多年轻人在人工智能方面的熟练程度所震惊，从生成式聊天机器人到图像和代码助手。他认为，认识并利用这种流畅度的组织，可以加快团队和职能的人工智能学习曲线。

他建议公司推行“逆向指导”，让年轻、熟悉人工智能的员工帮助经验丰富的员工掌握最前沿的工具使用方法。此外，将早期人才与高层领导配对，可以确保试验在商业背景、治理和伦理标准下进行。

随着人工智能在日常工作流程中的不断普及，报告暗示，那些投入时间建立结构化技能的人将处于最有利的位置。技术知识、人类判断和持续学习的意愿，可能成为在人工智能支持的劳动力中最持久的职业资产。

总之，谷歌的研究表明，人工智能熟练度已在重塑工资、晋升和机会，而培训的不平衡可能导致许多员工被甩在后面，随着技术融入现代组织的运作方式。