與人工智能協(xié)同，共創(chuàng)雇主與員工可持續(xù)未來
Meta創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官馬克·扎克伯格近期透露，公司將于年內(nèi)開啟中級軟件工程師編程工作的自動化進程，這被業(yè)界視為裁員的前奏。
他預(yù)測：“預(yù)計到2025年，我們在Meta及其他深耕該領(lǐng)域的科技企業(yè)，都會配備一套能力相當于公司中級工程師的AI，可自主完成代碼編寫工作?！睂ζ髽I(yè)來說，這意味著運營成本的降低，但對從業(yè)人員而言，可能會導(dǎo)致崗位流失。
AI的快速普及引發(fā)了職場群體的普遍擔憂，大家都在思考未來職業(yè)形態(tài)會如何演變。目前，AI的發(fā)展速度遠超企業(yè)在再培訓(xùn)與技能提升方面的應(yīng)對效率。雖然把計算推演、流程優(yōu)化、智能推薦等機器更擅長的任務(wù)交給AI處理有經(jīng)濟合理性，但機器無法替代人類特有的情感交互、共情能力、活動策劃與體驗營造等優(yōu)勢。這一點上，AI可能是ESG（環(huán)境、社會與治理）框架的機遇，也可能是隱患。盡管AI訓(xùn)練與運行的高能耗問題及環(huán)保成本控制是行業(yè)焦點，但本文更關(guān)注如何通過社會協(xié)同效應(yīng)提升環(huán)境治理成效。
對于工業(yè)企業(yè)而言，共享數(shù)據(jù)有助于應(yīng)對人才與能源轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)。
AI對個人與組織的影響
談到就業(yè)，AI不一定是“敵人”。西門子最新發(fā)布的《A New Pace of Change: Industrial AI x Sustainability》報告指出：“全球工業(yè)企業(yè)面臨著相似的挑戰(zhàn)，如人口老齡化、技術(shù)人才短缺等。”AI的價值在于幫助企業(yè)用數(shù)據(jù)驅(qū)動更高的資源效率、生產(chǎn)力和可持續(xù)性。特別是在工業(yè)AI領(lǐng)域，有重塑產(chǎn)業(yè)格局、大規(guī)模推進可持續(xù)發(fā)展的巨大潛力。
該報告強調(diào)，AI將成為工業(yè)轉(zhuǎn)型的“渦輪增壓器”，加速企業(yè)在可再生能源、節(jié)能制造、電動汽車等清潔技術(shù)領(lǐng)域的布局。
但報告也警示，企業(yè)必須平衡環(huán)境責(zé)任、社會訴求和盈利需求之間的辯證關(guān)系。未來數(shù)年，協(xié)調(diào)碳預(yù)算與財務(wù)盈虧將是核心挑戰(zhàn)，這不僅是環(huán)境與經(jīng)濟的博弈，更是AI社會影響的平衡藝術(shù)。
用數(shù)據(jù)協(xié)同，推動節(jié)能與可持續(xù)轉(zhuǎn)型
鑒于AI對ESG中環(huán)境(E)與社會(S)維度的復(fù)雜影響，建立協(xié)同治理機制很有必要。對于工業(yè)企業(yè)來說，共享數(shù)據(jù)可應(yīng)對人才與能源轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)，而且這種共享并非泄露機密。借助聯(lián)邦學(xué)習(xí)（在無需共享原始數(shù)據(jù)的前提下聚合多方數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型）等隱私計算技術(shù)和先進的數(shù)據(jù)加密方案，企業(yè)能在保障數(shù)據(jù)安全的前提下實現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新。
協(xié)作提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，優(yōu)化能源管理
通過整合大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)，企業(yè)能構(gòu)建更智能的能源管理體系，在提高資源利用效率的同時，大幅降低碳排放。建立安全可靠的數(shù)據(jù)協(xié)作平臺是實現(xiàn)這一目標的方式之一，企業(yè)可通過該平臺實時共享能源消耗數(shù)據(jù)、生產(chǎn)工藝參數(shù)和供應(yīng)鏈運行信息。例如，制造企業(yè)與電力公司共享用能模式，可讓電力公司更精準地預(yù)測用電需求，優(yōu)化電力調(diào)配方案，這既能提升運營效率，又能支持可再生能源的接入。
跨行業(yè)合作也能促進能源創(chuàng)新。比如，鋼鐵企業(yè)與可再生能源公司合作，制定智能調(diào)度策略，在用電低谷時充分利用富余綠電，減少對傳統(tǒng)化石能源的依賴。
數(shù)據(jù)協(xié)作還能助力開發(fā)預(yù)測能源消耗趨勢的AI模型，使各行業(yè)能根據(jù)可持續(xù)發(fā)展目標調(diào)整運營策略。通過這種“系統(tǒng)中的系統(tǒng)”式合作，將分散的數(shù)據(jù)孤島轉(zhuǎn)化為有決策價值的行業(yè)洞察，既推動企業(yè)可持續(xù)發(fā)展實踐，也為實現(xiàn)更宏大的氣候目標提供數(shù)據(jù)支撐。最終，這類協(xié)作將加速能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，提升工業(yè)體系的適應(yīng)性與抗風(fēng)險能力。
數(shù)據(jù)協(xié)作：開創(chuàng)互利共贏新格局
AI系統(tǒng)的效能取決于數(shù)據(jù)質(zhì)量。隨著AI在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用不斷深入，具有完整上下文的高質(zhì)量數(shù)據(jù)成為稀缺的戰(zhàn)略資源。在數(shù)據(jù)資產(chǎn)化趨勢下，企業(yè)需重點考慮：
- 如何建立合理的數(shù)據(jù)貢獻回報機制？
- 如何將這些數(shù)據(jù)進行組織與整合，以便為整個行業(yè)提供洞見？
數(shù)據(jù)合作社（Data Collectives）提供了解決方案，它通過聚合個人數(shù)據(jù)形成集體議價能力，在為數(shù)據(jù)提供者創(chuàng)造收益的同時，也為企業(yè)輸送持續(xù)更新、高價值的數(shù)據(jù)資源。當這些經(jīng)過場景驗證的數(shù)據(jù)在行業(yè)內(nèi)安全流通時，所產(chǎn)生的洞察將使所有參與者受益。
此外，合理的數(shù)據(jù)回報機制會激勵員工優(yōu)化數(shù)據(jù)采集流程，進而提高企業(yè)AI系統(tǒng)的準確性。要實現(xiàn)這種良性循環(huán)，企業(yè)需要提升管理層與員工的“數(shù)據(jù)素養(yǎng)”，讓他們具備與AI協(xié)作并產(chǎn)出最佳洞見的能力。這不僅會改變我們的工作方式，也會改變我們在數(shù)字時代對“員工價值”的定義：過去，員工的貢獻是勞動；而在AI驅(qū)動的職場中，員工最寶貴的貢獻或許將是數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)素養(yǎng)能讓員工深入理解技術(shù)系統(tǒng)，精準判斷哪些任務(wù)應(yīng)交由AI處理，哪些仍需人力主導(dǎo)。
跨組織提升數(shù)據(jù)素養(yǎng)：AI時代的核心競爭力
為應(yīng)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)，企業(yè)要雙管齊下：一方面讓員工掌握人機協(xié)作技能，另一方面明確劃分人機職責(zé)邊界。
過渡階段：賦能
在這一階段，數(shù)據(jù)素養(yǎng)能讓員工深入理解技術(shù)系統(tǒng)，精準判斷哪些任務(wù)應(yīng)交由AI處理，哪些仍需人力主導(dǎo)。
成熟階段：分工優(yōu)化
進入成熟階段，企業(yè)將實現(xiàn)人機任務(wù)的清晰界定：
機器負責(zé)繁重、重復(fù)、可量化的工作；
人類專注于情感驅(qū)動、體驗導(dǎo)向和創(chuàng)造性的任務(wù)。
也就是說，重體力活由機器人承擔，競爭性篩選與創(chuàng)意構(gòu)思由軟件完成，人類則釋放精力，去打造更有溫度的價值。
在這種模式下，質(zhì)量更高的數(shù)據(jù)將訓(xùn)練出更智能的AI系統(tǒng)。數(shù)據(jù)合作社（Data Collectives）有望成為重構(gòu)數(shù)字經(jīng)濟時代生產(chǎn)關(guān)系的重要載體，為我們共同描繪更具包容性的發(fā)展藍圖。
本文翻譯自I by IMD，中文版本僅供參考。
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本文來自微信公眾號“瑞士IMD國際管理發(fā)展學(xué)院深圳”，作者：IbyIMD，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。
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