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1、生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者序言 03目錄概要 04-08生成式AI發展現狀 09-13觀點沖突，動搖信任基礎 14-17經濟發展、企業重塑和個 人提升 18-25生成式AI導航充分發揮生成式AI潛能之道加速器1：全新的領導和學習之道加速器2：重塑工作模式加速器3：革新工作組織加速器4：培養未來工作者 26-40前景展望 41-422目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者序言業務聯系人黃雪明（Christina Wong）埃森哲大中華區戰略與咨詢事業部董事總經理、人才與組織績效主管

2、張遜（Xun Zhang）埃森哲大中華區戰略與咨詢事業部董事總經理朱穎詩（Sharon Chu）埃森哲大中華區戰略與咨詢事業部董事總經理生成式AI橫空出世，并以前所未有的速度持續演進。迄今為止，埃森哲已參與700多個相關客戶項目，本文將分享我們的一些心得。企業若要充分發揮生成式AI的潛能，不僅需要強大的數據基礎，還需要來自領導層的變革決心。這將幫助企業有效駕馭風險，抓住機遇，負責任地重塑工作模式、革新工作組織、培養未來工作者。生成式AI為上述領域帶來的深刻影響史無前例，然而，企業在爭相應用新技術開展試點和實驗的同時，更加需要穩健務實的新型人才戰略進行支撐，切忌顧此失彼。為突出更早聚焦人才的重要

3、性，我們在研究中將數據和身邊的開創性實踐相結合，形成獨到洞察。本文將從企業、領導者、員工的角度，深入探討生成式AI如何顛覆當下，引領未來。讓我們共同探索生成式AI的新時代吧！3目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者左邊這段話聽起來像不像機器人對“生成式AI將如何改變工作”這一問題做出的回答？確實，這就是由ChatGPT生成的答案。盡管這個回答從某種意義上說是對的，但它忽略了生成式AI對價值鏈的影響它將從根本上重塑工作的性質，助力企業以全新方式創造價值，優化員工與客戶的體驗。針對此類問題，只有人類

4、才能給出更為詳盡、睿智的回答。我們可以言簡意賅地將其概括為：生成式AI對工作的影響取決于人類自身，以及人類怎么使用它。具體而言，這取決于企業高級管理層是否具備塑造未來所需的勇氣、知識和洞察。領導者需要優先考慮以人為本的變革舉措，通過全新方式學習和了解如何負責任地規?；渴疬@一突破性技術，創造切實價值，并確保這一改變惠及每位員工。為此，企業領導需要進一步思考愿景升級以指導如何重塑工作模式、革新工作組織、培養未來工作者，為生成式AI時代的到來做好準備；同時打造韌性文化，以便駕馭接連不斷的變革浪潮?！吧墒紸I或將顛覆各行各業的工作性質。其所能帶來的裨益雖有目共睹，卻也引發了一些倫理和社會問題，如工

5、作崗位流失、數據隱私、知識產權保護、偏見、負責任的AI使用等。生成式AI將為工作帶來何種影響取決于我們如何部署、監管、將其整合于不同行業和企業當中?！敝厮芄ぷ髂Ｊ?，革新工作組織，培養未來工作者概要4生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望投資員工，重塑工作模式無論在當下還是未來，生成式AI的影響力和重要性都不容小覷。目前，生成式AI的影響力已突破生產效率層面，深入到價值鏈的各個流程，正在重塑工作本身。蘊藏著巨大潛能的生成式AI正被廣泛應用于各行各業，1 有望帶來自農業和工業革命以來最重大的經濟發展

6、和工作模式及組織變革。例如，早期工業革命的標志是規?；蜆藴驶a，而在生成式AI時代，不僅生產效率將大幅提升，人類的創造力也將得到增強，有潛力打造出更具創新性的員工和客戶體驗。生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者5目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望人類歷史上首次迎來了“人性化”的新一代技術。不管是郵件撰寫，還是財務預測，生成式AI都需要依靠人工輸入來驅動高質量輸出。這一轉變將徹底改變以往的工作組織模式，按照以人為本的原則，重塑整個價值鏈上的工作流程。通過整合數據、理解自然語言、將非結構化數據轉化為切實可行的洞察，生成式AI正

7、全面推動業務流程再設計的民主化，讓每個人從一線員工、實驗室科學家到設計專家都能重塑自己的工作流程。生成式AI還能拉近員工與客戶間的距離。以銀行業為例，從使用AI驅動的分析工具全面了解客戶需求，到基于這些需求為客戶量身定制金融產品和服務，這種全方位的變革不僅能精簡運營，還能幫助銀行工作人員更好地了解客戶、識別新產品、改善自身和客戶體驗。所有這些都將對利潤增長產生積極影響。事實上，我們的研究表明，生成式AI可以創造出三重機遇，即：加速創造社會經濟價值，提高生產率助力企業增長，催生更具創造性、更有意義的工作。我們對全球生成式AI的應用和創新場景進行了比較分析，結果表明：企業若能負責任地大規模應用生成

8、式AI（在各個行業和價值鏈逐步推廣），到2038年或將釋放逾10.3萬億美元的額外經濟價值。2 這一巨大經濟潛力在企業高管對生成式AI的樂觀態度上得到了印證。大多數高管認為生成式AI有助于提高自身的市場份額，其中，有17%的企業高管預計其市場份額將增加至少10%。3大多數企業相信生成式AI能夠幫助其提升創新能力，主要是增加收入，而非削減成本。在工作團隊方面，未來三年，重塑者（9%的被訪企業）生產效率提升20%以上的幾率是其它企業的兩倍。同時，三分之二的企業堅信，生成式AI將讓工作變得更加充實且富有意義。4的員工認為在工作中應用生成式AI將大獲裨益，但是，他們也對企業是否能夠確保生成式AI的成果

9、惠及每個人有所擔心。595%生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者6目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望我們的研究探討了造成這種信任缺口的原因。目前，全球有四分之三的企業尚未推行全面的戰略舉措來確保員工在生成式AI方面獲得積極的體驗和成果。6 有三分之二的受訪高管坦言自己并沒有十足的把握能領導好這項變革。7 企業領導與員工之間的觀念差異也削弱了彼此間的信任。超過半數（58%）的員工對未來的工作保障表示擔憂，8 但只有不到三分之一的高管認為員工會擔心工作崗位被替代。9 幸福感方面，60%的員工擔心生成式AI可能會增加工作壓力和疲憊感

10、，10 但只有37%的企業領導認識到這個問題。11 這種信任的缺失或將導致企業錯失生成式AI帶來的三重機遇。盡管94%的員工表示他們為應用生成式AI學習新技能做好了準備，12 但只有5%的企業在積極對員工進行大規模的技能重塑培訓。13不過，企業領導者可以通過以下方式填補信任缺口，加速部署生成式AI關注并效仿領先企業應用生成式AI賦能業務和員工的方式。跟隨重塑者的腳步埃森哲研究表明，在具備持續重塑能力的企業（僅占9%）中，有近一半（47%）的企業已經意識到，若想充分運用生成式AI，流程變革勢在必行。超過半數（52%）的企業已經開始著手圍繞生成式AI重新設立崗位、設計工作角色來重塑工作組織。這一切

11、的關鍵在于：四分之三的企業正積極地讓員工參與到企業變革中來，并重塑員工技能。這些企業正致力于打破信息孤島，讓員工能夠自由訪問數據，通過提升透明度建立信任。14我們的研究還表明，滿足人類基本需求是非常必要的，因為這既能幫助員工在工作中達到理想狀態（Net Better Off）15，還可以加強彼此信任感，從而幫助員工更好地迎接和適應生成式AI。事實上，通過幫助員工達到理想狀態，即：與團隊關系緊密，彼此信任；掌握符合市場需求的技能；身心健康，經濟狀況良好，企業可以釋放員工三分之二的工作潛力，從而收獲5%的收入增長。16在生成式AI時代，企業領導層不應將員工視為這艘巨輪上的乘客，而應將其視為領航員。

12、重塑者們已經充分認識到這一點。目前，只有一小部分企業處于領先地位，后來居上的機遇依然存在。企業的成功在很大程度上取決于最高領導層，他們既需要具備同理心和謙遜的態度，也要為員工達到理想狀態創造條件。生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者7目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望“生成式AI是過去25年里對企業來說最具顛覆性的技術，出版行業也不例外。負責任地使用生成式AI技術，可以幫助那些最重要、最受尊敬的媒體巨頭們在未來為讀者提供更好、更準確的服務和產品。說到底，能理解公司目標和使命的是人，而不是技術?！蓖畡⒁姿梗╓illiam Le

13、wis），華盛頓郵報首席執行官兼出版人我們下面將要提到的生成式AI導航展示了企業如何才能駕馭好生成式AI，并借助四個加速器不斷前行。生成式AI導航要求企業領導持續深入采用全新的領導和學習之道，同時通過開展以人為本的變革管理，重塑工作模式、革新工作組織、培養未來工作者，為應對未來挑戰保持韌性。在詳述生成式AI導航之前，讓我們先了解一下生成式AI的現狀以及各方觀點。這對充分發揮生成式AI對企業、員工、社會的潛能而言至關重要。全新的領導和學習之道重塑工作模式革新工作組織培養未來工作者生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者8目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生

14、成式AI導航|前景展望現狀目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者9目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI發展現狀圖1：歡迎來到生成式AI時代資料來源：埃森哲，2024年未來可能發生什么？應該采取哪種行動？預測為何出現這一情況？分析 場景細分診斷生成模式預測模型模擬優化推薦AI將在執行過程中起到哪些推動作用？建議創作編程自動化保護AI的發展經歷了三個重大階段。診斷式AI時代以機器學習的興起

15、為主要標志。預測式AI時代讓我們能更加準確地對運營、客戶行為等做出預測。2022年底，我們步入了生成式AI時代。如今，機器不僅能精確預測，還能生成創意內容并提供個性化建議（見圖一）。10目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者當下正是生成式AI的發展初期，許多企業仍處于規劃和實驗階段。但縱觀全局，生成式AI對很多領域的重大影響已初露端倪，如企業重塑、勞動力動態、監管環境、高管視角、員工意見等。這些趨勢對于了解生成式AI的現狀及其變革行業、工作、員工體驗的未來潛能至關重要。推動重塑：81%的受訪企業

16、將生成式AI視為企業重塑的主要抓手之一17，但三分之二的高管尚未具備成功重塑企業所必備的相關技能和能力。18 數據戰略和技術基礎設施是部署生成式AI的關鍵，近半數的高管認為企業需要優化數據戰略，從而更高效地應用生成式AI。19 影響規模：我們的模型顯示，在美國，44%的工作時間將受到生成式AI的影響。20 在知識工作者和語言工作者21 占比更高的國家，這一比例甚至更高，例如英國（47%的工作時間將受到影響）。各行各業的情況不盡相同（見下頁圖二）。同樣值得一提的是，數字技能較弱、工作經驗較少、受教育程度較低的員工受到負面影響的可能性更大。這也凸顯出數字鴻溝加劇的風險。22 監管對策：一些人認為監

17、管機構將生成式AI視為脫韁之馬，例如，美國政府于2023年10月底簽署行政令，要求對生成式AI進行全新安全評估、公平和民權指導以及對勞動力市場影響的研究。23 中國也就生成式AI出臺了若干專項法規。24 2023年12月，歐洲議會通過了人工智能法案，對于生成式AI的使用，該法案在風險法規的基礎上，提出了透明度要求。25 此外，越來越多的國家和地區認識到亟需為飛速發展的AI技術建立監管框架，包括強有力的知識產權保護和使用協議?！叭绻f我有什么顧慮的話，那就是擔心大家會低估人類參與生成式AI工具研發的必要性。事實上，人類不僅需要參與其中，還要最大化地體現出多樣性。否則，我們只會不斷復制人類決策中的

18、固有偏見?！苯芸枕f爾奇（Jacqueline Welch），紐約時報執行副總裁兼首席人力資源官11目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者圖2：很大一部分工作時間將受到生成式AI的影響（實現自動化或被優化）將被生成式AI優化的工作時間 通過生成式AI實現自動化的工作時間注：相關預估基于對工作任務中“人機協作”工作量的區分，以及工作受到生成式AI影響的程度。資料來源：埃森哲商業研究院基于各國統計局和O*Net數據。24%23%23%22%22%19%22%21%22%20%21%21%21%18%

19、20%18%19%17%18%17%16%15%15%英國加拿大德國澳大利亞日本法國美國瑞典意大利挪威芬蘭丹麥阿根廷西班牙墨西哥智利巴西哥倫比亞南非沙特阿拉伯中國印度47%22個國家：46%46%45%44%44%44%43%42%42%42%42%42%41%41%41%39%39%38%38%33%31%23%24%23%25%22%23%21%22%21%21%21%24%21%23%22%22%21%21%22%18%16%資本市場軟件與平臺銀行保險通訊與媒體零售公共服務高科技生命科學旅游能源健康汽車航空航天與國防化工公用事業工業自然資源消費品19個行業：72%68%67%65%51%

20、50%42%42%41%40%39%39%39%38%31%31%30%28%24%42%35%34%36%26%22%21%19%19%17%17%23%15%16%13%13%12%11%12%30%33%33%29%25%28%21%23%22%23%22%16%24%22%18%18%18%17%12%12目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者“新技術興起帶來的不確定性往往會引發恐懼。消除恐懼的最佳做法之一就是教育員工并讓他們參與其中。能夠做到這點的企業更有可能為自身和客戶創造更多價值。

21、”克里斯蒂潘比安奇（Christy Pambianchi），英特爾執行副總裁兼首席人力資源官“生成式AI是個好幫手，但有時也會令人不知所措。因為你總是會覺得，如果現在可以利用AI開展和完成你的工作，那未來你就有可能被AI所取代?！卑拇罄麃喣耻浖c平臺企業IT經理 高管觀點：目前，86%的被訪企業高管表示在工作中或多或少會用到生成式AI，同時，幾乎所有的高管都認為生成式AI將為其所在企業和行業帶來顛覆性變革。所有的受訪高管都預計生成式AI將會給工作團隊帶來變革，例如增加或減少員工人數和再培訓。26 然而，只有三分之一的企業領導認為自己已具備相關技術專長，或相信自己能夠領導好這項變革。27 知識和

22、信心的缺失勢必影響信任度和透明度，而這兩者對于成功實現大規模生成式AI轉型至關重要。員工觀點：95%的受訪員工認為在工作中應用生成式AI大有裨益，82%的員工表示對這項技術有一定的了解。然而，他們也對企業是否能夠確保生成式AI的成果惠及每個人有所擔心。進一步的調查突顯了這一擔憂：60%的員工擔心生成式AI可能會增加工作壓力和疲憊感，58%的員工擔心工作穩定性，57%的員工希望了解生成式AI技術對其職業生涯可能產生的影響。28我們發現，關于規?；褂蒙墒紸I所能帶來的風險、收益、權衡取舍，社會上仍存在許多不同的觀點。這些觀點影響著生成式AI的發展現狀乃至未來趨勢。為充分發揮生成式AI的積極潛能

23、，我們必須深入分析這一問題。13目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者信任危機目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者14目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者資料來源：埃森哲商業研究院基于329314篇新聞文章（道瓊斯 Factiva）的自然語言處理（NLP）分析；2022年1月-2023年12月觀

24、點沖突，動搖信任基礎生成式AI的自然語言界面讓各行各業的人越來越容易獲取相關技術。然而，要想有效地采納和應用這些工具，透明度和信任感不可或缺。我們的研究表明，這種信任感包括但不僅限于對工具本身的信任人們還要相信，企業在應用生成式AI時，會保障員工權益并幫助員工做好準備。相關媒體報道反映了人們的擔憂。ChatGPT剛推出時，媒體報道主要聚焦工作崗位被替代的風險，而現在媒體則更關注隱私問題（見圖三）。29圖3：ChatGPT推出后，工作崗位被替代的風險即刻成為媒體報道的焦點，而當前的關注點更聚焦隱私問題和工作崗位創造生成式AI話題被提及的次數3173226工作崗位被替代個性化工作崗位創造19912

25、023年第一季度隱私448954804145492隱私工作崗位被替代個性化工作崗位創造2023年第四季度572115目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者圖4：針對生成式AI對工作模式、工作組織、工作者可能產生的影響，員工與企業高級管理層觀點不一資料來源：埃森哲變革脈動調研，第十批（2023年9月）：樣本量=2425位高管。埃森哲變革工作團隊調研（2023年10-11月）：樣本量=5000位員工。60%37%員工表示：我擔心生成式AI會增加工作壓力和疲憊感高管表示：生成式AI可能會增加員工的工作

26、壓力和疲憊感58%29%員工表示：生成式AI增加了我在工作中的不安全感高管表示：員工擔心工作崗位被替代53%21%員工表示：我擔心生成式AI的產出質量高管表示：員工擔心生成式AI的產出質量82%36%員工表示：我了解生成式AI技術高管表示：員工對生成式AI技術缺乏了解94%32%員工表示：我有信心掌握運用生成式AI辦公所需的技能高管表示：員工缺乏相關技能會阻礙企業發展工作模式工作組織工作者重要的是，我們的研究揭示了員工與企業領導之間存在的信任缺口（見圖四）。企業高管尚未充分意識到，相比提升體驗，員工更在意企業部署生成式AI后是否會導致失業，以及是否會給他們帶來工作壓力、疲憊感、超負荷等問題。他

27、們希望了解AI工具到底能否帶來高質量產出。30我們的調查還顯示，32%的企業領導認為人才稀缺（由于技能缺口或缺乏了解）是利用生成式AI的一大阻礙。36%的企業領導認為，員工由于缺乏對技術的了解而無法充分接納生成式AI。31 然而，大多數員工（82%）認為他們了解生成式AI技術，且94%的員工有信心掌握所需技能。3216目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者“我認為，生成式AI的強大之處在于它能夠提升人類的創造力和生產效率。但我們需要更明確的邊界，而非將一切都交予生成式AI處理?！泵绹诚M品與服

28、務企業采購與物流經理此外，雖然生成式AI在提高效率和減少人為錯誤方面蘊藏巨大潛能，但過度依賴這項技術同樣存在風險，平衡人類智慧和AI智能并非易事。對于希望負責任地部署生成式AI的企業和領導者而言，他們需要主動了解并消除信任危機，而非被動旁觀。我們不僅需要積極正視和解決相關挑戰，還應將挑戰轉化為生成式AI時代下的全新機遇。17目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者三重機遇目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組

29、織、工作者18生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望盡管在過去一年中，我們見證了生成式AI對日常生活的影響，但要抓住生成式AI的三重機遇，加速創造經濟價值、推動企業增長、為人們提供更有意義的工作，我們仍有很長的路要走。只有當員工成為充分發揮生成式AI潛能的領航者時，他們才會備受鼓舞地追求每一個機遇。傳統的轉型主要關注勞動生產力，而生成式AI則將徹底改變整個價值鏈中的工作和工作流程。我們的研究表明，負責任地整合生成式AI可帶來巨大收益。經濟增長我們的模型揭示了關于三種經濟增長情景的洞察，每種情景下

30、生成式AI的運用和創新速度各異。其中，“以人為本”情景（即企業以員工和創新為核心，負責任地大規模運用生成式AI）的效益最為明顯，到2038年有望額外創造10.3萬億美元的經濟價值（見下頁圖五）。33三重機遇：經濟增長、企業重塑、個人提升19目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者圖5：企業通過采用負責任的、以人為本的方法部署生成式AI，可額外釋放10.3萬億美元的經濟價值資料來源：埃森哲商業研究院。三種情景下模擬GDP增長。牛津經濟研究院對22個國家GDP的預測。12000011500011000

31、01050001000009500090000850008000075000700002023202820332038較基線+17.9萬億美元較基線+13.5萬億美元較基線+7.6萬億美元基線情景下的預期增長激進情景：企業以成本削減為核心，快速運用生成式AI謹慎情景：企業以風險規避為核心，緩步運用生成式AI以人為本情景：企業以員工和創新為核心運用生成式AI到2038年額外釋放10.3萬億美元的經濟價值20目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者企業重塑大多數企業領導認為生成式AI將有助于提高其所在

32、企業的市場份額，其中17%的高管預測生成式AI將令其企業市場份額提升至少10%。34 這一信心源自生成式AI能夠助力企業釋放產能，改進識別、觸達、聯系、服務客戶的方式。越來越多的高管將生成式AI視為提升收入而非減少員工人數的手段。35 我們的模型顯示，計劃在職能和業務流程中深度整合生成式AI的企業，其收入增長有望在未來五年內超越當前領軍企業。36生成式AI等技術不僅被高管視為收入增長引擎，更是全面變革的推手。事實上，人才同等重要。我們此前的研究表明，僅僅依賴技術并不能實現生成式AI驅動的增長；同步聚焦數據、技術、人才，方能將生產效率提高11%，而若忽視人才要素，僅能將生產效率提高4%。37此外

33、，未來三年內，重塑者（9%的被訪企業）生產效率提升20%以上的幾率是其它企業的兩倍。38 通過有意識地讓員工參與變革，重塑者不僅在著手彌合信任和透明度缺口，也在提升快速、規?；厮艿膸茁剩▽⒎謩e提升1.7倍和1.6倍）。39“在瑞穗，我們著眼未來，從更廣泛的角度出發，思考如何通過在市場和工作團隊中部署生成式AI實現行業轉型。高效的變革管理極其重要，尤其是與員工的溝通。員工希望了解變革所帶來的影響，而企業領導者需要采取高度個性化的方式，與每位員工討論他們的經驗、技能、潛在發展機會?！泵穼m誠（Makoto Umemiya），瑞穗金融集團副總裁兼高級執行官、集團首席數字官21目錄|序言|概要|生成式

34、AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者個人提升在工作中，基于生成式AI的客服與創新數字空間等“以人為本”的技術能夠幫助員工提高生產效率、加強創造力、激發潛能。此外，三分之二的重塑者認為，生成式AI會讓工作變得更有意義，更具創造性與影響力。40最終，生成式AI將助力工作團隊重塑及員工能力提升，員工們將從深耕一兩個專業領域（以及相關技能）的專才轉型為同時掌握多項專長的多面手。這一轉型也能讓企業提高敏捷性和適應性。例如，企業可以根據每位員工的需求和意愿為其量身定制培訓計劃。實現這一愿景需要透明互信的企業文化，企業管理層也應親

35、自踐行這樣的價值觀?！拔覀兊哪繕耸亲孉I真正惠及每個人積累知識、有效學習、提高創造力與生產效率，并通過負責任地構建和部署AI，讓每個人獲得成長。在工作中，充分利用AI幫助員工和團隊更加有效地開展工作，提升其影響力。不變的是，工作仍然會以人為本，這樣員工才能充分發揮創造力，而創造力是人類獨有的重要特質?！狈茒W娜西科尼（Fiona Cicconi），谷歌首席人事官22目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者埃森哲研究表明，通過幫助員工達到理想狀態（Net Better Off），企業可釋放近三分之二（

36、64%）的員工潛能。當企業在四個維度均表現出色時，能夠釋放更多員工潛能，并將收入增長提升5%。41 我們的最新研究表明，令員工達到理想狀態是彌合信任缺口的有效途徑，也能幫助員工更好地接納并適應生成式AI。例如，在生成式AI技術的接受度方面，狀態更理想的員工選擇“非常同意”的比率會高出19個百分點，尤其是涉及如何在工作中應用這項技術的問題（見下頁圖六）。42處于理想狀態意味著員工：01 身心健康，經濟狀況良好02 與團隊關系緊密，擁有強烈的信任感和歸屬感03 工作目標明確04 掌握符合市場需求的技能，積極追求事業發展23目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成

37、式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者圖6：從企業獲得更多支持的員工，更容易預見并實現生成式AI的價值狀態更理想 的員工非常同意 以下說法的比例兩者差值狀態不太理想 的員工非常同意以下說法的比例我堅信自己能在工作中妥善運用 生成式AI工具。51%+19pp32%我非?？春蒙墒紸I對未來職業 前景的影響。51%+13pp38%我堅信自己能夠在工作中高效 掌握運用生成式AI的技能。50%+12pp38%資料來源：埃森哲變革工作團隊調研（2023年10-11月）：樣本量=5000位員工。比較了“理想狀態”得分最高和最低四分位數員工選擇“非常同意”的比例。24目錄|序言|概要

38、|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者從準備到落地：埃森哲心得生成式AI工具已融入埃森哲員工的日常工作中，以銷售職能部門為例，他們的實踐經驗生動詮釋了生成式AI如何在工作中創造更豐富的體驗，釋放員工潛能。43 團隊成員們基于對本職工作的了解，積極地重新思考業務流程和工作流程，并協助我們設計和部署了這些生成式AI工具。通過應用生成式AI起草和更新銷售提案，這些員工的工作效率、自信心、在工作中發揮切實影響的能力以及管理工作壓力的能力均得到了顯著提高（見圖七）。工齡較長的員工能力提升尤為明顯這表明資深員工已經做好準備

39、，迎接那些有助于簡化和改進工作模式的工具，而非抗拒。圖7：整合生成式AI工具對銷售團隊生產效率、自信心、影響力、壓力管理能力 的影響資料來源：樣本量=53位測試生成式AI工具的銷售員工，他們的回答基于基線措施和開展測試后的調研。數值顯示了在生成式AI的影響下，生產效率和工作經驗其他方面的變化平均百分比?；卮疬x項從-100%到100%不等。+34%+34%+31%+29%生產效率對自身能力的自信心切實影響力壓力管理能力25目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者規劃路徑目錄|序言|概要|生成式AI發

40、展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者2626目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI導航：為充分釋放生成式AI潛能指明方向生成式AI帶來的機遇顯而易見。同樣不言自明的是，企業和領導者需要依靠生成式AI導航幫助其規劃路線和目的地，從而適應日新月異的環境。重塑工作模式革新工作組織培養未來工作者全新的領導和學習之道目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者27目錄|序言

41、|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者目前，只有一小部分企業在重塑和生成式AI方面處于領先地位，后來居上的機遇依然存在。我們的研究和訪談識別出了關鍵的加速器和行動方案，能夠幫助企業通過重塑工作模式、革新工作組織、培養未來工作者，充分發揮生成式AI的潛能。要想在生成式AI時代取得成功，企業領導層至關重要他們不僅需要持續深入地學習（特別是在掌握生成式AI技術方面）、保持同理心和謙遜的態度，還要為員工達到理想狀態創造條件。正因如此，高管們需要身先士卒地推行生成式AI導航。試想一下：恩佐法拉利（Enzo Ferr

42、ari）之所以能制造出卓越的汽車，并非因為采用了全新的設計和工程方法；他的成功源于他自己就是一名車手。因此，領導層要想在技術和人才如此重要的生成式AI時代取得成功，自然也要身先士卒、身體力行?！斑@不僅僅是在現有基礎上疊加技術工具，而要從根本上改變工作方式。企業文化需要升級，我們要打造這樣一種環境，讓員工和企業領導層都能以不同以往的速度迅速適應工作、學習和變化?！笨死锶鸩↘erry Dryburgh），英國石油公司（bp）首席人事官28目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者全新的領導和學習之道加

43、速器1：考慮到我們上文所提到的信任缺口，企業領導者帶領企業踏上生成式AI之旅的能力需要通過努力才能獲得。為提高效率，建立信任，領導者需要以身作則并改變原有的領導方式，勇于挑戰傳統思維，積極接納新興事物（見下頁圖八）。這些能力并非新概念，但領導者需要以全新方式，自信謙遜地帶領企業迎接生成式AI賦能的未來。數字技能、企業治理、跨職能合作、生態系統合作、以人為本的變革管理、領導力這些能力的培養將變得更加迫切。同時，全面了解并打造行業相關、監管、社會影響力的系統思維也很重要?！昂推渌艘粯?，企業領導也要不斷學習并提升自我。我們很容易低估成功部署生成式AI所需的基礎。我們需要做的，不僅僅是疊加生成式AI

44、工具，然后想當然地認為一切自會水到渠成。從技術和變革的角度來看，為確保最終結果符合預期，領導者需要學習如何做到以人為本、用技術賦能。要想獲得全體員工的支持，領導層需要身先士卒、勇于使用新工具?！碧颇饶锼梗―onna Morris），沃爾瑪首席人事官29目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者圖8：生成式AI時代，企業領導的學習路線圖夯實基礎 數字技能（包括云、數據、安全）|生成式AI的基礎（包括大語言模型、架構、負責任的AI原則）|問正確的問題負責任地實現AI規?；?企業AI治理|監管、倫理和社

45、會影響|降低風險生成式AI的企業級應用 了解 所在企業的數字核心現狀及生成式AI 成熟度 以模塊化方法創造價值 如何實現規?；?本行業和相關行業的生成式AI發展現狀 合作伙伴情況 能夠 制定長期計劃 確定投資的優先重點 利用技術生態系統 了解競爭影響 通過實施負責任的AI避免誤入歧途重塑工作模式，革新工作組織 了解 重塑業務流程的機會 如何在工作流程中使用生成式AI工具 能夠 革新工作組織 重塑組織，實現真正的跨職能協作釋放員工潛能 了解 員工學習之道 人才生命周期的核心技能 企業的員工價值主張 變革管理之道 能夠 做好監督，以確保技能重塑計劃的有效 實施，積極推行工作學習相結合的理念 基于生

46、成式AI的影響制定人才戰略 加強變革管理能力并完善相應的工具 評估變革影響，確保員工達到理想狀態0205030401資料來源：埃森哲，2024年30目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者在生成式AI賦能的未來，我們要在工作中提高學習效率、擴展知識版圖契合工作需求的培訓在工作中學習工作學習相結合+=超過65%的受訪企業高管坦言他們缺乏開展生成式AI轉型所需的專業技術知識。44 因此，企業領導者必須全身心地擁抱新技術，結合工作流程不斷改變他們的學習方式。這將是一個持續的過程。通過不斷學習，管理層能夠

47、有效并大規模地部署生成式AI，以負責任的方式領導工作模式重塑及工作組織革新。另一方面，這也可以加強員工的信任感，讓員工及企業都達到理想狀態。31目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者“我們認為AI不僅僅是一種工具，更是提升客戶和員工體驗的利器。在萬豪國際，我們特意采用了一種全方位、跨學科的方式。這場轉型并非由單個部門發起，而是由萬豪國際首席營收官、首席客戶官和我本人領導，并由公司員工合力推動的?！碧┎祭滋m德（Ty Breland），萬豪國際首席人力資源官“董事會、首席執行官和其他高管共同確立了負

48、責任和通力協作的基調。每個人都必須認真思考這些問題：生成式AI技術是什么？誰最有可能使用和適應這項技術？我們能從中學到什么？緊接著，我們為全體員工提供渠道，鼓勵他們建言獻策、進行溝通、降低風險并將資源進行優先級排序。我們去偽存真，并不斷重復這一過程?！敝x莉布朗斯坦（Sheri Bronstein），美國銀行首席人力資源官“生成式AI技術可以讓我們比以往做得更多、更快、更好。然而，能否取得成功，取決于企業最高管理層如何負責任地做出決策，思考清楚如何、何時、何地應用這些技術。領導者需要不斷學習、深思熟慮并努力降低倫理和社會風險，避免可能產生的不平等影響；同時制定遠大愿景，幫助員工將企業與個人要務有

49、機結合。這會是一個漫長的過程，在技術的重要性日益凸顯的當下，人性化的領導力比以往任何時候都更為重要?！卑＠锟似绽锛{（Eric Pliner），埃森哲董事總經理、領導力與文化全球負責人領先經驗分享：32目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者重塑工作模式加速器2：目前，我們仍處于生成式AI的早期發展階段。埃森哲研究發現，近一半的重塑者（9%的被訪企業）已經認識到，若想抓住生成式AI帶來的三重機遇，必須對價值鏈中的流程進行全面革新。45 全面的工作流程重塑有助于企業明確生成式AI能為哪些領域帶來最大影

50、響；同時，確保技術與業務目標相一致，從而提升效率和創新能力，并真正做到打破孤島（見下頁圖九）。企業在梳理好流程中的機會點后，即可重新部署工作，聚焦需要變革的領域，更好地服務客戶、支持員工、改善業務成果。重塑者們深諳此道他們當中已有超過半數圍繞生成式AI重新設計了工作流程。46 此外，企業還要重點關注文化建設，讓員工從單純的執行者轉變為塑造本職工作以及企業工作流程的參與者。33目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者現狀生成式AI賦能分析與戰略制定客戶識別客戶認知客戶引導產品組合與談判訂單捕獲訂單確

51、認終端銷售完成激活客戶服務忠誠度和增值服務信用和發票管理訂單配送賦能執行服務識別增長領域借助智能工具引導客戶借助智能選品服務自動捕獲訂單優化訂單配送路線實時確認訂單通過圖像識別實現終端銷售完成激活提供超個性化客戶服務圖9：生成式AI重塑消費品企業工作流程示例資料來源：埃森哲，2024年34目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者為了實現五年內推出15種新產品的目標，生物技術公司莫德 納（Moderna）著力于改善運營模式、操作流程以及工作方式。借助生成式AI解決方案mChat，莫德納的員工無需具備

52、代碼編寫經驗即可創建代碼，自主啟動流程，大幅縮短了工作時間。類似的解決方案還能夠幫助員工擴展傳統工作角色之外的能力專長，化各類創意為現實。此外，莫德納還通過AI學院為員工提供了技能提升的機會。莫德納明確表示，生成式AI目前已深度嵌入企業的關鍵工作流程。通過擴展員工的能力，莫德納進一步優化了企業使命提供挽救生命與改變命運的藥物，造福盡可能多的患者。領先經驗分享：麗笙（Radisson）酒店集團旗下擁有1100多家酒店，每天都會收到1000多條客戶評論。由于無法追蹤每一條評論（盡管此前酒店員工會盡量查看并手動回復評論），麗笙攜手埃森哲，利用生成式AI實現了客戶反饋相關業務流程的轉型升級。我們共同部

53、署了能夠大規?；貜驮u論的生成式AI系統，讓客戶感覺到自己的意見被聽取和重視，員工和酒店管理者也能更加專注于提供優質的服務。員工仍然會監督回復流程，并幫助系統學習和改進每次互動。該系統還能為麗笙員工提供分析洞察，幫助他們更全面地了解客戶需求，從而進一步提升客戶體驗。35目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者革新工作組織加速器3：生成式AI正飛速變革工作流程和方式，工作團隊包括人類、機器、合作伙伴同樣需要與時俱進。希望實現工作模式變革的企業必須認識到，持續的人才重塑意味著永不止步。工作崗位和角色的轉

54、變令產能隨之提高，這也讓企業釋放出更多的時間和人力進行轉型，并/或創造契合目標客戶并符合業務成果要求的新工作角色（見下頁圖十）。正如企業高管對生成式AI的預測，這部分產能將帶來生產效率和市場份額的雙重提升。積極擁抱變化的員工也有望超越傳統的“T型人才”模式（一專多能），掌握多項專長，提高自己的市場競爭力。所有這些趨勢表明，人與機器的技能和適應能力必須緊隨價值鏈而變化。這就要求企業打造與工作團隊同樣敏捷的人才模式、項目、政策、實踐。隨著生成式AI應用的普及，企業應進一步利用技術生態系統的能力，推動轉型的順利開展。技能驅動的企業擁有強大的技能基礎設施、工具以及全面整合的數據，不僅行動敏捷靈活，更將

55、擁有重塑當前和未來工作組織所需的技能前瞻洞察。36目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者圖10：生成式AI未來如何重新分配工作內容和崗位職責，釋放額外產能的示例一線銷售代表銷售銷售客戶管理客戶管理客戶洞察與營收增長客戶洞察與營收增長銷售助理運營分銷商 銷售代表大客戶經理eB2B/電商經理顧客/客戶洞察經理收入增長和品類管理經理顧客洞察和銷售數據科學家客戶生命周期盈利能力經理渠道創新策略師客服代表大客戶經理eB2B/電商經理顧客/客戶洞察經理收入增長和品類管理經理客服代表一線銷售代表銷售助理運營分

56、銷商銷售代表銷售和品類顧問銷售機器人經理智能渠道合作伙伴 銷售代表額外產能當前工作內容和崗位職責未來工作內容和崗位職責產能增加 圖示產能減少資料來源：埃森哲，2024年37目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者“與公司一路同行的員工正在幫助我們塑造全新的工作模式。我們決心這樣做是因為，我堅信這會令員工的工作體驗和質量得到真正改善?！眾浒参榈拢↙eanne Wood），沃達豐首席人力資源官長期以來，沃達豐（Vodafone）的企業文化一直以“為員工謀福祉，為企業謀發展”的理念為導向。正因如此，這家

57、電信巨頭在著手嘗試規?；捎蒙墒紸I的同時，始終密切關注著工作變化對員工的影響。例如，沃達豐一直致力于幫助員工識別相鄰技能和新的職業路徑，并為員工提供技術支持或數字營銷等領域的技能提升機會。通過恪守對員工的承諾，沃達豐不僅為員工提供了新的職業發展空間，也保留住了寶貴的傳統業務知識和深刻的客戶洞察。領先經驗分享：38目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者培養未來工作者加速器4：經濟研究表明，用于培訓等人力投資的金額應高于技術投資9倍。47 隨著企業廣泛采用生成式AI，制定全面的學習計劃對于確保員

58、工掌握符合市場需求的技能和人機協作能力至關重要。不過，技術能力只是一個方面。領軍企業對培養員工軟技能的重視程度幾乎是其他企業的2倍。48此外，企業還需要樹立強大的“以教促學”文化，從員工、企業、機器本身三個維度來展示學習路徑。畢竟，人類需要對機器進行訓練（這本身就是一種新技能），而人類和機器都需要不斷提升工作能力，才能最大限度地發揮生成式AI的優勢。這樣做有助于員工參與到變革的各個步驟中，從而讓變革自然而然地發生，而不是從天而降。當企業積極傾聽員工心聲，與員工一道探索如何更好地重塑工作和工作流程時，企業的能動性、透明度、信任度也會同步提升。員工會在工作上更加投入，對企業更加信任，達到理想狀態。

59、“生成式AI能夠幫助我們更快更好地完成現有工作。作為創意領域的從業者，我會負責各類文案的撰寫工作，我覺得生成式AI并不會完全替代我的工作。但是，我能夠用這些技術制作圖片、圖表或吸睛的標題、根據特定條件制定項目計劃。我仍然是掌舵者，而AI更像是幫我快速高質量完成工作的工具、搭檔、下屬?！泵绹诚M品與服務企業市場營銷經理39目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者思科（Cisco）在借力生成式AI的同時，也在致力于打造一種透明文化。每當識別出新的用例，領導層都會與員工通力合作，例如確定規范，并確保在

60、挖掘新機遇的同時，妥善使用生成式AI技術。思科正加大力度促進員工成為技術驅動型變革的推手，而非掣肘。領先經驗分享：“我們和員工共同認識到的一點是，打造透明文化勢在必行。作為企業，我們會優先與員工分享我們識別出的用例，以及我們計劃如何妥善利用生成式AI技術。領導層是向員工分享成功經驗或未來挑戰的重要角色；我們將致力于確保員工能夠暢所欲言、表達心聲?！备ダ市量ㄌK達斯（Francine Katsoudas），思科執行副總裁兼首席人事、政策和使命官40目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者美好未來由我們

61、塑造生成式AI前景展望目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者41目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者從撰寫本報告的初稿（并非由生成式AI完成）到報告最終發布的短短數周內，生成式AI技術又經歷了幾番迭代。相比之下，印刷術和互聯網等其他突破性創新技術的普及速度并沒有這么快。近年來，尚未有哪項技術創新能以如此迅猛的速度顛覆其他事物及其自身，或許以后也不會再有。事實上，生成式AI僅用幾個小時就一躍成為全

62、球焦點。生成式AI被企業和個人的迅速采用，也印證了其在重塑工作模式、革新工作組織、培養未來工作者方面蘊藏的潛能。時間緊迫。我們的美好前景將圍繞著對生成式AI的評估而展開評估可能限制了生成式AI發揮全部潛能的過往行動，以及接下來需要采取的措施。在前進的過程中，建立信任和透明度至關重要，如此方能確保生成式AI發揮全部潛能，真正惠及經濟、企業、個人。美好的未來，終將由我們共同創造。作為企業領導，在職業生涯中能夠遇到這樣顛覆性變革的機遇無疑是幸運的。生成式AI就是這樣一個千載難逢的機會。通過采用全新的領導和學習之道，我們能夠推動企業、個人、社會共同進步，從而打造能夠從容應對未來挑戰的韌性組織?！拔业慕?/p>

63、議是，在投資和賦能員工方面要目光長遠，不要采取漸進式的做法。當然，某些工具或系統能夠用來提升工作效率，但我認為，生成式AI更關鍵的作用在于切實改善個人的能力，并將這種轉變融入到工作之中?！碧乩傥鞲惶m克林（Tracey Franklin），莫德納首席人力資源官42目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者42目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者鳴謝思想領導力負責人：勞里亨內伯恩（Laurie Henn

64、eborn）研究負責人：加布里埃拉布爾拉庫（Gabriela Burlacu）博士研究和編輯團隊：詹姆斯威爾遜（H.James Wilson）、弗朗西斯 辛特曼（Francis Hintermann）、托馬斯卡斯塔尼諾（Tomas Castagnino）博士、妮可達戈斯蒂諾（Nicole DAgostino）、科泰什瓦爾伊瓦圖里（Koteswara Ivaturi）博士、大衛金布爾（David Kimble）、塞巴斯蒂安博納（Sebastian Bonals）、拉米羅柯薩科夫（Ramiro Kossacoff）、伊格納西奧馬蒙（Ignacio Mamone）、雷吉娜馬魯卡（Regina Mar

65、uca）、勞雷爾米卡洛斯基（Laurel Mikalouski）、莉蒂亞普雷蒂（Lydia Pretty）、塔爾羅德（Tal Roded）、盧西亞諾羅西（Luciano Rossi）、阿比拉沙迪亞納坦（Abira Sathiyanathan）、朱莉亞塞戈維亞諾（Julia Segoviano）戰略負責人：喬安妮考夫曼（Joanne Kaufman）本報告作者非常感謝以下企業高管和專家在采訪和對話中為我們提供的寶貴洞察：特蕾西阿尼什（Tracey Arnish），谷歌云副總裁兼人力資源負責人泰布雷蘭德（Ty Breland），萬豪國際首席人力資源官喬什布朗斯坦（Josh Bronstein），美

66、國銀行全球人才負責人謝莉布朗斯坦（Sheri Bronstein），美國銀行首席人力資源官菲奧娜西科尼（Fiona Cicconi），谷歌首席人事官珍妮卡魯奇（Jeanine Carlucci），摩根大通員工體驗全球負責人湯姆德維爾（Tom Dewaele），谷歌員工體驗全球負責人克里瑞博（Kerry Dryburgh），英國石油公司首席人事官特蕾西富蘭克林（Tracey Franklin），莫德納首席人力資源官羅斯瑪麗格萊澤（Rose Marie Glazer），美國國際集團執行副總裁兼總顧問弗朗辛卡蘇達斯（Francine Katsoudas），思科執行副總裁兼首席人事、政策和使命官羅賓利

67、奧波德（Robin Leopold），摩根大通執行副總裁兼人力資源負責人威廉劉易斯（William Lewis），華盛頓郵報首席執行官兼出版人唐娜莫里斯（Donna Morris），沃爾瑪首席人事官克里斯蒂潘比安奇（Christy Pambianchi），英特爾執行副總裁兼首席人力資源官蘇珊波德洛加（Susan Podlogar），大都會人壽執行副總裁兼首席人力資源官梅宮誠（Makoto Umemiya），瑞穗金融集團副總裁兼高級執行官、集團首席數字官杰奎琳韋爾奇（Jacqueline Welch），紐約時報執行副總裁兼首席人力資源官婁安伍德（Leanne Wood），沃達豐首席人力資源官43

68、目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者研究方法我們根據企業為推動生成式AI的采用和創新而可能采取的不同方法，基于22個國家GDP統計數據的經濟增長情景作為基線，模擬了三種可能的情景。我們根據企業為推動生成式AI的采用和創新而可能采取的不同方法，基于22個國家GDP統計數據的經濟增長情景作為基線，模擬了三種可能的情景。我們首先確定了生成式AI將如何通過自動化和增強，改變并解鎖22個國家*特定工作任務的生產效率（詳情參見下節）。然后根據工作崗位的共同特征，以及員工的轉職歷史，利用機器學習技術探索潛在

69、職業轉型路徑。我們還對標員工理想狀態框架的資料，從員工體驗出發，將更好和更糟的轉職經歷區分開來。接著，我們研究了企業推動生成式AI的采用和創新的不同情景*，并從三個參數上進行區分：創新重點、采用速度*、人才被替代程度。最后，我們通過模擬三種情景下22國各自的GDP增長情況（2023年-2038年），衡量了各國的相對預計經濟價值，并與牛津經濟研究院的基線GDP增長預測進行了比較。*我們分析的國家包括：美國、中國、日本、德國、英國、印度、法國、意大利、巴西、加拿大、澳大利亞、西班牙、墨西哥、沙特阿拉伯、阿根廷、瑞典、挪威、南非、丹麥、哥倫比亞、智利、芬蘭。*激進情景指企業完全致力于通過生成式AI削

70、減成本、快速采用該項技術（5年內全面采用）且人才替代率高。被替代的人才大多會轉到與所從事工作類似的崗位（即被替代幾率相同的崗位），導致失業率上升。謹慎情景指企業致力于通過生成式AI實現崗位自動化和增強、緩步且謹慎地推動技術采用，避免人才被機器替代（15年內完全采用），但不注重創建以人為本、確保員工達到理想狀態的方法和組織。以人為本的情景指企業致力于通過生成式AI實現崗位增強、同時有效利用自動化用例。由于企業采用技術的速度適中（10年內完全采用），人才替代率較低，企業致力于創建以人為本、使員工達到理想狀態的方法和組織，為崗位發生變化的現有員工以及因被自動化替代而轉型到新角色的新員工提供支持。*采

71、用速度S曲線通過邏輯函數得出，假設實現50%的采用用時為完全采用用時的一半。44目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者我們通過分析22個國家不同職業和行業在語言任務上花費的時間，揭示了生成式AI對總工時的影響百分比。我們利用來自職業信息網絡（O*NET）、美國勞工部、美國勞工統計局和其他國家統計局的數據，確定了與語言有關的工作任務，并通過計算這些任務在各個職業中所占的比例以及職業的就業水平，將這些任務與國家、行業進行掛鉤。自動化潛力較高的任務可以通過大語言模型進行改造，需要的人工介入減少。增強潛

72、力較高的任務通過大語言模型進行改造時，需要更多的人工介入。注：語言任務占總工時比例較高的區域、職業和行業將受到更大的影響。例如，由于語言任務所占比例較高，受影響較大的職業群體包括：信息和通信技術專家、信息和通信技術人員、工商管理助理、客服文員、以及銷售人員。受影響最大的行業是資本市場、軟件和平臺、銀行、保險以及通信/媒體。我們通過跟蹤具有不同的生成式AI自動化和增強預計水平的關鍵職業的人口趨勢，確定了生成式AI對不同人群的影響。我們利用美國勞工統計局就業預測計劃和當前人口調查的數據，以及全球ISCO 1分類，對自動化和增強對工作崗位的影響進行了細致分析，并根據技能水平、教育和經驗要求進行了細分

73、。我們持續跟蹤了媒體觀點，以便更好地了解生成式AI相關討論的演變。我們分析了全球30多萬篇媒體文章，最早可追溯到2022年1月，以捕捉圍繞人才和生成式AI的媒體報道數量和關注度的變化，尤其是在ChatGPT的發布和大語言模型興起之后。我們利用語義文本分析、自然語言處理和預定義的關鍵主題分類法，梳理與各個主題相關的趨勢和洞察，以及與生成式AI這個大主題相關的細微差別和觀點變化。45目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者我們通過比較獲得較多支持的員工與獲得較少支持的員工的調研回答，確定了是否處于理想

74、狀態對員工面對生成式AI的情緒和準備度的影響。埃森哲的變革脈動調研（2023年10-11月開展，樣本量=5000位員工）收集了員工在各個理想狀態維度上獲得的支持水平數據，并匯總得出“理想狀態”得分。這項調研還涵蓋一系列有關生成式AI的采用、看法和體驗的具體問題。我們比較了“理想狀態”得分最高和最低四分位數員工的回答。我們通過開展關于生成式AI的內部實驗來了解相關工具對員工的影響。我們測試了與崗位相關的生成式AI解決方案，并在測試之前、期間和結束后對埃森哲的銷售人員進行了簡短的內部調研。通過一系列全球調研和深入訪談，我們確定了高管和員工對生成式AI的看法。我們通過埃森哲變革脈動調研（第十波和第十

75、一波）和埃森哲企業全面重塑調研（2023年9-11月開展，樣本量分別為2425、3450、1500位高管）了解了高管的觀點和看法。此外，我們還對27位高管進行了深入訪談。我們通過埃森哲變革脈動調研（2023年10-11月開展，樣本量=5000位員工）了解了員工的觀點和看法。此外，我們還對50位員工進行了簡短訪談。這些調研和訪談的對象是總部位于以下國家的大型企業（年收入超過10億美元）的領導和員工：澳大利亞、巴西、加拿大、中國、法國、德國、印度、愛爾蘭、意大利、日本、墨西哥、荷蘭、新加坡、南非、西班牙、瑞典、瑞士、英國和美國。相關企業來自以下行業：航空航天與國防、航空、旅游與交通運輸、汽車、銀行

76、、資本市場、化工、通信與媒體、消費品與服務、能源、金融服務、食品分銷、健康、高科技、酒店、工業產品與設備、保險、生命科學、自然資源、公共服務、零售、軟件與平臺以及公用事業。46目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者參考資料1.哈佛商業評論，“生成式AI將變革工作設計思路”，2023年12月。2.參見研究方法。3.埃森哲變革脈動調研，第十批（2023年9月）：樣本量=2425位高管4.埃森哲企業全面重塑調研（2023年10-11月）：樣本量=1500位高管5.埃森哲變革工作團隊調研（2023年10

77、-11月）：樣本量=5000位員工6.埃森哲變革脈動調研，第十批（2023年9月）：樣本量=2425位高管7.埃森哲企業全面重塑調研（2023年10-11月）：樣本量=1500位高管8.埃森哲變革工作團隊調研（2023年10-11月）：樣本量=5000位員工9.埃森哲變革脈動調研，第十批（2023年9月）：樣本量=2425位高管10.埃森哲變革工作團隊調研（2023年10-11月）：樣本量=5000位員工11.埃森哲變革脈動調研，第十批（2023年9月）：樣本量=2425位高管12.埃森哲變革工作團隊調研（2023年10-11月）：樣本量=5000位員工13.埃森哲變革脈動調研，第十批（202

78、3年9月）：樣本量=2425位高管14.埃森哲企業全面重塑調研（2023年10-11月）：樣本量=1500位高管15.埃森哲，“以關懷促增長”，2020年9月。16.同上。17.埃森哲變革脈動調研，第十一批（2023年10-11月）：樣本量=3450位高管18.埃森哲企業全面重塑調研（2023年10-11月）：樣本量=1500位高管19.埃森哲變革脈動調研，第十批（2023年9月）：樣本量=2425位高管20.參見研究方法。21.注：知識工作者包括軟件開發人員、工程師、科學家和數據分析師等。語言工作者包括作家、客服代表、律師和教師。22.參見研究方法。23.白宮，“簡報：拜登總統簽署關于安全、

79、可靠和可信人工智能的行政令”，2023年10月。24.東亞論壇，“中國AI政策的前景”，2023年9月。25.歐盟委員會，“關于制定人工智能統一規則條例的提案”，2021年4月。26.埃森哲變革脈動調研，第十批（2023年9月）：樣本量=2425位高管27.埃森哲企業全面重塑調研（2023年10-11月）：樣本量=1500位高管28.埃森哲變革工作團隊調研（2023年10-11月）：樣本量=5000位員工29.參見研究方法。30.埃森哲變革工作團隊調研（2023年10-11月）：樣本量=5000位員工31.埃森哲變革脈動調研，第十批（2023年9月）：樣本量=2425位高管32.埃森哲變革工作

80、團隊調研（2023年10-11月）：樣本量=5000位員工33.參見研究方法。34.埃森哲變革脈動調研，第十批（2023年9月）：樣本量=2425位高管35.埃森哲變革脈動調研，第十一批（2023年10-11月）：樣本量=3450位高管36.埃森哲企業全面重塑調研（2023年10-11月）：樣本量=1500位高管37.埃森哲，“埃森哲全球首席人力資源官研究”，2023年1月。38.埃森哲企業全面重塑調研（2023年10-11月）：樣本量=1500位高管39.同上。40.同上。41.埃森哲，“以關懷促增長”，2020年9月。42.參見研究方法。43.參見研究方法。44.埃森哲企業全面重塑調研（2

81、023年10-11月）：樣本量=1500位高管45.同上。46.同上。47.美國國家經濟研究局，“人工智能與現代生產力悖論：期望與統計的沖突”，2017年11月。48.埃森哲企業全面重塑調研（2023年10-11月）：樣本量=1500位高管47目錄|序言|概要|生成式AI發展現狀|觀點沖突，動搖信任基礎|三重機遇|生成式AI導航|前景展望生成式AI時代的工作模式、工作組織、工作者關于埃森哲 埃森哲注冊于愛爾蘭，是一家全球領先的專業服務公司，致力于幫助全球領先企業、政府和各界組織構建數字核心、優化運營成本、加速營收增長并提升社會服務水平，實現快速且規?；膬r值創造。埃森哲是財富世界500強企業之

82、一，目前擁有約75萬名員工，服務于120多個國家的客戶。我們以卓越人才和創新引領為核心，引領全球技術變革。憑借在云、數據和人工智能方面深厚的行業經驗、獨特的專業技能、強大的生態協作網絡以及翹楚全球的一體化交付中心，我們為客戶提供戰略&咨詢、技術服務、智能運營、工業X和Accenture Song等全方位服務?；谧吭降姆漳芰?、共享成功的企業文化，以及創造360價值的承諾，我們幫助客戶實現企業全面重塑，并建立長久互信的合作關系。同時，埃森哲以360價值衡量自身，為客戶、員工、股東、合作伙伴和整個社會創造美好未來。埃森哲在中國市場開展業務37年，運營和辦公地點包括北京、上海、大連、成都、廣州、深

83、圳、杭州、香港和臺北等多個城市。作為可信賴的數字化轉型卓越伙伴，我們不斷創新、積極參與商業和技術生態建設，致力于幫助中國的企業和組織把握數字化機遇，通過戰略制定、流程優化、技術賦能，實現高質量發展。詳細信息，敬請訪問埃森哲公司主頁。免責聲明：本文內容僅反映本文編寫時（即首頁所示日期）所掌握的信息，但全球形勢瞬息萬變，具體情況亦或隨之改變。本文內容僅供一般參考使用，并未考慮閱讀者的特定情況，更不可替代埃森哲的專業顧問咨詢。在法律允許的最大范圍內，埃森哲對于本文中信息的所有準確性和完整性，以及任何基于這些信息所采取的行動或造成的疏漏均不承擔責任。埃森哲未在文中提供任何法律、法規、審計或稅務建議。讀

84、者有責任從法律顧問或其他具備資質的專業人士處獲取此類建議。本文對可能歸他人所有的商標進行了引用。對這些商標的使用不表示這些商標為埃森哲所有，也不代表或暗示埃森哲與這些商標的法定所有人之間存在關聯。2024埃森哲版權所有。Accenture、埃森哲及其標識為埃森哲商標。關于埃森哲商業研究院 埃森哲商業研究院針對全球企業組織面臨的重大問題，洞悉發展趨勢，提供基于數據的深入見解。我們的研究團隊包括近300名研究員和分析師，分布于全球20個國家，并與MIT、哈佛大學等世界領先研究機構建立長期合作關系。將創新的研究方法與工具與對客戶行業的深刻理解相結合，我們每年發布數以百計的擁有詳實的數據支持報告、文章和觀點，解構行業與市場趨勢，洞察創新方向。敬請訪問埃森哲商業研究院主頁