现如今，生成式AI和其他AI工具的应用，不仅改变了我们的生活，还重塑了我们的工作。通过战略性地利用AI来革新工作组织、重塑工作模式、培养未来工作者，企业可以充分释放自身价值潜能，推动持续增长并构建组织的韧性，以应对未来的未知风险。

埃森哲研究发现，那些凭借AI展开彻底变革的领军企业（我们称之为“重塑者”），在未来三年内实现20%或更高生产率增长的可能性是其他企业的两倍。然而，就目前的数据来看，“重塑者”仅占受访企业总数的9%。

企业难以发挥生成式AI的真实效用，原因主要有两方面。

一方面，在理念上，不少员工对于生成式AI存在偏见，如担心生成式AI会造成工作岗位流失、学习成本增加以及数据隐私泄露等（见图一）；企业领导目前很难为员工描绘美好愿景，让员工拥抱变革，充满热情地去迎接未来，也很难打造并引领能够适应持续变化且富有韧性的组织，这进一步加剧了员工的认知偏见。

另一方面，实践中，大多数企业只是单纯地应用生成式AI等工具，并未建立强有力的人才战略和执行计划。这不仅会破坏原有的业务效率，还会在关键岗位和人才组织方面留下缺口。这样做有可能导致企业对客户和员工过度承诺，但收效却始终低于预期。

企业如何才能成功破题，打造出能够驾驭增长与变革的韧性组织？埃森哲通过业务数据研究和经验分析，总结出涵盖三大方面的突围行动。

重新构想工作模式

面对未来，高管和员工在认知上存在差异，一条信任鸿沟正在形成（见图二）。我们的研究显示，近三分之一（32%）的高管预计，员工缺乏相关技能将阻碍企业发展；但与之对比，大多数（94%）的员工有信心掌握并愿意学习有关生成式AI的新技能。

埃森哲研究显示，在实践中（以美国为例），AI使近44%的工作时间实现了自动化或得到优化，特别是在基于知识和语言职能的部门中，该比例还要更高（见图三）。但对比之下，只有5%的企业在积极开展大规模的技能再培训。
为何企业没有全力以赴更新员工技能？很多情况下，是因为它们准备不足。理论上，为了保持竞争力，企业应该对工作模式进行重大变革，但进一步深入研究变革举措或是在实践中已取得实质性进展的企业却少之又少。

企业的当务之急是了解未来工作模式与当前有何不同——传统职能将怎样转变为新角色？员工需要哪些技能方可胜任新岗位，例如，对于销售、营销、产品开发、生产制造或客户服务部门中不同级别的员工而言，未来工作将呈现出何种变化？运营、财务、会计和法务等部门的工作又会如何改变？新兴的工作角色能够带来哪些新的增长机遇？

面对这些问题，埃森哲认为，企业领导身先士卒才是破局关键。企业领导需要率先学习生成式AI技术，在运用中提升自己的认知，这有利于引领员工投入到学习热潮中去。企业领导可以推动多样化的试点项目，并留出部分办公时间，让员工提出问题并从同事那里获得帮助，或者就工具如何助力他们的工作提供反馈。随着员工越来越熟练地使用生成式AI，他们就可以更好地重新构想怎样利用现有的AI工具，思考还有哪些可能的应用领域。接下来，员工可以表达更切合实际的意见，领导者则能在恰当的时间安排必要的培训。上述做法有助于增强企业与员工之间的信任，因为员工会发现自己清楚地知晓将发生哪些变化，并为此做好准备。

反思员工体验

为了在保持竞争优势的同时打造富有韧性的员工组织，企业还需要优先考虑员工参与度和福祉。95%的员工认为，与生成式AI合作可以创造巨大价值，但同样也有60%的员工担心这会变相增加他们的工作压力。

埃森哲认为，帮助员工树立明确的工作目标，并让他们保持身心健康，满足他们工作中的各种需求，将有助于优化员工的工作体验，释放其全部潜能。埃森哲将这一理念称为帮助员工达到理想状态（Net Better Off），具体而言包括六大关键维度——目标感、心理、财务（经济状况良好）、关系（有强烈的归属感）、身体（有能力承担日常工作压力）和就业（掌握符合市场需求的技能）。

这意味着，企业需要找出利用生成式AI消除工作压力的方法。以店面经理为例，智能体可以在关键时刻给出冷静、清晰的指示，帮助他们应对一些极端情况，比如客户需要医疗救助等。

与此同时，企业应当在整个组织范围开展有关生成式AI的培训，例如，传授提示词技巧，并随着新技术的发展定期更新培训，这样可以减轻员工压力，打造能够适应持续变化的工作组织。此举可以向员工表明，企业致力于提升他们的专业技能，并且非常关心员工，尤其是在情感与心理、关系和就业方面。

此外，企业还应考虑开展多方位合作，包括与教育机构联手，完成大规模的个性化培训。埃森哲不仅将该方法用于内部员工教育，还在通过LearnVantage平台帮助客户进行员工培训。值得一提的是，AI工具本身也能够支持量身定制的培训，以促进AI驱动的协作。

强有力、负责任的AI治理体系

企业还应当在整体运营中搭建负责任的AI治理体系。尽管生成式AI的应用之路尚处于起步阶段，但完善的治理体系框架仍可推动企业以合乎商业道德的方式落地各种用例。这样做既可以建立信任，又能够全面保护企业、员工、合作伙伴和客户。

埃森哲的研究表明，绝大多数受访企业已开始着手搭建负责任的AI体系，但仅有6%的企业完成了整体嵌套。对这6%的企业而言，他们已为监管要求做足了准备，同时也意味着他们可以更加专注地利用AI赢得竞争优势。

除了搭建健全、负责任的AI治理体系外，在业务实践中，企业还应当有专门的首席高管对负责任的AI体系负责。他们需要确保为每位员工提供安全使用培训，而企业则要记录所有AI用例并评估风险。

对企业领导而言，生成式Al是一个千载难逢的良机。通过变革工作模式、工作组织和员工体验，企业可以显著推动增长，提升盈利能力。它们需要积极主动地拥抱生成式Al，对员工技能升级加以投资，兼顾创新与责任引领。对企业员工来说，拥抱生成式AI不仅能带来工作体验的升级，还能不断改善工作模式和体验，让企业变得更加以人为本。

案例研究

在保险行业中，处理承保材料需要耗费大量时间，往往会成为制约收入增长的瓶颈。利用生成式AI审阅所有提交的材料，保险机构一方面可以更充分地评估风险，同时还能快速、经济、高效地处理更多保单。考虑到AI的这些优势，跨国保险企业QBE保险集团负责人举办了一系列学习研讨会，董事会、高管层和全体员工共同参与，为定制化的生成式AI工具提供设计意见和建议，这些工具将用以分析新提交材料的完整性，并根据公司的风险偏好进行检查。

随着这套新工具的部署到位，QBE如今能够更加迅速且精准地制定业务决策，帮助展业人员加快市场响应速度。这种转变不仅完善了员工体验和客户体验，而且还为业务增长注入了新动能。在该系统投入使用9个月后，其报价成功率和保费收入双双上升。

以丽笙（Radisson）酒店集团为例，该集团旗下拥有1100多家酒店，每天都会收到1000多条客户评论。以往，酒店员工只能手动回复每条评论，而现在，通过应用生成式AI，他们只需花更少的时间便能完成起草内容等重复性任务，节省出大量时间，投入到面对面的客户服务当中。

AI工具还能帮助员工全面分析企业收到的客户评论，从而掌握客户偏好的变化。这不仅有助于他们为客户提供更贴心的服务，还能准确把握市场脉搏——AI使其洞悉客户需求的能力提升到了全新高度。

沃达丰（Vodafone）也是成功利用生成式AI的典范。在这家电信巨头探索利用生成式AI的过程中，高管层一直致力于帮助一线员工识别相关技能，开拓新的职业路径。公司还为员工提供技术支持或数字营销等领域的技能提升机会，使他们可以扩展自身角色，胜任新的岗位。通过此举，沃达丰不仅为员工开启了新的职业发展空间，继续以理想状态向前迈进，同时也为企业保留住了宝贵的知识和人才。