人工智能转型始于人类感官的转变——以不同的方式去观察、倾听和思考工作如何完成。
传统方法的局限性
历次重大技术浪潮——从数字化到移动化再到云计算，都遵循相同的IT路线：选择平台、运行试点、制定政策、培训员工。当技术仅是将已有内容数字化时，这种方法是有效的。但人工智能与众不同。它不止是技术升级，而是一个组织设计的挑战。
当员工与AI协作时，责任界限变得模糊。谁对结果负责？是人、模型还是双方？系统学习出错时，由谁来重新训练？何时该信任AI建议，何时该提出质疑？这些都不是IT问题，而是最了解价值创造的一线员工需要面对的问题。
在"未来工作减少"（The Future of Less Work）播客中，汤森路透（Thomson Reuters）首席人力官玛丽·艾丽斯·武伊奇（Mary Alice Vuicic）解释说，AI转型的成败不在于技术本身，而在于人员适应程度。
工作重新设计的实质
在过去的转型中，人们是工具的使用者。而在这次转型中，他们是与系统共同学习的合作伙伴。招聘领域清晰地展示了这一转变：AI现可即时完成简历总结、面试安排和反馈综合等工作。摆脱了行政任务的束缚，招聘人员可以专注于理解潜力而非经验，从传统招聘者转变为人才架构师。
AI工作重新设计循环
这种转型必须由最了解工作的人来领导。重新设计循环包括：
- 从成果着手，而非活动
- 分解工作内容
- 设计人机协作方式
- 重新定义成功指标
AI转型的核心要义
在这次转型中，我们不是简单地提供新工具，而是引入新的协作伙伴。每个组织都需要建立AI运营模型，将人员、流程和智能系统整合到共同的工作流程中。成功的组织将是那些重新构想人机协作创造价值的组织——让AI处理规模化工作，让人类赋予工作意义。