人工智能时代重新思考组织设计

赞助在人工智能时代重新思考组织设计对于代理人工智能为组织提供物质利益，它不能分层到现有的操作。相反，企业领导者必须将其视为系统级的变革。与Ema合作随着企业级人工智能代理的迅速普及，野心与执行之间出现了脱节。

尽管85%的组织表示他们希望在未来三年内成为代理商，但76%的组织表示他们目前的运营和基础设施无法支持这一变化。他们指出人员、流程和工作流程缺乏准备。

胶带问题普华永道英国咨询公司全球劳动力咨询首席技术官兼首席人工智能官Prasun Shah解释说，挑战在于，许多组织经常将人工智能代理分层到现有运营中，而不是重新构想运营模式以及工作需要如何重新连接。

“他们正在将人工智能员工嵌入到人类运营模式中”，将人工智能代理分层到现有的工作场所结构中，而“这就像在正在崩溃的运营模式的部分添加胶带”。”这样做可能会阻止组织释放人工智能代理提供的全部价值，从而创造出可能很快陷入幻灭的情况。

这一全部价值在于代理通过有限的人力输入执行整个工作流程的能力。

他们可以协调复杂的任务，做出独立的决策，适应不断变化的条件，并提高性能。在早期的客户服务、人力资源和销售领域，据估计，人工智能代理可以将业务流程加速30%至50%，并在大规模部署时将低价值工作时间缩短25%至40%。

但是，这种能力带来了更大的复杂性和对企业范围的更改的需求。

增加人工智能词汇量企业代理人工智能平台Ema将这一变化描述为代理业务转型（ABT），这是它去年与HFS Research合作创造的一个术语，试图填补其认为现有术语中有关人工智能代理的空白，并为企业提供一个新的框架来考虑自己采用该技术。

Ema首席执行官兼创始人Surojit Chatterjee解释道：“现有的词汇都无法涵盖变化的全部范围。”“数字化转型是从纸质转向软件。人工智能转型是将人工智能添加到现有流程中。副驾驶是关于人工智能协助各种人类任务的。

但ABT是完全不同的：它是将人工智能代理整合到组织结构中。”对于沙阿来说，专用术语（ABT）“有助于推动重新设计整个组织的需要：其运营模式、工作流程、决策权和绩效管理系统。

他强调，“确保这些代理人真正积极参与价值创造所需的一切，而不仅仅是点工具或生产力辅助工具。”Ema表示，ABT包含三个核心支柱：组织的技术栈、员工队伍以及成功所使用的指标。人工智能制剂作为结缔组织ABT的第一支柱是技术栈。

“您现有的技术堆栈是为人工操作、以应用程序为中心的工作流程而设计的，”Chatterjee说。“当参与者是同时在多个系统中以机器速度运行的人工智能代理时，需要重新考虑这一点。

”沙阿解释说，随着人工智能代理集成到组织中，企业将需要从一组线性流程和步骤转向以一种非常不同的方式重新连接工作。

他解释说，这是因为人工智能代理的价值不是作为现有技术堆栈中的另一层，而是作为一种结缔组织，在层与层之间移动，以协调高级任务或检索和解释来自多个离散应用程序的数据。他说，人工智能代理可以通过基于这种情境化能力做出决策，为企业创造“真正的竞争差异化”。

“那就是下一个战场。”为了建立这种结缔组织，领导者需要调整他们的技术堆栈，以使人工智能代理做出更高质量的决策，优先考虑同时访问多个数据集和应用程序，以开发隐性知识。

“进行这种架构转变的组织变得真正更具适应性，”Chatterjee说。“当新的业务需求出现时，你不会等待六个月才让软件供应商构建一个功能。您使用自然语言配置人工智能员工，并将其连接到所需的系统。

从业务到生产工作流程的时间从几个月缩短到几天。”劳动力，重新设计随着人工智能代理被部署用于更多用例，企业领导者必须考虑这对员工动态（ABT的第二支柱）意味着什么。今天的劳动力结构与工业化早期的等级模式几乎没有什么不同。

为了最大限度地提高效率和规模，流程被标准化，战略业务部门（SBU）之间明确划分任务，员工根据优化下属团队产出的能力在组织中取得进步。但由于人工智能代理能够执行、协调和优化任务--通常没有管理协调--既定层次结构的界限变得模糊。

在人工智能代理和人类员工混合的劳动力队伍中，管理者将从许多基于执行的任务中解放出来，但承担与管理混合团队相关的新职责。沙阿表示，管理者“需要能够管理信任、可解释性、心理安全甚至地位动态等问题”，以应对混合劳动力中可能出现的新紧张局势。

代理人工智能对现有劳动力结构的影响也远远超出了管理层。麦肯锡预测，到2030年，四分之三的当前工作将需要重新设计、提高技能或重新部署，组织将需要迅速采取行动修改招聘、保留和薪酬。从产出到结果成功指标是ABT的第三个也是最后一个支柱。

随着人工智能代理对核心企业流程承担更大的所有权，与人类员工一起承担协作角色，专注于活动或产出的传统劳动力指标（例如处理的电话或提交的报告）不再有意义。查特吉说：“当你将人工智能员工添加到劳动力队伍中时，活动指标就会变得毫无意义或具有积极误导性。

”“一名人工智能员工可以在人类处理十个客户互动的时间内处理一千个客户互动。如果您通过处理的交互来衡量成功，您会得出这样的结论：人工智能工作得很出色，但却忽略了这些交互是否真正提高了客户满意度、保留率或收入。

“为了纠正这一点，企业必须开发一套新的指标，重点关注结果而不是产出。也就是说，衡量所实现的更广泛好处或变化的指标，而不是单个可交付成果。

例如，当Ema的一家大型企业客户彻底改革自己的指标，从每次查询成本和人工智能准确性等工具指标转向未经人工升级的审查合同百分比等结果时，代理人工智能的测量投资回报率在两个季度内增加了两倍。

Chatterjee表示，这些变化意味着“该客户停止在大容量、低复杂性的工作流程中构建点解决方案，并开始在结果价值最高的地方部署人工智能员工。”沙阿指出，整合新指标还可能需要完全重新配置奖励和人才管理流程，以及组织内部的问责制和所有权。

例如，在人类人工智能团队中，尽管道德和信托责任可能仍然由人类员工承担，但运营责任将变得更加分散，以反映人工智能的系统性作用