AI正在抽掉企业晋升阶梯的横档

企业正寻求利用人工智能承担员工所做工作的更多部分。但其中一些工作本身也是员工学习如何完成本职工作的途径。

随着人工智能进入传统上由初级员工承担的任务领域，这一问题正变得日益突出。如果人工智能能以更快的速度或更低的成本执行常规性工作，企业可能需要更少人员来完成此类任务。

但入门级工作还具有另一重目的：它是员工积累经验、培养判断力，并为晋升至更高级别岗位做准备的过程。

Teikametrics首席财务官布莱恩·博普雷（Brian Beaupre）在其职业生涯的头十年里，一直致力于构建财务模型，并学习支撑重大商业决策背后的数字逻辑。如今他表示，人工智能可完成其中大部分工作。他担忧的是 年轻员工可能错失那种曾教会前几代人如何识别答案错误的挣扎过程 。

网络安全领域可能正面临类似的转变。一项针对安全运营中心（SOC）员工的调查显示， 人工智能很可能将淘汰部分入门级SOC岗位，尽管它同时也在为员工转向更具战略性的职位创造机会。

这给雇主带来一项挑战：当曾经提供此类经验的部分工作正在消失时，如何培养员工胜任更具战略性的岗位。

人工智能技能也正成为劳动力中另一道分水岭。一项新的 普华永道（PwC）针对近5万名员工开展的调查 发现，56%的受访者被该公司归类为“引擎室”（engine room）——即缺乏专业技能、且在学习人工智能方面进展甚微的员工。这些员工中仅有一半对其工作保障感到自信，且他们是在普华永道所划分的四类员工中，最不可能表示自己已准备好适应变化的一类。

员工薪酬也可能加剧这一分化。

近期一份PayScale报告指出，61%的 雇主因人工智能而重写职位描述，但不到一半表示其薪资结构已同步调整。PayScale警告称，若企业为招聘具备人工智能技能的员工而支付更高薪酬，却未对同样发展出此类能力的现有员工给予相应奖励，则可能引发一场“留任定时炸弹”。

综合来看，这些现象并不仅仅是人工智能正在改变工作岗位的迹象；它们指向企业面临的一个更根本性问题：企业培养人才的方式必须随之改变。

多年来，企业职业晋升阶梯一直依赖于员工通过实践学习。初级员工承担较低层级的任务，逐步积累专业知识与判断力，并逐渐承担更多责任。如果人工智能开始承担更多此类初入职场阶段的任务，企业便可能需要另寻他途，以提供这种经验。

一些企业已在尝试。博普雷正将经验丰富的员工与更熟悉人工智能的新人配对。资深员工解释自身决策过程，而年轻员工则协助他们使用人工智能工具。此举旨在保留部分学习机会，否则当人工智能直接交付最终成果时，这些学习机会可能就此消失。

但这一转型不会自动发生。倘若企业在取消初级岗位工作的同时，未能创建替代方式供员工学习，最终可能导致员工发展成熟人才的机会减少，而这类人才恰恰是企业长远所需。

人工智能或许不会彻底消除企业职业晋升阶梯，但它可能拿走人们历来赖以攀爬的诸多阶梯横档。

本周人工智能领域其他新闻还包括：

英伟达在AI代理安全事件后推出AI安全平台：这家AI芯片制造商推出一个开源安全平台，旨在为企业赋予更高自主权的AI代理添加运行时防护机制。

AI行业应对失控代理。以下是OpenAI的回应：这家生成式AI供应商在安全测试引发对日益自主化AI系统担忧后，推迟了Astra代理的发布。

AMD将以82亿美元收购World Labs以推进AI模型与机器人技术：该芯片制造商同意以82亿美元收购World Labs，将其雄心从AI基础设施进一步拓展至AI模型与机器人领域。

Meta剥离企业级产品线并引入新领导层：这家社交媒体公司正将其企业级AI业务独立出来，并引入新领导团队，以期在企业市场建立更大影响力。

微软正将Fabric重塑为AI的基础层：这家科技巨头正将Fabric定位为企业AI的核心数据层，使数据管理与AI开发更加紧密融合。

英国央行警示“AI债务”风险：英国央行警告称，当相关投资未能如预期般迅速产生效益时，企业可能累积“AI债务”。

人形机器人热潮掩盖了已在工厂运行的机器人：尽管人形机器人备受关注，但数百万台工业机器人已在工厂中实际运行，由此引发更为紧迫的监管与安全标准问题。